La erosión eólica es uno de los graves problemas ambientales, sociales y económicos que debe enfrentar la región semiárida de nuestro país, especialmente cuando las tierras son destinadas a la agricultura. En este contexto, el sudoeste de la provincia de Buenos Aires es una de las áreas más comprometidas. La afectación en grado moderado a severo ya ha alcanzado a 1,20 millones de hectáreas en relación a una superficie potencial de 10,50 millones de hectáreas.
El proceso de erosión eólica degrada al suelo en forma irreversible, involucra una pérdida masiva de una parte del perfil y una disminución de los indicadores edáficos determinantes de la fertilidad. Como consecuencia, el suelo disminuye su productividad que, para el caso particular del SO bonaerense expresado en términos de rendimiento de trigo, representa una reducción en la cosecha de 50 kilogramos de grano por cada centímetro de suelo perdido. Las causas de la erosión eólica de los suelos se encuentran, principalmente, en sus características intrínsecas, que los hacen muy susceptibles a la deflación en situaciones de sequías prolongadas y los fuertes vientos. A todo esto se le suma la agricultura convencional, practicada en forma mayoritaria en la región, que aumenta el riesgo por dejar la superficie del suelo prácticamente descubierta.
Muchas de las investigaciones que se hicieron sobre erosión eólica han sido las bases para el desarrollo de los modelos de predicción. Entre los más conocidos aparecen: la “Ecuación de la erosión eólica” (WEQ), la “Ecuación revisada de la erosión eólica” (RWEQ) y el “Sistema de predicción de erosión eólica” (WEPS). En general, los modelos interpretan los mecanismos que intervienen en el proceso, identifican los factores más influyentes y permiten, como su aplicación más importante, seleccionar manejos adecuados para minimizar las pérdidas de suelo. Consecuentemente, hoy en día, son considerados como una herramienta fundamental para guiar la producción agropecuaria hacia la sustentabilidad.
Los objetivos generales de este trabajo son:
a) Analizar el comportamiento de las variables climáticas más importantes que intervienen en el proceso de erosión por viento; estudiar el comportamiento del sedimento eólico y las relaciones asociadas a parámetros y propiedades del suelo.
b) Medir cuantitativamente las pérdidas de suelo por erosión eólica de un Haplustol típico y compararlas con las predicciones realizadas por los modelos: Ecuación de erosión Eólica (WEQ) y Ecuación revisada de erosión eólica (RWEQ).
Las mediciones de erosión eólica se llevaron a cabo en una parcela de 2,25 hectáreas, ubicada en el campo experimental “Napostá” del Departamento de Agronomía (UNS). El suelo fue mantenido libre de toda vegetación y sin rugosidad superficial durante los 3 años de estudio. Para las mediciones de erosión eólica se emplearon colectores de partículas de suelo BSNE (bandeja simple), BOSTRA y Colector Superficial. La información meteorológica necesaria provino de una estación automática Davis Vantage Pro - configurada para registrar todos los datos a intervalos de 30 minutos-.
Durante el período de estudio (2009 a 2011) las condiciones climáticas fueron totalmente favorables para la deflación del suelo. La mayoría de las tormentas eólicas tuvieron un promedio de alrededor de 6 eventos erosivos (períodos de 30 minutos con vientos mayores 6,7 m s-1 a 2 metros de altura). El año 2009 fue el más severo, durante el mismo se estudiaron 14 tormentas que sumaron 517 horas con viento por encima de la velocidad umbral. La precipitación de ese año resultó ser un 22% del registro histórico, situación que favoreció al proceso de erosión. La velocidad media del viento durante los eventos erosivos fue de 8,86 m s-1, mientras que la máxima media fue de 16,53 m s-1, con un registro que alcanzó los 23 m s-1. La dirección predominante del viento, en el 86% de los casos, fue del sector NO-NNO. En este aspecto se encontró una asociación entre la fluctuación de la dirección del viento y la recolección de sedimentos en los colectores. Cuando la dirección fue variable, el sedimento eólico tuvo tendencia a acumularse en el centro de la parcela; cuando fue permanente de un sector, el depósito de partículas aumentó con la distancia recorrida por el viento.
Las fracciones granulométricas se asociaron a la cantidad total de material recolectado, que a su vez se relacionó con la magnitud de la erosión eólica, y a la altura de muestreo. La concentración de la fracción más gruesa aumentó a medida que se incrementó la cantidad de material captado -eventos erosivos de mayor magnitud- y disminuyó gradualmente su proporción con la altura de registro. Mientras que la concentración de las fracciones más finas aumentó con la altura y disminuyó cuando se incrementó la erosión eólica.
En los sedimentos, la concentración de materia orgánica siempre fue mayor que la del suelo de origen, marcando una tasa de enriquecimiento de 1,16 como promedio general para los tres años de estudio. También se observó una variabilidad con la altura de medición, las mayores concentraciones se obtuvieron en los colectores ubicados en la parte superior. Por su parte, los mapas de distribución espacial mostraron un aumento de la concentración siguiendo el recorrido del viento dominante. Además se observó una relación significativa inversa entre el contenido de materia orgánica y el de arena, y directa con la arcilla y con el limo.
La cantidad de material erosionado [q (kg m-2)] disminuyó con la altura de entrampamiento, siguiendo un modelo exponencial y= 2,16e-5,47x, (r2=0,91). La movilización total de las partículas fue mayoritariamente (80%) por rodadura y saltación baja (0,07 m).
El flujo de masa [Q (kg m-1)] medido a alturas fijas aumentó horizontalmente con la distancia. En la parcela, se observó que los mayores incrementos de Q se registraron entre 75 y 125 m de recorrido del viento. No obstante, a esa distancia no se alcanzó el valor límite, llamado capacidad de transporte o capacidad de carga.
Las pérdidas totales de suelo por erosión eólica medidas en el transcurso de 30 tormentas, durante el período 2009-2011, fueron en promedio de 36,83 t ha año-1, lo que significó una pérdida de 9,2 mm del horizonte superficial.
La estimación de la cantidad de suelo erosionado efectuada con WEQ presentó una pérdida de suelo media anual de 29,60 t ha-1 presentando un 80 % de predicción respecto a lo medido a campo. Cuando se simuló la pérdida de suelo con RWEQ, si bien la correlación fue significativa (R2=0,77; p< 0,05), los resultados sobreestimaron los datos obtenidos a campo en la mayoría de los casos. / Wind erosion is one of the serious environmental, social and economic problems that the semi-arid region in our country must face, particularly when lands are used for agriculture. In this context, the southwest of the Buenos Aires province is one of the most endangered areas. In fact, 1.20 million hectares have already been moderately to severely affected on a surface of 10.50 million hectares potentially at risk.
The wind erosion process degrades the soil irreversibly and involves a massive loss of the upper part of the profile and a decrease of the edaphic indicators which determine fertility. As a consequence, soil productivity decreases, which in the particular case of the SW of the Buenos Aires province and expressed in terms of wheat yields, represents a harvest reduction of 50 kilograms of grain per centimeter of lost soil. Wind erosion of soils is mainly related to their intrinsic characteristics, which make them very susceptible to deflation under conditions of prolonged droughts and strong winds. In addition, conventional agriculture, practiced by most agricultural producers in this region, increases the risk by leaving the soil surface practically uncovered.
Many research works on wind erosion have formed the basis for the development of prediction models. Among the best-known ones are the “wind erosion equation” (WEQ), the “revised wind erosion equation” (RWEQ) and the “wind erosion prediction system” (WEPS). In general, models interpret the mechanisms involved in the process, identify the most influential factors and enable —as their most important application— selection of adequate management to minimize soil loss.
Consequently, they are nowadays considered an essential tool to direct agricultural production towards sustainability.
The general aims of this work are:
a) To analyze the behavior of the most important climate variables involved in the wind erosion process; to study the behavior of wind erosion sediments and the relationships with soil parameters and properties.
b) To quantitatively measure soil loss as a result of wind erosion in a Typic haplustoll and compare it with predictions made by the WEQ and RWEQ models.
Wind erosion measurements were carried out in a 2.25-ha plot located in the experimental field “Napostá” which belongs to the Departamento de Agronomía, UNS. The soil was kept free of vegetation and without roughness during the 3 years of the study. For wind erosion measurements, Big Spring Number Eight (BSNE) (simple tray) collectors, Bottle Sediment Traps (BOSTRA) and surface collectors (SC) were used. Meteorological information was gathered from a Davis Vantage Pro automatic weather station configured to record data at 30-minute intervals.
During the study period (2009-2011), weather conditions were highly favorable to soil deflation. Most wind storms registered an average of 6 erosive events (30-minute periods with winds greater than 6.7 m s-1 at a height of 2 m). The most severe year was 2009, during which 14 storms amounting to 517 hours of wind above the threshold speed were studied. Rainfall that year was 22 % of the historical record, a situation which favored the erosive process.
Mean wind speed during the erosive events was 8.86 m s-1, while the mean maximum speed was 16.53 m s-1, with one record reaching 23 m s-1. The prevailing wind direction, in 86 % of the cases, was from the NW-NNW. In this regard, a relationship between wind direction fluctuation and sediment collection was found.
When the wind direction was variable, the wind erosion sediments tended to accumulate in the center of the plot; when it was stable from one direction, particle deposit increased with the distance traveled by the wind.
Particle-size fractions were related to the total quantity of the collected material, which in turn was associated to the magnitude of wind erosion, and to the sampling height. The concentration of the coarse fraction rose as the quantity of the collected material increased —greater erosive events— and its proportion gradually decreased with the sampling height; while the concentration of fine fractions rose with height and decreased as wind erosion increased.
Organic matter concentration in sediments was always greater than that of the original soil, indicating an enrichment rate of 1.16 as a general average for the 3 years of the study. Variability in relation to the sampling height was also observed; the greatest concentrations were obtained in the upper collectors. Moreover, spatial distribution maps showed an increase in the concentration following the direction of the prevailing wind. Also, the organic matter content showed a significant inverse relationship with the sand content and a direct relationship with the clay and silt content.
The quantity of eroded material [q (kg m-2)] decreased with the capture height, following an exponential model y= 2.16e-5,47x, (r2=0.91). Total particle transport was mainly (80 %) through creeping and low saltation (0.07 m).
Mass flux [Q (kg m-1)] measured at fixed heights increased horizontally with distance. In the plot, the greatest increases of Q were observed between 75 and 125 m of the distance traveled by the wind. However, the limit value —called transport capacity or loading capacity— was not reached at that distance.
Total soil loss as a result of wind erosion measured in the course of 30 storms, during the 2009-2011 period, was in average 36.83 t ha year-1, which meant a loss of 9.2 mm of the surface horizon.
The estimation of the quantity of eroded soil made with the WEQ indicated a mean soil loss of 29.60 t ha year-1, showing an 80 % prediction in relation to the field measurements. When soil loss was simulated with the RWEQ, although the correlation was significant (R2 = 0.77; p < 0.05), in most cases results overestimated the field-collected data.
Identifer | oai:union.ndltd.org:uns.edu.ar/oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/505 |
Date | 03 October 2014 |
Creators | Bouza, Mariana Eve |
Contributors | Silenzi, Juan Carlos |
Publisher | Universidad Nacional del Sur |
Source Sets | Universidad Nacional del Sur |
Language | Spanish |
Detected Language | Spanish |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Rights | 0 |
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