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APLICABILIDAD DE LOS DATOS DE LLUVIA
HORARIA EN EL CÁLCULO DE LA EROSIDAD
Eva Colotti
FONDO EDITORIAL DE HUMANIDADES Y EDUCACIÓN Colección Académica. SERIE TRABAJOS DE ASCENSO
Las obras publicadas en la Colección Académica, series Trabajos de Ascenso y Licenciatura, solo han sido modificadas en su diagramación no así en su contenido, respetándose su integridad el texto que ha sido reconocido por el jurado calificador con la mención publicación.
El Editor
© Fondo Editorial de Humanidades y Educación 2004. Departamento de Publicaciones. Universidad Central de Venezuela. Ciudad Universitaria. CaracasVenezuela. Teléfonos: 605 2938. Fax: 605 2937
Trabajo grado presentado por Eva Colotti para optar a la categoría de profesor Asistente
1ª edición 2004
Diseño de colección y portada: Adrián prado
Edición al cuidado de: Grupo Imagen y punto s.a.
Autoedición Electrónica: Eneida Orsini / Maritza Marturet
100 ejemplares impresos en Venezuela. Printed in Venezuela
Universidad Central de Venezuela
Antonio Paris RECTOR Eleazar Narvaez VICERRECTOR ACADÉMICO Elizabeth Marval VICERRECTOR ADMINISTRATIVO Cecilia Garcia SECRETARIA GENERAL
Facultad de Humanidades y Educación
Benjamín Sánchez DECANO Vincenzo Piero Lo Mónaco COORDINADOR ACADÉMICO Eduardo Santoro COORDINADOR ADMINISTRATIVO Aura Marina Boadas COORDINADORA DE EXTENSION Omar Astorga COORDINADOR DE POSTGRADO Adriana Bolívar COORDINADORA DE INVESTIGACIÓN
A mis amores incondicionales: María y Celestino
AGRADECIMIENTOS
No hay investigación que pueda iniciarse y culminarse sin la ayuda de diversos profesionales, amigos e instituciones que la financien, razón por la que me complace profundamente agradecer:
Al Prof. José Manuel Guevara Díaz por su guía y sugerencias oportunas para alcanzar la finalización de esta investigación.
Al Prof. Jorge A. Rodríguez Gómez por su asesoría en el análisis e interpretación de los métodos estadísticos utilizados.
A la Prof. María Luisa Páez con quién compartí mis inquietudes por el tema y quien siempre colocó a mi disposición materiales bibliográficos de difícil acceso.
A la Prof. Luisa Fernández De Andrade por su ayuda desinteresada en la búsqueda bibliográfica y en la revisión del trabajo.
A mi estudiante y amigo José Urdaneta Fernández sin cuyo apoyo permanente en el área computacional no hubiera sido posible alcanzar la meta.
Al Ing. Abraham Salcedo, Director de Hidrología y Meteorología del MARNR, por el aporte de la información meteorológica complementaria.
A mi preparador Br. Roberto Rivera por la búsqueda de la información meteorológica complementaria.
A Jorge Torres Sira por su permanente colaboración en la ejecución de cualquier tarea, así como por su apoyo moral y sentimental.
Al Consejo de Desarrollo Científico y Humanístico por el financiamiento parcial de presente investigación, y de la escolaridad en la Maestría en Climatología.
A todas aquellas personas que habiendo colaborado no han sido mencionadas.
RESUMEN
La presente investigación surgió como parte complementaria de un proyecto mayor iniciado en 1985 titulado “Investigación de una Metodología para la Estimación de las Erosiones Actual y Potencial del Suelo en la Cuenca Media del Río Tuy”. Dentro de este proyecto, dividido en varios grupos de trabajo, la erosividad de la lluvia fue aspecto fundamental de estudio; para ello se instaló dentro de la parcela de erosión una estación pluviométrica, en cuyos pluviogramas se calculó el Indice de Erosividad de Wischmeier y Smith, por ser el mejor correlacionado con la pérdida de suelo causada por la erosión hídrica. Sin embargo, al apreciar las siguientes limitaciones: extravío o daño de las bandas pluviográficas, la complejidad del proceso de extracción de la información, la facilidad de cometer errores por parte de los analistas y lo largo de los cálculos, fue necesario probar otro tipo de dato como el horario. Esta información es procesada por la Dirección de Hidrología y Meteorología del Ministerio del Ambiente y los Recursos Naturales Renovables (DHMMARNR) y recopilada en planillas llamadas M7. Durante la ejecución del proyecto, se recopilaron bandas y datos de lluvia entre septiembre de 1985 y septiembre de 1989 en la parcela de erosión; posteriormente, se elaboraron sus respectivas planillas M7, y se seleccionaron los eventos erosivos para el período de estudio, y finalmente, se calculó el índice de erosividad, donde cada dato horario fue considerado un segmento de lluvia, todos con igual duración de 1 hora. Como intensidad máxima en 30 minutos se consideró el segmento horario con mayor cantidad de lluvia. Los modelos aplicados para la estimación de la erosividad fueron: el índice de erosividad de Wischmeier y Smith, el índice EI60, la ecuación de M.L. Páez para determinar energía cinética y las ecuaciones de M.L. Páez et al y de Guevara et al, cuya bondad de ajuste fue establecida mediante el coeficiente de determinación. En conclusión:
1. los datos horarios si se pueden aplicar siguiendo la metodología utilizada en el presente trabajo 2. el índice EI60 fue el mejor estimador de la erosividad de la lluvia 3. se llegó a las siguientes relaciones para eventos individuales, utilizando los datos horarios (N=136):
• a)lluvia = 0,567+0,977 lluviah r 2 = 94,5% • b)Ec = 0,304+1,076 Ech r 2 = 94,0% • c)I30 = 0,529+1,486 I60 r 2 = 42,6% • d)EI30 = 1,392+1,874 EI60 r 2 = 74,7%
4. se llegó a las siguientes relaciones para datos mensuales, utilizando los datos horarios:
• a)lluvia = 3,715+0,961 lluviah r 2 = 98,9% • b)EI30 = 0,952+2,112 EI60 r 2 = 89,2%
INDICE DE CONTENIDO
INTRODUCCION I. MARCO TEORICOCONCEPTUAL
A.I La degradación de los suelos y la erosión hídrica B.I La erosión hídrica, la precipitación y la erosividad
B.1 Cantidad de lluvia y duración B.2 Intensidad de la lluvia B.3 Tamaño de las gotas B.4 Velocidad de caída B.5 Energía cinética B.6 Erosividad de la lluvia
C.I Evolución de la expresión cuantitativa de la erosividad D.I Importancia geográfica y climática del estudio de la erosividad
II. LA EROSIVIDAD DE LA LLUVIA EN UNA PARCELA EXPERIMENTAL DE EROSION
A.II Características físicas de la Cuenca Media del Río Tuy y de la Parcela Experimental de Erosión B.II Medición de los datos de lluvia en la Parcela Experimental de Erosión
B.1 Naturaleza de los datos B.2 Limitaciones de la investigación
C.II Cuantificación de la erosividad C.1 Principales índices de erosividad
113 C.2 La erosividad de la lluvia por el índice EI30 de Wischmeier y Smith en la Parcela Experimental de Erosión C.3 La erosividad de la lluvia mediante datos horarios en la Parcela Experimental de Erosión
C.3.1 El índice EI60 C.3.2 La ecuación de M. L. Páez C.3.3 La ecuación de Guevara et al
III. ANALISIS DE REGRESION LINEAL (ARL) DE LOS RESULTADOS PROVENIENTES DE LA APLICACION DE LOS INDICES EI30, EI60 Y DE LAS ECUACIONES DE PAEZ Y DE GUEVARA
A.III Relación entre las características de la lluvia y la erosividad calculada por diferentes métodos mediante ARL B.III Metodología recomendada para la estimación de la erosividad de la lluvia
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFIA ANEXOS
INDICE DE CUADROS
1. Degradación del suelo por causas humanas. 19451990 2. Causas de degradación del suelo 3. Tipos de degradación del suelo inducidos por el hombre en el mundo 4. Tipos de degradación del suelo inducidos por el hombre en Sudamérica 5. Efecto de la velocidad del viento sobre la separación del suelo 6. Variación de la forma de las gotas respecto a su tamaño 7. Relación del diámetro de las gotas con la intensidad de la lluvia 8. Energía cinética de la lluvia en relación al tamaño mediano de gota
para varias intensidades 9. Relación entre el tamaño de la gota y su velocidad terminal 10. Altura de caída para alcanzar la velocidad terminal 11. Energía cinética de la lluvia y de la escorrentía 12. Efectos de la velocidad y el tamaño de las gotas de lluvia en el
salpique del suelo 13. Variación total explicada de pérdida de suelo por varios factores y
combinaciones, valoradas por medio del coeficiente de determinación 14. Ordenes de cauce de la cuenca del río Tuy y características
fisiográficas asociadas 15. Características físicas de la cuenca media del río Tuy 16. Datos de precipitación y temperatura de la estación Santa Teresa
del Tuy. Período 19541994 17. Datos de precipitación y temperatura de la estación CúaTovar.
Período 19541994 18. Tipologías climáticas de las estaciones seleccionadas de la cuenca
media del río Tuy. Período 19541994 19. Datos de precipitación mensual de la estación Mauro. Período 1985
1989 20. Precipitación promedio horaria en Mauro. Período 19851989 21. Precipitación promedio horaria por cada mes en Mauro. Período 1985
1989 22. Relaciones entre la lluvia, los demás elementos meteorológicos y los
factores climáticos 23. Variación total explicada de la pérdida de suelo (desnudo) por varios
parámetros de lluvia, valorada por el coeficiente de determinación 24. Cronología de aplicación del índice EI a7 nivel mundial
Relación del índice de erosividad KE>1 con las pérdidas de suelo 25. Correlación de los índices de erosividad EI, KE>1 y AIm con pérdidas
de suelo y escorrentía 26. Estadísticos descriptivos de los datos de la Estación Mauro. Período
19851989
27. Clases de datos en Mauro 28. Estadísticos descriptivos de los datos horarios de la Estación Mauro.
Período 19851989 29. Clases de datos horarios en Mauro 30. Estadísticos descriptivos de los datos estimados por la ecuación de M.L.
Páez en la Estación Mauro. Período 19851989 31. Clases de datos estimados por la ecuación de M.L. Páez en la Estación
Mauro. Período 19851989 32. Estadísticos descriptivos de los datos estimados por los modelos de M.L.
Páez et al y Guevara et al en la Estación Mauro 33. Clases de datos estimados por los modelos de Páez et al y Guevara et al
en la Estación Mauro. Período 19851989 34. Estadísticos descriptivos de los datos mensuales estimados por los modelos
de M.L. Páez et al y Guevara et al en la Estación Mauro 35. Clases de datos mensuales estimados por los modelos de Páez et al y
Guevara et al en la Estación Mauro. Período 19851989 36. Regresión entre las variables utilizadas para el cálculo del índice de
Wischmeier y Smith con los datos horarios 37. Regresión entre la energía cinética y la erosividad calculada por
Wischmeier y Smith con la ecuación de M.L. Páez 38. Regresión entre la energía cinética y la erosividad calculada con datos
horarios por la ecuación de M.L. Páez 39. Regresión entre las variables utilizadas para el cálculo del índice EI30
con los datos horarios y las ecuaciones de M.L. Páez et al y Guevara et al para la Estación Mauro
40. Regresión entre las variables utilizadas para el cálculo del índice EI30 a nivel mensual con los datos horarios y las ecuaciones de M.L. Páez et al y Guevara et al para la Estación Mauro
INDICE DE GRAFICOS
1. Comportamiento del tamaño de gotas 2. Precipitación media mensual en Mauro. Período 19851989 3. Distribución de la lluvia durante el día en Mauro. Período 19851989
3.1 Distribución de la lluvia horaria en un mes seco y lluvioso. Período 19851989
4. Secuencia de eventos erosivos en Mauro 5. Regresión de lluvia erosiva y lluvia horaria en la Estación Mauro 6. Regresión de ECinética y ECinética horaria en la Estación Mauro 7. Regresión de intensidad 30’ e intensidad 60’ en la Estación Mauro 8. Regresión de erosividadWS y erosividadDH en la Estación Mauro 9. Regresión de ECinéticaWS y ECinéticaPáez en la Estación Mauro
10. Regresión de erosividadWS y erosividadPáez en la Estación Mauro 11. Regresión de ECinéticaH y ECinéticaPáez en la Estación Mauro 12. Regresión de erosividadDH y erosividadPáez en la Estación Mauro 13. Regresión de erosividadWS y erosividadPáez et al en la Estación
Mauro 14. Regresión de erosividadWS y erosividadPáez et al con datos horarios 15. Regresión de erosividadWS y erosividadGuevara et al en la Estación
Mauro 16. Regresión de erosividadWS y erosividadGuevara et al con datos
horarios 17. Regresión de lluvia erosiva mensual y lluvia horaria mensual. Mauro 18. Regresión de erosividadWS mensual y erosividadDH mensual. Mauro 19. Regresión de erosividadWS mensual y su estimado mensual por Páez
20. Regresión de erosividadWS mes y su estimado por PáezD. Horarios 21. Regresión de erosividadWS mensual y su estimado por Guevara et al 22. Regresión de erosividadWS mes y su estimado por GuevaraD.Horarios
INDICE DE FIGURAS
1. Factores que intervienen en la degradación de los suelos y la productividad agrícola
2. El proceso de la erosión hídrica 3. Erosividad de la lluvia 4. Análisis sistémico de la erosión hídrica 5. Interpretación gráfica de los principios de la Geografía 6. Perfil transversal de la Cordillera de la Costa 7. Perfil longitudinal del río Tuy 8. Diseño de la parcela experimental de erosión 9. Distribución del pluviógrafo y pluviómetro en la parcela experimental
de erosión 10. Representación parcial de una banda semanal indicando lluvia en varios días en la Estación Mauro
INDICE DE MAPAS
1. Localización de la cuenca media del río Tuy a nivel nacional INDICE DE ANEXOS
1. Resumen de índices de erosividad
2. Aplicación de la metodología de Wischmeier y Smith en el cálculo de EI30
3. Aplicación de la metodología de Hudson en el cálculo de KE>25 4. Aplicación de la metodología de Lal en el cálculo de Aim
5. Estimación de la erosividad en Mauro por Wischmeier y Smith. Período 19851989
6. Modelo de Planilla M7 de Santa Teresa del Tuy
7. Modelo de Planilla M7 de Mauro
8. Aplicación de los datos horarios en el cálculo del índice EI60 9. Estimación de la erosividad en Mauro por datos horarios. Período 1985
1989 10. Tablas resumen y gráficos mensuales de la lluvia erosiva y horaria y de
EI30 y EI60 en Mauro 11. Estimación de la erosividad en Mauro por la ecuación de M.L. Páez.
Período 19851989 12. Estimación de la erosividad mensual en Mauro por la ecuación de M.L.
Páez et al. Período 19851989 13. Estimación de la erosividad mensual en Mauro por la ecuación de
Guevara et al. Período 19851989 14. Modelo de salida del programa Statgraphics
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INTRODUCCION
Desde el inicio del uso del medio físico y, en especial, del suelo como recurso
para la producción de sus alimentos, el hombre también originó su degradación y la
aceleró, debido a los tratamientos aplicados durante su explotación, generalmente
inadecuados y llegando incluso hasta perder su productividad. Ante tales acciones, así
como las limitaciones en la ampliación de la frontera agrícola, en el transcurso del
tiempo las sociedades han reaccionado creando conciencia en los agricultores,
agrónomos, edafólogos, geógrafos y demás profesionales vinculados con el uso del
suelo, impulsando numerosos estudios sobre los factores que intervienen en la
disminución de su capacidad productiva.
Entre los factores físicos que intervienen en los procesos de formación y
degradación del suelo se encuentran: el relieve, la cobertura superficial, las
características físicas, químicas y biológicas del suelo y el clima; también debemos
incluir la actividad agrícola, como factor cultural capaz de acelerar uno de los procesos
de degradación física más extendidos mundialmente y conocido como erosión.
Aunado al hombre, la lluvia como parte del clima es el agente activo de la
erosión, que de manera paulatina o brusca y dependiendo de su agresividad, de la
cobertura superficial, de la longitud y pendiente del terreno, remueve la capa superficial
del suelo empobreciéndolo y, hasta arruinándolo. Esta agresividad de las lluvias,
también llamada capacidad para producir erosión o potencial erosivo, se ha englobado
en un solo término, objeto de estudio del presente trabajo: erosividad.
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Muchas investigaciones se han realizado con la finalidad de encontrar índices
numéricos que permitan obtener una cuantificación de la erosividad relacionada con la
erosión del suelo. En la bibliografía edafológica y climática aparecen diferentes
métodos para cuantificar este factor, destacándose los de Fournier, Hudson, Lal, Onchev
y Wischmeier y Smith, este último, el más difundido y aplicado mundialmente.
Nuestra experiencia en la aplicación del índice de Wischmeier y Smith en
Venezuela y, particularmente, en la cuenca media del río Tuy, permitió detectar sus
limitaciones: cálculo largo y complejo, requiere de las bandas pluviográficas diarias
para extraer la información básica. Además, no existe un lugar donde se almacene tan
valioso material, por lo que ha sido objeto de daño y pérdida. Afortunadamente, los
datos provenientes de esas bandas son extraídos por personal calificado de la Dirección
de Hidrología y Meteorología del Ministerio del Ambiente y de los Recursos Naturales
Renovables, vale decir, datos horarios de lluvia e intensidades desde 5 minutos hasta 24
horas, y se encuentran disponibles en las planillas M7 para todas las estaciones
actualmente en funcionamiento o ya eliminadas en nuestro país.
Ante la dificultad en el uso de las bandas pluviográficas y la disponibilidad de la
información diaria, surgió la idea de utilizar estos datos horarios para estimar el índice
de erosividad de Wischmeier y Smith, dada su significativa relación con las pérdidas de
suelo producidas por la erosión hídrica o erosión causada por la lluvia. Las estimaciones
obtenidas de la aplicación de los datos horarios fueron comparadas con los valores de
erosividad calculados a partir de las bandas pluviográficas, con la finalidad de proponer
una metodología que permitiera disminuir las complejidades mencionadas en el
procedimiento original y se agilizara su determinación.
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Los datos para la realización de la investigación provinieron de un pluviógrafo
instalado especialmente para estudiar la erosividad y erosión hídrica durante cuatro años
(19851989) dentro de una parcela experimental de erosión ubicada en la Granja Mauro,
Parcelamiento Paraíso del Tuy, Municipio Independencia del Estado Miranda y,
emplazada en la cuenca media del río Tuy, perteneciente a la Provincia Fisiográfica de
la Cordillera de la Costa.
El principal objetivo alcanzado en la investigación fue constatar la aplicabilidad
de los datos horarios de lluvia en la estimación de la erosividad en dicha parcela
experimental de erosión. Aunado a éste, también se alcanzaron los siguientes objetivos
específicos:
• Integrar los conceptos de erosión hídrica, precipitación y erosividad.
• Presentar la evolución de los modelos matemáticos más utilizados en la estimación
de la erosividad.
• Analizar las variables empleadas y la estructura matemática de los índices más
destacados en el cálculo de la erosividad.
• Comparar los resultados obtenidos al emplear los datos horarios de lluvia en el
cálculo del índice EI60 y las ecuaciones de M.L. Páez et al y de Guevara et al, con los
del índice de Wischmeier y Smith, para establecer el mejor modelo de regresión con
el proceso real de la precipitación en una localidad tropical.
• Presentar una secuencia metodológica para estudiar la erosividad.
Junto con los objetivos mencionados nos planteamos como hipótesis general que
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los datos horarios de lluvia pueden emplearse en el cálculo de la erosividad para
cualquier área de Venezuela, a pesar de la pérdida de información sobre la intensidad de
la precipitación para los diferentes eventos erosivos, hecho que inicialmente
consideramos no conllevaría a estimaciones significativamente diferentes con relación
al uso de las bandas pluviográficas; además, con el uso de los datos horarios se podría
reemplazar parte de la información perdida de las bandas pluviográficas.
En el desarrollo del trabajo enfrentamos aquellas limitaciones que generalmente
se presentan en la realización de cualquier estudio climático en áreas tropicales, como la
escasez de investigaciones sobre procesos tan específicos, el difícil acceso y alto costo a
fuentes bibliográficas extranjeras y, el manejo de grandes cantidades de datos.
Las pautas metodológicas seguidas abarcaron desde la revisión bibliográfica
extranjera y nacional sobre el concepto de erosividad y su estimación, con especial
énfasis en aquellas experiencias realizadas en países tropicales; la estimación de la
erosividad mediante la aplicación de las ecuaciones de Wischmeier y Smith, de M.L.
Páez et al y de Guevara et al., hasta el establecimiento del mejor modelo de estimación
a partir de los resultados obtenidos en las diferentes ecuaciones, por lo que fue necesario
el uso de una microcomputadora para el procesamiento rápido y preciso de la
información pluviométrica.
El alcance de los objetivos mencionados se desarrolló siguiendo el índice de
contenido. En el capítulo I, se definen los términos básicos a utilizarse, así como, sus
relaciones con la Geografía y la Climatología.
En el capítulo II, se presentan las características de la localidad donde fue
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instalada la parcela experimental de erosión y, además, comprende la fase metodológica
del trabajo: se describe la forma de recolección y procesamiento de la información
meteorológica y la metodología para la estimación de la erosividad por diversos índices.
En el capítulo III, se analizan las estimaciones obtenidas por los diferentes
modelos y se propone una metodología para la estimación de la erosividad.
Finalmente, en las conclusiones y recomendaciones se evalúa la aplicabilidad de
los datos horarios y de la metodología propuesta, según los hallazgos de la
investigación.
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CAPITULO I
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I . MARCO TEORICOCONCEPTUAL
A.I LA DEGRADACION DE LOS SUELOS Y LA EROSION HIDRICA
El suelo constituye uno de los elementos primarios indispensables para la vida,
junto al agua, al aire y la energía solar, ya que sirve de sustento a la biosfera. De sus
productos los seres vivos han subsistido, pero particularmente el hombre y su necesidad
creciente de alimentos, ha iniciado el desequilibrio entre los procesos naturales de
formación y destrucción del suelo.
Desde hace aproximadamente 7.000 años 1 , cuando comenzó la agricultura y, con
ella, la transformación del medio físico donde se desarrollaban las actividades de
subsistencia, se originaron los problemas de degradación de los suelos. Para conocer la
evolución de este fenómeno citaremos a Stallings (1962) quien de manera sucinta relata
que los hombres de las primeras civilizaciones dejaron que las fuerzas de la
naturaleza destruyeran sus tierras. La causa de esta destrucción fue que ellos
pastorearon en exceso sus praderas y cortaron los árboles de las colinas; habilitaron
más tierra para el cultivo; la madera fue empleada en la construcción de ciudades; el
alimento era necesario para las poblaciones crecientes: el hombre dejó de ser un
nómada. La ciencia y el arte se desarrollaron y el hombre se hizo civilizado. Sin
embargo, él no comprendió las leyes naturales que gobiernan el viento y el agua,
leyes que le habrían ayudado a conocer el equilibrio de las fuerzas de la naturaleza.
A lo largo de la historia de la humanidad, pueden encontrarse ejemplos de los
efectos de la degradación del suelo, que van desde la desaparición de imperios
1 Momento en que surgió la agricultura como actividad sedentaria. Stallings (1962) y Hudson (1982)
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florecientes como las antiguas civilizaciones en Mesopotamia, debido a la obstrucción
de sus canales de riego y salinización del valle de los ríos Tigris y Eufrates, junto al
sobrepastoreo, hasta las drásticas hambrunas por la pérdida de la capacidad productiva
de los suelos unida a largos períodos de sequía, que en épocas recientes se han
vivenciado en Africa y Asia. Otro ejemplo de nuestro siglo lo señala Bennett (1965)
cuando menciona que aún antes de la Primera Guerra Mundial, la mayor parte de la
población ya padecía subalimentación, siendo el hambre consecuencia de la tierra
gastada e improductiva.
Pla (1988) plantea que desde un punto de vista geológico, los suelos como
sistemas naturales dinámicos sufren continuos cambios, pero éstos son lentos y no
afectan en forma significativa su productividad a la escala de tiempo de la vida humana.
Históricamente y hasta nuestros días, el aumento geométrico de la población motivó la
extensión de los cultivos mediante la ampliación de la frontera agrícola, que en el
presente se observa con mayor énfasis en los países en vías de desarrollo.
Para la FAOUNEP (1978) la degradación del suelo se refiere a la disminución
de la capacidad actual y/o potencial del suelo de producir (cuantitativamente y/o
cualitativamente) bienes o servicios. La actividad agrícola ocasiona la remoción total o
parcial de la vegetación natural y, su sustitución por plantas cultivadas, lo cual conlleva
a la aplicación de procedimientos mecánicos, físicos, químicos y biológicos, cuyas
consecuencias pueden dar origen a procesos de degradación de corta duración sujetos a
tratamiento y, por lo tanto, reversibles, o de larga duración, que son a escala humana,
irreversibles. Bennett (1965) afirma que la trágica transformación del suelo natural
radica en la falsa idea de la plenitud inacabable de la tierra y en el mito de la eternidad
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de los recursos naturales.
En nuestros días, la exigencia de producir grandes cantidades de alimentos para
cubrir las necesidades de una población que crece a un ritmo geométrico, ha convertido
a la agricultura en una actividad altamente tecnificada y dependiente del uso continuo
de las tierras, sin rotaciones, con uso intensivo de maquinaria para preparar el suelo,
fertilizantes que lo nutran, y pesticidas para eliminar las plagas. Con este manejo hemos
logrado alterar su equilibrio físico, químico y biológico, lo cual se estima en la pérdida
promedio de 5 a 7 millones de hectáreas cada año en todo el mundo. Según Pla (1988)
esta pérdida es equivalente a las nuevas tierras que se incorporan anualmente a la
producción agrícola.
Verheye (1987) citado por Pla (1988), presenta un diagrama de flujo donde
esquematiza la relación entre los factores ambientales primarios para la agricultura y los
requerimientos para el crecimiento y producción de los cultivos (Figura Nº 1) donde
interpreto que al romperse el equilibrio entre cualesquiera de los factores ambientales
primarios: climáticos, topográficos y edáficos, se desencadena el proceso de
degradación del suelo por los procesos mecánicos, físicoquímicos y biológicos. Tales
procesos han sido agrupados en tipos de degradación (Baren et al, 1987):
1. Degradación por desplazamiento: agrupa procesos de degradación en los cuales el
material del suelo es desplazado por fuerzas externas y posteriormente, depositado en
otro sitio, reduciendo su volumen. La erosión hídrica es el más importante de estos
procesos, ocasionando efectos "in situ" como: la pérdida del suelo superficial y la
deformación del terreno por cárcavas, surcos; y efectos "a distancia", como la
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colmatación de embalses y canales, e inundaciones.
2. Degradación por deterioro interno: agrupa procesos de degradación que resultan
en deterioro interno del suelo, los cuales pueden ser de naturaleza física como el
sellado, encostramiento y compactación; química como la salinización, lavado y
pérdida de nutrientes, contaminación y formación de suelos sulfatoácidos; y
biológica, donde destacan la descomposición y pérdida de materia orgánica y el
descenso de la actividad biológica.
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FIGURA Nº 1 FACTORES QUE INTERVIENEN EN LA DEGRADACION DEL SUELO Y LA PRODUCTIVIDAD AGRICOLA.
Verheye, 1987
Entre las causas más comúnmente citadas sobre el desencadenamiento de la
degradación del suelo en el trópico se encuentran:
• Utilización de sistemas de cultivo creados en latitudes templadas para suelos con
diferentes niveles de fertilidad y capacidad productiva en relación con los suelos
REQUERIMIENTOS PARA EL
CRECIMIENTO DE LOS CULTIVOS
REQUERIMIENTOS DE ENERGIA
REQUERIMIENTOS DE AGUA
REQUERIMIENTOS DE NUTRIENTES
SENSIBILIDAD A ELEMENTOS TOXICOS
REACCION Y RESISTENCIA A LAS LABORES DE CULTIVO Y TRAFICO DE MAQUINARIAS
PRODUCTIVIDAD
ESCORRENTIA Y EROSION
CAPACIDAD DE INFILTRACION Y RETENCION DE AGUA
REQUERIMIENTOS DE AIREACION Y DESARROLLO RADICULAR
PARAMETROS AMBIENTALES
FACTORES CLIMATICOS
FACTORES TOPOGRAFICOS
FACTORES EDAFICOS
Temperatura
RadiaciónInsolación
Longitud del día
Lluvia (cantidad, distribución e intensidad)
Longitud de la pendiente
Gradiente
Microrelieve
Textura
Estructura
Profundidad del suelo
Pedregosidad
Profundidad del nivel freático
Drenaje
C.I.C.
% Sat. Bases
C.O.
CaCO 3
Salinidad
Sodicidad
Contenido de metales pesados
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tropicales.
• Uso intensivo de la mecanización indiferentemente de las condiciones del relieve.
• Bajo conocimiento sobre las condiciones sociales, económicas y culturales de la
población asentada en áreas de explotación agrícola y, por consiguiente,
incompatibilidad con los planes sobre el uso de la tierra.
• La falta de conocimiento y de inversión económica en la implementación de
prácticas de conservación de suelos.
En la presente investigación se destaca la necesidad de conocer la degradación
por desplazamiento principalmente relacionada con la erosión hídrica. En términos
generales, se define erosión como el modelado de la superficie terrestre por el conjunto
de procesos naturales, los cuales producen dislocación y transporte de los materiales
orgánicos e inorgánicos que conforman la litósfera. Asociado a este proceso, la erosión
del suelo 2 se refiere a la destrucción del mismo por la acción más rápida de los
acontecimientos naturales en relación a los procesos pedogenéticos o de formación del
suelo, y desencadenada principalmente por el hombre como agente morfológico capaz
de modificar la biosfera. La eliminación de su capa superficial o parte vital, desprovista
de protección natural redunda en la merma de la agricultura, dado que es la zona
principal de cultivo. Igualmente, el hombre es capaz de transformar la atmósfera,
contaminándola y creando un meso clima de una agresividad mayor a la del clima
natural, originando en la sucesión de alteraciones un nuevo sistema: el sistema
antrópico, en el cual acelera la dinámica erosiva natural o erosión geológica, al
2 También se le denomina erosión acelerada
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implementar de manera poco planificada actividades como: sobrepastoreo, incendios y
eliminación de la cobertura natural, cultivos en pendiente con mecanización, entre otras.
La erosión geológica que se realiza con el paso de los siglos, es un proceso natural que
implica desgaste del suelo en un lugar y su reconstrucción en otro.
Bennett (1965) señala que la capa superficial, en términos generales, posee una
profundidad de 7 a 8 pulgadas (17,8 a 20,3 cm) y las fuerzas naturales necesitan, bajo
las condiciones más favorables de clima y vegetación, de 200 a 1000 años para
reconstruir 1 pulgada (25,4 mm) a partir del material del subsuelo.
La erosión puede ser causada por diferentes factores, entre los que destacan los
físicos como lluvia, viento y heladas; físicoquímicos como la saturación hídrica,
lixiviación, salinización y alcalinización; y entre los biológicos la destrucción de la
vegetación. Stallings, al igual que Bennett, considera a la erosión como el más grande
destructor del suelo, y menciona que el hombre aprendió que la erosión llegaba a ser
casi incontrolable tan pronto como la cubierta vegetal era removida por el cultivo o el
exceso de pastoreo. En el caso de la erosión del suelo por el agua o el viento, el proceso
se basa en la fuerza con que los fluidos puedan actuar sobre las partículas del suelo, la
cual a su vez dependerá de la aspereza de la superficie. En este sentido, las superficies
con vegetación y rocas se comportan como ásperas, pero los campos cultivados son
lisos y, por tanto, más fácilmente erosionables.
De los elementos del medio físico, el clima y, particularmente la lluvia, es el
agente activo en la degradación de los suelos por erosión hídrica. Así, cuando se
produce un evento de lluvia de apreciable magnitud, el impacto ejercido por las gotas
28
origina la desagregación y dislocación de los materiales orgánicos y minerales del suelo,
se rompe su equilibrio natural y se produce la pérdida de la capa superficial como
resultado de la agresividad climática y de la susceptibilidad del suelo a la erosión.
Ellison (1947) define esta desagregación y dislocación del suelo como erosión
por salpicadura, donde la fuerza directa de las gotas que caen origina una salpicadura a
modo de géiser que levanta y deja caer las partículas del suelo a nuevas posiciones.
Igualmente, cuando se alcanza la máxima infiltración del agua en el suelo, el resto de la
misma en forma de escorrentía, remueve y transporta las partículas superficiales
desagregadas hacia niveles donde la pendiente sea inferior en forma de lámina,
activándose la erosión por arrastre.
En las áreas planas, la erosión por salpicadura provoca la disgregación de los
agregados del suelo, pero con poco transporte y movimiento superficial, no existiendo
gran pérdida de suelo, mientras que en áreas con pendiente, representa uno de los
principales procesos erosivos, en el cual el material disgregado y levantado es movido
en sentido de la pendiente, siendo favorecido tal movimiento por el golpe de las gotas,
el viento y la escorrentía. Igualmente, la salpicadura disminuye la capacidad de
infiltración del agua en el suelo, por efectos del sellado superficial y, aumenta la
escorrentía superficial, ya que, los poros y aberturas naturales quedan bloqueados por
los materiales separados por el salpique de las gotas de lluvia.
La erosión por salpicadura junto con la superficial se conjugan bajo el término
erosión hídrica o erosión causada por la lluvia. Ellison (1947) detalla este proceso en
fases tales como: separación, transporte y sedimentación. La separación se produce por
29
el aflojamiento y disgregación de los agregados del suelo, en partículas de tamaños
transportables. El transporte es la fase donde partículas y agregados del suelo se mueven
en sentido de la pendiente y, en la sedimentación, los materiales del suelo transportados
son depositados en lugares con menor pendiente por una disminución de la capacidad de
transporte del flujo de agua.
A partir de numerosas mediciones en 13 tipos de tierras de cultivo,
representativas de varios millones de hectáreas de tierras cultivadas y afectadas por la
erosión, bajo operaciones de laboreo limpio, Bennett (1965) estimó una pérdida anual
media de 34 ton/ha, junto a una pérdida por escorrentía mayor al 18%. En
contraposición, donde la tierra se empleó continuamente para herbazal, la pérdida media
anual del suelo fue de 0,35 ton/ha y la pérdida de agua de 2,7%; 31 años después, esta
valoración sigue vigente.
ElSwaify y Dangler (1982) mencionan que algunos investigadores todavía
consideran el límite de erosión tolerable cercano a 12,5 ton/ha.año, propuesto por
Bennett en 1939 para superficies de suelo que se convierten en tierras cultivadas, así
como una erosión acelerada de 2,5 cm en 30 años; sin embargo, tales autores consideran
este último valor muy alto y proponen una tasa de 1 cm en un período entre 60 y 300
años. En este sentido, opinamos que la naturaleza compleja del proceso erosivo, la cual
incluye diferentes factores y condiciones de manejo asociadas a la condición climática
predominante, no puede promediarse en un valor medio mundial, sino en un valor
promedio para condiciones similares. Así, el límite de erosión tolerable para suelos de
clima tropical debería ser menor que para suelos de climas templados, debido a la
agresividad de las lluvias.
30
Siendo la erosión hídrica el principal proceso de degradación del suelo por
desplazamiento, es necesario conocer cifras de su ocurrencia a nivel mundial. Judson
(1981) estimó que los sedimentos acarreados por los ríos hasta el océano, se incrementó
de 10 billones ton/año, antes de introducir la agricultura intensiva, el pastoreo y otras
actividades, a 25 y hasta 50 billones ton/año. Dudal (1981) reportó que la tasa de
degradación de tierras agrícolas en el mundo por erosión y otros factores, está
dominando una pérdida irreversible en la producción de 6 millones de hectáreas por año
de tierra fértil. Buringh (1981) determinó que la pérdida total anual de tierras agrícolas
es de 3 millones de hectáreas debido a la erosión y 2 millones de hectáreas debido a la
desertificación. Higgins et al (1982) estimaron que la producción de cultivos en áreas
pluviales podría disminuir en 25% en los próximos 25 años. Kovda (1983) mencionó
que desde los inicios de la agricultura, la erosión del suelo ha destruido 430 millones de
hectáreas de tierra productiva en el mundo.
Kirkby y Morgan (1980) señalan que en la práctica actual de la conservación de
suelos se planifican tasas aceptables de erosión entre 0,2 y 1 mm/año, y se arguye que
esta tasa es similar a la provocada por el intemperismo químico que forma el nuevo
suelo. Sin embargo, si calculamos su equivalencia para un siglo obtendremos una
erosión de 10 cm/100 años, con la cual no dejaremos suelo superficial suficiente para el
progreso de las próximas generaciones.
En el Cuadro Nº 1 se aprecia que en el período 19451990, las actividades
humanas han alcanzado a erosionar 1964,4 millones de hectáreas en el mundo,
destacándose Asia y Africa con 747 y 494,2 millones de hectáreas, que representan el
38% y el 25,2%, respectivamente y llegando a sumar el 63,2% del total. Sin embargo,
31
cuando comparamos la superficie erosionada con la superficie total de cada continente,
observamos que Europa posee la mayor proporción (20,8%) debido a la alta cantidad de
habitantes en relación a su pequeña superficie y, por consiguiente, la necesidad de
utilizar el suelo sin descanso para la producción de alimentos, seguida por el continente
Americano (20.1%), Asia (16,8%) y Africa (16,3%), proporciones asociadas a un
inadecuado uso.
CUADRO Nº 1 SUPERFICIE EROSIONADA POR CAUSAS HUMANAS. 19451990 (MILLONES DE HECTAREAS)
Región Superficie Total Erosionada
Porcentaje Superficie Total *
Porcentaje
Mundo 1964,4 100,0 13.488,9 14,6 Europa 218,9 11,1 1.050,5 20,8 Africa 494,2 25,2 3.032,0 16,3 Asia 747,0 38,0 4.436,3 16,8 Oceanía 102,9 5,2 761,8 13,5 América Del Norte 95,5 4,9 2.424,9 6,5 América Central y México 62,8 3,2 América Del Sur 243,4 12,4 1.783,4 13,6 Instituto del Tercer Mundo, 1992 *Hammond, 1987
Asimismo, en el Cuadro Nº 2, se presentan las actividades que han contribuído
al mencionado proceso y, en orden de importancia, se encuentran el pastoreo excesivo
con 34%, la deforestación con 30% y las actividades agrícolas con 28%.
32
CUADRO Nº 2 CAUSAS DE DEGRADACION DEL SUELO (%)
Región Actividades Industriales
Actividades Agrícolas
Pastoreo Excesivo
Sobre Explotación Deforestación
Mundo 1 28 34 7 30 Europa 9 29 24 0 38 Africa 0 24 49 13 14 Asia 0 27 26 7 40 Oceanía 0 8 80 0 12 Am. Norte 0 66 30 0 4 Am. Centro 0 45 15 18 22 Am. Sur 0 26 28 5 41 Instituto del Tercer Mundo, 1992
Para complementar estos valores, en el Cuadro Nº 3 se muestran los tipos de
degradación asociados a su grado de ocurrencia en el mundo, destacando la degradación
causada por el agua, la cual se extiende en un 55,6% de tierras y principalmente está
representada por la pérdida del suelo superficial por erosión hídrica. Especial atención
hacemos a Sudamérica donde igualmente destaca el proceso antes mencionado (Cuadro
Nº 4).
33
CUADRO Nº 3 TIPOS DE DEGRADACION DEL SUELO INDUCIDO POR EL HOMBRE EN EL MUNDO (MILLONES DE HECTAREAS)
Tipos Suave Moderada Fuerte Severa Total Porcentaje Agua 343,2 526,7 217,2 6,6 1093,7 55,7 PSS 301,2 454,5 161,2 3,8 920,3 DT 42,0 72,2 56,0 2,8 173,4
Viento 268,6 253,6 24,3 1,9 548,4 27,9 PSS 230,5 213,5 9,4 0,9 454,2 DT 38,1 30,0 14,4 82,5 ID 10,1 0,5 1,0 11,6
Física 44,2 26,8 12,3 83,3 4,2 C 34,8 22,1 11,3 68,2 I 6,0 3,7 0,8 10,5 S 3,4 1,0 0,2 4,6
Química 93,0 103,3 41,9 0,8 239,1 12,2 PN 52,4 63,1 19,8 135,3 Sl 34,8 20,4 20,3 0,8 76,3 Cn 4,1 17,1 0,5 21,8 A 1,7 2,7 1,3 5,7
Total 749,0 910,4 295,7 9,3 1964,4 Porcentaje 38,1 46,3 15,1 0,5 100,0 100,0 Oldeman et al. 1990
PSS: pérdida del suelo superficial; DT: deformación del terreno; ID: invasión de dunas; C: compactación; I: inundación; S: subsidencia; PN: pérdida de nutrientes; Sl: salinización; Cn: contaminación; A: acidificación.
34
CUADRO Nº 4 TIPOS DE DEGRADACION DEL SUELO INDUCIDO POR EL HOMBRE EN SUDAMERICA (MILLONES DE HECTAREAS)
Tipos Suave Moderada Fuerte Severa Total Porcentaje Agua 45.9 65.1 12.1 123.2 50.6 PSS 34.9 51.9 8.3 95.1 DT 11.0 13.2 3.8 28.1
Viento 25.8 16.1 41.9 17.2 PSS 12.7 10.0 22.7 DT 13.1 5.3 18.4 ID 0.8 0.8
Física 6.8 0.8 0.3 7.9 3.2 C 2.9 0.8 0.3 4.0 I 3.9 3.9 S
Química 26.3 31.4 12.6 70.3 28.8 PN 24.5 31.1 12.6 68.2 S 1.8 0.3 2.1 C A
Total 104.8 113.5 25.0 243.4 100 Porcentaje 43.1 46.6 10.3 100 100
Oldeman et al. 1990
A pesar de las cifras mencionadas, según Lal (1988) la degradación del suelo es
un problema mundial con dificultad para valorar de manera confiable y precisa sus
dimensiones: extensión, magnitud y tasa, así como, sus consecuencias ambientales y
económicas, por lo que enfatiza y recomienda la estandarización de los métodos de
medición. Además, impresiona cuando afirma que la erosión del suelo está entre los
riesgos ambientales más críticos de los tiempos modernos. Al parecer la cualificación
del problema de la erosión no ha cambiado, ya que, Bennett en 1965 consideró que la
estabilidad económica se deriva de un suelo de buena calidad, cuando éste se usa
inteligentemente y se protege de la erosión, lo cual significa su usufructo dentro de
los límites de su capacidad y en concordancia con las necesidades, tal que pueda
mantenerse en productividad permanente, para lo que requiere del conocimiento de
su conservación. Para esto consideró necesario trabajar de acuerdo con la naturaleza y
35
no contra ella. También añade que la conservación de los suelos forma parte ineludible
de la defensa nacional, lo mismo que de un estándar de vida recomendable. Sin
embargo, con el conocimiento alcanzado en la conservación y uso de los recursos
naturales, principalmente por la importancia del suelo para la subsistencia del hombre y
de cualquier otra forma de vida en el planeta, no se ha logrado establecer plena
conciencia sobre su deterioro. Ya Bennett (1965) señalaba que los daños a los recursos
eran hechos sin intención, sino simplemente por falta de consideración hacia el futuro:
un evidente pecado, pues, de simple ignorancia.
El conflicto entre la conservación y el uso, se ha establecido por los intereses y
la necesidad de lucro de quienes manejan los recursos, llevando en corto o largo plazo a
su destrucción. Páez (1992) enumera entre las causas de este conflicto:
• las crisis políticas y económicas como formas transitorias de lograr una meta militar
o fortalecer el tesoro público
• los intereses individuales y sociales para obtener ganancias o provecho inmediatos
• las tecnologías mal implementadas o creadas bajo condiciones diferentes a las de los
lugares donde será aplicada
• el modo de producción capitalista
• el uso inadecuado de los recursos globales, tales como atmósfera y océanos, los
cuales hemos contaminado y alterado su equilibrio natural.
En el caso específico del suelo, los conflictos se relacionan con la selección del
uso adecuado según sus potencialidades, así como su manejo de acuerdo con sus
36
limitaciones, sin necesidad de adoptar enfoques extremos, ni utilitarista ni
proteccionista.
Por último, Bennett (1965) indica que de la forma de penetración del agua en el
suelo depende la conservación del suelo y del agua, el control de inundaciones, la
reconstitución de las reservas subterráneas y el aumento de la productividad del suelo,
lo cual es equivalente a resaltar la importancia de conocer y mejorar el problema de la
erosión hídrica, que en definitiva, es un problema de todos.
B.I LA EROSION HIDRICA, LA PRECIPITACION Y LA EROSIVIDAD
De acuerdo con lo descrito en el aparte anterior, podemos definir la erosión
hídrica como el proceso que produce la pérdida de la superficie del suelo debido al
cambio de sus características físicas, químicas y biológicas por la continuidad de las
fases de separación, transporte y sedimentación activadas por la lluvia. Tal fenómeno
puede ocurrir de manera aguda y repentina (erosión acelerada) o suave e imperceptible
(erosión geológica), involucrando factores que pueden dividirse en activos, como el
agua aportada por la precipitación y, pasivos, como el suelo, el relieve, la cubierta
vegetal, el uso, manejo y las prácticas de conservación. La intervención del hombre,
también considerada activa en los procesos naturales, específicamente en la erosión
hídrica se aprecia cuando al mantener por largo tiempo la aplicación de una misma
técnica de producción, se observa la disminución de la productividad del suelo y,
además, de sus beneficios.
Stallings (1962) afirma que no existe erosión sin la fuerza que tiene que ser
aplicada al suelo para soltar las partículas superficiales, la cual proviene de las gotas de
37
lluvia, que hacen saltar cantidades de suelo cuando golpean sobre la superficie desnuda,
lo cual no sucede cuando el suelo está cubierto por vegetación. Este comportamiento
fue demostrado por Ellison a lo largo de sus investigaciones sobre erosión por
salpicadura. Sin embargo, durante mucho tiempo se pensó que la lluvia causaba la
erosión del suelo por medio de la escorrentía superficial, enfoque pasado que
actualmente ha sido reemplazado por la influencia primaria de la salpicadura y,
posteriormente, de la escorrentía.
En este orden, puede diferenciarse el agua caída (lluvia) de aquella que fluye por
la superficie del suelo (escorrentía), que originan dos mecanismos diferentes como son
el salpique, donde los elementos de la superficie son removidos individualmente y, el
arrastre, donde la superficie es susceptible de cambiar a una masa en movimiento
(Figura Nº 2).
El mecanismo de salpique o salpicadura, está asociado al tamaño y velocidad
con que las gotas de lluvia impactan al suelo, tal que la superficie y sus agregados
puedan ser aflojados y separados en partículas de tamaño transportable. Los agregados
del suelo, en general, tienen grandes dimensiones como para ser removidos
directamente por la escorrentía, en consecuencia, las gotas de lluvia, por medio de su
energía cinética, producen sobre el agregado previamente humedecido, un efecto
mecánico en el punto de impacto, separando las partículas finas de la superficie del
agregado, cargándolas suspendidas y distribuyéndolas radialmente
38
FIGURA Nº 2 EL PROCESO DE LA EROSION HIDRICA
El mecanismo de arrastre es originado por la escorrentía, donde la fuerza del
flujo y la altura de la lámina de agua afectadas por las características del relieve,
determinan la cantidad de material a ser trasladado en el sentido de la pendiente.
Para comprender mejor la acción combinada de los dos mecanismos que
intervienen en el proceso de la erosión hídrica, citaremos a Stallings (1962) quien hace
una descripción muy sencilla: cuando las gotas golpean el suelo, forman una depresión
poco profunda y, el suelo pronto acusa un movimiento hacia abajo, luego la fuerza de
la gota cambia hacia el borde exterior, explotando. La fuerza liberada por la explosión
de la gota se extiende hacia afuera y avanza hasta alcanzar las paredes del hoyo hecho
cuando se efectuó su primer golpe sobre el suelo. Entonces se vuelve hacia arriba y
Factor activo Factores pasivos
Precipitación Suelo Relieve Vegetación
Salpique Máxima infiltración
Escorrentía
Grado y longitud de la pendiente
Arrastre
Separación Transporte
Sedimentación
Gotas de lluvia
Factores
Mecanismos
Fases
Elaboración Propia.
Leyenda
39
arroja una cantidad de lodo. Cuando las gotas de lluvia chocan contra el nivel del
suelo, este lodo es arrojado en todas direcciones, extendiéndose sobre la superficie.
Pero cuando las gotas de lluvia caen sobre superficies en pendiente, grandes
cantidades de suelo son movidas hacia abajo.
El papel del agua en el proceso de erosión hídrica puede diferenciarse en función
de su fase o estado (WMO, 1983):
1. en la fase de vapor: la alta humedad atmosférica por medio de su efecto sobre la
condensación y el rocío contribuye marcadamente a la desintegración de la roca.
2. en la fase líquida: se inicia la separación de las partículas de la superficie del suelo y
la ruptura de los agregados, luego el transporte local de pequeñas partículas y
agregados del suelo hacia los espacios porosos dentro del suelo, sellando su
superficie y, por último, el transporte en masa del material del suelo separado por
medio de la escorrentía.
3. en la fase sólida: la nieve que demora en helar el suelo provoca efectos subsecuentes
con su derretimiento y, el hielo, fragmenta la masa de los agregados del suelo,
generándose movimientos en masa del suelo levantado.
Debido a que la misma cantidad de lluvia puede ocasionar en diversas
circunstancias diferentes intensidades de erosión, es necesario conocer otras medidas
más específicas para describir su capacidad erosiva, entre ellas sus características de
intensidad, duración y frecuencia como proceso físico de la atmósfera, estudiado por la
Meteorología y la Climatología. En este sentido, Fournier (1960) indicó que el poder
erosivo de las lluvias resulta de la combinación de su cantidad, intensidad y frecuencia.
40
Es importante puntualizar que en el presente trabajo sólo analizaremos las variables
asociadas a la lluvia, sin incluir la influencia de la escorrentía.
B.1 CANTIDADDE LLUVIAYDURACION
La cuantía de la lluvia puede ser analizada al menos desde tres puntos de vista:
el primero, relacionado con la media anual; el segundo, con su distribución durante el
año y, el tercero, para diferenciar eventos erosivos de aquellos no erosivos.
Los valores anuales nos indican si en la localidad llueve significativamente o,
por el contrario, llueve poco; con ello podemos diferenciar lugares húmedos de lugares
secos. Hudson (1982) considera que poca precipitación anual genera poca erosión y,
viceversa; pero lluvias superiores a los 1000 mm, también sostienen vegetación densa
que protege al suelo de la erosión hasta que ésta es removida. Sin embargo, estos
valores presentan el inconveniente de ser poco representativos cuando no se relacionan
con otros elementos meteorológicos, por ejemplo la evaporación, cuando provienen de
un corto período de observación o por efecto de la alta variabilidad, además de poseer
un grado de incertidumbre introducido por los métodos de medición, los cuales restan
fiabilidad a la muestra de datos de la cual provienen.
La distribución anual de la lluvia nos proporciona información sobre su régimen,
el cual puede ser uniforme, patrón característico de los climas templados; bimodal y
unimodal, es decir, con concentración de las lluvias en dos épocas al año o mas bien en
varios meses sucesivos. Este último es muy común en climas tropicales, debido a la
combinación de factores locales con el desplazamiento del centro semipermanente de
bajas presiones denominado Convergencia Intertropical. En general, en los meses donde
41
exista mayor concentración de precipitación (estación lluviosa) habrá mayor erosión y,
en los meses donde haya menor concentración, la erosión por lluvia será poca o nula.
Así, en los suelos tropicales, la erosión aumenta por su desecación y merma de la
cubierta vegetal durante la época seca, seguida de lluvias cuantiosas, intensas y
concentradas durante la época lluviosa. Este planteamiento concuerda con el concepto
de trópico húmedo estacional de Williams (1969) como aquel que recibe cantidades de
lluvia anual entre 800 y 1500 mm, donde el 70% se concentra en la temporada lluviosa
durante 3 a 5 meses consecutivos.
En cuanto a la definición de eventos erosivos, Wischmeier y Smith (1958, 1978)
en EE.UU., consideraron 12,7 mm como valor mínimo a partir del cual una lluvia puede
ser erosiva. Hudson (1971) en Rhodesia, estableció 25 mm al igual que Lal (1976) en
Nigeria, mientras que Kowal (1970) en Samarú halló que a partir de 20 mm se iniciaba
la erosión. Deumlich y Godicke (1989) en Alemania, encontraron ocurrencia de erosión
con precipitación mayor a 7,5 mm. Diversos investigadores de Bulgaria también
propusieron valores umbrales de lluvia erosiva: 5 mm (Dolgov, 1959), 11,4 mm (Krafti
y Daskalov, 1971), 9,6 mm (Lazarova, 1980), 9,5 mm (Onchev, 1985). En China, Lu et
al (1989) determinaron un umbral de 20 mm, pero en 1992 realizaron experiencias en
suelos en pendiente encontrando como valor crítico 12,5 mm. Igualmente señalaron que
las pérdidas de suelo se duplicaron dependiendo del tipo de lluvia y de su nivel
(moderado a fuerte). En Venezuela, Páez (1980) utilizó el umbral de Wischmeier y
Smith y, Guevara et al (1987) consideraron lluvias de 10 mm como eventos erosivos.
Aún cuando los investigadores mencionados determinaron valores umbrales para
diferenciar las lluvias erosivas, no debemos olvidar que la misma cantidad de lluvia, en
42
diversas circunstancias, puede ocasionar intensidades de erosión diferentes; además, el
establecimiento de umbrales de lluvia erosiva se ha determinado por la ocurrencia de
escorrentía capaz de transportar los materiales previamente separados, condición que
depende del tipo de suelo y su capacidad de infiltración. Igualmente, existe un efecto
acumulado de aquellos eventos de lluvia no tomados en cuenta como erosivos, sea por
su poca lámina o baja intensidad, ya que predisponen el suelo a la erosión.
Rose (1960) propuso ecuaciones para calcular el desprendimiento de las
partículas del suelo por el impacto de las gotas de lluvia, de cuyos resultados concluyó
que la tasa de desprendimiento dependía más de la masa de agua caída que de su
energía cinética, pues la masa representaba la presión ejercida por la precipitación.
Wischmeier (1972) encontró en EE.UU. un patrón erosivo de muchas lluvias pequeñas
pero frecuentes, que causaron el mayor porcentaje de erosión. Hays citado por
Musgrave (1947), obtuvo alta correlación entre la erosión y la máxima cantidad de
lluvia ocurrida en 30 minutos (P30). Sin embargo, en la mayor parte de las
investigaciones sobre pérdida de suelo por erosión hídrica se ha descubierto una
correlación de poco valor entre la cantidad de lluvia y la erosión, no así entre la
escorrentía y la erosión; de allí, que los valores umbrales se calculen a partir de la
cantidad de lluvia capaz de generar escorrentía. En este sentido, Bufalo y Nahon (1992)
crearon un índice de umbral de lluvia (Pt) que indica la mínima cantidad de
precipitación con la cual ocurre escorrentía, obteniendo 12 mm, valor muy cercano al
utilizado por Wischmeier y Smith (1958).
43
B.2 INTENSIDADDE LA LLUVIA
Definida como la cantidad de agua caída en un lapso de tiempo, relaciona el
tamaño de las gotas con su velocidad de caída y, mantiene una alta correlación con la
erosión hídrica, cuando los demás factores y condiciones permanecen constantes. Los
valores de intensidad se obtienen de las bandas pluviográficas, midiendo la cantidad de
lluvia en cada segmento con igual pendiente sobre la línea ascendente de lluvia en
diferentes lapsos (5, 10, 15, 20, 30, 60 minutos y 2, 3, 6, 9, 12 y 24 horas). Esta forma
de determinación de la intensidad, además de laboriosa es poco precisa para los
intervalos más pequeños y se presta para cometer errores visuales.
La intensidad de la lluvia opera a dos niveles en relación con la erosión hídrica
(WMO, 1983):
1. Destrucción de la estructura del suelo.
2. Saturación del suelo al exceder la velocidad de infiltración de agua en el suelo.
En el primer nivel, destaca la influencia de la intensidad máxima de la lluvia,
donde la energía cinética es muy alta. Barnett (1958) consideró que lluvias intensas
contienen la mayor proporción de gotas grandes, y por ello, es la principal fuente de
energía en el proceso de erosión del suelo. En el segundo nivel, predomina la
contribución de grandes cantidades de lluvia durante largo tiempo. En este sentido, es
necesario conocer la influencia de la humedad del suelo, ya que, existe erosión tanto en
el suelo seco, cuando caen lluvias de alta intensidad y corta duración, como, en suelo
muy húmedo, cuando recibe alta frecuencia de lluvias combinadas con muy altas
intensidades. Wischmeier y Smith (1958) destacan el efecto de la humedad previa del
44
suelo en relación a su erosión, al determinar un índice denominado índice de lluvia
precedente.
Los eventos lluviosos pueden diferenciarse en 2 tipos, de acuerdo con su
intensidad: aquellas lluvias de alta intensidad y corta duración, comportamiento que
caracteriza a las lluvias tropicales y estacionales, consideradas muy erosivas; y lluvias
de baja intensidad y larga duración, propias de los climas templados. A este respecto,
Hudson (1982) establece que en los climas templados la intensidad de la lluvia es menor
de 75 mm/h, mientras que en los tropicales, varía entre 75 y 150 mm/h. Jackson y
Nieuwolt (1977) y Hudson (1982) caracterizaron las lluvias en el trópico con un patrón
estacional, concentradas en pocas tormentas fuertes, con altas intensidades y
acompañadas de vientos fuertes, en comparación con las lluvias de climas templados,
menos agresivas, con un patrón de distribución uniforme durante el año, de poca
magnitud e intensidad pero larga duración. Sin embargo, Kirkby y Morgan (1984)
indicaron que en muchas ocasiones es difícil separar los efectos de estos dos tipos de
eventos para explicar las pérdidas de suelo.
Con relación al efecto del viento sobre la erosión hídrica, Ahmad y Breckner
(1974) afirmaron que el viento es una característica importante de las lluvias tropicales
y, Free (1952) obtuvo en parcelas en pendiente expuestas directamente al viento
predominante, tres veces más pérdida de suelo que en aquellas ubicadas en la vertiente
opuesta. Lyles et al (1969) concluyeron que la lluvia acompañada de viento fue más
efectiva para romper los agregados, mencionando que más del 73% del suelo separado
ocurrió con velocidades de viento de 13,4 m/s en comparación con lluvias sin viento
(Cuadro Nº 5). Lal (1977) calificó a las lluvias tropicales como “tormentas erosivas” al
45
estar acompañadas por una gran intensidad del viento que aumenta su agresividad.
CUADRO Nº 5 EFECTO DE LA VELOCIDAD DEL VIENTO SOBRE LA SEPARACION DEL SUELO
Velocidad del Viento (m/s)
Suelo Separado (unidades arbitrarias) a diferentes Intensidades de Lluvia (mm/h)
16,0 28,4 56,1 0 56 93 97 6,7 95 98 100 13,4 97 100 100
Lyles et al, 1969.
En este sentido, Hudson (1964c) llevó a cabo un experimento en Rhodesia para
medir la inclinación y dirección de las lluvias, obteniendo los siguientes resultados:
• los ángulos raramente excedían los 45º
• para lluvias suaves (>0.25 pulg ó 6,35 mm) los valores angulares están distribuidos
en el rango 040º
• las lluvias medias (0,250,50 pulg ó 6,3512,7 mm) y fuertes (>0,5 pulg ó >12,7 mm)
están asociadas con los menores valores angulares
• su dirección no sólo está influida por la dirección de donde vienen las nubes, sino
también por los vientos locales a nivel de superficie y debajo de la tormenta, los
cuales están afectados por la topografía y la posición relativa del observador al
centro de la tormenta
En relación a los valores de intensidad erosiva, en Bulgaria diversos
investigadores obtuvieron: 0,5 mm/min ó 30 mm/h (Dolgov, 1959), 0,4 mm/min ó 24
mm/h (Todorov y Kolchkov, 1960), 0,085 mm/min ó 5,1 mm/h (Krafti y Daskalov,
1971) y 0,180 mm/min o 10,8 mm/h (Onchev y Petrov, 1974). En Alemania, Deumlich
46
y Godicke (1989) midieron pérdidas de suelo con intensidades máximas en 30 minutos
de 5 mm/h, así como, grandes pérdidas a 25 mm/h. En Checoslovaquia, Malisek (1990)
demostró que más de 20 mm/h, después de una infiltración inicial de 10 mm fue
efectiva para causar erosión. En China, Lu et al (1992) encontraron como valor crítico
de intensidad para producir erosión superficial en pendientes 4 mm/10 min.
Reyes, Bengtson y Robbins (1993) propusieron dos nuevas medidas para
estudiar la distribución de la intensidad de la lluvia: RIP (Rainfall Intensity Percentage o
Porcentaje de Intensidad de la Lluvia) y WMRIP (Weighted Mean Rainfall Intensity
Percentage o Porcentaje Promedio Ponderado de Intensidad de la Lluvia), concluyendo
que los resultados obtenidos con RIP no fueron significativamente diferentes de los
medidos con el método estándar sobre la banda pluviográfica. También clasificaron la
intensidad de la lluvia en baja, media y alta a partir de los valores de WMRIP.
B.3 TAMAÑO DE LAS GOTAS
Las primeras mediciones del tamaño de las gotas en lluvias naturales citadas por
Laws (1940) fueron realizadas por Lowe (1892) utilizando papel absorbente, Weisner
(1895) en platos con flúor, Bentley (1904) sobre placas planas de pizarra.
Posteriormente, Ellison (1944a) empleó papel absorbente espolvoreado con tinta,
aunque Hudson (1964b) y Osuji (1989) han mantenido el método de los platos con
flúor. En términos generales, los investigadores determinaron que el tamaño de las gotas
es variable y oscila en un rango de 1 a 9 mm de diámetro, este último muy inestable, ya
que, tienden a desintegrarse, dado que la tensión superficial del agua es insuficiente para
mantener intactas gotas tan grandes. Según Blanchard (1948) y la WMO (1983) en una
47
atmósfera turbulenta, el diámetro máximo no excede de 5 a 6 mm; sin embargo, cuando
el flujo del aire es suave se mantienen estables gotas con diámetros entre 7 y 8 mm.
Una gota de agua sin movimiento apreciable asume una forma esférica en el
aire, la cual se corresponde con gotas pequeñas; aquellas grandes son achatadas por un
déficit de presión atmosférica sobre su tope y lados, y un exceso de presión en el fondo
(Wischmeier y Smith, 1958). Sin embargo, las gotas pasan por diferentes formas hasta
alcanzar su velocidad terminal, momento en que tienden a mantener una forma estable.
Blanchard (1948) encontró que las gotas más pequeñas oscilaban de alargadas a esferas
achatadas en el plano vertical y, aquellas más grandes, tuvieron solamente un cambio
suave en el eje vertical, pero con mayor oscilación en el plano horizontal y, aquellas
menores de 1 mm de diámetro permanecieron esféricas (Cuadro Nº 6).
CUADRO Nº 6 VARIACION DE LA FORMA DE LAS GOTAS RESPECTO A SU TAMAÑO
Diámetro Equivalente 3 (mm)
Eje Menor (mm)
Eje Mayor (mm)
Período de Oscilación (seg 1 )
5,0 5,00 5,75 44 5,0 5,60 6,50 44 6,0 6,10 7,40 44 6,5 6,65 8,30 16 7,0 7,20 9,50 16 7,5 7,70 10,60 16 8,0 8,30 12,00 16 8,5 8,90 13,60 16 9,0 9,45 16,20 7
Blanchard (1948)
Autores como Laws y Parsons (1943), Marshall y Palmer (1948) al analizar la
distribución del tamaño de las gotas en lluvias naturales, encontraron un incremento en
su tamaño mediano con el aumento de la intensidad de la lluvia, concluyendo que éste
3 Este diámetro es medido en una esfera de volumen equivalente al de las gotas de lluvia
48
diámetro era la mejor expresión de su tamaño y lo denominaron diámetro del volumen
mediano o D50 4 , hecho demostrado por Best (1950) y Ekern (1953). Sin embargo, pa
ra lluvias tropicales Hudson (1963) indicó que tal relación se estabiliza a intensidades
de lluvia entre 80 y 100 mm/h, para luego disminuir suavemente debido a la frecuencia
de explosiones de las gotas grandes durante su caída. En el Gráfico Nº 1, se observa que
la distribución del tamaño de las gotas mantiene un comportamiento “gaussiano” y
además que a bajas intensidades habrá una mayor proporción de gotas pequeñas,
mientras que a altas intensidades las gotas grandes predominan.
GRAFICO Nº 1 COMPORTAMIENTO DEL TAMAÑO DE LAS GOTAS SEGÚN LA INTENSIDAD DE LA LLUVIA
Fuente: Hudson (1982)
4 Es el diámetro tal que el volumen aportado por las gotas con diámetros superiores a D50 es igual al volumen aportado por las menores.
49
Sin embargo, otros investigadores han determinado que el tamaño de gotas
puede seguir distribuciones diferentes a la normal, entre ellos Mueller (1966) considera
que siguen una distribución lognormal, Park et al (1983) una distribución lognormal
desviada y Marshall et al (1948) una distribución exponencial, citados por McIsaac
(1990). Estas diferencias pueden ser explicadas por la influencia de las condiciones
meteorológicas y geográficas locales, técnicas de medición o interpretación de los datos.
La relación entre D50 y la distribución del tamaño de las gotas varía para lluvias
de la misma intensidad y diferentes orígenes: frontales, convectivas y orográficas
(Cuadros Nº 7 y Nº 8)
CUADRO Nº 7 RELACION DEL DIAMETRO DE LAS GOTAS CON LA INTENSIDAD DE LA LLUVIA
Intensidad (mm/h) Diámetro (mm) <15 1,6 1,8
15 40 1,8 2,2 40 65 2,0 2,5 65 115 1,8 3,0 115 165 1,8 2,2 >165 1,0 2,0
Laws y Parsons (1943)
50
CUADRO Nº 8 RELACION DEL TAMAÑO MEDIANO DE GOTA CON EL TIPO DE LLUVIA, ENERGIA CINETICA E INTENSIDAD
Tipo de Lluvia Intensidad (cm/h)
Diámetro Mediano (mm)
Velocidad de caída (m/s)
Número de Gotas (m/s)
Energía Cinética (w/m 2 )
Llovizna 0,025 0,96 4,1 150 6,1 *10 4
Lluvia Suave 0,10 1,24 4,8 280 3,3 *10 3
Lluvia Moderada 0,38 1,60 5,7 495 1,7 *10 2
Lluvia Fuerte 1,5 2,05 6,7 495 9,4 *10 2
Lluvia Excesiva 4,1 2,40 7,3 820 8,9 *10 1
Chaparrón 10,0 2,85 7,9 1.214 9,2 *10 1
Chaparrón 10,0 4,00 8,9 440 1,1 Chaparrón 10,0 6,00 9,3 130 1,2
Lull (1959)
También, Wischmeier y Smith (1960) encontraron relación entre el tamaño de
las gotas y su velocidad terminal, la cual puede verificarse en los datos presentados en
el Cuadro Nº 9.
CUADRO Nº 9 RELACION ENTRE EL TAMAÑO DE LA GOTA Y SU VELOCIDAD TERMINAL
Tamaño de Gota (mm)
Velocidad Terminal (m/s)
Distancia para alcanzar el 95% de la Velocidad Terminal (m)
0,25 1,0 0,50 2,0 1,00 4,0 2,2 2,00 6,5 5,0 3,00 8,1 7,2 4,00 8,8 7,8 5,00 9,1 7,6 6,00 9,3 7,2
Wischmeier y Smith (1960)
Estudios realizados por Hudson (1963) en Rhodesia, para medir el tamaño de las
gotas y su distribución en lluvias tropicales de alta intensidad (hasta 9 pulg/h ó 228,6
mm/h) concluyó que con el incremento de la intensidad hay un aumento en el número
de gotas grandes y, el diámetro modal de gota también aumenta, pero al igual que en
D50, a altas intensidades esta tendencia se revierte, y el diámetro modal de gota
51
disminuye constantemente. Este nuevo diámetro se refiere al tamaño de gota que ocurre
con mayor frecuencia. Para intensidades menores de 4 pulg/h (101,6 mm/h) hay algunos
cambios en la distribución del tamaño de gota, disminuyendo el D50 por debajo del valor
máximo.
Osuji (1989) comparó tamaños de gota, su distribución y energía cinética en
lluvias simuladas y naturales ocurridas en Nigeria, concluyendo para ambas que tanto el
tamaño como su distribución fueron similares, aún cuando las gotas en lluvias naturales
se incrementaron simultáneamente con la intensidad, pero disminuyendo el D50.
Laws (1940) relacionó el tamaño de las gotas con la variación espacial de la
erosión e indicó que tal variación en diversas regiones geográficas puede deberse a la
diferencia en el tamaño predominante de gotas en esas regiones.
Analizando el mecanismo de salpique, se ha estudiado la formación de un nuevo
tamaño de gota a partir de un tamaño inicial dado. Ghadiri y Payne (1988) midieron
para gotas de lluvia de 6 mm de diámetro cayendo cerca de su velocidad terminal, 5000
gotas con diámetros entre 10 µ y más de 3 mm. También indicaron que la cantidad de
material cargado en el proceso disminuyó en presencia de escorrentía y aumentó con el
tamaño de agregados estables al agua.
B.4 VELOCIDADDE CAIDA
La velocidad de caída de las gotas de lluvia es la resultante entre la fuerza de
gravedad, la resistencia del aire y el viento y, depende de la distribución del tamaño de
las gotas. Para gotas pequeñas la resistencia del aire es mayor, dado que su superficie
52
externa es grande en relación a su masa. En general, la velocidad de las gotas no es
constante durante su caída y va en aumento hasta alcanzar su límite o velocidad
terminal, a partir de la cual se hace constante, ya que, la resistencia del aire ha igualado
a la fuerza de gravedad.
Laws (1940) utilizando lluvias simuladas midió la velocidad de las gotas para un
rango de tamaños entre 1,1 y 6,1 mm, después de caer desde alturas entre 0,5 y 20 m.,
obteniendo velocidades superiores en un 15% a las referidas por Leonard (1904) en
Alemania (comparación realizada por Laws, 1940). Tal diferencia la atribuyó a la poca
precisión de las técnicas de medición en esa época. Posteriormente, en 1941, encontró
que la altura de caída necesaria para alcanzar la velocidad terminal fue de 60 pies o
18,3m.
Laws (1941) y Gunn y Kinzer (1949) calcularon que el incremento de la
velocidad terminal con el aumento del diámetro de las gotas es de 4 a 9,2 m/s cuando el
diámetro aumenta de 1 a 6 mm (Cuadro Nº 10); además, indicaron que gotas con
diámetro menor de 0,08 mm obedecían la Ley de Stokes 5 en su velocidad de caída.
Igualmente, la deformación de las gotas grandes disminuyó su velocidad terminal, pero
la mayor parte alcanzaron el suelo al 95% de su velocidad terminal con viento en calma.
CUADRO Nº 10 ALTURA DE CAIDA PARA ALCANZAR LA VELOCIDAD TERMINAL Diámetro de la Gota (mm)
Masa de la Gota (microgramos)
Altura de Caída (m)
Velocidad Terminal Laws (m/s) Gunn (m/s)
1 524 2,2 4,03 3,24 2 4190 5,0 6,49 5,22
5 La Ley de Stokes es una relación que da la velocidad terminal de caída alcanzada por una pequeña esfera que cae libremente por gravedad en un medio viscoso. La relación entre la velocidad terminal de la esfera y la fuerza friccional proviene de la viscosidad del medio. (Huschke, 1970)
53
3 14140 7,2 8,06 6,48 4 33500 7,8 8,83 7,13 5 65500 7,6 9,09 7,31 6 102020 7,2 9,18 7,42
Gunn y Kinzer, 1949.
Ekern (1953) expresa que la velocidad de la lluvia cayendo a 20 mph excede de
10 a 100 veces la velocidad de la escorrentía superficial, confirmando lo establecido por
Ellison (1947) quien determinó que la erosión hídrica ocasionada por la lluvia es de
aproximadamente 90% en relación con la ejercida por la escorrentía del 10%, bajo
condiciones alteradas del suelo.
Hudson (1964c) indicó que en el trópico las velocidades terminales más altas
suelen ir acompañadas de viento, lo cual se relaciona con el movimiento del aire en la
base de las tormentas convectivas. Tal como las condiciones meteorológicas y
geográficas locales influyen en la distribución del tamaño de las gotas, también se
refleja en la velocidad terminal; así lo confirman Beard (1976) y Hinkle et al (1987).
B.5 ENERGIA CINETICA
La energía cinética de la lluvia es la suma de la cantidad de movimiento de las
diferentes gotas y se considera una característica compuesta, dado que es el resultado
del tamaño de las gotas (masa) y su velocidad de caída, que aumenta con la intensidad
de la lluvia. Neal y Baver (1937) citados por Barnett (1958) hallaron que el impacto de
las gotas por unidad de área era determinado por el número y tamaño de las gotas más el
aumento de su velocidad por la fuerza del viento, el cual ha sido comúnmente atribuido
54
a la energía cinética o al momento 6 o a la combinación de ambos (Free, 1960; Rose,
1960; Hudson, 1971). Sin embargo, Ellison (1944), Ekern (1953) y Ghadiri y Payne
(1977), consideraron que el estrés que ejerce el impacto de las gotas de lluvia depende
de su velocidad de caída y de su tamaño Estos autores consideran que tal dependencia
está relacionada con la conexión entre la energía cinética de la lluvia y su erosividad.
Ekern (1953) menciona que la energía cinética de la lluvia está en un rango de
1.000 a 100.000 veces la capacidad de trabajo del flujo de escorrentía superficial.
Igualmente, Hudson (1982) considera que la lluvia tiene 256 veces más energía cinética
que la escorrentía, cifra que podemos verificar con la información del Cuadro Nº11.
CUADRO Nº 11 ENERGÍA CINETICA DE LA LLUVIA Y DE LA ESCORRENTIA
Lluvia Escorrentía Masa Supongamos que la masa de la
lluvia que cae es R Supongamos un 25% de
escorrentía, la masa circulante es R/4
Velocidad Supongamos una velocidad límite de 8 m/s
Supongamos una velocidad del flujo superficial igual a 1 m/s
Energía cinética ½ x R x (8) 2 = 32 R ½ x R/4 x (1) 2 = R/8 LA LLUVIA TIENE 256 VECES MAS ENERGIA CINETICA QUE LA
ESCORRENTIA Hudson, 1982.
Hudson (1971) explica que su valor umbral crítico de intensidad erosiva 25
mm/h, esta relacionado con la energía cinética, la cual por debajo de este valor es baja y
las gotas no tienen la misma capacidad para erosionar; de allí, que considera a las
lluvias tropicales 90% erosivas en comparación con las templadas 25% erosivas.
6 Se entiende por momento a la presión ejercida por la lluvia sobre el suelo; presión o fuerza por unidad de área, con naturaleza de estrés mecánico (Rose, 1960)
55
La energía cinética ha sido medida por medio de la fuerza ejercida por la lluvia
sobre platillos de una balanza sensible o por registradores acústicos; sin embargo, los
valores mejor relacionados con las pérdidas de suelo, han sido aquellos determinados a
partir ecuaciones que relacionan el tamaño de las gotas y su velocidad.
Wischmeier y Smith (1958) determinaron en EE.UU. que el peso muerto del
agua que precipita durante una tormenta en 30 minutos puede exceder a 100 tonf/acre o
224 ton/ha, debido a que los billones de gotas que abarcan este volumen de agua pueden
golpear el suelo a una velocidad promedio de 20 mi/h. El valor de energía obtenido a
partir de estos datos es de 2 millones footpounds/acre aproximadamente, sin incluir el
efecto del viento. Basados en los datos publicados por Laws y Parsons (1943) y Gunn y
Kinzer (1949), Wischmeier y Smith (1958) desarrollaron una ecuación de regresión
logarítmica para obtener valores de energía cinética basados en la de intensidad de la
lluvia; esta última calculada con la información disponible en las bandas pluviográficas.
Hudson (1957) en Rhodesia comprobó que las lluvias tropicales superan en 250
veces la carga de energía de lluvias de países templados, con 1 a 2 tormentas que causan
más del 50% de la erosión anual. Kowal y Kassam (1977) en Samarú reportaron valores
altos de energía cinética e intensidad de la lluvia, atribuyendo su origen a nubes
cúmulos de gran desarrollo vertical con mayor concentración de las gotas en el espacio
y mayor ocurrencia de colisiones y fusiones.
Al igual que con la intensidad, Rogers et al (1967) determinaron que la
influencia del viento provoca un aumento de la energía cinética de la lluvia, y apuntan
que a 13 km/h la energía cinética es superior en un 30%. Daskalov (1991) en Bulgaria
56
encontró que la energía cinética se incrementó hasta un 200% por efecto de la velocidad
del viento.
Ghadiri y Payne (1988) estudiando la formación y características del mecanismo
de salpique producido por el impacto de la lluvia en el suelo, mostraron que en el
balance de momento y energía, ambas variables se relacionaron altamente con las
gotitas producto del salpique, tanto que la energía de impacto aumentó. Sin embargo,
mantenida constante no produce una erosividad constante, por ello la validez de la
energía cinética como un indicador de la erosividad es cuestionable. Igualmente,
determinaron que del 10 al 25% de la energía cinética se convierte en energía de
salpique, producida principalmente por gotas grandes.
Estudios realizados por Osuji (1989), compara la energía cinética de las lluvias
naturales y simuladas con la calculada por la ecuación de Wischmeier y Smith (1958),
indican que esta última subestima la energía cinética en el trópico, lo cual se explica por
las diferencias en el tamaño de gotas, mayor en lluvias tropicales que en las templadas.
McIsaac (1990) encontró que tales diferencias en el tamaño de las gotas se deben a
influencias geográficas y atmosféricas que inducen a una sobreestimación de la energía
cinética en latitudes medias en un rango entre el 5 y 28% y, la subestimó en latitudes
tropicales en un rango entre el 15 y 30%. Igualmente, determinó que la estimación de la
energía de la lluvia debería ser incrementada en 7% por cada 1000 metros de elevación
sobre el nivel del mar para incluir en su cantidad el efecto de la disminución de la
densidad del aire sobre la velocidad de las gotas a altas elevaciones.
57
B.6 EROSIVIDADDE LA LLUVIA
La erosividad es entendida como la acción mecánica (agresiva o destructiva) de
la lluvia sobre el suelo o la capacidad de la lluvia para producir erosión; en este sentido,
Roose (1980) y Hudson (1982) la definen como la capacidad potencial de la lluvia para
provocar la erosión y es función de sus características físicas. Resumiendo a los
diferentes autores, la erosividad 7 no es más que la fuerza o el poder que ejerce la lluvia
sobre el suelo causando su erosión y ha sido considerada como la variable climática en
las ecuaciones para determinar pérdidas de suelo.
La erosividad proporciona una explicación sobre las diferencias en la erosión en
climas templados y tropicales. En los primeros, del 95% de las lluvias sólo el 5%
pueden causar erosión, debido a la poca cantidad de lluvia, su baja intensidad y energía
cinética, en comparación, al 60% de las lluvias tropicales, donde el 40% puede causar
erosión, dada su mayor cantidad y concentración, alta intensidad y energía cinética
(Ellison, 1952 ; Hudson, 1971). Para Ekern (1953) y Ghadiri y Payne (1977) la
erosividad o potencial erosivo de una masa pluvial para una velocidad y un tiempo
dados es una función de la masa de la gota por sección transversal de la gota y del
cuadrado de la velocidad de la gota. En un sentido menos abstracto, la erosividad está
representada por la energía cinética de las gotas de lluvia, la cual destruye los agregados
de la superficie del suelo por el mecanismo de salpique (trabajo mecánico) y, por la
escorrentía, la cual moviliza las partículas separadas por el mecanismo de arrastre
(Figura Nº 3). Ellison en todos sus trabajos publicados en el año 1947, afirma que el
7 En la literatura se encuentran como sinónimos de erosividad a fuerza erosiva, poder erosivo o potencial de erosión de las lluvias.
58
impacto de las gotas de lluvia inicia el proceso de erosión por la dislocación individual
de las partículas de suelo, las cuales son subsecuentemente lavadas hacia afuera o
movidas a nuevos lugares en sentido de la pendiente por el flujo superficial; este
proceso lo resume en los siguientes pasos: ruptura de los agregados del suelo, dispersión
de las partículas en el aire, turbulencia del flujo superficial, conducción de las partículas
(Ellison, 1952).
Para conocer la erosividad de la lluvia, diversos investigadores han relacionado
características de la lluvia solas ó combinadas con las pérdidas de suelo inducidas por
ellas. En este orden de ideas, Foster (1950) indicó como características combinadas a la
intensidad máxima en 5 minutos, I5, junto con I15, pero a I30 como característica sola,
mientras que Smith et al (1945) propusieron a I30, como la característica sola más
asociada con la máxima escorrentía. Otros, descartaron la cantidad de lluvia y duración:
Laws (1941, 1943), Copley et al (1944), Pope et al (1946) citados por Barnett (1958),
estableciendo que la intensidad era la variable mejor correlacionada con las pérdidas de
suelo y la escorrentía.
59
FIGURA Nº 3 EROSIVIDAD DE LA LLUVIA
Lluvia
Duración
Cantidad
Gotas de lluvia Diámetro
Velocidad
Intensidad
Energía Cinética
Erosividad
Elaboración Propia.
Ellison (1952) en diferentes experiencias estableció una relación no lineal entre
la separación del suelo y algunas características de la lluvia. En el Cuadro N° 12 se
observa el comportamiento del suelo ante la variación del diámetro de las gotas y su
velocidad de caída, destacando que a un aumento de 1,5 veces en el tamaño de las gotas,
la separación del suelo se incrementó en 2,3 veces, a una pequeña diferencia de 1,2
pies/s de velocidad de caída.
60
CUADRO Nº 12 EFECTOS DE LA VELOCIDAD Y EL TAMAÑO DE LAS GOTAS DE LLUVIA EN EL SALPIQUE DEL SUELO Experimento Diámetro de
la gota (mm) Intensidad de la lluvia (pulg/h)
Velocidad de caída (pies/s)
Suelo salpicado (g)
1 3,5 4,8 18,0 227,0 2 3,5 4,8 14,5 68,0 3 3,5 4,8 12,0 15,3 4 5,1 4,8 19,2 526,0 5 5,1 4,8 15,0 209,0 6 5,1 4,8 12,0 28,0
Ellison, 1952.
Barnett (1958) concluyó que la intensidad máxima en 60 minutos (I60) fue el
factor que sólo estuvo más correlacionado con la erosión, a pesar de sobrestimarla.
Igualmente, midió en parcelas experimentales que el 83% de la erosión fue causada por
tormentas erosivas 8 .
Wischmeier, Smith y Uhland (1958) realizaron un análisis multivariado de la
pérdida de suelo, con 19 variables, utilizando datos derivados de 35 parcelas
experimentales en EE.UU., con variaciones en el patrón de precipitación, y dirigieron
especial énfasis a la evaluación de los efectos de variables combinadas. En el Cuadro Nº
13, se indican los valores de los coeficientes de determinación (r 2 ) entre la pérdida de
suelo y las variables indicadas en el cuadro. El coeficiente más alto es el que relaciona
conjuntamente la energía de la lluvia, el índice EI30, el índice de lluvia precedente, y la
energía total desde la última labranza, con las pérdidas de suelo. Sin embargo, si
calculamos la diferencia entre el r 2 de esta combinación de variables tan engorrosa de
determinar y el índice EI30 encontraremos un valor promedio de apenas 3,96%, lo que
8 Barnett relacionó las tormentas erosivas con tronadas (thunderstorms) que están caracterizadas por fuertes vientos, excesivas intensidades de lluvia y corta duración.
61
significa que pueden obtenerse buenas estimaciones de pérdidas utilizando solamente
este último índice.
CUADRO Nº 13 COEFICIENTES DE DETERMINACION (%) ENTRE LA PERDIDA DE SUELO CON VARIOS INDICES DE LLUVIA Y SUS COMBINACIONES
Tipo de suelo Shelby Shelby Shelby Marshall Fayette Localización Bethany, missouri Clarinda,
in. La crossse, wis.
Años de registro 10 10 10 7 6 % de pendiente 8 8 8 9 16 Nº observaciones 138 207 207 131 144
a) Cantidad de lluvia 73,0 68,3 64,6 38,7 42,2 b) Energía de la lluvia 81,7 78,2 73,9 54,9 61,6
c) Intensidad máx 15 min 43,4 40,9 25,7 50,4 65,5 d) Intensidad máx 30 min 56,2 59,8 35,1 56,0 79,9 e) a, c, y d combinadas 78,6 73,8 67,6 66,2 82,6 f) Energía x I30 (EI30) 89,2 81,7 75,6 70,7 88,0 g) Energía de la lluvia, EI30, índice de lluvia
precedente y energía total desde la última labranza
92.1 85,8 80,2 78,6 88,3
Wischmeier, Smith y Unland (1958)
De hecho, destacan estos autores que la combinación de variables EI30 fue
consistente con los principios básicos del proceso de erosión y puede ser una buena
medida del efecto combinado del:
• decrecimiento de la tasa de infiltración durante la lluvia
• incremento geométrico del efecto erosivo del flujo superficial
• la protección contra el salpique de la gota de lluvia, la cual es proporcionada por la
película de flujo de agua.
Posteriormente, en 1959 Wischmeier y Smith califican al EI30 como el mejor
indicador de la capacidad de una tormenta de erosionar el suelo, conclusión que se
62
ratifica en las investigaciones realizadas en 1972 y 1978.
Hudson (1971) sugirió que para lluvias tropicales y subtropicales el factor EI30
podría ser sustituido por la energía cinética total de la lluvia con intensidad mayor a una
pulgada por hora (25,4 mm/h). Stocking y Elwell (1973) investigaron la efectividad de
un conjunto de parámetros, como: energía total de la lluvia y momento; EI5 , EI10, EI15;
energía total y momento total para lluvias a intensidades mayores de 12, 25, 50 mm por
hora, destacando la relación significativa de EI30 con pérdidas en suelos en barbecho o
desnudos y concluyendo que EI15 fue superior para suelos recién cultivados y EI5 para
suelos con vegetación densa. Marinov (1987) también obtuvo la mejor estimación de
pérdidas utilizando el índice EI30 en suelo desnudo y con 17% de pendiente y, llegó a
proponer una ecuación para estimar la erosión hídrica a partir de la erosividad. Bufalo y
Nahon (1992) utilizaron la energía cinética como un índice de erosividad de la lluvia,
dada su alta correlación con la erosión hídrica (r = 0,92).
Hudson (1982) mostró que la energía cinética disponible en la lluvia es
aproximadamente 256 veces mayor que la disponible en la escorrentía y, de allí su
mayor erosividad; este comportamiento fue confirmado previamente por Ellison (1944)
y Stallings (1962) cuando indicaron que la separación producida por el impacto de las
gotas constituía entre el 90% y 95% de la erosión por salpicadura, mientras que con el
flujo de agua superficial (transporte y sedimentación) la pérdida era del 5% al 10%.
De Ploey (1972) señaló que las tormentas tropicales en cualquier tipo de
topografía originan el salpique y el arrastre, mientras que en latitudes medias el efecto
de las lluvias induce principalmente al salpique. Tal comportamiento en el trópico lo
63
denominó “erosión total”.
Roose (1975) comprobó en Africa Occidental que la energía cinética puede ser
sustituída por la cantidad total de lluvia, así como lo hicieron Charreau en Senegal
(1969), Galabert, Millogo y Piot en el Alto Volta (19721974), Delwaulle en Níger
(1973), Lal en Nigeria (1975) y Aalders en Benin (1976) citados por Roose (1980).
Al contrario de Ellison (1952), Sharma y Gupta (1989) encontraron una relación
lineal entre la separación del suelo y la erosividad de la lluvia, para gotas con diámetros
entre 3,6 y 5 mm y cayendo desde alturas de 0,76 a 7,6 m.
Tomando en consideración el aporte de las investigaciones antes mencionadas,
queremos resumir el efecto de la erosividad de la lluvia en la pérdida de suelo,
concordando con las ideas de Wischmeier y Smith (1978) quienes puntualizan en base a
treinta años de investigaciones en los EE.UU. que la erosión no está asociada solamente
con unas pocas tormentas o que es función de intensidades máximas. Los datos por ellos
analizados demostraron que el uso de un factor de lluvia para estimar el promedio anual
de pérdida de suelo debe incluir los efectos acumulativos de los muchos y moderados
tamaños de tormentas, así como los efectos de aquellas ocasionales y severas.
Igualmente, agregan que cuando los demás factores que intervienen en la erosión
hídrica son constantes, las diferencias en las pérdidas de suelo son directamente
proporcionales al parámetro EI, lo que es equivalente a la erosividad de la lluvia.
A pesar que en el impacto de las gotas de lluvia está la principal fuente de
erosión, cuando la pendiente aumenta, la escorrentía se convierte en el agente abrasivo y
su energía puede exceder aquella de las gotas, si el porcentaje de pendiente es mayor al
64
16% (Woodruff, 1948).
Ellison (1945) estudió el efecto combinado de la acción dispersiva de las gotas
de lluvia y el flujo superficial en el movimiento del suelo bajo una tormenta y encontró
que el flujo de la superficie a una velocidad de 20 pulg/h (50,8 cm/h) sin ninguna acción
de la lluvia desprendía considerable cantidad de suelo en pocos minutos, siendo
probablemente el resultado de la eliminación de partículas sueltas de la superficie y de
partículas que fueron puestas en suspensión por disgregación de los agregados.
Finalmente, concluyó que a medida que disminuía la profundidad del agua sobre la
superficie hubo aumento en la dispersión por el impacto de las gotas de lluvia, que
establecían contacto directo con la superficie del suelo.
Roose (1980) menciona que hallazgos en parcelas de escorrentía con lluvias
naturales o simuladas llevaron a las siguientes conclusiones:
1. La energía de las gotas de lluvia causa una capa de salpique, la cual modifica el
proceso de infiltración e incrementa la importancia de la escorrentía en el campo.
2. La intensidad de la lluvia determina, en muchos casos, la proporción de agua que no
puede infiltrarse en el suelo. Esta escorrentía fluye suavemente y aumenta su energía
si la pendiente es alta y suficientemente larga.
3. Un umbral de intensidad mínima fue fijado en el índice de erosividad desarrollado
por Hudson (1971) en 25 mm/h, como un valor de alta intensidad y una duración de
lluvia que causa saturación del suelo y la desintegración de su estructura.
También, debemos prestar atención a los diversos problemas erosivos que
pueden generarse con la escorrentía, como el sellado superficial y el encostramiento,
65
producto de la obstrucción de los poros del suelo por el material suspendido en el flujo
superficial. En este sentido Laws (1940) y Shvebs (1968) estudiaron la relación del
tamaño de gotas con la erosión y la infiltración a partir de lluvias simuladas, donde el
D50 máximo fue de 7 mm y hallaron que con el aumento del tamaño de la gota
disminuye la tasa de infiltración hasta un 70%, aumentando las pérdidas de suelo por
escurrimiento hasta el 1.200%.
C.I EVOLUCION DE LA EXPRESION CUANTITATIVA DE LA EROSIVIDAD.
La evolución de la expresión cuantitativa de la erosividad se encuentra ligada a
los diferentes métodos de medición y ecuaciones para estimar pérdidas de suelo.
Entre las primeras investigaciones sobre el problema de la erosión hídrica se
encuentran las elaboradas por el científico alemán E. Wollny, quien a partir de 1877 y
hasta 1895, condujo extensas investigaciones en pequeñas parcelas de erosión sobre el
efecto de la vegetación en la intercepción de la lluvia y el deterioro de la estructura del
suelo, así como, el efecto de las propiedades físicas de los suelos y la pendiente sobre la
escorrentía y la erosión. Tanto sus estudios como sus hallazgos fueron analizados por
investigadores de diversos países hasta mediados de los años 30.
Posteriormente, entre 1928 y 1933, dos investigadores considerados pioneros en
la conservación del suelo, H. Benett y L.A. Jones, establecieron una red de 10 parcelas
experimentales en EE.UU. para la evaluación de la escorrentía y la erosión, cuya
extensión fue de 22 m de largo y 1,83 m de ancho y la cual se ha mantenido hasta la
actualidad.
Los años 30 y comienzos de los 40 fueron relativamente los años dorados para
66
las investigaciones en conservación de suelos dado que fue reconocido el problema de
la erosión de suelos por la precipitación, se establecieron procedimientos para su estudio
y medición y, se proporcionaron fondos adecuados para realizar tales investigaciones.
Muestra de esto, son los estudios realizados por Baver, Borst y Musgrave, así como, el
primer estudio detallado de lluvias naturales por Laws en 1940 y, el primer análisis de
la acción mecánica de las gotas de lluvia sobre el suelo realizado por Ellison en 1944.
H.L. Cook fue uno de los primeros investigadores quien se basó en relaciones
matemáticas para describir la erosión del suelo, identificando más variables
involucradas en el proceso:
1. susceptibilidad del suelo: erodabilidad.
2. potencial erosivo de la lluvia y la escorrentía asociadas al grado de pendiente y
longitud de la vertiente.
3. grado de protección producido por la cobertura vegetal.
Laws (1940) buscando correlación entre las características de las gotas de lluvia
(tamaño y velocidad) con la erosión y la infiltración, desarrolló un índice de erosividad
de la lluvia y, observó relación directa entre este índice y la concentración del suelo,
vale decir, al aumentar el diámetro o la velocidad de caída de las gotas, se incrementó la
concentración del suelo en el flujo de escorrentía, y decreció la tasa de infiltración:
C E A
=
donde: C = concentración de suelo en escorrentía
E = energía de la lluvia
67
A = área
Musgrave (1947) en su ecuación incluyó el factor precipitación, así como la
influencia de la escorrentía superficial afectada por el grado y longitud de la vertiente,
características del suelo y cobertura vegetal:
A PPe L S C K = × × × × 0 35 1 35 , ,
donde: A = pérdida de suelo
PPe = lluvia
L = longitud de la pendiente
S = grado de la pendiente
C = cobertura vegetal
K = características del suelo
En la década de los 50, Van Doren y Bartelli exponen la siguiente relación:
A PPe L S C K = × × × × 0 35 1 35 , ,
donde: A = pérdida de suelo anual
T = pérdida de suelo medida
S = grado de la pendiente
L = longitud de la pendiente
P = efecto de las prácticas de manejo
K = erodabilidad del suelo
I = intensidad y frecuencia de las lluvias en 30 minutos
E = erosión previa
R = efecto de rotación
68
M = nivel de manejo
Ekern (1954) concluyó que el impacto de la gota (Ig) era proporcional a la
intensidad de la lluvia (I):
Ig I ∝ 1 5 ,
Barnett (1958) utilizó la intensidad máxima en 60 minutos para estimar las
pérdidas de suelo por erosión hídrica; posteriormente comprobó que tal función
sobrestimaba la erosión:
E X = − 3 33 0 73 , , r = 0,77
donde: E = erosión estimada en ton/acre.tormenta
X = intensidad máxima en 60 minutos en pulgadas/hora
Wischmeier (1958) encontró una manera específica de medir la energía
necesaria para realizar el trabajo erosivo (Ec) y la intensidad de la lluvia para producir
erosión (I30), creando un índice de erosividad, el cual puede ser calculado por evento de
lluvia (EI), anualmente (R) y para un período mayor a 20 años (N):
Ec I = + 0 119 0 0876 , , log
EI Ec I
R EI i
N
= ×
= = ∑
30
1
donde: Ec = energía cinética total del evento en MJ/ha.mm
I = intensidad en mm/h
I30 = intensidad máxima en 30 minutos en cm/h
69
Wischmeier y Smith (1959) luego de combinar la rotación de cultivos con las
técnicas de manejo y el factor lluvia, arrojaron como resultado la ecuación denominada
USLE (Universal Soil Loss Equation) para el cálculo de las pérdidas de suelo por
efectos de la precipitación:
A R K L S C P = × × × × ×
donde: A = pérdida de suelo por unidad de área
R = factor lluviaescorrentía para una localidad específica
K = erodabilidad del suelo para un horizonte específico del suelo
L = longitud de la pendiente, 72,6 pies
S = grado de la pendiente, 9 %
C = cobertura vegetal y su mantenimiento
P = prácticas de conservación o control erosivo
Fournier en 1956 y, luego, junto con Henin en 1959, analizaron la carga de
sedimentos suspendidos en más de 140 ríos en Europa, Asia y EE.UU. y encontraron
una alta correlación entre la erosión total anual y el coeficiente de distribución de la
precipitación (C), el cual fue desarrollado para cuencas hecho que limitó su
aplicabilidad:
C p P
= 2
donde: p = mayor lluvia mensual durante un año en mm
P = lluvia anual en mm
Debido a la falta de información detallada para calcular el valor anual del índice
70
EI, Wischmeier (1962) planteó un método aproximado para determinarlo, obteniendo
estimaciones cercanas al 90% del valor real:
EI Ptx hP x hP MAX MAX = 24 1 EI Ptx hP x hP MAX MAX = 24 1
donde: EI = índice de erosividad de la lluvia en foottons/acre.pulg/hora
Pt = precipitación media anual en pulgadas
24h PMAX = máxima precipitación en 24 horas con un intervalo de
recurrencia de 2 años, en pulgadas
1h PMAX = máxima precipitación en 1 hora con un intervalo de
recurrencia de 2 años, en pulgadas
El U.S. Weather Bureau (1963) a partir de estudios estadísticos propuso para
EE.UU. el uso del índice I6;2 o precipitación máxima en 6 horas con recurrencia de 2
años. Posteriormente, el U.S. Soil Conservation Service confirmó que el I6;2 fue
representativo del índice promedio anual de erosión (R).
Hudson (1971) a partir de sus experimentos en Rhodesia, desarrolló un índice de
erosividad KE>25 e indicó que la energía cinética acumulada en una tormenta con
intensidad mayor a 25 mm/h se correlacionó mejor con la pérdida de suelo que el índice
EI30. También puntualizó que tormentas con intensidades menores a la señalada no
fueron erosivas.
Klingebiel (1972) basado en la lluvia mensual normal (promedio de 30 años) y
el número de días con lluvia para cada mes, propuso calcular la erosividad (R) de cada
tormenta por la siguiente expresión:
( ) R PP I PP = × × 2 en foottons/acre x pulg/hora
71
donde: PP = lluvia de la tormenta en pulgadas
I = intensidad promedio de la tormenta en pulg/h
Delwaulle (1973) citado por Roose (1977) obtuvo una ecuación de regresión
para estimar la erosividad a partir de la cantidad de precipitación máxima (H) y la
intensidad máxima en 30 minutos (I30), para el Alto Volta y Níger, y en general, Africa
Occidental:
R H I = × − 0 0157 118 30 , , en tonfm.cm/ha.h
También encontró para Nigeria, una simplificación lineal de EI:
EI P xI S = 30
donde: EI = índice de erosividad en tonfm.cm /ha.h
PS = cantidad de lluvia de una tormenta en cm
I30 = intensidad máxima en treinta minutos en cm/h
Wischmeier (1974) encontró buena relación entre su índice EI y la cantidad de
lluvia (P) en 6 horas de duración ocurridas durante 2 años:
EI P = 27 38 2 17 . .
Wilkinson (1975) en Nigeria desarrolló una ecuación para el cálculo de la
energía cinética, la cual modifica a la recomendada por Wischmeier (1958), por
considerar que esta última tiende a sobrestimar la energía cinética total para tormentas
con duración mayor a 30 minutos:
Ec I P = + ( , , log ) 0 119 0 0876 30
donde: Ec = energía cinética total para un evento dado en MJ/ha
72
I30 = intensidad máxima en 30 minutos en mm/h
P = cantidad de lluvia del evento en mm
Sin embargo, su autor apunta que esta ecuación tiende a subestimar la energía
cinética total en eventos cuya duración sea menor de 30 minutos.
Foster y Meyer (1975) propusieron ecuaciones que relacionan la erosividad de la
lluvia (EI) con características de la lluvia como:
EI AI
EI A
30 30
30
0 206 3 9
9 00 97 4
= × −
= × −
, ,
, ,
donde: A = cantidad de lluvia en mm
I30 = intensidad máxima en 30 minutos en mm/h
Roose (1975) estudió para Costa de Marfil la relación entre registros de lluvia
diaria y EI y halló una relación lineal entre ambos para los meses de junio a septiembre;
para el resto del año la relación fue curvilínea de tipo logarítmica. La diferencia entre el
EI anual calculado por ambas ecuaciones y el EI anual calculado con datos detallados
fue del 5%. Posteriormente, en 1977, menciona que existe una relación entre el
promedio anual de R y el promedio anual de precipitación (P) en períodos mayores de 5
a 10 años en las localidades de Costa de Marfil, Alto Volta, Senegal, Nigeria, Chad,
Camerún y Madagascar. Sin embargo, tal relación no es aplicable en zonas montañosas,
costeras o tropicales donde exista transición entre regímenes unimodal y bimodal:
( ) [ ] R P = ± 0 5 0 05 , ,
donde: R = erosividad anual en foottons/acre x pulg/hora
73
P = precipitación anual en mm
Lal (1976) encontró bajas correlaciones entre el índice EI30 y las pérdidas de
suelo en regiones tropicales y, creó un índice de erosividad denominado AIm:
A ai m n
Im = ∑ ∑ 1 1
12
donde: a = total de lluvia de cualquier tormenta en cm
im = máxima intensidad de la tormenta en cm/h
n = es el número de días lluviosos en el mes
En Rhodesia, Stocking y Elwell (1976a) observaron una buena relación entre la
lluvia media anual y la erosividad anual:
Lluvia media anual (mm) Erosividad anual (MJ.mm/ha.h) 300400 400500 1630 500600 2000 600700 2400 700800 2800
Arnoldus (1977) desarrolló una modificación del índice de Wischmeier y Smith
en función del factor climático de Fournier:
EI pi P i
N
30
2
1
1 93
0 0302 =
= ∑ ,
,
r 2 = 0,83
donde: EI30 = erosividad media anual en tonm.cm/ha.h
N = número de meses lluviosos
pi = lluvia mensual en mm
P = lluvia anual en mm
74
Posteriormente, utilizó la siguiente relación para elaborar el mapa isoerodante de
Marruecos:
R F = 0 264 1 5 , , en tonm.cm/ha.h.año
donde: F = factor climático de Fournier
A partir de las relaciones de Arnoldus, la FAO (1977) elaboró un mapa de
erosividad del mundo, utilizando una ecuación general:
R a p P
b i
i = × +
= ∑
2
1
12
donde: pi = lluvia mensual
P = lluvia anual
a,b = coeficientes de regresión
En 1978, la FAO recomendó utilizar el índice de Fournier modificado, como una
expresión de la erosividad de la lluvia:
C p P
= ∑ 2
1
12
donde: p = precipitación mensual en mm
P = precipitación anual en mm
Foster et al (1977) determinaron un nuevo factor de erosividad para la USLE
denominado Rm:
Rm R a Vu pu ST = + × × 0 5 0 5 1 3 , , σ
donde: Rm = nuevo factor R de la USLE que cuantifica la erosividad de la
75
precipitación y de la escorrentía
RST = EI30 para una tormenta específica
Vu = volumen de escorrentía por tormenta en parcela unitaria
(volumen/unidad de superficie)
σpu = tasa pico de escorrentía por tormenta en parcela unitaria
(volumen/ tiempo/ unidad de superficie)
a = coeficiente para el factor de erosividad de la escorrentía
Ram Babu et al (1978) en India encontraron las siguientes ecuaciones de
regresión con las cuales obtuvieron el índice EI30 anual y estacional a partir de la
cantidad de lluvia anual (Pa) y de la temporada lluviosa (Pll), respectivamente:
EI a Pa EI ll Pll
30
30
79 0 363 50 0 389
= + = +
, ,
Lombardi (1979) encontró una relación potencial entre EI y la lluvia diaria:
EI Vd = 1 03 1 51 , ,
donde: EI = erosividad de la lluvia en MJ.mm/ha.h
Vd = lluvia diaria en mm
En Sudáfrica, Smithen y Schulze (1982) luego de dividir el país en regiones
climáticamente homogéneas, calcularon relaciones entre R y diversas características de
la lluvia, encontrando un índice denominado Factor Burst (BF):
BF Mi PEi
P i =
×
= ∑
1
12
donde: Mi = cantidad máxima de lluvia para el mes i en mm
76
PEi = lluvia efectiva para el mes i en mm
P = lluvia anual en mm
La lluvia efectiva constituye la suma de aquellos eventos individuales
considerados erosivos, es decir, mayores a 13 mm y 6 mm en 15 minutos.
De Castro Filho et al (1982) aplicaron la ecuación de Wilkinson en Paraná,
creando el índice EI30 modificado a las condiciones del área:
EI I P I 30 30 30 3 28 814 10 800 7 896 10 = + + × × × − , ( , , log )
donde: EI30 = índice de erosividad en tonm.mm/ha.h
I30 = intensidad máxima en 30 minutos en mm/h
P = lluvia en mm
Richardson et al (1983) evaluando la naturaleza estacional de las lluvias y el
índice EI, desarrollaron un modelo de regresión utilizando datos diarios de lluvia, cuyos
coeficientes a y B son calculados para cada estación de lluvia y localidad:
EI aP B =
Lo et al (1985) en la búsqueda de un cálculo más exacto y simplificado de I30
para la determinación de EI30, encontraron las siguientes ecuaciones:
I I 30 60 150 = × ,
I max I max 30 60 1 45112 = × , r 2 = 0,95
Igualmente, obtuvieron la relación entre el índice EI y el promedio de lluvia
anual:
EI P = + 38 46 3 48 , ,
77
donde: EI = erosividad de la lluvia en 100Nw/h
P = lluvia media anual en cm
Onchev (1985) propuso un índice universal de erosividad basado en los valores
críticos de cantidad de lluvia erosiva (≥9,5 mm) e intensidad erosiva (≥0,180 mm/min ó
10,8 mm/h) induciendo a escorrentía:
R P t
′ =
donde: R´= índice universal (UI)
P = cantidad de lluvia ≥ 9,5 mm con intensidad ≥ 0,180 mm/min
t = duración de la lluvia con intensidad ≥ 0,180 mm/min
Gilley y Finkner (1985) desarrollaron un factor de separación del suelo por
efecto del impacto de las gotas de lluvia:
( ) R I K C t = × × − 1 299 10 5 1 366 , , r 2 = 0,999
donde: RK(C) t = factor de separación por lluvia en kg.m 2 /s 2
I = intensidad de la lluvia en mm/h
Además, también lo obtuvieron por cantidad de lluvia caída (P):
( ) R P
I K C t = × 4 71 0 363 , ,
Brown y Foster (1987) desarrollaron una ecuación para estimar la energía
cinética que reemplaza a la de Wischmeier (1958), debido a que está basada en más
datos y funciona mejor a bajas intensidades:
78
( ) [ ] e i s s = + − × 0 29 1 0 72 0 05 , , exp ,
donde: es = energía cinética de cada segmento para un evento dado en
MJ/ha.mm
is = intensidad de la lluvia de cada segmento para un evento dado en
mm/h
Estos autores incluyeron el índice de erosividad EI10, donde el valor calculado
para cada tormenta tiene una frecuencia de retorno de 10 años:
EI R 10 0 6987 5 954 = , , r 2 = 0,90
Marinov (1987) propuso en Bulgaria la determinación de la pérdida de suelo (y)
a partir del índice de erosividad, R, por medio de la siguiente ecuación de regresión:
y e R = 7 5897 0 6142 , ,
Breve et al (1990) propusieron el cálculo del índice R a partir de parámetros
geográficos como la latitud y la longitud de localidades ubicadas en el Sur de Louisiana,
EE.UU.:
Ran LAT LON = − − + 288341 5415 5056
Rsg LAT LON = − − + 26936 486 473
donde: Ran = índice de erosividad anual en MJ.mm/ha.h
Rsg = índice de erosividad por evento erosivo en MJ.mm/ha.h
LAT = latitud de la localidad en grados
LON = longitud de la localidad en grados
79
Ivanov et al (1991) consideraron la erosividad como una función de la intensidad
de la lluvia y la permeabilidad del suelo, desarrollando una ecuación de energía total:
E mV
mg L = + × × 2
2 0 5 , senα
donde: m = masa de las gotas de lluvia
V = velocidad de caída de las gotas de lluvia
mg = espesor de la lámina de escorrentía
L = media ponderada de la longitud de la escorrentía
α = gradiente de la pendiente
Bufalo y Nahon (1992) desarrollaron en Francia un índice de erosividad para
predecir pérdidas de suelo:
EKE E Ii Hi K I
N
= = ∑ ( )
1
donde: EKE = energía cinética efectiva en J/m 2
EK = energía cinética de la clase i en J/m 2 .mm
Ii = intensidad de la clase i en mm/h
Hi = cantidad de lluvia de la clase i en mm
Kinnell (1994) desarrolló el índice de erosividad IxEa cuya ecuación es la
siguiente:
( ) [ ]
I E I E j
E I I
X A X A J
T
A
= ×
= × − × − ×
= ∑( )
, , exp ,
1
29 0 1 0 596 0 0404
80
donde: IX = tasa de lluvia excesiva
EA = energía cinética en J/m 2 .h
I = intensidad de la lluvia en mm/h
En Venezuela, profesores de la Facultad de Agronomía de la Universidad
Central de Venezuela, iniciaron estudios sobre la erosividad de las lluvias, llegando a
las siguientes ecuaciones de regresión:
PAEZ (1980)
e I I = + − 0 029582 0 006418 0 000025 2 , , , r 2 = 0,41
donde: e = energía cinética en MJ/ha.mm
I = intensidad de la lluvia en mm/h
PAEZ, GUARISMA y RODRIGUEZ (1981): para localidades con clima de Bosque
Seco Tropical:
EI L 30 22 72 1896 = − + , , r 2 = 0,74
donde: EI30 = erosividad de la lluvia en MJ.cm/ha.h
L = lámina erosiva de lluvia en mm
ACOSTA Y CORDERO (1982): en la cuenca alta del río Boconó
EI P P 30 2 3 931 0 0635 0 00189 = − + , , ,
donde: EI30 : erosividad de la lluvia para zonas montañosas en MJ.cm/ha.h
P: precipitación mensual en mm.
PAEZ, RODRIGUEZ y LISAZO (1983): para localidades con clima de Bosque Seco
81
Tropical
EI P 30 18 68 0 863 = − + , , r 2 = 0,81
donde: EI30 = erosividad de la lluvia en MJ.cm/ha.h
P = precipitación mensual en mm
También determinaron las ecuaciones para otras localidades del país, como
Yaritagua (Edo. Yaracuy) y Valle de la Pascua (Edo. Guárico):
EI P EI P
30
30
8 11 0 637 20 75 1 02
= − + = − +
, , , ,
FERNANDEZ (1986): para Bajo Seco, localidad montañosa del centro del país
EI P 30 61 7 6 0 = − + , ,
donde: EI30 = índice de erosividad en MJ.mm/ha.h
P = lluvia mensual en mm
GUEVARA, RODRIGUEZ, COLOTTI, y CONGOSTO (1987): en una localidad
representativa de la cuenca media del río Tuy
EI L 30 7 082 1 05 = − + , , r 2 = 0,62
donde: EI30 = índice de erosividad en MJ.cm/ha.h
L = lluvia erosiva en mm
También, determinaron una ecuación que relaciona la erosividad con la lluvia
mensual en mm:
EI P 30 6 25 0 5 = − + , , r 2 = 0,83
A lo largo de esta evolución cuantitativa de la erosividad, puede observarse que
82
la mayor proporción de los índices son fundamentalmente modificaciones o
adaptaciones geográficas del índice EI de Wischmeier y Smith (1958), con la finalidad
de obtener valores aproximados de la erosividad, utilizando datos de lluvia a una
resolución diaria, mensual y anual. Estas escalas temporales sugieren que la
información meteorológica necesaria para calcular EI, en la mayoría de las veces no es
fácil de conseguir, por lo que buscan simplificar su determinación, hecho que justifica la
presente investigación (Anexo Nº 1).
Entre los índices que no representan adaptaciones del EI, destacan los índices de
Fournier (1960), Hudson (1971), Lal (1976) y Onchev (1985); en el siguiente capítulo,
solo serán descritos con más detalle los de Hudson y Lal por su extensa aplicación y
comparación con EI a nivel mundial.
D.I IMPORTANCIA GEOGRAFICA Y CLIMATICA DEL ESTUDIO DE LA EROSIVIDAD
Desde su definición etimológica 9 y con la evolución del conocimiento, de
acuerdo con F.J. Monkhouse (1978) el concepto y el campo de estudio de la Geografía
han sufrido cambios considerables, hasta el punto que no se encontrará una definición
que satisfaga a todos. Si partimos de la definición de Geografía como el estudio de la
superficie de la tierra como morada del hombre, entonces adoptaremos la definición
ecléctica aportada por el Diccionario de Geografía Anaya (1986) “La Geografía es la
ciencia que estudia las variaciones de las distribuciones espaciales de los fenómenos de
la superficie terrestre (abióticos, bióticos y culturales), así como, las relaciones entre el
medio natural y el hombre y la individualización y análisis de las regiones de la
9 Geo: tierra y Graphia: descripción; descripción de la tierra
83
superficie terrestre”. En esta última definición destaca la influencia del hombre como
agente activo tanto para conocer y explicar los procesos naturales, como para
modificarlos en el logro de su integración y de sus necesidades. Sin embargo, para
alcanzar tal integración y convertirse en un ser sedentario, ha desarrollado mecanismos
fisiológicos de adaptación, además de utilizar ayudas externas, como: la vivienda, la
alimentación y el vestido. Así, en su conquista de la superficie terrestre ha
comprometido la estabilidad de los sistemas naturales.
Uno de los elementos del medio físico, el clima, ha condicionado y hasta
determinado la expansión de la civilización sobre la superficie terrestre y, por
consiguiente, de sus actividades. Así, desde que el hombre utilizó el recurso suelo
desconociendo las leyes de la naturaleza y sus relaciones con el clima, aceleró su
deterioro o degradación, ya que, los sistemas naturales y sus elementos mantienen
relaciones de equilibrio, donde puede ocurrir un deterioro natural que será absorbido por
cada uno.
La Nueva Geografía, adoptando una perspectiva SISTEMICA ha estudiado los
sistemas naturales y sus componentes, así como, sus intercambios o flujos de masa,
energía e información 10 , incluyendo la cuantificación de los procesos naturales o
alterados por el hombre. El suelo y el clima podemos considerarlos como componentes
de grandes sistemas naturales como la litosfera y la atmósfera y, sus relaciones de
intercambio se suceden en la llamada interfase atmósferatierra, donde se desarrollan los
seres vivos. Cuando el hombre altera tales relaciones acelera procesos naturales como la
erosión hídrica. Si la analizamos desde un enfoque sistémico, el flujo de masa está
10 También llamados canales de comunicación
84
representado por el movimiento de las partículas de suelo generadas por el mecanismo
de salpique, junto con aquellas suspendidas en la escorrentía superficial, producto del
mecanismo de arrastre. El flujo de energía, tanto potencial como cinética 11 , está
relacionado con las fuerzas que hacen funcionar al sistema y su capacidad para realizar
un trabajo, las cuales están representadas por la precipitación y la escorrentía, cuyo
efecto en conjunto se resume en la erosividad de la lluvia, asociada a la gravedad en
función de la pendiente. El flujo de información está vinculado a la circulación y/o
almacenamiento de las cantidades de masa y energía en diferentes sectores del sistema
por determinado tiempo y está representado por las partículas de suelo que son
transportadas de un lugar a otro por el flujo superficial y que quedarán sedimentadas
cuando el flujo pierda fuerza en áreas de menor pendiente (Figura Nº 4).
11 La energía potencial representa la fuerza inicial que lleva al funcionamiento del sistema y, la cinética se refiere a la energía de movimiento (Christofoletti, 1979)
85
FIGURA Nº 4 ANALISIS SISTEMICO DE LA EROSION HIDRICA
FLUJOS
Energía Materia Información
Lluvia Suelo
Acumulación
Gotas
Escorrentía
Separación
Transporte
Sedimentación
Elaboración Propia.
Cuando existen flujos de materia y de energía que inicien el funcionamiento del
sistema, igualmente existe entropia. En la erosión hídrica, al inicio de la lluvia la
entropia es mínima, dado que la energía disponible para iniciar el trabajo erosivo está
solamente en la lluvia y su erosividad, energía que es interceptada por la vegetación,
disminuyendo así sus efectos sobre el suelo. El hombre interviene en el proceso erosivo
natural al eliminar la cobertura vegetal, labrar el suelo inadecuadamente, quemar, entre
otras actividades, induce a que la energía actúe directamente sobre el suelo y lo degrade,
rompiendo el equilibrio dinámico natural. Al finalizar la lluvia y, hasta que ocurra otra,
la entropía es máxima, dado que no habrá energía disponible en el sistema para
86
continuar el proceso erosivo. Esto sugiere que la relación entre la energía y la entropía
es inversa, ya que, a mayor entropía, menor cantidad de energía disponible para realizar
el trabajo. Las diversas fases del ciclo de erosión de un río: juventud, madurez y vejez,
presentado por William Morris Davis son un buen ejemplo para explicar la presencia de
la entropía en la evolución del modelado terrestre.
En Geografía, puede lograrse el enfoque sistémico integrando sus principios,
enumerados por Daus (1978) y esquematizados en la Figura Nº 5 elaborada por
Zambrano (1981):
1. Principio de Causalidad: describir los objetos y fenómenos de la superficie terrestre
y, con ello, desentrañar los procesos que explican la presencia y caracteres de unos y
otros.
2. Principio de Extensión: localizar los objetos y fenómenos y, hasta explicar su
repartición en la superficie terrestre.
3. Principio de Correlación: indagar y esclarecer los complejos espaciales constituidos
por objetos y fenómenos en coexistencia y vinculados entre sí por las pautas de la
causalidad.
4. Principio de Comparación: comparar las analogías existentes entre los objetos y
fenómenos del campo geográfico con otras figuras del mismo rango, ocurrentes en
distintas partes de la tierra.
87
FIGURA Nº 5 INTERPRETACION GRAFICA DE LOS PRINCIPIOS DE LA GEOGRAFIA
Causalidad (Indaga procesos)
p r i n c i p i o s
Extensión
Comparación (Compara)
Presencia
Caracteres
Localización
Repartición
Analogías
Diferencias
C o r r e l a c i ó n
Conceptos Generales ó Universales
Indagar
Ordenar
Composición y Fundamentos
Síntesis Geográfica
Zambrano, A. 1981
Integrando la información aportada en los diferentes apartes del presente
capítulo, al definir y describir el proceso de la erosión causada por el agua, conocer los
elementos y mecanismos que intervienen y sus interrelaciones, destacando a la
erosividad y su cuantificación como objeto de la presente investigación, hemos aplicado
los principios de causalidad, correlación y comparación. Consideramos que el conocer
su distribución y diferencias espaciales formaría parte de otra investigación.
En cuanto a la importancia de conocer la magnitud de la erosividad de un lugar o
de un área es necesario conocer su uso presente o futuro. Desde el punto de vista
agronómico, Wischmeier y Smith (1958) consideraron la importancia de aplicación de
88
su índice de erosividad EI:
• predecir la pérdida de suelo con la menor cantidad de variables y, por consiguiente,
en menor tiempo
• clasificar las tormentas según su potencial erosivo asociado a los efectos de la
pendiente, cobertura y manejo
• planificar prácticas de conservación del suelo incluyendo la erosividad de la lluvia
• evaluar el efecto de la cobertura y manejo con relación a la severidad de las
tormentas
Estos autores a partir del conocimiento de la erosividad abordaron la globalidad
del proceso erosivo, es decir conocer sus componentes y relaciones para llegar a
entender el desequilibrio causado por el hombre y las alternativas para disminuir la
degradación del suelo.
Páez (1980) señala que conociendo la erosividad para una localidad o área
podemos:
• calcular la distribución anual de los riesgos de erosión
• diseñar prácticas de conservación
• investigar el proceso de erosión
Mientras que desde el punto de vista geográfico y climático, al estudiar la
erosividad podemos profundizar en el conocimiento de la agresividad climática al:
• explicar y diferenciar las características (energía e intensidad) y comportamiento
89
(fenómenos extraordinarios) de la precipitación en el tiempo y en cualquier parte de
la superficie terrestre donde existan registros de lluvia, especialmente en las áreas
montañosas donde el riesgo a la erosión es mayor.
• conocer los eventos extraordinarios, que son la base para evaluar los cálculos del
trabajo hidráulico de la lluvia y guiar la conservación del suelo y del agua.
• diferenciar áreas de acuerdo a su potencial erosivo, mediante su representación
cartográfica.
• planificar los usos adecuados en cualquier área dependiendo de su riesgo a la
erosión; en zonas agrícolas, las prácticas de manejo y conservación; en zonas
urbanas, la inestabilidad de las pendientes.
• analizar la avenida de sedimentos en drenajes secundarios y principales.
El fin último de la investigación es la obtención de la magnitud de la erosividad
mejor relacionada con el proceso de la erosión hídrica, EI30, pero de manera que pueda
utilizarse la información existente y disponible, para que este fenómeno climático pueda
ser considerado en la planificación física.
90
CAPITULO 2
91
I I . LA EROSIVIDAD DE LA LLUVIA EN UNA PARCELA EXPERIMENTAL DE EROSION
La descripción de las variables físicas de cualquier lugar o área nos acerca al
conocimiento de su comportamiento e interrelaciones; sin embargo, a los fines de este
estudio no daremos una caracterización extensa como aparece en Zambrano (1971) o
Guevara et al (1995), sólo ofreceremos una visión general del medio físico, la cual
servirá de apoyo al análisis posterior de su erosividad, cuyos datos provienen de una
parcela experimental de erosión, instalada en la Granja Mauro del Parcelamiento
Paraíso del Tuy, a 5 km al ENE del centro poblado de Santa Teresa del Tuy, en el
Estado Miranda. Fisiográficamente, la parcela estuvo emplazada en la sección media de
los Valles del Tuy, nombre genérico que recibe la zona al ser drenada por el río Tuy y
sus afluentes, formando parte de la Cuenca Media del mencionado río.
A.II CARACTERISTICAS FISICAS DE LA CUENCA MEDIA DEL RIO TUY Y DE LA PARCELA EXPERIMENTAL DE EROSION
Antes de describir físicamente el lugar donde se localizó la estación de
referencia, consideramos necesario mencionar brevemente la metodología utilizada para
la delimitación de la cuenca media del río Tuy, la cual fue aplicada en el proyecto
dirigido por Guevara (1995). El criterio base partió del reconocimiento cartográfico de
los órdenes de cauce que conforman la hidrografía de la cuenca del río Tuy y,
posteriormente, se estableció una clasificación en relación con su fisiografía (Cuadro Nº
14).
92
CUADRO Nº 14 ORDENES DE CAUCE DE LA CUENCA DEL RIO TUY Y CARACTERISTICAS FISIOGRAFICAS ASOCIADAS Orden Condición hidrológica Condición fisiográfica 1 Nacientes de curso corto y de régimen
intermitente Topes de las montañas con altas pendientes
2 Unión de nacientes en cursos de régimen intermitente
Areas medianamente escarpadas por acción de los cursos
3 Unión de órdenes 2 y 1 ó 2 y 2 para formar cursos de régimen permanente
Areas poco escarpadas
4 Unión de órdenes 3 y 1, 3 y 2 ó 3 y 3 para formar cursos bien desarrollados y de régimen permanente
Areas planas
Elaboración Propia.
Cada grupo de órdenes conformó un nivel de la cuenca, es decir, cuenca de
primero, segundo, tercero y cuarto orden, relacionando su comportamiento hidrológico
fisiográfico para delimitarla en sectores. El orden seleccionado para la delimitación de
la cuenca media fue el Nº 2, el cual al ser ajustado con las características del relieve,
coincidió en las áreas montañosas con la curva de 1.000 msnm. El orden Nº 1 conformó
la cuenca alta y, los órdenes Nº 3 y Nº 4 constituyeron la cuenca baja.
La cuenca media del río Tuy está ubicada al norte de Venezuela en la región
Central y, administrativamente, forma parte del Estado Miranda. Los puntos extremos
de su ubicación se localizan entre las coordenadas: 10º02´50” y 10º29´30” N y,
66º33´20” y 67º01´ W (Mapa Nº 1). Perteneciendo a la provincia fisiográfica de la
Cordillera de la Costa (Figura Nº 6), la cuenca media está emplazada entre las cadenas
del Litoral y del Interior, conformando el sector medio del valle del río Tuy entre los
centros poblados de Tácata, al oeste, y de Aragüita, al Este (Figura Nº 7); Zambrano
(1971) denomina a este sector valle del Tuy Medio. En su superficie de 724 km 2 ,
presenta diversidad de formas de relieve, como aparecen en el Cuadro Nº 15,
93
predominando un conjunto de pequeños valles transversales suavemente inclinados y
encajados entre lomas y colinas de relieve ondulado y redondeadas por la erosión, con
altitudes comprendidas entre 200 msnm y 400 msnm. Los procesos que intervinieron
durante la formación geológica de la cuenca media, la convierten en una depresión
tectónica longitudinal.
Geológicamente, se formó a fines del Eoceno (Terciario) como un pliegue
sinclinal entre la Cordillera de la Costa y la Serranía del Interior, siendo originalmente
un lago separado de la llanura de Barlovento; se observa entre las poblaciones de Tácata
y Santa Teresa del Tuy que la cuenca tiene características semiendorreicas. Los
sedimentos fluviolacustres que cubren el área son considerados una sucesión
sedimentaria perteneciente al Terciario Superior y sedimentos aluviales del Cuaternario,
que igualmente caracterizan a la unidad geológica mayor, denominada Cuenca
Sedimentaria TuyCariaco.
Los afluentes secundarios que la drenan hacia el río Tuy han depositado sus
sedimentos en las áreas de menor pendiente, por lo que sus suelos, constituidos por
sedimentos fluviolacustres, se consideran aptos para el desarrollo de actividades
agrícolas. De acuerdo con sus características hidrogeomórficas, a partir de las
estribaciones montañosas de Tácata, el río Tuy en su sector medio es considerado por
Zambrano (1971) un río de madurez media, dado que presenta un sistema de meandros.
Las subcuencas que la conforman son de gran importancia para Caracas y la región
Capital, ya que, constituyen fuentes de abastecimiento de agua, destacando los embalses
de Lagartijo y Ocumarito. El patrón de drenaje predominante es el dendrítico de
acuerdo con su característica de cuenca semiendorreica y superficie ondulada; también
94
se presenta el patrón radial en las colinas y lomas, de manera localizada.
Las características físicas descritas están íntimamente relacionadas con las
condiciones climáticas predominantes en el área, las cuales han activado procesos
morfogenéticos y pedogenéticos que han modelado su superficie desde tiempos
geológicos hasta la actualidad. La génesis y comportamiento de las diferentes variables
climáticas está determinada por su ubicación en la zona tropical, donde se reciben altas
cantidades de radiación solar que originan altas temperaturas, cuya variabilidad es
inferior a 5ºC en el régimen térmico a lo largo del año. Antes de caracterizar el
comportamiento climático de la cuenca media, fue necesario establecer la
homogeneidad climática del área, para lo cual se aplicaron diferentes procedimientos a
15 series de lluvia previamente seleccionadas: el análisis de componentes principales
(Guevara, 1987) y el análisis Cluster (Colotti, 1992). Las agrupaciones obtenidas por
ambos métodos coincidieron con la delimitación física de la cuenca media, por lo que
fue considerada un área fisiográfica y pluviométricamente homogénea. Entre las
estaciones más representativas de las condiciones climáticas del área fueron
seleccionadas las estaciones Santa Teresa del Tuy y CúaTovar, cuyos valores de
precipitación y temperatura abarcan el período 19541994.
CUADRO Nº 16 DATOS DE PRECIPITACION Y TEMPERATURA DE LA ESTACION SANTA TERESA DEL TUY (Período 19541994) Variable Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Total Temp 24.2 25.0 26.2 27.2 27.9 26.9 26.0 26.6 26.8 26.7 26.1 25.5 26.3 PP 44.0 15.8 13.1 39.6 96.6 201.2 202.9 161.4 104.0 92.9 84.3 81.7 1137.5
Datos de la Dirección de Hidrología y Meteorología del MARNR. Elaboración propia
95
CUADRO Nº 17 DATOS DE PRECIPITACION Y TEMPERATURA DE LA ESTACION CUA TOVAR (Período 19541994) Variable Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Total Temp 23.6 24.5 25.7 26.9 26.9 25.9 25.5 25.6 25.9 25.9 25.4 24.0 25.5 PP 33.8 15.6 13.6 45.2 115.6 178.1 166.0 140.3 105.1 93.8 73.9 62.9 1043.9
Datos de la Dirección de Hidrología y Meteorología del MARNR. Elaboración propia
En los Cuadros Nº 16 y Nº 17 se observa que la temperatura media para el mes
más frío oscila entre 24,2 ºC y 23,6 ºC, para el mes de enero y, en el mes más cálido,
oscila entre 27,9 ºC y 26,9ºC, para el mes de mayo, existiendo una diferencia de 3,7 ºC
y 3,3 ºC durante el año, la cual confirma la condición de isotermicidad de las áreas
tropicales. Zambrano (1971) calculó el gradiente altotérmico de los valles del Tuy
Medio en 0,75ºC/100m, valor utilizado en estudios posteriores (MARNR, 1984).
También estableció una categorización de la oscilación media diaria de acuerdo con el
tipo climático, la altitud de la estación y su temperatura media anual, clasificando las
estaciones en estudio como macroisotermales, con una oscilación diaria entre 10 y
20ºC.
La presión atmosférica presenta un comportamiento poco variable en la zona
tropical, por lo que su tendencia barométrica diaria se considera cada 24 horas. Sin
embargo, el desplazamiento de centros semipermanentes de altas y bajas presiones
durante el año, crean diversidad de condiciones en cuanto a las características de las
masas de aire, el sistema de vientos y el tipo, patrón y régimen de las precipitaciones.
A nivel mesoclimático, durante los meses de otoño e invierno en países de
latitudes medias del hemisferio norte, cuando paulatinamente el centro semipermanente
de alta presión de las Azores es empujado hacia bajas latitudes, ocurre la época de
96
sequía en nuestro país, en la cual predominan masas de aire seco, con escasa humedad y
nubosidad, vientos Alisios del NE débiles y pocas precipitaciones, tanto en frecuencia
como en magnitud. En cambio, en los meses de primavera y verano para el mismo
hemisferio, paulatinamente ingresa en dirección surnorte la Convergencia Intertropical,
acompañada de vientos fuertes con masas de aire cargadas de humedad e inestables con
nubes de gran desarrollo vertical que producen precipitaciones cuantiosas e intensas. En
este período, también existe un predominio de las precipitaciones convectivas en
regiones tropicales, relacionadas con el ascenso y enfriamiento rápido de masas de aire
calientes y húmedas, que contribuye a explicar la torrencialidad de las lluvias.
Observando los datos de los Cuadros Nº 16 y 17, en las estaciones seleccionadas
se presenta una marcada diferenciación estacional de la precipitación, donde la lluvia
promedio es de 1090,7 mm, cual se concentra alrededor del 90% en los meses lluviosos,
entre mayo y diciembre, y el resto en la temporada seca, entre enero y abril,
manteniendo en consecuencia un régimen de lluvias unimodal, asociado principalmente
a la influencia de los factores meteorológicos generales, como la Convergencia
Intertropical. Los meses que presentan valores extremos y, por ende, representativos de
cada temporada son marzo y julio.
La orientación del relieve esteoeste y la apertura entre las serranías del Litoral y
del Interior, permite la penetración de los vientos Alisios del NE desde la planicie de
Barlovento por el abra de Aragüita. Vila (1967) menciona que sin la humedad
transportada por estos vientos, los valles del Tuy serían un semidesierto.
En el estudio realizado por el MARNR (1984) sobre la Clasificación
97
Agroclimática del Estado Miranda se establece que las estaciones con mayor
evaporación anual fueron las ubicadas en los valles del Tuy, con valores de 1.948,3 mm
y 2.138,7 mm para Santa Teresa del Tuy y CúaTovar, respectivamente (promedios para
el período 19611970).
La homogeneidad del relieve hacia el centro del área, con escasas diferencias
altitudinales, influye en el comportamiento de la temperatura y la precipitación, lo cal se
manifiesta en la similitud de sus valores promedio en las dos estaciones. En cuanto a las
tipologías climáticas, según las clasificaciones de Koeppen, Thornthwaite y Holdridge,
las cuales se resumen en el Cuadro Nº 18, las estaciones presentan el mismo tipo
climático. Las clasificaciones climáticas de Koeppen y Holdridge coinciden con la
vegetación predominante en el área, constituida por bosques tropófilos y sabanas, estas
últimas como resultado de la intervención del hombre.
CUADRO Nº 18 TIPOLOGIAS CLIMATICAS PARA ESTACIONES SELECCIONADAS DE LA CUENCA MEDIA DEL RIO TUY (Período 19541994)
Estaciones Koeppen Thornthwaite Holdridge Santa Teresa del Tuy Awgi 12 C1dA´a´ 13 bsT 14
CúaTovar Awxgi 15 C1dA´a´ bsT Elaboración propia
12 Clima tropical lluvioso, con una estación lluviosa y máximo en verano, período seco en invierno astronómico (HN); la máxima temperatura media mensual en primavera y la menor en invierno; isotermo. 13 Clima subhúmedo a seco, con poco o ningún exceso de agua y megatérmico o calido. 14 Bioclima de bosque seco Premontano tropical y subhúmedo. 15 Clima tropical lluvioso, con una estación lluviosa y máximo en primavera, período seco en invierno astronómico (HN); la máxima temperatura media mensual en primavera y la menor en invierno; isotermo.
98
La parcela de erosión estuvo emplazada hacia el centro de la cuenca media del
río Tuy, por lo tanto, sus características físicas concuerdan con las resumidas en el
Cuadro Nº 15, específicamente con aquellas correspondientes a la unidad de colinas
bajas. El diseño y montaje de la parcela estuvo a cargo de Congosto (1986), y la
instalación de los instrumentos meteorológicos, a cargo del personal especializado del
MARNR, conjuntamente con Guevara y Colotti (1984). En las Figuras Nº 8 y 9 se
muestra la disposición de las rampas para la medición de sedimentos y, del pluviógrafo
y pluviómetro, utilizados para el registro y la medición de la lluvia, respectivamente. Su
funcionamiento abarcó el período septiembre1985 a septiembre1989, durante el cual
se recopiló la información pluviométrica resumida en el Cuadro Nº 19.
CUADRO Nº 19 LLUVIA MENSUAL EN LA ESTACION MAURO PERIODO 19851989
MESES Años Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Total 1985 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 77,6 92,2 70,2 34,6 274,6 1986 45,3 9,6 6,2 55,7 244,3 213,5 110,1 237,7 112,9 199,7 84,7 170,1 1.489,8 1987 24,1 3,1 0,4 0,0 59,7 238,1 261,4 211,2 74,2 58,5 144,8 54,1 1.129,6 1988 49,7 26,7 7,9 1,0 2,9 170,6 205,8 158,2 154,4 96,5 82,3 196,1 1.152,1 1989 7,4 9,8 0,8 1,2 78,5 116,6 107,3 75,3 63,9 0,0 0,0 0,0 460,8 Media 31,6 12,3 3,8 14,5 96,4 184,7 171,2 170,6 96,6 111,7 95,5 113,7 1.102,6 % 2,9 1,1 0,3 1,3 8,7 16,8 15,5 15,5 8,8 10,1 8,7 10,3 100,0 DE 19,6 10,1 3,8 27,5 103,7 53,3 75,6 71,6 37,2 61,1 33,5 81,2 201,8 CV 62,1 82,0 99,1 189,9 107,7 28,8 44,2 42,0 38,5 54,7 35,1 71,4 18,3
Elaboración Propia.
La lluvia de la estación Mauro, cuyos datos mantienen comportamiento similar
al descrito para las estaciones Santa Teresa del Tuy y CúaTovar, posee un promedio de
1.102,6 mm, distribuidos de forma unimodal durante el año, condición que permite
diferenciar dos temporadas bien definidas: una seca y de gran variabilidad, conformada
por los meses de enero a abril y, otra lluviosa y de menor variabilidad, de mayo a
99
diciembre. La proporción de lluvia aportada en los meses secos apenas alcanza el 5,6 %
con 62,2 mm, pero con los coeficientes de variación más altos, mientras que en los
meses lluviosos cae el 94,4 % con 1.040,4 mm, lo cual corresponde con la mayor
erosividad (Gráfico Nº 2).
Gráfico Nº 2 Precipitación Media Mensual en Mauro
Per íodo 19851989
0
30
60
90
120
150
180
210
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Meses
Precipitación en mm
100
FIGURA Nº 8 PARCELA DE EROSION VISTA EN PLANTA
0 1 2
Escala Gráfica
Rampa Nº 1 Rampa Nº 2 N
Pluviógrafo Pluviómetro
Congosto, 1986. Elaboración Propia
101
FIGURA Nº 9 UBICACION DE LOS INSTRUMENTOS METEOROLOICOS EN RELACION CON OBSTACULOS SIGNIFICATIVOS
G A L P O N
Mata de Mango
16.221
17.226
4.1
0 5
Escala Gráfica
Pluviógrafo Pluviómetro
Colotti, 1984. Elaboración Propia.
102
El mes más seco del año es marzo, con 3,8 mm y, el más lluvioso, es junio con
184,7 mm, seguidos de julio y agosto con 171,2 y 170,6 mm, respectivamente. Este
comportamiento se asocia a la influencia de la Convergencia Intertropical en la
temporada lluviosa, fenómeno que afecta a la cuenca durante estos meses.
En cuanto a la distribución de las lluvias a lo largo del día (Cuadro Nº 20 y
Gráfico Nº 3), se observa un máximo principal a las 4 a.m. con 7,2 mm y los valores
cercanos, entre la 1 y las 8 a.m. mantienen altas cantidades con lluvia entre 5 y 3,7 mm,
infiriendo que su génesis se relaciona con procesos de inestabilidad atmosférica
nocturna. A partir de las 8 a.m. la lluvia disminuye hasta un mínimo de 2,1 mm, para
luego aumentar nuevamente a un máximo secundario a las 13 p.m. con 4,2mm; esta
cifras cercanas se observan hasta el final de la tarde entre las 18p.m. (4,2 mm) y 22 p.m.
(3,9 mm), explicando este segundo máximo por el proceso de convección diurno.
Seleccionando los meses de marzo y junio, como representantes de las
temporadas seca y lluviosa, respectivamente, para contrastar la distribución de la lluvia
horaria, observamos que en ambos la mayor cantidad de lluvia ocurre durante la noche.
En marzo, el máximo principal también ocurre a las 4 a.m. con 1 mm y valores cercanos
a este ocurren a las 7 a.m. con 0,8 mm, asociados a la influencia de los frentes fríos
modificados provenientes del hemisferio norte, que afectan a nuestro país en los
primeros meses del año. En junio, la lluvia de las 4 a.m. con 16,2 mm es ligeramente
inferior a la observada en las 16 p.m. con 18,4 mm, la cual representa el máximo
principal. Sin embargo, esta diferencia no modifica su similitud con los patrones seco y
anual, atribuyendo la lluvia a finales de la tarde y durante la noche a la convección
103
diurna junto a la inestabilidad causada por la Convergencia Intertropical.
GRAFICO Nº 3 Distr ibución de la lluvia hor ar ia en Mauro
Per íodo 19851989
0
1
2
3
4
5
6
7
8
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Lluvia en mm
Horas
GRAFICO Nº 3.1 Distr ibución de la lluvia horar ia para un mes seco y lluvioso
Per íodo 19851989
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Horas
LLuvia en mm de marzo
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
LLuvia en mm de junio
Mar
Jun
104
CUADRO Nº 20 ESTACION: MAURO PRECIPITACION PROMEDIO HORARIA EN MAURO PERIODO 19851989
HORAS Años 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Total 1985 0,7 2,5 2,3 12,6 2,9 6,2 3,7 1,5 2,0 1,2 3,3 1,5 3,4 3,2 1,4 1,4 2,5 0,2 4,8 1,6 2,9 5,2 1,1 0,9 68,7 1986 4,2 7,0 6,0 9,8 6,6 6,6 8,0 6,0 4,1 4,2 3,9 3,4 4,2 6,6 6,4 3,2 5,5 5,0 3,5 3,8 4,5 3,3 3,7 4,6 124,2 1987 5,1 7,0 5,7 8,1 4,3 6,4 3,8 3,9 2,7 3,2 2,1 2,7 1,2 2,9 2,6 1,4 3,1 4,7 4,2 6,4 4,3 2,2 4,0 2,3 94,1 1988 6,6 3,3 5,0 5,4 4,6 2,9 4,0 3,5 1,9 1,6 1,0 2,3 2,4 2,9 5,6 8,0 2,8 3,4 3,3 3,0 5,3 7,0 5,9 4,5 96,0 1989 5,6 1,5 3,2 2,8 2,6 3,2 1,2 1,4 1,6 0,4 0,5 0,9 0,2 2,7 2,5 1,3 2,1 5,7 3,9 3,8 0,2 1,3 0,6 2,0 51,2 Prom. 5,0 4,7 4,9 7,2 4,5 5,1 4,4 3,7 2,6 2,4 2,1 2,3 2,3 3,7 4,2 3,4 3,4 4,2 3,7 3,9 3,6 3,7 3,6 3,2 91,9
Elaboración Propia.
CUADRO Nº 21 PRECIPITACION PROMEDIO HORARIA PARA CADA MES EN MAURO PERIODO 19851989
HORAS Meses 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Total Ene 0,6 1,0 2,0 3,7 3,2 3,9 3,8 2,6 2,3 3,2 2,0 1,5 0,3 0,3 0,0 0,0 0,1 0,1 0,0 0,4 0,1 0,1 0,2 0,5 31,6 Feb 0,3 0,2 0,9 1,1 0,6 0,5 2,5 1,3 0,7 0,4 1,8 1,0 0,4 0,0 0,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,2 0,0 12,3 Mar 0,0 0,1 0,1 1,0 0,5 0,7 0,8 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0 0,1 3,8 Abr 0,1 0,0 0,1 3,0 1,5 6,2 0,8 0,3 0,5 0,1 0,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,4 1,3 0,1 14,5 May 1,6 5,3 6,0 4,8 3,6 3,8 8,9 6,3 5,9 7,5 2,6 2,1 2,2 0,9 3,0 1,2 10,6 8,7 2,3 1,5 1,9 2,6 1,4 2,2 96,4 Jun 13,8 12,8 10,1 16,2 11,9 10,1 2,1 2,8 2,8 0,9 1,9 3,5 4,9 2,6 8,4 2,6 8,5 18,4 8,5 4,6 7,6 14,7 9,1 6,0 184,7 Jul 9,2 8,1 10,1 10,6 8,3 10,9 6,2 3,9 4,8 8,7 1,6 0,8 2,5 10,8 8,0 12,6 6,8 3,0 6,4 8,6 7,2 4,6 8,2 9,6 171,2 Ago 12,3 10,3 13,2 12,3 5,8 2,4 7,6 7,9 2,5 0,9 2,2 3,4 4,1 8,5 14,6 9,8 3,1 6,9 11,6 12,0 6,3 3,7 5,3 4,2 170,6 Sep 2,3 3,3 2,6 8,8 2,9 0,5 1,6 1,4 1,2 1,2 0,2 3,3 0,6 11,1 3,6 6,1 3,4 6,6 9,3 10,2 7,7 4,2 1,4 3,2 96,6 Oct 4,5 2,0 5,5 8,1 5,5 3,4 6,5 4,9 4,6 1,2 2,1 1,0 5,2 2,1 3,2 2,7 6,2 5,2 4,2 5,2 6,4 8,2 7,2 6,8 111,7 Nov 4,2 10,3 3,4 7,4 2,1 8,1 4,3 2,8 1,7 1,7 7,2 5,8 2,9 5,0 5,6 5,1 1,6 0,0 1,3 2,6 3,5 2,9 3,7 2,3 95,5 Dic 11,8 3,4 5,0 9,6 8,7 10,8 8,3 10,2 4,3 3,2 3,2 5,3 4,2 2,7 3,4 0,3 0,3 1,4 0,8 2,3 3,0 3,4 4,8 3,6 113,7 Prom. 5,0 4,7 4,9 7,2 4,5 5,1 4,4 3,7 2,6 2,4 2,1 2,3 2,3 3,7 4,2 3,4 3,4 4,2 3,7 3,9 3,6 3,7 3,6 3,2 91,9
Elaboración Propia.
105
B.II MEDICION DE LOS DATOS DE LLUVIA EN LA PARCELA
EXPERIMENTAL DE EROSION
Una vez instalados los instrumentos meteorológicos, se inició el proceso de
recolección de la información pluviométrica durante el lapso comprendido entre
septiembre1985 hasta septiembre1989, momento en que se desmanteló la parcela
experimental de erosión. Se usó un pluviógrafo de sifón graduado semanalmente por la
necesidad de evaluar cada evento de lluvia en su cantidad, duración e intensidad
Durante el tiempo de funcionamiento se recolectaron 207 bandas, obteniéndose 186
eventos considerados erosivos, de acuerdo con su capacidad para remover partículas de
la superficie del suelo. A pesar que en el diseño de las rampas se dispuso de un sistema
colector para la escorrentía, no se medió, debido a que el personal disponible sólo se
trasladaba una vez por semana al sitio, por lo que transcurrido ese tiempo parte del agua
escurrida se había evaporado; en consecuencia, sólo se recabaron y analizaron los datos
de precipitación, tal como se presentaron en el aparte anterior a nivel climático, y así
como se describirán más adelante en relación a la erosividad.
B.1. NATURALEZA DE LOS DATOS
Como se mencionó anteriormente, la lluvia es un elemento meteorológico
considerado muy variable en las zonas tropicales, cualidad que es atribuida a las
diferencias en la combinación de los demás elementos y factores climáticos día a día,
mes a mes y año a año. A pesar que se conoce la parte determinística o los procesos que
la originan en el trópico, como las corrientes convectivas combinadas con el relieve
(influencia local) y los centros semipermanentes de bajas presiones de la Convergencia
106
Intertropical (influencia regional), posee una condición azarística que no permite
asegurar cuándo ni cuánto lloverá en un área dada. Esta condición se encuentra muy
relacionada con la alta incidencia de radiación solar durante el año que agiliza la
dinámica atmosférica y la hace menos predecible. En consecuencia, conocemos su
comportamiento determinístico asociado a las influencias locales y regionales, es decir,
podemos precisar en que meses del año ocurrirá con mayor frecuencia e intensidad,
pero no dominamos su comportamiento aleatorio.
La lluvia cuantificada en la parcela ha sido estudiada utilizando un enfoque
cuantitativo mediante la construcción de sus series climatológicas a escalas temporales
anual, mensual, diaria y horaria (Aparte A.II), a partir de la determinación de sus
estadísticos muestrales. Sin embargo, el lapso de registro fue muy corto para realizar un
análisis climático profundo, razón por la que se utilizó las estaciones más próximas
Santa Teresa del Tuy y CúaTovar, con la finalidad de comparar sus comportamientos y
llegar a caracterizaciones más confiables. Complementario al anterior, el enfoque
cualitativo o genético nos permitió considerar la(s) causa(s) que originan estas lluvias,
principalmente vinculadas con la presencia de la Convergencia Intertropical.
En cuanto a los datos necesarios para estudiar la erosividad de la lluvia, no
conforman una serie climatológica, sino una sucesión no climatológica de eventos cuya
separación no es fija sino de acuerdo al momento en que han ocurrido
meteorológicamente. Bajo esta condición, se puede considerar a cada uno de los eventos
erosivos como representantes de poblaciones estadísticas distintas, ya que, cada uno es
el resultado de la influencia de diferentes condiciones radiantes, pero manteniendo las
demás características de los datos climáticos: históricos, recopilados en el tiempo y
107
dependientes del momento de su medición; variables, como resultado de las diferentes
combinaciones entre elementos y factores climáticos; muestrales, forman una pequeña
sucesión de una población mayor y, con limitada longitud de registro, ya que, dependen
del tiempo de funcionamiento de la estación.
De acuerdo con el enfoque cualitativo, la génesis de las lluvias podemos
buscarla en su interrelación con el resto de los elementos meteorológicos y con los
factores climáticos. Colotti (1985) hace un análisis de tales relaciones cuyo resumen se
presenta en el Cuadro Nº 22.
108
CUADRO Nº 22 RELACIONES ENTRE LA LLUVIA, LOS DEMAS ELEMENTOS METEOROLOGICOS Y LOS FACTORES CLIMATICOS
Elementos meteorológicos
Lluvia Factores climáticos
Lluvia
Radiación Solar y Temperatura
Crean inestabilidad atmosférica que facilita el desarrollo de nubes productoras de precipitación
Altitud Mayor cantidad de lluvia en las áreas de barlovento que en las áreas de sotavento
Evaporación Origina la cantidad de vapor de agua en la atmósfera en un momento dado
Latitud Junto al movimiento de la Tierra, origina las 4 estaciones en latitudes medias y dos períodos en los trópicos con marcadas diferencias de lluvia
Nubosidad El tipo e intensidad de la lluvia depende del tipo de nube y su cantidad.
Continentalidad y Maritimidad
Mayor diferencia térmica induce a corrientes convectivas locales y consiguiente pluviosidad
Viento Causa diferentes clases de lluvias locales e influye en su distribución espacial
Masas de aire y Frentes
Producen diferentes tipos de precipitaciones según su procedencia y condiciones higrotérmicas incluida la CIT
Vegetación Mayor evaporación y humedad atmosférica en zonas boscosas
Colotti, 1985.
B.2 LIMITACIONES DE LA INVESTIGACION
En toda investigación existen dificultades durante su desarrollo, ya sea por la
originalidad de la temática o por su carácter operacional. En nuestro caso, se han
presentado ambas, ya que, la erosividad de la lluvia no ha sido un aspecto muy
estudiado en Venezuela, de hecho el conocimiento alcanzado proviene de los trabajos
realizados por profesores e investigadores de la Facultad de Agronomía y,
posteriormente, de la Escuela de Geografía de la Universidad Central de Venezuela.
Otra restricción la representó la obtención de la información teórica, dado que
109
con las nuevas tecnologías de búsqueda de información en bases de datos bibliográficas,
el inconveniente aparece en el momento de ubicar las referencias en revistas
especializadas que no llegan al país o en publicaciones especiales de las instituciones
donde laboran esos profesionales. Cabe mencionar que el servicio de búsqueda de
información en el extranjero se ha vuelto tan oneroso con la devaluación de la moneda,
que fue utilizado parcialmente.
Desde el punto de vista operacional, en el procesamiento de los datos para
obtener los resultados de los diferentes modelos a aplicar y su análisis estadístico, fue
necesario contar con la ayuda de un microcomputador y de un experto en programación
para la elaboración de un programa que realizara de manera rápida y precisa tal
procesamiento de datos por computadora. El Sr. José Urdaneta desarrolló el software
denominado EROSI, con el cual obtuvimos los resultados para los diversos índices y
ecuaciones aplicados a los eventos erosivos de la estación Mauro.
C.II CUANTIFICACION DE LA EROSIVIDAD
En el Capítulo I presentamos la diversidad de índices y ecuaciones desarrolladas
con la finalidad de cuantificar la erosividad, muchas de ellas adaptadas a las
características de la lluvia de las diversas localidades estudiadas. En este aparte
expondremos la metodología de los índices de erosividad más importantes, haciendo
énfasis en el de Wischmeier y Smith (1958) y su aplicación a los datos obtenidos
durante el período 19851989 en la Parcela Experimental de Erosión.
C.1 PRINCIPALES INDICES DE EROSIVIDAD
A partir de la revisión bibliográfica realizada para elaborar la evolución
110
cuantitativa de la erosividad presentada en el capítulo I, así como, por su extensa
aplicación a nivel mundial, podemos señalar como principales índices de erosividad al
EI30 de Wischmeier y Smith (1958), al KE>1 de Hudson (1971) y al AIm de Lal (1976),
los cuales serán descritos detalladamente a continuación.
El índice EI30 , EI o R de Wischmeier y Smith
Este índice fue desarrollado en los Estados Unidos y desde sus inicios ha sido
aplicado ampliamente a nivel mundial dada la relación significativa que demostraron
sus autores con las pérdidas de suelo. Asimismo, pasó a formar parte de la USLE
(Universal Soil Loss Equation), ecuación que luego de 4 décadas se sigue empleando
para predecir la erosión causada por la lluvia.
El EI30 proviene de multiplicar la energía cinética de la lluvia, Ec, que representa
la influencia de toda la energía de una tormenta erosiva de acuerdo con el tamaño
predominante de las gotas y su velocidad de caída, por la intensidad máxima en 30
minutos, I30 16 , que representa la más alta y sostenida intensidad, por lo que requiere
información pluviométrica muy específica 17 , la cual sólo puede obtenerse con el análisis
directo de las bandas pluviográficas, lo cual le ha conferido una limitación significativa,
sobre todo en países donde la recopilación y el almacenamiento de tal información no es
el más adecuado. Este producto se ha denominado índice de erosión por lluvia (Rainfall
Erosion Index) y simbolizado como EI30 o simplemente EI.
16 Definida como el doble de la cantidad más grande de lluvia en cualquier lapso de 30 minutos consecutivos. 17 En Venezuela, el Ministerio del Ambiente y de los Recursos Naturales Renovables, es el organismo encargado de procesar las gráficas de lluvia y preparar la data a escala horaria, diaria, mensual y anual, incluyendo valores de intensidad en 5, 10, 15, 30 minutos y 1, 2, 3, 6, 9, 12 y 24 horas.
111
Una vez seleccionada la lluvia erosiva, el cálculo de EI a partir de la información
leída de la banda pluviográfica, se resume en los siguientes pasos:
• dividir el evento erosivo en segmentos de igual intensidad, es decir, que mantengan
una misma pendiente en el pluviograma.
• determinar la cantidad de lluvia y el tiempo de duración de cada segmento.
• calcular la intensidad, I, de cada segmento:
I P T
= P= cantidad de lluvia de un segmento en mm
T= tiempo de la lluvia en un segmento en h
• calcular la energía cinética parcial de cada segmento, e, utilizando la ecuación
desarrollada por los autores y, multiplicar el valor obtenido por la cantidad de lluvia
correspondiente a cada segmento. La suma de estas energías parciales constituye el
valor de la energía cinética total para ese evento de lluvia, Ec, expresada en MJ/ha:
e I = + 0 119 0 0873 , , log e = energía cinética parcial en MJ/ha.mm
I = intensidad en mm/h
• medir el segmento con la mayor cantidad de lluvia en 30 minutos continuos, valor
que representará la intensidad máxima en 30 minutos (I30) expresada en cm/h
• finalmente, la energía cinética de la tormenta es multiplicada por la intensidad
máxima en 30 minutos, valor que representa el índice de erosividad o índice de
erosión por lluvia en MJ.cm/ha.h:
EI Ec I = × 30
En el Anexo Nº2 se muestra un ejemplo de aplicación de la metodología de
112
Wischmeier y Smith para el cálculo de EI30.
Aplicando esta metodología obtenemos el índice de erosividad de un evento
erosivo y, cuyo valor anual (R) es la suma de los valores de erosividad de todas las
tormentas en el lapso de un año. Igualmente, si acumulamos los valores durante
períodos específicos, podremos indicar su contribución mensual y estacional a la
erosividad anual.
Ahora bien, los autores del índice determinaron como lluvia erosiva aquel
evento cuya cantidad fuese mayor de 12,7 mm y separado del próximo evento por un
lapso mayor o igual a 6 horas. Posteriormente, en 1978 incluyeron a los eventos con 6
mm de lluvia ó más, siempre que ocurrieran en un lapso no menor de 15 minutos, con
una intensidad de 24 mm/h.
Tal como se describió en el capítulo I, la cantidad de lluvia erosiva ha tomado
diferentes valores de acuerdo con los hallazgos logrados en las diversas investigaciones
realizadas hasta la actualidad. Sin embargo, en nuestra experiencia seleccionamos el
valor de 10 mm, así como, Guevara et al (1987), por considerar de más fácil ubicación
de acuerdo con el diseño de los pluviogramas, cuyos valores extremos son 0 y 10 mm.
(Figura Nº 10). En la literatura se especifica la necesidad de utilizar bandas diarias,
debido a que es más precisa la determinación de las intensidades para los diferentes
segmentos de lámina. Sin embargo, por problemas de accesibilidad y costos de
mantenimiento utilizamos bandas semanales, lo cual introdujo errores de lectura y
menor precisión, pero suficientemente adecuado para la obtención de los resultados.
Desde 1958, Wischmeier y Smith intentaron demostrar la confiabilidad de EI al
113
correlacionar diferentes características de la lluvia con las pérdidas de suelo y en 1972
cuando a partir de diversos estudios llegan a la conclusión de que EI es la variable
mejor correlacionada con la erosión hídrica, encontrando que logró explicar entre el
74% y 97 % de la ocurrencia de la erosión (Cuadro Nº 23).
CUADRO Nº 23 VALORES DEL COEFICIENTE DE DETERMINACION (%) DE LA PERDIDA DE SUELO (SUELO DESNUDO) Y VARIOS PARÁMETROS DE LLUVIA Parámetros de Lluvia
Tipo de suelo y número de tormentas Limo Shelby Marshall Fayette Sedimento Cecil
Superficie (136)
Subsuelo (136)
Sedimento ArcLim(92)
Sedimento Limoso(115)
Limo (81)
Limo (81)
I 56 42 55 82 76 72 E 82 77 57 70 70 72 M 74 69 50 62 65 67 VD 78 70 63 79 62 68 E ; I 83 77 68 86 84 83 M ; I 78 69 68 86 83 81 VD ; I 79 70 69 87 83 84 E * I 89 82 74 90 97 95 M * I 87 79 74 90 96 93 VD * I 86 75 74 90 85 90
Wischmeier, 1972. I= intensidad máxima en 30 minutos, E= energía cinética de la lluvia, M= momento de la lluvia, VD= velocidad * diámetro de la gota.
114
FIGURA Nº 10 REPRESENTACION PARCIAL DE UNA BANDA SEMANAL INDICANDO LLUVIA EN VARIOS DIAS EN LA ESTACION MAURO.
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 12 16 20 24 04 08 12 16 20 24
Miercoles 28 Jueves 29
Elaboración Propia.
115
Como puede observarse en el Cuadro Nº 23, los mayores porcentajes de
explicación de las pérdidas de suelo fueron alcanzados por el índice EI. Sin embargo, a
partir de este estudio, los autores aluden a 2 situaciones donde EI deja de ser un valor
práctico:
• cuando las gotas de lluvia son formadas en aire caliente a bajas latitudes,
caracterizadas por pequeñas gotas y muy bajas intensidades, como ocurre a sotavento
de una montaña. El valor de EI es bajo, pero la escorrentía superficial es suficiente
para causar erosión considerable.
• en lluvias con muy altas intensidades sobre pendientes muy suaves, donde la
velocidad del flujo superficial es baja y protege a la superficie del impacto de las
gotas de lluvia. Igualmente, se obtienen valores de EI más bajos de lo esperado.
Wischmeier en 1976 elaboró una investigación sobre el uso y abuso de la USLE
, indicando la necesidad de ser cuidadosos en el uso del índice EI fuera de los Estados
Unidos, dado que había sido calculado para un determinado tipo de lluvias (templadas).
En el Cuadro Nº 24 presentamos una cronología de la aplicación del índice a nivel
mundial.
En general, la obtención de valores de erosividad por el índice EI a nivel
mundial ha seguido diferentes procedimientos, los cuales se enumeran a continuación:
• Cálculo de la erosividad para estaciones con información pluviométrica detallada.
• Determinación de relaciones entre los valores calculados de erosividad y datos de
lluvia con resolución temporal diaria, mensual y anual.
116
• Estimación de la erosividad para estaciones con información pluviométrica poco
detallada (mensual y anual) a partir de las relaciones matemáticas encontradas.
• Determinación de R para localidades sin información pluviométrica a partir de la
interpolación de valores en mapas de isoerosividad
El índice KE>25 de Hudson
Conclusiones provenientes de las investigaciones de Hudson (1971) apuntaron
que el índice EI pareció poco válido en Africa del Sur, por ello partió de la premisa de
que la erosión ocurre principalmente cuando la intensidad de la lluvia está por encima
de un valor umbral de 25,4 mm/h, ya que, para intensidades mayores la energía cinética
se hace constante. A partir de tales hallazgos desarrolló su índice de erosividad KE>1,
expresado en unidades sajonas o KE>25 en unidades del SI.
Su cálculo se realiza siguiendo los pasos señalados a continuación:
• una vez seleccionada la lluvia erosiva, se divide en clases de intensidad usando
intervalos de 25 mm/h (1pulg/h).
• se determina la energía cinética para cada clase utilizando la ecuación de Wischmeier
y Smith.
• se multiplica la cantidad de lluvia por la energía cinética para cada clase
• obtenemos el índice KE>25 mediante la suma de las energías cinéticas de todos los
segmentos
• No se computan aquellos segmentos con intensidades menores a 25 mm/h
En el Anexo Nº 3 se presenta la aplicación de la metodología de Hudson para el
117
cálculo del índice KE>25
Joshua (1977) en Sri Lanka, obtuvo mejores resultados para predecir pérdidas de
suelo cuando relacionó KE>1 con la erodabilidad de los suelos que utilizando el EI.
Hudson (1982) resume la aplicación de diferentes métodos de cuantificación de
pérdidas de suelo y su correlación con el índice KE>1:
CUADRO Nº 25 RELACION DEL INDICE DE EROSIVIDAD KE>1 CON LAS PERDIDAS DE SUELO
Método Relación Correlación Copas de salpicadura Arena dispersada Vs. KE 0.96 Bandejas de erosión Suelo limoarcilloso tamizado Vs.
KE 0.92
Parcelas de erosión Suelo natural Vs. KE 0.94 Hudson, 1982. Elaboración propia
El índice AIm de Lal
Investigaciones llevadas a cabo por Lal en Nigeria entre 1972 y 1974, indicaron
la existencia de baja correlación entre las pérdidas de suelo y los índices EI y KE>1
(Cuadro Nº 26), por lo que desarrolló el índice de erosividad AIm:
AI A I m m = ×
donde: A = cantidad de lluvia para cada tormenta erosiva en mm
Im = es la intensidad máxima en 7.5 minutos, en el evento erosivo o en
24 horas dependiendo de la información disponible.
En el Anexo Nº 4 se ejemplifica el cálculo de este índice. La diferencia con los
dos índices mencionados, radica en que no necesita determinar la energía cinética de la
118
lluvia. Lal demostró que para lluvias tropicales, su índice es mejor estimador de las
pérdidas de suelo que los antes mencionados, ya que, las altas intensidades de lluvia no
se reflejan totalmente en sus valores.
Lal también comprobó que su índice posee una alta correlación con la cantidad
de lluvia (0.88 a 0.97), pudiendo utilizarse registros diarios una vez establecidas las
ecuaciones para cada zona.
CUADRO Nº 26 CORRELACION DE LOS INDICES DE EROSIVIDAD EI, KE>1Y AIm CON PERDIDAS DE SUELO Y ESCORRENTIA
Indices Coeficientes de correlación Escorrentía Pérdida de suelo
KE>1 0.81 0.64 EI 0.85 0.65 AIm 0.91 0.80
Lal, 1977.
Obi y Ngwu (1988) relacionaron la escorrentía y la pérdida de suelo con los
índices EI, KE>1 AIm , obteniendo la mejor correlación con este último, además de
recomendarlo por su simplicidad de cálculo.
C.2 LA EROSIVIDAD DE LA LLUVIA POR EL INDICE EI30 DE WISCHMEIER Y SMITH EN LA PARCELA EXPERIMENTAL DE EROSION
Entre el 19091985 y el 25091989, fue calculado el índice de erosividad EI30
con la información pluviométrica proveniente de 207 bandas pluviográficas, en las
cuales fueron identificados 186 eventos erosivos, cuya precipitación fue mayor a 10 mm
o con intensidad superior a 24 mm/h. Sin embargo, nuestro análisis se basó en 136
eventos (Anexo Nº 5), para mantener las muestras totalmente concurrentes, es decir, con
119
igual longitud de registro (Gráfico Nº 4).
GRAFICO Nº 4 SECUENCIA DE EVENTOS EROSIVOS EN MAURO PERIODO 19851989
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
1 16 31 46 61 76 91 106 121 136
Número de eventos
Lluv
ia erosiva
en mm
Antes de analizar la erosividad de la lluvia en la parcela experimental de erosión
fue necesario conocer las características de la lluvia que la origina. Por medio del
programa Statgraphics se realizó la determinación de los estadísticos muestrales,
resumidos en el Cuadro Nº 27 , donde se observa que el máximo valor fue 88,6 mm,
seguido de 65,9mm y 59,8 mm y, el mínimo 5,2 mm, con un rango de 83,4 mm.
La media 20,2 mm no se consideró representativa del conjunto de datos, por su
diferencia con la mediana (15,1 mm) y el modo (13,6 mm) junto a la alta variabilidad
expresada por el coeficiente de variación de 61,4 %. En este caso, la mediana se
comporta como un valor más cierto, al no estar influida por los valores extremos. Las
diferencias entre las medidas de tendencia central indican la existencia de asimetría en
los datos, cuya magnitud fue de +2,2 mm. Utilizando este valor para determinar su
120
normalidad, a un nivel de significación del 5% y con dos colas, se concluyó que la serie
se aleja de una distribución normal.
CUADRO Nº 27 ESTADISTICOS DESCRIPTIVOS DE LOS DATOS DE LA ESTACION MAURO PERIODO 19851989
VARIABLE N MEDIA MEDIANA MODO S CV MIN MAX ASIM
Lluvia 136 20,2 15,1 13,6 12,4 61,4 5,2 88,6 2,2
Ec 136 4,7 3,5 2,3 3,1 66,0 1,2 19,2 2
I30 136 2,4 2 1,6 1,6 66,7 0,4 9,2 1,7
EI30 136 13,8 7,55 4,1 17,6 127,5 0,8 109,6 2,8
Elaboración Propia.
En base a la agrupación de las lluvias erosivas en clases de frecuencias (Cuadro
Nº 28), observamos 88 eventos que representan el 64,7% con menos de 20 mm,
indicativo de alta ocurrencia de lluvias poco abundantes, seguido por el 29,4% cuya
cuantía alcanza entre 20 y 40 mm, agrupándose en estas 2 clases el 94,1%. El resto de
los eventos pueden considerarse de extraordinaria magnitud y representan el 5,9%, con
cantidades de lluvia que oscilan entre 40 y 100 mm, con máximo absoluto de 88,6 mm.
En cuanto a los percentiles asociados a los datos de lluvia, el 25% es menor a 12,5 mm,
valor establecido por Wischmeier y Smith como mínimo para causar erosión, y el 50%
es menor a 15,1 mm.
En relación a su energía cinética, el 58,8% de los eventos desarrollan menos de 4
MJ/ha y el 27,9% alcanzan valores entre 4 y 8 MJ/ha, constituyendo el 86,8% del total
de observaciones. Sin embargo, en el restante 13,2%, se registraron valores máximos de
19,2 MJ/ha.
121
La intensidad máxima en treinta minutos (I30) presentó alta frecuencia de valores
menores a 20 mm/h con un 50,7%, el 38,2% alcanzan de 20 a 40 mm/h; sólo el 11%
sobrepasan este último valor y llegan a 100 mm/h, con máximo de 92 mm/h.
122
CUADRO Nº 28 CLASES DE DATOS EN MAURO PERIODO 19851989
LLUVIA CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 0 0,0 020 88 64,7 2040 40 94,1 4060 6 98,5 6080 1 99,3 80100 1 100,0
mayor a 100 0 100,0
Ec CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 0 0,0
04 80 58,8 48 38 86,8 812 13 96,3 1216 3 98,5 1620 2 100,0
mayor a 20 0 100,0
I30 CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 0 0,0
02 69 50,7 24 52 89,0 46 8 94,9 68 5 98,5 810 2 100,0
mayor a 10 0 100,0
EI30 CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 0 0,0 022 114 83,8 2244 13 93,4 4466 5 97,1 6688 3 99,3 88110 1 100,0
mayor a 110 0 100,0
Elaboración Propia.
Fr ecuencia de la Ec en Mauro
0
20
40
60
80
menor a 0
04 48 812 1216 1620 mayor a 20
Clases
Fa
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
Fr. A
cum. Fa
Fr.Acum.
Frecuencia de I30 en Mauro
0 10 20 30 40 50 60 70
menor a 0
02 24 46 68 810 mayor a 10
Clases
Fa
0,0
20,0
40,0 60,0
80,0
100,0
Fr. A
cum. Fa
Fr.Acum.
Frecuencia de EI30 en Mauro
0 20 40 60 80 100 120
menor a 0
022 2244 4466 6688 88 110
mayor a 110
Clases
Fa
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
Fr. A
cum. Fa
Fr.Acum.
Frecuencia de la l luvia en Mauro
0
20
40
60
80
100
menor a 0
020 2040 4060 6080 80 100
mayor a 100
Clases
Fa
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
Fr. A
cum.
Fa Fr.Acum.
La erosividad de la lluvia se agrupó en 5 clases cuyo predominio se observó en
valores menores a 22 MJ.cm/ha.h ó 220 MJ.mm/ha.h con el 83.8%, seguido del 9,6%
con magnitud entre 22 y 44 MJ.cm/ha.h; el resto de los valores que abarcan el 6,6%
representan erosividades entre 44 y 110 MJ.cm/ha.h, con máximo de 109,6, cantidad
extraordinaria para un solo evento de lluvia.
Analizando la distribución probabilística que poseen las variables en discusión, a
partir del software estadístico Statgraphics, encontramos que la lluvia, la energía
123
cinética y la erosividad siguen una distribución Chi Cuadrada, mientras que la
intensidad máxima en 30 minutos sigue una lognormal.
C.3 LA EROSIVIDAD DE LA LLUVIA MEDIANTE DATOS HORARIOS EN LA PARCELA EXPERIMENTAL DE EROSION
En concordancia con las limitaciones planteadas por diversos investigadores y la
complejidad en la obtención del índice EI30, originada por la necesidad de analizar los
eventos de lluvia erosiva directamente sobre la banda pluviográfica, nos indujo a buscar
otra alternativa para determinar la erosividad de la lluvia. En este sentido, iniciamos esa
búsqueda conociendo la resolución temporal de la información pluviométrica obtenida
de los pluviogramas y recopilada en bases de datos, a nivel nacional. El organismo
encargado del análisis es la Dirección de Hidrología y Meteorología del Ministerio del
Ambiente y de los Recursos Naturales Renovables (DHMMARNR), que además
coordina el funcionamiento de las estaciones meteorológicas suscritas a su red y la
preparación de los observadores meteorológicos. La mínima resolución temporal de la
información pluviométrica es horaria y, a partir de esta, se generan los datos mensuales
y anuales para todas las estaciones del país; bajo esta condición, decidimos basar la
investigación en la aplicabilidad de los datos horarios.
C.3.1. EL INDICE EI60.
Siguiendo la metodología de la DHMMARNR para el análisis de las bandas y
preparación de la planilla M7 (Anexo Nº 6 y Nº 7), en la cual se recopila la lluvia
horaria, seleccionamos los mismos eventos erosivos utilizados para calcular EI30, con la
diferencia que sus respectivos segmentos mantuvieron igual duración en todos los
124
casos: 1 hora. Para calcular la energía cinética total se utilizó la ecuación de Wischmeier
y Smith (1958) pero la intensidad máxima en treinta minutos la sustituimos por la
intensidad máxima en 60 minutos, es decir, el segmento con mayor cantidad de lluvia
para cada tormenta. El procesamiento rápido y preciso de los 136 eventos erosivos se
realizó por computadora mediante el programa EROSI elaborado por José Urdaneta en
lenguaje BASIC. Finalmente, el índice de erosividad EI60 se obtuvo de la multiplicación
de la energía cinética total por la intensidad máxima en 60 minutos y, sus resultados se
presentan en el Anexo Nº 8. Este nuevo índice representa una modificación del original
creado por Wischmeier y Smith.
Mediante la comparación de las medias y varianzas de las variables originales y
modificadas utilizando pruebas de contraste, podemos indicar que no existieron
diferencias estadísticamente significativas en tales estadísticos para las lluvias y las
energías cinéticas, por lo que concluimos que mantienen un comportamiento similar.
Por el contrario, en los estadísticos de las intensidades y erosividades originales y
modificadas, si hubo diferencias estadísticamente significativas; sin embargo, la
variabilidad, expresada por el coeficiente de variación disminuyó para éstas últimas con
el uso de los datos horarios (Cuadro Nº 29). En todas las variables, la asimetría es
positiva, condición que sugiere a la mediana como la medida más representativa de la
tendencia central.
125
CUADRO Nº 29 ESTADISTICOS DESCRIPTIVOS DE LOS DATOS HORARIOS DE LA ESTACION MAURO. PERIODO 19851989
VARIABLE N MEDIA MEDIANA MODO S CV MIN MAX ASIM
LluviaH 136 20,1 15,4 10,4 12,4 61,7 5,8 88,9 2,2
EcH 136 4 3 2,1 2,8 70,0 1,1 18,7 2
I60 136 1,3 1,1 0,9 0,7 53,8 0,3 3,6 1,3
EI60 136 6,6 3,3 1,1 8,1 122,7 0,5 44,8 2,2
Elaboración Propia.
Con la finalidad de comparar los resultados de EI60 con los del índice EI30, se
utilizó la misma agrupación en 5 clases para cada característica de la lluvia analizada
(Cuadro Nº 30). En cuanto a la lluvia horaria se observa que no existen diferencias
significativas con la clasificación obtenida para el índice EI30, no así para la energía
cinética y la intensidad máxima en 60 minutos. En la primera, aún cuando mantiene la
misma distribución hay un aumento de valores menores a 4 MJ/ha del orden del 7.4%,
lo cual viene dado por la generalización de los valores horarios y, por consiguiente, la
disminución de la intensidad en cada segmento de lluvia horaria. En la segunda, las
diferencias con la intensidad máxima en 30 minutos comienzan con su distribución, la
cual originalmente es lognormal y tiende a acercarse a la normal. Igualmente su
proporción aumenta ligeramente para magnitudes entre 20 y 40 mm/h (46.3%) y entre
40 y 60 mm/h (15.4%), pero disminuyendo casi a la mitad para bajas intensidades , es
decir, menores a 20 mm/h (29.4%). Tal comportamiento se debe al cambio de escala
temporal de 30 a 60 minutos.
A partir de las diferencias en la energía y en la intensidad, es de esperarse
126
diferencias en la erosividad de la lluvia, la cual se incrementó en un 11.8% para valores
menores a 22 MJ.cm/ha.h, clase donde se agruparon el 95.6% de los eventos,
observándose un descenso considerable en las magnitudes estimadas con este índice,
cuyo valor máximo solo alcanzó 35.7 MJ.cm/ha.h. Tales diferencias se deben a que la
intensidad máxima en 30 minutos es un valor duplicado al transformarlo en mm/h,
relación que se refleja en las siguientes ecuaciones, mediante las cuales podemos
estimar I30 a partir de I60 y, también EI30 a partir del EI60:
I I
EI EI
30 60
30 60
185
2 09
= ×
= ×
.
.
CUADRO Nº 30 CLASES DE DATOS HORARIOS EN MAURO PERIODO 19851989
LLUVIAH CLASES Fa Fr.Acum.
menor a 0 0 0,0 020 89 65,4 2040 39 94,1 4060 6 98,5 6080 1 99,3 80100 1 100,0 mayor a 100 0 100,0
EcH CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 0 0,0
04 90 66,2 48 34 91,2 812 9 97,8 1216 2 99,3 1620 1 100,0
mayor a 20 0 100,0
I60 CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 0 0,0
02 40 29,4 24 63 75,7 46 21 91,2 68 8 97,1 810 4 100,0
mayor a 10 0 100,0
EI60 CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 0 0,0
022 130 95,6 2244 5 99,3 4466 1 100,0 6688 0 100,0 88110 0 100,0
mayor a 110 0 100,0
Elaboración Propia.
Frecuencia de la lluvia horaria en Mauro
0 20 40 60 80
100
menor a 0
020 2040 4060 6080 80 100
mayor a 100
Clases
Fa
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0
Fr. A
cum.
Fa
Fr.Acum.
Frecuencia de la EcH en Mauro
0 20 40 60 80 100
menor a 0
04 48 812 1216 1620 mayor a 20
Clases
Fa
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0
Fr. A
cum.
Fa Fr.Acum.
Frecuencia de I60 en Mauro
0
20
40
60
80
menor a 0
02 24 46 68 810 mayor a 10
Clases
Fa
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0
Fr. A
cum.
Fa
Fr.Acum.
Frecuencia de EI60 en Mauro
0
50
100
150
menor a 0
022 2244 4466 6688 88 110
mayor a 110
Clases
Fa
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0
Fr. A
cum.
Fa
Fr.Acum.
127
También fueron estimados los estadísticos descriptivos para los datos originales
y horarios mensuales (Cuadro Nº 31) y observamos que no existen diferencias
considerables en las medias y las varianzas de las lluvias. Sin embargo, para las
erosividades si existen diferencias significativas en las medias y varianzas, pero
disminuyendo considerablemente la variabilidad de los datos originales en 42,7% y 48,2
%, respectivamente.
CUADRO Nº 31 ESTADISTICOS DESCRIPTIVOS DE LOS DATOS MENSUALES ESTIMADOS POR DATOS HORARIOS EN LA ESTACION MAURO. PERIODO 19851989
VARIABLE N MEDIA MEDIANA MODO S CV MIN MAX ASIM
Lluvia 32 85,7 65,2 62,2 52,5 61,3 12,0 201,3 0,5 LluviaH 32 85,3 60,3 25,0 54,3 63,7 12,2 198,7 0,6
EI30 32 58,6 52,3 36,4 49,7 84,8 1,5 229,6 1,5 EI60 32 28,2 23,5 8,6 21,0 74,5 0,9 75,1 0,6
Elaboración Propia.
Por último, en relación a las clases de frecuencias de los datos mensuales
estimados por los datos horarios en Mauro (Cuadro Nº 32) notamos una menor
concentración en pocas clases y, con ello una mejor distribución, confirmada por los
valores de asimetría, los cuales se acercan a una distribución normal, con la excepción
de EI30.
128
CUADRO Nº 32 CLASES DE DATOS MENSUALES ESTIMADOS POR DATOS HORARIOS EN MAURO. PERIODO 19851989
LLUVIA CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 0 0,0
020 2 6,3 2040 5 21,9 4060 6 40,6 6080 5 56,3 80100 1 59,4 100120 3 68,8 120140 5 84,4 140160 2 90,6 160180 1 93,8 180200 1 96,9
mayor a 200 1 100,0
LLUVIA H CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 0 0,0
020 2 6,3 2040 5 21,9 4060 9 50,0 6080 2 56,3 80100 1 59,4 100120 4 71,9 120140 4 84,4 140160 1 87,5 160180 2 93,8 180200 2 100,0
mayor a 200 0 100,0
EI30 CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 0 0,0
022 10 31,3 2244 5 46,9 4466 5 62,5 6688 6 81,3 88110 2 87,5 110132 2 93,8 132154 1 96,9 154176 0 96,9 176198 0 96,9 198220 0 96,9 220242 1 100,0
mayor a 242 0 100,0
EI60 CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 0 0,0
022 15 46,9 2244 11 81,3 4466 4 93,8 6688 2 100,0 88110 0 100,0
mayor a 110 0 100,0
Elaboración Propia.
Frecuencia de la l luvia mensual por datos horarios en Mauro
0
1
2
3
4
5
6
menor a 0
2040 6080 100 120
140 160
180 200
Clases
Fa
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0
Fr. A
cum.
Fa
Fr.Acum.
Frecuencia de la LLH mensual por datos horarios en Mauro
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
menor a
0 4060
100120
160180
Clases
Fa
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0
Fr. A
cum.
Fa
Fr.Acum.
Frecuencia de EI30 mensual en Mauro
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10
menor a
0 4466
110132
176198
mayor a
242
Clases
Fa
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0
Fr. A
cum. Fa
Fr.Acum.
Frecuencia de EI60 mensual en Mauro
0 2 4
6 8 10 12 14 16
menor a 0
2244 6688 mayor a 110
Clases
Fa
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0
Fr. A
cum.
Fa
Fr.Acum.
129
C.3.2. LA ECUACION DE MARIA LUISA PAEZ PARA EL CALCULO DE LA ENERGIA CINETICA DE LA LLUVIA
Páez (1980) realizó en la localidad de Chaguaramas en el Estado Guárico,
mediciones de la energía cinética de lluvias naturales con un Cinetógrafo, el cual fue
construido en la Facultad de Agronomía de la UCV siguiendo el diseño de Heuveldop y
Kruse (1978).
Se efectuaron 50 mediciones, a las cuales posteriormente aplicó el análisis de
regresión llegando a la siguiente ecuación:
Ec I I = + − 0 029582 0 006418 0 000025 2 . . .
donde: Ec = energía cinética de la lluvia en MJ/ha.mm
I = intensidad de la lluvia en mm/h
Esta ecuación fue incluida en el programa EROSI, para calcular la energía
cinética mediante una relación encontrada en nuestro país y para condiciones de bosque
seco tropical análogas al área de estudio. Posteriormente, se recalculó EI30 y EI60, cuyos
resultados se muestran en el Anexo Nº 9 y Cuadro Nº 33. Nótese que las medias son
considerablemente inferiores, y las varianzas, son superiores a las obtenidas para los
datos originales, indicativo de una baja relación de esta ecuación con la realidad,
subestimando en mayor proporción que Wischmeier, la energía cinética de las lluvias en
Mauro. En este sentido, consideramos que el bajo coeficiente de determinación obtenido
por la autora (0,41%) se relaciona con la pequeña muestra de datos observados en
Chaguaramas, la cual es representativa de las lluvias convectivas de esa área, junto con
la pequeña superficie del sensor del cinetógrafo, 1 cm 2 , la cual es irrelevante en
130
comparación con la superficie del área colectora de un pluviógrafo de sifón, 200 cm 2 .
Además, la ecuación es funcional a intensidades entre 20 mm/h y 80 mm/h, valor donde
esta alcanza la máxima energía para comenzar a disminuir. En la estación Mauro, existe
una alta proporción de valores fuera del rango mencionado, por lo que no
recomendamos la aplicación de esta ecuación en localidades con características
pluviométricas similares a las existentes en la parcela experimental de erosión. En
conclusión, la experiencia de Páez (1980) no es representativa del trópico ni de la zona
de bosque seco tropical en nuestro país.
CUADRO Nº 33 ESTADISTICOS DESCRIPTIVOS DE LOS DATOS ESTIMADOS POR LA ECUACION DE M.L. PAEZ EN LA ESTACION MAURO. PERIODO 19851989 VARIABLE N MEDIA MEDIANA MODO S CV MIN MAX ASIM
ECPi 136 1,9 1,2 0,7 1,9 97,4 0,3 9,8 2,1
EI60Pi 136 3,3 1,3 0,6 5,4 164,3 0,0 28,9 2,4
Elaboración Propia.
Aplicando las ecuaciones de Páez et al (1981) a los datos de Mauro, para
relacionar el índice EI30 con la lluvia del evento erosivo y con la lluvia mensual,
obtuvimos los resultados que se muestran en el Anexo Nº 10 y en el Cuadro Nº 34:
EI Pi
EI P
30
30
22 72 1896
18 68 0863
= − +
= − +
. .
. .
donde: EI30 = erosividad de la lluvia en MJ.cm/ha.h
Pi = lluvia erosiva en mm
P = lluvia mensual en mm
131
CUADRO Nº 34 CLASES DE DATOS ESTIMADOS POR M.L. PAEZ E.A. Y GUEVARA E.A. EN MAURO. PERIODO 19851989
ECPi CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 0 0,0
04 118 86,8 48 15 97,8 812 3 100,0 1216 0 100,0 1620 0 100,0
mayor a 20 0 100
EI60Pi CLASES Fa Fr.Acum. menor a 0 1 0,7 022 131 97,1 2244 4 100,0 4466 0 100,0 6688 0 100,0 88110 0 100,0
mayor a 110 0 100
Elaboración Propia.
Frecuencia de EC por Páez en Mauro
0 20 40 60 80 100 120
men
or a
0 48
12
16
may
or a
20
Clases
Fa
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0
Fr. A
cum.
Fa
Fr.Acum.
Frecuencia de EI60 por Páez en Mauro
0
50
100
150 men
or a
0 22
44
66
88
may
or a
110
Clases
Fa
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0
Fr. A
cum.
Fa
Fr.Acum.
Aún cuando los valores estimados de erosividad determinados con datos
originales y con lluvias horarias no presentan diferencias significativas en las medias, si
presentan un ligero aumento de las varianzas, identificado rápidamente en las
diferencias de variabilidad, 24,8% y 30,9%, respectivamente. En relación con su
distribución de frecuencias, posee un 33,8% de valores negativos ó cercanos a 0, el cual
no se presenta con la misma frecuencia en los datos originales; sin embargo,
gráficamente, mantiene un comportamiento similar a EI30.
C.3.3. LA ECUACION DE GUEVARA ET AL
A partir de los datos obtenidos durante 5 años en una parcela experimental de
erosión ubicada en la cuenca media del río Tuy, Guevara et al (1995) determinaron
ecuaciones que relacionan la erosividad calculada por el índice de Wischmeier y Smith
con la cantidad de lluvia erosiva y la cantidad de lluvia mensual:
132
EI Pi
EI P
30
30
7 082 105
6 25 05
= − +
= − +
. .
. .
donde: EI30 = erosividad de la lluvia en MJ.cm/ha.h
Pi = lluvia erosiva en mm
P = lluvia mensual en mm
Los resultados de la aplicación de estas ecuaciones se presentan en el Anexo Nº
13 y el Cuadro Nº 35. En este último, constatamos que aún cuando las medias no
difieren estadísticamente, las varianzas si presentan diferencias significativas, pero al
contrario de la ecuación de Páez et al, muestra una disminución significativa de la
variabilidad entre un 35,3% y un 29,8%, respectivamente. En relación a la agrupación
de los resultados en clases de frecuencias, mantiene la misma distribución de los valores
originales.
CUADRO Nº 35 ESTADISTICOS DESCRIPTIVOS DE LOS DATOS ESTIMADOS POR LOS MODELOS DE M.L. PEAZ E.A Y GUEVARA E.A. EN LA ESTACION MAURO. PERIODO 19851989 VARIABLE N MEDIA MEDIANA MODO S CV MIN MAX ASIM
EI30P 136 15,5 6,0 3,0 23,6 152,3 13,0 145,0 2,2 EI60P 136 15,3 6,5 0,0 23,5 153,6 12,0 146,0 2,2
EI30G 136 14,1 9,0 7,0 13,0 92,2 2,0 86,0 2,3 EI60G 136 14,0 9,0 6,0 13,0 92,9 1,0 86,0 2,1
Elaboración Propia.
Al igual que para datos horarios, determinamos estimaciones de la erosividad a
nivel mensual utilizando las ecuaciones antes mencionadas, cuyos valores se muestran
en el Cuadro Nº 36. Apreciamos que a esta escala temporal se mantiene el mismo
comportamiento de los valores individuales, siendo las estimaciones obtenidas por la
133
ecuación de Guevara et al aquella con medias similares y varianzas menores a las
encontradas para los datos originales y horarios.
CUADRO Nº 36 ESTADISTICOS DESCRIPTIVOS DE LOS DATOS MENSUALES ESTIMADOS POR M.L. PAEZ E.A. Y GUEVARA E.A. EN LA ESTACION MAURO. PERIODO 19851989
VARIABLE N MEDIA MEDIANA MODO S CV MIN MAX ASIM
EI30PLL 32 64,8 57,8 0,1 52,8 81,5 0,1 215,4 1,1 EI60PLL 32 64,0 58,1 2,0 55,2 86,3 0,1 234,5 1,3
EI30GLL 32 59,0 43,9 42,7 38,7 65,6 5,5 154,7 0,8 EI60GLL 32 58,6 43,2 12,1 40,3 68,8 5,7 162,9 0,8
Elaboración Propia.
134
CUADRO Nº 37 CLASES DE DATOS ESTIMADOS POR M.L. PAEZ E.A. Y GUEVARA E.A. EN MAURO. PERIODO 19851989
EI30P CLASES Fa Fr.Acum.
menor a 22 0 0,0 222 46 33,8 226 55 74,3 2650 26 93,4 5074 5 97,1 7498 2 98,5 98122 1 99,3 122146 1 100
mayor a 146 0 100,0
EI60P CLASES Fa Fr.Acum.
menor a 22 0 0,0 222 51 37,5 226 50 74,3 2650 26 93,4 5074 6 97,8 7498 1 98,5 98122 1 99,3 122146 1 100
mayor a 146 0 100,0
EI30G CLASES Fa Fr.Acum.
menor a 22 0 0,0 222 7 5,2 226 110 86,0 2650 16 97,8 5074 2 99,3 7498 1 100,0
mayor a 98 0 100
EI60G CLASES Fa Fr.Acum.
menor a 22 0 0,0 222 9 6,6 226 106 84,6 2650 18 97,8 5074 2 99,3 7498 1 100,0
mayor a 98 0 100
Elaboración Propia.
Frecuencia de EI30 por Páez en Mauro
0
10
20
30
40
50
60
menor
a 22
5074
mayor
a 146
Clases
Fa
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
Fr. A
cum.
Fa Fr.Acum.
Frecuencia de EI60 por Páez en Mauro
0
10
20
30
40
50
60
menor
a 22
5074
mayor
a 146
Clases
Fa
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
Fr. A
cum.
Fa
Fr.Acum.
Frecuencia de EI30 por Guevara en Mauro
0
20
40
60
80
100
120
menor a 22
2650 mayor a 98
Clases
Fa
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
Fr. A
cum.
Fa Fr.Acum.
Frecuencia de EI60 por Guevara en Mauro
0
20
40
60
80
100
120
menor a 22
2650 mayor a 98
Clases
Fa
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
Fr. A
cum.
Fa Fr.Acum.
135
CUADRO Nº 38 CLASES DE DATOS MENSUALES ESTIMADOS POR PAEZ E.A. Y GUEVARA E.A. EN MAURO. PERIODO 19851989
EI30PLL CLASES Fa Fr.Acum.
menor a 0 0 0,0 022 6 18,8 2244 6 37,5 4466 8 62,5 6688 3 71,9 88110 4 84,4 110132 3 93,8 132154 0 93,8 154176 0 93,8 176198 0 93,8 198220 2 100,0 220242 0 100,0 mayor a 242 0 100,0
EI60PLL CLASES Fa Fr.Acum.
menor a 0 0 0,0 022 9 28,1 2244 3 37,5 4466 7 59,4 6688 3 68,8 88110 6 87,5 110132 2 93,8 132154 0 93,8 154176 0 93,8 176198 1 96,9 198220 0 96,9 220242 1 100,0 mayor a 242 0 100,0
EI30GLL CLASES Fa Fr.Acum.
menor a 0 0 0,0 022 7 21,9 2244 9 50,0 4466 2 56,3 6688 6 75,0 88110 6 93,8 110132 0 93,8 132154 1 96,9 154176 1 100,0 mayor a 176 0 100,0
EI60GLL CLASES Fa Fr.Acum.
menor a 0 0 0,0 022 6 18,8 2244 11 53,1 4466 1 56,3 6688 6 75,0 88110 5 90,6 110132 1 93,8 132154 1 96,9 154176 1 100,0 mayor a 176 0 100,0
Elaboración Propia.
Frecuencia de EI30 mensual por Páez en Mauro
0
1
2
3
4
5
6
7
8
men
or a 0
4466
11013
2
17619
8
mayor a
242
Clases
Fa
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0
Fr. A
cum.
Fa
Fr.Acum.
Frecuencia de EI60 mensual por Páez en Mauro
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
men
or a
0 4466
11013
2
17619
8
mayor a
242
Clases
Fa
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0
Fr. A
cum.
Fa Fr.Acum.
Frecuencia de EI30 mensual por Guevara en Mauro
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
menor a 0
4466 110 132
mayor a 176
Clases
Fa
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0
Fr. A
cum.
Fa
Fr.Acum.
Frecuencia de EI60 mensual por Guevara en Mauro
0
2
4
6
8
10
12
menor a 0
4466 110 132
mayor a 176
Clases
Fa
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0
Fr. A
cum. Fa
Fr.Acum.
136
CAPITULO I I I
137
I I I . ANALISIS DE REGRESION DE LOS RESULTADOS PROVENIENTES DE LA APLICACION DE LOS INDICES E I 30, E I 60 Y DE LAS ECUACIONES DE PAEZ ET AL Y DE
GUEVARA ET AL
A partir de los datos obtenidos mediante la aplicación de los índices y
ecuaciones descritas en el capítulo anterior y cuyos resultados se presentan en los
Anexos Nº 5, 8, 9, 10 y 11, se logró la selección del índice y la ecuación mejor
relacionada al EI30 de Wischmeier y Smith (1958) empleando el método estadístico de
regresión simple.
A.III RELACION ENTRE LAS CARACTERISTICAS DE LA LLUVIA Y LA EROSIVIDAD CALCULADA POR DIFERENTES METODOS
Las características de la lluvia utilizadas en la determinación de la erosividad por
Wischmeier y Smith fueron magnitud (lluvia erosiva), energía cinética e intensidad
máxima en treinta minutos, las cuales se “regresionaron” con sus homólogas para datos
horarios. Con la finalidad de identificar el modelo de mejor ajuste a las relaciones
observadas, fue necesario el procesamiento computacional de los 136 eventos erosivos
analizados por medio del programa Statgraphics, Versión 4.2. Dentro del conjunto de
programas del módulo Regresión Simple fueron aplicados los modelos lineal,
multiplicativo y exponencial, cuyos resultados se resumen en el Cuadro Nº 39. Un
ejemplo de la salida de resultados del programa Statgraphics se muestra en el Anexo Nº
14.
La expresión general que identifica a cada modelo se transcribe a continuación:
138
y a bx = + Modelo Lineal
b x a y × = Modelo Multiplicativo
y a bx = + exp Modelo Exponencial
donde: a , b = coeficientes de la regresión
y , x = variables dependiente e independiente,
respectivamente.
En los datos, regresiones y comparaciones que se realizaron en el presente
capítulo, las variables dependientes estuvieron representadas por lluvia, energía
cinética, I30 y EI30, mientras que las independientes, fueron las estimaciones logradas
por los índices y ecuaciones aplicadas.
La selección del mejor modelo se realizó mediante la comparación de los
coeficientes de determinación (r 2 ) cuyos valores nos permitieron conocer la proporción
explicada por la variable independiente para cada método y, el error cuadrático medio o
RMSE (Root Mean Square Error), que determina la dispersión promedio de los valores
observados con la línea de mejor ajuste, expresado en las mismas unidades de la
característica analizada. Teóricamente r 2 evalúa la parte explicada por los modelos,
mientras el RMSE es semejante a la parte no explicada y representada por las
diferencias entre los valores observados y estimados; razón por la cual fueron
considerados complementarios para la selección del modelo de estimación.
Debido a los inconvenientes en la comparación del coeficiente de determinación
calculado por el software Statgraphics para los modelos multiplicativo y exponencial,
los cuales no son lineales en las variables sino logaritmos de los datos, fue necesario
139
calcular su valor mediante la correlación de los datos observados con los estimados por
dichos modelos, tal como lo sugiere Gujarati (1990). Basada en el estudio de Guevara
(1992) y en inquietudes personales 18 , se concluyó que el error estándar de estimación
(Se) de los modelos multiplicativo y exponencial del Statgraphics, no puede ser
comparado con el del modelo lineal, ya que, el Se de este modelo es función de las
perturbaciones aleatorias, aún cuando operacionalmente consideremos que está en
función de los errores o residuos de los modelos, tal es el caso del RMSE.
Antes de obtener los diferentes modelos, fue aplicado el coeficiente de
correlación serial no circular de orden 1 con la finalidad de conocer la aleatoriedad de
cada una de las series a utilizar, requisito fundamental del análisis de regresión. Sus
resultados nos permitieron concluir que no existe autocorrelación o dependencia entre
los valores sucesivos de las series y pueden considerarse aleatorias.
CUADRO Nº 39 REGRESION ENTRE LAS VARIABLES UTILIZADAS PARA EL CALCULO DEL INDICE DE WISCHMEIER Y SMITH CON LOS DATOS HORARIOS N Variables Modelos r 2 Se RMSE a b
136 LLE y LLH Lineal 94,49 2,93 2,91 0,567 0.977 Multiplicativo 94,45 2,96 2,94 0,111 0,964 Exponencial 66,35 14,24 14,14 2,093 0,038
136 EC y ECH Lineal 93,96 0,77 0,76 0,304 1,076 Multiplicativo 93,97 0,77 0,77 0,234 0,933 Exponencial 63.25 3.58 3,55 0,621 0,184
136 I30 e I60 Lineal 42,6 1,21 1,20 0,529 1,486 Multiplicativo 42,66 1,23 1,22 0,604 0,852 Exponencial 39,12 1,29 1,28 0.07 0.599
136 EI30 y EI60 Lineal 74,67 8,91 8,85 1,392 1,874 Multiplicativo 74,12 9,45 9,38 0,937 0,864 Exponencial 54,75 27,04 26,84 1,392 0,101
Elaboración Propia.
18 Conclusiones a las que se llegaron a partir de las consultas realizadas al prof. Jorge Rodríguez.
140
En el análisis de las características de la lluvia utilizadas para obtener el índice
EI de los 136 eventos erosivos, y comparadas con aquellas obtenidas mediante el uso de
los datos horarios, observamos que el modelo lineal ofrece el mejor ajuste con los datos
observados al poseer los más altos valores de r 2 y más bajos RMSE (Cuadro Nº 39),
motivo por el que se recomiendan los datos horarios para la estimación de EI30. A
continuación señalamos las ecuaciones lineales de mejor ajuste cuya representación se
muestra en los Gráficos Nº 5 al Nº 8:
LLE LLH = + 0 567 0 977 , , r 2 = 94,49% RMSE = 2,91 mm
EC ECH = + 0 304 1 076 , , r 2 = 93,96% RMSE = 0,76 MJ/ha
60 30 486 , 1 529 , 0 I I + = r 2 = 42,60% RMSE = 1,20 cm/h
EI EI 30 60 1 392 1 874 = + , , r 2 = 74,67% RMSE = 8,85 MJ.cm/ha.h
donde: LLE = lluvia erosiva en mm
LLH = lluvia erosiva horaria en mm
EC = energía cinética en MJ/ha, calculada por Wischmeier
ECH = energía cinética horaria en MJ/ha, calculada por Wischmeier
I30 = intensidad máxima en 30 minutos
I60 = intensidad máxima en 60 minutos (horaria)
EI30 = erosividad de la lluvia en MJ.cm/ha.h
EI60 = erosividad de la lluvia con datos horarios en MJ.cm/ha.h
Los r 2 del modelo lineal no difieren numéricamente de aquellos obtenidos para
el modelo multiplicativo, por lo que también podemos recomendar éste último, para
obtener las estimaciones de EI y sus variables asociadas. Sin embargo, no supera al
141
lineal dada su simplicidad de cálculo y su facilidad de interpretación. En este sentido, el
principio estadístico de parsimonia indica que ante dos modelos con similitud en su
ajuste sea seleccionado aquel cuya solución sea más sencilla, por consiguiente,
seleccionaremos y sugeriremos el modelo lineal para cualquiera de las variables
analizadas. Aplicando la prueba de significación F recomendada por Gujarati (1990)
concluimos que los r 2 son estadísticamente significativos a niveles inferiores al 1%.
En cuanto a la aplicación de la ecuación desarrollada por M.L. Páez (1980) para
el cálculo de la energía cinética de la lluvia en áreas de bosque seco tropical, sus
resultados no reflejan la subestimación de la ecuación empírica de Wischmeier para
lluvias tropicales, por el contrario, Páez subestima la energía cinética en eventos
erosivos tropicales de baja intensidad en nuestra localidad estudio (Anexos Nº 9 y 10).
A pesar de sus resultados, presenta relación significativa con las energías cinéticas
calculadas por Wischmeier con los datos originales y horarios en el modelo lineal,
observada en los Cuadros Nº 40 y 41 y los Gráficos Nº 9 al 12:
EC ECP = + 1 836 1 493 , , r 2 = 77,84% RMSE = 1,46 MJ/ha
ECH ECP = + 1 399 1 402 , , r 2 = 84,44% RMSE = 1,13 MJ/ha
donde: ECP = energía cinética estimada por la ecuación de M.L. Páez en
MJ/ha.
142
CUADRO Nº 40 REGRESION ENTRE LA ENERGIA CINETICA Y LA EROSIVIDAD CALCULADA POR WISCHMEIER Y SMITH CON LA ECUACION DE M.L. PAEZ N Variables Modelos r 2 Se RMSE a b
136 EC y ECPi Lineal 77,84 1,47 1,46 1,836 1,493 Multiplicativo 77,51 1,49 1,48 1,189 0,614 Exponencial 69,01 1,74 1,73 0,891 0,252
136 EI30 y EI60Pi Lineal 66,61 10,23 10,16 5,055 2,672 Multiplicativo 69,27 9,81 9,75 1,855 0,695 Exponencial 47,78 13,51 13,41 1,606 0,136
Elaboración Propia.
CUADRO Nº 41 REGRESION ENTRE LA ENERGIA CINETICA Y LA EROSIVIDAD CALCULADA CON DATOS HORARIOS POR LA ECUACION DE M.L. PAEZ N Variables Modelos r 2 Se RMSE a b
136 ECH y ECHPi Lineal 84,44 1,13 1,12 1,399 1,402 Multiplicativo 77,77 1,48 1,47 1,022 0,663 Exponencial 67,81 1,78 1,77 0,701 0,271
136 EI60 y EI60Pi Lineal 85,01 3,16 3,14 2,066 1,392 Multiplicativo 69,11 9,84 9,77 1,084 0,737 Exponencial 39,55 13,76 13,66 0,815 0,149
Elaboración Propia.
M.L. Páez et al (1989) determinaron para 17 localidades de caracterizadas por el
clima de bosque seco tropical, una ecuación promedio que permiten calcular la
erosividad a partir de la lluvia erosiva. Igualmente fue aplicada a los 136 eventos
erosivos de Mauro, considerando las lluvias erosiva y horaria, cuyos resultados se
muestran en el Cuadro Nº 42 y en los Gráficos Nº 13 y 14. El modelo lineal destacó
como el más ajustado al comportamiento de la erosividad original, obteniéndose las
siguientes ecuaciones:
EI EI P 30 30 4 819 0 579 = + , , r 2 = 59,93% RMSE = 11,3 MJ.cm/ha.h
ECH ECP = + 1 399 1 402 , , r 2 = 53,39% RMSE = 12,2 MJ.cm/ha.h
El último modelo aplicado a los datos de la estación Mauro fue el encontrado
143
por Guevara et al para la cuenca media del río Tuy, que también estima la erosividad a
partir de la lluvia erosiva (Cuadro Nº 42 y Gráficos Nº 15 y Nº 16). Al igual que en las
anteriores comparaciones, el modelo lineal aportó el mejor ajuste entre los datos
observados y sus estimaciones respectivas:
EI EI P 30 30 4 819 0 579 = + , , r 2 = 59,79% RMSE = 11,3 MJ/ha
EI EI P 30 60 5 41 0 549 = + , , r 2 = 53,12% RMSE = 12,2 MJ/ha
CUADRO Nº 42 REGRESION ENTRE LAS VARIABLES UTILIZADAS PARA EL CALCULO DEL INDICE EI30 CON LOS DATOS HORARIOS Y LAS ECUACIONES DE M.L. PAEZ ET AL Y GUEVARA ET AL PARA LA ESTACION MAURO N Variables Modelos r 2 Se RMSE a b 136 EI30 y EI30P Lineal 59,93 11,20 11,30 4,819 0,579
Multiplicativo 48,24 12,74 12,83 1,633 0,331 Exponencial 22,46 15,59 15,70 1,556 0,033
136 EI30 y EI60P Lineal 53,39 12,09 12,17 5,410 0,549 Multiplicativo 45,09 13,12 13,21 1,697 0,313 Exponencial 41,78 13,51 13,61 1,561 0,033
136 EI30 y EI30G Lineal 59,79 11,23 11,31 0,968 1,046 Multiplicativo 54,95 11,90 11,98 0,816 0,560 Exponencial 22,15 15,62 15,73 1,231 0,059
136 EI30 y EI60P Lineal 53,12 12,12 12,21 0,072 0,991 Multiplicativo 51,23 12,36 12,45 0,776 0,585 Exponencial 16,14 16,21 16,32 1,232 0,059
Elaboración Propia.
Para finalizar, también fueron encontradas relaciones entre las diversas variables
analizadas a nivel mensual utilizando los datos horarios y las ecuaciones a esta unidad
temporal obtenidas por M.L. Páez et al y Guevara et al para localidades con
características climáticas de bosque seco tropical (Cuadro Nº 43 y Gráficos Nº 17 al
Nº22 ). Los resultados obtenidos reflejan que el modelo lineal posee el mejor ajuste con
los datos observados para todas las aplicaciones, destacando con mejor r 2 y menor
RMSE la relación entre datos originales y datos horarios:
144
LLE LLH = + 3 715 0 961 , , r 2 = 98,88% RMSE = 2,65 MJ/ha
EI EI 30 60 0 952 2 112 = − + , , r 2 = 0,892% RMSE = 10,70 MJ/ha
EI EI P 30 30 6 388 0 805 = + , , r 2 = 73,27% RMSE = 12,26 MJ/ha
EI EI P 30 60 10 171 0 756 = + , , r 2 = 70,60% RMSE = 12,86 MJ/ha
EI EI G 30 30 6 049 1 094 = − + , , r 2 = 72,71% RMSE = 12,39 MJ/ha
EI EI G 30 60 1 609 1 027 = − + , , r 2 = 69,58% RMSE = 13,08 MJ/ha
donde: EI30 P = erosividad estimada por la ecuación de M.L. Páez et al en
MJ.cm/ha.h
EI60 P = erosividad estimada por datos horarios y la ecuación de
M.L. Páez et al en MJ.cm/ha.h
EI30 G = erosividad estimada por la ecuación de Guevara et al en
MJ.cm/ha.h
EI60 G = erosividad estimada por datos horarios y la ecuación de
Guevara et al en MJ.cm/ha.h
En cuanto a la interpretación de los gráficos de regresión, se visualiza la
ecuación lineal de mejor ajuste y dos límites de intervalo. El más cercano al modelo,
representa el intervalo de confianza calculado al 95% de probabilidad e indica la
dispersión media de los valores originales con la recta regresión. Aquel más ancho ó
intervalo de predicción, se relaciona con la dispersión individual de los datos originales
con respecto al modelo. Consideramos que ambos son útiles respecto a la finalidad del
usuario, ya que, el intervalo de confianza muestra una menor dispersión y mayor
explicación del patrón general señalado por la regresión, mientras que el intervalo de
predicción, se relaciona con aquellos eventos individuales de mayor riesgo en relación
145
al fenómeno analizado. En cuanto a la erosividad de la lluvia, este último intervalo
indica las magnitudes extremas que pudieran generar grandes daños al suelo utilizado
para la actividad agrícola; así dichos valores son más útiles en la planificación de
prácticas de manejo y conservación, tal que se cubran los mayores riesgos de la erosión
hídrica y de la degradación del suelo.
CUADRO Nº 43 REGRESION ENTRE LAS VARIABLES UTILIZADAS PARA EL CALCULO DEL INDICE EI30 A NIVEL MENSUAL CON LOS DATOS HORARIOS Y LAS ECUACIONES DE M.L. PAEZ ET AL Y DE GUEVARA ET AL PARA LA ESTACION MAURO N Variables Modelos r 2 Se RMSE a b 32 LLE y LLH Lineal 98,88 2,67 2,65 3,715 0,961
Multiplicativo 98,91 2,70 2,68 0,129 0,973 Exponencial 88,66 12,41 12,32 3,168 0,012
32 EI30 y EI60 Lineal 79,63 10,78 10,70 0,952 2,112 Multiplicativo 79,52 10,98 10,90 0,765 0,979 Exponencial 71,03 19,85 19,70 2,327 0,046
32 EI30 y EI30P Lineal 73,27 12.35 12,26 6,388 0,805 Multiplicativo 64,60 17,56 17,43 1,966 0,475 Exponencial 55,26 30,52 30,30 2,553 0,016
32 EI30 y EI60P Lineal 70,60 12,95 12,86 10,171 0,756 Multiplicativo 65,18 16,50 16,38 1,899 0,504 Exponencial 44,72 35,62 35,36 2,626 0,015
32 EI30 y EI30G Lineal 72,71 12,48 12,39 6,049 1,094 Multiplicativo 74,01 12,30 12,21 1,228 1,270 Exponencial 67,56 22,75 22,59 2,235 0,023
32 EI30 y EI60G Lineal 69,58 13,17 13,08 1,609 1,027 Multiplicativo 70,33 13,27 13,17 1,063 1,236 Exponencial 61,09 23,79 23,61 2,327 0,022
Elaboración Propia.
146
B.III METODOLOGIA RECOMENDADA PARA LA ESTIMACIONDE LA EROSIVIDADDE LA LLUVIA
A partir de la evaluación estadística de los índices y ecuaciones aplicadas
podemos sugerir una metodología para la estimación de la erosividad de la lluvia basada
en el uso del índice EI60 por presentar presentó el mejor ajuste con el índice de
Wischmeier y Smith. En este sentido, el cálculo de la erosividad utilizando la
información pluviométrica horaria recopilada en las planillas M7 y existente a nivel
nacional, se efectuará siguiendo esta secuencia:
1. Identificar en las planillas M7 de forma manual o electrónicamente mediante un
software lector de archivos de transferencia, los eventos mayores o iguales a 10 mm
de lluvia y los de menor cuantía, pero con intensidad mayor a 24 mm/h.
2. Calcular la energía cinética parcial, e, para cada segmento horario del evento
seleccionado utilizando la ecuación empírica de Wischmeier u otra encontrada para
áreas tropicales. Para determinar la energía cinética total se multiplicará cada energía
cinética parcial por la cantidad de lluvia correspondiente.
3. Identificar el segmento horario con mayor cantidad de lluvia, el cual representará la
intensidad máxima en 60 minutos.
4. Finalmente, multiplicar la energía cinética total por la intensidad máxima en 60
minutos, para obtener el índice EI60 para cada evento de lluvia erosiva.
En el caso de la erosividad mensual, la metodología a seguir involucra
procedimientos utilizados en el análisis de series climatológicas, para la depuración de
los datos:
147
1. Desenglobar la información englobada identificada por el símbolo (*) mediante la
distribución proporcional del valor (Colotti, 1985)
2. Estimar los datos faltantes simbolizados por () utilizando los métodos más
recomendados para la precipitación (racional, cociente o regresión).
3. Determinar la homogeneidad o aleatoriedad de los datos mensuales aplicando alguno
de los métodos estadísticos existentes: razón de Von Newman, autocorrelación,
coeficiente de correlación de Spearman, prueba de las carreras o rachas.
4. Aplicar la ecuación de regresión que relaciona al índice EI60 con el EI30.
148
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Las limitaciones operacionales encontradas en la determinación del índice de
Wischmeier y Smith, junto a su estrecha relación con las pérdidas de suelo y su extensa
aplicación a nivel mundial, fueron las principales razones que motivaron la presente
investigación, encaminando la búsqueda hacia una metodología que permitiera utilizar
la información básica existente a nivel nacional, para obtener buenas estimaciones de la
erosividad de la lluvia. En este sentido, los datos horarios contenidos en la base de datos
computarizada de la Dirección de Hidrología y Meteorología del Ministerio del
Ambiente y de los Recursos Naturales Renovables, accesibles fácilmente al usuario
fueron considerados como una alternativa viable para tal estimación, que además,
mejoraría las encontradas por modelos diseñados en diversos estudios en el país.
En efecto, la evaluación estadística de los resultados obtenidos permitió concluir
que:
1. Los datos de lluvia horaria para la estimación de la erosividad, EI60, son
perfectamente aplicables con la ventaja de subsanar algunas limitaciones de cálculo.
2. La erosividad de las lluvias tropicales es producto de pocos eventos con muy altas
intensidades y corta duración durante el año, hecho corroborado en los datos de la
estación Mauro y que además confirma los planteamientos realizados por Hudson.
3. En la estación seleccionada existe una alta proporción de eventos erosivos de baja
magnitud e intensidad, los cuales generan una baja erosividad anual que en promedio
oscila entre 0,9 MJ.cm/ha.h y 99,3 MJ.cm/ha.h, y alcanza un total de 375,8
MJ.cm/ha.h para el período 19851989.
149
4. Estos valores de erosividad se acercan y hasta superan aquellos determinados en
algunos países tropicales calificados como de alto riesgo erosivo.
5. La ecuación de M.L. Páez subestimó la energía cinética en la localidad estudiada,
manteniéndose más alta aquella calculada por la ecuación de Wischmeier y Smith.
6. Las ecuaciones de M.L. Páez et al que representan un promedio para la zona de
bosque seco tropical en nuestro país, poseen más baja relación con el índice EI30, la
cual fue mejorada por la ecuación de Guevara et al, tanto para eventos individuales
como a nivel mensual.
7. El mejor modelo de estimación de EI30 en la estación Mauro resultó ser EI60, para
eventos individuales y mensuales.
La aplicabilidad de los datos de lluvia horaria en la estimación de la erosividad
nos permitió llegar a las siguientes recomendaciones:
1. Realizar mediciones de energía cinética durante un lapso suficientemente largo para
establecer una relación consistente energíaintensidad para nuestro país y la cual
abarque una amplio rango de tipos de lluvia tropicales.
2. Relacionar mediciones de pérdidas de suelo con el índice EI60 y comparar dicha
asociación con la alcanzada por el índice EI30, dentro de un modelo causaefecto.
3. Determinar la erosividad de la lluvia utilizando la metodología propuesta con el fin
de elaborar una versión preliminar del Mapa de Isoerosividad de Venezuela, para
identificar las áreas con mayor riesgo de erosión y contribuir al mejoramiento de la
planificación física y a la disminución de la degradación de nuestros suelos.
150
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170
ANEXOS
171
A AN NE EX XO O N Nº º 1 1 R RE ES SU UM ME EN N D DE E I IN ND DI IC CE ES S D DE E E ER RO OS SI IV VI ID DA AD D
INDICE BASES DE CALCULO AREA ORIGINAL DE APLICACION
DATOS NECESARIOS COMENTARIOS
R o EI (36) Correlación de pérdida de suelo medida en muchas parcelas experimentales con el producto de la energía de la lluvia y la intensidad máxima
USA Cantidad de lluvia en clases de intensidad para todas las tormentas y largo registro de intensidad de lluvia
Buenos resultados en USA, pero menos en Nigeria. Aplicado ó aproximado alrededor del mundo. Necesita largo registro e información detallada de lluvia
Aproximación a R: Pt x 2y24hPmáx x 2y1hPmáx (41) y (43)
Correlación con el valor de R USA Media anual de lluvia y lluvia máxima en 2 años24 horas y lluvia máxima en 2años1 hora
Buenos resultados en USA. Correlación con R presenta diferencias regionales y, necesita largos registros de datos de lluvia
Aproximación a R: I6h (4)
Correlación con el valor de R USA Lluvia máxima en 2 años6 horas
Buenos resultados en USA. Su correlación con R dio 2 ecuaciones para USA, pero necesita largos registros de datos de lluvia
Aproximación a R: Ps x I30 (8)
Correlación con el valor de R para cada tormenta
Africa Oriental Cantidad de lluvia y registros de intensidad de lluvia
Buenos resultados en Níger y Alto Volta, con una ecuación zonal aplicada en Africa Occidental. Necesita datos detallados de lluvia
Aproximación a R: Panual (32)
Correlación con el valor de R Costa de Marfil Lluvia anual Buenos resultados en Costa de Marfil, Alto Volta, Senegal, Níger, Chad, Camerún, Madagascar, otras localidades al centro y oeste de Africa. No buena en áreas montañosas. Muy simple de aplicar
Aproximación a R: Lluvia mensual normal y número normal de días lluviosos al mes (23)
Distribución general estadística de las lluvias, usando cantidad e intensidad promedio
Nivel mundial Número de días lluviosos al mes y lluvia mensual por largos períodos.
Aproximación general a R. Necesita largos registros de lluvia.
Aproximación a R: Indice de Fournier modificado p 2 /P (3)
Correlación con el valor de R Marruecos Lluvia media mensual Buenos resultados en USA y zonas mediterráneas, occidente y centro de Africa. Aplicación mundial por la FAO. Necesita solamente lluvia media mensual
KE>1 (18) Correlación con pérdidas de suelo medidas en copas de salpicadura, bandejas y parcelas de erosión con energía de lluvia
Zimbabwe Cantidad de lluvia por clases de intensidad para todas las lluvias
Buenos resultados en Zimbawe, pero no en Nigeria. Recomendada para áreas tropicales y subtropicales. Necesita datos detallados de lluvia.
AIm (25) Correlación con pérdidas de suelo Nigeria Cantidad de lluvia e intensidad pico de las lluvias
Buenos resultados en Nigeria, Australia, India. Recomendada para áreas con altas intensidades de lluvia. Necesita datos detallados de lluvia.
B Be er rg gs sm ma a, , 1 19 98 81 1
172
A AN NE EX XO O N Nº º 2 2 A AP PL LI IC CA AC CI IO ON N D DE E L LA A M ME ET TO OD DO OL LO OG GI IA A D DE E W WI IS SC CH HM ME EI IE ER R Y Y S SM MI IT TH H E EN N E EL L C CA AL LC CU UL LO O D DE E E EI I3 30 0
Seleccionamos el evento erosivo del día 01061986 en la Estación Mauro: Segmentos Lluvia
(mm) Duración (min)
Intensidad (mm/h)
e (MJ.cm/ha.h)
Ec (MJ/ha)
1 0,2 15 0,80 0,11 0,02 2 12,9 20 38,70 0,26 3,33 3 1,1 20 3,30 0,16 0,18 4 0,5 30 1,00 0,12 0,06 5 0,9 200 0,27 0,07 0,06
Suma 15,6 3,65
La intensidad máxima en 30 minutos leída sobre su respectiva banda fue igual a: I30 = 13,6 mm/30 min = 27,2 mm/h = 2,72 cm/h
La erosividad del evento erosivo fue de: EI30 = Ec x I30 = 3,65 x 2,72 = 9,93 MJ.cm/ha.h
173
A AN NE EX XO O N Nº º 3 3 A AP PL LI IC CA AC CI IO ON N D DE E L LA A M ME ET TO OD DO OL LO OG GI IA A D DE E H HU UD DS SO ON N E EN N E EL L C CA AL LC CU UL LO O D DE E K KE E> >1 1
Al evento erosivo utilizado para ejemplificar la determinación de EI30, calculamos el índice KE>25:
Intensidad (mm/h)
Lluvia (mm)
e (MJ/ha.mm)
Ec (MJ/ha)
025 2,7 2550 12,9 0,267 3,44 5075 >75 Suma 3,44
El índice KE<25 es igual a la suma de la energía cinética del evento erosivo: KE>25 = 3,44 MJ/ha
174
A AN NE EX XO O N Nº º 4 4 A AP PL LI IC CA AC CI IO ON N D DE E L LA A M ME ET TO OD DO OL LO OG GI IA A D DE E L LA AL L E EN N E EL L C CA AL LC CU UL LO O D DE E A AI Im m
Al evento utilizado para determinar EI30 y KE>25, calculamos el índice AIm: Segmentos Lluvia
(mm) Duración (min)
Intensidad (mm/h)
1 0,2 15 0,80 2 1,9 20 3,70 3 1,1 20 3,30 4 0,5 30 1,00 5 0,9 200 0,27
Suma 15,6
A = lluvia erosiva = 15,6 mm Im = intensidad máxima del evento = 3,70 mm/h
AIm = A x Im = 15,6 x 3,70 = 57,72 mm 2 /h
175
A AN NE EX XO O N Nº º 8 8 A AP PL LI IC CA AC CI IO ON N D DE E L LO OS S D DA AT TO OS S H HO OR RA AR RI IO OS S E EN N E EL L C CA AL LC CU UL LO O D DE E L LA A E ER RO OS SI IV VI ID DA AD D
El evento erosivo del día 01061986 fue analizado en la planilla M7 de la Estación Mauro:
Segmentos Lluvia (mm)
e (MJ.cm/ha.h)
Ec (MJ/ha)
1 0,3 0,073 0,022 2 14,9 0,221 3,299 3 0,5 0,093 0,046 4 0,3 0,073 0,022 5 0,2 0,058 0,012 6 0,2 0,058 0,012
Suma 15,6 3,41
La intensidad máxima en 60 minutos correspondiente al segmento con mayor precipitación fue igual a:
I60 = 14,9 mm/h = 1,49 cm/h La erosividad del evento erosivo fue de:
EI60 = Ec x I60 = 3,41 x 1,49 = 5,10 MJ.cm/ha.h
A AN NE EX XO O N Nº º 6 6 M MO OD DE EL LO O P PL LA AN NI IL LL LA A M M 7 7 D DE E S SA AN NT TA A T TE ER RE ES SA A D DE EL L T TU UY Y
176
A AN NE EX XO O N Nº º 1 14 4 M MO OD DE EL LO O D DE E S SA AL LI ID DA A D DE EL L P PR RO OG GR RA AM MA A S ST TA AT TG GR RA AP PH HI IC CS S
177
Gráfico Nº Comparación entre lluvia erosiva y lluvia horaria en Mauro
Período 19851989
0
20
40
60
80
100
120
140
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Meses
Lluvia en mm
Lluvia
LLuviaH
Gráfico Nº Comparación entre EI30 y EI60 en Mauro
Período 19851989
0
22
44
66
88
110
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Meses
Erosividad en M
J.cm
/ha.h
EI30
EI60
178
Avila Valle Caraca
Macizo de Los
Lomas del
Tuy Valles Tuy
Estribacione Serrania Interior
Mar
500
1000
15
2000
Llanos Llano Bajo
Tacat Charallav Sta. Araguit Tapip Panaquir El Laguna de
Mar
C U E N C A A L T C U E N C A M E D I C U E N C A B A J
0 50
100
Fuente: Zambrano, A.
Figura Perfil transversal de la Cordillera
Perfil longitudinal Figura
Fuente: Zambrano, A. 1971. Modificado por
179
CUADRO Nº 15 CARACTERISTICAS FISICAS DE LA CUENCA MEDIA DEL RIO TUY (REGION NATURAL)
RELIEVE DRENAJE GEOLOGIA SUELO CLIMA Tipos de Paisaje
Geomorfológico
Altitud (msnm)
Formas de Relieve
Pendiente (%)
Patrones de Drenaje
Era Formación Litología Estructura Tipo Desarrollo del Perfil Textura y Distribución de
Partículas
Lluvia (mm)
Temp (1*) (ºC)
Valle Terrazas Vegas
Cuaternario Reciente (Holoceno)
Qal Sedimentos coluvioaluviales de tipo fluviolacustrinos Estratificada Entisol Inceptisol
Poco desarrollado Buena saturación de bases
Media a fina FA, FAL, LA
<1100
Planicie Llanura Aluvial
05 No definido Cuaternario Reciente (Holoceno
Qa1 Sedimentos coluvioaluviales de tipo fluviolacustrinos Estratificada Entisol Inceptisol
Poco desarrollado Buena saturación de bases
Media a fina FA, FAL, LA
8001100
Meseta <400 Colinas aisladas
510 No definido Mioceno SupMed Cretáceo Superior
F. Tuy F. Paracotos
Conglomerados de esquistos, calizas, cuarcitas y cuarzo Filitas de cloritas y cuarzo
Estratificada Diaclasas
Ultisol Desarrollado Media a baja saturación de bases
Pedregosa a gruesa FL, Fa
8001100 >24.5
Meseta 200400 Conjunto de Colinas Bajas
510 Dendrítico Radial
Mioceno SupMed Cretáceo Superior Cretáceo Paleoceno
F. Tuy F. Paracotos F. Las Mercedes G. Villa de Cura
Conglomerados de esquistos, calizas, cuarcitas y cuarzo Filitas de cloritas y cuarzo Esquistos calcáreos grafitosos micáceos con filones de calcita Esquistos calcáreos y arcillosos con cuarcitas blancas
Estratificada Diaclasas Pliegues
Alfisol Evolucionados con degradación de minerales primarios a secundarios Buena saturación de basas
Media a fina FA;FAL;LA
9001500 26.024.5
Meseta 400600 Conjunto de Colinas Medias
1015 Dendrítico Mioceno SupMed Cretáceo
Paleoceno
F. Tuy F. Las Mercedes F. Tucutunemo F. Sta. Isabel
Conglomerados de esquistos, calizas, cuarcitas y cuarzo Esquistos calcáreos grafitosos micáceos con filones de calcita Limonita, esquistos filíticos con cristales de cuarcita y cuarzo Esquistos cloríticos, cuarzoalbíticos y epidóticos
Estratificada Diaclasas Pliegues
Alfisol Ultisol
Desarrollado Media a baja saturación de bases
Media a gruesa F, FL
11002000 24.523.0
Montañas bajas
6001000 Vigas Filas pequeñas
1020 Radial Dendrítico
Cretáceo
Paleoceno
F. Tucutunemo F. Las Mercedes F. Urape
F. Conoropa G. Villa de Cura
Limonita, esquistos filíticos con cristales de cuarcita y cuarzo Esquistos calcáreos grafitosos micáceos con filones de calcita Rocas metasedimentarias, filitas cloríticosericíticas, meta areniscas y metaconglomerados Rocas metavolcánicas y metasedimentarias argiláceas y calcáreas Esquistos calcáreos y arcillosos con cuarcitas blancas
Estratificada Diaclasas Pliegues Fallas
Ultisol Evolucionados Poca saturación de bases
Gruesa con esqueleto grueso FL, Fa
15002500 23.020.0
Montañas medias
10001600 Filas alargadas
1230 Radial Cretáceo F. Tucutunemo F. Las Mercedes
Limonita, esquistos filíticos con cristales de cuarcita y cuarzo Esquistos calcáreos grafitosos micáceos con filones de calcita
Pequeños Pliegues Diaclasas
Ultisol Evolucionados Poca saturación de bases
Gruesa con esqueleto grueso FL, Fa
>2000 20.015.5
Fuente: Elaborado a partir de la lectura e interpretación de los mapas temáticos del proyecto “Investigación de una metodología para la estimación de las erosiones actual y potencial del suelo en la Cuenca Media del Río Tuy. Fernández y Colotti (1991) modificado por Colotti (1996). (1*) Los rangos de temperatura fueron calculados utilizando en gradiente altotérmico 0.75ºC/100m de Zambrano (1971) y la media de la estación Santa Teresa del Tuy (26.3ºC) para el período 19541994.
Fernández y Colotti (1991) modificado por Colotti (1996).
180
(1*) Los rangos de temperatura fueron calculados utilizando en gradiente altotérmico 0.75ºC/100m de Zambrano (1971) y la media de la estación Santa Teresa del Tuy (26.3ºC) para el período 19541994. CUADRO Nº 24 VALORES DE R EN VARIOS PAISES 1/3
PAIS ESTACION VALOR R METODO DE REFERENCIA DEL METODO (Tonfm.cm/ha.h) CALCULO
Argentina Corrientes 574 F Klingebiel, 1972 Belgica General 50200 A
Bruselas 6070 BollineLaurentBoon Brasil Belém 1494 F Klingebiel, 1972 Camerún Dschong 625 E Roose, 1975 Chad Deli 550 E Arnoldus, 1977 Francia Parte Media 60340 Masson, 1971 India Bombai 1130 F Klingebiel, 1972 Costa de General 5001400 Roose, 1973 Marfil Abidian 1260 E Roose, 1975
Bouaké 520 E RooseBertrand, 1972 Divo 840 E Roose, 1975
Jordania Janin 154 F Klingebiel, 1972 Amman* 125 B PROJECTGROEP, 1973
Luxemburgo Parte Norte 2030 B Hof, 1975 Madagascar Béfandriana 1375 D CTFT, 1971
Taheza 500 D Goujon, 1968 Manankazo 883 D Goujon, 1968 Ampamaherana 613 D Goujon, 1968 Nanokely 633 D Goujon, 1968
México Ciudad Lerdo 42 F Klingebiel, 1972 Marruecos General 50300 Kalman, 1967
Fes 84 Kalman, 1967 Melenes 100 Kalman, 1967
Holanda De Bilt* 80 B Bergsma, 1978 Niger Allokoto 250 E Roose, 1975
Ngumi 113 F Klingebiel, 1972 Nigeria Kano 437 F Klingebiel, 1972 Zimbawe General 375 A Elwell, 1978 Senegal Bambey 325 E Roose, 1975
Sifa 655 E Roose, 1975 España Mérida* 90 B Tunez General 60300 Masson, 1971
Central* 235 A PROJECTGROEP, 1973 Turquía General 10400 A Gücer, 1972 Estados General 901130 A 41 Wischmeier, 1962 Unidos Birmingham 614 Wischmeier, 1978
(Alabama) Des Moines) 236 A Wischmeier, 1978 (Iowa
Alto Volta General 200650 RooseArrivetsPoulain, 1974 Bobo Dioulasso (553) 575 (C) E Roose, 1975 Dori (261) 270 (C) E Roose, 1975 Ouagadougou (466) 440 (C) E Roose, 1975
* Basado solamente en datos aproximados Definiciones: A = EI de Wischmeier basado en I30; B = Pt x 24 h Pmáx x 1 hr Pmáx; C = I 6h; D = Ps x I30; E = Ps x I30 ajustado; F = precipitación normal mensual y días de lluvia Bergsma, 1981
181
CUADRO Nº 24 VALORES DE R EN VARIOS PAISES (VERSION ACTUALIZADA) 2/3
PAIS ESTACION VALOR R METODO DE REFERENCIA DEL METODO (Tonfm.cm/ha.h) CALCULO
USA BatonRouges 4731554 G Bengtson et al, 1990 (Louisiana) Tifton 2101142 H Sheridan et al,1989 (Florida) Lake City 3091844 H Fernandina B. 1823197 H Orlando 1445367 H Okeechobee 2741271 H Miami 3782659 H Key West 1342015 H Coshcton 259 G Thomas et al, 1990 (Ohio) Holly Springs 687 G (Massachuss) Kingdom City 379 G (Mo) Treynor 392 G (Iowa) Watkinsville 553 G (Ga)
Francia Haute Alpes 20.51687 I Bufalo et al, 1992 Kenya General 1707 G Ulsaker et al, 1984 Iraq Penjwin 713 J Hussein, 1986
Zakho 259 J Arbil 109 J Baghdad 12 J Nukhaid 3 J
India Norte 139827 G Babu et al, 1978 Centro 231940 G Este 3281238 G Oeste 242974 G Sur 3121105 G
Costa Rica General 99884 K Vahrson, 1990 Amazonas La Cuenca 16611838 H Elsenbeer et al, 1993
INDICES: G= EI30; H= EI= aP B ; I= EKE; J= EI30 modificado por Arnoldus; K= P6;2;
Elaboración Propia.
182
CUADRO Nº 24 VALORES DE R EN VARIOS PAISES (VERSION ACTUALIZADA) 3/3
PAIS ESTACION VALOR R METODO DE REFERENCIA DEL METODO (Tonfm.cm/ha.h) CALCULO
Venezuela Yaritagua 451 A Páez et al, 1989 Maturín 523 A La Asunción 525 A Chaguaramas 561 A Carora 592 A Calabozo 613 A Maracay 623 A Atapirire 633 A V. Pascua 718 A Valencia 742 A Barcelona 748 A S. Felipe 1003 A Encontrados 1018 A S. Fdo. Apure 1074 A Guanare 1121 A El Calvario 1211 A S. Bárbara 1685 A General 4511685 A Mauro 376 A Colotti, 1996 S. Teresa Tuy 790 A Guevara et al, 1995 Charallave 524 A CúaTovar 692 A Tumuza 605 A Paracotos 669 A S. Epifanía 636 A Macaguita 769 A C. Amarga 1076 A Cuenca Tuy 5241076 A
INDICES: G= EI30; H= EI= aP B ; I= EKE; J= EI30 modificado por Arnoldus; K= P6;2;
Elaboración Propia.