Estimación de la erosión hídrica mediante metodología RUSLE con técnicas de teledetección en la cuenca. El objetivo del estudio fue estimar la tasa de erosión hídrica en la cuenca del río Tumbes, aplicando la metodología RUSLE con técnicas de teledetección; RUSLE es un método que integra cinco factores mediante el uso de herramientas SIG, el factor (R) se determinó con base en la precipitación acumulada mensual, el factor (K) se estimó con clases de textura y materia orgánica obtenidas de SoilGrids, el factor (LS) se obtuvo a través de un modelo de elevación digital (DEM) obtenido del MIAM, el factor (C) se estimó a partir de imágenes satelitales de landsat 7 y 8. Los resultados obtenidos respecto a la potencial erosión hídrica (sin tomar en cuenta la cobertura vegetal ni las prácticas de conservación) indican que la mayor parte de la cuenca (31,92%) experimenta pérdidas superiores a 200 Tn/Ha/Año que se consideran críticas, mientras que un porcentaje menor (8,11%) presenta pérdidas inferiores a 5 Tn/Ha/Año con una clasificación baja.
Results regarding potential water erosion (regardless of vegetation cover or conservation practices) show that most of the basin (31.92%) experiences losses greater than 200 Tn/Ha/year, considered critical , while a smaller percentage (8.11 %) has losses lower than 5 Tn/Ha/Year with a low classification.
INTRODUCCIÓN
Dioses y Pérez (2018) en su tesis de grado “Estimación de la erosión hídrica aplicando la metodología RUSLE en la cuenca del río Piura”. Estos factores se evaluaron de la siguiente manera: el factor de erosividad (R) se obtuvo del producto PISCO SENAMHI mediante imágenes satelitales interpolando la precipitación mensual, el mapa de erosionabilidad (K) se procesó a partir de las propiedades físicas del suelo con apoyo de imágenes satelitales. , el mapa de cobertura vegetal (C) está basado en los datos de vegetación del país, el factor topográfico (LS) basado en un modelo de elevación digital (DEM) y el factor de prácticas de conservación de suelos (P), este se obtuvo con la vegetación alineada con el lineas de contorno. . E: Esta es la energía cinética de la lluvia (julios/m² por cm de lluvia) I: Esta es la intensidad máxima de la lluvia (cm/h).
En USLE, el factor C se calcula utilizando ecuaciones empíricas que contienen mediciones de campo de la cobertura del suelo (Camacho et al., 2022).
ESTADO DEL ARTE
- ANTECEDENTES
- MARCO TEÓRICO
- EROSIÓN
- TIPOS DE EROSIÓN
- FACTORES QUE INTERVIENEN EN LA EROSIÓN HÍDRICA
- ETAPAS DE LA EROSIÓN HÍDRICA
- PÉRDIDA DE SUELO POR EROSIÓN HÍDRICA (A)
- EROSIÓN HÍDRICA POTENCIAL Y ACTUAL
- ECUACIÓN UNIVERSAL DE PÉRDIDAS DE SUELOS REVISADA
- TELEDETECCIÓN
- SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
- EL MODELO RÁSTER
- MODELO VECTORIAL
Estimación de la erosión hídrica para la conservación de suelos en la Cuenca de Huatas, Ayacucho-2017. Estimación de la erosión hídrica aplicando la metodología RUSLE en la cuenca del río Piura.
MATERIALES Y MÉTODOS
- UBICACIÓN
- UBICACIÓN GEOPOLÍTICA
- UBICACIÓN GEODÉSICA
- MATERIALES Y EQUIPOS
- MATERIALES
- EQUIPOS
- SOFTWARE
- PROCEDIMIENTO METODOLÓGICO
- RECOPILACIÓN DE LA INFORMACIÓN BÁSICA
- APLICACIÓN DEL MODELO (RUSLE)
Shp", luego se realiza la interpolación ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Interpolación > IDW. Álgebra de mapas > Calculadora ráster. k) Calculamos “Krusle” con la ecuación (7) ArcToolbox > Herramientas de Spatial Analyst >. Por lo tanto, calculamos el factor de longitud (L) de acuerdo con la ecuación (15) ArcToolbox > Spatial Analyst Tools >.
Para integrar las variables se utilizó la función Raster Calculator, que multiplica los parámetros obtenidos en ArcToolbox > Spatial Analyst Tools >.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
- RESULTADOS DEL PROCESAMIENTO DE LAS VARIABLES
- FACTOR R (EROSIVIDAD DE LA LLUVIA)
- FACTOR K (ERODABILIDAD DEL SUELO)
- FACTOR LS (TOPOGRAFÍA)
- FACTOR C (COBERTURA VEGETAL)
- FACTOR P (SUELO)
- EROSIÓN HÍDRICA ACTUAL Y POTENCIAL
- DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS
La relación textura del suelo y el factor K Ha), muestran valores bajos ubicados en la parte media y baja de la cuenca, esto se debe a que las áreas son planas, mientras que a Ha) presenta valores críticos en la parte superior. de la cuenca con relación a las zonas de pendiente indicadas en dicha zona. Como se indica en el punto 3.3.2.5, se da el valor 1, para no reducir la precisión de la ecuación. De los (Cuadros 19 y 20) y (Figuras 34 y 35), se observa la pérdida de suelo por erosión hídrica real y potencial, es necesario aclarar que para este cálculo de estas últimas no se tomó en cuenta el factor de uso. C. ni el factor p, en este sentido se puede observar que el nivel máximo promedio de erosión real y potencial 14,36 y 420,44 Tn/Ha/año respectivamente se obtuvieron en el año 2002 y el valor mínimo de erosión real y potencial 0,02 y 18,32 Tn/Ha /año para en 2010 y 2018, respectivamente, cabe destacar los primeros 4 valores máximos ocurridos en 2017 y 2017, presentando un escenario crítico, por altas precipitaciones, como el caso del Niño costero.
Los resultados del factor R en este estudio de la Cuenca del Río Tumbes fueron obtenidos por 8 estaciones meteorológicas, cuyos valores varían entre 1.274,63 a 7.063,55 Mj*mm/Ha*Hr*Año. Esta relación se deriva de la propia definición del índice de erosividad; De manera similar (Mendes et al., 2018) señala que "el factor R está influenciado por la topografía y la variación climática regional, con una mayor erosividad asociada a mayores elevaciones". La distribución espacial del factor LS en el área de estudio generó datos adimensionales que se observaron entre 0.030 y 224.91 (Anexo 40), presentándose los valores más altos precisamente en las zonas de mayor longitud y pendiente, esto nuevamente lo explica (Velásquez, 2008). ) citado por (Valdez, 2014) lo que deja claro que, “cuanto mayor sea la longitud, mayor será la distancia que recorrerá una gota de lluvia hasta llegar al punto donde se encuentra el flujo a lo largo del suelo desprendido” por otro lado, según el clasificación del Instituto Ecuatoriano Espacial (IEE) citada por (Moreno, 2017) podemos ver (Tabla 16) que más del 50% se encuentran bajo la clasificación de “Baja”, seguida de “Promedio” y solo Ha) bajo la clasificación de “Muy alto” a “Crítico”, de esto podemos concluir que el factor LS tiene cierta influencia reflexiva en las partes media y baja de la cuenca con pendientes de 0 a 70.
A través de la evaluación de la pérdida de suelo por erosión hídrica potencial y real en la cuenca del río Tumbes, fue posible identificar las áreas con mayor vulnerabilidad a la erosión. Los resultados mostraron que la erosión potencial (sin cobertura vegetal) representa un mayor porcentaje de la erosión crítica (31,92%), lo que se debe a que en este cálculo no se tuvo en cuenta la influencia de la cobertura vegetal existente. En cambio, en las zonas de la parte baja de la cuenca con pendiente plana se evidenció una menor erosión, con un menor porcentaje de erosión en niveles bajos (< 5 Tn/Ha/año), representando sólo el 8,11 %.
Por otro lado, podemos observar que en este estudio, analizando cada año de los 23 años estudiados, se obtuvieron tasas de erosión que oscilan entre 420,44 y 18,32 Tn/ha/año para los años 2002 y 2018 respectivamente, lo que supone un escenario que empeora si la vegetación actual de la cuenca disminuirá, por lo que la tasa de erosión potencial promedio fue de 167,18 Tn/Ha/Año, este resultado es consistente con el resultado obtenido por (Solano, 2016), es decir 163,13 Tn/Ha/Año. De esta manera, concluimos que si no se implementan medidas de conservación del suelo y se continúan deforestando sin control los bosques de la cuenca, se pronostica un escenario catastrófico para el futuro del área de estudio. Ahora bien, si nos fijamos en el uso actual del suelo y de la cobertura vegetal, es decir, la erosión hídrica actual, se observa que se encuentra un mayor porcentaje de niveles de erosión bajos a moderados, 58.16% y 39.63% respectivamente, especialmente estos valores se ubican en la parte baja y media de la cuenca, por lo que podemos decir que la cobertura vegetal reduce el impacto de la gota de lluvia al mitigar la erosión junto con las pendientes planas al debilitar su recorrido, pero en zonas con poca o nula cobertura vegetal puede disminuir la erosión. los niveles suben a muy altos y críticos en un 0,25% para ambos, contrario a lo que menciona (Condori, 2021) en su estudio para la cuenca Cairani donde menciona que en valores de 31, 35% y 68, 56% de la Los valores actuales suponen una erosión hídrica leve y moderada, mientras que para la erosión alta y muy alta obtiene valores de 0,09 a 0,00% respectivamente, por lo que podemos suponer que la erosión actual es real, porque también se sabe que es para prevenir superficies con potencial erosión, como se mencionó (Solano, 2016).
CONCLUSIONES
Se identificaron las zonas con mayor riesgo de erosión hídrica, es decir aquellas donde se combinan varios factores con valores altos, ya sea en zonas con pendientes pronunciadas, poca vegetación, suelos de baja calidad, altas precipitaciones y falta de medidas de conservación del suelo. Estas áreas se ubican en las laderas y cumbres de las montañas de la parte media y alta de la cuenca, especialmente en los distritos de San Jacinto, Pampas de Hospital y Matapalo, donde en su mayoría alcanzan niveles medios, altos, muy altos y críticos. erosión. (Apéndice 71 y 94).
RECOMENDACIONES
BIBLIOGRAFÍA
Modelación geoespacial con SIG en la identificación de áreas vulnerables y cuantificación de la erosión hídrica, cuenca del río Huarmey. Pérdida de suelo por erosión hídrica en las vertientes semiáridas de la subcuenca Cairani - Camilaca. Evaluación del riesgo de erosión hídrica, su distribución espacial y la influencia de la cobertura vegetal en el proceso erosivo en la cuenca hidrográfica del río Superior Tunuyán (Mendoza).
Abordaje del riesgo por erosión hídrica mediante un sistema de información geográfica en la subcuenca de Shambillo, distrito de Padre Abad. Estimación de la pérdida de suelo por erosión hídrica mediante el método USLE y mediante SIG en la Cuenca del Río Olleros - Distrito de Olleros, periodo 2015. Pérdida de suelo por erosión hídrica mediante el modelo RUSLE en la Cuenca del Río Supte Grande, Provincia de Leonceo Prado - Huánuco.
Estimación de la erosión hídrica potencial en la cuenca media y alta del río Rímac, aplicación del modelo Rusle. Estimación de la pérdida de suelo por erosión hídrica en la subcuenca del río Shullcas 200-2013, Huancayo. Determinación de la erosión hídrica potencial del suelo en la cuenca baja del río Bermejo, Salta - Jujuy.
Utilización de un sistema de información geográfica para cuantificar la potencial erosión hídrica en la cuenca Chamacha - Lima. Análisis de la pérdida de suelo por erosión hídrica en la cuenca Conduriri mediante la metodología Rusle.
ANEXOS
Análisis de masa dual de 8 estaciones ubicadas en la Cuenca del Río Tumbes: Campamento Sede, La Cruz, El Tigre, Cabo Inga, Cañaveral, Matapalo, V1 y V2. Precipitación anual acumulada de la estación base "Campamento Sede" (mm) Diagrama de masa doble se refiere a la estación base "Campamento Sede": Campamento Sede, La. 𝑇𝑚𝑝,𝑡= Proceso no estacionario, es decir información hidrometeorológica corregida por saltos. t = Tiempo.. coeficientes de los polinomios de regresión, los cuales deben estimarse con los datos. a) Cálculo de los parámetros de la ecuación de regresión lineal simple.
𝐴𝑠, 𝐵𝑠, 𝐶, 𝐷𝑠= Son coeficientes del polinomio de regresión y se estiman a partir de los datos muestrales. DATOS CONFIABLES DATOS CUESTIONABLES Períodos de muestreo Períodos de muestreo ENTRE LOS AÑOS 2000 ENTRE LOS AÑOS 2012 Tamaño de la muestra (n1)= Tamaño de la muestra (n2)=. Períodos de muestreo Períodos de muestreo ENTRE LOS AÑOS 2000 ENTRE LOS AÑOS 2012 Tamaño de la muestra (n1)= Tamaño de la muestra (n2)=.
Períodos muestrales Períodos muestrales ENTRE LOS AÑOS 2000 ENTRE LOS AÑOS 2010 Tamaño de la muestra (n1)= Tamaño de la muestra (n2)=. DATOS CONFIABLES Datos dudosos Períodos muestrales Períodos muestrales ENTRE LOS AÑOS 2000 ENTRE LOS AÑOS 2010 Tamaño de la muestra (n1)= Tamaño de la muestra (n2)=.
PEDAZO A DESPRENDERSE , 3) LÍNEA DE CORTE Y 4) EROSIÓN DEL SUELO
