MODELAGEM DA EROSÃO HÍDRICA PELO MODELO DE POTENCIAL DE EROSÃO NA SUB-BACIA HIDROGRÁFICA DO RIBEIRÃO CAÇÚS, ALFENAS, MG

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Transcrição:

371 MODELAGEM DA EROSÃO HÍDRICA PELO MODELO DE POTENCIAL DE EROSÃO NA SUB-BACIA HIDROGRÁFICA DO RIBEIRÃO CAÇÚS, ALFENAS, MG Natanael Rodolfo Ribeiro Sakuno 1 natanael.sakuno@gmail.com Prof. Dr. Marx Leandro Naves Silva 2 marx@dcs.ufla.br Prof. Dr. Ronaldo Luiz Mincato 4 ronaldo.mincato@unifal-mg.edu.br 1 Mestrando do Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais, Universidade Federal de Alfenas -UNIFAL-MG. 2 Departamento de Ciência do Solo, Universidade Federal de Lavras UFLA. 4 Instituto de Ciências da Natureza, Universidade Federal de Alfenas UNIFAL-MG 1. INTRODUÇÃO O solo corresponde à camada superficial da crosta terrestre e é essencial para os ecossistemas terrestres. Realiza múltiplas funções, além de ser o principal substrato para o crescimento e disseminação das plantas e atua como regulador da distribuição, escoamento e infiltração da chuva. Os processos erosivos naturais são, em geral, compensados pela formação dos solos ou manto de intemperismo. Todavia, a atuação antrópica modifica este equilíbrio natural, em especial pelo manejo inadequado dos solos, que intensifica a erosão e compromete severamente a qualidade do ambiente natural. Pois, o solo é não renovável na escala de tempo humana, visto que são necessários de 100 a 10.000 anos para produzir solo fértil com cerca de 30 cm de espessura a partir de um substrato rochoso inalterado (HABERLI et al., 1991; BRADY; WEIL, 2013).

A Região Sul de Minas Gerais é responsável pelo maior Produto Interno Bruto da agropecuária estadual (CONAB, 2015) e, assim, fomentar as análises de qualidade do solo e seus impactos fornece dados essenciais para a definição de medidas visando a manutenção da produção a partir de manejos sustentáveis. Uma vez que, os manejos tradicionais adotados nas atividades da agropecuária, em geral, sem práticas conservacionistas dos solos, causa a dilapidação desse capital natural, além de contaminar e diminuir a oferta de água. Segundo o Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas da ONU (IPCC, 2014), um dos impactos mais diretos que as mudanças climáticas causam ao solo é o aumento das precipitações pesadas que intensificam o escoamento superficial que agravam os processos erosivos especialmente nas áreas que não adotam práticas conservacionistas e não consideram a adequação das propriedades do solo e do meio natural para as atividades agropecuárias. São estimados cerca de 10 milhões de hectares de terras cultiváveis são perdidos anualmente pela erosão hídrica (PIMENTEL, 2006). Neste cenário, a aplicação de modelos para avaliação e mitigação dos impactos ambientais é indispensável, pois o crescimento do consumo de países emergentes e o crescimento futuro da população mundial demandarão aumento na oferta de alimentos em 50%, na de água, entre 35 e 60%, e na de energia em 45% (UNFPA, 2013). Logo, os solos deverão sofrer ainda maior pressão. Além disto, é necessário destacar que no Brasil, 79,6% da energia elétrica têm origem hidrelétrica (BRASIL, 2013), o que torna os estudos sobre erosão hídrica importantes para definição e adoção de práticas preventivas de conservação dos solos e de mitigação dos efeitos do assoreamento (CARVALHO, 2008). 372 2. OBJETIVO Analisar a evolução espaço-temporal do uso do solo e estimar as perdas de solo por erosão hídrica a partir da comparação entre os modelos RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation), empregado por Olivetti et al. (2015) e EPM (Erosion Potential Method). 3. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Diversos modelos vêm sendo empregados para avaliar a erosão, considerando os padrões de erosão, precipitação, temperatura e etc. Entre os mais utilizados, atualmente, há a Equação Universal de Perdas do Solo Revisada, conhecido como modelo RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) (RENARD et al., 1997), adaptado a partir da USLE (Universal Soil Loss Equation) (WISHMEYER; SMITH, 1978), assim como os modelos MUSLE (Modified Universal Soil Loss Equation) (WILLIANS et al., 1977), WEPP (Water Erosion Prediction Project) (LAFLEN et al., 1991), PSIAC (Pacific Southwest Interagency

Committee) (HEYDARIAN, 1996; CLARK, 2001) e EPM (Erosion Potential Method) (GRAVILOVIC, 1988). O modelo EPM tem sido eficaz em diversas áreas do sudeste europeu e oriente médio. Spalevic (2011) criou o software IntErO (Intensity of Erosion and Outflow) utilizando o algoritmo do modelo EPM para projetar e mensurar a erosão dos solos montanhosos da República de Montenegro e Irã. Pois, é fundamental acompanhar os processos de erosão do solo a fim de aplicar medidas que possam conservar o solo e mitigar os impactos. O principal método para avaliar e acompanhar esses processos é por modelos matemáticos de predição das taxas de erosão hídrica aliados às tecnologias de Geoprocessamento, como Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e de Sensoriamento Remoto (SR) (JENSEN, 2009). Para isso, além do método de erosão hídrica é necessário estabelecer limites de tolerância de perdas de solos (TPS) (BERTOL; ALMEIDA, 2000), que realiza a estimativa do valor limite de perda de solo a partir do cálculo: 373 TPS = h ra m p 1.000-1 Em que: TPS = tolerância de perda de solo (Mg ha -1 ano -1 ); h = profundidade efetiva do solo (mm), limitada a 1.000 mm; r = cociente que expressa o efeito da relação textural entre os horizontes B e A na ponderação das perdas de solo (g kg -1 ) (g kg -1 ) -1 ; 1.000 = constante que expressa o período de tempo necessário para desgastar uma camada de solo de 1.000 mm de espessura; ra = relação que expressa, conjuntamente, o efeito da relação textural entre os horizontes B e A e do teor de argila do horizonte A; m = fator que expressa o efeito da matéria orgânica na camada de 0-20 cm do solo e p = fator que expressa o efeito da permeabilidade do solo. As perdas de solos acima da TPS levam ao surgimento de ravinas e voçorocas e intensificam o assoreamento, promovem desequilíbrio nas várzeas ampliando as áreas de brejos, contaminando a cadeia trófica, além de elevar os custos diretos da produção agropecuária (JOHNSON, 1987). 4. METODOLOGIA A Sub-bacia hidrográfica do Ribeirão Caçús, no Município de Alfenas, será a área de estudo para comparação do método RUSLE, empregado por Olivetti et al. (2015), (Veja e corrija referência, pois cita o artigo e referencia a dissertação) com o modelo EPM, utilizando o software IntErO (Intensity of Erosion and Outflow) que permite incluir e adaptar os fatores e as especificidades que caracterizam os solos brasileiros, além de possuir maior abrangência, ser menos oneroso e obter os dados mais rapidamente.

O modelo EPM realiza a estimativa anual da intensidade de erosão e também de produção e transporte de sedimentos pela seguinte fórmula: W yr = T H yr Z 3 R u Sendo: (W yr) a erosão anual por km2 em m3 ano-1; (T) o coeficiente de temperatura; (H yr) a precipitação anual média (mm ano-1); (Z) representa o coeficiente de erosão; (R u) é o coeficiente de retenção. O coeficiente de erosão Z é representado por: Z = Y X (φ + I sr) 374 Em que: (Y) é o coeficiente de erodibilidade do solo, (X) é o coeficiente de proteção do solo; ( ) é o coeficiente de desenvolvimento da erosão. (F) é a área da bacia em km². Já o coeficiente de retenção, R u é calculado por: ( R u = 0.2 (L + 10) (O) é o perímetro da bacia em km; (D) é a diferença de elevação da bacia em km, e L, é o comprimento dos cursos d água da bacia de drenagem. Esta equação dá uma estimativa da produção total de sedimentos produzidos numa bacia hidrográfica, considerando quatro fatores: Superfície geológica (rocha e solo), características topográficas (elevação e inclinação), fatores climáticos (média anual de precipitação e temperatura) e o uso da terra (SPALEVIC et al, 2013). Além da aplicação do modelo será necessário um levantamento topográfico da área, tanto de declividade quanto do fluxo de direção que será obtido pelo uso de modelos digitais de elevação (MDE) (OLIVEIRA, 2012) e também levantamentos sobre o uso do solo e a estimativa de Tolerância de Perda do Solo (TPS) que permitirá a confecção de mapas através da aplicação de ferramentas de Geoprocessamento para transformar os dados em informações. Por fim, após a aplicação do modelo e obtenção e análise dos dados será feita a comparação com as informações obtidas pela RUSLE para a mesma área. 5. RESULTADOS ESPERADOS A análise comparativa dos métodos RUSLE e EPM permitirá apontar a de melhor aplicabilidade para os solos dominantes no Brasil, além da adoção de um novo método de estimativa da erosão hídrica por meio de um software inédito no Brasil, permitindo um levantamento de dados que subsidiarão a proposição de medidas para recuperar e/ou mitigar os impactos para a área de estudo e para o sul de Minas Gerais. Dados acerca do ciclo hidrológico, pedológico, geomorfológico e geológico serão levantados para a comparação e validação do método.

REFERÊNCIAS BERTOL, I.; ALMEIDA, J.A. Tolerância de perda de solo por erosão para os principais solos do Estado de Santa Catarina. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v.24, n.3, p. 657-668, Jul./Sep. 2000. BRASIL. Empresa de Pesquisa Energética. Balanço energético 2013: Ano base 2012. Ministério de Minas e Energia, 283p, 2013. 375 CARVALHO, N.O. Hidrossedimentologia Prática. 2. ed., Rio de Janeiro, Interciência, 600p, 2008. CLARK, K. B. An Estimate of Sediment Yield for Two Small Sub-Catchment in a Geographic Information System. Ph. D. thesis, University of New Mexico, 2001. CONAB - COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Acompanhamento safra brasileira grãos, v.2 - Safra 2014/15, n.6 - Sexto Levantamento, Brasília, p. 1-103, mar. 2015. GAVRILOVIC, Z. Use of an Empirical Method (Erosion Potential Method) for Calculating Sediment Production and Transportation in Unstudied or Torrential Streams. In: International Conference on River Regime.Hydraulics Research Limited, Wallingford, Oxon UK. p. 411-422, 1988. HÄBERLI, R. L affaire sol. Pour une politique raisonnée de l utilisation du sol (PRN 22). Georg Editeur S.A., Genève, 192 pp, 1991. HEYDARIAN, S. A. Assessment of erosion in mountain regions. Proceedings of 17th Asian Conference on Remote Sensing, 4 8 November, Sri Lanka, 1996. JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto da Vegetação, p.357-410. In: Ed. JENSEN; JOHN R. Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. São José dos Campos: Parêntese, 672 p., 2009. JOHNSON L. C. Soil loss tolerance: Fact or myth? Journal of Soil and Water Conservation, n. 42, v. 3, p.155-160, 1987. LAFLEN, J. M.; LANE, L. J.; FOSTER, G. R. WEPP. A new generation of erosion prediction technology. Journal of Soil and Water Conservation, Ankeny, p.34-38, 1991. OLIVEIRA, A. H.; SILVA, M. L. N.; CURI, N.; KLINKE NETO, G.; SILVA, M.A.; ARAÚJO, E.F. Consistência hidrológica de modelos digitais de elevação (MDE) para definição da rede de drenagem na sub-bacia do horto florestal terra dura, Eldorado do Sul, RS. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v.36, n.4, p. 1259-1267, July/Aug. 2012. OLIVETTI, D. Modelagem temporal e espacial da erosão hídrica na sub-bacia hidrográfica do Ribeirão Caçús, Alfenas, MG. 2014. 66 f. Dissertação (Mestrado em Ecologia e Tecnologia Ambiental) - Universidade Federal de Alfenas, Alfenas, MG, 2014. PIMENTEL, D. Soil Erosion: A Food and Environmental Threat, Environment, Development and Sustainability, v. 8, p. 119 37, 2006. RENARD, K. G. et al. Predicting Soil Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning With the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). U.S. Department of Agriculture, Agriculture Handbook, v. 703, 1997.

SPALEVIC, V.; DJUROVIC, N.; MIJOVIC, S.; VUKELIC-SUTOSKA, M.; CUROVIC, M. Soil Erosion Intensity and Runoff on the Djuricka River Basin (North of Montenegro). Malaysian Journal of Soil Science, v. 17, p. 49-68, 2013. WISCHMEIER, W.H & SMITH, D.D. Predicting rainfall erosion losses. A guide to conservation planning. Supersedes Agriculture Handbook. Washington, United States Department of Agriculture, 67p, 1978. WILLIAMS, J.R.; BERNDT, H.D. Determining the universal soil loss equation's length-slope factor for waterscheds Soil erosion: Prediction and control. Soil Conserv. Am., 21:217-225, 1977. 376