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Fernández Espinoza, Joel Manuel
Ayllón Misari, Victor Alonso
Ccenhua Yapia, Anai
2022-11-11T14:48:46Z
2022-11-11T14:48:46Z
2021-07-27
http://hdl.handle.net/10757/663458
La presente investigación busca estimar y comparar las tasas de erosión en la Cuenca del Río Cañete mediante el modelo espacial: RUSLE. En los últimos años, la zona presenta vulnerabilidad ante fenómenos meteorológicos, como el Fenómeno de El Niño (2017). Para el modelo RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation), primero se obtuvo datos de precipitaciones, temperatura, tipos de suelos, topografía y cobertura vegetal, de diferentes fuentes satelitales. Luego, se dividen las subcuencas y se calculan los factores, R, K, LS, C y P. Como última etapa se realiza la ecuación que brinda como resultado la erosión hídrica por cada subcuenca. Se ha demostrado a lo largo del estudio que los factores R (erosividad de lluvias) y LS (longitud y pendiente de las laderas) presentan mayor influencia en los valores de erosión hídrica. Como resultado del modelo espacial se identificaron las zonas con mayor potencial erosivo. En consecuencia, se sugiere establecer prácticas de manejo de conservación de suelos para la subcuenca alta y la gestión de actividades agrícolas para la subcuenca baja. (es_PE)
This research seeks to estimate and compare erosion rates in the Cañete River Basin using the RUSLE spatial model. In recent years, the area has been vulnerable to meteorological phenomena, such as the El Niño phenomenon (2017). For the RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) model, data on precipitation, temperature, soil types, topography and vegetation cover were first obtained from different satellite sources. Then, the sub-basins are divided and the factors R, K, LS, C and P are calculated. As a last step, the equation that provides the result of hydric erosion for each sub-basin is made. It has been shown throughout the study that the factors R (rainfall erosivity) and LS (length and slope of the slopes) have greatest influence on the hydric erosion values. As a result of both spatial model, the areas with the greatest erosive potential were identified. Consequently, it is suggested that soil conservation management practices be established for the upper sub-basin and agricultural activities be managed for the lower sub-basin. (es_PE)
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Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
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Erosión hídrica (es_PE)
RUSLE (es_PE)
SIG (es_PE)
Río Cañete (es_PE)
Hydric erosion (es_PE)
RUSLE (es_PE)
GIS (es_PE)
Cañete River (es_PE)
Estimación del riesgo de erosión del suelo utilizando el modelo RUSLE-GIS: Un estudio de caso de la cuenca del Río Cañete (es_PE)
Estimation and Comparison of hydric erosion rates using Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). Case Study: Basin of Cañete River (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de ingeniería (es_PE)
Ingeniería Civil (es_PE)
Licenciatura (es_PE)
Ingeniero Civil (es_PE)
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https://orcid.org/0000-0003-3654-0095 (es_PE)
732016 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
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