Estimación del factor de erosividad de las precipitaciones pluviales en la localidad Juliaca - Perú

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DOI:

https://doi.org/10.47190/nric.v3i3.3

Resumen

La erosión del suelo a causa de las precipitaciones pluviales se ha convertido en una de las mayores amenazas para el sistema humano-medioambiental, por lo tanto, la presente investigación busca estimar la erosividad de las precipitaciones pluviales en la localidad de Juliaca. Por lo tanto, la metodología utilizada consta de obtener información pluviográfica del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) para los años de 2013 a 2017 de la Estación Meteorológica Automática (EMA) Juliaca, Sin embargo, se ha utilizado la ecuación universal de pérdida de suelos (USLE) para determinar el factor de la erosividad pluvial (R) en la zona de estudio, así mismo se ha analizado la tendencia temporal de la erosividad. El resultado del factor de la erosividad pluvial oscilo entre 100.78 y 6928.59 MJ.mm/ha.h.año durante el periodo estudiado para precipitaciones de 13.4 y 216.5 mm, respectivamente; además, el análisis de tendencia temporal de la erosividad pluvial reveló una tendencia significativa decreciente, con un valor “ZS” del test de Mann-Kendall de -1.76 menor al valor “Q” de 1.96. Finalmente, se concluye que la erosividad pluvial en la zona de estudio se encuentra en un rango muy alto y tiene una tendencia de disminución conforme transcurra el tiempo.Palabras claves: Erosividad, precipitación pluvial, USLE.

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Citas

Bautista, C. (2015). Simulación de la Pérdida de Suelo de la parte alta y media de la microcuenca Quebrada Cune utilizando el modelo USLE, 164.

Blanco Chávez, M. E. (2019). Factor erosividad de la lluvia en la subcuenca sur del lago Xolotlán, Managua. Nexo Revista Científica, 32(01), 41–51. https://doi.org/10.5377/nexo.v32i01.7986

Chen, Y., Xu, M., Wang, Z., Chen, W., & Lai, C. (2020). Reexamination of the Xie model and spatiotemporal variability in rainfall erosivity in mainland China from 1960 to 2018. Catena, 195(March), 104837. https://doi.org/10.1016/j.catena.2020.104837

Cisneros, J. (2018). Erosión Hídrica. Biomass Chem Eng (Vol. 3). Argentina: Universidad Nacional de la Plata.

Condori, V., Alfaro, R., & Mamani, J. (2019). Estimación de la pérdida del suelo por erosion hidrica en la microcuenca Chañajari , Moho – Puno. Researchgate, (September), 0–4. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/337144787_Estimación_de_la_pérdida_del_suelo_por_erosion_hidrica_en_la_microcuenca_Chanajari_Moho_-_Puno

da Silva, R. M., Santos, C. A. G., da Costa Silva, J. F. C. B., Silva, A. M., & Brasil Neto, R. M. (2020). Spatial distribution and estimation of rainfall trends and erosivity in the Epitácio Pessoa reservoir catchment, Paraíba, Brazil. Natural Hazards, 102(3), 829–849. https://doi.org/10.1007/s11069-020-03926-9

Domingo, M., & Portuguez, M. (2015). Estimación De La Pérdida De Suelos Por Erosión Hídrica En La Cuenca Del Río Siguas Utilizando Geoinformatica. Anales Científicos, 76(2), 324. https://doi.org/10.21704/ac.v76i2.797

Haregeweyn, N., Tsunekawa, A., Poesen, J., Tsubo, M., Meshesha, D. T., Fenta, A. A., … Adgo, E. (2017). Comprehensive assessment of soil erosion risk for better land use planning in river basins: Case study of the Upper Blue Nile River. Science of the Total Environment, 574, 95–108. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.09.019

Hu, S., Li, L., Chen, L., Cheng, L., Yuan, L., Huang, X., & Zhang, T. (2019). Estimation of soil erosion in the Chaohu Lake Basin through modified soil erodibility combined with gravel content in the RUSLE model. Water (Switzerland), 11(9). https://doi.org/10.3390/w11091806

Karydas, C. G., & Panagos, P. (2018). The G2 erosion model: An algorithm for month-time step assessments. Environmental Research, 161(November 2017), 256–267. https://doi.org/10.1016/j.envres.2017.11.010

Panagos, P., Borrelli, P., Meusburger, K., Yu, B., Klik, A., Lim, K. J., … Ballabio, C. (2017). Global rainfall erosivity assessment based on high-temporal resolution rainfall records. Scientific Reports, 7(1), 1–12. https://doi.org/10.1038/s41598-017-04282-8

Phinzi, K., Abriha, D., Bertalan, L., Holb, I., & Szabó, S. (2020). Machine learning for gully feature extraction based on a pan-sharpened multispectral image: Multiclass vs. Binary approach. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9(4), 5–8. https://doi.org/10.3390/ijgi9040252

Prado, J. V., Rivera, P., de León, B., Carrillo, M., & Martínez, A. (2017). Calibración de los modelos de pérdidas de suelo usle y musle en una cuenca forestal de México: Caso el malacate. Agrociencia, 51(3), 265–284.

Singh, G., & Panda, R. K. (2017). Grid-cell based assessment of soil erosion potential for identification of critical erosion prone areas using USLE, GIS and remote sensing: A case study in the Kapgari watershed, India. International Soil and Water Conservation Research, 5(3), 202–211. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2017.05.006

Talchabhadel, R., Prajapati, R., Aryal, A., & Maharjan, M. (2020). Assessment of rainfall erosivity (R-factor) during 1986–2015 across Nepal: a step towards soil loss estimation. Environmental Monitoring and Assessment, 192(5). https://doi.org/10.1007/s10661-020-8239-9

Tan, Z., Leung, L. R., Li, H. Y., & Tesfa, T. (2018). Modeling Sediment Yield in Land Surface and Earth System Models: Model Comparison, Development, and Evaluation. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 10(9), 2192–2213. https://doi.org/10.1029/2017MS001270

Universidad de Almería. (2014). Estimación de la erosión potencial en la cuenca vertiente del rio Moulouya aguas arriba de la presa Mohamed V. Proyecto COOPTRUST.

Wischmeier, W. H., & Smith, D. D. (1978). Predicting rainfall erosion losses a guide to conservation planning. Agriculture Handbook. United States: Department of Agriculture. Retrieved from https://naldc.nal.usda.gov/download/CAT79706928/PDF

Zhang, Y., Chao, Y., Fan, R., Ren, F., Qi, B., Ji, K., & Xu, B. (2021). Spatial-temporal trends of rainfall erosivity and its implication for sustainable agriculture in the Wei River Basin of China. Agricultural Water Management, 245(126), 106557. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2020.106557

Zhao, J., Yang, Z., & Govers, G. (2019). Soil and water conservation measures reduce soil and water losses in China but not down to background levels: Evidence from erosion plot data. Geoderma, 337(October 2018), 729–741. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2018.10.023

Zhu, D., Xiong, K., & Xiao, H. (2021). Multi-time scale variability of rainfall erosivity and erosivity density in the karst region of southern China, 1960–2017. Catena, 197(September 2020), 104977. https://doi.org/10.1016/j.catena.2020.104977

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Publicado

2021-09-23

Número

Sección

Artículos