Este trabalho refere-se a um estudo de identificação de fontes de sedimentos realizado em uma pequena bacia hidrográfica rural localizada em uma região montanhosa no sul do Brasil. Essa bacia representa um ecossistema típico de exploração agrícola, realizado por pequenos agricultores que cultivam fumo em áreas marginais, com conseqüências severas aos recursos naturais. A identificação das fontes de sedimentos, a partir dos sedimentos que são transportados em suspensão nos rios, possibilita avaliar quais são as áreas que estão realmente contribuindo para produção de sedimentos e, com isso, fazer inferências sobre o potencial poluidor desses sedimentos e, também, orientar as ações a serem realizadas para o controle da emissão desse sedimentos. A metodologia utilizada foi a aproximação fingerprinting. O trabalho explorou as principais limitações da metodologia, bem como as suas potencialidades na identificação das fontes de sedimentos. O método baseou-se em variáveis geoquímicas para discriminar as fontes de sedimentos e classificar os sedimentos em suspensão, utilizando técnicas de análise estatística multivariada. Dentre todas fontes possíveis de sedimentos na bacia, as possíveis de discriminação foram os potreiros, as lavouras e as estradas não pavimentadas. A classificação dos sedimentos em suspensão possibilitou a identificação da contribuição relativa das fontes, considerando lavouras e estradas como preponderantes. Os resultados mostraram que a contribuição dessas duas fontes foram variáveis no tempo e que a proporção relativa da contribuição de cada fonte variou de acordo com o manejo e a cobertura do solo que ocorreu nas lavouras e das obras de manutenção realizadas nas estradas. Entretanto, a contribuição média das fontes mostrou que as lavouras e as estradas contribuíram com 64% e 36%, respectivamente, dos sedimentos amostrados no exutório da bacia.

Este trabalho refere-se a um estudo de identificação de fontes de sedimentos realizado em uma pequena bacia hidrográfica rural localizada em uma região montanhosa no sul do Brasil. Essa bacia representa um ecossistema típico de exploração agrícola, realizado por pequenos agricultores que cultivam fumo em áreas marginais, com conseqüências severas aos recursos naturais. A identificação das fontes de sedimentos, a partir dos sedimentos que são transportados em suspensão nos rios, possibilita avaliar quais são as áreas que estão realmente contribuindo para produção de sedimentos e, com isso, fazer inferências sobre o potencial poluidor desses sedimentos e, também, orientar as ações a serem realizadas para o controle da emissão desse sedimentos. A metodologia utilizada foi a aproximação fingerprinting. O trabalho explorou as principais limitações da metodologia, bem como as suas potencialidades na identificação das fontes de sedimentos. O método baseou-se em variáveis geoquímicas para discriminar as fontes de sedimentos e classificar os sedimentos em suspensão, utilizando técnicas de análise estatística multivariada. Dentre todas fontes possíveis de sedimentos na bacia, as possíveis de discriminação foram os potreiros, as lavouras e as estradas não pavimentadas. A classificação dos sedimentos em suspensão possibilitou a identificação da contribuição relativa das fontes, considerando lavouras e estradas como preponderantes. Os resultados mostraram que a contribuição dessas duas fontes foram variáveis no tempo e que a proporção relativa da contribuição de cada fonte variou de acordo com o manejo e a cobertura do solo que ocorreu nas lavouras e das obras de manutenção realizadas nas estradas. Entretanto, a contribuição média das fontes mostrou que as lavouras e as estradas contribuíram com 64% e 36%, respectivamente, dos sedimentos amostrados no exutório da bacia.

Este trabalho refere-se a um estudo de identificação de fontes de sedimentos realizado em uma pequena bacia hidrográfica rural localizada em uma região montanhosa no sul do Brasil. Essa bacia representa um ecossistema típico de exploração agrícola, realizado por pequenos agricultores que cultivam fumo em áreas marginais, com conseqüências severas aos recursos naturais. A identificação das fontes de sedimentos, a partir dos sedimentos que são transportados em suspensão nos rios, possibilita avaliar quais são as áreas que estão realmente contribuindo para produção de sedimentos e, com isso, fazer inferências sobre o potencial poluidor desses sedimentos e, também, orientar as ações a serem realizadas para o controle da emissão desse sedimentos. A metodologia utilizada foi a aproximação fingerprinting. O trabalho explorou as principais limitações da metodologia, bem como as suas potencialidades na identificação das fontes de sedimentos. O método baseou-se em variáveis geoquímicas para discriminar as fontes de sedimentos e classificar os sedimentos em suspensão, utilizando técnicas de análise estatística multivariada. Dentre todas fontes possíveis de sedimentos na bacia, as possíveis de discriminação foram os potreiros, as lavouras e as estradas não pavimentadas. A classificação dos sedimentos em suspensão possibilitou a identificação da contribuição relativa das fontes, considerando lavouras e estradas como preponderantes. Os resultados mostraram que a contribuição dessas duas fontes foram variáveis no tempo e que a proporção relativa da contribuição de cada fonte variou de acordo com o manejo e a cobertura do solo que ocorreu nas lavouras e das obras de manutenção realizadas nas estradas. Entretanto, a contribuição média das fontes mostrou que as lavouras e as estradas contribuíram com 64% e 36%, respectivamente, dos sedimentos amostrados no exutório da bacia.

A disponibilidade de séries contínuas de chuva pode viabilizar a execução de muitos estudos que não seriam possíveis com séries que apresentam falhas, pois muitos modelos hidrológicos não apresentam bons resultados quando utilizados dados de entrada com valores faltantes. Neste estudo, as capacidades de Redes Neurais Artificiais (RNAs) foram analisadas para estimar falta de dados das estações pluviométricas. Assim, o objetivo deste trabalho consistiu em testar a utilização de séries pluviométricas preenchidas, em escala horária, a partir de redes neurais artificiais como entrada em um modelo hidrológico de base física, com parâmetros distribuídos. A hipótese levantada neste estudo é que o preenchimento de falhas de séries históricas de precipitação com as Redes Neurais Artificiais potencializam a sua utilização em estudos e na modelização hidrológica. Na metodologia foi proposto um método para preenchimento de falhas dos dados históricos de precipitação horária monitorados em dezoito postos pluviométricos. Posteriormente os dados de precipitação preenchidos foram aplicados em um modelo de previsão de vazão (SWAT). Foram simuladas sete situações para a verificação do desempenho do modelo SWAT, utilizando dados de entrada horários preenchidos de 16 postos pluviométricos, posteriormente, as séries de entrada foram sendo reduzidas, para 8 postos, 4, 2 e por fim 1 posto pluviométrico. Também foi simulado um cenário onde se utilizou como dados de entrada as 16 séries de dados horários sem preenchimento, e um cenário onde os dados horários preenchidos foram convertidos em diários. Foram construídos 1784 modelos para preenchimento de falhas nas séries de dados horários dos postos pluviométricos da bacia. O preenchimento das falhas apresentou coeficientes de analise de desempenho dos modelos elevados. De maneira geral, os valores do coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS) encontrados no treinamento e na verificação das redes variaram de 0,80 a 0,99. A frequência com que foram encontrados valores de NS menores que 0.90 nos preenchimentos dos pluviógrafos foi baixa, da ordem de 3,6%. Na aplicação do modelo SWAT, a calibração e a verificação dos parâmetros do modelo foram realizadas com o uso das 16 séries horárias preenchidas com as RNAs. Resultados demonstraram que o coeficiente de eficiência de NS diminui à medida que quantidade de estações pluviométricas utilizadas na entrada do modelo são reduzidas, de 16 para 8, de 8 para 4, de 4 para 2 e de 2 para 1. Variaram de NS = 0,86 (com 16 pluviógrafos) a NS = 0,75 (com dois e um pluviógrafos). Ao se utilizar os dados sem preenchimento o modelo obteve um desempenho inferior, alcançando um coeficiente de NS 6 igual a 0,69. Com relação ao último cenário, em que os dados horários preenchidos foram acumulados e convertidos em diários para serem inseridos no modelo, os resultados foram os piores obtidos, o NS se igualou a 0,61. Nota-se que o preenchimento das falhas das precipitações horárias proporcionou a maximização dos dados disponíveis, com representação das variabilidades espaciais e, a realização de simulações para intervalos de tempo compatíveis com o tempo de resposta da bacia. / The availability of continuous rainfall series can enable the execution of many studies that are not possible with failed series, because many hydrological models do not provide good results when used input data with missing values. In this study, the capabilities of Artificial Neural Networks (ANN) were analyzed to estimate missing data rainfall stations. The aim of this study was to test the use of filled rainfall series as an hourly scale, as of artificial neural networks as input to a hydrological model physical basis, with distributed parameters. The hypothesis in this study is that the filling of historic precipitation series faults with the Artificial Neural Networks maximizes its use in studies and hydrological modeling. The methodology has been proposed a method for gap filling of the historical data of hourly rainfall monitored in eighteen rain gauges. Subsequently the completed precipitation data were applied in a flow forecasting model (SWAT). Seven situations were simulated to verify the efficiency of the SWAT model, a scenario with input time of 16 rain gauges with gap filling using RNAs, subsequently the input series were being reduced to 8 stations, 4, 2 and finally 1 rain gauges data filled. Was also simulated a scenario in which were used as input hourly data series of 16 unfilled posts, and a scenario with daily data entry was also simulated, where the hourly data filled of 16 stations were converted to daily data. 1784 models were constructed to fill gaps in the hourly data series of rain gauges in the basin. The gaps filling in hourly precipitation showed high efficiency coefficients of models. In general, coefficient of Nash-Sutcliffe (NS) values found during the training and verification networks ranged from 0.80 to 0.99. The frequency with which NS values smaller than 0.90 were found in the fill of the rain gauge was 3.6%. Based on the rainfall filled series, these were tested for their efficiency in the hydrologic simulation process, using the physically based SWAT model. The calibration and verification of the model parameters were performed using 16 pluviograph stations with hourly series filled with RNAs. Results showed that the efficiency coefficients of NS decreases as the amount of rainfall stations used in the input model are reduced from 16 to 8, from 8 to 4, 4 to 2 and 2 to 1. Ranged from NS = 086 (16 pluviographs) NS = 0.75 (with two one pluviographs). When using the not filling data, the model obtained a lower performance, achieving a 8 coefficient NS equal to 0.69. On respect to the latter scenario, in which hourly data were accumulated and converted filled in daily to be inserted in the model, the worst results were obtained, the NS equaled 0.61. It is noticed in this way, that the filling gaps of hourly rainfall provided the maximization of available data, with representation of spatial variability and, performing simulations to intervals compatible with the response time of the basin.

A disponibilidade de séries contínuas de chuva pode viabilizar a execução de muitos estudos que não seriam possíveis com séries que apresentam falhas, pois muitos modelos hidrológicos não apresentam bons resultados quando utilizados dados de entrada com valores faltantes. Neste estudo, as capacidades de Redes Neurais Artificiais (RNAs) foram analisadas para estimar falta de dados das estações pluviométricas. Assim, o objetivo deste trabalho consistiu em testar a utilização de séries pluviométricas preenchidas, em escala horária, a partir de redes neurais artificiais como entrada em um modelo hidrológico de base física, com parâmetros distribuídos. A hipótese levantada neste estudo é que o preenchimento de falhas de séries históricas de precipitação com as Redes Neurais Artificiais potencializam a sua utilização em estudos e na modelização hidrológica. Na metodologia foi proposto um método para preenchimento de falhas dos dados históricos de precipitação horária monitorados em dezoito postos pluviométricos. Posteriormente os dados de precipitação preenchidos foram aplicados em um modelo de previsão de vazão (SWAT). Foram simuladas sete situações para a verificação do desempenho do modelo SWAT, utilizando dados de entrada horários preenchidos de 16 postos pluviométricos, posteriormente, as séries de entrada foram sendo reduzidas, para 8 postos, 4, 2 e por fim 1 posto pluviométrico. Também foi simulado um cenário onde se utilizou como dados de entrada as 16 séries de dados horários sem preenchimento, e um cenário onde os dados horários preenchidos foram convertidos em diários. Foram construídos 1784 modelos para preenchimento de falhas nas séries de dados horários dos postos pluviométricos da bacia. O preenchimento das falhas apresentou coeficientes de analise de desempenho dos modelos elevados. De maneira geral, os valores do coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS) encontrados no treinamento e na verificação das redes variaram de 0,80 a 0,99. A frequência com que foram encontrados valores de NS menores que 0.90 nos preenchimentos dos pluviógrafos foi baixa, da ordem de 3,6%. Na aplicação do modelo SWAT, a calibração e a verificação dos parâmetros do modelo foram realizadas com o uso das 16 séries horárias preenchidas com as RNAs. Resultados demonstraram que o coeficiente de eficiência de NS diminui à medida que quantidade de estações pluviométricas utilizadas na entrada do modelo são reduzidas, de 16 para 8, de 8 para 4, de 4 para 2 e de 2 para 1. Variaram de NS = 0,86 (com 16 pluviógrafos) a NS = 0,75 (com dois e um pluviógrafos). Ao se utilizar os dados sem preenchimento o modelo obteve um desempenho inferior, alcançando um coeficiente de NS 6 igual a 0,69. Com relação ao último cenário, em que os dados horários preenchidos foram acumulados e convertidos em diários para serem inseridos no modelo, os resultados foram os piores obtidos, o NS se igualou a 0,61. Nota-se que o preenchimento das falhas das precipitações horárias proporcionou a maximização dos dados disponíveis, com representação das variabilidades espaciais e, a realização de simulações para intervalos de tempo compatíveis com o tempo de resposta da bacia. / The availability of continuous rainfall series can enable the execution of many studies that are not possible with failed series, because many hydrological models do not provide good results when used input data with missing values. In this study, the capabilities of Artificial Neural Networks (ANN) were analyzed to estimate missing data rainfall stations. The aim of this study was to test the use of filled rainfall series as an hourly scale, as of artificial neural networks as input to a hydrological model physical basis, with distributed parameters. The hypothesis in this study is that the filling of historic precipitation series faults with the Artificial Neural Networks maximizes its use in studies and hydrological modeling. The methodology has been proposed a method for gap filling of the historical data of hourly rainfall monitored in eighteen rain gauges. Subsequently the completed precipitation data were applied in a flow forecasting model (SWAT). Seven situations were simulated to verify the efficiency of the SWAT model, a scenario with input time of 16 rain gauges with gap filling using RNAs, subsequently the input series were being reduced to 8 stations, 4, 2 and finally 1 rain gauges data filled. Was also simulated a scenario in which were used as input hourly data series of 16 unfilled posts, and a scenario with daily data entry was also simulated, where the hourly data filled of 16 stations were converted to daily data. 1784 models were constructed to fill gaps in the hourly data series of rain gauges in the basin. The gaps filling in hourly precipitation showed high efficiency coefficients of models. In general, coefficient of Nash-Sutcliffe (NS) values found during the training and verification networks ranged from 0.80 to 0.99. The frequency with which NS values smaller than 0.90 were found in the fill of the rain gauge was 3.6%. Based on the rainfall filled series, these were tested for their efficiency in the hydrologic simulation process, using the physically based SWAT model. The calibration and verification of the model parameters were performed using 16 pluviograph stations with hourly series filled with RNAs. Results showed that the efficiency coefficients of NS decreases as the amount of rainfall stations used in the input model are reduced from 16 to 8, from 8 to 4, 4 to 2 and 2 to 1. Ranged from NS = 086 (16 pluviographs) NS = 0.75 (with two one pluviographs). When using the not filling data, the model obtained a lower performance, achieving a 8 coefficient NS equal to 0.69. On respect to the latter scenario, in which hourly data were accumulated and converted filled in daily to be inserted in the model, the worst results were obtained, the NS equaled 0.61. It is noticed in this way, that the filling gaps of hourly rainfall provided the maximization of available data, with representation of spatial variability and, performing simulations to intervals compatible with the response time of the basin.

A disponibilidade de séries contínuas de chuva pode viabilizar a execução de muitos estudos que não seriam possíveis com séries que apresentam falhas, pois muitos modelos hidrológicos não apresentam bons resultados quando utilizados dados de entrada com valores faltantes. Neste estudo, as capacidades de Redes Neurais Artificiais (RNAs) foram analisadas para estimar falta de dados das estações pluviométricas. Assim, o objetivo deste trabalho consistiu em testar a utilização de séries pluviométricas preenchidas, em escala horária, a partir de redes neurais artificiais como entrada em um modelo hidrológico de base física, com parâmetros distribuídos. A hipótese levantada neste estudo é que o preenchimento de falhas de séries históricas de precipitação com as Redes Neurais Artificiais potencializam a sua utilização em estudos e na modelização hidrológica. Na metodologia foi proposto um método para preenchimento de falhas dos dados históricos de precipitação horária monitorados em dezoito postos pluviométricos. Posteriormente os dados de precipitação preenchidos foram aplicados em um modelo de previsão de vazão (SWAT). Foram simuladas sete situações para a verificação do desempenho do modelo SWAT, utilizando dados de entrada horários preenchidos de 16 postos pluviométricos, posteriormente, as séries de entrada foram sendo reduzidas, para 8 postos, 4, 2 e por fim 1 posto pluviométrico. Também foi simulado um cenário onde se utilizou como dados de entrada as 16 séries de dados horários sem preenchimento, e um cenário onde os dados horários preenchidos foram convertidos em diários. Foram construídos 1784 modelos para preenchimento de falhas nas séries de dados horários dos postos pluviométricos da bacia. O preenchimento das falhas apresentou coeficientes de analise de desempenho dos modelos elevados. De maneira geral, os valores do coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS) encontrados no treinamento e na verificação das redes variaram de 0,80 a 0,99. A frequência com que foram encontrados valores de NS menores que 0.90 nos preenchimentos dos pluviógrafos foi baixa, da ordem de 3,6%. Na aplicação do modelo SWAT, a calibração e a verificação dos parâmetros do modelo foram realizadas com o uso das 16 séries horárias preenchidas com as RNAs. Resultados demonstraram que o coeficiente de eficiência de NS diminui à medida que quantidade de estações pluviométricas utilizadas na entrada do modelo são reduzidas, de 16 para 8, de 8 para 4, de 4 para 2 e de 2 para 1. Variaram de NS = 0,86 (com 16 pluviógrafos) a NS = 0,75 (com dois e um pluviógrafos). Ao se utilizar os dados sem preenchimento o modelo obteve um desempenho inferior, alcançando um coeficiente de NS 6 igual a 0,69. Com relação ao último cenário, em que os dados horários preenchidos foram acumulados e convertidos em diários para serem inseridos no modelo, os resultados foram os piores obtidos, o NS se igualou a 0,61. Nota-se que o preenchimento das falhas das precipitações horárias proporcionou a maximização dos dados disponíveis, com representação das variabilidades espaciais e, a realização de simulações para intervalos de tempo compatíveis com o tempo de resposta da bacia. / The availability of continuous rainfall series can enable the execution of many studies that are not possible with failed series, because many hydrological models do not provide good results when used input data with missing values. In this study, the capabilities of Artificial Neural Networks (ANN) were analyzed to estimate missing data rainfall stations. The aim of this study was to test the use of filled rainfall series as an hourly scale, as of artificial neural networks as input to a hydrological model physical basis, with distributed parameters. The hypothesis in this study is that the filling of historic precipitation series faults with the Artificial Neural Networks maximizes its use in studies and hydrological modeling. The methodology has been proposed a method for gap filling of the historical data of hourly rainfall monitored in eighteen rain gauges. Subsequently the completed precipitation data were applied in a flow forecasting model (SWAT). Seven situations were simulated to verify the efficiency of the SWAT model, a scenario with input time of 16 rain gauges with gap filling using RNAs, subsequently the input series were being reduced to 8 stations, 4, 2 and finally 1 rain gauges data filled. Was also simulated a scenario in which were used as input hourly data series of 16 unfilled posts, and a scenario with daily data entry was also simulated, where the hourly data filled of 16 stations were converted to daily data. 1784 models were constructed to fill gaps in the hourly data series of rain gauges in the basin. The gaps filling in hourly precipitation showed high efficiency coefficients of models. In general, coefficient of Nash-Sutcliffe (NS) values found during the training and verification networks ranged from 0.80 to 0.99. The frequency with which NS values smaller than 0.90 were found in the fill of the rain gauge was 3.6%. Based on the rainfall filled series, these were tested for their efficiency in the hydrologic simulation process, using the physically based SWAT model. The calibration and verification of the model parameters were performed using 16 pluviograph stations with hourly series filled with RNAs. Results showed that the efficiency coefficients of NS decreases as the amount of rainfall stations used in the input model are reduced from 16 to 8, from 8 to 4, 4 to 2 and 2 to 1. Ranged from NS = 086 (16 pluviographs) NS = 0.75 (with two one pluviographs). When using the not filling data, the model obtained a lower performance, achieving a 8 coefficient NS equal to 0.69. On respect to the latter scenario, in which hourly data were accumulated and converted filled in daily to be inserted in the model, the worst results were obtained, the NS equaled 0.61. It is noticed in this way, that the filling gaps of hourly rainfall provided the maximization of available data, with representation of spatial variability and, performing simulations to intervals compatible with the response time of the basin.

Programas de conservação do solo e da água que utilizam a bacia hidrográfica como unidade de planejamento têm sido amplamente empregados nos estados do sul do Brasil, com bons resultados. Um componente importante de seguimento desses programas se refere à implantação de projetos de monitoramento hidrossedimentométrico e de qualidade de água para avaliar o impacto nos recursos hídricos das práticas introduzidas. De uma maneira geral, os resultados obtidos pelos projetos de monitoramento têm sido pouco conclusivos. Isso devese, principalmente, a limitações dos procedimentos experimentais adotados. Este estudo propõe uma metodologia de avaliação que combina técnicas tradicionais de monitoramento com técnicas de identificação de fontes de sedimentos. O trabalho foi realizado numa pequena bacia rural (1,19 km2) localizada no sul do Brasil, a qual foi monitorada antes e depois da implementação de práticas conservacionistas através do Programa de Combate à Pobreza Rural (RS-RURAL). Foram utilizados, neste trabalho, cinqüenta eventos de precipitação que ocorreram entre maio de 2002 e março 2006. As práticas conservacionistas implantadas pelo programa, como a adubação verde de inverno e o cultivo mínimo do fumo, foram progressivamente adotadas pelos agricultores. Avaliações hidrossedimentométricas foram realizadas através de medições de precipitação, volume escoado superficialmente, vazão máxima e produção de sedimentos dos eventos. Os resultados indicaram que tanto o volume de escoamento superficial como a vazão máxima diminiu significativamente depois da implementação das práticas conservacionistas. Já em relação à produção de sedimentos nos eventos, verificou-se uma redução de, aproximadamente, 80% para os eventos de baixa magnitude e cerca de 40% para os eventos de média magnitude. Com relação à aplicação da técnica de identificação das fontes de sedimentos, verificou-se para os períodos pré- e pósimplementação uma diminuição da contribuição das lavouras e estradas de 62% e 36% para 54% e 24%, respectivamente, enquanto a contribuição dos canais de drenagem aumentou de 2% para 22%. O acoplamento das técnicas de identificação de fontes de sedimentos com técnicas tradicionais de monitoramento hidrossedimentométrico foi eficaz em elucidar não apenas os efeitos das práticas conservacionistas na produção de sedimentos da bacia, mas também a inter-relação dinâmica entre as fontes. / Soil and water conservation programs that use catchments as planning units have been widely and successfully used in the southern states of Brazil. An important follow-up component of these programs is the installment of hydrosedimentometric and water quality monitoring projects to evaluate the impact of the practices introduced on water resources. In general, these monitoring projects have yielded inconclusive results, mostly due to procedural limitations. This study proposes a method that combines traditional monitoring techniques with sediment source identification. The study was carried out in a small rural basin (1.19 km2) located in southern Brazil, which was monitored before and after the introduction of conservation practices by the Program to Combat Rural Poverty (RS-RURAL). Fifty rainfall events occurring between May 2002 and March 2006 were included in the study. The conservation practices, such as green manure and reduced tillage tobacco production, were progressively adopted by local farmers. Hydrosedimentometric evaluations were performed using rainfall measurements, surface runoff volume, peak flow and sediment yield for the rainfall events. Results indicate that both runoff volume and peak flow declined significantly after implementation of conservation practices. Sediment yield was reduced by approximately 80% for low magnitude events and around 40% for medium magnitude events. Regarding sediment source identification, the sediment contribution from fields and roads declined from 62% and 36%, before implementation, to 54% and 24%, respectively, after implementation. The contribution from drainage channels increased from 2% to 22%, however, during the same period. The combination of sediment source identification and traditional sediment monitoring techniques demonstrated not just the impact of conservation practices on sediment yield in the catchment, but also the dynamic interactions between sediment sources.

Programas de conservação do solo e da água que utilizam a bacia hidrográfica como unidade de planejamento têm sido amplamente empregados nos estados do sul do Brasil, com bons resultados. Um componente importante de seguimento desses programas se refere à implantação de projetos de monitoramento hidrossedimentométrico e de qualidade de água para avaliar o impacto nos recursos hídricos das práticas introduzidas. De uma maneira geral, os resultados obtidos pelos projetos de monitoramento têm sido pouco conclusivos. Isso devese, principalmente, a limitações dos procedimentos experimentais adotados. Este estudo propõe uma metodologia de avaliação que combina técnicas tradicionais de monitoramento com técnicas de identificação de fontes de sedimentos. O trabalho foi realizado numa pequena bacia rural (1,19 km2) localizada no sul do Brasil, a qual foi monitorada antes e depois da implementação de práticas conservacionistas através do Programa de Combate à Pobreza Rural (RS-RURAL). Foram utilizados, neste trabalho, cinqüenta eventos de precipitação que ocorreram entre maio de 2002 e março 2006. As práticas conservacionistas implantadas pelo programa, como a adubação verde de inverno e o cultivo mínimo do fumo, foram progressivamente adotadas pelos agricultores. Avaliações hidrossedimentométricas foram realizadas através de medições de precipitação, volume escoado superficialmente, vazão máxima e produção de sedimentos dos eventos. Os resultados indicaram que tanto o volume de escoamento superficial como a vazão máxima diminiu significativamente depois da implementação das práticas conservacionistas. Já em relação à produção de sedimentos nos eventos, verificou-se uma redução de, aproximadamente, 80% para os eventos de baixa magnitude e cerca de 40% para os eventos de média magnitude. Com relação à aplicação da técnica de identificação das fontes de sedimentos, verificou-se para os períodos pré- e pósimplementação uma diminuição da contribuição das lavouras e estradas de 62% e 36% para 54% e 24%, respectivamente, enquanto a contribuição dos canais de drenagem aumentou de 2% para 22%. O acoplamento das técnicas de identificação de fontes de sedimentos com técnicas tradicionais de monitoramento hidrossedimentométrico foi eficaz em elucidar não apenas os efeitos das práticas conservacionistas na produção de sedimentos da bacia, mas também a inter-relação dinâmica entre as fontes. / Soil and water conservation programs that use catchments as planning units have been widely and successfully used in the southern states of Brazil. An important follow-up component of these programs is the installment of hydrosedimentometric and water quality monitoring projects to evaluate the impact of the practices introduced on water resources. In general, these monitoring projects have yielded inconclusive results, mostly due to procedural limitations. This study proposes a method that combines traditional monitoring techniques with sediment source identification. The study was carried out in a small rural basin (1.19 km2) located in southern Brazil, which was monitored before and after the introduction of conservation practices by the Program to Combat Rural Poverty (RS-RURAL). Fifty rainfall events occurring between May 2002 and March 2006 were included in the study. The conservation practices, such as green manure and reduced tillage tobacco production, were progressively adopted by local farmers. Hydrosedimentometric evaluations were performed using rainfall measurements, surface runoff volume, peak flow and sediment yield for the rainfall events. Results indicate that both runoff volume and peak flow declined significantly after implementation of conservation practices. Sediment yield was reduced by approximately 80% for low magnitude events and around 40% for medium magnitude events. Regarding sediment source identification, the sediment contribution from fields and roads declined from 62% and 36%, before implementation, to 54% and 24%, respectively, after implementation. The contribution from drainage channels increased from 2% to 22%, however, during the same period. The combination of sediment source identification and traditional sediment monitoring techniques demonstrated not just the impact of conservation practices on sediment yield in the catchment, but also the dynamic interactions between sediment sources.

Programas de conservação do solo e da água que utilizam a bacia hidrográfica como unidade de planejamento têm sido amplamente empregados nos estados do sul do Brasil, com bons resultados. Um componente importante de seguimento desses programas se refere à implantação de projetos de monitoramento hidrossedimentométrico e de qualidade de água para avaliar o impacto nos recursos hídricos das práticas introduzidas. De uma maneira geral, os resultados obtidos pelos projetos de monitoramento têm sido pouco conclusivos. Isso devese, principalmente, a limitações dos procedimentos experimentais adotados. Este estudo propõe uma metodologia de avaliação que combina técnicas tradicionais de monitoramento com técnicas de identificação de fontes de sedimentos. O trabalho foi realizado numa pequena bacia rural (1,19 km2) localizada no sul do Brasil, a qual foi monitorada antes e depois da implementação de práticas conservacionistas através do Programa de Combate à Pobreza Rural (RS-RURAL). Foram utilizados, neste trabalho, cinqüenta eventos de precipitação que ocorreram entre maio de 2002 e março 2006. As práticas conservacionistas implantadas pelo programa, como a adubação verde de inverno e o cultivo mínimo do fumo, foram progressivamente adotadas pelos agricultores. Avaliações hidrossedimentométricas foram realizadas através de medições de precipitação, volume escoado superficialmente, vazão máxima e produção de sedimentos dos eventos. Os resultados indicaram que tanto o volume de escoamento superficial como a vazão máxima diminiu significativamente depois da implementação das práticas conservacionistas. Já em relação à produção de sedimentos nos eventos, verificou-se uma redução de, aproximadamente, 80% para os eventos de baixa magnitude e cerca de 40% para os eventos de média magnitude. Com relação à aplicação da técnica de identificação das fontes de sedimentos, verificou-se para os períodos pré- e pósimplementação uma diminuição da contribuição das lavouras e estradas de 62% e 36% para 54% e 24%, respectivamente, enquanto a contribuição dos canais de drenagem aumentou de 2% para 22%. O acoplamento das técnicas de identificação de fontes de sedimentos com técnicas tradicionais de monitoramento hidrossedimentométrico foi eficaz em elucidar não apenas os efeitos das práticas conservacionistas na produção de sedimentos da bacia, mas também a inter-relação dinâmica entre as fontes. / Soil and water conservation programs that use catchments as planning units have been widely and successfully used in the southern states of Brazil. An important follow-up component of these programs is the installment of hydrosedimentometric and water quality monitoring projects to evaluate the impact of the practices introduced on water resources. In general, these monitoring projects have yielded inconclusive results, mostly due to procedural limitations. This study proposes a method that combines traditional monitoring techniques with sediment source identification. The study was carried out in a small rural basin (1.19 km2) located in southern Brazil, which was monitored before and after the introduction of conservation practices by the Program to Combat Rural Poverty (RS-RURAL). Fifty rainfall events occurring between May 2002 and March 2006 were included in the study. The conservation practices, such as green manure and reduced tillage tobacco production, were progressively adopted by local farmers. Hydrosedimentometric evaluations were performed using rainfall measurements, surface runoff volume, peak flow and sediment yield for the rainfall events. Results indicate that both runoff volume and peak flow declined significantly after implementation of conservation practices. Sediment yield was reduced by approximately 80% for low magnitude events and around 40% for medium magnitude events. Regarding sediment source identification, the sediment contribution from fields and roads declined from 62% and 36%, before implementation, to 54% and 24%, respectively, after implementation. The contribution from drainage channels increased from 2% to 22%, however, during the same period. The combination of sediment source identification and traditional sediment monitoring techniques demonstrated not just the impact of conservation practices on sediment yield in the catchment, but also the dynamic interactions between sediment sources.

O fósforo é um elemento químico naturalmente presente nos solos das bacias, porém pela atividade agrícola, sua concentração é incrementada diversas vezes o equivalente ao seu teor natural. Da mesma forma que é elemento imprescindível às plantas, ele é necessário às algas presentes nos corpos d’água, ajudando a controlar sua população através da sua concentração em água. Normalmente, o fósforo apresenta teores de concentração relativamente baixos, os quais, em determinados eventos de chuva, podem chegar a serem superados, possibilitando a ocorrência de florações algais em corpos d’água. À medida que se torna necessário o uso de recursos hídricos em áreas consideradas rurais para a implantação de atividades econômicas não agrícolas como, por exemplo, pequenas centrais hidrelétricas, a preocupação de determinar quais os possíveis impactos que poderão resultar desta junção de atividades é materializado pela legislação brasileira.As duas principais questões dizem respeito à espécie química de fósforo que causaria maior dano e o comportamento de arraste deste elemento pelas águas de enxurrada sob diferentes coberturas agrícolas. Dentro deste enfoque, foram testados os comportamento de duas formas de fósforo reativo, total e dissolvido, sob as principais formas de cobertura proporcionada pelas espécies agrícolas do Rio Grande do Sul e Santa Catarina, sob regime de chuvas simuladas. Os resultados destes estudos foram comparados ainda à atual metodologia de controle ambiental do fósforo em água, utilizada no Rio Grande do Sul para liberação de licenças ambientais para instalação de novos empreendimentos em bacias. Os resultados demonstram que o tipo de cobertura vegetal só é importante para manejo e controle do arraste de fósforo reativo total e dissolvido se considerado como três grupos: a) culturas anuais; b) culturas arbóreas; c) campo nativo. Além disso, ficou claro que o fósforo reativo dissolvido é a forma de fósforo que apresenta maiores riscos ambientais, uma vez que mesmo em baixas concentrações, o fósforo ali presente tem capacidade de provocar florações algais. Dentro deste escopo e comparando a atual metodologia de análise ambiental adotada no Rio Grande do Sul, os valores de fósforo reativo total obtidos para cada um dos grupos de plantas, considerando a área das culturas e o tempo de chuva em horas, ao substituir o atual valor tabelado, fixo somente para a área de agricultura na bacia, tem possibilidade de expressar melhor o que pode acontecer nestas situações sítio específicas. / Phosphorus is a chemical element naturally present in river basin soils, but due to agricultural activity, its concentration is enhanced several times the equivalent to its natural content. Being an indispensable element for plants, phosphorus is also necessary to algae present in water bodies, helping to control algal population through its concentration in water. Typically, phosphorus is found at relatively low concentration levels, which in some rain events may come to be overcome, allowing the occurrence of algal blooms in water bodies. As it becomes necessary to use water resources in rural areas for installing non-agricultural economic activities such as, for example, small hydroelectric plants, the concern to determine the possible impacts that may result from this joint activity is materialized by Brazilian legislation. The two main questions are concerning the chemical species of phosphorus that would cause greater damage and the dragging effect on this element by runoff water from different agricultural covers. Within this approach, the behavior of two forms of reactive phosphorus were tested (total and dissolved) under the main forms of vegetation covers provided by agricultural species of Rio Grande do Sul and Santa Catarina, under simulated rainfall. The results of these studies were also compared to the current methodology for environmental control of phosphorus in water, applied in Rio Grande do Sul, for the release of environmental permits for the installation of new business enterprises in river basins. The results show that the type of vegetation cover is only important for managing and controlling the dragging of total and dissolved reactive phosphorus if considered as three groups: a) annual crops; b) tree crops; c) pasture. Moreover, it became clear that the dissolved reactive phosphorus is the form of phosphorus which has higher environmental risk since, even at low concentrations, phosphorus is capable of causing algal blooms. Within this scope, and comparing the current methodology for environmental assessment adopted in Rio Grande do Sul, the total reactive phosphorus values obtained for each group of plants, considering the crop area and rainfall duration in hours, when replacing the current tabulated value, fixed only for the agricultural area in the basin, have a chance to express better what may happen on these site specific situations.