Modelagem espacial da erosão em entressulcos e taxa de infiltração estável

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Moraes, André Geraldo de Lima
• Orientador(a): Carvalho, Daniel Fonseca de
• Banca de defesa: Carvalho, Daniel Fonseca de, Schultz, Nivaldo, Antunes, Mauro Antonio Homem, Alves Sobrinho, Teodorico, Carvalho Junior, Waldir de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Agronomia - Ciência do Solo
• Departamento: Instituto de Agronomia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento remoto; Simulador de chuva; Pastagens degradadas; Degraded pastures
• Palavras-chave em Inglês: Remote sensing; Rainfall simulator
• Área do conhecimento CNPq: Agronomia
• Link de acesso: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9146

O vale do médio Paraíba do Sul apresenta longo histórico de degradação do solo, devido à associação de manejo incorreto de culturas, principalmente café desde o sec. XIX, pastagens, chuvas de alta erosividade e relevo acidentado. Para guiar medidas de intervenção no manejo e conservação do solo e água nesta região torna-se importante reunir dados e informações para direcionar os esforços necessários. Neste contexto, modelos de predição de erosão podem ser utilizados, e apesar da existência de dezenas destes modelos, muito se discute sobre a capacidade de predição dos mesmos em regiões diferentes das quais eles foram criados, além da dificuldade de se obter os dados de entrada para alimentá-los. Este trabalho tem como objetivo: caracterizar perda de solo e taxa de infiltração estável considerando diferentes tipos de cobertura vegetal e solos; avaliar se há relação entre dados obtidos por sensoriamento remoto com a perda de solo e taxa de infiltração estável observada em campo e; desenvolver modelos de predição espacial da perda de solo e taxa de infiltração estável a partir de dados de entrada de fácil aquisição. Foram amostrados 71 pontos com chuva simulada com o intuito de avaliar a variabilidade de tipos de cobertura, solos e relevo da região. Como covariáveis, foram testados dados de sensoriamento remoto (NDVI, SAVI, EVI, EVI2 e frações de compentes puros gerados por modelos lineares de mistura espectral) de três diferentes sensores (REIS do RapidEye, MSI do Sentinel 2A e OLI do Landsat 8 ), mapas de classes e atributos químicos e físicos do solo e informações de terreno derivadas de modelos digitais de elevação. A perda de solo e taxa de infiltração estável são afetadas pelo tipo de cobertura e solos. No entanto, tipos de solos afetam mais a taxa de infiltração estável do que a perda solo. Dados de sensoremento remoto apresentam forte correlação com a perda de solo e taxa de infiltração estável, destacando, entre os testados, o NDVI com a taxa de infiltração estável e o EVI2 com a perda de solo. Que possibilitou a criação de novo fator de cobertura do solo (Fator CEVI2). Modelos de predição espacial da erosão em entressulcos que utilizam dados de fácil aquisição (dados de sensoriamento remoto) apresentam resultados semelhantes a modelos que utilizam dados de difícil aquisição (dados de solos). Modelos de predição espacial da taxa de infiltração estável que usam dados de difícil aquisição apresentam os melhores resultados. No entanto, modelos que usam dados de entrada de fácil aquisição apresentaram resultados satisfatórios e têm potencial para serem utilizados por usuários que não possuem dados de solo.