Las herramientas para predecir la erosión de cárcavas pueden conducir a una mejor gestión de la tierra


La erosión del suelo es un problema importante para la producción agrícola, que afecta la calidad del suelo y hace que los contaminantes ingresen a las vías fluviales.


Por Marianne Stein, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign


Entre todas las etapas de la erosión del suelo, la erosión por cárcavas es la etapa más grave en la que se excavan grandes canales a lo largo del campo. Una vez que se desarrollan los cañones, es difícil conducirlos a través de mosaicos; requiere un abordaje más completo en toda la zona afectada.

Investigadores de la Universidad de Illinois desarrollaron un marco de modelado que utiliza datos ambientales de sensores remotos para predecir la susceptibilidad a la erosión de cárcavas con mayor precisión. Este modelo predictivo permite a los propietarios de tierras y agencias de conservación dirigir los recursos de gestión a las áreas más vulnerables.

«Los procesos de erosión son difíciles de predecir porque hay muchos factores que entran en juego, incluida la actividad agrícola, el clima, las precipitaciones, la temperatura, el desarrollo de la vegetación, la topografía y muchas otras variables que siempre cambian con el tiempo. Queríamos incorporar más de estos. variaciones en el espacio y el tiempo en nuestro modelo para reducir la incertidumbre en la predicción”, dice Jorge Guzmán, asistente de investigación del Departamento de Ingeniería Agrícola y Biológica (ABE) de la UdeI y coautor del artículo, publicado en Revista de Hidrología: Estudios Regionales.

Los investigadores realizaron el estudio en el condado de Jefferson, Illinois, donde el 59 % del uso de la tierra es para la producción agrícola, principalmente maíz y soja. La región es típica de la producción de cultivos en hileras en el Medio Oeste.

«Predecimos la ubicación geoespacial de la erosión de los barrancos en función de los datos espaciales y temporales de alta resolución de los registros satelitales», dice Jeongho Han, estudiante de doctorado de ABE y autor principal del artículo.

«Usamos el modelo de máxima entropía, o MaxEnt, para predecir áreas con una alta probabilidad de erosión por cárcavas. Por lo general, los investigadores se han centrado en variables estáticas como el suelo, la elevación y la pendiente, pero agregamos variables temporales como la lluvia y la vegetación porque la erosión se ve muy afectado por el crecimiento de los cultivos, la temperatura y la intensidad de la lluvia», dice Han.

«Por ejemplo, Illinois tiene un patrón de precipitación bimodal con precipitaciones más intensas en las temporadas de primavera y otoño. Necesitamos considerar la variabilidad temporal de estos factores».

Agregar variables dinámicas ayudó a los investigadores a crear un marco de modelado que representa con mayor precisión la complejidad de los factores que afectan la erosión.

Para confirmar los resultados de su modelado con ubicaciones reales de cañones, Han y Guzmán analizaron datos LiDAR del Centro de Información Geoespacial de Illinois mapeados con una resolución espacial de 2 metros, que proporciona detección de luz superficial en el aire para todo Illinois. . Al comparar imágenes de dos años diferentes, pudieron identificar cambios en la elevación de la superficie que pueden indicar la formación de un cañón. Estos sitios identificados luego se filtraron y procesaron para eliminar la intervención humana directa, como la minería, la construcción y otras actividades, así como para reducir el cierre del circuito a la precisión de LiDAR.

En general, los investigadores encontraron que el 7,4% de la tierra agrícola en el área de estudio tenía un mayor riesgo de desarrollar erosión por cárcavas.

Entre todos los factores considerados, la pendiente, el uso del suelo, la precipitación máxima diaria estacional y la materia orgánica indicaron la mayor contribución en la predicción de la presencia de cañones. Los investigadores también descubrieron que los cambios espaciales en la cobertura del suelo y las precipitaciones eran fundamentales para predecir la formación de cárcavas en las zonas agrícolas.

Su enfoque se puede aplicar a áreas agrícolas en el medio oeste de Estados Unidos, que comparten variables ambientales y de gestión de la tierra similares.

«La idea principal es que si sabemos dónde es más probable que se desarrollen los cañones, podemos comenzar a implementar prácticas de gestión de la tierra», dice Guzmán. «Hay muchas herramientas y programas disponibles para el manejo de la erosión y los nutrientes. El desafío es cómo optimizar estos esfuerzos de la manera más efectiva. Los propietarios de tierras, las comunidades, los encargados de formular políticas y las agencias de conservación pueden usar nuestras herramientas para guiar los programas y procesos que dirigen los recursos allí, donde son los más necesitados.»

Los coautores del estudio incluyen a Jeongho Han, Jorge Guzman y Maria Chu.

Más información: Jeongho Han et al., Susceptibility to Gully Erosion Considering Spatiotemporal Environmental Variables: US Midwest Region, Revista de Hidrología: Estudios Regionales (2022). DOI: 10.1016/j.ejrh.2022.101196



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