.
A erosão do solo é um problema significativo para a produção agrícola, impactando a qualidade do solo e causando a entrada de poluentes nos cursos d’água. Entre todos os estágios da erosão do solo, a erosão em voçorocas é a fase mais severa, onde grandes canais são escavados no campo. Uma vez que os barrancos se desenvolvem, eles são difíceis de gerenciar por meio do ladrilho; eles exigem uma abordagem mais abrangente ao longo da área impactada.
Pesquisadores da Universidade de Illinois desenvolveram uma estrutura de modelagem que usa dados ambientais de sensoriamento remoto para prever a suscetibilidade à erosão de ravinas com mais precisão. Este modelo preditivo permite que proprietários de terras e agências de conservação direcionem recursos de manejo para as áreas mais vulneráveis.
“Os processos de erosão são complicados de prever, porque há muitos fatores em jogo, incluindo atividade agrícola, clima, precipitação, temperatura, desenvolvimento da vegetação, topografia e muitas outras variáveis que estão sempre mudando ao longo do tempo. Queríamos incorporar mais desses variabilidades no espaço e no tempo em nosso modelo para diminuir a incerteza da previsão”, diz Jorge Guzman, professor assistente de pesquisa no Departamento de Engenharia Agrícola e Biológica (ABE) da U of I e coautor do artigo, publicado em a Jornal de Hidrologia: Estudos Regionais.
Os pesquisadores conduziram o estudo em Jefferson County, Illinois, onde 59% do uso da terra é na produção agrícola, principalmente milho e soja. A região é típica da produção de culturas em linha no Centro-Oeste.
“Nós prevemos a localização geoespacial da erosão do barranco com base em dados espaciais e temporais de alta resolução da detecção por satélite”, diz Jeongho Han, estudante de doutorado na ABE e principal autor do artigo.
“Usamos o modelo de máxima entropia, ou MaxEnt, para prever áreas com alta probabilidade de erosão de voçorocas. Normalmente, os pesquisadores se concentram em variáveis estáticas como solo, elevação e declive, mas adicionamos variáveis temporais como precipitação e vegetação porque a erosão é altamente afetados pelo crescimento da cultura, temperatura e intensidade das chuvas”, diz Han.
“Por exemplo, Illinois tem um padrão de chuva bimodal, com chuvas mais pesadas durante a primavera e o outono. Precisamos considerar a variabilidade temporal desses fatores.”
A adição de variáveis dinâmicas ajudou os pesquisadores a criar uma estrutura de modelagem que representa com mais precisão a complexidade dos fatores que afetam a erosão.
Para confirmar seus resultados de modelagem com localizações reais de ravinas, Han e Guzman analisaram dados LiDAR do Illinois Geospatial Data Clearinghouse mapeados em resolução espacial de 2 metros, que fornece detecção de luz de superfície aérea para todo Illinois. Ao comparar imagens de dois anos diferentes, eles puderam identificar mudanças na elevação da superfície que podem indicar a formação de ravinas. Esses locais identificados foram então filtrados e processados para remover a intervenção humana direta, como mineração, construção e outras atividades, bem como para estreitar a inferência do barranco para a precisão do LiDAR.
No geral, os pesquisadores descobriram que 7,4% das terras agrícolas na área de estudo tinham um risco elevado de desenvolver erosão de ravinas.
Entre todos os fatores considerados, a declividade, o uso do solo, a precipitação máxima diária sazonal e a matéria orgânica indicaram a maior contribuição na previsão da presença de voçorocas. Os pesquisadores também descobriram que as mudanças espaço-temporais na cobertura da terra e na precipitação foram cruciais para prever a formação de voçorocas em áreas agrícolas.
Sua abordagem pode ser aplicada em áreas agrícolas na região Centro-Oeste dos EUA que compartilham manejo de terras e variáveis ambientais semelhantes.
“A ideia principal é que, se soubermos onde é mais provável que as ravinas se desenvolvam, podemos começar a implementar práticas de manejo da terra”, diz Guzman. “Muitas ferramentas e programas estão disponíveis para gerenciamento de erosão e nutrientes. O desafio é como otimizar esses esforços de forma mais eficaz. Proprietários de terras, comunidades, formuladores de políticas e agências de conservação podem usar nossas ferramentas para direcionar programas e processos direcionando recursos para onde são mais necessários. “
.
