SIG al estudio de erosión

Aplicación de los Sistemas deAplicación de los Sistemas de
Información Geográfica (SIG) alInformación Geográfica (SIG) al
Estudio de la ErosiónEstudio de la Erosión
UUT
Fernando Andrés Ramírez OrtízFernando Andrés Ramírez Ortíz
Caso de estudio zona centralCaso de estudio zona central
del departamento de Caldasdel departamento de Caldas
© Copyright FNC - 2006

© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006
 Historia y definición de SIGHistoria y definición de SIG
 Funciones de los SIGFunciones de los SIG
ContenidoContenido
 Concepto de erosiónConcepto de erosión
 Clases de erosiónClases de erosión
 Principales causas de la erosiónPrincipales causas de la erosión
 Estudios de erosión utilizando SIGEstudios de erosión utilizando SIG
 Erosión en la zona cafetera central delErosión en la zona cafetera central del
departamento de Caldasdepartamento de Caldas

Erosión

Proceso de separación y transporte de materiales del suelo por
agentes erosivos (Ellison, 1947).
Proviene del verbo latino erodere que significa roer
Desgaste natural de la superficie de
la tierra sin intervención del hombre
Clases de erosión
Erosión geológica o
natural
Erosión acelerada o
antrópica
Propiciada por el hombre al romper el
equilibrio entre los suelos, la
vegetación y el agua o el viento
ErosiónErosión

Formas de erosión
1. Erosión Eólica
(Federacafé, 1975)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006

(Federacafé, 1975)
2. Erosión Hídrica
Separación y dispersión
de partículas del suelo
Movimiento de partículas del suelo
Sedimentación de
partículas de suelo
Impacto de las gotas
de lluvia
Transporte por escorrentía
Formas de erosión

Geológica o natural
Desgaste natural
corteza terrestre
Acelerada o Antrópica
INTERVECIÓN
DELHOMBRE
Quemas y talas
Surcos sentido pendiente
Cultivos mal localizados
Desyerbas
Sobrepastoreo
Carreteras mal localizadas
y mal manejadas
ErosiónErosión
Erosión laminar
Surcos
Cárcavas
Terracetas
Solifluxión
Derrumbes
ACCIÓN
DEL AGUA
© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006 (Federacafé, 1975)
FactoresFactores

Debido:
Alta presión demográfica sobre la tierra
Manejo inadecuado del suelo
La escasa o falta total de prácticas preventivas de
conservación de suelos
Condiciones propias del medio (lluvias intensas,
suelos susceptibles, topografía escarpada)
La erosión avanza rápidamente y amenaza:
“Productividad agrícola y calidad de los suelos”
(FAO, 1983, CIAT, 1995)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006

 Detrimento total o parcial de
la capa fértil del suelo.
Daños por Erosión
 Disminución de ingresos para el agricultor por la mayor
aplicación de fertilizantes y por la baja productividad en sus
cosechas.
La Siria, Manizales
(Federacafe, 1975; FAO, 1983; CIAT, 1995)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006
 Pérdida de la fertilidad del
suelo.
 Formación de surcos y
cárcavas.

Pérdida anual de suelo:
75 mil millones de
toneladas
Puntos claves
de la erosión a
escala mundial
1 EEUU
2 México 3
Sur América
4 N. Africa
5 Sahel
6 Bostwana - Namibia
7 Oriente Medio
8 Asia Central
9 Mongolia
10 Yangse
11 Base de los Himalayas
12
Beluchitán 13
Rajasthan 14
Australia
(Myers et al., 1987; Lal, 1998; Zinck, A., 2005)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006
US$ 400 mil millonesUS$ 400 mil millones
US$ 70 por personaUS$ 70 por persona

11 millones de km11 millones de km22
erosión hídricaerosión hídrica
5,5 millones de km5,5 millones de km22
erosión eólicaerosión eólica
degradación químicadegradación química
degradación físicadegradación física
130 millones de km130 millones de km22
(Movillon et al.,2001 Oldeman, 2005)
Equivalente alEquivalente al 15%15%
superficie globalsuperficie global
y aly al 66%66% tierras arablestierras arables

Zonas vulnerables a la erosiónZonas vulnerables a la erosión
hídricahídrica
(USDA, 2005)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006

(Inderena, 1977)
Erosión en Colombia 1977

Erosión en Colombia
IGAC, 1988 IDEAM, 2000

Desarrollo de técnicas de predicción de erosión
Para predecir los niveles de erosión causada por el agua, se
han desarrollado numerosos modelos. Estos varían en sus
requerimientos de información, insumos y en su facultad
para predecir otros procesos. (FAO, 2005)
La erosión de los suelos es un fenómeno físico,
multicondicionado.
Erosión = f (Activos, Pasivos, Atemperantes)
(Suárez de Castro,1962)

MODELO APLICACIÓN
ESCALA DE
TIEMPO
ESCALA
ESPACIAL
a. Nivel medio-bajo de necesidades de datos
Cargas por superficie unitaria
(Predicción estadística).
Pérdida de
sedimentos pérdida
de nutrientes.
Promedios a
largo plazo.
Decenas a
centenares de Km
2
.
Nota: los modelos estadísticos utilizan datos agregados para situaciones comparables. La
capacidad de predicción es baja, pero puede ser útil como medio de detección o en el caso de
que no se dispone de datos en los medios de cultivo o la escala espacial es tan grande que
resulta antieconómico obtenerlos.
USLE (Ecuación Universal de
Pérdida de Suelo).
Pérdida media de
suelo en relación con
cultivos específicos.
Anual. Parcela/finca.
RUSLE/MUSLE (USLE
Revisada/Modificada).
Pérdida media de
suelo en relación con
cultivos específicos.
Anual. Parcela/finca.
Nota: los modelos empíricos semejantes al USLE se han aplicado en análisis de grandes
superficies, utilizando, por ejemplo, datos obtenidos con teledetección, para elaborar
estimaciones regionales de las pérdidas de suelos. Estos modelos se incorporan muchas veces
en los modelos hidrológicos más detallados que se indican a continuación.
Modelos para estimar las pérdidas de suelo por
erosión hídrica
Beasley y Huggins (1981); FAO (1997); Vahos et al., (2003)

b. Modelos que requieren gran disponibilidad de datos (orientados hacia el
proceso)
AGNPS (Contaminación de
fuentes agrícolas no
localizadas).
Hidrología, erosión,
N, P y plaguicidas.
Suceso aislado,
diariamente,
continuada.
Cuadrícula, finca.
ANSWER (Simulación de
respuestas ambientales en
cuencas hidrográficas de
fuentes zonales no localizadas).
N, P y plaguicidas.
Una tormenta. Cuadrícula.
CREAMS (Erosión química y
escorrentía de los sistemas de
ordenación agrícola).
N, P y plaguicidas.
Diaria,
continuada.
Finca.
EPIC (Calculador del efecto
erosión / productividad).
Hidrología, erosión
ciclo de nutrientes,
ordenación de
cosechas, suelos,
economía.
Suceso aislado
diaria,
continuada.
Finca.
SWAN (Modelo de cuencas
hidrográficas pequeñas)
Procesos
hidrológicos,
sedimentos,
nutrientes y
plaguicidas.
Diaria,
continuada.
Cuenca
hidrográfica.
SWAT (Instrumento de
evaluación de suelos y aguas).
Procesos
hidrológicos,
sedimentos,
nutrientes y
plaguicidas
Suceso aislado
diaria,
continuada.
Simulación
simultanea para
centenares de
subcuencas.
SWRRB (Simulador para
recursos hídricos en cuencas
rurales).
Balance hídrico,
procesos hidrológico
y sedimentación
Suceso aislado
diaria,
continuada.
Cuenca
hidrográfica.
WEPP (Proyecto de predicción
de la erosión hídrica)
Procesos
hidrológicos,
procesos de
sedimentación
Tormenta,
diaria,
continuada
Ladera, cuenca
hidrográfica,
cuadricula
Beasley y Huggins (1981); FAO (1997); Vahos et al., (2003)

SIG

El Dr John Snow
(1813-1858). demostró
que el cólera era
causado por el
consumo de agua
contaminada con
heces fecales en 1854.
© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006 (Wikimedia, 2006)
HistoriaHistoria
Los SIG son el paso
adelante desde la
invención del mapa

Desarrollo de los SIGDesarrollo de los SIG
En el añoEn el año 19621962 en Canadá se diseñoen Canadá se diseño el primer SIGel primer SIG
En la década de losEn la década de los 80’s80’s se empezó ase empezó a comercializarcomercializar
Durante los añosDurante los años 60’s60’s yy 70’s70’s se empezó a aplicar lase empezó a aplicar la
tecnología del computador digitaltecnología del computador digital
Con el transcurso delCon el transcurso del tiempotiempo se ha logrado un trabajose ha logrado un trabajo
multidisciplinariomultidisciplinario
HistoriaHistoria
En 1988 se crea en E.U. elEn 1988 se crea en E.U. el Centro de Investigación yCentro de Investigación y
Análisis Geográfico (NCGIA)Análisis Geográfico (NCGIA)
(Bosque, 1992; Parra et al., 1997; CIAF, 2006)

“El SIG es un complejo sistema de
hardware y software que tiene como
objeto la comprensión y análisis de datos
espaciales georeferenciados cuyo fin
último es ayudar a las diversas
actividades humanas donde los datos
espaciales tienen un papel determinante”
(Ortíz, 2005)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006
DEFINICIÓNDEFINICIÓN

Componentes de un SIGComponentes de un SIG
 HardwareHardware
 SoftwareSoftware
 InformaciónInformación
 PersonalPersonal
(Aranoff, 1991)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006

 RASTER
 VECTOR
 Mundo Real
Representación espacialRepresentación espacial
(Pérez, 1995; Parra et al., 1997)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006

© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006c
LocalizaciónLocalización Qué hay en…?Qué hay en…?
(IGAC, 2005; Humbolt, 2005)
Preguntas a las que responde un SIGPreguntas a las que responde un SIG

CondiciónCondición Dónde sucede qué…?Dónde sucede qué…?
(ESRI, 2005; Humbolt, 2005)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006c

TendenciasTendencias Qué ha cambiado…?Qué ha cambiado…?
(IGAC, 2005; Humbolt, 2005)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006c

RutasRutas Cuál es el camino óptimo…?Cuál es el camino óptimo…?
(ESRI, 2005; Humbolt, 2005)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006c

PatronesPatrones Qué patrones existen…?Qué patrones existen…?
(CIAF, 2005; Humbolt, 2005)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006

ModelosModelos Qué ocurriría si…?Qué ocurriría si…?
(ITC, 2005; Humbolt, 2005)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006

Ciencia y tecnología relacionada con los SIGCiencia y tecnología relacionada con los SIG
Percepción remotaPercepción remota
CartografíaCartografía
FotogrametríaFotogrametría
Sistemas de gestión de datosSistemas de gestión de datos
Sistema deSistema de
posicionamiento globalposicionamiento global
Sistema de informaciónSistema de información
geográficageográfica
(Delgado, 2003; Humbolt, 2005; CIAF,© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006

En que se utilizan los SIGEn que se utilizan los SIG
(Parra et al., 1997; Pérez, 1999)
Medio AmbienteMedio Ambiente
AgriculturaAgricultura
Gobierno y aplicaciones municipalesGobierno y aplicaciones municipales
Servicios públicosServicios públicos
GeologíaGeología
HidrologíaHidrología
Negocios y mercadeoNegocios y mercadeo

Beneficios de un SIGBeneficios de un SIG
Realizar un gran número de manipulacionesRealizar un gran número de manipulaciones
Consultar rápidamente bases de datosConsultar rápidamente bases de datos
Realizar pruebas analíticas complejasRealizar pruebas analíticas complejas
Minimiza costos e incrementa la productividadMinimiza costos e incrementa la productividad
Ayuda a la toma de decisionesAyuda a la toma de decisiones
Compara eficazmente los datos espacialesCompara eficazmente los datos espaciales
Efectúa análisis de forma rápidaEfectúa análisis de forma rápida
Actualizaciones a través del tiempoActualizaciones a través del tiempo
(Pérez, 1999; Humbolt, 2005)

Aplicaciones al estudio de la
erosión

Estudios de erosión en los cuales se utilizó SIG
Páez (1994), halló el riesgo a la erosión fundamentado en el análisis
de dos aspectos la vulnerabilidad y el riesgo de erosión actual, usando
la USLE, estimó los requerimientos de prácticas de conservación.
López et al. (1998), utilizando la (RUSLE), determinaron la influencia del
uso del suelo sobre la erosión en la cuenca del Río Guadiana en Puerto
Rico. Lo cual permitió hacer diferentes simulaciones de uso del suelo que
indican que reforestar el 5% de las áreas más afectadas, la erosión se
disminuiría en un 20% y si se reforesta la cuenca por completo la erosión
se disminuiría en 37%.

Mendivelso et al. (2000) realizaron en Colombia un estudio utilizando
imágenes de satélite sobre las distintas regiones del país, donde se
encontró que los procesos erosivos se concentran con mayor intensidad
en la región Andina.
Montes (2000), evaluó el riesgo de erosión en la Cuenca Santa
Catarina mediante el análisis multiplicativo de 4 factores de la USLE
(RKLS), permitió la localización de áreas potencialmente mas afectadas.
Pérez (2001), calculó las pérdidas de suelo por erosión con la utilización
de los factores de la USLE, para toda Colombia, observó que el 81,08%
del territorio no presenta problemas graves de erosión.

(Mendivielso, et al., 2000)
50%50% de los suelosde los suelos
presentan erosiónpresentan erosión
14%14% muy alta,muy alta,
10%10% alta yalta y 9%9%
moderada.moderada.

Muy Alta
Alta
Moderada
Baja
Nula o Ligera
Otras
(Pérez S., 2001)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006
81%81% de los suelosde los suelos
no presentanno presentan
algún grado dealgún grado de
erosión hídrica.erosión hídrica.

EROSIÓN
Se expresa en
t/ha
(IIRS-ITC)

Estudio de riesgo a la
erosión en la zona
central del departamento
de Caldas

LIDERLIDER
EDGAR HINCAPIÉ GÓMEZ Ing. Agrónomo, Investigador Científico I
disciplina de Suelos
COLABORADORESCOLABORADORES
COMITES MUNICIPALES
PERSONAL DISCIPLINA DE SISTEMAS
DEPARTAMENTO DE SERVICIOS ADMINISTRATIVOS
PERSONAL DISCIPLINA DE AGROCLIMATOLOGÍA
ASESORESASESORES
ESTHER CECILIA MONTOYA
SIAVOSH SADEGHIAN KH.
URIEL PÉREZ GÓMEZ Ing. Forestal. Msc. Profesor titular,
Universidad del Tolima.
Estadístico, MSc. Investigador
Científico III, Biometría
Ing. Agrónomo. MSc. Líder de la
disciplina de Suelos
ÁLVARO JARAMILLO ROBLEDO Ing. Agrónomo. MSc. Investigador
Científico III, Agroclimatología
© Copyright FNC – Cenicafé Agosto de 2005

Construir el mapa de riesgo por erosión potencial
de la zona Cafetera Central del departamento de
Caldas para ser utilizado como herramienta de
planificación en la conservación de suelos
ObjetivoObjetivo

 Identificar de zonas vulnerables a la erosión potencial a
través de la evaluación de sus factores
 Complementar los planes y esquemas de ordenamiento
territorial
 Aportar lineamientos a los organismos encargados de la
gestión del riesgo (Decreto 919 de 1989)
 Contribución a la sostenibilidad de la caficultura
AlcancesAlcances

Área con potencial cafetero
de la zona central del
departamento de Caldas
4° 55’ a 5° 42’ de
Latitud Norte
75° 55’ a 75°20’
de Longitud Oeste
LocalizaciónLocalización
Ecotopos 204A, 205A,
206A, 207A.

 A = pérdida de suelo (t.ha)
 R = factor de erosividad por precipitación pluvial (MJ.mm.ha)
 K = factor de erodabilidad del suelo (t.ha.MJ-1
.mm-1
.ha-1
)
 L = factor de longitud de pediente
 S = factor de gradiente de pendiente
 C = factor de cobertura
 P = factor de prácticas de conservación
(Wischmeier & Smith, 1965)
A = R.K.L.S.C.P
Para cumplir con el objetivo se empleó la ecuación
universal de pérdidas de suelo (USLE).
MetodologíaMetodología

Se utilizó los registros diarios de 34 estaciones climáticas o
pluviométricas para un periodo mínimo de 10 años.
Se estimó el Indice de Fournier Modificado.
Factor de erosividad de la lluvia
donde,
Indice de Fournier Modificado
Precipitación mensual (mm)
Precipitación anual (mm)
=IFM
=p
=P
(Arnoldus, 1980)
12
1
2
∑=
P
p
IFM
A = R.K.LS
El IFM se correlacionó con el EI30, para hallar el factor R

EstacionesEstaciones
climatológicasclimatológicas
(Cenicafe, 2005)
COORDENANDAS
ESTACIÓN
lat. (n) long. (w)MUNICIPIO
NOMBRE TIPO gra min. gra min.
ALTITUD
m
Manizales La Juliana Pvm 05 8 75 29 1785
Manizales Santa Teresa Pvm 05 7 75 32 1698
Manizales Santa Teresita Pvm 05 4 75 37 1172
Filadelfia El Mirador Pvm 05 14 75 34 1650
Manizales Las Colinas Pvm 05 6 75 34 1450
Palestina Santa Ana Pvm 05 1 75 41 1278
Chinchiná La Francia Pvm 04 59 75 41 1267
Palestina La Palma Pvm 05 1 75 41 1165
Chinchiná La Sierra Pvm 04 59 75 38 1440
Palestina La Argentina Pvm 05 2 75 41 1354
Chinchiná Naranjal Ppal 04 58 75 39 1381
Balboa* La Tribuna Pvm 04 57 75 58 1580
Belén de Umbría* La Elvira Hpg 05 11 75 52 1540
Ospirna* Guatica Ppal 05 20 75 49 1661
Manizales La Selva Pvm 05 5 75 36 1312
Chinchiná Los Pomos Pvm 04 58 75 35 1583
Manizales Java Pvm 05 1 75 32 1778
Chinchiná La Divisa Pvm 04 59 75 36 1590
Chinchiná Cenicafé Ppal 05 0 75 36 1310
Manizales Agronomía Ppal 05 3 75 30 2088
Palestina Santágueda Ppal 05 4 75 40 1026
Palestina Granja Luker Ppal 05 4 75 41 1031
Manizales El Algarrobo Ppal 05 4 75 35 1202
Neira El Refugio Pvm 05 10 75 35 1398
Filadelfia La Julia Pvm 05 18 75 34 1650
Pácora La Linda Pvm 05 33 75 32 1738
Pácora La Cascada Pvm 05 28 75 33 1961
El Diamante* Quinchia Pvm 05 19 75 42 1550
Marmato El Descanso Pvm 05 30 75 37 1803
Riosucio La Argentina Pvm 05 28 75 42 1420
La Oriental* Quinchia Pvm 05 22 75 43 1730
Supía Rafael Escobar Ppal 05 27 75 38 1307
Aguadas Cuatro Esquinas Pvm 05 40 75 25 1900
Aguadas Guaymaral Pvm 05 39 75 27 1600

Estación climática
Espacialización deEspacialización de
las estacioneslas estaciones
climatológicasclimatológicas

Factor de erodabilidad : K
La erodabilidad se determinó en
forma directa en condiciones de
laboratorio, para ello se tomaron
muestras de suelo disturbadas de
las 14 unidades de suelo
Un simulador programable
de lluvias con boquillas
oscilatorias (Veejet 80100)
A = R.K.LS

Unidades de sueloUnidades de suelo
presentes en la zonapresentes en la zona
de estudiode estudio

(Cenicafe, 2005)
Unidades de suelo y ecotoposUnidades de suelo y ecotopos
NO UNIDAD SIM E204A E205A E206A E207A
TOTAL
UNIDAD
1 Veinte 20 17,8 759,8 777,5
2 Doscientos 200 3023,3 3023,3
3 Cascarero CA 971,9 2837,1 2165,6 118,3 6092,9
4 Chinchiná CH 12723,7 4875,1 13488,1 2853,8 33940,5
5 Chuscal CHU 5783,2 268,3 1212,5 7263,9
6 Depósitos DP 283,8 334,7 436,0 502,1 1556,7
7 Guacaica GU 16548,6 3237,4 26,0 741,1 20553,2
8 Letras LE 220,5 811,8 1032,2
9 Maiba MA 4070,4 1359,7 5430,1
10 Manila MN 1862,1 78,9 1940,9
11 Sincerín SI 90,5 90,5
12 Tareas TA 416,2 783,8 180,8 1380,8
13 Tablazo TB 5502,5 5502,5
14 Violeta VI 249,6 3,3 252,9
Total
Ecotopo
42379,2 19789,3 20249,1 6420,4 88838
A = R.K.LS

Se tomaron 72
muestras
distribuidas en el
área de estudio.
Se aplicó un
tamaño de muestra
con asignación
proporcional
Toma de muestrasToma de muestras
El muestreo fué
georeferenciado
NO UNIDAD SIM E204A E205A E206A E207A
TOTAL
UNIDAD
1 Veinte 20 2 2
2 Doscientos 200 4 4
3 Cascarero CA 1 2 2 5
4 Chinchiná CH 6 3 8 4 21
5 Chuscal CHU 2 2
6 Depósitos DP 1 1 2
7 Guacaica GU 9 5 6 20
8 Letras LE 1 1
9 Maiba MA 4 1 5
10 Manila MN 1 1
11 Sincerín SI 1 1
12 Tareas TA 2 1 3
13 Tablazo TB 4 4
14 Violeta VI 1 1
Total
Ecotopo
26 17 18 11 72
A = R.K.LS

Punto de muestreo
ERODABILIDADERODABILIDAD
A = R.K.LS
Espacialización deEspacialización de
los puntos delos puntos de
muestreomuestreo

Toma de muestrasToma de muestras
• 10 Kg de suelo
• Se midió la profundidad del horizonte A
0 a10 cm de profundidad
Se empacó en bolsas
plásticas y se llevó a
laboratorio, se secaron a la
sombra y se pasaron por
tamiz 3/4 (11,2 mm)
A = R.K.LS

50
cm
SimulaciónSimulación
P 70%
 La simulación 1 hora
 El simulador a 3 m de altura
 Intensidad de 86 mm/h
DeterminacionesDeterminaciones
 Flujo de agua por escorrentía y percolación
 Pérdida de suelo por escorrentía
 Pérdida de suelo por salpique
A = R.K.LS

R L S
A
K =
donde,
K = Factor erodabilidad
A = Pérdidas de suelo
R = Erosividad de la lluvia
LS = Factor de la pendiente
Calculo del factor KCalculo del factor K
(Elliot et. al 1989, Lal 1994)
A = R.K.LS

Curvas de nivelCurvas de nivel
Calculo de factor LSCalculo de factor LS
A = R.K.LS

LONGITUD Y GRADIENTELONGITUD Y GRADIENTE
MEDMED
A = R.K.LS
Modelo de Elevación DigitalModelo de Elevación Digital

MEDMED
Manizales
Neira
Aranzasu
Filadelfia
Salamina

Rasterización
VECTOR RASTER
Valor 1220
Valor ?
Valor 1200
Interpolación linear

Localización de las
estaciones climáticas
Interpolación
geoestadística
(Kriging)
Isolíneas de erosividad
Mapa de factor erosividad
A = R.K.LS

Mapa factor erodabilidadMapa factor erodabilidad
(Rivera y Gómez, 1990)
Clasificación
CODIGO
ERODABILIDAD DEL
SUELO, K
CALIFICACIÓN
1 < 0.01 Natural
2 0.01 – 0.02 Muy bajo
3 0.02 – 0.04 Bajo
4 0.04 – 0.06 Moderado
5 0.06 – 0.08 Alto
6 0.08 – 0.10 Muy alto
7 0.10 – 0.15 Severo
8 > 0.15 Extremadamente severo
Muestras de suelo
A = R.K.LS

Mapa factor longitud y gradiente de la pendienteMapa factor longitud y gradiente de la pendiente
m
L 



=
1.22
λ
03.0*8.10 += θsenS
5.0*8.16 −= θsenS
%9<s
%9≥s
Clasificación
A = R.K.LS

Pérdida de suelo por erosión potencialPérdida de suelo por erosión potencial
320
0.60
0.25
Factor RFactor R
Factor KFactor K
Factor LSFactor LS
Pérdida de SuelosPérdida de Suelos = 48 t.ha= 48 t.ha-1-1
.año.año-1-1
320320
0.600.60
0.250.25
pixelpixel
A = R.K.LS

Riesgo es un daño potencial
R = A.V.C
donde,
R= Riesgo
A= Amenaza (Evento que causa daño) - R
V= Vulnerabilidad (Grado de daño por una amenaza) - K*LS
C= Capacidad de recuperarse - Profundidad del horizonte A
Riesgo Alto = Expectativa de daño (pérdidas) es grande
Riesgo Bajo = Expectativa de daño (pérdidas) es pequeña
(FAO, 1987; Villacís, 2005)© Copyright FNC – Cenicafé Septiembre de 2006

AnálisisAnálisisAnálisisAnálisisAnálisis
Toma de decisión
Mapa de RiesgoMapa de Riesgo
Clasificación
ErosividadErosividad
ErodabilidadErodabilidad
PendientePendiente
Mapa de Riesgo a la ErosiónMapa de Riesgo a la Erosión
A = R.K.LS
Pseudo-ecuaciónPseudo-ecuación
R = A x V x C
Profundidad h. AProfundidad h. A

Unión
R*K*L*S
Mapa de
perdida de
suelos
DIAGRAMA DE ACTIVIDADES
R = A.V.C
Asociación
pérdidas y
prof. horiz. A
Clasificación
por rangos
Mapa de
Riesgo a la
Erosión
Potencial
Clasificación
de L y S
Aplicación del
Factor LS
Cálculos por
rangos de P.
Edición,
Rasterización,
Interpolación
Modelo de
elevación
digital
Mapa de
pendientes
Mapa factor
LS
CALCULOS
Mapas
digitales
curvas nivel
Clasificación
de K
Espacializa K por
unidad de suelo
Procesos
alfanuméricos
Bases de
Datos
(atributos)
Mapas de
suelos
Datos
de
Campo
Información
del simulador
de lluvia
Calculo K
Mapa factor K
Clasificación
Unidades de
Suelos
Correlación IFM con
EI30
Clasificación
de R
Estimación del
factor R
Estimación de
IFM
Interpolación
Kriging
Identificación
(estaciones
climaticas)
Información
de lluvias
Mapa factor R
A = R.K.LS

Resultados

IFMIFM
Líneas deLíneas de
IsoerosividadIsoerosividad
Lluvias con potencialLluvias con potencial
erosivoerosivo muy altomuy alto
12
1
2
∑=
P
p
IFM

A = R.K.LS
EROSIVIDADEROSIVIDAD
Factor RFactor R
Análisis de regresión entre el IFM mensual y EIAnálisis de regresión entre el IFM mensual y EI3030 mensual.mensual.
∑ +=
12
1
30 3,28)IFMm(4,38EI
0
500
1000
1500
2000
2500
0 10 20 30 40 50
IFM
EI30(J.m2
.cm.h-1
)
R2
= 0,70

A = R.K.LS
GeoestadísticaGeoestadística
Modelo esféricoModelo esférico
RR22
= 0,96= 0,96
6 lag class (61 -120)6 lag class (61 -120)
pares de puntospares de puntos
La semivarianzaLa semivarianza
aumenta con laaumenta con la
distancia hastadistancia hasta
encontrar un puntoencontrar un punto
de estabilización.de estabilización.
SillSill
RangoRango
NuggetNugget

A = R.K.LS
Factor RFactor R
Rivera y Gómez (1990)
8% muy alta y8% muy alta y
92% alta92% alta

ERODABILIDADERODABILIDAD
A = R.K.LS
Factor KFactor K
Rivera y Gómez (1990)
97% Natural y97% Natural y
3% Muy baja3% Muy baja

LONGITUD YLONGITUD Y
GRADIENTEGRADIENTE
A = R.K.LS
El factor longitud y
gradiente de la
pendiente incrementa
la vulnerabilidad de
los suelos a la erosión
Factor LSFactor LS

Erosividad
XX
Erodabilidad
XX
Longitud y
Gradiente
A = R.K.LS

PÉRDIDASPÉRDIDAS
potencialespotenciales
DE SUELODE SUELO
A = R.K.LS
0
5
10
15
20
25
30
35
Area(%)
Ligera Baja Moderada Alta Muy Alta
Clasificación de pérdidas de suelo

RIESGO A LARIESGO A LA
EROSIÓNEROSIÓN
R = A.V.C
Análisis de riesgo a la erosión =
Pérdidas de potenciales suelo
en función de
la profundidad del horizonte A
RiesgoRiesgo

Pérdidas
potenciales
de suelo
Profundidad del
horizonte A

RIESGO A LARIESGO A LA
EROSIÓNEROSIÓN
Mapa de riesgoMapa de riesgo

CONCLUSIONESCONCLUSIONES
 En general los suelos de la zona cafetera central de
Caldas mostraron resistencia a los procesos erosivos de
acuerdo a la clasificación propuesta por Rivera y Gómez
(1990).
 El factor más importante que influye en las pérdidas de
suelo en la zona de estudio, es la erosividad, la cual se
presenta en un 8% del área como muy alta y en un 92%
como alta, seguido por las fuertes pendientes y las
longitudes largas.

 Cerca del 90% del área de estudio muestra pérdidas
potenciales de suelo superiores a 25 t.ha-1
.año-1
; mientras
que el 30% muestra pérdidas potenciales de suelo
superiores 100 t.ha -1
.año-1
.
 De acuerdo con el análisis de riesgo a la erosión el 78%
presenta alto riesgo (pérdidas > a 20 t.ha-1
.año-1
y
profundidad del horizonte A < a 30 cm)
 Los SIG permiten obtener estimaciones de pérdidas de
suelo a través de la análisis multiplicativo de los factores de
al USLE, así como cual es el factor de mayor incidencia en
el proceso erosivo.

Los resultados permiten ser utilizados como herramienta
de planificación para nuevas recomendaciones de uso y
manejo del suelo en la zona estudiada.
La información permite jerarquizar zonas de riesgo para
focalizar acciones de conservación de suelos en las
regiones que presentan mayor riesgo.
El éxito del proyecto no está asegurado si no se garantiza
la actualización periódica de la información.

Agradecimientos
A Dios
A mi familia
A la Universidad del Tolima
A CENICAFÉ
Al Ing. Edgar Hincapié
Al Dr. Siavosh Sadeghian
Al Dr. Álvaro Jaramillo
A la Dra. Esther Cecilia Montoya
Al Dr. Vicente Baldión
A la disciplina de suelos
A las disciplinas de Agroclimatología y sistemas
Al departamento de servicios administrativos
Comités Municipales
Al ITC de Holanda
A todas las personas que participaron

GRACIASGRACIAS
PREGUNTAS?PREGUNTAS?
“No basta con decir que los
suelos son la mayor fuente de
riqueza de un país. Son muchos
más que eso, son la vida misma
del país” (FAO, 1983).

SIG al estudio de erosión

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

La actualidad más candente (20)

Similar a SIG al estudio de erosión

Similar a SIG al estudio de erosión (20)

Último

Último (20)

SIG al estudio de erosión

Notas del editor