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Estimativa da perda de terra sob pastagens cultivadas em solos arenosos da bacia hidrográfica do alto Taquari - MS/MT / Soil loss estimation on cultivated pastures over sandy soils in the upper Taquari basin - MS/MTGaldino, Sérgio 20 August 2018 (has links)
Orientadores: Mara de Andrade Marinho, Edson Eiji Matsura / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-20T22:57:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2012 / Resumo: O assoreamento do rio Taquari constitui grave problema ambiental e socioeconômico do Pantanal Brasileiro e decorre principalmente da erosão acelerada do solo ocupado com pastagens degradadas na parte alta da bacia. Um dos modelos mais utilizado para estimar a perda média anual de solo é a Equação Universal de Perda de Solo (USLE). Novas pesquisas foram realizadas para melhorar as estimativas do modelo, originando a Equação Universal de Perda de Solo Revisada (RUSLE). A principal mudança foi na forma de determinação do fator de uso e manejo do solo (C). Na USLE o fator C é obtido a partir do monitoramento constante da perda de solo em parcelas experimentais durante vários anos, constituindo sério empecilho a sua determinação, principalmente no Brasil. Na RUSLE o fator C para pastagens é estimado mais rapidamente, a partir de levantamentos de parâmetros do solo e da vegetação. O objetivo geral do trabalho foi ajustar os fatores da RUSLE às condições locais da bacia do alto Taquari (BAT) e estimar as taxas de perda de solo por erosão, para posterior estudo de cenários de manejo e identificação das práticas mais protetoras dos solos na bacia. O estudo compreendeu áreas de pastagens cultivadas em solos arenosos da BAT. Os parâmetros necessários para estimativas da razão de perda de solo (SLR) e fator C da RUSLE foram levantados em nove parcelas (pastagens) em duas épocas do ano. Análise da SLR e do fator C identificaram valores de C representativos de pastagem não degradada e com níveis de degradação; baixo/médio e alto. Na espacialização do fator C na BAT utilizou-se o modelo linear de mistura espectral. Para a estimativa das perdas de solo nas áreas de pastagens também foram espacializados os demais fatores da RUSLE. A erosividade das chuvas (Fator R) foi estimada a partir de registros mensais e anuais de precipitação de postos pluviométricos localizados na BAT e entorno. Na estimativa da erodibilidade do solo (Fator K) foram utilizados parâmetros físico-químicos do solo levantados no campo. O fator topográfico (LS da RUSLE) foi obtido empregando algoritmo de contribuição de área a montante e modelo digital de elevação do Banco de Dados Geomorfométricos do Brasil (TOPODATA). O fator de práticas conservacionistas do solo (Fator P) foi considerado unitário na estimativa da perda de solo atual na BAT. Também foram estimadas as perdas de solo para dois cenários futuros de manejo adequado do solo e da pastagem. Resultado evidenciou que os valores do fator C estimados pela RUSLE para pastagens se assemelham àqueles determinados pela USLE. A média da perda de solo nas pastagens da BAT em 2010 foi estimada em 9,638 Mg ha-1 ano-1. O estudo de cenários permitiu uma redução em até 75,97% das taxas de perda de solo por erosão com a implementação de manejo adequado do solo e da pastagem. Conclui-se que a RUSLE apresenta bom potencial de estimativa do fator de uso e cobertura do solo, e que se ajustou bem às condições locais da BAT na estimativa da perda de solo / Abstract: The river siltation Taquari constitutes serious environmental and socioeconomic problem of the Brazilian Pantanal and arises principally from accelerated erosion of land occupied by degraded pastures in the upper basin. One of the models used to estimate the average annual soil loss is the Universal Soil Loss Equation (USLE). New research has been done to improve the model estimates, yielding the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). The main change was in the method determines the use and soil management factor (C). With USLE, the C factor is obtained from the constant monitoring of soil loss in plots for several years, constituting serious impediment to their determination, especially in Brazil. With RUSLE, the C factor for pastures is estimated sooner, using surveys of soil parameters and vegetation. The overall goal of this work was to adjust RUSLE factors to upper Taquari basin (UTB) local conditions and to estimate soil loss rates due to erosion, for further management scenarios studies and more protective soil identification practices in the basin. The study included pastures grown on sandy soils of the UTB. The required parameters for soil loss ratio estimates (SLR) and the RUSLE C factor were raised in nine plots (pastures) in two seasons. Further SLR analysis identified C factor values for non-degraded, low, medium and highly degraded pasture levels. C factor spatialization for the UTB used the linear spectral mixture model. To estimate soil loss in grazing areas other RUSLE factors were also spatialized. The rainfall erosivity factor (R) was estimated from records of monthly and annual precipitation of rain gauge stations located in and around the UTB. For soil erodibility (K factor) estimation, physic-chemical soil parameters collected in the area were used. The topographic factor (LS RUSLE) was obtained using algorithm contribution of the upstream area and Brazilian geomorphometric digital elevation model data from TOPODATA. The soil conservation practices factor (P) unit was considered estimating soil loss in the UTB. Two future soil loss scenarios were also estimated. Results showed that the C factor values estimated by RUSLE for pastures resemble those determined by USLE. The average soil loss in the pastures of the UTB in 2010 was estimated at 9.638 Mg ha-1 yr-1. The scenario study allowed for a reduction up to 75.97% in the rates of soil loss due to erosion by implementing proper soil and pasture management. We conclude that the RUSLE estimation shows good potential for land use techniques, which fits well into the UTB local conditions and in the estimation of soil loss / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutor em Engenharia Agrícola
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