Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Riquetti, Nelva Bugoni |
| Orientador(a): |
Mello, Carlos Rogério de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pelotas
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos
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| Departamento: |
Centro de Desenvolvimento Tecnológico
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/5775
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Resumo: |
As precipitações intensas e seu potencial erosivo vêm sendo objeto de estudo em escala continental haja vista sua importância para o planejamento do meio ambiente bem como para a agricultura, podendo afetar negativamente a economia e a sociedade de forma significativa. No entanto, o potencial erosivo da chuva, conhecido como erosividade da chuva, e os mecanismos que a controlam, constituem-se de estudos complexos em grande escala, especialmente em regiões com limitação de dados de chuva observados por pluviógrafos. Esta pesquisa tem como objetivo principal o mapeamento do fator R médio anual da Equação Universal de Perda de Solo, versão revisada (RUSLE) para a América do Sul para o tempo presente e ao longo do século XXI, identificando regiões mais vulneráveis considerando sua variabilidade natural. Com base em registros existentes de erosividade das chuvas (EI30) e suas respectivas coordenadas geodésicas, altitude e precipitação média anual para a AS, foi gerado um modelo estatístico para determinar o fator R médio em toda a extensão da AS, empregando o método stepwise para seleção de variáveis de entrada. Para o comportamento atual foi utilizado dados oriundos do WorldClim e para quantificar o comportamento futuro do fator R utilizou-se dados de precipitação média diária com base nas projeções de mudanças climáticas dos MCG HadGEM2-ES, MIROC5 e CanESM2 regionalizados pelo modelo Eta/CPTEC para os RCPs 4.5 e 8.5 para o período entre 2010-2099, subdivididos por período (2010-2040; 2041-2070; 2071-2099). O modelo estatístico gerado apresenta bom desempenho com coeficiente de determinação superior a 0,60. Por meio de técnicas disponíveis no software ArcGIS, versão 10.1 (ESRI, 2014) foi gerado um mapa do fator R subdividido em 18 classes, com resolução espacial de 90m. Assim, foi possível mapear o fator subdividindo em 18 classes, e resolução espacial de 90m, com gradiente espacial do fator R deslocando-se no sentido sudoeste-nordeste. Este mapa apresenta variação entre 50 e 23000 MJ mm (ha h)−1 ano−1 para o tempo presente, com baixo potencial erosivo na RAC e elevado na RN, na ordem de 139 e 676 MJ mm (ha h)−1 ano−1, sendo reflexo direto da distribuição espacial da precipitação no continente. As projeções do fator R ao longo do século XXI pelas simulações dos MCG apresentam concordância para aumentos expressivos para a RAC (500%), acentuando-se para o RCP8.5; para a RAS, também projeta-se elevação do fator R (290%); para RN há diminuição na ordem de 47% e 83% (RCPs 4.5 e 8.5) para o período 2071-2099; para a RAN e RNE projeta-se tendência de redução na ordem de 56% e 91% (RCPs 4.5 e 8.5; período 2071-2099), no entanto, o modelo Eta-MIROC5 simula elevação do fator R para RAN e RNE (15% e 45%; RCPs 4.5 e 8.5), caracterizando incertezas quanto ao fator R nessas regiões. Finalmente, para a RS e RCS, observou-se maior aumento (até 120%) para o RCP8.5 (período 2071-2099), entretanto para os demais períodos há projeção de redução. |
