Figura 5 - uploaded by Diego Fernando Moreno Pérez
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The watershed of La Copa Reservoir is located in the central province of Boyacá’s department. It acts as a storage area and water recharge, which is used for irrigation by the municipalities of the highlands of Chicamocha. One of the main reasons of soil loss in the hydrographic watersheds is water erosion due to rain or erosivity. The goal of this...
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Being aware that soil erosion is one of the major environmental problems of the 21 st century, this research integrates the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) with a Geographic Information System (GIS) to assess erosion risk on Zou watershed in the centre Benin. RUSLE factor values (rain erosivity, soil erodibility, slope length and steep...
Citations
... En las cuencas hidrográficas las mayores pérdidas de suelo y, por consiguiente, la mayor generación de sedimentos, se atribuyen a la erosión hídrica generada por la alta pluviosidad y el escurrimiento (Guio-Martínez, et al., 2015). Esta situación se ve acelerada por las actividades productivas no acordes a las aptitudes que ofrecen los distintos tipos de sustrato, así como por sucesivos cambios de uso de la tierra, los cuales en ocasiones inclusive exceden en importancia a la intensidad de las precipitaciones pluviales y a la magnitud de las pendientes (García-Ruiz, 2010). ...
El documento contiene los resultados del proyecto de investigación C0612 Catalogación de agropaisajes y propuesta de unidades de gestión paisajística en Buenos Aires, Región Brunca, Costa Rica, inscrito en el Centro de Investigaciones sobre Diversidad Cultural y Estudios Regionales (CIDICER) de la Universidad de Costa Rica. El estudio consistió en la clasificación y caracterización de los paisajes agrarios del municipio de Buenos Aires, en la sección inferior del río El General, en Tipos y Unidades. La base inicial para la delimitación del paisaje son las cuencas hidrográficas del área de estudio y el contexto biofísico y sociocultural más amplio de la Región Brunca. A partir del catálogo de agropaisajes se plantea la formulación de una propuesta de unidades de gestión, mediante el enfoque de paisaje geográfico, la cual integra la consulta a la población organizada del ámbito de estudio, con el fin de promover la adecuación y sostenibilidad de los usos de la tierra a las características geoecológicas de los paisajes investigados.
... We could obtain R-factor data for almost all the countries in South America, except for Suriname, Guyana, and French Guyana. Therefore, the R-factor data were obtained for Brazil (Rosa et al., 2016;Mello et al., 2015;Waltrick et al., 2015;Viola et al., 2014;Valvassori and Back, 2014;Schick et al., 2014;Albuquerque, 2013;Cabral et al., 2005), Paraguay (Cristaldo, 2012), Chile (Bonilla and Vidal, 2011;Araneda et al., 1999), Uruguay (Pérez et al., 2017), Argentina (Gaitán et al., 2017;Saluso, 2008), Colombia (Martínez et al., 2015;Echeverri and Obando, 2010;Hoyos et al. 2005), Venezuela (Lujan and Gabriels, 2005), Ecuador (Ochoa et al., 2016;Veliz, 2015), Peru (Correa et al., 2016;Elera, 2015), and Bolivia (García and Trelles, 2015). ...
Rainfall erosivity is the driving factor for soil erosion and can be potentially affected by climate change, impacting agriculture and the environment. In this study, we sought to project the impact of climate change on the long-term average annual rainfall erosivity (R-factor) and mean annual precipitation in South America. The CanESM2, HadGEM2-ES, and MIROC5 global circulation models (GCMs) and the average of the GCMs (GCM-Ensemble) downscaled by the Eta/CPTEC model at a spatial resolution of 20 km in the representative concentration pathway (RCP) 8.5 were applied in this study. A geographical model to estimate the R-factor across South America was fitted. This model was based on latitude, longitude, altitude, and mean annual precipitation as inputs obtained from the WorldClim database. Using this model, the first R-factor map for South America was developed (for the baseline period: 1961–2005). The GCMs projected mean annual precipitation for three 30-year time periods (time slices: 2010–2040; 2041–2070; 2071–2099). These projections were used to run the R-factor model to assess the impact of climate change. It was observed that the changes were more pronounced in the Amazon Forest region (namely, the North Region, NR, and the Andes North Region, ANR) with a strong reduction in the mean annual precipitation and R-factor throughout the century. The highest increase in the R-factor was projected on the Central and South Andes regions (CAR and SAR) because of the increase in the mean annual precipitation projected by the GCMs. The GCMs pointed contradictory projections for the Central-South Region (CSR), indicating greater uncertainty. An increase in the R-factor was projected for this region, eastern Argentina, and southern Brazil, whereas a decrease in the R-factor was expected for southeastern Brazil. In general, the GCMs projected reductions in the R-factor and annual precipitation for South America, with the highest changes projected from the baseline to the 2010–2040 time slice.
Numerous hydrological applications, such as soil erosion estimation, water resource management, and rain driven damage assessment, demand accurate and reliable rainfall erosivity data. However, the scarcity of gauge rainfall records and the inherent uncertainty in satellite and reanalysis-based rainfall datasets limit rainfall erosivity assessment globally. Here, we present a new global rainfall erosivity dataset (0.1° × 0.1° spatial resolution) integrating satellite (CMORPH and IMERG) and reanalysis (ERA5-Land) derived rainfall erosivity estimates with gauge rainfall erosivity observations collected from approximately 6,200 locations across the globe. We used a machine learning-based Gaussian Process Regression (GPR) model to assimilate multi-source rainfall erosivity estimates alongside geoclimatic covariates to prepare a unified high-resolution mean annual rainfall erosivity product. It has been shown that the proposed rainfall erosivity product performs well during cross-validation with gauge records and inter-comparison with the existing global rainfall erosivity datasets. Furthermore, this dataset offers a new global rainfall erosivity perspective, addressing the limitations of existing datasets and facilitating large-scale hydrological modelling and soil erosion assessments.
La cebolla de bulbo ocañera es un producto de alta tradición, identidad y arraigo, presente en la memoria histórica de la provincia de Ocaña (Norte de Santander). Sin embargo, las dificultades asociadas a malas prácticas culturales gestaron de forma progresiva el incremento de problemas fitosanitarios y de degradación de suelos ocasionados por la erosión. Sin embargo, la producción se mantuvo constante hasta inicios del siglo XXI cuando la variedad denominada “común”, redujo notablemente el rendimiento, lo que dio paso al uso de semilla originaria del Perú y se produjo la desaparición de la cebolla ocañera tradicional. Esta situación, aunado al indudable impacto del cambio climático que ha ejercido una fuerte presión sobre las áreas cultivables, siendo evidente el uso excesivo de fertilizantes nitrogenados, deforestación, erosión, entre otros, ha puesto en evidencia la baja sostenibilidad a mediano y largo plazo de la actividad agrícola en la provincia de Ocaña. Conscientes de estos retos, se presenta este libro con el objetivo de dar a conocer los resultados de un análisis territorial realizado como información contextual para dar soluciones a una mayor escala. Los indicadores (tiempo térmico, huella hídrica y degradación de suelos) pueden ser consultados con mayor detalle en el Módulo E - Cebolla Ocañera, del Sistema Experto MAPA (véase: https://semapa.agrosavia.co/Cebolla).
The Colombian Horned Lark Eremophila alpestris peregrina is an endemic bird of the Colombian Andean Plateau that is endangered due to habitat loss. Information on the population status, habitat use and reproductive biology of this species is therefore vital. We studied these aspects in the La Copa reservoir, where the largest population of this species is found. First, we determined at which locations around the reservoir it was present. At these locations, we used fixed-width transects to estimate its abundance and densities in different habitats for eight months. We monitored its reproductive biology, through behavioural observations and nest tracing during 12 months. The species was only present in plain areas with sparse short vegetation, using grassland, cropland or a mix of the two. Population densities varied significantly between habitats, being high (5.7 birds/ha) in extensive grasslands and medium to low in mixed cropland-grassland (1.1 birds/ha) and cropland (0.41 birds/ha). These differences may be related to the presence of grazing, flooding dynamics, the density of perennial forbs, the size of the grassland fields and the detrimental effect of toxic pesticides used for crop production. We estimated that 133 to 230 (95% CI) individuals (mostly adults), inhabit the entire reservoir. This is a significant number since it may represent 13–23% of the Colombian Horned Lark population. Finally, we present our data on the reproductive cycle of these larks.
Neste trabalho é apresentada a caracterização climática através de alguns índices climáticos pluviométricos e termopluviométricos, calculados com os dados da série histórica, registrados na estação agrometeorológica da Embrapa Amazônia Ocidental, (Manaus, AM), nas coordenadas georreferenciadas de -2o53’25” de Latitude; -59o58’06” de Longitude e Altitude de 102 metros. O IPN mensal caracteriza um período de 3 meses de seca suave a moderada (JAS) e, seis meses de período úmido (dezembro a maio), caracterizando junho como sendo o mês de transição para o período seco e outubro o mês de transição para o período chuvoso podendo ser usado como índice de alerta para meses de secas hídricas do solo nos meses mais secos (JAS) na região de Manaus. O PCI anual confirma que ocorre uma moderada concentração de chuvas. O PCI do trimestre mais seco (JAS) mostrou que as poucas chuvas deste período, são distribuídas de forma uniforme a moderadamente concentradas. A variação interanual do IAC e do IACm não divergiu para os três Fatores de Escala, ambos podem ser usados. O Índice de Anomalia de Chuva mostrou que os trimestres mais chuvoso e menos chuvoso estiveram seis vezes na faixa extrema. O Diagrama Termopluviométrico de Gaussen-Bagnouls e Walter-Lieth construído com as médias da série histórica, não caracterizou os meses secos. Quando se aplicam estes índices mês a mês, aparece uma frequência de meses secos, com agosto sendo o mais seco. O índice anual de De Martonne, classifica o clima local como Superúmido, porém não tem acurácia para caracterizar os meses secos.
Neste trabalho é apresentada a caracterização climática através de alguns índices climáticos pluviométricos e termopluviométricos, calculados com os dados da série histórica, registrados na estação agrometeorológica da Embrapa Amazônia Ocidental, (Manaus, AM), nas coordenadas georreferenciadas de -2 o 53’25” de Latitude; -59 o 58’06” de Longitude e Altitude de 102 metros. O IPN mensal caracteriza um período de 3 meses de seca suave a moderada (JAS) e, seis meses de período úmido (dezembro a maio), caracterizando junho como sendo o mês de transição para o período seco e outubro o mês de transição para o período chuvoso podendo ser usado como índice de alerta para meses de secas hídricas do solo nos meses mais secos (JAS) na região de Manaus. O PCI anual confirma que ocorre uma moderada concentração de chuvas. O PCI do trimestre mais seco (JAS) mostrou que as poucas chuvas deste período, são distribuídas de forma uniforme a moderadamente concentradas. A variação interanual do IAC e do IACm não divergiu para os três Fatores de Escala, ambos podem ser usados. O Índice de Anomalia de Chuva mostrou que os trimestres mais chuvoso e menos chuvoso estiveram seis vezes na faixa extrema. O Diagrama Termopluviométrico de Gaussen-Bagnouls e Walter-Lieth construído com as médias da série histórica, não caracterizou os meses secos. Quando se aplicam estes índices mês a mês, aparece uma frequência de meses secos, com agosto sendo o mais seco. O índice anual de De Martonne, classifica o clima local como Superúmido, porém não tem acurácia para caracterizar os meses secos.
