Prediction of water erosion in a watershed located in southeastern Brazil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.18406/2316-1817v12n420201504

Palavras-chave:

Soil conservation. Soil coverage. RUSLE.

Resumo

Water erosion modeling is a fast and accurate way to estimate erosion potential in watersheds. Among the models, we have the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) which has a simple structure, low implementation cost and can be used with readily available information, contributing to the planning of soil conservation practices. In this context, the objective of the work was to apply RUSLE to estimate water erosion in the Córrego da Laje watershed affluent directly from the reservoir of the Furnas Hydroelectric Plant, located in the south of Minas Gerais, a region of southeastern Brazil. In this region, water erosion is a serious problem that has caused the silting up of the hydroelectric reservoir and the depreciation of water quality. Soil losses were calculated in Geographic Information System based on topographic, edaphoclimatic characteristics, soil cover, and management practices. The average soil loss of the watershed was 26.80 Mg ha-1 year-1 with the predominance of highintensity erosive rates (> 15 Mg ha-1 year-1). Considering the basin use classes, sediment generation was higher in pasture areas (35.87 Mg ha-1 year-1), and in areas under maize cultivation (32.05 Mg ha-1 year-1). As areas with severe erosion are distributed throughout the watershed, a comprehensive water erosion mitigation plan should be adopted to reduce the environmental damage of the process.

Biografia do Autor

Guilherme Henrique Expedito Lense, Universidade Federal de Alfenas - MG

Agronomia fitotecnia

Referências

ALEWELL, C.; BORRELLI, P.; MEUSBURGER, K.; PANAGOS, P. Using the USLE: Chances, challenges and limitations of soil erosion modelling. International Soil and Water Conservation Research, Amsterdã, v. 7, n. 3, p. 203-225, 2019. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2019.05.004>. Acesso em: 10 dez. 2019.

ALVARES, C. A.; STAPE, J. L.; SENTELHAS, P. C.; GONÇALVES, J. L. M.; SPAROVEK, G. Köppen’s climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, Berlim, v. 22, n. 6, p. 711-728, 2013. Disponível em: <https://doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0507>. Acesso em: 10 dez. 2019.

AQUINO, R. F.; SILVA, M. L. N.; FREITAS, D. A. F.; CURI, N.; MELLO, C. R.; AVANZI, J. C. Spatial variability of the rainfall erosivity in southern region of Minas Gerais state, Brazil. Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 36, n. 5, p. 533-542, 2012. Disponível em: <https://dx.doi.org/10.1590/S1413-70542012000500006>. Acesso em: 10 dez. 2019.

AVANZI, J. C.; SILVA, M. L. N.; CURI, N.; NORTON, L. D.; BESKOW, S.; MARTINS, S. G. Spatial distribution of water erosion risk in a watershed with eucalyptus and Atlantic Forest. Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 37, n. 5, p. 427-434, 2013. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1590/S1413-70542013000500006>. Acesso em: 10 dez. 2019.

BESKOW, S.; MELLO, C. R.; NORTON, L. D.; CURI, N.; VIOLA, M. R.; AVANZI, J. C. Soil erosion prediction in the Grande River Basin, Brazil using distributed modeling. Catena, Amsterdã, v. 79, n. 1, p. 49-59, 2009. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/j.catena.2009.05.010>. Acesso em: 10 dez. 2019.

DURIGON, V. L.; CARVALHO, D. F.; ANTUNES, M. A. H.; OLIVEIRA, P. T. S.; FERNANDES, M. M. NDVI time series for monitoring RUSLE cover management factor in a tropical watershed. International Journal of Remote Sensing, Londres, v. 35, n. 2, p. 441–453, 2014. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2013.871081>. Acesso em: 10 dez. 2019.

ESRI, Environmental Systems Research Institute - Inc. ARCGIS Professional GIS for the desktop version 10.3. Redlands, Califórnia, EUA, Software, 2015. Disponível em: <http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/get-started/quick-start-guides/arcgis-desktopquick-start-guide.htm>. Acesso em: 10 jan. 2019.

FOSTER, G. R.; MCCCOOL, D. K.; RENARD, K. G.; MOLDENHAUER, W. C. Conversion of the universal soil loss equation to SI metric units. Journal of Soil and Water Conservation, Ankeny, v. 36, n. 6, p. 355-359, 1981. Disponível em: <http://www.jswconline.org/content/36/6/355.short>. Acesso em: 10 dez. 2019.

GANASRI, B. P.; RAMESH, H. Assessment of soil erosion by RUSLE model using remote sensing and GIS - A case study of Nethravathi Basin. Geoscience Frontiers, Amsterdã, v. 7, n. 6, p. 953-961, 2016. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/j.gsf.2015.10.007>. Acesso em: 20 dez. 2019.

INMET, Instituto Nacional de Meteorologia. Estações pluviométricas convencionais. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA), 2019. Disponível em: <http://www.inmet.gov.br/portal/index.php?r=bdmep/bdmep>. Acesso em: 10 dez. 2019.

INPE, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Divisão de Geração de Imagens (DIDGI). Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações, 2019. Disponível em: <http://www.dgi.inpe.br/catalogo/>. Acesso em: 10 dez. 2019.

MEDEIROS, G. O. R.; GIAROLLA, A.; SAMPAIO, G.; MARINHO, M. A. Estimates of Annual Soil Loss Rates in the State of São Paulo, Brazil. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v. 40, e0150497, 2016. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1590/18069657rbcs20150497>. Acesso 10 nov. 2019.

MENDES JÚNIOR, H.; TAVARES, A. S.; SANTOS JÚNIOR, W. R.; SILVA, M. L. N.; SANTOS, B. R.; MINCATO, R. L. Water Erosion in Oxisols under Coffee Cultivation. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v. 42, e0170093, 2018. Disponível em: <https://dx.doi.org/10.1590/18069657rbcs20170093>. Acesso 10 nov. 2019.

MOORE, I. D.; BURCH, G. J. Physical basis of the length slope factor in the Universal Soil Loss Equation. Soil Science Society of America, Washington, v. 50, n. 5, p. 1294-1298, 1986. Disponível em: <https://doi.org/10.2136/sssaj1986.03615995005000050042x>. Acesso 30 nov. 2019.

OLIVEIRA, V. A.; MELLO, C. R.; DURÃES, M. F.; SILVA, A. M. Soil erosion vulnerability in the verde river basin, southern Minas Gerais. Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 38, n. 3, p. 262 269, 2014. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1590/S1413-70542014000300006>. Acesso 30 nov. 2019.

PRASANNAKUMAR, V.; VIJITH, H.; ABINOD, S.; GEETHA, N. Estimation of soil erosion risk within a small mountainous sub-watershed in Kerala, India, using Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) and geo-information technology. Geoscience Frontiers, Amsterdã, v. 3, n. 2, p. 209-215, 2012. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/j.gsf.2011.11.003>. Acesso 10 nov. 2019.

RENARD, K. G.; FOSTER, G. R.; WEESIER, G. A.; MCCOOL, D. K.; YODER, D. C. Predicting soil erosion by water: a guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). Washington: United States Department of Agriculture, 1997. 384p.

RENSCHLERA, C. S.; MANNAERTS, C.; DIEKKRÜGER, B. Evaluating spatial and temporal variability in soil erosion risk-rainfall erosivity and soil loss ratios in Andalusia, Spain. Catena, Amsterdã, v. 34, n. 4, p. 209-225, 1999. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/S0341-8162(98)00117-9>. Acesso 10 dez. 2019.

SÁ, M. A. C.; LIMA, J. M.; CURI, N.; MASSAROTO, J. A.; MARQUES, J. J. G. S. M. Estimativa da erodibilidade pela desagregação por ultra-som e atributos de solos com horizonte B textural. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 39, n. 7, p. 691-699, 2004. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1590/S0100-204X2004000700011>. Acesso 10 dez. 2019.

SILVA, F. G. B.; MINOTTI, R. T.; LOMBARDI NETO, F.; PRIMAVESI, O.; CRESTANA, S. Previsão da perda de solo na Fazenda Canchim - SP (EMBRAPA) utilizando geoprocessamento e o USLE 2D. Engenharia Sanitaria e Ambiental, Rio de Janeiro, v. 15, n. 2, p. 141-148, 2010. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1590/S1413-41522010000200006>. Acesso 10 dez. 2019.

SISEMA. Infraestrutura de Dados Espaciais do Sistema Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos. Belo Horizonte: IDE-Sisema, 2019. Disponível em: <http://idesisema.meioambiente.mg.gov.br>. Acesso 05 dez. 2019.

STEINMETZ, A. A.; CASSALHO, F.; CALDEIRA, T. L.; OLIVEIRA, V. A.; BESKOW, S.; TIMM, L. C. Assessment of soil loss vulnerability in data-scarce watersheds in southern Brazil. Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 42, n. 6, p. 575-587, 2018. Disponível em: <https://dx.doi.org/10.1590/1413-70542018426022818>. Acesso 08 jan. 2020.

TAVARES, A. S.; SPALEVIC, V.; AVANZI, J. C.; NOGUEIRA, D. A.; SILVA, M. L. N.; MINCATO, R. L. Modeling of water erosion by the erosion potential method in a pilot subbasin in southern Minas Gerais. Semina: Ciências Agrárias, Londrina, v. 40, n. 2, p. 555-572, 2019. Disponível em: <https://dx.doi.org/10.5433/1679-0359.2019v40n2p555>. Acesso 08 jan. 2020.

TUCKER, C. J. Red and photographic infrared linear combination for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, Amsterdã, v. 8, n. 2, p. 127-150, 1979. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/0034-4257(79)90013-0>. Acesso 08 jan. 2020.

UFV - CETEC - UFLA – FEAM, 2010. Mapa de solos do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, Fundação Estadual do Meio Ambiente, 2010. Disponível em: <http://www.feam.br/noticias/1/949-mapas-de-solo-do-estado-de-minas-gerais>. Acesso 08 nov. 2020.

WISCHMEIER, W. H.; SMITH, D. D. Predicting rainfall erosion losses. A guide to conservation planning. Washington DC: USDA, 1978. 537p.

Publicado

10-03-2021

Como Citar

Lense, G. H. E., Bócoli, F. A., Moreira, R. S., & Mincato, R. L. (2021). Prediction of water erosion in a watershed located in southeastern Brazil. Revista Agrogeoambiental, 12(4). https://doi.org/10.18406/2316-1817v12n420201504

Edição

Seção

Artigo Científico