Estimación de la erosión hídrica mediante la aplicación de la metodología RUSLE en la cuenca del río Piura

Abstract

La pérdida de suelos causada por la erosión es uno de los problemas más importantes a nivel mundial, ya que la erosión reduce la capacidad del suelo de retener el agua (FAO, 1980). Además de afectar la producción de cultivos debido a la degradación de los suelos, disminuye sus cualidades como recurso natural y su productividad en el agroecosistema (Lasanta & García, 1999). La erosión hídrica comprende la desagregación del suelo por impacto de la gota de lluvia o el desprendimiento por el flujo superficial del agua. En el Perú, la erosión hídrica se convierte en un problema aún mayor al no tener una información actualizada, pues los últimos estudios oficiales se realizaron por INRENA en el año 1996. El Perú es muy heterogéneo con respecto a las características y propiedades de los suelos, la incidencia de precipitación o el tipo de cubierta vegetal existente, y si se logra una cuantificación de dichos factores se pueden obtener tasas de erosión muy bien diferenciadas. Sin embargo, las investigaciones realizadas a la fecha son muy escasas y a nivel regional no se cuenta con un registro de datos o tasas de erosión. Por ello se estima la tasa de erosión de la cuenca hidrográfica del río Piura dentro de un período de estudio comprendido entre los años 1981 y 2016, aplicando la metodología conocida como Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) como modelo matemático que nos permitió estimar y cuantificar la erosión hídrica mediante diferentes factores, utilizando como herramienta principal los Sistemas de Información Geográfica (SIG). Los factores que permitieron estimar la tasa de erosión hídrica de la cuenca del río Piura fueron evaluados de la siguiente manera: el factor R (Erosividad de la lluvia) basado en la interpolación de los datos de precipitación mensual del producto PISCO precm (Peruvian Interpolation data of the SENAMHI’S Climatological and Hidrological Observations); el factor K (Erodabilidad del suelo) basado en las propiedades físicas del suelo, es decir textura, estructura y capacidad de drenaje, con apoyo de la plataforma virtual SOILGRID; el factor LS (Longitud y pendiente de la cuenca) mediante la representación de un Modelo Digital del Terreno (DEM); el factor C (Cobertura Vegetal) representado por la vegetación natural que cubre a nuestro país basado en los estudios del Ministerio del Ambiente; y por último el factor P (Prácticas de conservación del suelo) determinados con valores de ensayos experimentales oscilados entre 0 y 1. Finalmente se procedió con la integración de todos los factores y utilizando la metodología RUSLE, se generaron mapas de erosión de suelos de la cuenca hidrográfica del río Piura, comprendidos entre los años 1981 y 2016. Culminado el procedimiento y ya con resultados geográficos digitales, se realizó el análisis e interpretación de los mismos, logrando estimar las tasas de erosión de la cuenca hidrográfica del río Piura y así poder determinar zonas con potencial y bajo riesgo a la erosión hídrica.