Variabilidade espacial da erosividade das chuvas no Brasil

Abstract

Resumo: O objetivo deste trabalho foi elaborar um novo mapa de erosividade da chuva para o Brasil, utilizando séries pluviométricas superiores a 20 anos, e analisar a distribuição espacial dos valores de erosividade. Dados de chuvas de 1.521 estações foram aplicados a 75 equações de regressão que relacionam a precipitação média anual (P) e o coeficiente de chuvas (Rc) com o índice de erosividade (EI30). Os valores de erosividade para os locais não amostrados foram obtidos por interpolação, com uso do método de krigagem ordinária. Os índices mais elevados foram observados entre novembro e fevereiro. Os resultados consistem de interpolações que apresentam desempenho satisfatório para a estimativa da distribuição espacial da erosividade média anual das chuvas e do EI30, ao longo dos meses do ano. Assim, estes mapas podem auxiliar no planejamento da conservação do solo e da água, a partir do delineamento das regiões e das épocas do ano mais críticas quanto à erosividade da chuva.

Spatio-temporal variability of erosivity in Mato Grosso, Brazil

“…13 n. 6, e2276 -Taubaté 2018 Panagos et al (2017) mapped world's erosivity and obtained values higher than 5200 MJ mm ha -1 h -1 year -1 (medium-high class or upper) for Mato Grosso State territory, highlighted for regions with values upper than 7400 MJ mm ha -1 h -1 year -1 (high or very high classes) at north and northwest. Oliveira et al (2013) and Trindade et al (2016) mapped the erosivity of Brazil and got values for Mato Grosso always higher than 6000 MJ mm ha -1 h -1 year -1 (mediumhigh class or upper), with remarkable increase of erosivity to the north and northeast of the state (between 10000 and 14000 MJ mm ha -1 h -1 year -1 ), that categorizes such as a very high class.…”

“…Nevertheless, this punctual information contributes little to regional planning of tillage practices and soil conservation, given that rainfall, EI30 and R values have high spatial and temporal variability. Silva (2004), Oliveira et al (2013) and Trindade et al (2016) mapped R values for the entire Brazilian territory. However, as Rev.…”

“…Água vol. 13 n. 6, e2276 -Taubaté 2018 demonstrated by Trindade et al (2016), more specific and detailed studies on smaller areas, such as State-level, are crucial to identifying accurate erosivity information.…”

USLE K-Factor Method Selection for a Tropical Catchment

“…The R-factor was determined according to the national map developed by Trindade, et al [41]. To obtain the rainfall erosivity map for Brazil, the authors used 1521 rain gauges with time series longer than 20 years and geostatistical techniques [41]. This R-factor was used to develop the final maps for soil loss and sediment yield after deciding each K-factor estimate would be used in the model simulation step.…”

“…where: A i is soil loss calculated for a unit of area in the cell I (Mg ha −1 year −1 ); R is the rainfall erosivity factor (MJ mm ha −1 year −1 h −1 ); K is the soil erodibility factor (Mg ha h ha −1 MJ −1 mm −1 ); L is slope length or steepness factor (dimensionless); S is slope steepness factor (dimensionless); C represents the land cover and management factor (dimensionless); and P is the conservation practices factor (dimensionless). The R-factor was determined according to the national map developed by Trindade, et al [41]. To obtain the rainfall erosivity map for Brazil, the authors used 1521 rain gauges with time series longer than 20 years and geostatistical techniques [41].…”