Padrões hidrológicos e erosividade das chuvas de Santo Augusto, RS, com base no período de 1966 a 1983

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Rill erosion under different soil tillage methods and soil consolidation

O preparo e a consolidação do solo alteram a sua capacidade em resistir à erosão em sulcos. Com o objetivo de estudar a erosão em sulcos em diferentes preparos e consolidação do solo, conhecer o diâmetro mediano dos sedimentos transportados e determinar a erodibilidade em sulcos (Kr) e a tensão crítica de cisalhamento (tc) do solo, foi realizado um experimento no campo, em 1997/98, em um Argissolo Vermelho-Amarelo distrófico arênico. O delineamento experimental foi inteiramente casualizado com seis repetições. Os tratamentos constaram de: preparo convencional recente (CR), preparo convencional consolidado (consolidação de dois meses) (CC), plantio direto sem palha (PDS) e plantio direto com palha (PDC, 94% de cobertura). Usou-se chuva simulada de intensidade constante (65 mm h-1) até escoamento aproximadamente constante de água no solo. Em seguida, na extremidade superior do sulco, foram adicionadas descargas líquidas (Q) crescentes de 0,0002 m3 s-1 até 0,0010 m3 s-1, para os tratamentos CR e CC, e de 0,0004 m3 s-1 até 0,0020 m3 s-1, para os tratamentos PDS e PDC, sendo as amostras coletadas na parte inferior de cada sulco. As parcelas foram delimitadas por chapas metálicas cravadas no solo no sentido do declive (0,20 m de largura por 6,00 m de comprimento). O valor de Kr determinado foi de 0,012 kg N-1 s-1 e o tc foi de 2,61 N m-2. A desagregação, as perdas de solo e o diâmetro mediano dos sedimentos apresentaram a seguinte seqüência em magnitude: CR, CC, PDS e PDC, particularmente nas maiores Q. O regime de escoamento foi turbulento supercrítico, com exceção da primeira Q aplicada, onde o regime foi laminar subcrítico, para o PDC, graças à presença de resíduos culturais, e laminar supercrítico, para os demais tratamentos. A consolidação e a cobertura do solo alteram o regime do escoamento e reduzem a erosão em sulcos e seus efeitos são complementares.Soil tillage and consolidation modify soil resistance to rill erosion. Thus, an experiment was carried out on a Hapludulf, under field conditions in 1997/98, to study rill erosion under different tillage methods and soil consolidation, to evaluate the sediment size and to determine rill erodibility (Kr) and critical shear stress (tc). The experiment was completely randomized with six replications, using the following treatments: recent conventional tillage (RCT), two-month consolidated conventional tillage (CCT), no-tillage with mulch (NTM) with 94% surface coverage with crop residues, and no-tillage with a bare soil surface (NTB). A constant simulated rainfall of 65 mm h-1 was applied until a steady-state runoff rate was reached. Afterwards, extra inflows were applied at rates ranging from 0.0002 m3 s-1 to 0.0010 m3 s-1, for RCT and CCT, and from 0.0004 m3 s-1 to 0.0020 m3 s-1. The plots (0.2 m wide by 6.0 m long) were confined by metal borders along the slope. The Kr was 0.012 kg N-1 s-1 and tc was 2.61 N m-2. Soil detachment, soil loss and sediment size had the following order RCT, CCT, NTM and NTB, particularly for the higher flows. Flow regime was turbulent and supercritical, except for the lowest inflow, where the flow was laminar and subcritical for NTM, due to the mulch, and supercritical laminar for the remaining treatments. Soil consolidation and surface coverage modify flow regime and reduce erosion, and their effects are complementary

Surface roughness changes as affected by tillage and rainfall erosivity

A two year field study was conducted to investigate the effects of different tillage systems, cumulative rainfall erosivity and a gypsiferous material on soil surface roughness, which was determined using a portable laser scanner. Tillage treatments for the natural rainfall experiment consisted of conventional (moldboard plowing + disking), chisel plowing and chisel plowing + a drug chain. Cover treatments consisted of bare soil and soybeans canopy. Four surface roughness indices were calculated from the elevation data files: Random Roughness (RR), Standard Deviation (SD), Tortuosity and Roughness Functions, expressed by D (Fractal index) and l. As a general tendency, all indices but D decreased with cumulative rainfall erosivity. Random Roughness and Standard Deviation indices decreased quadratically with cumulative rainfall erosivity, while Tortuosity and l indices decreased exponentially. The D index increased with cumulative rainfall erosivity. Soybean cover provided a decrease of 7% in the surface roughness decay, as measured by the l index, when compared with bare soil. The l index was the most sensitive index to changes in cumulative rainfall erosivity. The roughness functions, with D and l indices calculated, seems to be an appropriate way to characterize surface roughness at small scales. Depressional Storage decreased linearly with cumulative rainfall erosivity, with a decay rate depending on the initial values. Tillage treatments for the simulated rainfall experiment consisted of conventional (moldboard plowing + disking) and chisel plowing. Surface treatments consisted of bare soil and 5 t/ha of a gypsiferous material (GM). RR and SD indices decreased linearly with cumulative simulated rainfall erosivity, while Tortuosity and l indices decreased exponentially. The l index was the most sensitive index to changes in cumulative simulated rainfall erosivity. The GM cover did not have a significant effect in decreasing the surface roughness decay rate, nor decreasing the total amount of water infiltrating the soil nor the infiltration rates for conventional and chisel tillage treatments. The GM did have a positive effect in decreasing sediment concentration in runoff, decreasing the cumulative soil loss by 61 and 32% for conventional and chisel tillage treatments, respectively. The GM did not have a significant effect in the decay rate of the depressional storage

Erosividade das chuvas de Farroupilha, RS, determinada pelo índice EI30, no período de 1963 a 1997

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Erosividade das chuvas de Farroupilha, RS, determinada pelo índice EI30, no período de 1963 a 1997

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Erosivity potential and characteristics of rainfalls at Encruzihada do Sul, RS

O objetivo deste trabalho foi determinar a erosividade e algumas características das chuvas de Encruzilhada do Sul, com base no período de 1958 a 1988. Para cada chuva considerada erosiva e com base nos pluviogramas diários, foram digitados a hora e o volume acumulado, sendo os dados processados pelo programa computacional CHUVEROS, que calcula o índice EI₃₀, os totais mensais e anuais, determinando também os padrões hidrológicos das chuvas. O coeficiente de chuvas, o período de retorno e a probabilidade de ocorrência, também foram calculados. O período de janeiro a março concentra 38% da erosividade anual, com pico maior em fevereiro (808,5 MJ mm haˉ¹ hˉ¹), enquanto de julho a setembro concentra o período com menor potencial erosivo (14%). Na média, os padrões avançado, intermediário e atrasado têm 48, 26 e 26% do número de chuvas erosivas, perfazendo 51, 27 e 22% do volume médio anual e 55, 27 e 18% da erosividade média anual. Para Encruzilhada do Sul o valor do índice de erosividade anual é de 5534,3 MJ mm haˉ¹ hˉ¹ (Fator “R” da USLE), com período de retorno de 2,3 anos e probabilidade de ocorrência de 40,6%. Verificou-se que o potencial erosivo das chuvas (EI₃₀) não apresenta correlação significativa com o coeficiente de chuvas.The objective of this work was to determine the rainfall erosivity and some characteristics of erosive rainfalls of Encruzilhada do Sul (RS, Brazil), based on the period of 1958 to 1988. For each erosive rainfall, based on daily rainfall charts, the hour and amounts were digited, and processed by the software Chuveros, which calculates the EI₃₀ index, the monthly and annual totals, besides to determine the hydrological pattern of each rainfall. The rainfall coefficient, the return period and its occurrence probability were also calculated. The January to March period concentrates 38% of annual erosivity, with highest peak in February (808.5 MJ mm haˉ¹ hˉ¹), while July to September concentrates the smallest erosive potential (14%). In the average, the advanced, intermediary and delayed patterns present 48, 26 and 26% of the number of erosive rainfalls per year, respectively, correponding to 51, 27 and 22%, respectively, of the annual volume of erosive rainfalls and 55, 27 and 18% of the average annual erosivity. For Encruzilhada do Sul, the mean annual rainfall erosivity index is 5534.3 MJ mm haˉ¹ hˉ¹ (“R” Factor of USLE), with a return period of 2.3 years, and occurrence probability of 40.6%. It has been verified that the rainfall erosive potential (EI₃₀) does not present significant correlation to the rainfall coefficient

Erosivity potential and characteristics of rainfalls at Encruzihada do Sul, RS

O objetivo deste trabalho foi determinar a erosividade e algumas características das chuvas de Encruzilhada do Sul, com base no período de 1958 a 1988. Para cada chuva considerada erosiva e com base nos pluviogramas diários, foram digitados a hora e o volume acumulado, sendo os dados processados pelo programa computacional CHUVEROS, que calcula o índice EI₃₀, os totais mensais e anuais, determinando também os padrões hidrológicos das chuvas. O coeficiente de chuvas, o período de retorno e a probabilidade de ocorrência, também foram calculados. O período de janeiro a março concentra 38% da erosividade anual, com pico maior em fevereiro (808,5 MJ mm haˉ¹ hˉ¹), enquanto de julho a setembro concentra o período com menor potencial erosivo (14%). Na média, os padrões avançado, intermediário e atrasado têm 48, 26 e 26% do número de chuvas erosivas, perfazendo 51, 27 e 22% do volume médio anual e 55, 27 e 18% da erosividade média anual. Para Encruzilhada do Sul o valor do índice de erosividade anual é de 5534,3 MJ mm haˉ¹ hˉ¹ (Fator “R” da USLE), com período de retorno de 2,3 anos e probabilidade de ocorrência de 40,6%. Verificou-se que o potencial erosivo das chuvas (EI₃₀) não apresenta correlação significativa com o coeficiente de chuvas.The objective of this work was to determine the rainfall erosivity and some characteristics of erosive rainfalls of Encruzilhada do Sul (RS, Brazil), based on the period of 1958 to 1988. For each erosive rainfall, based on daily rainfall charts, the hour and amounts were digited, and processed by the software Chuveros, which calculates the EI₃₀ index, the monthly and annual totals, besides to determine the hydrological pattern of each rainfall. The rainfall coefficient, the return period and its occurrence probability were also calculated. The January to March period concentrates 38% of annual erosivity, with highest peak in February (808.5 MJ mm haˉ¹ hˉ¹), while July to September concentrates the smallest erosive potential (14%). In the average, the advanced, intermediary and delayed patterns present 48, 26 and 26% of the number of erosive rainfalls per year, respectively, correponding to 51, 27 and 22%, respectively, of the annual volume of erosive rainfalls and 55, 27 and 18% of the average annual erosivity. For Encruzilhada do Sul, the mean annual rainfall erosivity index is 5534.3 MJ mm haˉ¹ hˉ¹ (“R” Factor of USLE), with a return period of 2.3 years, and occurrence probability of 40.6%. It has been verified that the rainfall erosive potential (EI₃₀) does not present significant correlation to the rainfall coefficient

Erosivity, rainfall coefficient and patterns and return period in Quarai, RS, Brazil

O conhecimento da potencialidade das chuvas em causar erosão é necessário para planejamento de atividades agrícolas e de engenharia civil. Para a localidade de Quaraí (RS), foram determinados a erosividade da chuva e a relação com a precipitação e o coeficiente de chuva, os padrões hidrológicos e o período de retorno das chuvas. Utilizaram-se dados pluviográficos diários do período 1966-2003. Para cada chuva erosiva, foram separados os segmentos do pluviograma com a mesma intensidade e registrados os dados em planilha. Com o programa Chuveros, foram calculadas as erosividades mensal, anual e média das chuvas pelo índice EI30, no Sistema Internacional de Unidades, e os padrões hidrológicos de chuva, bem como o coeficiente de chuva. Foram realizadas correlações de Pearson e regressões lineares simples entre o índice de erosividade EI30 e os valores médios mensais (p) e anuais (P) de precipitação e do coeficiente de chuva (Rc). Foi calculada a intensidade máxima da chuva pelo método da distribuição extrema tipo 1 para durações de chuva de 1/6, 1/3, 1/2, 1, 2, 4, 8, 12, 24 e 48 h e períodos de retorno da chuva de 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos. Foram ajustadas equações que relacionam a intensidade máxima e a duração da chuva para os períodos de retorno da chuva de 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos, pelo método de regressão linear simples, e construído o gráfico que relaciona essas características da chuva. O valor médio anual de EI30 (fator R da USLE) calculado para Quaraí foi de 9.292 MJ mm ha-1 h-1 ano-1. Obtiveram-se as equações EI30 = -754,37 + 13,50 p (r2 = 0,85) e EI30 = -47,35 + 82,72 Rc (R2 = 0,84). Em relação ao total das chuvas estudadas, 44 % do número e 90 % do volume foram erosivas. Do número total das chuvas erosivas, 51 % foram do padrão hidrológico avançado, 25 % do intermediário e 24 % do atrasado, ao passo que, do volume total das chuvas erosivas, 57 % foram do padrão avançado, 25 % do intermediário e 18 % do atrasado. Das chuvas erosivas, 57 % da erosividade correspondeu a chuvas do padrão avançado, 25 % a chuvas do padrão intermediário e 18 % a chuvas do padrão atrasado.The planning of agricultural and civil engineering activities must be based on knowledge of rainfall erosion potential. For Quarai, RS, Brazil, the rainfall erosivity and its relationship with precipitation and rainfall coefficient, rainfall patterns and rainfall return period were determined. Daily rainfall data from the 1966-2003 period were used. For each erosive rainfall the segments of the rainfall chart with the same intensity were separated and the data recorded in a worksheet. The mean precipitation and rainfall patterns were estimated, as well as the monthly and annual erosivity by the EI30 index (International System of Units), using the software Chuveros. The rainfall coefficient was calculated. Pearson correlations and linear regressions between the erosivity index EI30 and the mean annual precipitation and rainfall coefficient (Rc) were performed. The rainfall maximum intensity was calculated by the method of extreme distribution type I for different rainfall durations (1/6, 1/3, 1/2, 1, 2, 4, 8, 12, 24 and 48 h) and rainfall return periods (2, 5, 10, 20, 50 and 100 years). Equations were adjusted that relate the maximum intensity and rainfall duration to all return periods, by the method of simple linear regression, and the rainfall characteristics related in a graph. The mean annual values of EI30 (R factor of USLE) determined for Quarai, RS, Brazil, was 9,292 MJ mm ha-1 h-1 year-1. The following equations were obtained: EI30 = -754.37 + 13.50 p (r2 = 0.85) and EI30 = -47.35 + 82.72 Rc (r2 = 0.84). In relation to the total precipitation studied, 44 % of the number of rainfalls and 90 % of the volume were erosive. Of the total rainfalls evaluated, 44 % of the number and 90 % of the volume were erosive. Of the total erosive rainfall events, 51 % had an advanced, 25 % had an intermediate, and 24 % had a delayed hydrological pattern. Of the total volume of erosive rainfalls, 57 % showed and advanced pattern, 25 % intermediate, and 18 % a delayed pattern

Erosivity and hydrological characteristics of ainfalls in Rio Grande (RS, Brazil)

As características específicas das chuvas variam entre regiões, e o conhecimento da sua potencialidade em causar erosão é necessário para planejar atividades agrícolas e de engenharia civil. Para a localidade de Rio Grande (RS), foi determinada a erosividade e sua relação com a precipitação e o coeficiente de chuva, os padrões hidrológicos e o período de retorno das chuvas. Utilizaram-se dados pluviográficos de 23 anos de Rio Grande. Para cada chuva erosiva, foram separados os segmentos do pluviograma com a mesma intensidade e registrados os dados em planilha. Com o programa Chuveros foram calculados a erosividade mensal, anual e média pelo índice EI30 no Sistema Internacional de Unidades e os padrões hidrológicos das chuvas. Os valores médios mensais da precipitação e do índice de erosividade foram expressos como percentagens do valor médio anual da precipitação e do índice de erosividade, respectivamente, a fim de obter a curva de distribuição acumulada da precipitação e do índice de erosividade em função do tempo. O coeficiente de chuva (Rc) foi calculado. Foram realizadas correlações de Pearson e regressões lineares simples entre o índice de erosividade EI30 e os valores médios anuais de precipitação e de coeficiente de chuva. O período de retorno foi calculado para 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos. O valor médio anual da erosividade das chuvas com base no índice EI30 para o Rio Grande foi de 5.135 MJ mm ha-1 h-1, valor que representa o Fator “R” da Equação Universal de Perdas de Solo (USLE). As equações de regressão entre EI30 e precipitação e coeficiente de chuva não foram significativas. Em relação ao total das chuvas, 32,6 % do número e 99,3 % do volume foram erosivos. Do número total das chuvas erosivas, 45,6 % foram do padrão hidrológico avançado, 25,6 % do intermediário e 28,7 % do atrasado, ao passo que, do volume total das chuvas erosivas, 47,8 % foram do padrão avançado, 28,0 % do intermediário e 24,2 % do atrasado. Da erosividade anual, 49,1 % correspondeu a chuvas do padrão avançado, 28,9 % a chuvas do padrão intermediário e 22,1 % a chuvas do padrão atrasado. O método da distribuição extrema tipo I foi adequado para obter as curvas de intensidade-duraçãofrequência. Os períodos de retorno da chuva podem ser calculados por meio das equações, utilizando os valores dos parâmetros encontrados, ou pelos gráficos das curvas de intensidade-duração-frequência.Specific rainfall characteristics vary among regions and their erosion potential must be known for the planning of agricultural and civil engineering activities. For Rio Grande (RS, Brazil), the erosivity and relationships with the precipitation and rainfall coefficient, rainfall hydrologic patterns and return period were determined based on rainfall data of 23 years. For each erosive rainfall the segments of the rainfall chart with the same intensity were separated together and the data registered in worksheets. The mean monthly and annual rainfall erosivity, the EI30 index in the International System of Units and the rainfall patterns were estimated using software Chuveros. The mean monthly values of precipitation and erosivity index were expressed as percentage of the mean annual values of these variables, resulting in the curve of accumulated distribution of precipitation and erosivity index in function of time. The rainfall coefficient (Rc) was calculated. Pearson correlations and linear regressions between the erosivity index EI30 and the mean annual values of precipitation and rainfall coefficient were calculated. The rainfall return period was calculated for 2, 5, 10, 20, 50, and 100 years. The mean annual value of EI30 was 5135 MJ mm ha-1 h-1, which is to be used as “R” Factor in the Universal Soil Loss Equation (USLE) for Rio Grande and surrounding regions with similar climatic conditions. The regression equations for EI30 and precipitation and rainfall coefficient were not significant. Regarding the total rainfalls studied, it was found that 32.6 % of the rainfalls and 99.3 % of the rain volume were erosive. From the total number of erosive rainfalls, 45.6 % had an advanced hydrologic pattern, 25.6 % an intermediary and 28.7 % a delayed pattern, while for the total volume of erosive rainfalls, 47.8 % had an advanced hydrologic pattern, 28.0 % an intermediary and 24.2 % a delayed pattern. In terms of annual erosivity, 49.1 % corresponded to rainfalls with an advanced, 28.9 % an intermediary and 22.1 % to a delayed pattern. The method of extreme distribution type I was adequate to obtain intensity-duration-frequency curves. Rainfall return periods can be calculated by the equations using the values of the parameters found, or by the graphs of intensity-duration-frequency

Erosivity and hydrological characteristics of ainfalls in Rio Grande (RS, Brazil)

As características específicas das chuvas variam entre regiões, e o conhecimento da sua potencialidade em causar erosão é necessário para planejar atividades agrícolas e de engenharia civil. Para a localidade de Rio Grande (RS), foi determinada a erosividade e sua relação com a precipitação e o coeficiente de chuva, os padrões hidrológicos e o período de retorno das chuvas. Utilizaram-se dados pluviográficos de 23 anos de Rio Grande. Para cada chuva erosiva, foram separados os segmentos do pluviograma com a mesma intensidade e registrados os dados em planilha. Com o programa Chuveros foram calculados a erosividade mensal, anual e média pelo índice EI30 no Sistema Internacional de Unidades e os padrões hidrológicos das chuvas. Os valores médios mensais da precipitação e do índice de erosividade foram expressos como percentagens do valor médio anual da precipitação e do índice de erosividade, respectivamente, a fim de obter a curva de distribuição acumulada da precipitação e do índice de erosividade em função do tempo. O coeficiente de chuva (Rc) foi calculado. Foram realizadas correlações de Pearson e regressões lineares simples entre o índice de erosividade EI30 e os valores médios anuais de precipitação e de coeficiente de chuva. O período de retorno foi calculado para 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos. O valor médio anual da erosividade das chuvas com base no índice EI30 para o Rio Grande foi de 5.135 MJ mm ha-1 h-1, valor que representa o Fator “R” da Equação Universal de Perdas de Solo (USLE). As equações de regressão entre EI30 e precipitação e coeficiente de chuva não foram significativas. Em relação ao total das chuvas, 32,6 % do número e 99,3 % do volume foram erosivos. Do número total das chuvas erosivas, 45,6 % foram do padrão hidrológico avançado, 25,6 % do intermediário e 28,7 % do atrasado, ao passo que, do volume total das chuvas erosivas, 47,8 % foram do padrão avançado, 28,0 % do intermediário e 24,2 % do atrasado. Da erosividade anual, 49,1 % correspondeu a chuvas do padrão avançado, 28,9 % a chuvas do padrão intermediário e 22,1 % a chuvas do padrão atrasado. O método da distribuição extrema tipo I foi adequado para obter as curvas de intensidade-duraçãofrequência. Os períodos de retorno da chuva podem ser calculados por meio das equações, utilizando os valores dos parâmetros encontrados, ou pelos gráficos das curvas de intensidade-duração-frequência.Specific rainfall characteristics vary among regions and their erosion potential must be known for the planning of agricultural and civil engineering activities. For Rio Grande (RS, Brazil), the erosivity and relationships with the precipitation and rainfall coefficient, rainfall hydrologic patterns and return period were determined based on rainfall data of 23 years. For each erosive rainfall the segments of the rainfall chart with the same intensity were separated together and the data registered in worksheets. The mean monthly and annual rainfall erosivity, the EI30 index in the International System of Units and the rainfall patterns were estimated using software Chuveros. The mean monthly values of precipitation and erosivity index were expressed as percentage of the mean annual values of these variables, resulting in the curve of accumulated distribution of precipitation and erosivity index in function of time. The rainfall coefficient (Rc) was calculated. Pearson correlations and linear regressions between the erosivity index EI30 and the mean annual values of precipitation and rainfall coefficient were calculated. The rainfall return period was calculated for 2, 5, 10, 20, 50, and 100 years. The mean annual value of EI30 was 5135 MJ mm ha-1 h-1, which is to be used as “R” Factor in the Universal Soil Loss Equation (USLE) for Rio Grande and surrounding regions with similar climatic conditions. The regression equations for EI30 and precipitation and rainfall coefficient were not significant. Regarding the total rainfalls studied, it was found that 32.6 % of the rainfalls and 99.3 % of the rain volume were erosive. From the total number of erosive rainfalls, 45.6 % had an advanced hydrologic pattern, 25.6 % an intermediary and 28.7 % a delayed pattern, while for the total volume of erosive rainfalls, 47.8 % had an advanced hydrologic pattern, 28.0 % an intermediary and 24.2 % a delayed pattern. In terms of annual erosivity, 49.1 % corresponded to rainfalls with an advanced, 28.9 % an intermediary and 22.1 % to a delayed pattern. The method of extreme distribution type I was adequate to obtain intensity-duration-frequency curves. Rainfall return periods can be calculated by the equations using the values of the parameters found, or by the graphs of intensity-duration-frequency