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【24h】

Efeito da variabilidade da precipita??o pluvial e do uso e manejo do solo sobre o escoamento superficial e o aporte de sedimento de uma bacia hidrográfica do Distrito Federal

机译:降雨变化和土壤利用与管理对联邦区水文盆地径流和泥沙输入的影响

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摘要

O objetivo do presente trabalho foi avaliar o efeito da variabilidade da precipita??o sobre o escoamento direto e sobre o aporte de sedimento na bacia do rio Pipiripau (A = 235 km2), no Distrito Federal. Cinco anos típicos da série de precipita??o foram selecionados: o ano mais úmido, o ano mais seco, o ano médio e dois anos que representaram os desvios-padr?o da série (médio-seco e médio-úmido). Depois de o modelo ser calibrado com dados diários de chuva e vaz?o da bacia, simula??es foram realizadas para cada evento chuvoso de cada um dos cinco anos selecionados da série, e o escoamento direto e o aporte de sedimento da bacia foram calculados com a MUSLE em três diferentes cenários de uso e manejo do solo: o cenário atual, onde predomina o preparo convencional do solo (PC) nas áreas de agricultura da bacia; o passado recente, em que predominava o Cerrado nativo (CER); e o cenário de plantio direto (PD), nas áreas de agricultura da bacia. Apesar de as vaz?es médias anuais observadas terem apresentado rela??o linear com os volumes de precipita??o pluvial anual, em todos os cenários, o escoamento direto e o aporte de sedimento apresentaram aumento exponencial com o aumento da precipita??o pluvial anual, sendo esse mais pronunciado na condi??o de preparo convencional (PC) do que nos outros cenários estudados (CER e PD). O aumento observado pode ser explicado pela n?o-linearidade do modelo MUSLE ao volume de precipita??o e ao volume de escoamento.
机译:本工作的目的是评估联邦地区Pipiripau流域(A = 235 km2)中降水变化对直流流量和沉积物输入的影响。选择了五个典型的降水序列年份:最湿润的年份,最干旱的年份,平均年份和代表序列标准偏差的两年(中干和中湿)。用流域的降雨和排水的每日数据对模型进行校准后,在该系列的五个选定年份中的每一年中,对每个降雨事件进行模拟,流域的直接流量和沉积物输入为用MUSLE在三种不同的土地利用和管理方案中进行了计算:当前方案,在该方案中流域的农业区主要采用传统的土壤整备(PC);最近的时间,当地的塞拉多(CER)占主导地位;流域农业地区的免耕(PD)方案。尽管观测到的年平均流量与年降水量呈线性关系,但在所有情况下,直流流量和泥沙输入量均随降水量的增加而呈指数增加。年降雨量,在常规准备条件下(CP)比在其他研究情景(CER和PD)下更为明显。观测到的增加可以通过MUSLE模型对降水量和流量的非线性来解释。

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