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IMPACTS OF VEGETATION ON GROUND COVER AND SOIL LOSS VIA SURFACE EROSION AT GUANDU RIVER BASIN ES Matheus Fonseca Durães Matheus Menezes dos Santos ABSTRACT INTRODUCTION Soil erosion is a natural process of removal and transportation of soil material through the action of erosive agents Panditharathne et al 2019 and in recent years it has been accelerated by activities such as intensive agriculture inadequate soil management deforestation and other anthropogenic disturbances Trenberth 2011 A erosão do solo é um processo natural de remoção e transporte de material do solo por meio da ação dos agentes erosivos Panditharathne et al 2019 e nos últimos anos tem sido um acelerado por atividades como a agricultura intensiva manejo inadequado dos solos desmatamentos e demais perturbações antrópicas Trenberth 2011 O processo erosivo acarreta diretamente na perda dos serviços ambientais através da redução de nutrientes e carbono orgânico do solo Baldotto et al 2021 reduzindo a biota da área erodida além da perda da capacidade de reservatórios assoreamento de rios por meio do transporte das partículas de solo pela água Lira et al 2020 Para Guedes et al 2022 a predição das perdas de solo é uma importante ferramenta para avaliar os riscos e determinar a gestão e o uso do solo de forma adequada Contudo a obtenção de dados locais para estimar as perdas de solo a nível de bacia hidrográfica é oneroso e prolongado Nesse sentido existem várias abordagens que podem ser utilizadas que variam de modelos empíricos conceituais e físicos Singh Panda 2017 embarcados em tecnologias que envolvem o uso de sistemas de informação geográfica SIGs permitindo o estudo da dinâmica espaçotemporal das variáveis que afetam a geração e o transporte de sedimentos Dentre os modelos empíricos existentes a equação universal de perda de solos revisada RUSLE desenvolvida pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos Renard et al 1997 é uma ferramenta flexível que foi adaptada às escalas de bacia hidrográfica combinada com SIG em avaliações de erosão do solo Das et al 2018 e seus resultados podem auxiliar na gestão e conservação de recursos naturais Lense et al 2022 Uma das principais bacias hidrográficas brasileiras é a do rio Doce a qual possui um histórico de degradação do uso do solo e da água Pires et al 2017 com elevados índices de desmatamento seguido de erosão sedimentação e eutrofização dos seus rios e que teve a situação agravada em novembro de 2015 com o rompimento da barragem de Fundão na cidade de Mariana em Minas Gerais Esse desastre ambiental derramou de 40 a 62 milhões de m³ de rejeitos de mineração no rio Doce Meira et al 2016 Fernandes et al 2016 consideraram que este incidente além de poluir drasticamente as águas foi a gota dágua em um processo de degradação de longa duração com perdas de serviços ecossistêmicos da ordem de 521 bilhões de dólares americanos Garcia et al 2017 Após esse incidente o governo brasileiro se comprometeu num ambicioso plano de recuperação ambiental através do reflorestamento de 12 milhões de hectares até o ano de 2030 Pires et al 2017 por meio de um conjunto de políticas de nível nacional que incluem a Lei de Proteção de Vegetação Nativa LPVN o Plano Nacional de Adaptação às Mudanças Climáticas PNAMC com foco na gestão de recursos hídricos e a Política Nacional de Restauração de Vegetação Nativa Brancalion et al 2016 Scarano 2017 Esperase que essas medidas possam trazer benefícios ecossistêmicos principalmente no que tange a qualidade da água Contudo para Pires et al 2017 tais efeitos depende da região de sua implantação e do parâmetro ecológico estudado uma vez que ainda não está claro como o cumprimento da LPVN levaria a mudanças na qualidade da água da bacia hidrográfica do rio Doce e como os compromissos nacionais poderiam promover a restauração do uso e cobertura do solo na região Diante desse cenário este trabalho tem como objetivo estimar as perdas de solo e a taxa de aporte de sedimentos devido à erosão hídrica na bacia hidrográfica do rio Guandu BHRG afluente do rio Doce em dois períodos 2012 e 2021 a partir da aplicação de um modelo matemático de perda de solos bem como dados sedimentométricos de 3 estações de monitoramento MATERIAL E MÉTODOS Caracterização da área de estudo A subbacia Guandu está localizada na porção centrooeste do estado do Espírito Santo sob as coordenadas 1926 e 2020 de latitude sul e 40 55 e 4123 longitude oeste Figura 1 abrangendo os municípios Laranja da Terra Brejetuba Afonso Cláudio e Baixo Guandu ocupando uma área de aproximadamente 2148km² com população aproximada de 74 mil pessoas IGAM 2010 Pertence à rede hidrográfica do Rio Doce com nascente no município de Afonso Cláudio e com desaguamento no município de Baixo Guandu percorrendo cerca de 160km e drenando uma área de aproximadamente 21412 km² Figura 1 Mapa de localização da bacia hidrográfica do rio Guandu BHRG Em relação aos solos da bacia foi realizada a classificação a partir do mapa de solos do Brasil EMBRAPA 2006 na escala de 15000000 com predomínio do argissolo vermelho 572 cambissolo háplico 193 e latossolo vermelhoamarelo 235 A Figura 2 apresenta a distribuição espacial das classes de solo encontrados na bacia Figura 2 Distribuição espacial dos solos na BHRG De acordo com a classificação de Köppen grande parte do estado possui o clima tropical úmido Am com temperaturas médias acima dos 18ºC AGERH 2018 Com influências marítima e continental além da localização e topografia suscetíveis a processos de desertificação a área de estudo possui uma diversidade climática com períodos bem definidos De outubro a março possui períodos chuvosos com maiores índices de precipitação ocorrendo em dezembro e de abril a setembro um período de estiagem com mínimas ocorrendo em agosto JÚNIOR 2012 p 6 Em relação ao uso e ocupação do solo a BHRG apresenta 12 classes para o ano de 2012 e 14 para o ano de 2021 com destaque para pastagem e áreas de cultivo como café A Figura 3 e 4 apresenta respectivamente a distribuição espacial das classes de uso de solo para os anos de 2012 e 2021 enquanto a Tabela 1 temse a destruição percentual Tabela 1 Distribuição percentual das classes de uso e ocupação do solo Uso do Solo Ano Distribuição Uso do Solo Ano Distribuição 2012 2021 2012 2021 Formação Florestal Afloramento rochoso Cerrado Água Silvicultura Culturas anuais Áreas úmidas Café Outras formações florestais Culturas perenes Pastagem Mosaico de Usos Urbanizada Pousio Figura 3 Distribuição espacial das classes de uso e cobertura do solo para o ano de 2012 Figura 4 Distribuição espacial das classes de uso e ocupação do solo para o ano de 2021 Modelo RUSLE O modelo RUSLE foi estruturado em ambiente SIG permitindo a geração de mapas individuais das variáveis de forma espacializada com o objetivo de aplicar a álgebra de mapas para identificação das áreas mais vulneráveis à erosão hídrica em cada um dos períodos selecionados A RUSLE faz parte de uma adaptação e refinamento da USLE desenvolvido por Renard et al 1997 para permitir seu emprego a nível de bacia hidrográfica através de um ajuste no cálculo do fator topográfico Sua estrutura é apresentada da seguinte forma YRKLSC P 1 Em que Y representa a perda de solo tha1ano1 R é a erosividade das chuvas MJmmha1h1ano1 K é a erodibilidade dos solos thMJ1mm1 LS representa o fator topográfico adimensional C denota o uso e manejo do solo adimensional e P representa as práticas conservacionistas adimensional Fator Erosividade da Chuva R Conceitualmente a erosividade representa o potencial da chuva em causar erosão pelo desprendimento de partículas sólidas do solo devido à energia cinética da chuva com intensidade de até 30 minutos consecutivos Wischmeier e Smith 1978 Para sua estimativa foram empregados dados de 13 postos pluviométricos tanto dentro quanto fora da área fazendo a ponderação destes pelo método dos polígonos de Thiessen Utilizouse ainda o índice modificado de Fournier Fournier 1956 com os coeficientes locais Oliveira et al 2009 descritos pelas equações 2 e 3 MFI 1 N j1 N i1 12 pij 2 P j 2 R12939 MFI 07982 3 Onde R é a erosividade da chuva MJmmha1h1ano1 MFI é o Índice de Fournier Modificado pij é a precipitação total mensal mm Pj é a precipitação total anual mm e N é o número de anos da série histórica Fator Erodibilidade do Solo K O fator erodibilidade do solo representa a sua susceptibilidade à erosão hídrica a qual pode ser determinada diretamente em campo durante eventos de chuva em parcelas experimentais ou por meio de métodos empíricos que utilizam informações a respeito da textura e do teor de matéria orgânica Os valores de K aplicados a este estudo e as respectivas citações estão apresentadas na Tabela 2 Tabela 2 Erodibilidade das classes de solo de ocorrência na BHRG Tipologia de Solo K thMJ1mm1 Fonte Argissolo Vermelho 0033 Sá et al 2004 Cambissolo Háplico 00181 Lemos 2010 Latossolo vermelhoamarelo 00112 Mannigel et al 2002 Fator Topográfico LS Para o cálculo do fator LS utilizouse a metodologia proposta por Engel 2003 que substitui a área acumulada pelo produto entre o fluxo acumulado e o tamanho da célula conforme procedimento de cálculo de Moore e Bruch 1986 e apresentado pela equação 4 LSFA CS 2213 0 4 senS 00896 13 4 Em que FA representa o acúmulo de fluxo ou área de contribuição CS é o tamanho da célula do modelo digital de elevação correspondente a 30 metros de resolução espacial da imagem de acúmulo de fluxo e S é a declividade em radianos calculada para cada pixel Ressaltase que o valor do denominador do segundo membro da Equação 4 referese ao seno do ângulo que corresponde à declividade da parcela padrão de onde inicialmente foi derivado o fator LS 9 cmm1 Fator Uso e Manejo dos Solos C e Fator Práticas Conservacionistas P De acordo com Wischmeier e Smith 1978 o fator P representa as práticas culturais que podem contribuir com o manejo da erosão hídrica Contudo dada à impossibilidade de se obter esse fator a partir de imagens de satélite adotouse procedimento semelhante ao de Pradhan et al 2012 Oliveira et al 2014 Durães et al 2016 onde o valor de P foi igual a 1 Para corpos dágua e áreas urbanas o valor de P é nulo Por outro lado os valores de C no presente estudo foram obtidos da literatura disponível para os usos existentes na bacia considerando que para a classe de solos expostos o valor de C igual a 1 Os valores para as demais coberturas e uso do solo são apresentados com as respectivas fontes na tabela 3 Tabela 3 Valores do fator C para as classes de uso e cobertura do solo na BHRG Uso e Cobertura do solo Fator C Fonte Taxa de aporte de sedimentos TAS Segundo Walling 1983 a taxa de aporte de sedimentos é definida como a relação entre o sedimento transportado valor médio obtido pela descarga sólida ou erosão observada até a seção de controle e a erosão potencial média estimada para a bacia expressa da seguinte forma TASY obs Y est 5 Em que TAS é a taxa de aporte de sedimentos adimensionalYobs representa a erosão hídrica média observada na seção de controle tha1ano1 e Yest é a erosão hídrica potencial média estimada a partir da RUSLE tha1ano1 Para estimar a produção de sedimentos da BHRG e posteriormente sua TAS é necessário determinar a curvachave sedimentométrica com base nos dados monitorados de sedimentos disponibilizados pela Agência Nacional das Águas ANA em 3 pontos na bacia Tabela 4 As equações 6 7 e 8 representam respectivamente as estações Afonso Cláudio Montante Laranja da Terra e Baixo Guandu Figura 5 e 6 Qss09115Q 18929 R² 089 6 Qss02702Q 22639 R² 082 7 Qss02826Q 22501 R² 079 8 Onde Qss é a descarga sólida tdia1 e Q é a vazão média diária m³s1 Tabela 4 Estações sedimentométricas na BHRG Nome Código ANA Área km² Lat Long Série Histórica Afonso Cláudio Montante 56990990 435 200775 411242 19982022 Laranja da Terra 56991500 1330 199011 410581 19982022 Baixo Guandu 56992000 2130 195236 410142 19982022 01 1 10 100 01 1 10 100 1000 Afonso Cláudio Montante Flow m³s Solid Discharge tday 01 1 10 100 01 1 10 100 1000 10000 Laranja da Terra Flow m³s Solid Discharge tday 01 1 10 100 001 01 1 10 100 1000 10000 Baixo Guandu Flow m³s Solid Discharge tday Figura 5 Curvachave sedimentométrica Figura 6 Mapa de localização das estações sedimentométricas da BHRG RESULTADOS E DISCUSSÃO A partir da interpolação das estações pluviométricas pelo método dos polígonos de Thiessen observouse que a precipitação total anual na bacia foi de 808 mm em 2012 e 1148 mm no ano de 2021 Os valores estão próximos àqueles encontrados no trabalho de Schwamback et al 2020 que variaram de 770 mm a 1297 mm A aplicação da equação 2 nos dados pluviométricos permitiu estimar a erosividade para cada estação variando de 6116 a 8761 MJmmha1h1ano1 no ano de 2012 e de 5198 a 10142 MJmmha1h1ano1 para o ano de 2021 A distribuição espacial da erosividade Figura 7 mostra que os maiores valores ocorreram na região do alto Guandu influenciado pelo fator topográfico e pela maior altitude Segundo a interpretação do índice de erosividade adotada por Carvalho 2008 e Foster et al 1981 a BHRG é classificada como moderada a muito alta Ribeiro 2012 aplicou a metodologia proposta por Bertoni e Lombardi Neto 1990 em 7 estações pluviométricas da BHRG com série histórica de 64 anos observando que a erosividade variou de 5220 a 6986 MJmmha1h1ano1 Ainda Silva et al 2010 utilizaram a mesma metodologia em 55 estações pluviométricas no estado do Espírito Santo com série histórica mínima de 33 anos Os autores identificaram que a variação média da erosividade da chuva foi de 5665 a 6813 MJmmha1h1ano1 Por outro lado Schwamback et al 2020 aplicaram metodologia baseada na equação desenvolvida por Oliveira et al 2009 própria para a região do rio Doce e encontraram valores entre 7297 e 8948 MJmmha1h1ano1 A diferença entre os valores obtidos nos trabalhos de Schwamback et al 2020 Ribeiro 2012 e Silva et al 2010 do presente artigo pode ser atribuída ao número de anos utilizados para obter a erosividade média anual a b Figura 7 Erosividade da chuva para o ano de 2012 a e para o ano de 2021 b A produção de sedimentos observada a partir das estações de monitoramento variou de 026 tha1ano1 a 040 tha1ano1 nos anos de 2012 e 2021 respectivamente em Afonso Cláudio Montante A bacia delimitada até esse ponto apresenta como características principais a agricultura e trechos com relevo de maior altitude contribuindo para o transporte de sedimentos nesses locais No médio Guandu representado pela estação Laranja da Terra a produção de sedimentos foi de 114 tha1ano1 em 2012 e de 058 tha1ano1 para o ano de 2021 Nesse trecho foi observado uma diminuição da área de pastagem e um aumento da classe floresta De acordo com Martins et al 2021 o aumento de cobertura florestal pode contribuir para a redução em mais de 30 dos sedimentos transportados seja pela diminuição do efeito da erosividade da chuva ou do escoamento superficial direto Para a estação Baixo Guandu observouse também uma redução na produção de sedimentos Para o ano de 2012 o transporte de sedimentos observado foi de 168 tha 1ano1 enquanto para o ano de 2021 o valor foi de 076 tha1ano1 redução de 45 Nesse ponto destacase um relevo mais suave e uma menor erosividade da chuva variando de 2600 a 3400 MJmmha1h1ano1 fatores que contribuem para a menor perda de solo e nutrientes Wang et al 2023 além da recomposição da área de floresta Essas reduções de descarga sólida observadas para o médio e baixo Guandu no ano de 2021 em comparação ao de 2012 indicam que as ações propostas no âmbito do plano nacional de recuperação ambiental através da LPVN têm surtido efeito REFERENCIAL TEÓRICO Baldotto JB Buarque DC Oliveira EM 2021 Levantamento da perda de solo e produção de sedimentos na bacia hidrográfica do rio Santa Maria do Doce Espírito Santo por modelagem matemática Revista Brasileira de Meio Ambiente 93223 BATISTA JÚNIOR W Identificação e avaliação dos fatores de ocorrência de secas na Bacia do Rio Guandu Espírito Santo 2012 147 f Tese Doutorado em Meteorologia Agrícola Universidade Federal de Viçosa Viçosa 2012 Bertoni J Lombard Neto FL 1990 Conservação do solo Soil conservation 1st ed São Paulo Brazil Ícone 355p Portuguese Brancalion PHS Garcia LC Loyola R Rodrigues RR Pillar VD Lewinsohn TM 2016 A critical analysis of the native vegetation protection law of Brazil 2012 updates and ongoing initiatives Natureza Conservação 141116 DOI 101016jncon201603004 Carvalho NO 2008 Hidrossedimentologia prática CPRM Companhia de Pesquisa em Recursos Minerais Rio de Janeiro 2ed 600p CORRECHEL Vladia et al Avaliação de índices de erodibilidade do solo através da técnica da análise da redistribuição do fallout do 137Cs Centro de Energia Nuclear na Agricultura Universidade de São Paulo Piracicaba SP Brasil 2013 Disponível em httpswwwtesesuspbrtesesdisponiveis6464132tde13042004 111210publicoVladiapdf Acesso em 07 jun 2023 Das B Paul A Bordoloi R Prakash O Pankaj T 2018 Soil erosion risk assessment of hilly terrain through integrated approach of RUSLE and geospatial technology a case study of Tirap District Arunachal Pradesh Modeling Earth Systems and Environment 41373381 Durães MF Coelho Filho JAP Oliveira VA 2016 Water erosion vulnerability and sediment delivery rate in Upper Iguaçu river basin Paraná Revista Brasileira de Recursos Hídricos 214728741 Fernandes GW Goulart FF Ranieri BD Coelho MS Dales K Boesche N Bustamante M Carvalho FA Carvalho DC Dirzo R Fernandes S Galetti PM Millan VEG Mielke C Ramirez JL Neves A Rogass C Ribeiro SP Scariot A SoaresFilho B 2016 Deep into the mud ecological and socioeconomic impacts of the dam breach in Mariana Brazil Natureza Conservação 143545 DOI 101016jncon201610003 Foster GR McCool DK Renard KG Moldenhauer WC 1981 Conversion of the universal soil loss equation to SI metric units Journal of Soil and Water Conservation 36355359 Garcia LC Ribeiro DB Roque FO OchoaQuintero JM Laurence WF 2017 Brazils worst mining disaster corporations must be compelled to pay the actual environmental costs Ecological Applications 27159 DOI 101002eap1461 INSTITUTO MINEIRO DE GESTÃO DAS ÁGUAS IGAM 2010 Plano de ação de recursos hídricos da unidade da unidade de análise guandu PARH Guandu Belo Horizente 88 p Lens GHE Servidoni LE Parreiras TC Santana DB Bolleli TM Ayer JEB Spalevic V Mincato RL 2022 Modeling of soil loss by water erosion in the Tietê river hydrographic basin Sao Paulo Brazil Semina Ciências Agrárias 434 14031422 DOI 105433167903592022v43n4p1403 Lira C Medeiros PHA Lima Neto IE 2020 Modelling the impact of sediment management on the trophic state of a tropical reservoir with high water storage variations Anais da Academia Brasiliera de Ciências 92 DOI 1015900001 3765202020181169 Lombardi Neto F Moldenhauer WC 1992 Erosividade da chuva sua distribuição e relação com perdas de solo em campinas SP Bragantia512189196 MANNIGEL A R CARVALHO M P MORETTI D MEDEIROS L R Fator erodibilidade e tolerância de perda dos solos do Estado de São Paulo Acta Scientiarum Agronomy v 24 p 13351340 2002 httpdxdoiorg104025actasciagron v24i02374 Martins WA Martins LL de Maria IC Moraes JFL Pedro Junior MJ 2021 Reduction of the sediment yield by riparian vegetation recovery at distinct levels of soil erosion in a tropical watershed Ciência e Agrotecnologia 45e028220 DOI httpdxdoiorg10159014137054202145028220 Meira RMSA Peixoto AL Coelho MAN Ponzo APL Esteves VGL Silva MC Câmara PEAS MeiraNeto JAA 2016 Brazils mining code under attack giant mining companies impose unprecedented risk to biodiversity Biodiversity Conservation 25407409 DOI 101007s1053101610509 MOORE I D BURCH G J Modeling erosion and deposition Topographic effects Transactions of the ASAE American Society of Agricultural Engineers v 29 n 6 p 16241640 1986 httpdxdoi org1013031201330363 Oliveira FP Silva MLN Curi N Silva MA Mello CR 2009 Erosive rainfall potential at Doce river valley centraleast region of Minas Gerais state first approach Ciência e Agrotecnologia 3315691577 DOI httpsdoiorg101590S1413 70542009000600016 OLIVEIRA V A MELLO C R DURÃES M F SILVA A M Soil erosion vulnerability in the Verde river basin Southern Minas Gerais Ciência e Agrotecnologia v 38 n 3 p 262269 2014 httpdxdoiorg101590S141370542014000300006 Panditharathne DLD Abeysingha NS Nirmanee GS Mallawatantriz A 2019 Application of revised universal soil loss equation RUSLE model to assess soil erosion in Kalu Ganga river basin in Sri Lanka Apllied and Environmental Scince 2019 ID 4037379 DOI 10115520194037379 Pires APF Rezende CL Assad ED Loyola R Scarano FR 2017 Forest restoration can increase the rio Doce watershed resilience Perspectives in Ecology and Conservation 153187193 PRADHAN B CHAUDHARI A ADINARAYANA J BUCHROITHNER M F Soil erosion assessment and its correlation with landslide events using remote sensing data and GIS a case study at Penang Island Malaysia Environmental Monitoring and Assessment v 184 n 2 p 715727 2012 http dxdoiorg101007s106610111996 8 PMid21509515 Renard KG Foster GR Weesies GA McCool D K Yoder DC 1997 Predicting soil erosion by water a guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation RUSLE Agriculture Handbook No 703 USDAARS httpswwwarsusdagovarsuserfiles64080530rusleah703pdf Ribeiro AP 2012 Aperfeiçoamento do emprego da equação universal de perda de solo na aplicação do pagamento por serviços ambientais da política EspíritoSantense de recursos hídricos Improvement and use of the universal soil loss equation in the application of the environmental services payment of the Espírito Santos water policy masters thesis Vitória Brazil Universidade Federal do Espírito Santo Portuguese SÁ Marcos Aurélio Carolino de et al Estimativa da erodibilidade pela desagregação por ultrasom e atributos de solos com horizonte B textural Pesquisa Agropecuária Brasileira v 39 p 691699 2004 Disponível em httpswwwscielobrjpabaNb7958nHddvVbgtQCmYcZdjformatpdflangpt Acesso em 07 jun 2023 Scarano FR 2017 Ecosystembased adaptation to climate change concept scalability and a role for conservation science Perspectives in Ecology and Conservation 1526573 DOI 101016jpecon201705003 Schwamback D Moreira LL Rigo D 2020 Effects of native vegetation recovery on soil loss Journal of Applied Water Engineering and Research 83194204 DOI httpsdoiorg1010802324967620201787244 Silva S Lima S Souza G Oliveira R 2010 Spatial variability of rainfall erosion potential for the state of Espírito Santo Brazil Irriga 153312323 Singh G Panda RK 2017 Gridcell based assessment of soil erosion potential for identification of critical erosion prone areas using USLE GIS and remote sensing a case study in the Kapgari watershed India International Soil and Water Conservation Research 53202211 Trenberth K 2011 Changes in precipitation with climate change Climate Research 471123138 Wang L Li Y Wu J An Z Suo L Ding J Li S Wei D Jin L 2023 Effects of the rainfall intensity and slope gradient on soil erosion and nitrogen loss on the sloping Fields of Miyun reservoir Plants 123 423 DOI httpsdoiorg103390plants1200423 WISCHMEIER W H SMITH D D Predicting rainfall erosion losses a guide to conservation planning Washington US Department of Agriculture Science and Education Administration 1978 Agricultural Handbook 537 TCC 1 INTRODUÇÃO 2 REFERENCIAL TEÓRICO 3 OBJETIVOS 4 MATERIAL E MÉTODOS 5 RESULTADOS 6 DISCUSSÃO 7 CONCLUSÃO PRELIMINAR RESUMO PORTUGUÊS RESUMO INGLÊS FONTE TIMES NEW ROMAN 12pt ESPAÇAMENTO 15 pt MARGENS 25 cm IMPACTOS DA VEGETAÇÃO NA COBERTURA DO SOLO E PERDA DE SOLO POR EROSÃO SUPERFICIAL NA BACIA DO RIO GUANDU ES Matheus Fonseca Durães Matheus Menezes dos Santos RESUMO Objetivo estimar as perdas de solo e a taxa de aporte de sedimentos devido à erosão hídrica na bacia hidrográfica do rio Guandu BHRG afluente do rio Doce em dois períodos 2012 e 2021 a partir da aplicação de um modelo matemático de perda de solos bem como dados sedimentométricos de 3 estações de monitoramento Método O estudo caracteriza a subbacia do rio Guandu localizada no Espírito Santo que abrange 2148 km² e envolve diversos municípios Com um clima tropical úmido e solos predominantemente argissolo vermelho cambissolo háplico e latossolo vermelho amarelo a bacia é sujeita a erosão e desertificação A pesquisa utiliza o modelo RUSLE em ambiente SIG para mapear variáveis que indicam vulnerabilidade à erosão hídrica O estudo considera fatores como erosividade da chuva erodibilidade do solo topografia uso e manejo dos solos além de práticas conservacionistas para estimar a taxa de aporte de sedimentos na bacia Resultados A partir da interpolação dos dados pluviométricos a precipitação anual na bacia do Guandu foi de 808 mm em 2012 e 1148 mm em 2021 A erosividade variou de 6116 a 8761 MJ mm ha1 h1 ano1 em 2012 e de 5198 a 10142 MJ mm ha1 h1 ano1 em 2021 com os maiores valores na região do alto Guandu A produção de sedimentos diminuiu entre 2012 e 2021 em Afonso Cláudio Montante variou de 026 a 040 t ha1 ano1 em Laranja da Terra de 114 a 058 t ha1 ano1 e em Baixo Guandu de 168 a 076 t ha1 ano1 Conclusão Descritores Erosão hídrica Perda de solo Modelo RUSLE Bacia hidrográfica do rio Guandu ABSTRACT Objective To estimate soil loss and sediment yield due to water erosion in the Guandu River Basin BHRG a tributary of the Doce River over two periods 2012 and 2021 using a mathematical soil loss model and sediment data from 3 monitoring stations Method The study characterizes the Guandu River subbasin located in Espírito Santo which covers 2148 km² and includes several municipalities The basin has a humid tropical climate and predominantly red argisol haplic cambisol and redyellow latosol soils making it prone to erosion and desertification The research uses the RUSLE model within a GIS environment to map variables indicating vulnerability to water erosion Factors such as rainfall erosivity soil erodibility topography land use and management and conservation practices are considered to estimate the sediment yield rate in the basin Results Based on the interpolation of rainfall data the annual precipitation in the Guandu basin was 808 mm in 2012 and 1148 mm in 2021 Erosivity ranged from 6116 to 8761 MJ mm ha ¹ h ¹ year ¹ in 2012 and from 5198 to 10142 MJ mm ha ¹ h ¹ year ¹ in 2021 with the highest values occurring in the upper Guandu region Sediment production decreased between 2012 and 2021 in Afonso Cláudio Montante it ranged from 026 to 040 t ha ¹ year ¹ in Laranja da Terra from 114 to 058 t ha ¹ year ¹ and in Baixo Guandu from 168 to 076 t ha ¹ year ¹ Conclusion Descriptors Water erosion Soil loss RUSLE model Guandu River Basin 1 INTRODUÇÃO A erosão do solo é um processo natural de remoção e transporte de material do solo pela ação de agentes erosivos Panditharathne et al 2019 e nos últimos anos tem sido acelerada por atividades como agricultura intensiva manejo inadequado do solo desmatamento e outras perturbações antropogênicas Trenberth 2011 A erosão do solo é um processo natural de remoção e transporte de material do solo por meio da ação dos agentes erosivos Panditharathne et al 2019 e nos últimos anos tem sido um acelerado por atividades como a agricultura intensiva manejo inadequado dos solos desmatamentos e demais perturbações antrópicas Trenberth 2011 O processo erosivo acarreta diretamente na perda dos serviços ambientais através da redução de nutrientes e carbono orgânico do solo Baldotto et al 2021 reduzindo a biota da área erodida além da perda da capacidade de reservatórios assoreamento de rios por meio do transporte das partículas de solo pela água Lira et al 2020 Para Guedes et al 2022 a predição das perdas de solo é uma importante ferramenta para avaliar os riscos e determinar a gestão e o uso do solo de forma adequada Contudo a obtenção de dados locais para estimar as perdas de solo a nível de bacia hidrográfica é oneroso e prolongado Nesse sentido existem várias abordagens que podem ser utilizadas que variam de modelos empíricos conceituais e físicos Singh Panda 2017 embarcados em tecnologias que envolvem o uso de sistemas de informação geográfica SIGs permitindo o estudo da dinâmica espaçotemporal das variáveis que afetam a geração e o transporte de sedimentos Dentre os modelos empíricos existentes a equação universal de perda de solos revisada RUSLE desenvolvida pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos Renard et al 1997 é uma ferramenta flexível que foi adaptada às escalas de bacia hidrográfica combinada com SIG em avaliações de erosão do solo Das et al 2018 e seus resultados podem auxiliar na gestão e conservação de recursos naturais Lense et al 2022 Uma das principais bacias hidrográficas brasileiras é a do rio Doce a qual possui um histórico de degradação do uso do solo e da água Pires et al 2017 com elevados índices de desmatamento seguido de erosão sedimentação e eutrofização dos seus rios e que teve a situação agravada em novembro de 2015 com o rompimento da barragem de Fundão na cidade de Mariana em Minas Gerais Esse desastre ambiental derramou de 40 a 62 milhões de m³ de rejeitos de mineração no rio Doce Meira et al 2016 Fernandes et al 2016 consideraram que este incidente além de poluir drasticamente as águas foi a gota dágua em um processo de degradação de longa duração com perdas de serviços ecossistêmicos da ordem de 521 bilhões de dólares americanos Garcia et al 2017 Após esse incidente o governo brasileiro se comprometeu num ambicioso plano de recuperação ambiental através do reflorestamento de 12 milhões de hectares até o ano de 2030 Pires et al 2017 por meio de um conjunto de políticas de nível nacional que incluem a Lei de Proteção de Vegetação Nativa LPVN o Plano Nacional de Adaptação às Mudanças Climáticas PNAMC com foco na gestão de recursos hídricos e a Política Nacional de Restauração de Vegetação Nativa Brancalion et al 2016 Scarano 2017 Esperase que essas medidas possam trazer benefícios ecossistêmicos principalmente no que tange a qualidade da água Contudo para Pires et al 2017 tais efeitos depende da região de sua implantação e do parâmetro ecológico estudado uma vez que ainda não está claro como o cumprimento da LPVN levaria a mudanças na qualidade da água da bacia hidrográfica do rio Doce e como os compromissos nacionais poderiam promover a restauração do uso e cobertura do solo na região 2 REFERENCIAL TEÓRICO 3 OBJETIVO Este trabalho tem como objetivo estimar as perdas de solo e a taxa de aporte de sedimentos devido à erosão hídrica na bacia hidrográfica do rio Guandu BHRG afluente do rio Doce em dois períodos 2012 e 2021 a partir da aplicação de um modelo matemático de perda de solos bem como dados sedimentométricos de 3 estações de monitoramento 4 MATERIAL E MÉTODOS Caracterização da área de estudo A subbacia Guandu está localizada na porção centrooeste do estado do Espírito Santo sob as coordenadas 1926 e 2020 de latitude sul e 40 55 e 4123 longitude oeste Figura 1 abrangendo os municípios Laranja da Terra Brejetuba Afonso Cláudio e Baixo Guandu ocupando uma área de aproximadamente 2148km² com população aproximada de 74 mil pessoas IGAM 2010 Pertence à rede hidrográfica do Rio Doce com nascente no município de Afonso Cláudio e com desaguamento no município de Baixo Guandu percorrendo cerca de 160km e drenando uma área de aproximadamente 21412 km² Figura 1 Mapa de localização da bacia hidrográfica do rio Guandu BHRG Em relação aos solos da bacia foi realizada a classificação a partir do mapa de solos do Brasil EMBRAPA 2006 na escala de 15000000 com predomínio do argissolo vermelho 572 cambissolo háplico 193 e latossolo vermelhoamarelo 235 A Figura 2 apresenta a distribuição espacial das classes de solo encontrados na bacia Figura 2 Distribuição espacial dos solos na BHRG De acordo com a classificação de Köppen grande parte do estado possui o clima tropical úmido Am com temperaturas médias acima dos 18ºC AGERH 2018 Com influências marítima e continental além da localização e topografia suscetíveis a processos de desertificação a área de estudo possui uma diversidade climática com períodos bem definidos De outubro a março possui períodos chuvosos com maiores índices de precipitação ocorrendo em dezembro e de abril a setembro um período de estiagem com mínimas ocorrendo em agosto JÚNIOR 2012 p 6 Em relação ao uso e ocupação do solo a BHRG apresenta 12 classes para o ano de 2012 e 14 para o ano de 2021 com destaque para pastagem e áreas de cultivo como café A Figura 3 e 4 apresenta respectivamente a distribuição espacial das classes de uso de solo para os anos de 2012 e 2021 enquanto a Tabela 1 temse a destruição percentual Tabela 1 Distribuição percentual das classes de uso e ocupação do solo Uso do Solo Ano Distribuição Uso do Solo Ano Distribuição 2012 2021 2012 2021 Formação Florestal Afloramento rochoso Cerrado Água Silvicultura Culturas anuais Áreas úmidas Café Outras formações florestais Culturas perenes Pastagem Mosaico de Usos Urbanizada Pousio Figura 3 Distribuição espacial das classes de uso e cobertura do solo para o ano de 2012 Figura 4 Distribuição espacial das classes de uso e ocupação do solo para o ano de 2021 Modelo RUSLE O modelo RUSLE foi estruturado em ambiente SIG permitindo a geração de mapas individuais das variáveis de forma espacializada com o objetivo de aplicar a álgebra de mapas para identificação das áreas mais vulneráveis à erosão hídrica em cada um dos períodos selecionados A RUSLE faz parte de uma adaptação e refinamento da USLE desenvolvido por Renard et al 1997 para permitir seu emprego a nível de bacia hidrográfica através de um ajuste no cálculo do fator topográfico Sua estrutura é apresentada da seguinte forma YRKLSC P 1 Em que Y representa a perda de solo t ha 1 ano 1 R é a erosividade das chuvas MJ mm ha 1 h 1 ano 1 K é a erodibilidade dos solos t h MJ 1 mm 1 LS representa o fator topográfico adimensional C denota o uso e manejo do solo adimensional e P representa as práticas conservacionistas adimensional Fator Erosividade da Chuva R Conceitualmente a erosividade representa o potencial da chuva em causar erosão pelo desprendimento de partículas sólidas do solo devido à energia cinética da chuva com intensidade de até 30 minutos consecutivos Wischmeier e Smith 1978 Para sua estimativa foram empregados dados de 13 postos pluviométricos tanto dentro quanto fora da área fazendo a ponderação destes pelo método dos polígonos de Thiessen Utilizouse ainda o índice modificado de Fournier Fournier 1956 com os coeficientes locais Oliveira et al 2009 descritos pelas equações 2 e 3 MFI 1 N j1 N i1 12 pij 2 P j 2 R12939 MFI 07982 3 Onde R é a erosividade da chuva MJ mm ha 1 h 1 ano 1 MFI é o Índice de Fournier Modificado pij é a precipitação total mensal mm Pj é a precipitação total anual mm e N é o número de anos da série histórica Fator Erodibilidade do Solo K O fator erodibilidade do solo representa a sua susceptibilidade à erosão hídrica a qual pode ser determinada diretamente em campo durante eventos de chuva em parcelas experimentais ou por meio de métodos empíricos que utilizam informações a respeito da textura e do teor de matéria orgânica Os valores de K aplicados a este estudo e as respectivas citações estão apresentadas na Tabela 2 Tabela 2 Erodibilidade das classes de solo de ocorrência na BHRG Tipologia de Solo K thMJ1mm1 Fonte Argissolo Vermelho 0033 Sá et al 2004 Cambissolo Háplico 00181 Lemos 2010 Latossolo vermelhoamarelo 00112 Mannigel et al 2002 Fator Topográfico LS Para o cálculo do fator LS utilizouse a metodologia proposta por Engel 2003 que substitui a área acumulada pelo produto entre o fluxo acumulado e o tamanho da célula conforme procedimento de cálculo de Moore e Bruch 1986 e apresentado pela equação 4 LSFA CS 2213 0 4 senS 00896 13 4 Em que FA representa o acúmulo de fluxo ou área de contribuição CS é o tamanho da célula do modelo digital de elevação correspondente a 30 metros de resolução espacial da imagem de acúmulo de fluxo e S é a declividade em radianos calculada para cada pixel Ressaltase que o valor do denominador do segundo membro da Equação 4 referese ao seno do ângulo que corresponde à declividade da parcela padrão de onde inicialmente foi derivado o fator LS 9 cmm1 Fator Uso e Manejo dos Solos C e Fator Práticas Conservacionistas P De acordo com Wischmeier e Smith 1978 o fator P representa as práticas culturais que podem contribuir com o manejo da erosão hídrica Contudo dada à impossibilidade de se obter esse fator a partir de imagens de satélite adotouse procedimento semelhante ao de Pradhan et al 2012 Oliveira et al 2014 Durães et al 2016 onde o valor de P foi igual a 1 Para corpos dágua e áreas urbanas o valor de P é nulo Por outro lado os valores de C no presente estudo foram obtidos da literatura disponível para os usos existentes na bacia considerando que para a classe de solos expostos o valor de C igual a 1 Os valores para as demais coberturas e uso do solo são apresentados com as respectivas fontes na tabela 3 Tabela 3 Valores do fator C para as classes de uso e cobertura do solo na BHRG Uso e Cobertura do solo Fator C Fonte Taxa de aporte de sedimentos TAS Segundo Walling 1983 a taxa de aporte de sedimentos é definida como a relação entre o sedimento transportado valor médio obtido pela descarga sólida ou erosão observada até a seção de controle e a erosão potencial média estimada para a bacia expressa da seguinte forma TASY obs Y est 5 Em que TAS é a taxa de aporte de sedimentos adimensionalYobs representa a erosão hídrica média observada na seção de controle tha1ano1 e Yest é a erosão hídrica potencial média estimada a partir da RUSLE tha1ano1 Para estimar a produção de sedimentos da BHRG e posteriormente sua TAS é necessário determinar a curvachave sedimentométrica com base nos dados monitorados de sedimentos disponibilizados pela Agência Nacional das Águas ANA em 3 pontos na bacia Tabela 4 As equações 6 7 e 8 representam respectivamente as estações Afonso Cláudio Montante Laranja da Terra e Baixo Guandu Figura 5 e 6 Qss09115Q 18929 R² 089 6 Qss02702Q 22639 R² 082 7 Qss02826Q 22501 R² 079 8 Onde Qss é a descarga sólida tdia1 e Q é a vazão média diária m³s1 Tabela 4 Estações sedimentométricas na BHRG Nome Código ANA Área km² Lat Long Série Histórica Afonso Cláudio Montante 56990990 435 200775 411242 19982022 Laranja da Terra 56991500 1330 199011 410581 19982022 Baixo Guandu 56992000 2130 195236 410142 19982022 01 1 10 100 01 1 10 100 1000 Afonso Cláudio Montante Flow m³s Solid Discharge tday 01 1 10 100 01 1 10 100 1000 10000 Laranja da Terra Flow m³s Solid Discharge tday 01 1 10 100 001 01 1 10 100 1000 10000 Baixo Guandu Flow m³s Solid Discharge tday Figura 5 Curvachave sedimentométrica Figura 6 Mapa de localização das estações sedimentométricas da BHRG 5 RESULTADOS A partir da interpolação das estações pluviométricas pelo método dos polígonos de Thiessen observouse que a precipitação total anual na bacia foi de 808 mm em 2012 e 1148 mm no ano de 2021 A aplicação da equação 2 nos dados pluviométricos permitiu estimar a erosividade para cada estação variando de 6116 a 8761 MJ mm ha 1 h1 ano1 no ano de 2012 e de 5198 a 10142 MJ mm ha1 h1 ano1 para o ano de 2021 A distribuição espacial da erosividade Figura 7 mostra que os maiores valores ocorreram na região do alto Guandu A produção de sedimentos observada a partir das estações de monitoramento variou de 026 t ha1 ano1 a 040 t ha1 ano1 nos anos de 2012 e 2021 respectivamente em Afonso Cláudio Montante No médio Guandu representado pela estação Laranja da Terra a produção de sedimentos foi de 114 t ha1 ano1 em 2012 e de 058 t ha1 ano1 para o ano de 2021 Para a estação Baixo Guandu observouse também uma redução na produção de sedimentos 168 t ha1 ano1 em 2012 e 076 t ha1 ano1 em 2021 a b Figura 7 Erosividade da chuva para o ano de 2012 a e para o ano de 2021 b 6 DISCUSSÃO Os valores de precipitação estão próximos àqueles encontrados no trabalho de Schwamback et al 2020 que variaram de 770 mm a 1297 mm Segundo a interpretação do índice de erosividade adotada por Carvalho 2008 e Foster et al 1981 a BHRG é classificada como moderada a muito alta A diferença entre os valores obtidos nos trabalhos de Schwamback et al 2020 Ribeiro 2012 e Silva et al 2010 pode ser atribuída ao número de anos utilizados para obter a erosividade média anual A bacia delimitada em Afonso Cláudio Montante apresenta como características principais a agricultura e trechos com relevo de maior altitude contribuindo para o transporte de sedimentos No médio Guandu foi observado uma diminuição da área de pastagem e um aumento da classe floresta o que de acordo com Martins et al 2021 pode contribuir para a redução em mais de 30 dos sedimentos transportados No baixo Guandu a redução na produção de sedimentos pode ser atribuída ao relevo mais suave e à menor erosividade da chuva além da recomposição da área de floresta Wang et al 2023 Essas reduções de descarga sólida observadas para o médio e baixo Guandu no ano de 2021 em comparação a 2012 indicam que as ações propostas no âmbito do plano nacional de recuperação ambiental através da LPVN têm surtido efeito 7 CONCLUSÃO REFERENCIAL TEÓRICO Baldotto JB Buarque DC Oliveira EM 2021 Levantamento da perda de solo e produção de sedimentos na bacia hidrográfica do rio Santa Maria do Doce Espírito Santo por modelagem matemática Revista Brasileira de Meio Ambiente 93223 BATISTA JÚNIOR W Identificação e avaliação dos fatores de ocorrência de secas na Bacia do Rio Guandu Espírito Santo 2012 147 f Tese Doutorado em Meteorologia Agrícola Universidade Federal de Viçosa Viçosa 2012 Bertoni J Lombard Neto FL 1990 Conservação do solo Soil conservation 1st ed São Paulo Brazil Ícone 355p Portuguese Brancalion PHS Garcia LC Loyola R Rodrigues RR Pillar VD Lewinsohn TM 2016 A critical analysis of the native vegetation protection law of Brazil 2012 updates and ongoing initiatives Natureza Conservação 141116 DOI 101016jncon201603004 Carvalho NO 2008 Hidrossedimentologia prática CPRM Companhia de Pesquisa em Recursos Minerais Rio de Janeiro 2ed 600p CORRECHEL Vladia et al Avaliação de índices de erodibilidade do solo através da técnica da análise da redistribuição do fallout do 137Cs Centro de Energia Nuclear na Agricultura Universidade de São Paulo Piracicaba SP Brasil 2013 Disponível em httpswwwtesesuspbrtesesdisponiveis6464132tde13042004 111210publicoVladiapdf Acesso em 07 jun 2023 Das B Paul A Bordoloi R Prakash O Pankaj T 2018 Soil erosion risk assessment of hilly terrain through integrated approach of RUSLE and geospatial technology a case study of Tirap District Arunachal Pradesh Modeling Earth Systems and Environment 41373381 Durães MF Coelho Filho JAP Oliveira VA 2016 Water erosion vulnerability and sediment delivery rate in Upper Iguaçu river basin Paraná Revista Brasileira de Recursos Hídricos 214728741 Fernandes GW Goulart FF Ranieri BD Coelho MS Dales K Boesche N Bustamante M Carvalho FA Carvalho DC Dirzo R Fernandes S Galetti PM Millan VEG Mielke C Ramirez JL Neves A Rogass C Ribeiro SP Scariot A SoaresFilho B 2016 Deep into the mud ecological and socioeconomic impacts of the dam breach in Mariana Brazil Natureza Conservação 143545 DOI 101016jncon201610003 Foster GR McCool DK Renard KG Moldenhauer WC 1981 Conversion of the universal soil loss equation to SI metric units Journal of Soil and Water Conservation 36355359 Garcia LC Ribeiro DB Roque FO OchoaQuintero JM Laurence WF 2017 Brazils worst mining disaster corporations must be compelled to pay the actual environmental costs Ecological Applications 27159 DOI 101002eap1461 INSTITUTO MINEIRO DE GESTÃO DAS ÁGUAS IGAM 2010 Plano de ação de recursos hídricos da unidade da unidade de análise guandu PARH Guandu Belo Horizente 88 p Lens GHE Servidoni LE Parreiras TC Santana DB Bolleli TM Ayer JEB Spalevic V Mincato RL 2022 Modeling of soil loss by water erosion in the Tietê river hydrographic basin Sao Paulo Brazil Semina Ciências Agrárias 434 14031422 DOI 105433167903592022v43n4p1403 Lira C Medeiros PHA Lima Neto IE 2020 Modelling the impact of sediment management on the trophic state of a tropical reservoir with high water storage variations Anais da Academia Brasiliera de Ciências 92 DOI 1015900001 3765202020181169 Lombardi Neto F Moldenhauer WC 1992 Erosividade da chuva sua distribuição e relação com perdas de solo em campinas SP Bragantia512189196 MANNIGEL A R CARVALHO M P MORETTI D MEDEIROS L R Fator erodibilidade e tolerância de perda dos solos do Estado de São Paulo Acta Scientiarum Agronomy v 24 p 13351340 2002 httpdxdoiorg104025actasciagron v24i02374 Martins WA Martins LL de Maria IC Moraes JFL Pedro Junior MJ 2021 Reduction of the sediment yield by riparian vegetation recovery at distinct levels of soil erosion in a tropical watershed Ciência e Agrotecnologia 45e028220 DOI httpdxdoiorg10159014137054202145028220 Meira RMSA Peixoto AL Coelho MAN Ponzo APL Esteves VGL Silva MC Câmara PEAS MeiraNeto JAA 2016 Brazils mining code under attack giant mining companies impose unprecedented risk to biodiversity Biodiversity Conservation 25407409 DOI 101007s1053101610509 MOORE I D BURCH G J Modeling erosion and deposition Topographic effects Transactions of the ASAE American Society of Agricultural Engineers v 29 n 6 p 16241640 1986 httpdxdoi org1013031201330363 Oliveira FP Silva MLN Curi N Silva MA Mello CR 2009 Erosive rainfall potential at Doce river valley centraleast region of Minas Gerais state first approach Ciência e Agrotecnologia 3315691577 DOI httpsdoiorg101590S1413 70542009000600016 OLIVEIRA V A MELLO C R DURÃES M F SILVA A M Soil erosion vulnerability in the Verde river basin Southern Minas Gerais Ciência e Agrotecnologia v 38 n 3 p 262269 2014 httpdxdoiorg101590S141370542014000300006 Panditharathne DLD Abeysingha NS Nirmanee GS Mallawatantriz A 2019 Application of revised universal soil loss equation RUSLE model to assess soil erosion in Kalu Ganga river basin in Sri Lanka Apllied and Environmental Scince 2019 ID 4037379 DOI 10115520194037379 Pires APF Rezende CL Assad ED Loyola R Scarano FR 2017 Forest restoration can increase the rio Doce watershed resilience Perspectives in Ecology and Conservation 153187193 PRADHAN B CHAUDHARI A ADINARAYANA J BUCHROITHNER M F Soil erosion assessment and its correlation with landslide events using remote sensing data and GIS a case study at Penang Island Malaysia Environmental Monitoring and Assessment v 184 n 2 p 715727 2012 http dxdoiorg101007s106610111996 8 PMid21509515 Renard KG Foster GR Weesies GA McCool D K Yoder DC 1997 Predicting soil erosion by water a guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation RUSLE Agriculture Handbook No 703 USDAARS httpswwwarsusdagovarsuserfiles64080530rusleah703pdf Ribeiro AP 2012 Aperfeiçoamento do emprego da equação universal de perda de solo na aplicação do pagamento por serviços ambientais da política EspíritoSantense de recursos hídricos Improvement and use of the universal soil loss equation in the application of the environmental services payment of the Espírito Santos water policy masters thesis Vitória Brazil Universidade Federal do Espírito Santo Portuguese SÁ Marcos Aurélio Carolino de et al Estimativa da erodibilidade pela desagregação por ultrasom e atributos de solos com horizonte B textural Pesquisa Agropecuária Brasileira v 39 p 691699 2004 Disponível em httpswwwscielobrjpabaNb7958nHddvVbgtQCmYcZdjformatpdflangpt Acesso em 07 jun 2023 Scarano FR 2017 Ecosystembased adaptation to climate change concept scalability and a role for conservation science Perspectives in Ecology and Conservation 1526573 DOI 101016jpecon201705003 Schwamback D Moreira LL Rigo D 2020 Effects of native vegetation recovery on soil loss Journal of Applied Water Engineering and Research 83194204 DOI httpsdoiorg1010802324967620201787244 Silva S Lima S Souza G Oliveira R 2010 Spatial variability of rainfall erosion potential for the state of Espírito Santo Brazil Irriga 153312323 Singh G Panda RK 2017 Gridcell based assessment of soil erosion potential for identification of critical erosion prone areas using USLE GIS and remote sensing a case study in the Kapgari watershed India International Soil and Water Conservation Research 53202211 Trenberth K 2011 Changes in precipitation with climate change Climate Research 471123138 Wang L Li Y Wu J An Z Suo L Ding J Li S Wei D Jin L 2023 Effects of the rainfall intensity and slope gradient on soil erosion and nitrogen loss on the sloping Fields of Miyun reservoir Plants 123 423 DOI httpsdoiorg103390plants1200423 WISCHMEIER W H SMITH D D Predicting rainfall erosion losses a guide to conservation planning Washington US Department of Agriculture Science and Education Administration 1978 Agricultural Handbook 537 IMPACTOS DA VEGETAÇÃO NA COBERTURA DO SOLO E PERDA DE SOLO POR EROSÃO SUPERFICIAL NA BACIA DO RIO GUANDU ES Matheus Fonseca Durães Matheus Menezes dos Santos RESUMO Objetivo estimar as perdas de solo e a taxa de aporte de sedimentos devido à erosão hídrica na bacia hidrográfica do rio Guandu BHRG afluente do rio Doce em dois períodos 2012 e 2021 a partir da aplicação de um modelo matemático de perda de solos bem como dados sedimentométricos de 3 estações de monitoramento Método O estudo caracteriza a subbacia do rio Guandu localizada no Espírito Santo que abrange 2148 km² e envolve diversos municípios Com um clima tropical úmido e solos predominantemente argissolo vermelho cambissolo háplico e latossolo vermelho amarelo a bacia é sujeita a erosão e desertificação A pesquisa utiliza o modelo RUSLE em ambiente SIG para mapear variáveis que indicam vulnerabilidade à erosão hídrica O estudo considera fatores como erosividade da chuva erodibilidade do solo topografia uso e manejo dos solos além de práticas conservacionistas para estimar a taxa de aporte de sedimentos na bacia Resultados A partir da interpolação dos dados pluviométricos a precipitação anual na bacia do Guandu foi de 808 mm em 2012 e 1148 mm em 2021 A erosividade variou de 6116 a 8761 MJmmha1h1ano1 em 2012 e de 5198 a 10142 MJmmha1h1ano1 em 2021 com os maiores valores na região do alto Guandu A produção de sedimentos diminuiu entre 2012 e 2021 em Afonso Cláudio Montante variou de 026 a 040 tha1ano1 em Laranja da Terra de 114 a 058 tha1ano1 e em Baixo Guandu de 168 a 076 tha1ano1 Conclusão Descritores Erosão hídrica Perda de solo Modelo RUSLE Bacia hidrográfica do rio Guandu ABSTRACT Objective To estimate soil loss and sediment yield due to water erosion in the Guandu River Basin BHRG a tributary of the Doce River over two periods 2012 and 2021 using a mathematical soil loss model and sediment data from 3 monitoring stations Method The study characterizes the Guandu River subbasin located in Espírito Santo which covers 2148 km² and includes several municipalities The basin has a humid tropical climate and predominantly red argisol haplic cambisol and redyellow latosol soils making it prone to erosion and desertification The research uses the RUSLE model within a GIS environment to map variables indicating vulnerability to water erosion Factors such as rainfall erosivity soil erodibility topography land use and management and conservation practices are considered to estimate the sediment yield rate in the basin Results Based on the interpolation of rainfall data the annual precipitation in the Guandu basin was 808 mm in 2012 and 1148 mm in 2021 Erosivity ranged from 6116 to 8761 MJmmha¹h¹year¹ in 2012 and from 5198 to 10142 MJmmha¹h¹year¹ in 2021 with the highest values occurring in the upper Guandu region Sediment production decreased between 2012 and 2021 in Afonso Cláudio Montante it ranged from 026 to 040 tha¹year¹ in Laranja da Terra from 114 to 058 tha¹year¹ and in Baixo Guandu from 168 to 076 tha¹year¹ Conclusion Descriptors Water erosion Soil loss RUSLE model Guandu River Basin 1 INTRODUÇÃO A erosão do solo é um processo natural de remoção e transporte de material do solo pela ação de agentes erosivos Panditharathne et al 2019 e nos últimos anos tem sido acelerada por atividades como agricultura intensiva manejo inadequado do solo desmatamento e outras perturbações antropogênicas Trenberth 2011 A erosão do solo é um processo natural de remoção e transporte de material do solo por meio da ação dos agentes erosivos Panditharathne et al 2019 e nos últimos anos tem sido um acelerado por atividades como a agricultura intensiva manejo inadequado dos solos desmatamentos e demais perturbações antrópicas Trenberth 2011 O processo erosivo acarreta diretamente na perda dos serviços ambientais através da redução de nutrientes e carbono orgânico do solo Baldotto et al 2021 reduzindo a biota da área erodida além da perda da capacidade de reservatórios assoreamento de rios por meio do transporte das partículas de solo pela água Lira et al 2020 Para Guedes et al 2022 a predição das perdas de solo é uma importante ferramenta para avaliar os riscos e determinar a gestão e o uso do solo de forma adequada Contudo a obtenção de dados locais para estimar as perdas de solo a nível de bacia hidrográfica é oneroso e prolongado Nesse sentido existem várias abordagens que podem ser utilizadas que variam de modelos empíricos conceituais e físicos Singh Panda 2017 embarcados em tecnologias que envolvem o uso de sistemas de informação geográfica SIGs permitindo o estudo da dinâmica espaçotemporal das variáveis que afetam a geração e o transporte de sedimentos Dentre os modelos empíricos existentes a equação universal de perda de solos revisada RUSLE desenvolvida pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos Renard et al 1997 é uma ferramenta flexível que foi adaptada às escalas de bacia hidrográfica combinada com SIG em avaliações de erosão do solo Das et al 2018 e seus resultados podem auxiliar na gestão e conservação de recursos naturais Lense et al 2022 Uma das principais bacias hidrográficas brasileiras é a do rio Doce a qual possui um histórico de degradação do uso do solo e da água Pires et al 2017 com elevados índices de desmatamento seguido de erosão sedimentação e eutrofização dos seus rios e que teve a situação agravada em novembro de 2015 com o rompimento da barragem de Fundão na cidade de Mariana em Minas Gerais Esse desastre ambiental derramou de 40 a 62 milhões de m³ de rejeitos de mineração no rio Doce Meira et al 2016 Fernandes et al 2016 consideraram que este incidente além de poluir drasticamente as águas foi a gota dágua em um processo de degradação de longa duração com perdas de serviços ecossistêmicos da ordem de 521 bilhões de dólares americanos Garcia et al 2017 Após esse incidente o governo brasileiro se comprometeu num ambicioso plano de recuperação ambiental através do reflorestamento de 12 milhões de hectares até o ano de 2030 Pires et al 2017 por meio de um conjunto de políticas de nível nacional que incluem a Lei de Proteção de Vegetação Nativa LPVN o Plano Nacional de Adaptação às Mudanças Climáticas PNAMC com foco na gestão de recursos hídricos e a Política Nacional de Restauração de Vegetação Nativa Brancalion et al 2016 Scarano 2017 Esperase que essas medidas possam trazer benefícios ecossistêmicos principalmente no que tange a qualidade da água Contudo para Pires et al 2017 tais efeitos depende da região de sua implantação e do parâmetro ecológico estudado uma vez que ainda não está claro como o cumprimento da LPVN levaria a mudanças na qualidade da água da bacia hidrográfica do rio Doce e como os compromissos nacionais poderiam promover a restauração do uso e cobertura do solo na região 2 REFERENCIAL TEÓRICO 3 OBJETIVO Este trabalho tem como objetivo estimar as perdas de solo e a taxa de aporte de sedimentos devido à erosão hídrica na bacia hidrográfica do rio Guandu BHRG afluente do rio Doce em dois períodos 2012 e 2021 a partir da aplicação de um modelo matemático de perda de solos bem como dados sedimentométricos de 3 estações de monitoramento 4 MATERIAL E MÉTODOS Caracterização da área de estudo A subbacia Guandu está localizada na porção centrooeste do estado do Espírito Santo sob as coordenadas 1926 e 2020 de latitude sul e 40 55 e 4123 longitude oeste Figura 1 abrangendo os municípios Laranja da Terra Brejetuba Afonso Cláudio e Baixo Guandu ocupando uma área de aproximadamente 2148km² com população aproximada de 74 mil pessoas IGAM 2010 Pertence à rede hidrográfica do Rio Doce com nascente no município de Afonso Cláudio e com desaguamento no município de Baixo Guandu percorrendo cerca de 160km e drenando uma área de aproximadamente 21412 km² Figura 1 Mapa de localização da bacia hidrográfica do rio Guandu BHRG Em relação aos solos da bacia foi realizada a classificação a partir do mapa de solos do Brasil EMBRAPA 2006 na escala de 15000000 com predomínio do argissolo vermelho 572 cambissolo háplico 193 e latossolo vermelhoamarelo 235 A Figura 2 apresenta a distribuição espacial das classes de solo encontrados na bacia Figura 2 Distribuição espacial dos solos na BHRG De acordo com a classificação de Köppen grande parte do estado possui o clima tropical úmido Am com temperaturas médias acima dos 18ºC AGERH 2018 Com influências marítima e continental além da localização e topografia suscetíveis a processos de desertificação a área de estudo possui uma diversidade climática com períodos bem definidos De outubro a março possui períodos chuvosos com maiores índices de precipitação ocorrendo em dezembro e de abril a setembro um período de estiagem com mínimas ocorrendo em agosto JÚNIOR 2012 p 6 Em relação ao uso e ocupação do solo a BHRG apresenta 12 classes para o ano de 2012 e 14 para o ano de 2021 com destaque para pastagem e áreas de cultivo como café A Figura 3 e 4 apresenta respectivamente a distribuição espacial das classes de uso de solo para os anos de 2012 e 2021 enquanto a Tabela 1 temse a destruição percentual Tabela 1 Distribuição percentual das classes de uso e ocupação do solo Uso do Solo Ano Distribuição Uso do Solo Ano Distribuição 2012 2021 2012 2021 Formação Florestal Afloramento rochoso Cerrado Água Silvicultura Culturas anuais Áreas úmidas Café Outras formações florestais Culturas perenes Pastagem Mosaico de Usos Urbanizada Pousio Figura 3 Distribuição espacial das classes de uso e cobertura do solo para o ano de 2012 Figura 4 Distribuição espacial das classes de uso e ocupação do solo para o ano de 2021 Modelo RUSLE O modelo RUSLE foi estruturado em ambiente SIG permitindo a geração de mapas individuais das variáveis de forma espacializada com o objetivo de aplicar a álgebra de mapas para identificação das áreas mais vulneráveis à erosão hídrica em cada um dos períodos selecionados A RUSLE faz parte de uma adaptação e refinamento da USLE desenvolvido por Renard et al 1997 para permitir seu emprego a nível de bacia hidrográfica através de um ajuste no cálculo do fator topográfico Sua estrutura é apresentada da seguinte forma YRKLSCP 1 Em que Y representa a perda de solo tha1ano1 R é a erosividade das chuvas MJmmha1h1ano1 K é a erodibilidade dos solos thMJ1mm1 LS representa o fator topográfico adimensional C denota o uso e manejo do solo adimensional e P representa as práticas conservacionistas adimensional Fator Erosividade da Chuva R Conceitualmente a erosividade representa o potencial da chuva em causar erosão pelo desprendimento de partículas sólidas do solo devido à energia cinética da chuva com intensidade de até 30 minutos consecutivos Wischmeier e Smith 1978 Para sua estimativa foram empregados dados de 13 postos pluviométricos tanto dentro quanto fora da área fazendo a ponderação destes pelo método dos polígonos de Thiessen Utilizouse ainda o índice modificado de Fournier Fournier 1956 com os coeficientes locais Oliveira et al 2009 descritos pelas equações 2 e 3 𝑀𝐹𝐼 1 𝑁 𝑝𝑖𝑗 2 𝑃𝑗 12 𝑖1 𝑁 𝑗1 2 𝑅 12939 𝑀𝐹𝐼07982 3 Onde R é a erosividade da chuva MJmmha1h1ano1 MFI é o Índice de Fournier Modificado pij é a precipitação total mensal mm Pj é a precipitação total anual mm e N é o número de anos da série histórica Fator Erodibilidade do Solo K O fator erodibilidade do solo representa a sua susceptibilidade à erosão hídrica a qual pode ser determinada diretamente em campo durante eventos de chuva em parcelas experimentais ou por meio de métodos empíricos que utilizam informações a respeito da textura e do teor de matéria orgânica Os valores de K aplicados a este estudo e as respectivas citações estão apresentadas na Tabela 2 Tabela 2 Erodibilidade das classes de solo de ocorrência na BHRG Tipologia de Solo K thMJ1mm1 Fonte Argissolo Vermelho 0033 Sá et al 2004 Cambissolo Háplico 00181 Lemos 2010 Latossolo vermelhoamarelo 00112 Mannigel et al 2002 Fator Topográfico LS Para o cálculo do fator LS utilizouse a metodologia proposta por Engel 2003 que substitui a área acumulada pelo produto entre o fluxo acumulado e o tamanho da célula conforme procedimento de cálculo de Moore e Bruch 1986 e apresentado pela equação 4 𝐿𝑆 𝐹𝐴 𝐶𝑆 2213 04 𝑠𝑒𝑛𝑆 00896 13 4 Em que FA representa o acúmulo de fluxo ou área de contribuição CS é o tamanho da célula do modelo digital de elevação correspondente a 30 metros de resolução espacial da imagem de acúmulo de fluxo e S é a declividade em radianos calculada para cada pixel Ressaltase que o valor do denominador do segundo membro da Equação 4 referese ao seno do ângulo que corresponde à declividade da parcela padrão de onde inicialmente foi derivado o fator LS 9 cmm1 Fator Uso e Manejo dos Solos C e Fator Práticas Conservacionistas P De acordo com Wischmeier e Smith 1978 o fator P representa as práticas culturais que podem contribuir com o manejo da erosão hídrica Contudo dada à impossibilidade de se obter esse fator a partir de imagens de satélite adotouse procedimento semelhante ao de Pradhan et al 2012 Oliveira et al 2014 Durães et al 2016 onde o valor de P foi igual a 1 Para corpos dágua e áreas urbanas o valor de P é nulo Por outro lado os valores de C no presente estudo foram obtidos da literatura disponível para os usos existentes na bacia considerando que para a classe de solos expostos o valor de C igual a 1 Os valores para as demais coberturas e uso do solo são apresentados com as respectivas fontes na tabela 3 Tabela 3 Valores do fator C para as classes de uso e cobertura do solo na BHRG Uso e Cobertura do solo Fator C Fonte Taxa de aporte de sedimentos TAS Segundo Walling 1983 a taxa de aporte de sedimentos é definida como a relação entre o sedimento transportado valor médio obtido pela descarga sólida ou erosão observada até a seção de controle e a erosão potencial média estimada para a bacia expressa da seguinte forma 𝑇𝐴𝑆 𝑌𝑜𝑏𝑠 𝑌𝑒𝑠𝑡 5 Em que TAS é a taxa de aporte de sedimentos adimensionalYobs representa a erosão hídrica média observada na seção de controle tha1ano1 e Yest é a erosão hídrica potencial média estimada a partir da RUSLE tha1ano1 Para estimar a produção de sedimentos da BHRG e posteriormente sua TAS é necessário determinar a curvachave sedimentométrica com base nos dados monitorados de sedimentos disponibilizados pela Agência Nacional das Águas ANA em 3 pontos na bacia Tabela 4 As equações 6 7 e 8 representam respectivamente as estações Afonso Cláudio Montante Laranja da Terra e Baixo Guandu Figura 5 e 6 𝑄𝑠𝑠 09115 𝑄18929 R² 089 6 𝑄𝑠𝑠 02702 𝑄22639 R² 082 7 𝑄𝑠𝑠 02826 𝑄22501 R² 079 8 Onde Qss é a descarga sólida tdia1 e Q é a vazão média diária m³s1 Tabela 4 Estações sedimentométricas na BHRG Nome Código ANA Área km² Lat Long Série Histórica Afonso Cláudio Montante 56990990 435 200775 411242 19982022 Laranja da Terra 56991500 1330 199011 410581 19982022 Baixo Guandu 56992000 2130 195236 410142 19982022 01 1 10 100 1000 01 1 10 100 Solid Discharge tday Flow m³s Afonso Cláudio Montante Figura 5 Curvachave sedimentométrica 01 1 10 100 1000 10000 01 1 10 100 Solid Discharge tday Flow m³s Laranja da Terra 001 01 1 10 100 1000 10000 01 1 10 100 Solid Discharge tday Flow m³s Baixo Guandu Figura 6 Mapa de localização das estações sedimentométricas da BHRG 5 RESULTADOS A partir da interpolação das estações pluviométricas pelo método dos polígonos de Thiessen observouse que a precipitação total anual na bacia foi de 808 mm em 2012 e 1148 mm no ano de 2021 A aplicação da equação 2 nos dados pluviométricos permitiu estimar a erosividade para cada estação variando de 6116 a 8761 MJmmha1h1ano 1 no ano de 2012 e de 5198 a 10142 MJmmha1h1ano1 para o ano de 2021 A distribuição espacial da erosividade Figura 7 mostra que os maiores valores ocorreram na região do alto Guandu A produção de sedimentos observada a partir das estações de monitoramento variou de 026 tha1ano1 a 040 tha1ano1 nos anos de 2012 e 2021 respectivamente em Afonso Cláudio Montante No médio Guandu representado pela estação Laranja da Terra a produção de sedimentos foi de 114 tha1ano1 em 2012 e de 058 tha1ano1 para o ano de 2021 Para a estação Baixo Guandu observouse também uma redução na produção de sedimentos 168 tha1ano1 em 2012 e 076 tha1ano1 em 2021 a b Figura 7 Erosividade da chuva para o ano de 2012 a e para o ano de 2021 b 6 DISCUSSÃO Os valores de precipitação estão próximos àqueles encontrados no trabalho de Schwamback et al 2020 que variaram de 770 mm a 1297 mm Segundo a interpretação do índice de erosividade adotada por Carvalho 2008 e Foster et al 1981 a BHRG é classificada como moderada a muito alta A diferença entre os valores obtidos nos trabalhos de Schwamback et al 2020 Ribeiro 2012 e Silva et al 2010 pode ser atribuída ao número de anos utilizados para obter a erosividade média anual A bacia delimitada em Afonso Cláudio Montante apresenta como características principais a agricultura e trechos com relevo de maior altitude contribuindo para o transporte de sedimentos No médio Guandu foi observado uma diminuição da área de pastagem e um aumento da classe floresta o que de acordo com Martins et al 2021 pode contribuir para a redução em mais de 30 dos sedimentos transportados No baixo Guandu a redução na produção de sedimentos pode ser atribuída ao relevo mais suave e à menor erosividade da chuva além da recomposição da área de floresta Wang et al 2023 Essas reduções de descarga sólida observadas para o médio e baixo Guandu no ano de 2021 em comparação a 2012 indicam que as ações propostas no âmbito do plano nacional de recuperação ambiental através da LPVN têm surtido efeito 7 CONCLUSÃO REFERENCIAL TEÓRICO Baldotto JB Buarque DC Oliveira EM 2021 Levantamento da perda de solo e produção de sedimentos na bacia hidrográfica do rio Santa Maria do Doce Espírito Santo por modelagem matemática Revista Brasileira de Meio Ambiente 93223 BATISTA JÚNIOR W Identificação e avaliação dos fatores de ocorrência de secas na Bacia do Rio Guandu Espírito Santo 2012 147 f Tese Doutorado em Meteorologia Agrícola Universidade Federal de Viçosa Viçosa 2012 Bertoni J Lombard Neto FL 1990 Conservação do solo Soil conservation 1st ed São Paulo Brazil Ícone 355p Portuguese Brancalion PHS Garcia LC Loyola R Rodrigues RR Pillar VD Lewinsohn TM 2016 A critical analysis of the native vegetation protection law of Brazil 2012 updates and ongoing initiatives Natureza Conservação 141116 DOI 101016jncon201603004 Carvalho NO 2008 Hidrossedimentologia prática CPRM Companhia de Pesquisa em Recursos Minerais Rio de Janeiro 2ed 600p CORRECHEL Vladia et al Avaliação de índices de erodibilidade do solo através da técnica da análise da redistribuição do fallout do 137Cs Centro de Energia Nuclear na Agricultura Universidade de São Paulo Piracicaba SP Brasil 2013 Disponível em httpswwwtesesuspbrtesesdisponiveis6464132tde13042004 111210publicoVladiapdf Acesso em 07 jun 2023 Das B Paul A Bordoloi R Prakash O Pankaj T 2018 Soil erosion risk assessment of hilly terrain through integrated approach of RUSLE and geospatial technology a case study of Tirap District Arunachal Pradesh Modeling Earth Systems and Environment 41373381 Durães MF Coelho Filho JAP Oliveira VA 2016 Water erosion vulnerability and sediment delivery rate in Upper Iguaçu river basin Paraná Revista Brasileira de Recursos Hídricos 214728741 Fernandes GW Goulart FF Ranieri BD Coelho MS Dales K Boesche N Bustamante M Carvalho FA Carvalho DC Dirzo R Fernandes S Galetti PM Millan VEG Mielke C Ramirez JL Neves A Rogass C Ribeiro SP Scariot A SoaresFilho B 2016 Deep into the mud ecological and socioeconomic impacts of the dam breach in Mariana Brazil Natureza Conservação 143545 DOI 101016jncon201610003 Foster GR McCool DK Renard KG Moldenhauer WC 1981 Conversion of the universal soil loss equation to SI metric units Journal of Soil and Water Conservation 36355359 Garcia LC Ribeiro DB Roque FO OchoaQuintero JM Laurence WF 2017 Brazils worst mining disaster corporations must be compelled to pay the actual environmental costs Ecological Applications 27159 DOI 101002eap1461 INSTITUTO MINEIRO DE GESTÃO DAS ÁGUAS IGAM 2010 Plano de ação de recursos hídricos da unidade da unidade de análise guandu PARH Guandu Belo Horizente 88 p Lens GHE Servidoni LE Parreiras TC Santana DB Bolleli TM Ayer JEB Spalevic V Mincato RL 2022 Modeling of 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