Evaluación del uso y cobertura del suelo en la provincia de Manabí: aplicación de un modelo geoespacial
DOI:
https://doi.org/10.23857/dc.v10i1.3742Palabras clave:
Uso y cobertura del suelo, Cambios uso del suelo, Degradación del suelo, Modelo geoespacialResumen
El uso y cobertura del suelo es considerado uno de los factores más importantes dentro del proceso natural de erosión hídrica. Para analizarlo es posible utilizar información satelital que permita determinar la calidad de la vegetación mediante enfoques matemáticos del modelo RUSLE. Por este motivo, el objetivo principal de la presente investigación es evaluar el factor de uso y cobertura del suelo en la provincia de Manabí (Factor C) mediante la implementación de un modelo geoespacial. La metodología consistió en obtener el NDVI de la base de datos satelital MODIS entre el 2001 y 2020, para posteriormente calcular el Factor C tomando en cuenta este parámetro del modelo RUSLE. Se realizó un análisis a nivel cantonal y se consideró la incidencia de las precipitaciones en la generación del Factor C. Los resultados mostraron que los valores más bajos (y más favorables) del Factor C se registraron al Sur de Manabí, muy cerca de la provincia del Guayas, mientras que los valores más altos (y más riesgosos) se situaron al norte de Manabí, cerca de la provincia de Esmeraldas, y en pequeños sectores del cantón Manta, junto al Océano Pacífico. La información obtenida será de utilidad para la generación de programas de mitigación ante eventuales problemas erosivos por parte de las entidades competentes.
Citas
Borrelli, P., Robinson, D. A., Fleischer, L. R., Lugato, E., Ballabio, C., Alewell, C., ... & Panagos, P. (2017). An assessment of the global impact of 21st century land use change on soil erosion. Nature communications, 8(1), 2013.
Casanova-Ruiz, G., Delgado, D., & Panchana, R. (2024). Estimación de volúmenes de sedimentos por erosión hídrica empleando el modelo RUSLE en cuencas de la provincia de Manabí, Ecuador. Revista de Teledetección, (63), 1-21.
Daldegan, G. A., de Carvalho Júnior, O. A., Guimarães, R. F., Gomes, R. A. T., de Figueiredo Ribeiro, F., & McManus, C. (2014). Spatial patterns of fire recurrence using remote sensing and GIS in the Brazilian savanna: Serra do Tombador Nature Reserve, Brazil. Remote Sensing, 6(10), 9873-9894.
Delgado, D., Sadaoui, M., Ludwig, W., & Méndez, W. (2022). Spatio-temporal assessment of rainfall erosivity in Ecuador based on RUSLE using satellite-based high frequency GPM-IMERG precipitation data. Catena, 219, 106597.
Delgado, D., Sadaoui, M., Ludwig, W., & Mendez, W. (2023). Depth of the pedological profile as a conditioning factor of soil erodibility (RUSLE K-Factor) in Ecuadorian basins. Environmental Earth Sciences, 82(12), 286.
Delgado, D., Sadaoui, M., Ludwig, W., & Méndez, W. (2024). DEM spatial resolution sensitivity in the calculation of the RUSLE LS-Factor and its implications in the estimation of soil erosion rates in Ecuadorian basins. Environmental Earth Sciences, 83(1), 36.
Delgado, D., Sadaoui, M., Pacheco, H., Méndez, W., & Ludwig, W. (2021, May). Interrelations between soil erosion conditioning factors in basins of Ecuador: contributions to the spatial model construction. In International Conference on Water Energy Food and Sustainability (pp. 892-903). Cham: Springer International Publishing.
Gharibreza, M., Zaman, M., Porto, P., Fulajtar, E., Parsaei, L., & Eisaei, H. (2020). Assessment of deforestation impact on soil erosion in loess formation using 137Cs method (case study: Golestan Province, Iran). International Soil and Water Conservation Research, 8(4), 393-405.
Knijff, J. M. F., Jones, R. J. A., & Montanarella, L. (1999). Soil erosion risk assessment in Italy (p. 52). Brussels, Belgium: European Soil Bureau, European Commission.
Liu, C., Yang, M., Hou, Y., & Xue, X. (2021). Ecosystem service multifunctionality assessment and coupling coordination analysis with land use and land cover change in China's coastal zones. Science of the Total Environment, 797, 149033.
Lu, L., Qureshi, S., Li, Q., Chen, F., & Shu, L. (2022). Monitoring and projecting sustainable transitions in urban land use using remote sensing and scenario-based modelling in a coastal megacity. Ocean & Coastal Management, 224, 106201.
Mendoza, E. F. M., Arteaga, E. A. G., & Delgado, D. (2023). La erosividad de la lluvia como factor condicionante de la erosión hídrica en Manabí. Polo del Conocimiento, 8(2), 68-81.
Ostovari, Y., Ghorbani-dashtaki, S., & Bahrami, H. (2017). Soil loss prediction by an integrated system using RUSLE, GIS and remote sensing in semi-arid region. Geoderma Regional.
Párraga, A. J. F., Tejena, Á. A. R., & Gutiérrez, D. A. D. (2023). Análisis de la distribución espacial de la erodabilidad del suelo en la cuenca del Río Esmeraldas-Ecuador. Polo del Conocimiento, 8(2), 82-95.
Pourrut, P. (1983). Los climas del Ecuador: fundamentos explicativos. CEDIG Documentos de Investigación, 4, 8-40.
Renard, K. G. (1997). Predicting soil erosion by water: a guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). United States Government Printing.
Sannigrahi, S., Joshi, P. K., Keesstra, S., Paul, S. K., Sen, S., Roy, P. S., ... & Bhatt, S. (2019). Evaluating landscape capacity to provide spatially explicit valued ecosystem services for sustainable coastal resource management. Ocean & coastal management, 182, 104918.
Véliz, M. A. M., Guillen, P. A. F., & Delgado, D. (2023). Evaluación espacio-temporal del factor C de la Rusle entre las cuencas del río Portoviejo y Chone. Dominio de las Ciencias, 9(3), 1300-1315.
Zong, S., Hu, Y., Bai, Y., Guo, Z., & Wang, J. (2022). Analysis of the distribution characteristics and driving factors of land use conflict potentials in the Bohai Rim coastal zone. Ocean & Coastal Management, 226, 106260.
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