Modelagem da erosão hídrica e métodos de interpolação de batimetria fluvial na bacia do Alto Rio Grande (MG)
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11024 |
Resumo: | Water erosion negatively affects soil fertility, soil structure, and water availability to plants. Moreover, the off-site erosion impacts contribute to the sedimentation and eutrophication of water courses. At watershed scale, erosion models are used to evaluate such impacts in a distributed manner. Bathymetric surveys from rivers and reservoirs can supply important information regarding off-site erosion effects, since geomorphologic changes due to sedimentation can be assessed from bathymetry-derived terrain models. However, since extensive bathymetric surveys may prove to be costly and time consuming, water depth measurements are usually made through cross-sectional surveys, which may lead to a sparse sampling pattern. The aim of this study was to estimate the soil losses and sediment yield in the Upper Grande River Basin, using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) and the Sediment Delivery Distributed model (SEDD); and also, to quantify the sediment delivery to the main hydroelectric power plant reservoirs in the basin. Moreover, it aimed to evaluate hybrid kriging methods for interpolating bathymetry point data from a flooded segment of the Grande River. The orthogonal distance to river centerline was used as an auxiliary variable for regression kriging (RK) and co-kriging (CK). The results from the hybrid kriging methods were compared to the ones from ordinary kriging, inverse distance weighting and topogrid, through an external validation. RUSLE predictions estimated that the average soil losses in the Upper Grande River Basin were of 22.35 t ha -1 yr -1 , and that bare soils, eucalypt and agriculture suffered the highest erosion rates among the identified land use classes. The average specific sediment yield (SSY) in the basin was of 1.93 t ha -1 yr -1 . According to the SEDD model calibration, the SSY predictions showed an error of 0.02 t ha -1 yr -1 , or 1.25%. The model predictions estimated that 1.45 million t yr -1 of sediments are delivered to the Camargos/Itutinga power plant reservoir, whereas the Funil power plant reservoir receives a sediment input of 1.59 million t yr -1 . Although model calibration yielded small errors in relation to the observed data, the lack of field measurements has impaired a more thorough validation of the employed models. Nevertheless, the results indicate that the RUSLE/SEDD approach may be useful for analyzing sediment transport in Brazilian watersheds, where limited input data is available. The external validation of the hybrid kriging methods indicated that the employed RK approach yielded the lowest RMSE among the analyzed interpolators. Moreover, the RK predictions were able to represent the river thalweg between the widely spaced cross-sections, whereas the other methods under-predicted the thalweg in such gaps. Therefore, we concluded that the employed RK method provided a simple approach for enhancing the quality of the spatial prediction from sparse bathymetry data. |
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Modelagem da erosão hídrica e métodos de interpolação de batimetria fluvial na bacia do Alto Rio Grande (MG)Water erosion modeling and river bathymetry interpolation methods in the Upper Grande River Basin (MG)ErosãoRUSLESEDDKrigagem por regressãoBatimetriaErosionRegression krigingBathymetryManejo e Conservação do SoloWater erosion negatively affects soil fertility, soil structure, and water availability to plants. Moreover, the off-site erosion impacts contribute to the sedimentation and eutrophication of water courses. At watershed scale, erosion models are used to evaluate such impacts in a distributed manner. Bathymetric surveys from rivers and reservoirs can supply important information regarding off-site erosion effects, since geomorphologic changes due to sedimentation can be assessed from bathymetry-derived terrain models. However, since extensive bathymetric surveys may prove to be costly and time consuming, water depth measurements are usually made through cross-sectional surveys, which may lead to a sparse sampling pattern. The aim of this study was to estimate the soil losses and sediment yield in the Upper Grande River Basin, using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) and the Sediment Delivery Distributed model (SEDD); and also, to quantify the sediment delivery to the main hydroelectric power plant reservoirs in the basin. Moreover, it aimed to evaluate hybrid kriging methods for interpolating bathymetry point data from a flooded segment of the Grande River. The orthogonal distance to river centerline was used as an auxiliary variable for regression kriging (RK) and co-kriging (CK). The results from the hybrid kriging methods were compared to the ones from ordinary kriging, inverse distance weighting and topogrid, through an external validation. RUSLE predictions estimated that the average soil losses in the Upper Grande River Basin were of 22.35 t ha -1 yr -1 , and that bare soils, eucalypt and agriculture suffered the highest erosion rates among the identified land use classes. The average specific sediment yield (SSY) in the basin was of 1.93 t ha -1 yr -1 . According to the SEDD model calibration, the SSY predictions showed an error of 0.02 t ha -1 yr -1 , or 1.25%. The model predictions estimated that 1.45 million t yr -1 of sediments are delivered to the Camargos/Itutinga power plant reservoir, whereas the Funil power plant reservoir receives a sediment input of 1.59 million t yr -1 . Although model calibration yielded small errors in relation to the observed data, the lack of field measurements has impaired a more thorough validation of the employed models. Nevertheless, the results indicate that the RUSLE/SEDD approach may be useful for analyzing sediment transport in Brazilian watersheds, where limited input data is available. The external validation of the hybrid kriging methods indicated that the employed RK approach yielded the lowest RMSE among the analyzed interpolators. Moreover, the RK predictions were able to represent the river thalweg between the widely spaced cross-sections, whereas the other methods under-predicted the thalweg in such gaps. Therefore, we concluded that the employed RK method provided a simple approach for enhancing the quality of the spatial prediction from sparse bathymetry data.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)A erosão hídrica afeta negativamente a estrutura e a fertilidade do solo, além limitar a disponibilidade de água para plantas. Ademais, os impactos exsitu da erosão contribuem para a sedimentação e eutrofização de cursos d’água. Em bacias hidrográficas, modelos preditores da erosão são usados para avaliar tais impactos de maneira distribuída. Levantamentos batimétricos de rios e reservatórios oferecem importantes informações em relação aos impactos ex-situ da erosão, uma vez que mudanças geomorfológicas devido à sedimentação podem ser analisadas a partir de modelos de terreno derivados de pontos batimétricos. Porém, como levantamentos batimétricos extensivos despendem grandes recursos, as medições de profundidade de corpos d’água são geralmente realizadas em seções batimétricas, o que pode levar a formação de uma malha amostral esparsa. O objetivo deste estudo foi estimar as perdas de solo, entrega de sedimentos e produção total sedimentos na bacia hidrográfica do Alto Rio Grande, usando a Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) e o modelo Sediment Delivery Distributed (SEDD) e, assim, estimar a entrega de sedimentos aos principais reservatórios de usinas hidrelétricas da bacia. Ademais, objetivou-se avaliar métodos híbridos de krigagem para interpolação de pontos batimétricos de um trecho inundado do Rio Grande. A distância ortogonal à linha de centro do rio foi usada como uma variável auxiliar para krigagem por regressão (KR) e co-krigagem (CK). Os resultados dos métodos híbridos foram comparados aos da krigagem ordinária, inverso da distância ponderada e Topogrid, através de uma validação externa. As predições da RUSLE estimaram que as perdas de solo médias na bacia do Alto Rio Grande são de 22,35 t ha -1 ano -1 , e que solos descobertos, eucalipto e agricultura constituem os usos do solo mais propensos à erosão na bacia. A produção específica de sedimentos média na bacia foi de 1,93 t ha -1 ano -1 . De acordo com a calibração dos modelos, tal predição apresentou um erro de 0,02 t ha -1 ano -1 , ou 1,25%. As predições dos modelos estimaram que 1,45 milhões de t ano -1 de sedimentos são entregues ao reservatório de Camargos/Itutinga, enquanto o reservatório do Funil recebe um aporte de 1,59 milhões de t ano -1 de sedimentos. Apesar da calibração dos modelos ter apresentado um baixo erro em relação aos dados sedimentométricos observados, a baixa disponibilidade de dados de campo não permitiu uma validação mais robusta dos métodos empregados. Ainda assim, os resultados indicam que a combinação dos modelos RUSLE/SEDD pode ser útil para a análise do transporte de sedimentos em bacias hidrográficas no Brasil. A validação externa dos métodos híbridos de krigagem indicou que a abordagem da KR adotada rendeu os menores erros quadráticos médios dentre os interpoladores analisados. Ademais, no mapa resultante da KR, o talvegue foi preservado nas grandes lacunas não amostradas entre as seções batimétricas, enquanto os demais métodos subestimaram a profundidade do talvegue em tais espaços. Assim, conclui-se que o método de KR empregado neste estudo propiciou uma abordagem simples para diminuir o erro da predição espacial a partir de dados esparsos de batimetria.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Ciência do SoloUFLAbrasilDepartamento de Ciência do SoloSilva, Marx Leandro NavesCuri, NiltonOliveira, Marcelo Silva deSpalevic, VeliborQuinton, JohnBatista, Pedro Velloso Gomes2016-04-13T12:38:52Z2016-04-13T12:38:52Z2016-04-132016-02-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfBATISTA, P. V. G. Modelagem da erosão hídrica e métodos de interpolação de batimetria fluvial na bacia do Alto Rio Grande (MG). 2016. 214 p. Dissertação (Mestrado em Ciência do Solo)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11024porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2023-05-11T14:19:43Zoai:localhost:1/11024Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2023-05-11T14:19:43Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
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