Abstracto

Estimación del riesgo de erosión del suelo en la cuenca sur de Mubi, estado de Adamawa, Nigeria

Thlakma SR, Iguisi EO, Odunze AC y Jeb DN

El estudio tiene como objetivo estimar el riesgo de erosión del suelo en la cuenca sur de Mubi con la ayuda del modelo RUSEL y técnicas geoespaciales. Se derivaron parámetros del modelo RUSLE como lluvia, mapa de suelos, mapa topográfico, manejo de cobertura y mapa de factores de prácticas de conservación. El método empleado incluye el uso del modelo RUSLE y técnicas geoespaciales utilizando el software ArcGIS 10.3, para el análisis y presentación de resultados. Se encontró que el suelo arenoso es el suelo dominante de la cuenca que cubre aproximadamente el 65%, el 18% limo y el 17% arcilla. La cobertura del uso de la tierra tiene aproximadamente el 29% del área cubierta por actividades agrícolas, el 19% estaba cubierto por bosques y el 25% no estaba cultivado y cubierto por tierra desnuda. El área de estudio tiene aproximadamente 0,58 a -0,07 índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) con la mayoría del área dentro de la topografía inferior de 570 m sobre el nivel del mar. El factor de manejo de la cobertura del suelo varía desde el valor más alto de 0,5 hasta el valor más bajo de 0,01 en la cuenca hidrográfica, ocurrencias de lluvia diaria de 15,8 mm a 15,7 mm y 492,34 mm de lluvia y escorrentía cubierta cuando la lluvia por día es mayor a 15 mm de lluvia. Los resultados del estudio también muestran que la tasa promedio de desprendimiento de suelo es de 1 t ha -1 año -1 . La capacidad promedio de transporte de flujo superficial es de 1,5 t ha -1 año -1 . La desprendimiento promedio de suelo por gota de lluvia es de 69,6 t ha -1 año -1 , los desprendimientos totales de partículas de suelo son de 69,66 t ha -1 año -1 y la erosión promedio estimada del suelo de 3,52 t ha -1 año -1 . Se recomienda que se aplique otro modelo de erosión del suelo en el área de estudio para un análisis comparativo adicional del riesgo de erosión del suelo.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado