Modelling the spatial dependence of the rainfall erosivity index in the Brazilian semiarid region

Abstract

-The objective of this work was to model the spatial dependence and to map the rainfall erosivity index (EI 30 ) in the semiarid region of Brazil. Registers of monthly erosivity from 210 rainfall stations were used, with daily time series equal to or greater than 15 years. Based on the values of the EI 30 , a spatial dependence model was made by adjusting the semivariogram. From the semivariogram models, erosivity isoline maps were generated with a kriging interpolator. According to the historical data series, the maximum monthly average value of the EI 30 was observed in March, and the annual value ranged from 1,439 to 5,864 MJ mm ha -1 per year, classified as low and moderate, respectively. The highest EI 30 values were obtained in the northern and southern extremes of the semiarid region. Average spatial dependence was observed for rainfall erosivity, in most months, especially with the spherical semivariogram model. The range of erosivity varied from 62 to 1,508 km for the monthly EI 30 and was of approximately 1,046 km for the annual one. The applied model, with the validation of the semivariograms using the jackknife test, allows the spatialization of the EI 30 for the semiarid region of Brazil.

Fuzzy Mapping of Climate Favorability for the Cultivation of Conilon Coffee in the State of Bahia, Brazil

“…In general, for all the variables the highest range values are observed for spring-summer and the lowest range values are observed in autumn-winter, demonstrating the influence of seasons on the spatial behavior of these variables in the state of Bahia. Range is an important parameter of the variogram, enabling practical interpretations, since it indicates the distance between two points at which spatial dependence exists (Almeida et al 2017).…”

“…After proving spatial dependence, the ordinary kriging method of geostatistical interpolation was used to estimate values at unmeasured locations. This method has been widely used in studies on spatial distribution of climatic variables for data interpolation in non-sampled locations (Almeida et al 2017).…”

Aplicação do método de Budyko para modelagem do balanço hídrico no semiárido brasileiro

“…O alcance do semivariograma foi menor para a média histórica da chuva, sendo esse valor no mínimo três vezes menor do que o alcance da chuva nos anos chuvoso e seco (Tabela 2). O alcance do semivariograma de outras propriedades calculadas com base na média histórica da chuva, atingiram valores bem maiores aos da chuva e do índice de aridez, como por exemplo, o alcance de 1.046 km para a erosividade da chuva [19] e o de 777 km para a entropia relativa da chuva [12], ambos realizados no Semiárido brasileiro. O grau de dependência espacial (GDE) para a chuva e o índice de aridez foi considerado forte, segundo classificação de Cambardella et al (1994) [16], com exceção para o ano de 2009 que apresentou GDE de 31,47, sendo considerado como de moderada dependência espacial.…”

Potencial erosivo e anomalias pluviais como estratégia conservacionista das terras cultivadas em Belterra no Pará

“…Estudos realizados por Almeida et al (2017), compreendendo nove estados do Nordeste onde a precipitação pluvial anual média varia entre 290 e 1.300 mm por ano, os valores anuais médios de erosividade foram de 2.988 MJ mm ha -1 h -1 ano -1 , indicando que as chuvas anuais no semiárido apresentam reduzido potencial erosivo quando comparados aos valores obtidos em Belterra, no Bioma Amazônia. Rieger et al (2014) no município de Sinop, Mato Grosso, verificaram valores de erosividade de 16.220…”

“…Vale ressaltar que embora em setembro foi encontrado o menor valor em Belterra (360,6 MJ mm ha -1 h -1 mês -1 ), quando comparado com outras regiões do país ainda é considerado elevado. Almeida et al (2017), no semiárido brasileiro encontraram valores de 57 MJ mm ha -1 h -1 mês -1 para o mês de setembro. Pela equação de Morais et al, (1991), no município de Rondon do Pará, Rosa et al (2016) encontraram o total de 18,88 mm ha -1 h -1 mês -1 para o referido mês.…”