Escurrimiento, sedimentos y elementos asociados en distintos ambientes de la Pampa Ondulada

Autores
Darder, Maria Liliana; Castiglioni, Mario Guillermo; Caprile, Ana Clara; Spinazzola, Emilio Miguel; Llorente, Ricardo Teodoro
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Poster
En la Pampa Ondulada, las distintas posiciones del paisaje presentan suelos con diferentes características y una disímil fisiografía. Por lo tanto, la respuesta hidrológica, la producción de sedimentos (Sed) y de elementos asociados (EA), su variabilidad y vinculación con otras características edáficas, puede cambiar entre ambientes. Se analizó la distribución espacial del coeficiente de escurrimiento (CE), Sed y EA, en suelos correspondientes a la cuenca alta del arroyo Pergamino, observando en las distintas unidades del paisaje, su variabilidad y vinculación con otras características edáficas superficiales. Se realizaron simulaciones de lluvia (60 mm h-1 ) en suelos agrícolas situados en posición de loma (L) y media loma (ML), y en suelos ganaderos situados dentro del plano de inundación, en franjas con diferentes distancias al curso de agua: angosta (Ang), media (Me) y ancha (An). La lluvia simulada fue aplicada sobre material vegetal vivo (pastizal natural) o rastrojos (soja o maíz). Los parámetros analizados fueron: CE, Sed y EA (carbono (Cse), nitrógeno total (Ntse) y fósforo total (Ptse)). Se determinó su vinculación con otras variables edáficas superficiales: carbono (Csu), fósforo extractable (Pesu), fósforo total (Ptsu), nitrógeno total (Ntsu), arcilla (Ar), limo (Li), arena (Are), humedad edáfica (Hsu), y con el peso seco del material vegetal dispuesto sobre el suelo (msec). Se realizaron los mapas de distribución espacial de CE, Sed y EA. Ang fue la posición en el paisaje con mayor CE (80%), seguido por ML (44 %), Me (59%) y An (68%), siendo menores en L (30%). Los Sed presentaron una distribución similar, Ang (4512 kg ha-1), Me (34 kg ha-1), An (78 kg ha-1), ML (75 kg ha-1) y L (40 kg ha-1). Los EA se comportaron de igual forma, siendo mayores en Ang (Ntse 6 kg ha-1, Cse 56 kg ha-1 y Ptse 2 kg ha-1) y menores en An (Ntse 0,23 kg ha-1, Cse 2,14 kg ha-1 y Ptse 0,04 kg ha-1). El coeficiente de variación (CV) del CE fue mayor en los suelos agrícolas (ML: 51 % y L: 76 %) respecto a los ganaderos (13 % al 28 %), siendo este menor en Ang. Con Sed sucedió algo similar, pero con un rango de CV más alto (44 % al 119 %), registrando An la menor variación. El CV de EA estuvo entre el 43 % y 76 %, siendo mayor en L y Me. Mediante el análisis de regresión lineal se buscó predecir, con el uso de las restantes propiedades, el CE, Sed y EA para los distintos ambientes de la cuenca. En el plano de inundación el R2 obtenido fue 0,78, en ML 0,72 y en L 0,67. CE fue la variable que presentó menor ajuste (R2 medio: 0,25), siguiéndole Sed con un R2 medio de 0,65 y presentando EA el mejor comportamiento (R2 medio: 0,95). Los parámetros seleccionados en las ecuaciones de predicción de EA para el plano de inundación fueron Csu, Sed, Pesu, Are y msec, mientras que para CE y Sed fueron Csu y Csu y msec, respectivamente. Para estimar EA en ML y L, se retuvo únicamente a Sed, mientras que para para predecir CE y Sed en ML, se separaron Ar y Li y CE, respectivamente. En L se ajustó el comportamiento de Sed, a partir de CE y msec. De acuerdo a los resultados observados, no solamente hubo diferencias entre ambientes en los resultados de las propiedades asociadas al escurrimiento y el transporte de sedimentos y elementos asociados, sino que su variabilidad y capacidad de predicción también fue diferente entre los suelos correspondientes a las distintas posiciones del paisaje.
EEA Pergamino
Fil: Darder, María Liliana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Laboratorio Calidad de Alimento, suelos y Agua; Argentina
Fil: Castiglioni, Mario. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Cátedra de Manejo y Conservación de Suelos; Argentina
Fil: Caprile, Ana Clara. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Departamento de Laboratorio de Suelo; Argentina
Fil: Spinazzola, E. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Cátedra de Manejo y Conservación de Suelos; Argentina
Fil: Llorente, Ricardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Laboratorio Calidad de Alimento, suelos y Agua; Argentina
Fuente
XI Congreso sobre uso y manejo del suelo : ¿Cómo dejamos el suelo a las próximas generaciones? Bahía Blanca, Argentina, del 1 al 3 de Diciembre 2021.
Materia
Suelo
Factores Edáficos
Características del Sitio
Aspectos Fisiográficos
Cuencas Hidrográficas
Producción de Sedimentos
Factores Ambientales
Soil
Edaphic Factors
Site Factors
Physiographic Features
Watersheds
Sediment Yield
Environmental Factors
Región Pampa Ondulada
Arroyo Pergamino
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
OAI Identificador
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Se analizó la distribución espacial del coeficiente de escurrimiento (CE), Sed y EA, en suelos correspondientes a la cuenca alta del arroyo Pergamino, observando en las distintas unidades del paisaje, su variabilidad y vinculación con otras características edáficas superficiales. Se realizaron simulaciones de lluvia (60 mm h-1 ) en suelos agrícolas situados en posición de loma (L) y media loma (ML), y en suelos ganaderos situados dentro del plano de inundación, en franjas con diferentes distancias al curso de agua: angosta (Ang), media (Me) y ancha (An). La lluvia simulada fue aplicada sobre material vegetal vivo (pastizal natural) o rastrojos (soja o maíz). Los parámetros analizados fueron: CE, Sed y EA (carbono (Cse), nitrógeno total (Ntse) y fósforo total (Ptse)). Se determinó su vinculación con otras variables edáficas superficiales: carbono (Csu), fósforo extractable (Pesu), fósforo total (Ptsu), nitrógeno total (Ntsu), arcilla (Ar), limo (Li), arena (Are), humedad edáfica (Hsu), y con el peso seco del material vegetal dispuesto sobre el suelo (msec). Se realizaron los mapas de distribución espacial de CE, Sed y EA. Ang fue la posición en el paisaje con mayor CE (80%), seguido por ML (44 %), Me (59%) y An (68%), siendo menores en L (30%). Los Sed presentaron una distribución similar, Ang (4512 kg ha-1), Me (34 kg ha-1), An (78 kg ha-1), ML (75 kg ha-1) y L (40 kg ha-1). Los EA se comportaron de igual forma, siendo mayores en Ang (Ntse 6 kg ha-1, Cse 56 kg ha-1 y Ptse 2 kg ha-1) y menores en An (Ntse 0,23 kg ha-1, Cse 2,14 kg ha-1 y Ptse 0,04 kg ha-1). El coeficiente de variación (CV) del CE fue mayor en los suelos agrícolas (ML: 51 % y L: 76 %) respecto a los ganaderos (13 % al 28 %), siendo este menor en Ang. Con Sed sucedió algo similar, pero con un rango de CV más alto (44 % al 119 %), registrando An la menor variación. El CV de EA estuvo entre el 43 % y 76 %, siendo mayor en L y Me. Mediante el análisis de regresión lineal se buscó predecir, con el uso de las restantes propiedades, el CE, Sed y EA para los distintos ambientes de la cuenca. En el plano de inundación el R2 obtenido fue 0,78, en ML 0,72 y en L 0,67. CE fue la variable que presentó menor ajuste (R2 medio: 0,25), siguiéndole Sed con un R2 medio de 0,65 y presentando EA el mejor comportamiento (R2 medio: 0,95). Los parámetros seleccionados en las ecuaciones de predicción de EA para el plano de inundación fueron Csu, Sed, Pesu, Are y msec, mientras que para CE y Sed fueron Csu y Csu y msec, respectivamente. Para estimar EA en ML y L, se retuvo únicamente a Sed, mientras que para para predecir CE y Sed en ML, se separaron Ar y Li y CE, respectivamente. En L se ajustó el comportamiento de Sed, a partir de CE y msec. De acuerdo a los resultados observados, no solamente hubo diferencias entre ambientes en los resultados de las propiedades asociadas al escurrimiento y el transporte de sedimentos y elementos asociados, sino que su variabilidad y capacidad de predicción también fue diferente entre los suelos correspondientes a las distintas posiciones del paisaje.EEA PergaminoFil: Darder, María Liliana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Laboratorio Calidad de Alimento, suelos y Agua; ArgentinaFil: Castiglioni, Mario. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Cátedra de Manejo y Conservación de Suelos; ArgentinaFil: Caprile, Ana Clara. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Departamento de Laboratorio de Suelo; ArgentinaFil: Spinazzola, E. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Cátedra de Manejo y Conservación de Suelos; ArgentinaFil: Llorente, Ricardo. 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En la Pampa Ondulada, las distintas posiciones del paisaje presentan suelos con diferentes características y una disímil fisiografía. Por lo tanto, la respuesta hidrológica, la producción de sedimentos (Sed) y de elementos asociados (EA), su variabilidad y vinculación con otras características edáficas, puede cambiar entre ambientes. Se analizó la distribución espacial del coeficiente de escurrimiento (CE), Sed y EA, en suelos correspondientes a la cuenca alta del arroyo Pergamino, observando en las distintas unidades del paisaje, su variabilidad y vinculación con otras características edáficas superficiales. Se realizaron simulaciones de lluvia (60 mm h-1 ) en suelos agrícolas situados en posición de loma (L) y media loma (ML), y en suelos ganaderos situados dentro del plano de inundación, en franjas con diferentes distancias al curso de agua: angosta (Ang), media (Me) y ancha (An). La lluvia simulada fue aplicada sobre material vegetal vivo (pastizal natural) o rastrojos (soja o maíz). Los parámetros analizados fueron: CE, Sed y EA (carbono (Cse), nitrógeno total (Ntse) y fósforo total (Ptse)). Se determinó su vinculación con otras variables edáficas superficiales: carbono (Csu), fósforo extractable (Pesu), fósforo total (Ptsu), nitrógeno total (Ntsu), arcilla (Ar), limo (Li), arena (Are), humedad edáfica (Hsu), y con el peso seco del material vegetal dispuesto sobre el suelo (msec). Se realizaron los mapas de distribución espacial de CE, Sed y EA. Ang fue la posición en el paisaje con mayor CE (80%), seguido por ML (44 %), Me (59%) y An (68%), siendo menores en L (30%). Los Sed presentaron una distribución similar, Ang (4512 kg ha-1), Me (34 kg ha-1), An (78 kg ha-1), ML (75 kg ha-1) y L (40 kg ha-1). Los EA se comportaron de igual forma, siendo mayores en Ang (Ntse 6 kg ha-1, Cse 56 kg ha-1 y Ptse 2 kg ha-1) y menores en An (Ntse 0,23 kg ha-1, Cse 2,14 kg ha-1 y Ptse 0,04 kg ha-1). El coeficiente de variación (CV) del CE fue mayor en los suelos agrícolas (ML: 51 % y L: 76 %) respecto a los ganaderos (13 % al 28 %), siendo este menor en Ang. Con Sed sucedió algo similar, pero con un rango de CV más alto (44 % al 119 %), registrando An la menor variación. El CV de EA estuvo entre el 43 % y 76 %, siendo mayor en L y Me. Mediante el análisis de regresión lineal se buscó predecir, con el uso de las restantes propiedades, el CE, Sed y EA para los distintos ambientes de la cuenca. En el plano de inundación el R2 obtenido fue 0,78, en ML 0,72 y en L 0,67. CE fue la variable que presentó menor ajuste (R2 medio: 0,25), siguiéndole Sed con un R2 medio de 0,65 y presentando EA el mejor comportamiento (R2 medio: 0,95). Los parámetros seleccionados en las ecuaciones de predicción de EA para el plano de inundación fueron Csu, Sed, Pesu, Are y msec, mientras que para CE y Sed fueron Csu y Csu y msec, respectivamente. Para estimar EA en ML y L, se retuvo únicamente a Sed, mientras que para para predecir CE y Sed en ML, se separaron Ar y Li y CE, respectivamente. En L se ajustó el comportamiento de Sed, a partir de CE y msec. De acuerdo a los resultados observados, no solamente hubo diferencias entre ambientes en los resultados de las propiedades asociadas al escurrimiento y el transporte de sedimentos y elementos asociados, sino que su variabilidad y capacidad de predicción también fue diferente entre los suelos correspondientes a las distintas posiciones del paisaje.
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