Abstract
Visando a avaliar a variabilidade espacial de fatores de erosão em Latossolo Vermelho eutroférrico, foram obtidas amostras do solo em intervalos regulares de 50 m, em forma de grid, totalizando 206 pontos de amostragem. Foram coletadas amostras nas profundidades de 0,0-0,2 m para a determinação da composição granulométrica e do conteúdo de matéria orgânica. Os fatores de erosão locais, como erosividade (R), erodibilidade (K), relevo (LS), perda de solo (A), potencial natural de erosão (PNE), risco de erosão (RE) e expectativa de erosão (EE), foram avaliados. A variabilidade do solo medida pelo coeficiente de variação registrou-se média para K, alta para o RE e EE e muito alta para A, LS e PNE. As variáveis estudadas apresentaram estrutura de dependência espacial com grau moderado para as variáveis K, A, PNE e RE, e forte para o LS e EE. Mapas obtidos por krigagem foram apresentados para descrição dos padrões de distribuição dos fatores de erosão na paisagem.
Highlights
The objective of this work was to evaluate the spatial variability of soil erosion factors on a Dark Red Oxisol
Soil samples were collected in 206 points
The soil variability was moderate with K
Summary
A área de estudo localiza-se no nordeste do Estado de São Paulo, no município de Guariba - SP. A erodibilidade (fator K) foi estimada utilizando-se da equação proposta por DENARDIN (1990), a qual gerou valor médio estatisticamente semelhante ao determinado com chuva simulada no local. O fator relevo (LS) foi determinado utilizando-se de dados de comprimento de rampa e grau de declive, determinado com a equação proposta por WISCHMEIER & SMITH (1978). Posteriormente, integraram-se os resultados relativos aos dados de PNE com os de C e P atuais (valores obtidos para uso e a cobertura vegetal do solo, respectivamente), o que possibilitou estimar as perdas médias anuais de solo por erosão (A) para a cultura da cana-de-açúcar. Essa razão foi utilizada para definir as classes distintas de dependência espacial dos atributos do solo, utilizando-se da classificação de CAMBARDELLA et al (1994). Para a elaboração dos mapas de distribuição espacial das variáveis, foi utilizado o programa SURFER (1999)
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