GEOPROCESSAMENTO NA MODELAGEM DA VULNERABILIDADE À EROSÃO NA BACIA DO RIO MAMUABA, ESTADO DA PARAÍBA

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1 GEOPROCESSAMENTO NA MODELAGEM DA VULNERABILIDADE À EROSÃO NA BACIA DO RIO MAMUABA, ESTADO DA PARAÍBA Ana Paula Campos Xavier 1 Richarde Marques da Silva 2 1 UFPB Centro de Tecnologia; Departamento de Engenharia Civil e Ambiental. 2 UFPB Centro de Ciências Exatas e da Natureza; Departamento de Geociências. RESUMO A erosão dos solos, sobretudo em bacias hidrográficas é um dos principais problemas ambientais da atualidade que pode causar várias consequências aos recursos hídricos como assoreamento e perda na qualidade da água. Este trabalho tem como objetivo estimar as perdas de solo na bacia do Rio Mamuaba, utilizando a USLE juntamente com técnicas de Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Foram obtidos os fatores R, K, LS, C e P da USLE. Os resultados do fator R variaram entre e MJ.mm/ha/h, sendo que os maiores índices de erosividade encontram-se na parte leste da bacia e próximos ao exutório. Os valores de K variaram entre 0,014 e 0,035 t.ha.h/ha/mj/mm. Para o fator LS foram encontrados valores entre 0 e 13. Os fatores C e P foram analisados como um único fator, visto que foi atribuído o valor 1 ao fator P devido a não existência na bacia de práticas conservacionistas do solo, sendo que para o fator C foram associados os usos do solo da bacia com valores encontrados na literatura. Os valores do fator CP da bacia variaram entre 0,0004 e 1. Os resultados mostraram que as maiores perdas de solo, ocorreram na porção sudeste da bacia, nas regiões que apresentam cultivo de coqueiro e abacaxi, e a presença do solo do tipo Espodossolo. Conclui-se que a utilização integrada entre a USLE e técnicas de SIG mostrou-se uma ferramenta eficaz na estimativa das perdas de solo e identificação de áreas mais vulneráveis ao processo de erosão na bacia do Rio Mamuaba. Palavras chaves: Mapeamento, SIG, Erosão. ABSTRACT Soil erosion, particularly in watersheds is a major environmental problems today that may cause various effects to water resources such as sedimentation and loss of water quality. This study aims to estimate soil loss in Mamuaba River basin, using the USLE techniques along with Geographic Information Systems (GIS). Were obtained the factors R, K, LS, C and P the USLE. The results of the R factor ranged between and MJ.mm / ha / h, where the highest erosivity indices are in the eastern part of the basin and near exutório. The K values ranged between 0,014 and 0,035 t.ha.h / ha / MJ / mm. For the LS factor ranged values between 0 and 13. The factors C and P were analyzed as a single factor, as it was assigned the value 1 to the P factor due to non-existence in the basin of conservation tillage practices, to factor C land uses in the basin with values found in the literature were associated. The values of the CP factor of the basin ranged between and 1. Results showed that the highest soil losses occurred in the southeastern portion of the basin, in the regions with the cultivation of coconut and pineapple, and the presence of soil type Spodosol. We conclude that the integrated use of the USLE and GIS techniques proved to be an effective tool in estimating soil loss and identification of the most vulnerable to the process of erosion in the Rio Mamuaba basin areas. Keywords: Mapping., GIS, Erosion. 1. INTRODUÇÃO A erosão dos solos, sobretudo em bacias hidrográficas é um dos principais problemas ambientais da atualidade que pode causar várias consequências aos recursos hídricos como assoreamento e perda na qualidade da água. Segundo Bueno (2012), a erosão é um processo que ocorre naturalmente, sendo de grande importância para a formação da 1

2 paisagem e para o rejuvenescimento dos solos. O grande problema é quando a erosão é acelerada em níveis danosos ao ambiente, e isso ocorreu quando da ocupação humana da superfície do planeta, sendo agravado ainda mais quando este passou a praticar a agropecuária e, principalmente, a agricultura, e à medida que as áreas de cultivo e a pressão pelo uso do solo aumentaram. Este processo foi se tornando cada vez mais pernicioso, a ponto de o homem sentir a necessidade de seu controle. Nesse sentido, a realização de estudos sobre os fatores que influenciam o processo de erosão dos solos e a estimativa da produção de sedimentos, em bacias hidrográficas, são de grande importância para o planejamento e gestão dos recursos hídricos, especialmente, em bacias que servem de abastecimento d água como é o caso da bacia do rio Mamuaba. Essa bacia é responsável pelo abastecimento d água do reservatório Gramame-Mamuaba, que abastece a Região Metropolitana de João Pessoa, sendo assim de suma importância a realização de estudos que analisem a produção de sedimentos na bacia, visto que pode acarretar uma série de consequências, como perda na qualidade da água podendo até dificultar o tratamento da água que servirá para abastecimento humano. Uma das formas mais utilizadas para estudar a produção de sedimentos em bacias, é através do uso de modelos de erosão. Os modelos mais utilizados para estimar a produção de sedimentos por erosão laminar são a Equação Universal de Perda de Solo (Universal Soil Loss Equation - USLE) (Wischmeier e Smith, 1965) e a Equação Universal de Perda de Solo Modificada (MUSLE) (Williams, 1975). Este trabalho tem como objetivo estimar as perdas de solo na bacia do Rio Mamuaba, utilizando a USLE juntamente com técnicas de Sistemas de Informações Geográficas. 2. MATERIAL E MÉTODOS 2.1. ÁREA DE ESTUDO A bacia do Rio Mamuaba está localizada entre as latitudes 7º15 00 e 7º21 00 Sul e as longitudes 35º03 00 e 35º07 30 Oeste, na porção Sul da Região Metropolitana de João Pessoa (Fig. 1). O Rio Mamuaba é um dos principais rios que compõe a bacia hidrográfica do Rio Gramame, que é responsável pelo abastecimento de água para os municípios da Região Metropolitana de João Pessoa, no Estado da Paraíba. Essa bacia possui uma área de drenagem de aproximadamente 62 km² e apresenta evaporação média anual em torno de mm (SILVA et al., 2011). Os solos predominantes na bacia do Rio Mamuaba são: Espodossolo, Argissolo Vermelho Amarelo, Argissolo Amarelo e Latossolo Vermelho, com relevo variando de suave a ondulado. A bacia do Rio Mamuaba apresenta intensa atividade agrícola, sendo os usos mais frequentes do solo: cultivo de cana de açúcar, bambu, coqueiro e abacaxi. Podese observar que a bacia possui grande importância em termos de recursos hídricos e aspectos econômicos para a Região Metropolitana de João Pessoa. Fig. 1- Localização Geográfica da bacia Periurbana do Rio Mamuaba, Estado da Paraíba. 2

3 2.2. A EQUAÇÃO UNIVERSAL DE PERDA DE SOLO: DETERMINAÇÃO DOS FATORES Para a estimativa das perdas de solo para a Bacia do Rio Mamuaba, foi utilizada a USLE (WISCHMEIER e SMITH, 1965). A USLE é representada pela seguinte equação: A = R K LS C P (1) Sendo, A: estimativa da perda de solo por área (t/ha); R : fator de erosividade da chuva ou o potencial de erosão causada pela chuva (MJ mm/ha/h); K : fator de erodibilidade do solo que varia de acordo com os tipos de solos (t ha h/ha/mj/mm); LS: fator topográfico, isto é, o conjunto de comprimento de rampa e grau de declividade (adimensional); C: fator do uso e ocupação do solo (adimensional), sendo a relação dos diferentes tipos de manejo da terra e a intensidade das perdas de solo e P : fator prática conservacionista do solo onde é a relação entre determinada prática conservacionista e as perdas de solo (adimensional). O fator de erosividade da USLE (Fator R) foi obtido com base na equação proposta por Bertoni e Lombardi Neto (1999). Para isto foram utilizados dados diários de precipitação do período de 1969 a 1989, obtidos junto à Agência Executiva de Gestão das Águas do Estado da Paraíba (AESA), dos seguintes postos: (a) Acau, (b) Fazenda Santa Emília, (c) Imbiribeira, (d) Jangada, (e) Mamuaba de Cima, e (f) Riacho do Salto (Figura 4). O Fator R foi obtido pela seguinte equação: 12 2 P m R 89, 823 i 1 Pa 0, 759 sendo: R : fator de erosividade da chuva (MJ mm/ha/h); Pm: precipitação mensal (mm); Pa: precipitação média anual (mm). Posteriormente, os resultados da erosividade foram interpolados pelo Método do Inverso do Quadrado da Distância (IDW) em ambiente SIG. De acordo com Costa e Silva (2012), esse método de interpolação global se baseia no princípio de que quanto mais próximo estiver um ponto do outro, maior deverá ser a correlação entre seus valores. Para este estudo foi utilizado o ArcGIS O fator de erodibilidade do solo (Fator K) foi obtido a partir da associação das unidades pedológicas da área de estudo junto a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA, 1999), com os valores de erodibilidade disponíveis na literatura. Foram utilizados os seguintes valores de erodibilidade: 0,030 t ha h/ha/mj/mm para o solo do tipo Espodossolo, 0,024 t ha h/ha/mj/mm para o solo do tipo Argissolo Vermelho Amarelo, 0,035 t ha h/ha/mj/mm para o Argissolo Amarelo e 0,014 t ha h/ha/mj/mm para o Latossolo Vermelho. Sendo que os dois primeiros valores de erodibilidade do solo foram do trabalho de Mendonça (2005) e os dois últimos do trabalho de Farinasso (2006). Para o fator LS da USLE, foi utilizado o Modelo Digital de Elevação da bacia, com resolução espacial de 30 m, adquirido junto ao Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, disponível em Esse modelo de elevação foi escolhido por se mostrar eficaz na representação do fator topográfico em bacias da região litorânea do Nordeste, como apresentado nos trabalhos de Silva et al. (2007), Silva et al. (2012). O fator LS foi estimado pelo modelo proposto por Moore e Burch (1986): 0, 4 1, 3 V sin LS ,, onde:v: acumulação de fluxo multiplicada pelo tamanho da célula e θ: ângulo da declividade em graus. Para o mapeamento dos fatores C da USLE, foi utilizada uma imagem de satélite de alta resolução espacial Quickbird para o ano de 2011, obtido através do software Google Earth. Foi utilizada a imagem do ano de 2011 por ser a mais recente que não apresentou nuvens na área do limite da bacia, facilitando assim a identificação das classes temáticas na bacia. Em seguida, a imagem foi georreferenciada e aplicada a composição colorida das bandas 1(R), 2(G) e 3(B), para facilitar a identificação do uso e ocupação do solo na imagem. Para o fator P na bacia Mamuaba foi atribuído o valor 1, adotando-se a metodologia proposta por Lee (2004), que recomenda que se não existem práticas conservacionistas no solo, deve ser atribuído o valor 1 ao fator P. Assim os fatores C e P podem ser analisados como um único fator. Neste estudo foram adotados os seguintes valores do fator CP: (a) Cana-de-açúcar = 0,018, (b) Abacaxi = 0,21, (c) Bambu = 0,01, (d) Coqueiro = 0,02, (e) Mata = 0,00004, (f) Vegetação rasteira = 0,01. Para as classes temáticas denominadas Vegetação rasteira e Cana de açúcar, os valores do fator C foram estimados com base no trabalho de Silva et al. (2012). Para a classe Bambu, o fator C foi determinado de (2) (3) 3

4 acordo com o trabalho de Erencin (2000) e para as classes Abacaxi, Coqueiro e Mata, os valores de C foram obtidos do estudo realizado por Silva et al. (2003). 3. RESULTADOS E DISCUSSÕES A Figura 5 mostra a espacialização do fator de erosividade (fator R) na bacia do Rio Mamuaba. Verifica-se que os resultados da erosividade variam entre e MJ.mm/ha/h. Os maiores índices de erosividade encontram-se na parte leste da bacia e próximos ao exutório, onde há maior concentração das chuvas na bacia devido, sobretudo a maior proximidade do oceano ser nessa região. Já os menores valores do fator R foram registrados na parte oeste da bacia, com valores variando entre e MJ.mm/ha/h, essa porção da bacia se caracteriza pela menor ocorrência de chuvas. Analisando os valores de erosividade na bacia é considerado como forte, com valor máximo de erosividade igual (7.949 MJ mm/ha/h). Fig. 2- Representação da erosividade das chuvas para a bacia do Rio Mamuaba Com relação ao fator K de erodibilidade dos solos, primeiramente foram identificados a predominância de quatro tipos de solo: Espodossolo, Latossolo Vermelho, Argissolo amarelo e Argisolo Vermelho Amarelo. Os valores de K variam entre 0,014 e 0,035 t.ha.h/ha/mj/mm, com valor médio de 0,03 t.ha.h/ha/mj/mm. Fig. 3- Distribuição espacial do fator de erodibilidade dos solos para a bacia do Rio Mamuaba 4

5 Para o fator topográfico (LS), constatou se uma variação de 0 a 13, onde a maior parte da bacia possui índices que variam de 0 a 3, já nas áreas próximas às margens dos cursos de água, localiza se os pontos de maior representatividade que são de 4 13, principalmente na parte sudeste e noroeste da bacia, como pode ser observado na Figura 4. Fig. 4- Distribuição espacial do fator topográfico (LS) para a bacia do Rio Mamuaba A Figura 5 mostra a distribuição espacial do uso e ocupação do solo na bacia. Foram obtidas sete classes de uso e ocupação do solo na bacia: (a) Abacaxi, (b) Cana de açúcar, (c) Mata, (d) Vegetação rasteira, (e) Bambu, (f) Coqueiro, (g) Rios. Pode-se observar que a maior parte da bacia, cerca de 34%, é constituída por cultivo de cana de açúcar, 32% de Bambu e aproximadamente 19% de Vegetação rasteira, mostrando a grande intervenção antrópica sobre a bacia. Fig. 5- Distribuição espacial do uso e ocupação do solo na bacia do Rio Mamuaba. A Figura 6 apresenta a espacialização das perdas de solo na bacia do Rio Mamuaba. A estimativa das perdas de solo foi distribuída em três classes que variaram entre valores inferiores a 0,002 e superiores a 0,007 t/ha. Os valores maiores que 0,007 t/ha, ocorreram com maior frequência na porção sudeste da bacia, nas regiões que apresentam cultivo de coqueiro e abacaxi, e a presença do solo do tipo Espodossolo, As áreas com menores perdas de solo ocorreram em 5

6 locais mais planos que possuem valores baixos do fator LS, e a presença da classe temática mata. Dessa forma, a bacia pode ser classificada como baixo grau de erosão, quando comparado com as classes de perdas de solo proposta por Silva et al. (2007) (Tabela 1). TABELA 1. CLASSES DE INTERPRETAÇÃO DE PERDAS DE SOLO EM BACIAS HIDROGRÁFICAS. Perda de Solo (t/ha) Interpretação < 0,002 Nula a pequena 0,002 0,007 Moderada > 0,007 Forte a muito forte Fonte: Adaptado de Silva et al. (2007). Fig. 6- Mapa das estimativas de perdas de solo para a bacia do Rio Mamuaba. 4. CONSIDERAÇÕES FINAIS O estudo mostrou que a Bacia do Rio Mamuaba apresenta um potencial de perdas de solo considerado baixo segundo a classificação proposta por Silva et al. (2007), sendo que o fator de erosividade das chuvas e a intensa atividade agrícola são os principais fatores que influenciam na produção de sedimentos na bacia do Rio Mamuaba. Diante dos pressupostos é importante a realização de estudos que analisem os fatores que influenciam o avanço da erosão, sobretudo em bacias hidrográficas que sofreram mudanças no uso e ocupação do solo por ações antrópicas, podendo servir de subsídios para o planejamento e gestão dos recursos hídricos, que diante a uma gama de dados e fatores a serem analisados, a utilização de geotecnologias acoplados a um SIG tem se mostrado útil enquanto ferramenta capaz de auxiliar nas análises ambientais de forma mais rápida e satisfatória. 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BERTONI, J. ; LOMBARDI NETO, F. Conservação dos solos. 4. ed. São Paulo: Ícone, BUENO. Conservação do solo e da água. Instituto Federal Goiano. Iporá - GO, COSTA, S.G.F.; SILVA, R.M. Potencial natural e antrópico de erosão na bacia experimental do Riacho Guaraíra. Cadernos do Logepa, 7(1): 72-91, EMBRAPA. Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, ERENCIN, Z. C-factor mapping using remote sensing and GIS, a case study of Lom Sak / Lom Kao, Thailand. Giessen: 6

7 Geographisches Institut der Justus-Liebig-Universität Giessen, FARINASSO, M.; CARVALHO JÚNIOR, O.A.; GUIMARÃES, R.F.; GOMES, R.A.T.; RAMOS, V.M. Avaliação qualitativa do potencial de erosão laminar em grandes áreas por meio da EUPS equação universal de perdas de solos utilizando novas metodologias em SIG para os cálculos dos seus fatores na região do Alto Parnaíba PI/MA. Revista Brasileira de Geomorfologia, 7(2): 73-85, MENDONÇA, I.F.C. Adequação do uso agrícola e estimativa da degradação ambiental das terras da microbacia hidrográfica do Riacho Una, Sapé-PB Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) Campinas, SP: Universidade Estadual de Campinas. MOORE, I.D.; BURCH, G. Physical basis of the length-slope factor in the Universal Soil Loss Equation. Soil Science Society of America Journal, 50(5): , SILVA, A.M.; SCHULZ, H.E.; CAMARGO, P.B. Erosão e hidrossedimentologia em bacias hidrográficas. São Carlos: Rima, SILVA, R.M.; MONTENEGRO, S.M.G.; SANTOS, C.A.G. Integration of GIS and remote sensing for estimation of soil loss and prioritization of critical sub-catchments: a case study of Tapacurá catchment. Natural Hazards, 63(3): , SILVA, R.M.; SANTOS, C.A.G.; SILVA, L.P.; SILVA, J.F.C.B.C. Soil loss prediction in Guaraíra river experimental basin, Paraíba, Brazil based on two erosion simulation models. Revista Ambiente e Água, 2(3): 19-33, SILVA, R.M.; SANTOS, C.A.G.; SILVA, L.P.; SILVA, J.F.C.B.C. Soil loss prediction in Guaraíra river experimental basin, Paraíba, Brazil based on two erosion simulation models. Revista Ambiente e Água, 2(3): 19-33, SILVA, V.C.L.; SILVA, R.M.; SILVA, L.P.; SANTOS, C.A.G. Delimitação automatizada e aplicação do modelo AVSWAT para a bacia do Rio Mamuaba. In: Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, 19., 2011, Maceió. Anais Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, Maceió, p WILLIAMS, J.R. Sediment yield prediction with universal equation using runoff energy factor. USDA-ARS S-40: Present and prospective technology for predicting sediment yield and sources. Washington: USDA, WISCHMEIER, W.H.; SMITH, D.D. Predicting rainfall erosion losses: a guide to conservation planting. Washington: USDA,

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