Estimation of the Curve Number (CN) and its adaptation to the context of Minas Gerais Landscapes
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Data de Publicação: | 2024 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Labor & Engenho (Online) |
Texto Completo: | https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/labore/article/view/8673566 |
Resumo: | Water resources are essential for maintaining life and earth dynamics. To understand the dynamics between water resources and land use in different landscapes, spatial analysis are valuable tools. One of the widely used methodologies is the Soil Conservation Service (SCS), which is based on the Curve Number (CN) coefficient, among other parameters. However, the method and estimation of the CN coefficient was developed for a specific landscape context in the United States and is not necessarily suitable for other areas. Adapting the CN coefficient to the context of the state of Minas Gerais can help in the study and characterization of hydrology in the state's landscapes, helping to represent water resources in the context of the landscape. This work estimated the CN tabulated by the SCS and using map algebra refined the coefficient for the specific context of Minas Gerais, based on spatial data that are directly related to the hydrodynamics of the region. As a result, a tabulated NC map and a refined NC map adapted for the state of Minas Gerais were created, whose data were validated with hydrological information from the Rio Doce basin. The NC estimate for high values indicates locations of high surface runoff and low infiltration. The CN tabulated above 80 represents 13% of the total area of the state of Minas Gerais. Estimates for the refined CN show that 40% of the state's total area has a CN above 80. Tabulated and refined CN values were compared and validated. This study highlights the importance of adapting existing methodologies to the conditions of local landscapes, contributing to the achievement of global goals such as Sustainable Development Goals SDG 6 (Ensure availability and sustainable management of water and sanitation for all), SDG 11 (Make cities and inclusive, safe, resilient and sustainable human settlements) and SDG 15 (Protect, restore and promote the sustainable use of Earth's ecosystems, sustainably manage forests, combat desertification, halt and reverse land degradation and halt the loss of biodiversity). |
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Estimation of the Curve Number (CN) and its adaptation to the context of Minas Gerais LandscapesEstimativa do Número da Curva (CN) e sua adaptação ao contexto das Paisagens Mineiras Estimativa do Número da Curva (CN) e sua adaptação ao contexto das Paisagens Mineiras Modelagem hidrológicaSustentabilidadePaisagemCorredor ecológicoÁrea protegidaModelagem hidrológicaSustentabilidadePaisagemCorredor ecológicoÁrea protegidaCurve NumberWater ResourcesHydrologic ModelsLandscape UnitsMap AlgebraWater resources are essential for maintaining life and earth dynamics. To understand the dynamics between water resources and land use in different landscapes, spatial analysis are valuable tools. One of the widely used methodologies is the Soil Conservation Service (SCS), which is based on the Curve Number (CN) coefficient, among other parameters. However, the method and estimation of the CN coefficient was developed for a specific landscape context in the United States and is not necessarily suitable for other areas. Adapting the CN coefficient to the context of the state of Minas Gerais can help in the study and characterization of hydrology in the state's landscapes, helping to represent water resources in the context of the landscape. This work estimated the CN tabulated by the SCS and using map algebra refined the coefficient for the specific context of Minas Gerais, based on spatial data that are directly related to the hydrodynamics of the region. As a result, a tabulated NC map and a refined NC map adapted for the state of Minas Gerais were created, whose data were validated with hydrological information from the Rio Doce basin. The NC estimate for high values indicates locations of high surface runoff and low infiltration. The CN tabulated above 80 represents 13% of the total area of the state of Minas Gerais. Estimates for the refined CN show that 40% of the state's total area has a CN above 80. Tabulated and refined CN values were compared and validated. This study highlights the importance of adapting existing methodologies to the conditions of local landscapes, contributing to the achievement of global goals such as Sustainable Development Goals SDG 6 (Ensure availability and sustainable management of water and sanitation for all), SDG 11 (Make cities and inclusive, safe, resilient and sustainable human settlements) and SDG 15 (Protect, restore and promote the sustainable use of Earth's ecosystems, sustainably manage forests, combat desertification, halt and reverse land degradation and halt the loss of biodiversity).Os recursos hídricos são essenciais para a manutenção da vida e da dinâmica terrestre. Para entender as dinâmicas entre recursos hídricos e uso do solo em diferentes paisagens as análises espaciais são ferramentas valiosas. Uma das metodologias amplamente utilizadas é o Soil Conservation Service (SCS), que se baseia no coeficiente do Número da Curva (CN), dentre outros parâmetros. No entanto, o método e a estimativa do coeficiente CN foi desenvolvida para um contexto de paisagem específico nos Estados Unidos, e não é necessariamente adequada para outras áreas. Adaptar o coeficiente CN para o contexto do estado de Minas Gerais, pode auxiliar no estudo e caracterização da hidrologia nas paisagens do estado, contribuindo para representar recursos hídricos no contexto da paisagem. Este trabalho estimou o CN tabulado pelo SCS e usando álgebra de mapas refinou o coeficiente para o contexto específico de Minas Gerais, com base em dados espaciais que estão diretamente relacionados à hidrodinâmica da região. Como resultado, foi criado um mapa de CN tabulado e um mapa de CN refinado adaptado para o estado de Minas Gerais, cujos dados foram validados com informações hidrológicas da bacia do Rio Doce. A estimativa de CN para valores altos indica locais de escoamento superficial alto e baixa infiltração. O CN tabelado acima de 80 representa 13 % da área total do estado de Minas Gerais. Já as estimativas para o CN refinado mostram que 40% da área total do estado possui CN acima 80. Valores do CN tabulado e refinado foram comparadas e validadas. Este estudo destaca a importância de adaptar as metodologias existentes às condições das paisagens locais contribuindo para dar subsídios para atingir metas globais como Objetivos do Desenvolvimento Sustentável ODS 6 (Garantir disponibilidade e manejo sustentável da água e saneamento para todos), ODS 11 (Tornar as cidades e os assentamentos humanos inclusivos, seguros, resilientes e sustentáveis) e ODS 15 (Proteger, recuperar e promover o uso sustentável dos ecossistemas terrestres, gerir de forma sustentável as florestas, combater a desertificação, deter e reverter a degradação da terra e deter a perda de biodiversidade.) Os recursos hídricos são essenciais para a manutenção da vida e da dinâmica terrestre. Para entender as dinâmicas entre recursos hídricos e uso do solo em diferentes paisagens as análises espaciais são ferramentas valiosas. Uma das metodologias amplamente utilizadas é o Soil Conservation Service (SCS), que se baseia no coeficiente do Número da Curva (CN), dentre outros parâmetros. No entanto, o método e a estimativa do coeficiente CN foi desenvolvida para um contexto de paisagem específico nos Estados Unidos, e não é necessariamente adequada para outras áreas. Adaptar o coeficiente CN para o contexto do estado de Minas Gerais, pode auxiliar no estudo e caracterização da hidrologia nas paisagens do estado, contribuindo para representar recursos hídricos no contexto da paisagem. Este trabalho estimou o CN tabulado pelo SCS e usando álgebra de mapas refinou o coeficiente para o contexto específico de Minas Gerais, com base em dados espaciais que estão diretamente relacionados à hidrodinâmica da região. Como resultado, foi criado um mapa de CN tabulado e um mapa de CN refinado adaptado para o estado de Minas Gerais, cujos dados foram validados com informações hidrológicas da bacia do Rio Doce. A estimativa de CN para valores altos indica locais de escoamento superficial alto e baixa infiltração. O CN tabelado acima de 80 representa 13 % da área total do estado de Minas Gerais. Já as estimativas para o CN refinado mostram que 40% da área total do estado possui CN acima 80. Valores do CN tabulado e refinado foram comparadas e validadas. Este estudo destaca a importância de adaptar as metodologias existentes às condições das paisagens locais contribuindo para dar subsídios para atingir metas globais como Objetivos do Desenvolvimento Sustentável ODS 6 (Garantir disponibilidade e manejo sustentável da água e saneamento para todos), ODS 11 (Tornar as cidades e os assentamentos humanos inclusivos, seguros, resilientes e sustentáveis) e ODS 15 (Proteger, recuperar e promover o uso sustentável dos ecossistemas terrestres, gerir de forma sustentável as florestas, combater a desertificação, deter e reverter a degradação da terra e deter a perda de biodiversidade.) Universidade Estadual de Campinas2024-02-27info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTextoTextoinfo:eu-repo/semantics/otherapplication/pdfhttps://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/labore/article/view/867356610.20396/labore.v18i00.8673566Labor e Engenho; Vol. 18 (2024): Publicação contínua; e024002Labor e Engenho; Vol. 18 (2024): Publicação contínua; e024002Labor e Engenho; v. 18 (2024): Publicação contínua; e0240022176-8846reponame:Labor & Engenho (Online)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPporhttps://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/labore/article/view/8673566/33714Brazil; ContemporanyBrasil; ContemporâneoBrasil; ContemporâneoCopyright (c) 2024 Cláudia Campos de Albuquerque, Maria Carolina Oliva Brasil, Nelson Pedro Antonio Mateus , Diego Rodrigues Macedo, Sónia Maria Carvalho Ribeirohttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessAlbuquerque, Cláudia Campos deBrasil, Maria Carolina OlivaMateus , Nelson Pedro AntonioMacedo, Diego RodriguesRibeiro, Sónia Maria Carvalho2024-04-16T12:14:18Zoai:ojs.periodicos.sbu.unicamp.br:article/8673566Revistahttp://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/laborePUBhttps://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/labore/oai||argollo@fec.unicamp.br2176-88461981-1152opendoar:2024-04-16T12:14:18Labor & Engenho (Online) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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