Erosión hídrica bajo escenarios de cambio climático en la subcuenca Indoche – Río Mayo
Erosão da água sob cenários de mudanças climáticas na sub-bacia do Indoche – Rio Mayo
DOI:
https://doi.org/10.34188/bjaerv6n3-051Palavras-chave:
Erosión hídrica, subcuenca Indoche, cambio climático, Región San MartinResumo
El objetivo general fue evaluar la erosión hídrica bajo escenarios de cambio climático en la subcuenca Indoche – rio Mayo y los objetivos específicos: a)Determinar las características físicas mediante GIS y sensoramiento remoto en la subcuenca Indoche – río Mayo, b) Calcular los factores que producen la pérdida de suelo mediante el uso del modelo RUSLE en la subcuenca Indoche – río Mayo y c)Conocer la influencia del cambio climático mediante los escenarios RCP2.6 y RCP8.5 en las tasas de pérdida de suelo de la subcuenca Indoche - río Mayo. El método utilizado en la investigación es cuantitativo, tipo de investigación es no experimental y el nivel de la investigación explicativa.
Se determino la pérdida de suelo de la subcuenca Indoche para el año 2021 teniendo una variación de 0 a 96.2346 T/ha/año y para un escenario de RCP 8.5 al 2050 la perdida de suelo varía de 0 a 156.3233 T/ha/año. Según la clasificación de perdida de suelo de la FAO la perdida de suelo más resaltante al año 2021 tiene una superficie de 33.59 ha de Grado de erosión Hídrica alto y al año 2050 se determinó que el grado de erosión hídrica alto será de 88.98 ha. El resto de la cuenca en ambos escenarios tiene un grado de erosión baja y muy baja.
Referências
Anand, J., Gosain, A., & Khosa, R. (2018). Prediction of land use changes based on Land Change Modeler and attribution of changes in the water balance of Ganga basin to land use change using the SWAT model. Sci. Total Environ., 644, 503–519. doi:10.1016/j.scitotenv.2018.07.017
Arunyawat, S., & Shrestha, R. (2016). Assessing land use change and its impact on ecosystem services in northern Thailand. Sustainability, 8(8), 768. doi:10.3390/su8080768
Azimi Sardari, M., Bazrafshan, O., & Panagopoulos, T. (2019). Modeling the impact of climate change and land use change scenarios on soil erosion at the Minab dam watershed. Sustainability, 3353. doi:10.3390/su11123353
Banco Mundial (2010). Informe sobre el desarrollo mundial 2010. Desarrollo y cambio climático. Panorama General: Un nuevo clima para el desarrollo. Washington: Banco Mundial, 60 p.
Banco Mundial (2014). Bajemos la temperatura: como hacer frente a la nueva realidad climática. Resumen ejecutivo. Washington: Banco Mundial, 38 p.
Bazrafshan, O., Azimi Sardari, M., Panagopoulos, T., & Rafiei Sardooi, E. (s.f.). Modeling the Impact of Climate Change and Land Use Change Scenarios on Soil Erosion at the Minab Dam Watershed. 11(12), 3353. doi:10.3390/su11123353
Borrelli, P., Robinson, D., Panagos, P., Lugato, E., Yang, J., Alewell, C., . . . Ballabio, C. (2020). Land use and climate change impacts on global soil erosion by water (2015-2070). Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 117(36), 21994-22001. doi:10.1073/pnas.2001403117
Brands, S., Gutiérrez, J., Garcia, S., & Cofiño, A. (2012). On the use of reanalysis data for downscaling. J. Clim., 25, 2517–2526.
Castro Mendoza, I. (2013). Estimación de pérdida de suelo por erosión hídrica en microcuenca de presa Madín, México. Ingeniería Hidráulica y Ambiental, 34(2), 3-16.
Camacho-Zorogastúa, K., Gómez-Lora, J., Gallo-Ramos, V., & Camacho-Zorogastúa, P. (2022). Guía práctica de erosión hídrica. Casos de estudio: Subcuenca Cumbaza y Yuracyacu – Amazonía peruana. Lima: Environmental and Hydrologic Engineering (ENHYDRO).
Conrad, O., Bechtel, B., Bock, M., Dietrich, H., Fischer, E., Gerlitz, L., Wehberg, J., Wichmann, V. & Böhner, J. (2015). System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 2.1.4. Geoscientific Model Development, 1991-2007. doi:10.5194/gmd-8-1991-2015.
Chitalogro, V., & Llamatumbi, E. (2021). Aplicación del Modelo USLE para Estimar Cuantitativamente la Erosión Hídrica en la Microcuenca del Río Chibunga. [Universidad Nacional de Chimborazo]. http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/7411
Christofaro Silva, B., Naves Silva, M., Gomes Batista, P., Machado Pontes, L., Araújo, E., & Curi, N. (2016). Soil and water losses in eucalyptus plantation and natural forest and determination of the USLE factors at a pilot sub-basin in Rio Grande do Sul, Brazil. Ciência e Agrotecnologia, 40(4), 432-442. doi:http://dx.doi.org/10.1590/1413-70542016404013216
Chuenchum, P., Xu, M., & Tang, W. (2020). Predicted trends of soil erosion and sediment yield from future land use and climate change scenarios in the Lancang–Mekong River by using the modified RUSLE model. International Soil and Water Conservation Research, 8(3), 213-227. doi:10.1016/j.iswcr.2020.06.006
Durigon, V., Carvalho, D., Antunes, M., Oliveira, P., & Fernandes, M. (2014). NDVI time series for monitoring RUSLE cover management factor in a tropical watershed. International Journal of Remote Sensing, 441–453.
Ferreira, V., Samora-Arvela, A., & Panagopoulos, T. (2016). Soil erosion vulnerability under scenarios of climate land-use changes after the development of a large reservoir in a semi-arid area. J. Environ. Plan. Manag., 59, 1238–1256. doi:10.1080/09640568.2015.1066667
González, P. G. S. (2020). Adaptación de los recursos hídricos al cambio climático: Aplicación de modelos hidrológicos al caso de la cuenca del río Babahoyo-Ecuador.
Gómez Lora, J., Gallo Ramos, V., & Camacho Zorogastúa, K. (2022). Estimation and mapping soil erosion caused by maximum daily rainfall using GIS and remote sensing techniques in the Tumbaro river basin - San Martin region. España: International Association for Hydro-Environmental Engineering and Research IARH.
Hassan, Z., Shamsudin, S., & Harun, S. (2014). Application of SDSM and LARS-WG for simulating and downscaling of rainfall and temperature. Theor. Appl. Climatol., 243–257.
Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana [IIAP] (2009). Las potencialidades y limitaciones del departamento de San Martín: Zonificación ecológica y económica como base para el ordenamiento territorial (1ra. Edición ed.). Lima, Perú: Gobierno Regional de San Martín, Deutsche Gesellschaft für Technische Zusammenarbeit y Programa Desarrollo Rural Sostenible.
Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana [IIAP] (2007). Propuesta de Meso Zonificación Ecológica Económica de la cuenca de Alto Mayo. Moyobamba: Proyecto Especial Alto Mayo-Gobierno Regional de San Martín.
Knijff, J., Jones, R., & Montanarella, L. (2000). Soil erosion risk assessment in Europe. Joint Research Centre European Commission, EUR 19044 EN, 1-31.
Kouli, M., Soupios, P., & Vallianatos, F. (2009). Soil erosion prediction using the revised universal soil loss equation (RUSLE) in a GIS framework Chania, Northwestern Crete, Greece. Environ. Geol., 57, 483–497. doi:10.1007/s00254-008-1318-9
Ochoa, C. A. R. (2019). Delimitación de la Cuenca Hidrográfica del Río Bita, Departamento del Vichada a Partir de Modelos Digitales de Elevación. Universidad de Manizales.
Moges, D., & Bhat, H. (2017). Integration of geospatial technologies with RUSLE for analysis of land use/cover change impact on soil erosion: Case study in Rib watershed, north-western highland Ethiopia. Environ. Earth Sci., 76, 765. doi:10.1007/s12665-017-7109-4
Morante Vargas, S., & Gonzales Carrasco, D. (2019). Elaboración de mapas de erosión en la cuenca del río Perené. Facultad de Ingeniería. Lima: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.
Moreno, R., Campos, P., Avendaño, A., Núñez, V., Gil, M., Salas Barboza, A., & Joel Medina, E. (2017). Distribución espacial y análisis de la pérdida de suelo en microcuencas de la Sierra de Vaqueros (Salta, Argentina) mediante el uso de un SIG. Espacio y Desarrollo, 30(1), 161-192. https://doi.org/10.18800/espacioydesarrollo.201702.007
Moore, I., & Nieber, J. (1991). Landscape assessment of soil erosion and nonpoint source pollution. Minnesota Acad, 18-25.
Municipalidad Provincial de Moyobamba. (2012). Plan de Ordenamiento Territorial - POT Provincia Moyobamba (Vol. I). Moyobamba: Proyecto Especial Alto Mayo.
Nampak, H., Pradhan, B., Mojaddadi, H., & Park, H. (2018). Assessment of land cover and land use change impact on soil loss in a tropical catchment by using multitemporal SPOT-5 satellite images and RUSLE model. Land Degrad. Dev., 29, 3440–3455. doi:10.1002/ldr.3112
Neitsch, S., Arnold, J., Kiniry, J., & Williams, J. (2000). Erosion soil and water assessment Tool Theorical Documentation. Texas Agricultural Experiment Station., 625.
Nor, A., Corstanje, R., Harris, J., & Brewer, T. (2017). Impact of rapid urban expansion on green space structure. Ecol. Indic., 274–284. doi:10.1016/j.ecolind.2017.05.031
Olmedo, M., Pontius, R., Paegelow, M., & Mas, J. (2015). Comparison of simulation models in terms of quantity and allocation of land change. Environ. Model. Softw., 214–221. doi:10.1016/j.envsoft.2015.03.003
Oroz Bocangel, A. (2006). Influencia de las coberturas en la erosión hídrica en un suelo ácido del Bosque Reservado de la Universidad Nacional Agraria de la Selva. Facultad de Recursos Naturales Renovables. Tingo María: Universidad Nacional Agraria de la Selva.
Panagopoulos, T., & Antunes, M. (2008). Integrating geostatistics and GIS for assessment of erosion risk on low density Quercus suber woodlands of South Portugal. Arid Land Res. Manag., 22(2), 159–177. doi:10.1080/15324980801958000
Panagos, P., Borrelli, P., Meusburger, K., Alewell, C., Lugato, E., & Montanarella, L. (2015). Estimating the soil erosion cover-management factor at the European scale. Land Use Policy, 38–50.
Park, S., Oh, S., Jeon, S., Jung, H., & Choi, C. (2011). Soil erosion risk in Korean watersheds: Assessed using the revised universal soil loss equation. J. Hydrol., 399(3-4), 263–273. doi:10.1016/j.jhydrol.2011.01.004
Patil, R., & Sharma, S. (2013). Remote Sensing and GIS based modeling of crop/cover management factor (C) of USLE in Shakker river watershed. Proceedings of International Conference on Chemical, Agricultural and Medical Sciences (CAMS-2013), 29-30. doi:http://dx.doi.org/10.15242/IICBE.C1213023
Pérez-Vega, A., Mas, J., & Ligmann-Zielinska, A. (2012). Comparing two approaches to land use/cover change modeling and their implications for the assessment of biodiversity loss in a deciduous tropical forest. Environ. Model. Softw., 29(1), 11–23. doi:10.1016/j.envsoft.2011.09.011
Pham, T., Degener, J., & Kappas, M. (2018). Integrated universal soil loss equation (USLE) and Geographical Information System (GIS) for soil erosión estimation in A Sap basin: Central Vietnam. International Soil and Water Conservation Research, 6(2), 99-110. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2018.01.001
Poccard, I., Janicot, S., & Camberlin, P. (2000). Comparison of rainfall structures between NCEP/NCAR reanalyses and observed data over tropical Africa. Clim. Dyn., 16, 897–915.
Poggio, L., de Sousa, L. M., Batjes, N. H., Heuvelink, G. B., Kempen, B., Ribeiro, E., & Rossiter, D. (2021). SoilGrids 2.0: producing soil information for the globe with quantified spatial uncertainty. Europe Geoscience Union, 217–240. doi:10.5194/soil-7-217-2021.
Renard, K., & Freimund, J. (1994). Using monthly precipitation data to estimate the R factor in the revised USLE. J. Hydrol., 157(1-4), 287–306. doi:10.1016/0022-1694(94)90110-4
Renard, K., Foster, G., Weesies, G., & McCool, D. (1997). Predicting soil erosion by water: a guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). Washington DC: US Deparment of Agriculture.
Renschler, C., Mannaerts, C., & Diekkrüger, B. (1999). Evaluating spatial and temporal variability in soil erosion risk—Rainfall erosivity and soil loss ratios in Andalusia, Spain. Catena, 34(3-4), 209–225. doi:10.1016/S0341-8162(98)00117-9
Sabino Rojas, E. (2016). Análisis espacio-temporal de erosión de suelos por regiones hidrológicas en el Perú (1981-2014). Lima: Universidad Nacional Mayor de San Marcos.
SENAMHI, GEF y PNUD (2010). Resumen Ejecutivo: Escenarios climáticos en la cuenca del río Mayo para el año 2030. Lima: Ministerio del Ambiente.
SERFOR. (2015). Interpretación de la dinámica de la deforestación en el Perú y lecciones aprendidas para reducirla. Lima: Global Green Growth Institute, Deutsche Institut für Entwicklungspolitik y German Development Institute.
Sharpley, A. N., & Williams, J. R. (1990). Epic “Erosion/Productivity Impact Calculator: 1. Model documentation". U.S. Deparment of agricultura Technical Bulletin, 235.
Silveira Soares-Filho, B., Curtis Nepstad, D., Curran, L., Coutinho Cerqueira, G., Garcia, R., Azevedo Ramos, C., Coutinho Cerqueira, G., Garcia, R. A., Azevedo Ramos, C., Voll, E., McDonald, A., Lefebvre, P. & Schlesinger, P. (2006). Modelling conservation in the Amazon basin. Nature(440), 520–523.
Pham, T., Degener, J., & Kappas, M. (2018). Integrated universal soil loss equation (USLE) and Geographical Information System (GIS) for soil erosión estimation in A Sap basin: Central Vietnam. International Soil and Water Conservation Research, 6(2), 99-110. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2018.01.001
USDA (1972). Hydrology in SCS National Engineering Handbook, Section 4. Washington, DC, USA: US Department of Agriculture.
Van Remortel, R., Maichle, R., & Hickey, R. (2004). Computing the LS factor for the Revised Universal Soil Loss Equation through array-based slope processing of digital elevation data using a C++ executable. Comput. Geosci., 30(9-10), 1043–1053. doi:10.1016/j.cageo.2004.08.001
Van Vuuren, D., Edmonds, J., Kainuma MRiahi, K., Thomson, A., Hibbard, K., Hurtt, G., . . . Masui, T. (2011). The representative concentration pathways: An overview. Clim. Chang., 5-31.
Vergara Medrano, S. (2010). Modelos espacio-temporales de factores de deterioro del recurso hídrico para la gestión integral de la cuenca del río Mayo, San Martín 2006-2007. Programa Doctoral en Ciencias Ambientales. Trujillo: Universidad Nacional de Trujillo.
Villanueva, C., Masías, C., Kennedy Iraheta, D., Donohoe, R., Peña, D., Mirella, F., & Tong, F. (2013). San Martin. Análisis económico del impacto del desarrollo alternavtivo, en relación a la deforestación y la actividad cocalera. Lima: Gobierno Regional de San Martin.
Wang, Z., Lee, J., & Melching, C. (2015). River Dynamics and Integrated River Management. Berlin/Heidelberg: Tsinghua University Press: Beijing, China; Springer.
Wilby, R., Dawson, C., & Barrow, E. (2002). A decision support tool for the assessment of regional climate change impacts. Environ. Model. Softw., 17, 145–157.
Williams, J. (1995). Chapter 25: The EPIC model. Computer models of watershed hydrology. . Water Resources Publications, 909-1000.
Willmott, C., Robeson, S., & Matsuura, K. (2012). A refined index of model performance. Int. J. Climatol., 2088–2094.
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