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UNIVERSIDAD NACIONAL SAN CRISTOBAL DE HUAMANGA “

”

E.F.P.: “INGENIERIA AGRICOLA”

TEMA : EROSION DE LA CUENCA TOTOS CURSO DOCENTE ALUMNOS

: CONTROL Y EROSION DE DEFENSAS RIBEREÑAS : Ing. Simón Tito Marleny : GOMEZ SALVATIERRA,Alcides

AYACUCHO-PERU 2018

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I. INTRODUCCIÓN Sin duda alguna la erosión hídrica es la más importante causa de erosión de tierras, es responsable de la erosión de 440 millones de hectáreas de tierras de las 747 millones que sufren erosión en Asia; de 227 millones de hectáreas de las 497 millones que son afectadas por este fenómeno en África; de 123 millones de hectáreas de 243 millones en América del Sur; de 115 millones de 219 millones en Europa y 106 en América del Norte y América Central. En el Perú a pesar de tener muy escasas tierras agrícolas y pecuarias, se produce una continua degradación por la combinación de factores naturales y las malas técnicas empleadas en la agricultura y la ganadería, es así que una de las regiones que presenta las más altas tasas de pérdidas de suelos por erosión hídrica es la sierra, en tal sentido según el estudio realizado en el año 1996 por el INRENA en donde se determinó que en el 41.40% del territorio nacional se genera una erosión hídrica nula o ligera de las cuales solo el 1.20% corresponde a la sierra, así también el 27.40% del territorio nacional generan erosión moderada de los cuales el 11.00% corresponde a la sierra, el 24.40% erosión alta de los cuales el 11.50% corresponde a la sierra y 6.4% del territorio nacional con erosión hídrica muy alta de los cuales 4.20%debido a la deforestación, al sobre pastoreo y a la presencia de esporádicas lluvias estacionales pero de alta intensidad, lo cual junto a la baja profundidad de la mayoría de los suelos agrícolas, indudablemente van constituyendo un problema socioeconómico y ambiental serio para esta región y consecuentemente para el país.

II.

OBJETIVOS

Objetivo general: Estimar la perdida de suelos por erosión hídrica de una micro cuenca (caso estudio, micro cuenca Totos ubicado en el distrito Totos provincia Cangallo departamento Ayacucho republica de Perú. Mediante la aplicación de la metodología USLE/RUSLE. OBJETIVO ESPECIFICO  Determinar el factor de erosividad de las precipitaciones (R) según rose y Morgan, Foster y el índice modificado de fournier.  Determinar el factor de erodabilidad del suelo k  Determinar el factor de longitud y gradiente de la pendiente(ls)  Determinar el factor de cobertura vegetal o uso actual del suelo (c)

2

III.

REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA

3.1. Antecedentes Dumas (2012) en el estudio “Riesgo de Erosión Hídrica en la Cuenca del Río mundo”, donde tuvo como objetivo principal, estimar el grado de erosión que presentan estos territorios con el fin de determinar cuáles son las zonas más susceptibles a la erosión hídrica en base al cambio de usos de suelos, para tal sentido realizó una comparación temporal para dos años de estudio 2000 y 2006, donde gran parte de la cuenca presenta riesgo potencial de erosión debido sobre todo a sus escarpadas pendientes y a los suelos poco evolucionados, se estimó que el 45% de la superficie es potencialmente expuesta a una erosión hídrica importante localizando estas zonas en la parte más alta de la cuenca donde las precipitaciones son mayores al igual que las pendientes y que solo el 17% de la superficie presenta erosión potencial nula o ligera y según el análisis realizado más del 60% de la superficie superaría la tasa permisible de erosión (>10 Ton/ha/año) 3.3. Marco conceptual. 3.3.1. Erosión del suelo. La erosión del suelo puede definirse como un fenómeno geológico complejo producido por el desprendimiento y transporte de partículas y material del suelo que se terminan depositando en otro lugar (Sylvia N. Crespí et al., 2007). La erosión constituye uno de los problemas medioambientales y socioeconómicos más importantes a nivel global del siglo XXI. Se estima que una sexta parte del suelo mundial se encuentra afectado por erosión hídrica (Walling y Fang, 2003). El problema de la erosión requiere el reconocimiento de los procesos erosivos y el estudio de sus factores causales, para establecer políticas de conservación (Fournier, 1972).

3.3.2. Tipos de erosión. 3.3.2.1. Erosión del suelo de forma natural. Natural y progresiva, es la erosión que se desarrolla alrededor de varios años y se desarrollan en torno de algo natural. Se le puede denominar erosión geológica, en esta erosión el proceso suele ser lento y se prolonga por millones de años, suelen intervenir la lluvia, nieve, frío, calor y viento. En los 3

climas áridos es el calor que agrieta el suelo (pues este se expande) y el viento lleva granos de arena formando dunas y montes de baja altura. En este tipo de erosión los factores moldean perfectamente el paisaje, creando algo considerado hasta ahora bello e impresionante (ICONA, 1988) 3.3.2.2. Erosión eólica. Se entiende por erosión eólica el proceso de disgregación, remoción y transporte de las partículas del suelo por la acción del viento. Este fenómeno de la erosióneólica se favorece con vientos fuertes y frecuentes, superficies llanas expuestas al viento, suelo seco, suelto, de textura fina y poca materia orgánica. (ICONA, 1988).

3.3.2.3. Erosión hídrica. La Erosión Hídrica es un proceso de disgregación y transporte de las partículas del suelo por acción del agua. Se trata de un fenómeno natural y lento, sin embargo, debida al uso intensivo de las tierras agrícolas y al manejo inadecuado, ha sido acelerado como consecuencia de tales actividades (FAO, 1984).

4

2.3.2.4. Etapas de la erosión hídrica La escorrentía y la erosión del suelo se inician con el impacto de gotas de lluvia sobre el suelo desnudo. Esta energía desagrega el suelo en partículas muy pequeñas que obstruyen los poros, provocando una selladura superficial que impide la rápida infiltración del agua (Guanca. 2010)



Impacto de la gota de lluvia sobre el suelo desnudo (A),



Sus agregados son desintegrados en partículas minúsculas (B),



Que tapan los poros formando una selladura superficial (C), provocando elescurrimiento

superficial del agua de lluvia. 

El agua que escurre carga partículas de suelo que son depositadas en lugares más bajos

cuando la velocidad de escurrimiento es reducida (D).

3.3.2.5. Factores que originan la erosión hídrica. a. Factores climáticos. Los factores climáticos tienen un papel importante en la erosión hídrica, siendo las precipitaciones, tanto en su intensidad como en su duración, el elemento desencadenante del proceso. Cuando el volumen o la intensidad de la lluvia son altos y superiores a la velocidad de infiltración del suelo, se genera escurrimiento y consecuentemente la erosión (Farfán, 2002). b. Características del suelo. Características de los suelos tales como su agregación, su textura, su capacidad de infiltración, entre otras, afectan su erosionabilidad. En la erosión por impacto es importante la estabilidad de los agregados del suelo. En la erosión por escurrimiento influyen la 5

capacidad de infiltración y la textura. En los suelos de texturas gruesas, los valores de infiltración se mantienen altos y por lo tanto el escurrimiento es menor que en los suelos de texturas finas, que resultan más expuestos a la erosión (Guanca, 2010).

c. La vegetación. La vegetación sobre la erosión hídrica, varía con la época del año, cultivo, grado de cobertura y desarrollo de raíces, se puede considerar que su efecto se relaciona directamente con la intercepción, velocidad de escurrimiento e infiltración. La presencia de una cobertura vegetal tiene influencia directa en la absorción de la energía de las gotas de lluvia y en la disminución de la velocidad de escurrimiento. En ausencia de dicha cobertura, en suelos desnudos, como los grandes pedalares producto del sobrepastoreo, los valores de pérdida de suelos son importantes (Guanca, 2010).

d. La topografía. La topografía influye en el proceso a través de la pendiente. Debiéndose considerar su longitud, el grado de inclinación, magnitud y forma. Frecuentemente el grado de inclinación origina problemas más agudos que la longitud de la pendiente. En cuanto a la longitud de la pendiente, el efecto es variable de acuerdo a la naturaleza de la precipitación, a la cobertura vegetal y a la textura del suelo. La mayor longitud 25 de la pendiente hace aumentar el espesor de la lámina de escurrimiento o carga hidráulica (Guanca, 2010).

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3.3.3. Los usos de suelos y sus efectos en la erosión. El uso del suelo, es el uso que los seres humanos hacen de la tierra. El uso del suelo abarca la gestión y modificación del medio ambiente natural para convertirlo en un ambiente construido tal como campos de sembradío, pasturas, plantaciones forestales y asentamientos humanos. También ha sido definido como "las acciones, actividades e intervenciones que las personas realizan sobre un determinado tipo de superficie para producir, modificarla o mantenerla". Cada tipo de uso de la tierra presenta ciertas características propias en cuanto a la capacidad para cubrir y proteger la superficie, así como sus necesidades específicas en cuanto a prácticas de manejo. Por otro lado, cada tipo de tierra presenta cualidades y limitaciones que definen su capacidad para soportar un determinado tipo de uso. En este contexto, el uso de la tierra es fundamental para determinar un proceso de equilibrio dinámico capaz de mantenerse en el tiempo (Colter, H. 2010). 3.3.3.1. Actividad humana y comportamiento de la tierra. Cuando el hombre ocupa y utiliza la tierra para vivir y producir para satisfacer sus necesidades básicas de alimentación, vestimenta y vivienda, introduce elementos nuevos en el conjunto de variables que mantienen el sistema en equilibrio. La actividad humana promueve cambios en la capa de vegetación natural que cubre la superficie, moviliza el suelo, posibilita el pisoteo del mismo al pastorear el ganado, lo que contribuye a reducir la permeabilidad de la capa superficial afectando la capacidad del suelo para recibir y almacenar el agua, permitir el intercambio de gases y el desarrollo radicular de las plantas. 3.3.3.2. Agricultura pobre e inadecuada. Las técnicas agrícolas deficientes, tales como no permitir el suelo en barbecho y el uso de métodos de cultivo que le roban los nutrientes del suelo, pueden contribuir a la erosión hídrica. La agricultura pobre puede compactar ciertas capas de suelo, haciendo que sea menos capaz de retener el agua de lluvia y por lo tanto más propensos a la escorrentía. Los pesticidas y fertilizantes pueden aumentar la erosión del suelo, así filtrando el suelo de los nutrientes vitales y lo hace más vulnerable a los elementos. Las técnicas agrícolas deficientes aparecen más a menudo en el Tercer Mundo que en los países desarrollados, los agricultores suelen no usar el suelo adecuado y apto para la agricultura, quizá haciendo uso de suelos apto para pastoreo, forestación y hasta protección como suelos aptos para la agricultura, esto conlleva sin duda al factor de perdida de suelos la erosión (ICONA, 1988)

7

3.3.3.3. La tala Los árboles y las plantas mantienen el suelo juntos a través de sus sistemas de raíces, mientras protegen el suelo de las lluvias y la escorrentía con sus hojas. La rápida deforestación desarraiga estas fuerzas protectores, dejando el suelo vulnerable a los elementos. En áreas que experimentan fuertes lluvias, la deforestación puede crear rápidamente la escorrentía, la erosión del suelo y provocando enormes depósitos de sedimentos aguas corriente abajo. Según (Monga Baycom), la deforestación y la erosión del suelo resulta tan grave en Madagascar, que los astronautas pueden ver la escorrentía desde el espacio (Colter, H. 2010).

3.3.3.4. El sobrepastoreo. Las técnicas deficientes del pastoreo crean problemas de erosión de la misma manera como otra actividad humana mediante la eliminación de las cualidades protectoras de la cubierta vegetal. Las ovejas, las vacas y otros animales de granja pastan limpiando un área determinada eliminando la vegetación que retiene el suelo en su lugar. Los responsables de las técnicas de pastoreo evitan el sobrepastoreo y permiten la oportunidad que se recupere la vida de las plantas, pero al permitir que los rebaños a pastar y dejar un área seca, los ganaderos aumentan el impacto de la erosión hídrica (Colter, H. 2010).

3.3.3.5. La quema

8

Sin duda la quema de coberturas vegetales tales como pastos, matorrales e incluso plantaciones forestales en zonas andinas es alarmante, las quemas desproporcionan protección e incluso eliminan el efecto protector que genera las 28 coberturas vegetales a los suelos sobre la fuerza erosiva de lluvia, del mismo modo se reduce la humedad es decir si no hay cubierta vegetal, aumenta la radiación solar y la exposición al viento y la fuerza de la lluvia, en tal sentido se incrementa el potencial erosivo y de sedimentación (Barrios, 2000). El proceso de erosión comienza con una inofensiva gota de agua. Las gotas de agua caen sobre la tierra con fuerza explosiva que pueden ser salpicadas tan alto como 3 pies y tan lejos como 5 pies. Una vez que la erosión (movimiento de las partículas del suelo de un sitio a otro por medio de la acción del agua, viento u otro efecto) ocurre, tiene como consecuencia final la sedimentación.

3.3.4. Control de la erosión hídrica. La erosión hídrica genera la pérdida del suelo que contiene la mayor parte de la fertilidad. Por lo tanto es necesario controlarla adoptando prácticas de cultivo y producción que mantengan el buen estado del suelo y que eviten el impacto de las gotas de lluvia y el escurrimiento. La erosión se controla reduciendo la erosividad de los agentes erosivos y la susceptibilidad del suelo a la erosión. El cultivo en curvas de nivel, las terrazas, los desagües empastados y las represas de amortiguación, son prácticas estructurales que sostienen a las prácticas culturales como las labranzas conservacionistas. Estas prácticas estructurales son efectivas en el control y manejo del escurrimiento. La erosión laminar y la erosión en surcos, pueden ser controladas con las técnicas estructurales y con las labranzas conservacionistas como la Siembra Directa (Morgan, 1997)

9

3.3.5. Metodologías para la estimación de la erosión hídrica. 3.3.5.1. Ecuación universal de perdida de suelo - USLE La Ecuación Universal de Pérdida de Suelos (USLE) fue desarrollada a fines del año 1950 y se volvió ampliamente utilizada en planes de conservación de áreas cultivadas en la década de los años ´60. A comienzos del año 1970 la USLE fue aplicada para muchos otros usos del suelo además de los utilizados en áreas cultivadas y para otras aplicaciones aparte de las usadas en los planes de conservación de suelos, también fue utilizada en 30 estimaciones de tazas erosivas a niveles de territorios extensos como cuencas y sub cuencas, sin duda es quizás la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo (USLE), la más aceptada entre las personas encargadas de la gestión de cuencas con fines de producción o de conservación (Dumas, 2002). A= R x K x LS x C x P Donde: A = Perdida anual de suelo (ton/ha/año) R = Factor de erosividad de la lluvia (MJ*cm/ha*h) K = Factor de erosionabilidad del suelo ((ton*ha*h/MJ*ha*cm) LS = Longitud e inclinación de la pendiente (adimensional) C = Cobertura y uso de suelos (adimensional) P = Prácticas de conservación de suelos (adimensional) 3.3.5.2. Factor de erosividad de la lluvia (R). Representa la energía con que las gotas de lluvia impactan en el suelo a determinada intensidad rompiendo los agregados superficiales en partículas de tamaño transportable, se trata de un factor activo en el proceso de erosión. Para su cálculo se han diseñado numerosos índices que se han utilizado en modelos de predicción del riesgo de erosión, siendo el más conocido el factor R 10

(Wischmeier, 1959) empleado por el Departamento de Agricultura de los EEUU (Rodríguez M.F. 2004). El factor R se obtiene a partir del análisis de información obtenida de estaciones pluviográficas, a partir del producto de la energía cinética liberada por la lluvia (E) y la máxima intensidad de precipitación durante un intervalo de 30 minutos (I30) de la tormenta (Eva Colotti Bizzarri, 1999). En muchas zonas donde no se cuenta con información suficiente se optó por aplicar la metodología del Índice de Fournier Moficado IFM o también llamado índice de agresividad de la lluvia. a. Índice de fournier modificado IFM. Este índice modificado toma en cuenta las precipitaciones de todos los meses de un año, tomando en cuenta que hay zonas cuyo régimen de precipitaciones presenta más de una máxima mensual así como también zonas donde los valores pluviométricos son en general elevados (Mancilla G.A. 2008) Sin duda alguna el IFM es el más aceptado y utilizado en lugares donde no se cuente con información pluviométrica detallada, dado cuenta que este índice obtiene resultados muy cercanos al factor R (Farfán, 2002). 3.3.5.3. Factor de erosionabilidad del suelo (K). Este factor representa la respuesta del suelo a una determinada fuerza o mecanismo erosivo, es decir, la susceptibilidad que presenta el suelo a ser erosionado (Wischmeier et al.1978). Este parámetro se obtiene a través de una ecuación de regresión que pone en relación el factor K con diversas propiedades del suelo como son su textura, estructura, permeabilidad, presencia de materia orgánica y profundidad (Guanca, 2010 3.3.5.4. Factor de longitud e inclinación de la pendiente (LS). Este factor combina dos parámetros distintos: la longitud de la pendiente L y su ángulo de inclinación S. este factor LS representa la relación de pérdida de suelo que se espera por unidad de área en una pendiente determinada “x” en relación con la pérdida correspondiente en una pendiente del 9% y en relación de una longitud “y” con la de 22,13 metros de longitud. Este factor es uno de los más difíciles de calcular cuando no se aplica la USLE a escala de parcelas, donde los terrenos son uniformes tanto en grado de pendiente como en longitud de flujo (Barrios R A.G. 2000) 3.3.5.5. Factor de cobertura vegetal y uso de suelos (C). El factor vegetación representa el grado de protección que un determinado tipo de cubierta vegetal ofrece al suelo, ya que como hemos visto contribuye a frenar la erosión del suelo. Para el cálculo de este parámetro existen tabulaciones mas no ecuaciones (Mancilla Escobar, 2008). Wischmeier y Smith (1978) propusieron en su modelo valores entre el 0 y 1 para este parámetro que dependerá del 11

tipo de vegetación existente y de su grado de cobertura. Este factor supone un factor decisivo en la USLE ya que por muy abrupto que sea el terreno si la vegetación se encuentra bien desarrollada la erosión será leve. Haciendo un repaso por la literatura existente encontramos diferentes métodos para el cálculo de este factor. La gran mayoría de los estudios se apoya en estudios de campo previos, para observar la naturaleza de la cobertura y tras una clasificación de la misma se asignan los valores estimados por Wischmeier y Smith o por otros organismos como el ICONA, FAO, UNESCO y entre otros autores. 3.3.5.6. Factor de prácticas de conservación (P). Representa la relación existente entre las pérdidas de suelo que tienen un lugar bajo determinada práctica de conservación de suelo y las pérdidas que ocurren en la misma área sin que existan prácticas de conservación, este parámetro toma valores entre 0 y 1. Las prácticas incluidas en este término son: las curvas de nivel, los cultivos en faja (cultivos alternados sobre contornos), zanjas de infiltración en protección de pastos y las terrazas entre otros (Ferran conill, 2007). En numerosas ocasiones los estudios en los que se aplica la USLE no consideran este factor bien por falta de información disponible al respecto o por no existir prácticas de conservación en la zona de estudio

2.3.6. Herramientas para el análisis espacial. 2.3.6.1. Sistema de Información Geográfica (SIG) En los últimos años gracias al desarrollo de las nuevas tecnologías de información geográfica (TIG) se han visto a la luz una gran cantidad de artículos y trabajos que emplean estos sistemas (SIG – sistemas de información geográfica y Teledetección en su mayoría) para llevar acabo análisis de erosión a muy diferentes escalas (Dumas, 2012). Los sistemas de información geográfica presentan grandes ventajas a la hora de implementar un modelo para el análisis de erosión, ya que permiten: - Manejar, procesar y operar gran cantidad de datos alfanuméricos que permiten el cálculo de las distintas variables implicadas en el modelo, pudiendo obtener como resultado una capa para cada factor de la ecuación matemática. - Ejecutar operaciones y análisis entre capas. - Observar la distribución espacial de los resultados. 12

- Crear escenarios posibles. - Visualizar y generar cartografía que muestre de forma clara y concisa los resultados obtenidos. La bibliografía presenta gran cantidad de estudios en los que se emplean los Sistemas de Información Geográfica para aplicar modelos predictivos de erosión a muy diferentes escalas, es por eso la importancia del uso de estas tecnologías para realizar análisis espaciales.

IV. MATERIALES Y METODOS 4.1. Ubicación del área de estudio. 4.1.1. Ubicación geográfica. Provincia: CANGALLO Departamento: AYACUCHO Distrito: Totos Longitud: -74.512000 Latitud: -13.578462

4.1.2. Ubicación política. La subcuenca Totos abarca territorios de los distritos de Totos a la provincia de Cangallo del departamento de ayacucho.

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4.2. Descripción del área de estudio. Del área de estudio se muestra las siguientes principales características. 4.2.1. Climatología y meteorología. 4.2.1.1. Temperatura. La temperatura media anual de la subcuenca TOTOS fluctúa entre los 10 C° a 22 C°, 4.2.1.2. Precipitación. La precipitación en la parte baja de la subcuenca Totos fluctúa entre los valores de 550 a 650 mm promedio anual y en las partes más altas fluctúan entre los valores de 600 a 850 mm promedio anual.

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GOBIERNO REGIONAL DE AYACUCHO

GOBIERNO REGIONAL DE AYACUCHO

GERENCIA REGIONAL DE INFRAESTRUCTURA

GERENCIA REGIONAL DE INFRAESTRUCTURA

RED HIDROMETEOROLOGICA

RED HIDROMETEOROLOGICA

REGISTRO DE PRECIPITACIONES MENSUALES (mm) Estación:

BELLAVISTA - CHIARA

Latitud: 13° 17' 25" S Longitud: 74° 12' 39" W Altitud: 3587 msnm

Codigo : Año :

REGISTRO DE PRECIPITACIONES MENSUALES (mm)

2013

AÑO

ENE

FEB

MAR

ABR

MAY

1991

160.9

109.3

103.7

24.7

9.9

1992

77.1

155.2

99.5

80.3

5.6

1993

133.9

113.8

140.9

85.0

18.4

1994

177.6

135.6

117.8

39.6

15.2

1995

143.0

108.5

159.3

30.0

1996

118.3

183.8

166.6

1997

147.2

124.8

1998

130.7

1999

182.2

2000

135.5

2001

JUN

JUL

AGO

SEP

3.9

9.3

22.7

12.4

25.4

44.2

8.0

12.6

2.0

0.0

9.7

2.5

65.2

3.9

72.6

41.0

76.6

89.4

126.8

101.6

157.0

186.9

2002 2003

Dpto:

AYACUCHO

Estación:

Prov:

HUAMANGA

Codigo :

Dist:

CHIARA

: SACHABAMBA : 003

: 13° 27' 38" S : 74° 06' 02" W : 3544 msnm

Latitud: Longitud: Altitud:

OCT

NOV

DIC

ANUAL

AÑO

ENE

FEB

MAR

ABR

MAY

23.8

75.4

64.6

72.2

680.4

1991

122.1

172.5

130.4

41.6

15.3

6.1

18.4

104.6

37.3

54.3

714.3

1992

100.0

137.3

107.4

24.4

1.9

12.5

16.5

39.0

64.0

94.3

156.4

882.8

1993

202.7

123.4

165.9

66.5

15.4

4.6

3.3

30.3

50.1

56.3

87.0

714.8

1994

156.1

151.5

151.5

54.8

10.3

3.3

12.2

5.4

26.0

33.4

85.0

42.1

657.1

1995

129.4

127.4

141.5

63.2

1.6

1.3

5.3

10.7

22.2

38.0

19.4

86.6

721.3

1996

218.8

175.4

146.3

58.6

6.5

1.3

11.7

42.7

39.6

42.7

78.8

125.2

734.1

1997

163.0

104.1

70.6

19.3

4.9

12.9

10.6

26.2

6.1

33.1

51.3

86.2

547.3

1998

163.2

153.1

78.5

16.4

6.0

10.2

0.0

41.5

21.2

56.7

84.4

725.5

1999

98.0

225.9

103.7

12.8

8.8

14.8

38.6

16.9

9.9

51.0

19.5

69.7

638.2

2000

134.7

92.5

127.1

31.2

38.3

6.7

19.6

20.0

12.1

25.4

103.6

72.5

735.9

2001

111.5

109.5

116.7

27.8

29.0

6.1

33.7

23.2

71.2

83.5

130.2

87.3

829.7

32.9

186.8

190.1

59.7

18.6

1.2

2.0

38.5

20.1

19.2

43.0

120.0

732.1

2004

66.2

77.0

94.6

26.9

13.3

10.9

31.4

25.2

32.8

40.1

63.5

188.9

2005

154.8

87.6

138.7

50.2

16.8

1.2

8.2

20.5

39.6

124.6

44.0

2006

161.6

127.8

191.4

70.4

1.2

17.5

1.2

48.4

11.6

57.6

2007

129.9

86.4

126.8

29.2

8.2

1.2

3.7

1.2

4.5

2008

170.3

144.5

119.2

56.5

7.6

5.2

1.2

4.6

18.5

2009

167.1

183.2

121.4

82.3

22.1

1.8

14.2

1.1

2010

147.2

52.3

95.8

52.6

13.7

5.2

0.0

2011

225.5

316.9

179.0

89.5

10.0

0.0

2012

96.0

239.0

173.5

118.1

3.0

11.5

MEDIA

138.9

136.1

128.6

53.2

12.8

Max

225.5

316.9

191.4

118.1

Min

32.9

52.3

72.6

12.8

JUL

AYACUCHO

Prov:

HUAMANGA

Dist:

CHIARA

AGO

SEP

OCT

NOV

DIC

ANUAL

7.0

5.0

17.1

42.1

61.0

42.9

663.0

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GOBIERNO REGIONAL DE AYACUCHO

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GOBIERNO REGIONAL DE AYACUCHO GERENCIA REGIONAL DE INFRAESTRUCTURA

GERENCIA REGIONAL DE INFRAESTRUCTURA

RED HIDROMETEOROLOGICA

RED HIDROMETEOROLOGICA

REGISTRO DE PRECIPITACIONES MENSUALES (mm)

REGISTRO DE PRECIPITACIONES MENSUALES (mm)

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Estación:

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Año :

: 2013

Altitud

: 4150 msnm

Dist:

PARAS

AÑO

ENE

FEB

MAR

ABR

MAY

JUN

JUL

AGO

SEP

OCT

NOV

DIC

ANUAL

AÑO

ENE

FEB

MAR

ABR

MAY

JUN

JUL

AGO

SEP

OCT

NOV

DIC

ANUAL

1991

130.0

188.3

164.3

54.0

32.9

15.7

17.0

14.3

27.2

86.2

53.3

59.7

843.0

1991

234.3

248.0

227.4

65.7

53.8

7.0

7.1

2.4

25.2

67.9

80.9

55.5

1075.2

1992

97.5

164.1

138.4

44.8

6.7

33.7

32.5

56.6

20.5

123.7

34.1

87.4

839.8

1992

96.6

188.3

81.2

27.6

2.4

20.5

41.4

99.7

14.0

169.2

57.7

117.4

916.0

1993

194.0

142.1

211.0

95.5

43.3

13.6

37.1

37.6

61.0

112.4

101.1

196.3

1245.0

1993

206.0

83.1

146.0

86.5

18.5

5.2

6.7

17.1

80.8

75.9

77.0

209.9

1012.7

1994

161.6

173.6

190.4

72.6

30.2

8.5

1.3

6.2

40.2

42.0

51.1

94.4

872.1

1994

171.5

101.5

131.7

65.8

12.9

3.3

0.2

2.8

53.3

28.4

38.9

101.0

711.3

1995

139.5

161.1

205.8

54.0

15.3

4.7

9.8

10.1

31.8

60.9

84.6

96.7

874.3

1995

148.1

94.2

142.3

48.9

6.5

1.8

1.8

4.6

42.1

41.1

64.4

103.4

699.3

1996

162.8

204.7

207.9

74.3

16.1

2.0

3.7

34.1

33.7

60.8

34.0

124.3

958.4

1996

172.8

119.7

143.8

67.3

6.9

0.8

0.7

15.5

44.6

41.0

25.9

132.9

772.0

1997

177.0

184.6

117.2

55.3

21.6

0.3

3.9

76.2

70.5

48.4

80.6

170.5

1006.2

1997

188.0

108.0

81.0

50.1

9.2

0.1

0.7

34.7

93.5

32.7

61.4

182.3

841.7

1998

176.0

158.7

164.9

45.5

6.2

27.8

1.4

15.9

17.0

87.7

46.6

109.2

856.9

1998

186.9

92.8

114.1

41.3

2.6

10.7

0.3

7.2

22.5

59.2

35.5

116.7

689.7

1999

142.1

211.8

181.8

93.1

20.3

8.4

9.2

3.0

77.3

82.7

46.0

237.3

1113.0

1999

150.8

123.8

125.8

84.4

8.7

3.2

1.7

1.4

102.4

55.9

35.0

114.7

807.8

2000

157.6

257.8

278.9

48.1

54.3

37.7

32.5

42.3

9.8

182.3

54.1

119.0

1274.3

2000

167.4

150.8

126.9

35.4

23.1

14.5

8.1

12.7

28.8

80.0

17.5

133.3

798.5

2001

205.3

159.1

276.3

74.8

113.1

17.6

52.0

35.8

30.2

69.9

73.8

31.8

1139.6

2001

218.2

73.7

150.5

37.2

36.9

5.8

6.1

11.2

43.8

31.2

57.6

94.2

766.5

2002

91.4

259.8

107.4

78.0

20.3

3.8

41.5

25.9

40.4

25.6

90.1

114.3

898.6

2002

115.9

113.5

130.3

51.9

13.7

2.6

14.1

16.7

109.4

54.4

57.7

186.5

866.7

2003

81.3

208.4

141.6

88.2

22.3

34.1

33.6

45.0

34.1

95.7

45.3

65.4

895.0

2003

127.5

115.0

145.6

79.9

16.2

0.2

0.3

22.2

48.4

24.3

26.0

154.3

759.8

2004

29.1

264.0

198.1

65.1

9.6

51.9

24.9

32.5

45.4

45.8

64.5

202.1

1032.9

2004

78.3

95.6

86.7

28.4

7.4

10.7

7.1

13.1

112.7

34.6

35.0

180.8

690.6

2005

105.0

157.0

203.2

40.4

40.8

3.8

32.7

57.0

155.9

102.4

64.1

189.2

1151.5

2005

98.3

63.4

121.5

30.7

8.0

0.0

2.5

10.5

39.0

47.5

39.2

157.2

617.7

2006

230.7

170.7

197.0

89.6

11.3

16.5

3.8

67.3

43.0

107.3

119.8

119.2

1176.1

2006

125.0

64.8

110.5

38.5

2.0

8.0

2.5

10.5

93.1

32.0

43.4

109.0

2007

207.6

116.7

227.4

72.7

25.1

3.8

14.5

14.3

106.8

56.6

40.4

169.1

1055.0

2007

111.6

101.6

166.8

95.0

38.0

4.5

0.0

16.3

76.0

76.8

48.8

174.1

2008

228.3

265.9

180.2

39.8

35.6

18.0

4.3

3.8

33.8

57.2

81.6

153.8

1102.3

2008

224.7

145.4

92.0

29.2

2.0

8.6

10.8

16.9

35.9

40.0

35.4

90.5

731.4

2009

228.6

146.4

118.9

67.2

26.4

6.5

35.6

9.3

45.5

28.7

70.3

79.7

863.1

2009

178.5

224.0

110.8

77.8

44.0

6.0

17.2

13.8

32.7

69.9

120.8

175.6

1071.1

2010

185.3

120.4

179.0

89.0

28.3

1.4

1.7

5.8

18.8

37.6

33.5

216.7

917.5

2010

271.2

164.9

123.8

2.8

1.2

0.2

0.0

9.9

42.0

46.1

46.6

173.1

881.9

2011

299.1

303.3

106.0

0.0

0.0

3.7

31.9

17.8

49.9

77.2

105.2

162.5

1156.6

2011

236.2

293.8

173.9

3.6

0.4

0.1

0.8

5.8

38.1

46.0

65.9

145.9

1010.5

639.3 909.4

2012

115.1

321.7

217.9

155.3

34.7

33.2

24.9

4.8

34.3

71.6

43.3

347.8

1404.6

2012

143.7

227.5

173.4

4.7

0.5

0.9

0.3

5.1

43.2

59.7

78.8

241.6

PROM

161.1

197.3

182.4

68.1

27.9

15.8

20.4

28.0

46.7

75.6

64.4

143.0

1030.7

PROM

166.0

136.1

132.1

47.9

14.3

5.2

5.9

15.9

55.5

55.2

52.2

143.2

829.5

Max

299.1

321.7

278.9

155.3

113.1

51.9

52.0

76.2

155.9

182.3

119.8

347.8

1404.6

Max

271.2

293.8

227.4

95.0

53.8

20.5

41.4

99.7

112.7

169.2

120.8

241.6

1075.2

Min

29.1

116.7

106.0

0.0

0.0

0.3

1.3

3.0

9.8

25.6

33.5

31.8

839.8

Min

78.3

63.4

81.0

2.8

0.4

0.0

0.0

1.4

14.0

24.3

17.5

55.5

617.7

979.4

4.3. Materiales y equipos. 4.3.1. Materiales de campo. - Mapa base de Imagen satelital. - Mapa base de cobertura vegetal y uso actual de suelos. - Mapa base de taxonomía de suelos. - Mapa base de pendientes. - Bolsas para muestras de suelo. 15

- Etiqueta de muestras de suelo. - Lápices y lapiceros. - Ficha de muestras de (Cobertura vegetal y/o uso de suelos, prácticas de conservación de suelos y longitud e inclinación de la pendiente). 4.3.3. Materiales de gabinete. - Información histórica de precipitacion acumulada mensual 2000 - 2012. - Nomograma del factor LS de la USLE. - Nomograma der factor K de la USLE. - Resultado de los análisis de suelos. - Carta Nacional versión digital a escala 1/100.000 - Base de datos espaciales en digital del departamento de ayacucho (GRJ – ZEE). - Modelo de elevación digital en base a curvas de nivel (MED). - Modelo de elevación digital del servidor Aster geo DEM. - Imagen satelital del año 2000 y 2012. - Mapa de taxonomía de suelos. - Sofwares: ArcGis v10.3, Sas Planet v15, GPS ,Microsoft Excel, Microsoft Word . 4.4. Metodología. - Método: El método que se utilizó en la investigación es Analítico – Sintético – Tipo: El tipo de investigación es aplicada también conocida como práctica o empírica, debido a que este tipo de investigación busca la generación de conocimiento con aplicación directa a los problemas de la sociedad y es de enfoque cuantitativo debido a que se utilizó un modelo matemático. - Diseño no experimental de corte longitudinal: Debido a que no se manipulo ninguna de las variables independientes y la toma de datos se realizó para el año 2000 mediante imágenes satelitales y para el año 2012 los datos tomados en campo, así mismo el nivel de la investigación es descriptiva, debido a la descripción del estudio en base al comportamiento de sus factores. - Universo: Erosión hídrica, - Población: Estuvo constituida por la subcuenca del río Shullcas la cual está constituida por tipos de cobertura vegetal y/o usos de suelos, variabilidad topográfica, precipitación y edáfica. - Muestreo intencional: Direccionado en base a información secundaria. Así también como métodos específicos para cada objetivo se utilizaron metodologías las cuales se describen a continuación. 16

4.4.1. Estimación de la erosión hídrica aplicando la ecuación universal de pérdida de suelos USLE. Para evaluar la pérdida de suelos por la erosión hídrica se utilizó la metodología de la ecuación universal de pérdida de suelos EUPS o sus siglas en inglés (USLE - Universal Soil Loss Equation), el cual se desarrolla de la siguiente manera: 𝐴 = 𝑅 × 𝐾 × 𝐿𝑆 × 𝐶 × 𝑃

(Ecuación 1)

Donde: A = Perdida anual de suelo (ton/ha/año) R = Factor de erosividad de la lluvia (MJ*cm/ha*h) K = Factor de erosionabilidad del suelo (ton*ha*h/MJ*ha*cm) LS = Longitud e inclinación de la pendiente (adimensional) C = Cobertura vegetal y uso de suelos (adimensional) P = Prácticas de conservación de suelos (adimensional) De acuerdo a Wischmeier et al. (1970) Con el producto de los factores RKLSCP se estima la Erosión hídrica real teniendo en cuenta todos los factores. Ahora también esta metodología indica que al realizar el producto con solamente los factores RKLS, donde se establecen la influencia de los factores físicos del lugar, poco modificables por el hombre, nos representan la pérdida de suelos que ocurriría en un sitio si todo el año el suelo estuviese desnudo, es decir se daría una erosión potencial.

17

Figura 05. Esquema metodológico de la erosión hídrica real y potencial. Fuente. Elaboración propia. 4.4.1.1. Factor de erosividad (R). Este factor es estimado en base a registros de estaciones pluviográficas para determinar la intensidad con la cual se precipita la lluvia en un determinado tiempo. Sin embargo por la falta de información de datos pluviográficos, algunos estudios estimaron relaciones entre el factor de erosividad pluvial o factor R con el Indice de Fournier Modificado (IFM) o también llamado índice de agresividad de la lluvia, ya que estos se pueden calcular tomando en cuenta el registro de precipitación en base a estaciones pluviométricas, en tal sentido se obtuvo información de precipitación mensual de 14 años, de 10 estaciones cercanas al área de estudio. A continuación se les muestra las estaciones meteorológicas de donde se obtuvo información de datos pluviométricos mensuales

18

a.

Análisis de series temporales.

Según FAO (1980) para mejores resultados se pueden utilizar registros de datos mensuales de precipitación de al menos 10 años, en este caso para nuestro estudio 50 se utilizaron datos de 13 años desde el año 2000 hasta el año 2012, para determinar el factor de erosividad R promedio. b.

Índice de fournier modificado (IFM). Según Arnoldus H.M. (1980)

mediante el método del IFM se logra determinar el índice de agresividad de la lluvia o índice de erosividad, con el cual la lluvia actúa sobre la superficie del suelo. El cálculo de este método se basa en el uso de registros de precipitación mensual y la precipitación total anual.

Donde: IFM = Indice de Fornier Modificado (mm) pi = Precipitación del mes i, o de cada mes del año (mm) P = Precipitación total anual (mm) c.

Relación del IFM con el factor de erosividad R.

Según Farfán (2002), indica que se tiene que determinar el IFM para los meses secos (Mayo – Setiembre) y meses húmedos (Octubre – Abril) para el caso de Huancayo, posterior a ello aplicar las siguientes fórmulas para determinar el factor de erosividad R en relación al IFM para los mese secos y húmedos. - Meses secos.

Donde: R = factor de erosividad para los mese secos (MJ*cm/ha*h). 19

IFM = Indice de fournier modificado para los meses secos. I = (variable indicadora “1”). - Meses húmedos.

Donde: R = factor de erosividad para los mese húmedos (MJ*cm/ha*h). IFM = Indice de fournier modificado para los meses húmedos. I = (variable indicadora “1”) e = 2.7182, (número de Euler) Una vez obtenido los valores de los factores de erosividad R para los mese

secos y

para los mese húmedos por cada año de estudio, estos se sumaron y se obtuvo un único valor de factor R por año y finalmente se promedió para los 13 años por estación. d.

Análisis espacial para la obtención de isoerodentas para la subcuenca Totos

En base a datos anuales de factor de erosividad R promedio obtenidas por cada estación se obtuvo valores para todo el ámbito de estudio mediante la metodología de Wischmeier & Smith, (1978) donde se generó líneas imaginarias a nivel de la subcuenca llamados isoerodentas, donde estas líneas contienen datos de factor deerosividad R, para tal fin se hará uso de herramientas de sistemas de información geográfica SIG con la utilización del modelo de interpolación “Spline” donde este método nos sirve para generar valores para superficies entre datos puntuales tales como el análisis de variables climáticas. El método spline se utiliza de la siguiente manera - Utiliza un método de interpolación que estima valores usando una función matemática que minimiza la curvatura general de la superficie, lo que resulta en una superficie suave que pasa exactamente por los puntos de entrada - Este método es generado en base a datos puntuales generando una superficie con una curva suave entre los puntos de apoyo de tal manera que se genere información para espacios entre los datos puntuales. Este análisis re realizo para cada año de estudio obteniendo información en base a datos puntuales obtenidas de las estaciones meteorológicas, posterior a ello se generó información a nivel de la subcuenca de chiara para finalmente generar el mapa del factor 20

de erosividad R promedio la cual se le caracterizo de acuerdo a la tabla 06 establecida por FAO (1980).

3.4.1.2. Factor de erosionabilidad (K) El factor de erosionabilidad K, se determinó en base a muestras de suelos tomadas en la zona de estudio, los cuales se analizaron en laboratorio para obtener datos de textura, estructura, permeabilidad y porcentaje de materia orgánica. a.

Densidad y tipo de muestreo.

En este caso el muestreo es de tipo intencional dirigido en referencia a las unidades de los sub grupos de la clasificación taxonómica establecida según la zonificación ecológica y económica (ZEE AYACUCHO 2013) basados ellos en el Soil Taxonomy del USDA, para tal sentido se utilizó un mapa base de campo para la recolección de las muestras, a estas muestras se les determino una clave de campo tal y como se muestra en la tabla 07. Ahora el método de obtención de muestras fue de acuerdo a Gutiérrez (2011), donde nos indica que se tiene que sustraer la capa superficial arable de los suelos entre 0.15 – 0.2mde profundidad con un ancho de 0.15m x 0.15m aproximado, obteniendo así un 1kg de peso promedio por muestra.

V. RESULTADOS 5.1. Estimación de la erosión hídrica. 5.1.1 Factor de erosividad (R). En la tabla , muestra los resultados del factor de erosividad de la lluvia R para cada estación y por cada año de análisis, donde el valor más alto lo muestra la estación de sachabamba con un valor de 266.29 MJ*cm/ha*h, caso contrario el valor más bajo lo presenta la estación de bellavista chiara con un valor de 112.36 MJ*cm/ha*h

21

ID

X

Y

ALTURA

1 585483.6174 8530610.778 3587 2 3 4 5 6

597361.4887 588245.4175 579403.2481 557049.5408 538384.018

8511737.044 8501292.203 8519753.708 8517076.46 8524390.48

3544 3375 3550 4025 4150

EST.

ALTURA ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEPT OCT NOV DIC

BELLAVISTA CHIARA SACHABAMBA PAMPA CANGALLO ALLPACHACA CHOCCORO APACHETA

FACTOR_ R

3587 28.18 27.08 23.07 4.39 0.32 0.09 0.38 0.75 1.23 4.49 6.21 16.17 112.36 3544 3375 3550 4025 4150

35.45 34.63 30.37 28.57 35.93

33.95 33.74 30.42 40.20 24.73

124.29 26.59 29.86 33.83 22.06

43.83 4.30 4.64 5.16 3.57

0.21 0.20 0.68 1.17 0.46

0.06 0.06 0.31 0.44 0.07

0.17 0.17 0.68 0.63 0.13

0.42 0.42 0.55 1.20 0.73

1.35 1.36 2.32 2.98 4.99

2.45 2.39 4.44 6.56 4.50

6.43 6.18 5.65 4.54 3.64

17.68 17.00 20.14 22.95 26.76

266.29 127.06 130.07 148.23 127.57

Factor de erosividad (R).

ESTACIONES METEOROLOGICAS 266.29

300.00

Factor R Mj*cm/ha*h

250.00 200.00 150.00

112.36

127.06

130.07

148.23

127.57

100.00 50.00 0.00

ESTACIONES

Figure 1-Factor R promedio por estación.

Mapa de factor erosivo R promedio e isoerodentas.

22

Figura. Mapa del factor erosivo R promedio e isoerodentas. Fuente. Elaboración propia, basado en el factor erosivo R promedio y la utilización de un SIG.

23

5.1.2 Factor de erosionabilidad (K). La tabla , muestra el resultado del análisis de suelos para determinar el factor K, donde el suelo de tipo lc3 muestra un valor más bajo con 0.000 ton*ha*h/MJ*ha*cm el cual se caracteriza por ser un suelo limoso arenoso con una estructura granular muy fina y permeabilidad moderada siendo del grupo el menos sensible a la erosión hídrica, caso contrario los suelos del tipo LV2 se caracteriza por ser de textura limoso arcilloso de estructura medio o granular gruesa de permeabilidad lenta, obteniendo así un valor de 0.021 ton*ha*h/MJ*ha*cm, siendo estos suelos más sensibles a la erosión hídrica. En la tabla Resultados del análisis de los tipos de suelos por subgrupo Soil unit sand % sand % silt % silt% clay % clay % pH water pH water OC % OC % BS % BS % CEC clay CEC Clay CaCO3 % CaCO3 % symbol topsoil subsoil topsoil subsoil topsoil subsoil topsoil subsoil topsoil subsoil N % topsoil N % subsoil topsoil subsoil CEC topsoil CEC subsoil topsoil subsoil topsoil subsoil BD topsoil BD subsoil C/N topsoil C/N subsoil LC 3 LV 2

29.2 31.4 13.6 12.3 57.3 56.6 48.4 36.3 28.3 25.1 23.3 38.7

Soil unit symbol LC 3 LV 2

sand % topsoil

29.2 48.4

silt % topsoil

13.6 28.3

6.5 6.6

6.8 1.51 0.48 0.15 0.09 8.4 0.49 0.19 0.04 0.02

clay % topsoil

57.3 23.3

OC % topsoil

86 77

Fcsand

91 21.7 19.1 97 18.4 29 F cl-si

39 83

37 75

F orge

1.51 0.20047011 0.60935138 0.81027722 0.49 0.20004158 0.83510488 0.98800555

0.5 3

6.5 7.2 F hisand

1.3 1.4

1.6 1.6

10 12

6 10

K usle

1 0 1 0.02173734

5.1.2.1. Mapa del factor K y grado de erosionabilidad. La figura, muestran la distribución del factor K de acuerdo a los subgrupos a nivel de la subcuenca, donde los suelos del tipo lc3 (Typic haplocryands), lv2 (lithic haplocriands) son 0 has y 4210 has .

24

5.1.3 Factor LS: significa factor de pendiente y factor de longitud de pendiente. El factor de longitud de talud (L) y el factor de inclinación de talud (S) reflejan principalmente el efecto de la topografía sobre la erosión. La inclinación de los taludes refleja la influencia de la inclinación de los taludes en la erosión. 25

FACTOR TOPOGRAFICO:

26

MAPA DE EROSION POTENCIAL DE LA CUENCA CHIARA

27

28

VI DISCUSION La evaluación de la erosión del suelo es de gran importancia para la planificación del uso de la tierra y la gestión de las cuencas hidrográficas en regiones montañosas. El uso del modelo USLE integrado a GIS y RS es una herramienta efectiva respecto a los métodos convencionales que consumen mucho tiempo para evaluar la vulnerabilidad a la pérdida de suelo. Los mapas factoriales del factor R, factor K, factor C junto con el factor LS con el factor P ajustado a 1 se superponen para crear el mapa de pérdida de suelo promedio anual de una región usando la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo (USLE).

En la cuenca chiara se puede decir que el que mayor predomina es el tipo de erosión normal que es de color amarillo en la mapa de erosion. Y también predomina en menor cantidad el tipo de erosion muy severa que es de color naranja en la figura. En las partes altas predomina en nivel muy bajo el tipo de erosion catastrófica que es de color rojo.

29

VII BIBLIOGRAFÍA 

FEDERACIÓN NACIONAL DE CAFETEROS DE COLOMBIA. Manual de

conservación de suelos de 

ladera, 1ª Edición. Chinchiná (Colombia), Cenicafé, 1975.



Fernando A. González Lozano. Análisis de la información pluviométrica

histórica para la prevención 

de amenazas hídricas sobre la ciudad de Manizales. CORPOCALDA, 1999.



Fernando Sánchez Zapata. Estabilidad de la secuencia piroclástica en la

quebrada San Luis, 

Manizales, Viejo Caldas. Universidad Nacional de Colombia. Manizales 1997.



FOURMIER, F. Conservación de suelos. Madrid, Consejo de Europa. Ediciones

Mundi Prensa. 1975. 

http://repositorio.uncp.edu.pe/bitstream/handle/UNCP/3486/Solano%20Peralt

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https://www.youtube.com/watch?v=gFKHDa0dHfo.

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