Estimación de la pérdida de suelo media anual mediante el modelo R.U.S.L.E., en la cuenca del río Tingo - Cajamarca

Abstract

El presente trabajo de investigación se realizó en la Cuenca del Rio Tingo, perteneciente a la vertiente del Atlántico, ubicada en la provincia de Hualgayoc, en la Región Cajamarca; a fin de determinar la vulnerabilidad a la erosión hídrica de la cuenca. El trabajo se realizó mediante la aplicación de la Ecuación Universal de Perdida de Suelos Revisada (RUSLE, por sus siglas en inglés, Revised Universal Soil Loss Equation) y aplicando un modelo geoespacial con el empleo de las herramientas SIG (Sistema de Información Geográfica), mediante la cual se identificó las zonas vulnerables a la erosión hídrica según la clasificación de la FAO; finalmente de acuerdo a cada zona de vulnerabilidad erosiva se propuso alternativas de protección y/o conservación de suelos. El estudio se desarrolló en tres etapas, la primera etapa consistió en la recopilación de información de la zona de estudio como información temática de cobertura vegetal, suelos, precipitaciones, fisiográfica, geología y cartas nacionales, asimismo se estableció en esta etapa la ruta y puntos de muestreo de suelos. La segunda etapa consistió en el trabajo de campo, en la cual se tomaron las muestras de suelo, se identificaron in situ el tipo de cobertura vegetal, los accesos de la cuenca y las prácticas de manejo de suelo que se realizan en las parcelas de cultivo. La tercera etapa consistió en la determinación de la textura, materia orgánica y arena muy fina de las muestras de suelo tomadas; así mismo, se procesó toda la información obtenida en las dos primeras etapas, con la ayuda del SIG se realizó el procesamiento digital de imágenes satelitales y el modelamiento geoespacial de los parámetros físicos obtenidos que involucran la ecuación RUSLE. Culminado el proceso, se obtuvo un mapa temático que presenta la distribución espacial de la vulnerabilidad a la erosión hídrica, en las cuales se presenta una mayor pérdida de suelos en las zonas con alta pendiente y con escasa cobertura vegetal, estando la erosión hídrica más influenciada por la pendiente y cobertura vegetal, que por la precipitación en sí.

The present research work was carried out in the Tingo River Basin, belonging to the Atlantic slope, in the province of Hualgayoc, region of Cajamarca; in order to determine the vulnerability to water erosion of the basin. The work was accomplished by means of the Revised Universal Equation of Lost Soils and a model of geospatial information with the use of the SIG (Geographical Information System) tools, by which the vulnerable zones to water erosion were identified according to the Classification of the FAO. Finally, depending on the erosive vulnerability of each zone, alternatives for soil protection and / or conservation were proposed. The study was carried out in three stages. The first stage consisted in the collection of information from the study area i.e. information on plant cover, soils, rainfall, physiography, geology and national charts. The route and points of contact were also established at this stage. The second stage involved the fieldwork, in which soil samples were taken and the type of vegetation cover, the accesses of the basin as well as the soil management practices applied to the cultivation parcels were identified in situ. The third stage consisted of the determination of the texture, the organic matter and the sand of the soil samples taken. In addition, all the information obtained in previous stages was also processed. With the help of the GIS, the digital processing of satellite images and the geospatial modeling of the physical parameters that involve the RUSLE equation was carried out. Once the process was finished, a thematic map showing the spatial distribution of the vulnerability to water erosion was obtained. It is shown that there is a greater loss of soils in areas with a high slope and with scarce vegetation cover; it is also determined that water erosion is more influenced by the slope and vegetation cover than by precipitation itself.