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Erosividade da chuva para o bioma Pantanal / Rainfall erosivity for Pantanal biome
Machado, Daniel Okamoto; Alves-Sobrinho, Teodorico; Ribeiro, Aline da Silva; Ide, Carlos Nobuyoshi; Oliveira, Paulo Tarso Sanches.
  • Machado, Daniel Okamoto; Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Campo Grande. BR
  • Alves-Sobrinho, Teodorico; Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Campo Grande. BR
  • Ribeiro, Aline da Silva; Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Campo Grande. BR
  • Ide, Carlos Nobuyoshi; Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Campo Grande. BR
  • Oliveira, Paulo Tarso Sanches; Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Campo Grande. BR
Eng. sanit. ambient ; 19(2): 195-201, Apr-Jun/2014. tab, graf
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-707060
RESUMO
A escassez de dados pluviográficos na região do Pantanal fez com que muitos autores utilizassem equações de regressão obtidas em outras regiões do Brasil para calcular o Fator R da Equação Universal de Perda de Solo (USLE). O presente estudo define equações para a previsão da erosividade em região do bioma Pantanal, correlacionando a erosividade das chuvas calculada pelo índice EI30 e o coeficiente de chuva (Rc). A equação desenvolvida, do tipo potencial, apresenta consistência e correlação significativa com os dados observados, obtendo valor de coeficiente de determinação de 97%. Portanto, a equação de erosividade proposta pode ser utilizada para estimativa do fator R da USLE a partir dos dados mensais e anuais de precipitação da região e de outras regiões com características climáticas semelhantes.
ABSTRACT
The scarcity of pluviograph data in the Pantanal zone forced many researchers to use regression equations obtained in others regions of Brazil to calculate the R factor of Universal Soil Loss Equation (USLE). This study defines a model to predict the erosivity of the Pantanal Biome correlating the calculated rainfall erosivity index EI30 and the rainfall coefficient (Rc). The model showed a significant correlation with the observed data, yielding coefficient of determination of 97%. Therefore, the rainfall erosivity model proposed can be used to estimate the R Factor of USLE data from monthly and annual precipitation for the region and other regions with similar climatic characteristics.


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Type of study: Prognostic study Language: Portuguese Journal: Eng. sanit. ambient Journal subject: Environmental Health / Public Health Year: 2014 Type: Article Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Universidade Federal de Mato Grosso do Sul/BR

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Full text: Available Index: LILACS (Americas) Type of study: Prognostic study Language: Portuguese Journal: Eng. sanit. ambient Journal subject: Environmental Health / Public Health Year: 2014 Type: Article Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Universidade Federal de Mato Grosso do Sul/BR