Rainfall erosivity and erosivity density through rainfall synthetic series for São Paulo State, Brazil: Assessment, regionalization and modeling

Teixeira, David Bruno de Sousa; Cecílio, Roberto Avelino; Oliveira, João Almir; Almeida, Laura Thebit de; Pires, Gabrielle Ferreira

doi:10.1016/j.iswcr.2021.10.002

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“…Agríc. Ambiental, v.26, n.12, p.907-914, 2022. erosivity was concentrated between December and March; the highest values of erosivity due to rainfall are correlated with regions of greater agricultural activity (Teixeira et al, 2021). This is concerning, given that this period follows the harvest of winter crops and precedes the planting of summer crops leaves the soil unprotected and susceptible to erosion.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Estimating soil loss by laminar erosion using precision agriculture computational tools

Krug

Gomes

Souza

et al. 2022

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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The study aimed to identify and evaluate the spatial variability in laminar erosion in areas using precision agriculture tools. Soil data from three properties in the western region of Paraná state, Brazil, were used: one in the municipality of Céu Azul (area A) and two in Serranópolis do Iguaçu (areas B and C). To identify discrepant data (outliers), analysis of the dispersion of quartiles was performed using a box-plot graph. Data normality was verified using the Kolmogorov-Smirnov test. A spatial analysis was performed using AgDataBox-Map software. The parameters of the universal soil loss equation were estimated and used with map algebra to produce a model to identify areas susceptible to erosion. Area A (soil loss estimate = 0-200 t ha-1 per year) presented greater susceptibility to erosion than areas B and C (soil loss estimate = 0-150 t ha-1 per year); however, all areas had a low susceptibility to erosion.

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Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Estimating soil loss by laminar erosion using precision agriculture computational tools

Krug

Gomes

Souza

et al. 2022

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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“…To create the R-factor image, the point shapefile generated by Teixeira et al [10] was used. This data were interpolated, generating the R-factor image.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

“…We used the downscaling approach proposed by Malone [5] in the database to refer to the R-factor prepared by Teixeira et al [10] in the Atibaia watershed [11], State of São Paulo, Brazil (Figure 1). We used the downscaling approach proposed by Malone [5] in the database to to the R-factor prepared by Teixeira et al [10] in the Atibaia watershed [11], State Paulo, Brazil (Figure 1).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Downscaling the Resolution of the Rainfall Erosivity Factor in Soil Erosion Calculations in Watersheds in Atlantic Forest Biome, Brazil

Folharini,

de Avila

2023

Ecrs 2023

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“…O IPD, por sua vez, estima os valores com base na ponderação de pesos a cada um dos postos pluviométricos mais próximos, isto é, função da inversão da potência da distância (ESRI, 2021), conforme descrito na Equação 3. Conforme descrito na introdução, a escolha do método IPD se deve ao fato do interpolador apresentar desempenho satisfatório para a obtenção de estimativas anuais do índice de erosividade (LI; HEAP, 2008;ELBASTI et al, 2013;OLIVEIRA et al, 2015;TEIXEIRA et al, 2021). Para representar espacialmente a erosividade anual, considerou-se dois métodos de classificação: intervalo natural (natural breaks) e as classes propostas por Carvalho (2008) adaptadas de Foster et al (1981).…”

Section: íNdice De Erosividade (Ei30) E Coeficiente De Chuvas (R)unclassified

Erosividade da Chuva no Município de São Pedro - SP: Análise entre 1960-2020

Neves

Lollo

2022

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No município de São Pedro - SP, a erosão hídrica afeta tanto a área urbana como a rural e acarreta perdas ambientais, sociais e econômicas. Para compreender a dinâmica dos processos erosivos é fundamental conhecer as características do meio físico, entre elas o potencial erosivo das chuvas. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi caracterizar o potencial erosivo das chuvas no município de São Pedro, localizado na região centro-leste do estado de São Paulo, utilizando dados de chuva mensal para quatro cenários temporais: 1962, 1972, 1988, 2010 e 2020. A análise foi desenvolvida com base na precipitação média anual, Índice de Erosividade (EI30) e Coeficiente de Chuvas (R). Para representar espacialmente a erosividade foi utilizado o método de interpolação Inverso da Potência da Distância (IPD) em ambiente SIG (ArcGIS). Índices mais elevados foram observados nos anos de 1962 e 1972 e indicam que houve uma redução do potencial erosivo. Os resultados permitiram concluir que no município ocorreram chuvas com médio e alto potencial erosivo e, portanto, considerando sua ação conjunta com outros fatores ambientais e antrópicos, pode favorecer a deflagração e evolução das erosões. Além disso, esses resultados são importantes e podem auxiliar ações de manejo e conservação do solo, bem como a gestão do território, em conformidade com as características do meio físico.

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Rainfall erosivity and erosivity density through rainfall synthetic series for São Paulo State, Brazil: Assessment, regionalization and modeling

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Estimating soil loss by laminar erosion using precision agriculture computational tools

Estimating soil loss by laminar erosion using precision agriculture computational tools

Downscaling the Resolution of the Rainfall Erosivity Factor in Soil Erosion Calculations in Watersheds in Atlantic Forest Biome, Brazil

Erosividade da Chuva no Município de São Pedro - SP: Análise entre 1960-2020

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