Desempenho de modelos de predição da erosão em entressulcos

Abstract

O uso de modelos matemáticos são uma ferramenta importante para o entendimento e descrição da erosão em entressulcos do solo, bem como uma alternativa que auxilia no planejamento de práticas agrícolas conservacionista para uso e ocupação do solo. Modelos propostos na literatura para prever a erosão em entressulcos (Di) necessitam da avaliação de desempenho deles para estimar a Di do solo. Isto constitui-se num elemento chave para o uso e a validação de modelos. Logo, o objetivo principal deste trabalho foi o de avaliar o desempenho de dois modelos em estimar Di. O estudo foi realizado na área da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho no município de Jaboticabal no Estado de São Paulo. Um completo experimento fatorial com chuva simulada foi conduzido em três solos (LV1 - Latossolo Vermelho distrófico; LV2 - Latossolo Vermelho distrófico; LV3 - Latossolo Vermelho eutroférrico), quatro intensidades de chuva, quatro declives e com três repetições. Entre esses fatores, a taxa de descarga apresentou a maior correlação com a erosão em entressulcos (r = 0,738, p<0,01), indicando que o volume de água escoando pela superfície é um dos principais determinantes da erosão. Além disso, observou-se que a inclinação do terreno, quando ajustada a funções curvilíneas convexas, descreve de forma precisa o impacto das declividades mais acentuadas nas taxas de erosão entressulcos. Esses resultados sugerem que a gestão da erosão deve focar tanto no controle da enxurrada quanto na modificação da inclinação do terreno para mitigar os efeitos erosivos. A interação dos fatores de erosão permitiu formular e avaliar o desempenho de duas Equações Di = Ki I q1/2 S2/3 e Di = Ki I R Sf, as quais apresentam um termo linear de intensidade (I q1/2 S2/3; I R Sf) que descreve a frequência do impacto das gotas da chuva. A validação dos modelos foi realizada utilizando várias métricas, incluindo o erro máximo (ME), erro médio quadrático relativo (RMSE) e eficiência do modelo (EF). Os resultados indicaram que o modelo representado pela Eq.33 apresentou o melhor desempenho para estimar a taxa de erosão em entressulcos nos três tipos de latossolos estudados. No entanto, foi observada uma tendência do modelo em subestimar a erosão, o que pode ser atribuído à complexidade das interações entre os fatores erosivos e às variações intrínsecas das propriedades do solo.

The use of mathematical models is essential for understanding and describing soil erosion in interrill areas, as well as for planning conservation agricultural practices for land use. Models proposed in the literature to predict interrill erosion (Di) require performance evaluation for effective estimation. This study aimed to assess the performance of two models in estimating Di. Conducted at São Paulo State University in Jaboticabal, São Paulo, a factorial experiment with simulated rainfall was carried out across three soil types (LV1 - dystrophic Red Latosol; LV2 - dystrophic Red Latosol; LV3 - eutrophic Red Latosol), four rainfall intensities, four slopes, and three replications. Among these factors, discharge rate showed the highest correlation with interrill erosion (r = 0.738, p<0.01), indicating that surface runoff is a key determinant of erosion. Additionally, terrain slope, when adjusted to convex curvilinear functions, accurately described the impact of steeper gradients on erosion rates. These results suggest that erosion management should focus on controlling runoff and modifying slope to mitigate erosive effects. The interaction of erosion factors enabled the formulation and evaluation of two equations, Di = Ki I q1/2 S2/3 and Di = Ki I R Sf, both featuring a linear intensity term (I q1/2 S2/3; I R Sf) to describe raindrop impact frequency. Model validation employed various metrics, including maximum error (ME), relative mean square error (RMSE), and model efficiency (EF). Results indicated that the model represented by Eq.33 performed best in estimating interrill erosion rates across the three Latosol types studied. However, a tendency to underestimate erosion was noted, likely due to the complexity of interactions among erosive factors and intrinsic variations in soil properties.