Las herramientas de predicción de la erosión de cárcavas pueden conducir a una mejor gestión de la tierra


La erosión del suelo es un problema importante para la producción agrícola, que afecta la calidad del suelo y hace que los contaminantes ingresen a las vías fluviales. 


Por Marianne Stein, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign


Entre todas las etapas de la erosión del suelo, la erosión en cárcavas es la fase más severa, donde se excavan grandes canales a través del campo. Una vez que se desarrollan los barrancos, es difícil manejarlos a través de mosaicos; requieren un enfoque más completo a lo largo del área afectada.

Investigadores de la Universidad de Illinois desarrollaron un marco de modelado que utiliza datos ambientales de sensores remotos para predecir la susceptibilidad a la erosión de cárcavas con mayor precisión. Este modelo predictivo permite a los propietarios de tierras y agencias de conservación dirigir los recursos de gestión a las áreas más vulnerables.

«Los procesos de erosión son complicados de predecir porque hay muchos factores en juego, incluida la actividad de los agricultores, el clima, las precipitaciones, la temperatura, el desarrollo de la vegetación, la topografía y muchas otras variables que siempre cambian con el tiempo. Queríamos incorporar más de estos variaciones en el espacio y el tiempo en nuestro modelo para disminuir la incertidumbre de la predicción», dice Jorge Guzmán, profesor asistente de investigación en el Departamento de Ingeniería Agrícola y Biológica (ABE) en la U de I y coautor del artículo, publicado en la Revista de Hidrología: Estudios Regionales.

Los investigadores realizaron el estudio en el condado de Jefferson, Illinois, donde el 59% del uso de la tierra es para la producción agrícola , principalmente maíz y soja. La región es típica de la producción de cultivos en hileras en el Medio Oeste.

«Predecimos la ubicación geoespacial de la erosión de los barrancos en función de los datos espaciales y temporales de alta resolución de la detección satelital», dice Jeongho Han, estudiante de doctorado en ABE y autor principal del artículo.

«Utilizamos el modelo de máxima entropía, o MaxEnt, para predecir áreas con una alta probabilidad de erosión por cárcavas. Por lo general, los investigadores se han centrado en variables estáticas como el suelo, la elevación y la pendiente, pero agregamos variables temporales como la precipitación y la vegetación porque la erosión es muy afectado por el crecimiento de los cultivos, la temperatura y la intensidad de las lluvias», dice Han.

«Por ejemplo, Illinois tiene un patrón de lluvia bimodal, con precipitaciones más intensas durante las temporadas de primavera y otoño. Necesitamos considerar la variabilidad temporal de estos factores».

Agregar variables dinámicas ayudó a los investigadores a crear un marco de modelado que representa con mayor precisión la complejidad de los factores que afectan la erosión.

Para confirmar los resultados de su modelado con las ubicaciones reales de los barrancos, Han y Guzmán analizaron los datos LiDAR del Centro de Información Geoespacial de Illinois mapeados con una resolución espacial de 2 metros , que proporciona detección de luz superficial en el aire para todo Illinois. Al comparar imágenes de dos años diferentes, pudieron identificar cambios en la elevación de la superficie que pueden indicar la formación de cárcavas. Estas ubicaciones identificadas luego se filtraron y procesaron para eliminar la intervención humana directa como la minería, la construcción y otras actividades, así como para reducir la inferencia de barrancos a la precisión del LiDAR.

En general, los investigadores encontraron que el 7,4% de la tierra agrícola en el área de estudio tenía un riesgo elevado de desarrollar erosión por cárcavas.

Entre todos los factores considerados, la pendiente, el uso del suelo , la precipitación máxima diaria estacional y la materia orgánica indicaron la mayor contribución en la predicción de la presencia de cárcavas. Los investigadores también encontraron que los cambios espaciotemporales en la cobertura del suelo y la precipitación fueron cruciales para predecir la formación de cárcavas en áreas agrícolas.

Su enfoque se puede aplicar en áreas agrícolas en la región del medio oeste de los EE. UU. que comparten variables ambientales y de gestión de la tierra similares.

«La idea principal es que si sabemos dónde es más probable que se desarrollen cárcavas, podemos comenzar a implementar prácticas de gestión de la tierra», dice Guzmán. «Hay muchas herramientas y programas disponibles para el manejo de la erosión y los nutrientes. El desafío es cómo optimizar estos esfuerzos de manera más efectiva. Los propietarios de tierras, las comunidades, los encargados de formular políticas y las agencias de conservación pueden usar nuestras herramientas para orientar los programas y procesos dirigiendo los recursos donde más se necesitan. «

Los coautores del estudio incluyen a Jeongho Han, Jorge Guzman y Maria Chu.

Más información: Jeongho Han et al, Susceptibilidad a la erosión de Gully considerando variables ambientales espaciotemporales: región del medio oeste de EE. UU., Journal of Hydrology: Regional Studies (2022). DOI: 10.1016/j.ejrh.2022.101196



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