Erosividade das chuvas no Estado do Rio de Janeiro
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Data de Publicação: | 2002 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | LOCUS Repositório Institucional da UFV |
Texto Completo: | http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9446 |
Resumo: | No presente trabalho foram analisadas as séries históricas de precipitação de 14 estações pluviográficas localizadas no Estado do Rio de Janeiro, com o objetivo: de estimar os índices de erosividade das chuvas EI 30 e KE>25, utilizando-se duas metodologias para a estimativa da energia cinética (FOSTER et al., 1981; e WAGNER e MASSAMBANI, 1988) daquelas 14 localidades, com disponibilidade de dados pluviográficos; e os índices de erosividade mensais médios das referidas localidades, com base em dados pluviométricos, bem como obter os mapas de isoerosividade daquele Estado. O índice EI 30 foi obtido pelo produto da energia cinética da chuva por sua intensidade máxima em 30 minutos, enquanto o índice de erosividade KE>25 foi determinado a partir da soma dos valores de energia cinética das chuvas que possuíam intensidades, no intervalo de 10 minutos, iguais ou superiores a 25 mm h –1 . As médias anuais do EI 30 nas diferentes localidades variaram de 4.268 a 16.225 MJ mm ha –1 h –1 ano –1 , usando- se a metodologia de WAGNER e MASSAMBANI (1988), e de 4.118 a 15.806 MJ mm ha –1 h –1 ano –1 , com a metodologia de FOSTER et al. (1981). Para o KE>25, os valores variaram de 42 a 170 MJ ha –1 mm –1 , utilizando-se a metodologia de WAGNER e MASSAMBANI (1988), e de 42 a 172 MJ ha –1 mm –1 , com base em FOSTER et al. (1981). A estimativa dos índices de erosividade mensais médios a partir de dados pluviométricos foi feita por meio de correlações dos índices de erosividade obtidos a partir da base de dados pluviográficos com a precipitação mensal média (p) ou com o coeficiente de chuva (Rc), ressaltando-se que as equações ajustadas apresentaram coeficientes de determinação (R 2 ) variando de 0,61 a 0,99, à exceção da Estação Capela Mayrink, cujo coeficiente foi em torno de 0,40. Empregando-se o software ArcView GIS 3.2a, foram gerados mapas de isoerosividade com classes de 1.000 MJ mm ha –1 h –1 ano –1 para o índice de erosividade EI 30 e de 10 MJ ha –1 mm –1 para o índice KE>25. Para o EI 30 foram encontradas 12 classes de erosividade, variando de 4.000 a 16.000 MJ mm ha –1 h –1 ano –1 , enquanto para o KE>25 se obtiveram 14 classes de erosividade oscilando entre 40 e 180 MJ ha –1 mm –1 . A análise dos dados possibilitou que se concluísse que os índices de erosividades das chuvas apresentam, nos diversos locais estudados, diferenças expressivas entre si. Concluiu-se, também, que: não houve divergências expressivas entre os resultados obtidos pelas equações propostas por FOSTER et al. (1981) e WAGNER e MASSAMBANI (1988) para o cálculo de energia cinética da chuva; que a estimativa da erosividade das chuvas a partir da precipitação mensal média proporcionou melhores resultados do que quando se usou o coeficiente de chuva (Rc); que o semestre com maiores potenciais erosivos no Estado do Rio de Janeiro foi novembro-abril; e que o número anual médio de chuvas erosivas nas localidades analisadas foi de 45, correspondendo a 34% do número total de eventos. |
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Pruski, Fernando FalcoCarvalho, Daniel Fonseca deGonçalves, Flávio Aparecidohttp://lattes.cnpq.br/7028472988716962Silva, Demetrius David da2017-02-08T15:31:44Z2017-02-08T15:31:44Z2002-12-19GONÇALVES, Flávio Aparecido. Erosividade das chuvas no Estado do Rio de Janeiro. 2002. 120 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2002.http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9446No presente trabalho foram analisadas as séries históricas de precipitação de 14 estações pluviográficas localizadas no Estado do Rio de Janeiro, com o objetivo: de estimar os índices de erosividade das chuvas EI 30 e KE>25, utilizando-se duas metodologias para a estimativa da energia cinética (FOSTER et al., 1981; e WAGNER e MASSAMBANI, 1988) daquelas 14 localidades, com disponibilidade de dados pluviográficos; e os índices de erosividade mensais médios das referidas localidades, com base em dados pluviométricos, bem como obter os mapas de isoerosividade daquele Estado. O índice EI 30 foi obtido pelo produto da energia cinética da chuva por sua intensidade máxima em 30 minutos, enquanto o índice de erosividade KE>25 foi determinado a partir da soma dos valores de energia cinética das chuvas que possuíam intensidades, no intervalo de 10 minutos, iguais ou superiores a 25 mm h –1 . As médias anuais do EI 30 nas diferentes localidades variaram de 4.268 a 16.225 MJ mm ha –1 h –1 ano –1 , usando- se a metodologia de WAGNER e MASSAMBANI (1988), e de 4.118 a 15.806 MJ mm ha –1 h –1 ano –1 , com a metodologia de FOSTER et al. (1981). Para o KE>25, os valores variaram de 42 a 170 MJ ha –1 mm –1 , utilizando-se a metodologia de WAGNER e MASSAMBANI (1988), e de 42 a 172 MJ ha –1 mm –1 , com base em FOSTER et al. (1981). 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A análise dos dados possibilitou que se concluísse que os índices de erosividades das chuvas apresentam, nos diversos locais estudados, diferenças expressivas entre si. Concluiu-se, também, que: não houve divergências expressivas entre os resultados obtidos pelas equações propostas por FOSTER et al. (1981) e WAGNER e MASSAMBANI (1988) para o cálculo de energia cinética da chuva; que a estimativa da erosividade das chuvas a partir da precipitação mensal média proporcionou melhores resultados do que quando se usou o coeficiente de chuva (Rc); que o semestre com maiores potenciais erosivos no Estado do Rio de Janeiro foi novembro-abril; e que o número anual médio de chuvas erosivas nas localidades analisadas foi de 45, correspondendo a 34% do número total de eventos.Historical rainfall series of 14 rain gauge stations in the State of Rio de Janeiro were analyzed with the following objectives: to establish estimates of the rain erosivity index EI 30 and KE>25 with two methodologies of estimation of kinetic energy (FOSTER et al., 1981; and WAGNER and MASSAMBANI, 1988) using the available rainfall data of the 14 stations; estimate the mean monthly erosivity indices of the mentioned sites, based on the rainfall data; and obtain isoerosivity maps of the State. Index EI 30 was obtained by the product of the maximum kinetic rain energy in 30 minutes, while the KE>25 erosivity index was determined based on the sum of values of the kinetic rain energy with an intensity of 25 mm h –1 or higher during 10 minutes. Annual means of the sites obtained by the WAGNER and MASSAMBANI (1988) methodology varied from 4,268 to 16,225 MJ mm ha –1 h –1 year –1 , and from 4,118 to 15,806 MJ mm ha –1 h –1 year –1 by the methodology of FOSTER et al. (1981). The KE> 25 values varied from 42 to 170 MJ ha –1 mm –1 with the WAGNER and MASSAMBANI (1988) methodology, and from 42 to 172 MJ ha –1 mm –1 based on the methodology of FOSTER et al. (1981). The estimate of the mean monthly erosivity indices based on the rainfall data was obtained by correlations of the erosivity indices based on the rainfall data and the mean monthly precipitation (p) or the rain coefficient (Rc). The adjusted equations presented determination coefficients (R 2 ) between 0.61 and 0.99, except for the coefficient of the station Capeia Mayrink, which lay around 0.40. Isoerosivity maps were created with the help of Arc View GIS 3.2a software with classes of 1,000 MJ mm ha –1 h –1 year –1 for the erosivity index EI 30 and of 10 MJ ha –1 mm –1 for the index KE>25. Twelve erosivity classes were established for the EI 30 , varying from 4,000 to 16,000 MJ mm ha –1 h –1 year –1 , and fourteen for KE>25, varying from 40 to 180 MJ ha –1 mm –1 . The data analysis allowed the conclusion that the rain erosivity indices at the different sites presented significant differences among each other. Moreover, the following conclusions were drawn: between the results obtained by the equations proposed by FOSTER et al. (1981) and by WAGNER and MASSAMBANI (1988), there were no significant differences in the calculation of the kinetic rain energy; the rain erosivity estimate based on the mean monthly precipitation provided better results than the use of the rain coefficient (Rc); the half-year with the highest erosive potential was November to April; and the mean annual number of erosive rainfall at the analyzed sites was 45, which makes up 34% of the total rainfalls.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoporUniversidade Federal de ViçosaEnergia cinéticaErosão hídricaPerda de soloCiências AgráriasErosividade das chuvas no Estado do Rio de JaneiroRain erosivity in the State of Rio de Janeiro, Brazilinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de Engenharia AgrícolaMestre em Engenharia AgrícolaViçosa - MG2002-12-19Mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdftexto completoapplication/pdf1073853https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/9446/1/texto%20completo.pdf4c9fa0124bb2b3183143b16a028ff7b7MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/9446/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILtexto completo.pdf.jpgtexto completo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3564https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/9446/3/texto%20completo.pdf.jpg49175b50d4f88f5a313dde91e05c02dfMD53123456789/94462017-02-08 22:00:23.104oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452017-02-09T01:00:23LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false |
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