BRUNNA NATHALY HONÓRIO DE CARVALHO, Uso de SIG para mapeamento de susceptibilidade à erosão em Sorriso – MT, ênfase em estradas não pavimentadas

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO – UNEMAT

BRUNNA NATHALY HONÓRIO DE CARVALHO

USO DE SIG PARA MAPEAMENTO DE SUSCEPTIBILIDADE À

EROSÃO EM SORRISO - MT

Ênfase em estradas não pavimentadas

SINOP

2018/1

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO – UNEMAT

BRUNNA NATHALY HONÓRIO DE CARVALHO

USO DE SIG PARA MAPEAMENTO DE SUSCEPTIBILIDADE À

EROSÃO EM SORRISO - MT

Ênfase em estradas não pavimentadas

Projeto de Pesquisa apresentado à Banca Examinadora do Curso de Engenharia Civil – UNEMAT, Campus Universitário de Sinop-MT, como pré-requisito para obtenção do título de Bacharel em Engenharia Civil.

Prof. Orientador: Dr. Flavio Alessandro Crispim.

SINOP

2018/1

LISTA DE TABELAS

Tabela 1: Equações selecionadas para a estimativa da erosividade da chuva nas regiões pluviométricas homogêneas do Estado do Mato Grosso, local de origem dos dados, número de anos e de chuvas erosivas considerados na estimativa, coeficiente de determinação e autores...24 Tabela 2: Limites dos valores para classe de erosividade da chuva utilizados no mapeamento da erosividade anual da chuva no Estado de Mato Grosso...26 Tabela 3: Estimativa do índice de erosividade da chuva mensal e anual médio...26 Tabela 4: Valores estimados de K por outros autores...27 Tabela 5: Tabela 5: Valores do fator (C) para diferentes condições de uso da terra e manejo do solo...29 Tabela 6: Valores de (P) para algumas práticas conservacionistas...31

LISTA DE EQUAÇÕES

Equação 1: Equação USLE e seus fatores...22

Equação 2: Índice de erosão...23

Equação 3: Coeficiente de chuva...23

Equação 4: Comprimento da encosta (L)...28

Equação 5: Constante dependente da declividade da encosta...28

Equação 6: Razão entre a erosão por sulco e a erosão entre-sulcos...29

Equação 7: Declividade da encosta (S)...29

LISTA DE FIGURAS

Figura 1: Mapa do sistema dinâmico para as estradas vicinais...9 Figura 2: Processo de erosão hídrica na superfície de evapotranspiração...16 Figura 3: Fluxograma da erosão causada pelas águas da chuva e seus níveis de acesso...18 Figura 4: Território de Sorriso e seus solos predominantes...19 Figura 5: Mapa da estimativa da erosividade anual da chuva em (MJ MM ha⁻¹ h ⁻¹ ano⁻¹) para o Estado de Mato Grosso...25 Figura 6: Carta imagem com a localização dos pontos de controle de campo em Sorriso – MT...32 Figura 7: Quadrantes das cenas em MDE da missão SRTM para o estado de Mato Grosso com foco em Sorriso...33 Figura 8: Imagem tratada com as bandas 4, 5, 6 e 8 representando parte do território de Sorriso – MT...34 Figura 9: Processos para análise de perda de solo utilizando SIG...37

LISTA DE ABREVIATURAS

AGEITEC – Agência Embrapa de Informação Tecnológica ANA – Agência Nacional de Águas

DNER – Departamento Nacional de Estradas de Rodagem EMBRAPA – Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária EUPS – Equação Universal de Perda de Solo

IBAMA – Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Landsat – Land Remote Sensing Satellite

MDE – Modelo Digital de Elevação

NASA – National Aeronautics and Space Administration SIG – Sistema de Informações Geográficas

SRTM – Shuttle Radar Topography Mission USLE- Universal Soil Loss Equation

DADOS DE IDENTIFICAÇÃO

1. Título: Uso de sig para mapeamento de susceptibilidade à erosão em Sorriso – MT: Ênfase em estradas não pavimentadas.

2. Tema: Engenharia civil (30100003).

3. Delimitação do Tema: Sensoriamento remoto (10702067). 4. Proponente(s): Brunna Nathaly Honório de Carvalho 5. Orientador(a): Dr. Flavio Alessandro Crispim

6. Estabelecimento de Ensino: Unemat – Universidade do Estado de Mato Grosso

8. Público Alvo: Comunidade acadêmica

9. Localização: Avenida dos Ingás, 3001 Jardim Imperial, Sinop/MT – CEP: 78555-000.

SUMÁRIO

LISTA DE TABELAS ... I LISTA DE EQUAÇÕES ... II LISTA DE FIGURAS ... III LISTA DE ABREVIATURAS ... IV DADOS DE IDENTIFICAÇÃO ... V 1 INTRODUÇÃO ... 8 2 PROBLEMATIZAÇÃO ... 11 3 JUSTIFICATIVA... 12 4 OBJETIVOS ... 14 4.1 OBJETIVO GERAL ... 14 4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ... 14 5 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ... 15 5.1 EROSÃO DO SOLO ... 15

5.2 TIPO DE SOLO E GRAU DE ERODIBILIDADE ... 18

5.3 ESTRADAS NÃO PAVIMENTADAS ... 21

5.4 EQUAÇÃO UNIVERSAL DE PERDA DE SOLO (EUPS) ... 22

5.4.1 FATOR R - EROSIVIDADE PLUVIAL ... 23

5.4.2 FATOR K – ERODIBILIDADE DO SOLO ... 27

5.4.3 FATOR LS – Comprimento da encosta (L) e Declividade da encosta (S) 27 5.4.4 FATORES C e P – Cobertura e manejo da cultura (C) e Práticas conservacionistas (P) ... 29

5.5 ERRO DA MISSÃO SRTM ... 31

6 METODOLOGIA ... 32

6.1 LOCAL DE ESTUDO ... 32

6.2 COMPOSIÇÃO DAS IMAGENS ... 33

6.3 LEVANTAMENTO DOS FATORES DA EUPS ... 34

6.3.1 FATOR R ... 34

6.3.2 FATOR K ... 35

Serão utilizados os fatores K dados na Tabela 4 aplicados aos solos predominantes em Sorriso-MT mostrados na Figura 4. Será feito um tratamento da imagem para criar polígonos separando cada tipo de solo e isso possibilitará quantificar os solos presentes na área de estudo. ... 35

6.3.3 FATOR L e S ... 35

6.3.4 FATOR C e P ... 36

6.4 OBTENÇÃO DA EUPS ... 37

7 CRONOGRAMA ... 39 8 REFERENCIAL BIBLIOGRÁFICO ... 40

1 INTRODUÇÃO

A malha rodoviária de qualquer país é imprescindível para seus avanços econômico e social. As estradas não pavimentadas, ou vicinais, apresentam papel fundamental para a economia de um país e constituem a principal via de transporte de alimentos do produtor aos centros consumidores. São essenciais, ainda, para o desenvolvimento social, uma vez que constituem as principais vias de acesso ao atendimento das necessidades de trabalho, saúde e educação de grande parte da população. Ambientalmente, também têm grande relevância, haja vista que interferem na paisagem natural, concentram o escoamento superficial constituindo, assim, fator de degradação (OLIVEIRA et al., 2009).

Ao analisar o avanço das atividades agrícolas e posteriormente econômicas do país, as estradas vicinais passaram a sofrer alterações devido um acréscimo de transportes que nelas circulam, bem como a mudança de vegetação, do solo, até mesmo do nível de precipitação anual e da má projeção dessas vias em um determinado local que exerce essas atividades. A partir destes fatores, juntamente com a erosão hídrica, exemplificada neste estudo como sendo uma das principais formas de erosão que ocorre nas estradas não pavimentadas, criou-se a necessidade de estudar as condições críticas que muitas dessas estradas apresentam e que não é dada a devida importância. Maciel e Santos (2007) através de uma adaptação de Hjortha e Bagheria (2006) demonstraram através de um mapa o sistema dinâmico para as estradas vicinais, como mostra na Figura 1.

Figura 1: Mapa do sistema dinâmico para as estradas vicinais Fonte: Maciel e Santos (2007), adaptado de Hjortha e Bagheria (2006).

Para explicar o efeito da erosão hídrica Fonseca (2014), aponta este fenômeno como o destacamento e transporte de materiais na forma de partículas do solo ou movimentos de massas do solo de um local para outro sobre a ação da chuva e do escoamento. Os efeitos negativos dela estão associados às regiões de equilíbrio delicado, cujo solo é muito susceptível a erosão. A falta de cobertura vegetal, juntamente com as características das precipitações, são fatores que interferem neste processo com intensidade e frequência. De acordo com Antonagelo e Fenner (2005) a erosão causada pela existência de estradas é maior em função do aumento da declividade e do comprimento de rampa, pois estes fatores aceleram a velocidade da enxurrada.

A partir do conhecimento de que, a erosão nas estradas vicinais é presente e que ocorre devido a diversos fatores, criaram-se metodologias para estimar o nível de erosão em que nestas ocorrem.

Uma equação muito utilizada para gerar um mapa de erosão é a Equação Universal de Perda de Solo (EUPS). Em inglês, Universal Soil Loss Equation (USLE) é um modelo conhecido para se estimar taxas de perdas anuais de solo por erosão. Foi desenvolvida em 1954 no National Runoff and Soil Loss Data Center (Purdue University, USA) e posteriormente revisado por Wischmeier e Smith (1978). Esta, conta com fatores representados por: A = perda anual de solo; R = fator erosividade da precipitação; K = fator erodibilidade do solo; L = fator comprimento da encosta; S= fator declividade da encosta e C = fator de cobertura e manejo da cultura e P = práticas conservacionistas. E será utilizada neste trabalho juntamente com o uso de SIG, para estimar a susceptibilidade a erosão em uma estrada não pavimentas de Sorriso, Mato Grosso.

Desse modo, essas estimativas podem ser realizadas com o auxílio de softwares e suas ferramentas aplicadas. Neste contexto este trabalho busca obter um mapa de susceptibilidade a erosão aplicado ao território de Sorriso – MT, e relacionado a estradas vicinais.

2 PROBLEMATIZAÇÃO

O processo de erosão consiste em partículas de rocha e solo que são deslocadas e depositadas em outros locais devido à ação do vento ou da água em geral, além do uso de implementos inapropriados e aplicados de maneira incorreta. Em situações mais avançadas, a erosão torna o solo inutilizável.

Em linhas gerais, a erosão é o principal problema. Causada principalmente por supressão da vegetação e movimentações de terra, a erosão tende a ser mais recorrente em vias não pavimentadas. Isso leva a perda de solo e consecutivo assoreamento dos cursos d'água, efeitos agravados por falta de drenagem adequada (TONIOLI, 2013).

Dessa maneira, a erosão provocada pela água no leito e nas margens das estradas não pavimentadas é um dos principais fatores para sua deterioração, sendo responsável, muitas vezes, por até 50% das perdas de solo (ANJOS FILHO, 1998).

Diante dos problemas que surgem Oliveira et al., (2009) afirma que, as estradas não pavimentadas, ou vicinais, apresentam papel fundamental para a economia de um país e constituem a principal forma de transporte de alimentos do produtor aos centros consumidores. Assim, além de tornar o solo das estradas inutilizável, a erosão causa também a aniquilação da biodiversidade e o aumento de inundações a jusante. Um dos principais problemas que afetam a trafegabilidade das estradas não-pavimentadas é a sua degradação devido aos processos erosivos, afetando também áreas marginais e do trajeto. Deve também ser adequadamente drenada para que a umidade não altere suas características de resistência e a erosão não comprometa sua utilização (GRIEBLER et al., 2005). A estrada canaliza o fluxo de água aumentando a erosão no leito estrada e nas áreas próximas aos pontos de deságua da drenagem que via de regra não é projetada.

De acordo Nogami & Villibor (1995, apud Oliveira et al., 2009), a erodibilidade do solo é um dos fatores para a escolha do projeto mais apropriado a fim de controlar a erosão ao longo das rodovias, outro fator de grande significância para determinação da capacidade resistiva do solo a erosão, é a tensão crítica de cisalhamento a qual corresponde à máxima tensão que pode ser aplicada ao solo sem que haja remoção de suas partículas.

3 JUSTIFICATIVA

A erosão hídrica é universalmente reconhecida como uma das principais causas da degradação da terra, estima- se que 100.000 km³ (equivalente a 10 milhões de hectares) de solos férteis são perdidos a cada ano, devido à erosão, correspondendo a uma taxa 10 a 40 vezes superior à capacidade de desenvolvimento do solo por processos naturais (Luffman et al., 2015)

Para Demarchi et al. (2003), sabe-se que o leito das estradas deve apresentar características adequadas para suportar a carga a que será submetido, sem que ocorram deformações que comprometam o projeto e o traçado original. Deve também ser adequadamente drenado para que a umidade não altere suas características de resistência e a erosão não comprometa sua utilização. Ainda, de acordo com o mesmo autor, a drenagem da estrada deve ser realizada por meio do abaulamento transversal do seu leito e da condução apropriada das águas retiradas, através de segmentos de terraços embutidos e daquelas que vêm de áreas externas, o que normalmente é feito por meio de canais de drenagem.

Em se tratando da infraestrutura rodoviária brasileira, Dalosto et al., (2016, apud BRASIL 2015), descreve que do total 1.720.607 km de rodovias, 9% são planejadas, 12,4% são pavimentadas e 78,6% não possuem pavimentação.

De acordo com Maciel e Santos (2007, apud Souza Jr. 2004), as estradas endógenas, em quantidades significativas, estão sendo em abertas em áreas florestais, sem planejamento e sem autorização legal. Contudo, em alguns casos estas estradas são municipalizadas, em função do incremento na infraestrutura local e traz benefícios socioeconômicos.

Bem como Bertolini (1993), adverte que as estradas rurais devem ser dimensionadas e configuradas de tal forma que atendam, no longo prazo, as demandas de tráfego e possibilitem o acesso a áreas cultivadas nas diversas estações do ano, sob as mais adversas condições climáticas. Além disso, segundo Tonioli (2013) é preciso tomar medidas que evitem acúmulo de água e o escoamento pela faixa de rolagem. A água deve ser coletada nas laterais e encaminhada, de modo controlado, a escoadouros, sob risco de geração de passivo ambiental relacionado a: erosão causada por deságue dos sistemas de drenagem, com consecutivo assoreamento; poluição de cursos d'água pela descarga de efluentes; instabilidade de taludes de cortes e aterros; alagamentos; dentre outros.

Dessa forma, a base do estudo é centrada em uma alternativa para a elaboração do projeto de uma estrada não pavimentada que consiste em consultas de um mapa de susceptibilidade à erosão desenvolvida por software para estimar as áreas mais propícias a erosão e assim, poder evitá-la de acordo com o traçado que será criado.

4 OBJETIVOS

4.1 OBJETIVO GERAL

Gerar um mapa de susceptibilidade à erosão para o município de Sorriso – MT, utilizando a Equação Universal de Perda de Solo (EUPS) com foco em estradas não pavimentadas.

4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

 Detectar as características que interferem no processo erosivo e são parâmetros para aplicação da EUPS;

 Gerar um mapa de susceptibilidade à erosão na região do município de Sorriso.

 Cruzar o mapa de susceptibilidade à erosão com um mapa de estradas vicinais e identificar pontos críticos.

5 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Erosão é o processo de desprendimento e arraste das partículas do solo causado pela água e pelo vento (BERTONI e LOMABARDI NETO, 2005). De acordo com Ferreira (1981) no Brasil, a água é umas das principais causas do prejuízo causado pela erosão. Diante disso, o referente trabalho será baseado na erosão hídrica, suas causas e seus estágios.

5.1 EROSÃO DO SOLO

Para Cardoso e Pires (2009, apud Bacellar 2006), existem fatores que atuam na intensidade da erosão: a erosividade do agente (potencial de erosão da água), e a erodibilidade do solo (representa a suscetibilidade à erosão do solo).

Segundo Casarin (2008 apud PRUSKI 2003), o processo de erosão hídrica é descrito com o início do período das chuvas, parte do volume precipitado é interceptado pela vegetação e parte atinge a superfície do solo, provocando o umedecimento de seus agregados e reduzindo suas forças coesivas. Com a continuidade da ação das chuvas pode ocorrer a desintegração dos aglomerados, com consequente desprendimento de partículas menores. A quantidade de solo desestruturado aumenta com a intensidade da precipitação e com a velocidade e o tamanho das gotas.

Conforme Fonseca (2014 apud Carvalho et al., 2001), a erosão superficial provocada pela água de chuva, associada ou não aos processos de erosão interna e esqueletização, tem início com a erosão laminar, podendo em seguida e em ordem cronológica passar pelas fases de formação de sulcos, ravinas e voçorocas.

Figura 2: Processo de erosão hídrica na superfície de evapotranspiração. Fonte: Carson e Kirkby (1972).

Dessa maneira, a erosão hídrica pode atingir três níveis:  Erosão superficial;

 Erosão linear caracterizada pela formação de sulcos e ravinas;  Voçorocas.

Segundo Sopchaki e Santos (2012 apud Guerra 1999), a ação do splash, também conhecido por erosão por salpicamento, em português, é o estágio mais inicial do processo erosivo, pois prepara as partículas que compõem o solo, para serem transportadas pelo escoamento superficial. Essa preparação se dá tanto pela ruptura dos agregados, quebrando-os em tamanhos menores, como pela própria ação transportadora que o salpicamento provoca nas partículas do solo.

Ainda de acordo com Sopchaki e Santos (2012), o splash causa o selamento do solo, pois os agregados que ora foram fragmentados acabam atingindo os poros do solo, selando-o e ou formando crostas, o que acarreta em uma dificuldade da infiltração da água. A água após acumular-se em depressões começa a escoar sob a forma de um lençol (sheetflow), conhecida como erosão laminar.

A partir disso, a erosão laminar acaba muitas vezes evoluindo para uma erosão linear. Isso ocorre quando a concentração de água aumenta o escoamento superficial, favorecendo o aparecimento de filetes e sulcos no solo. E também, de acordo com a declividade e o nível do lençol freático pode evoluir ainda diretamente para uma voçoroca (SOPCHAKI E SANTOS, 2012).

A erosão linear (flowline), para Guerra (1999) se inicia quando há uma concentração do fluxo de água. À medida que o fluxo se torna concentrado em canais bem pequenos, em pontos aleatórios da encosta, a profundidade do fluxo aumenta e a velocidade diminui, a concentração de sedimentos no interior dos fluxos causa um forte atrito aumentando a erosão. A partir daí completa-se o processo de erosão e evolução para ravinas e voçorocas, com a formação de micror-ravinas (micro-rills), formação de micro-ravinas com cabeceiras (headcuts) e desenvolvimento de bifurcações, através de pontos de ruptura (knickpoints).

Tem-se então a formação de ravinas ou sulcos que se originam na ação concentrada do fluxo d’água e que a partir desse fluxo concentrado cria-se um escoamento canalizado em virtude do aumento da velocidade e turbulência na encosta. Para Gonçalves (2002), a ravina é um estádio muito avançado da erosão por sulcos, ocasionada por grandes concentrações de escoamento, que passam no mesmo sulco, ampliando-o em profundidade e extensão.

Em último e mais crítico caso, surgem as voçorocas. Para Ab’ Saber (1968, apud, Cardoso e Pires, 2009), o processo de formação das voçorocas está associado a paisagens de onde foi retirada a sua cobertura vegetal. Nestas paisagens, a água de escoamento superficial ao percolar linearmente no solo, e atingir o lençol freático, compromete a estabilidade da área e gera a formação de voçorocas. Uma outra forma de surgimento de voçorocas é a partir do escorrimento da água em canais mais profundos. Esse escorrimento subsuperficial pode ocorrer no contato entre o solo e a rocha de origem, ou mesmo entre horizontes do solo que apresentam diferenças na taxa de infiltração. E para Bacellar (2006), as voçorocas podem ser o resultado de erosão superficial, erosão subsuperficial e movimentos de massa.

Na Figura 3, é apresentado um fluxograma da erosão causada pelas águas da chuva e seus níveis de acesso.

Figura 3: Fluxograma da erosão causada pelas águas da chuva e seus níveis de acesso. Fonte: Organizado por Spochaki (2010).

5.2 TIPO DE SOLO E GRAU DE ERODIBILIDADE

De acordo com Vite e Mello (2007, apud Lal 1988) a erodibilidade do solo é o efeito integrado de processos que regulam a recepção da chuva e a resistência do solo para desagregação de partículas e o transporte subsequente. Esses processos são influenciados pelas propriedades do solo, assim como a distribuição do tamanho das suas partículas, estabilidade estrutural, conteúdo de matéria orgânica, natureza dos minerais de argila e constituintes químicos. Além desses, consideram-se que, os parâmetros do solo que afetam a sua estrutura, hidratação, e as características da circulação da água que afetam a erodibilidade do solo.

Ainda conforme Vite e Mello (2007, apud Lal 1988) este, aponta a erodibilidade do solo e a erosividade da chuva como sendo dois fatores físicos significantes para a magnitude e/ou intensidade da erosão do solo.

Segundo Cabral (2014) as unidades pedológicas que se destacam no município de Sorriso estão representadas predominantemente pelas categorias dos Latossolos Amarelos, com alto teor de argila, os Latossolos Vermelho-Amarelo e Latossolo Vermelho, também ocorrem os Plintossolos e solos Hidromórficos (Gleissolos e Neossolos Flúvicos) que se encontram junto ao eixo dos principais rios.

Na figura 4, é representado um mapa com as classificações dos solos predominantes na cidade de Sorriso – MT.

Figura 4: Território de Sorriso e seus solos predominantes. Fonte: Cabral (2014).

Para Cunha (2009), os Latossolos em geral são solos muito intemperizados, profundos e de boa drenagem. Distribuem-se por amplas superfícies do território nacional, diferenciando-se entre si principalmente pela coloração e teores de óxidos de ferro, que determinam a sua separação em quatro classes distintas. Em Sorriso, foram detectados três tipos de latossolos: latossolos amarelos, vermelho-amarelos e vermelhos – distróficos.

 Latossolos Amarelos: De acordo com a EMBRAPA (2006), os latossolos Amarelos apresentam baixos teores de Fe2O3, sendo bem drenados, profundos e muito profundos, com predominância de textura média, baixa relação textural e pouca diferenciação entre os horizontes. Uma das características mais marcantes desses solos é apresentarem-se coesos, duros ou muito duros quando secos. Para Cunha (2009), esse tipo de solo apresenta grau de erodibilidade fraco.

 Latossolos Vermelhos – Distróficos: Ainda com a EMBRAPA, os Latossolos Vermelhos – Distróficos compreendem solos minerais com teores médios a altos de Fe2O3 nos solos argilosos ou muito argilosos, e normalmente baixos nos solos de textura média. Anteriormente eram classificados como Latossolos Vermelho-Escuros. São muito profundos, bem drenados, friáveis ou muito friáveis, de textura argilosa ou muito argilosa e média. De acordo com Cunha (2009), esse tipo de solo apresenta grau de erodibilidade muito fraco.

 Latossolos Vermelho – Amarelos: Já os Latossolos Vermelho- Amarelos possuem teores medianos de Fe2O3 são solos ácidos e muito ácidos, com

saturação de bases baixa e teor de alumínio trocável normalmente alto. Suas principais limitações são justamente a acidez elevada e a fertilidade química baixa (LABORSOLOS, 1988). De acordo com Cunha (2009), esse tipo de solo apresenta grau de erodibilidade médio.

Continuando com a classificação, os plintossolos se originam em áreas que possuem escoamento lento de água (áreas deprimidas de relevo plano ou suave ondulado). Apresenta grande concentração de plintita (concreções ferruginosas) nos 40 cm iniciais desde a superfície, ou a maior profundidade se ocorrer o horizonte E (EMBRAPA, 2006). De acordo com Cunha (2009), esse tipo de solo apresenta grau de erodibilidade forte.

Além destes, para Cabral (2014 apud EMBRAPA 1999) os solos hidromórficos presentes na área se estendem aos Gleissolos e Neossolos Flúvicos. Estes, são desenvolvidos em condições de excesso d’água, ou seja, sob influência de lençol freático. Como características destes solos, apresentam a cor cinza em virtude da presença de ferro reduzido, ou ausência de ferro trivalente. Logicamente, ocupam baixadas inundadas, ou frequentemente inundáveis. Pelas condições onde se localizam, são solos difíceis de serem trabalhados. De acordo com Salomão (1999), o grau de erodibilidade desses solos é classificado em pouco a não susceptível à erosão.

5.3 ESTRADAS NÃO PAVIMENTADAS

Segundo o DNIT (2007), estradas vicinais ou não pavimentadas são estradas locais destinadas principalmente a dar acesso a propriedades lindeiras ou caminho que liga povoações relativamente pequenas e próximas.

Dessa maneira, sabe-se a importância que essas vias trazem para uma sociedade, tais como: é uma forma de acesso que a população tem aos serviços básicos disponibilizados nas áreas urbanas, como saúde, educação, lazer, trabalho. Para Cunha e Kerniski (2014), muitos são os estudos voltados a estradas não pavimentadas e sua importância no transporte de sedimentos, e condições da faixa de rolamento das estradas, porém pouco se discute sobre a importância dessas para o transporte da população e acesso as demais regiões, e desenvolvimento local.

Ainda com Cunha e Kerniski, (2014) a principal dificuldade enfrentada pelos moradores é devido à falta de manutenção correta e periódica das estradas, onde à intensa utilização das estradas acarreta no aparecimento de valetas e buracos, seja pela erosão causada pelo escoamento superficial, falta de planejamento das vias ou tráfego intenso.

Como consequência, o fluxo de água sobre pista de rolamento ao longo do tempo afeta as condições de suporte dos materiais que constituem seu subleito, fazendo com que a situação evolua para os defeitos mais severos, como atoleiros ou até trilhas de roda. A solução para este problema está na recomposição da drenagem

superficial nas sarjetas (CUNHA e KERNISKI 2014 apud BAESSO e GONÇALVES, 2003).

5.4 EQUAÇÃO UNIVERSAL DE PERDA DE SOLO (EUPS)

O desenvolvimento de equações com o intuito da estimativa das perdas de solo, teve início na década de 1940. A USLE (Universal Soil Loss Equation), no Brasil conhecida como Equação Universal de Perda de Solo (EUPS) foi desenvolvida para determinar perdas do solo por erosão laminar e em sulco em pequenas parcelas agrícolas e para longo período de tempo, independentemente de ter ou não uma denominação correta. Ficou assim conhecida para se distinguir das equações que visam prever perdas de solo em regiões pré-estabelecidas (MACIEL 2000 apud WISCHMEIER & SMITH 1978).

Apesar que a EUPS, tenha sua utilização para pequenos talhões, compatível com o uso agrícola, ela pode ser empregada em grandes áreas ou em escalas regionais, o que permite avaliar qualitativamente e geograficamente as áreas de diferentes graus de susceptibilidade à erosão (FARINASSO, JÚNIOR, et al., 2006). Vale ressaltar que este é o método mais difundido para cálculos de perdas de solo no Brasil por possuir fácil aplicação e utilização.

A equação EUPS é composta por seis fatores que ajudam a entender de forma sucinta como atuam os processos de erosão acelerada e os diferentes níveis de susceptibilidade que possuem. Dessa maneira, o produto de fatores da equação prevê a média anual de perdas de solo representada pela letra A. A equação é representada e por:

𝐴 = 𝑅. 𝐾. 𝐿. 𝑆. 𝐶. 𝑃

(1)

Onde:

 A: representa a estimativa de perda média anual de solo em determinada área, em condições especificas de uso e ocupação do solo e é dada por t/ha.ano;  R: Erosividade da chuva, medida em Mj.mm/ha.h.ano;

 L: Comprimento de rampa dado em m;  S: Declividade de rança dada em %;  C: Uso e manejo do solo dado entre 0 a 1;  P: Práticas conservacionistas dadas entre 0 a 1

5.4.1 FATOR R - EROSIVIDADE PLUVIAL

Esse fator baseia-se no potencial da chuva em causar erosão e é representado pelo produto da energia cinética da chuva por sua intensidade máxima em 30 min (EI30)

(Wischmeier & Smith, 1978). O Fator R é representado pela Equação 2.

EI

𝐸𝑐 𝑥 𝐼

𝑥 10

(2)

Em que:

EI30= índice de erosão dado em MJ/ha.mm/h;

Ec = energia cinética da chuva dada em MJ/ha-mm; I30 _{= intensidade máxima em 30 minutos (mm/h).}

Para o cálculo do fator R, são necessários estações meteorológicas que disponham de séries com dados de intensidades de chuvas com mais de 10 anos. No entanto, nem sempre há, como é caso de Mato Grosso, redes meteorológicas de forma adequada e nestes casos índice de erosividade pluviométrico é obtido de forma indireta com o uso de dados mais acessíveis. O Índice de Erosividade é calculado como função do Coeficiente de Chuva (Cc) (Equação de Lombardi Neto, 1977), utilizando-se o total de precipitação em cada mês e a média anual de chuva do local.

𝐶𝑐 =

𝑃𝑎

Onde:

 Cc: coeficiente de chuva;

 Pm: precipitação média mensal;  Pa: precipitação média anual.

Para o estado de Mato Grosso, Salton et al., (2013) apresentam um mapa de EI gerado com base em pontos e dados medidos de precipitações anuais totais e na duração da estação chuvosa, dividindo o estado em regiões pluviométricas homogêneas: Norte, Centro, Sul e Extremo. As equações de EI para cada região são apresentadas na Tabela 1.

Tabela 1: Equações selecionadas para a estimativa da erosividade da chuva nas regiões pluviométricas homogêneas do Estado do Mato Grosso, local de origem dos dados, número de anos e de chuvas erosivas considerados na estimativa, coeficiente de determinação e autores.

Região Equação

Local Anos Chuvas R² Autor Extremo Sul Sul Leste Centro Norte EI₃₀ = 36,849 Cc¹‧⁰⁸⁵² EI₃₀ = 244,47 Cc ⁰‧⁵⁰⁸ EI₃₀ = 216,15 + 30,69 Cc EI₃₀ = 126,76 Cc ⁰‧⁴⁸⁴ EI₃₀ = 3,76 x Cc +42,77 Flechas – Cáceres, MT Cuiabá, MT Goiânia, GO São José do Rio Claro, MT Manaus, AM 7 23 5 7 10 - 889 433 346 - 0,84 0,70 0,78 0,72 0,72 Morais et al., 1991 Almeida, 2009 Silva et al., 1997 Almeida, 2009 Oliveira Júnior e Medina, 1990 Fonte: Salton et al (2013).

Com o auxílio do software Surfer foi possível obter os dados de cada mês e a média anual medidos em (MJ mm ha⁻¹ h⁻¹ ano⁻¹ ) de precipitação utilizando o método da função de base radial apresentada na figura 5.

Figura 5: Mapa da estimativa da erosividade anual da chuva em (MJ MM ha⁻¹ h ⁻¹ ano⁻¹) para o Estado de Mato Grosso.

Fonte: Salton et al (2013).

Diante dos coeficientes encontrados é dada a classe de erosividade da chuva de cada região e seus limites conforme a Tabela 2.

Tabela 2: Limites dos valores para classe de erosividade da chuva utilizados no mapeamento da erosividade anual da chuva no Estado de Mato Grosso.

Classe de erosividade da chuva Limites de valores (MJ mm ha ⁻¹ h⁻¹ ano⁻¹) Muito Alta >16.0000 Alta 12.000 a 16.000 Muito Forte 8.000 a 12.000 Forte 4.000 a 8.000 Moderada < 4.000 Fonte: Salton et al (2013).

A partir dos estudos de Salton et al., (2013), tem-se a estimativa do índice de erosividade da chuva mensal e anual médio em uma região do Rio Teles Pires que passa por Sorriso-MT medidos em Mj.mm/ha.h.ano conforme a Tabela 3.

Tabela 3: Estimativa do índice de erosividade da chuva mensal e anual médio.

Local Município UF Jan. Fev. Mar. Abr. Maio. Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez. Ano

Teles Pires Sorriso MT 735 707 517 307 100 19 8 16 148 378 503 668 4.106

5.4.2 FATOR K – ERODIBILIDADE DO SOLO

A erodibilidade do solo representa o efeito dos processos que regulam a infiltração da água no solo, a desagregação pelo impacto da gota de chuva e a resistência ao transporte pelo fluxo superficial, os quais são responsáveis pelo comportamento do solo em face aos processos erosivos (MARQUES et al 1997 apud LAL 1988).

Segundo Araújo (2000), a obtenção deste fator pode ser feita através de um monógrafo desenvolvido por Wischmeier et al., (1971), o qual requer apenas cinco parâmetros do solo: porcentagem de silte e areia muito fina, porcentagem de areia, porcentagem de matéria orgânica, estrutura e permeabilidade. Até mesmo o uso apenas dois dos três primeiros parâmetros já costuma ser suficiente para a obtenção de uma boa aproximação.

Durães e Mello (2016) estimaram os valores de K presentes na tabela 4 através de estudos feitos por outros autores em solos predominantes em todo o Brasil.

Tabela 4: Valores estimados de K por outros autores.

Classe dos solos K (t.h.MJ⁻¹.mm⁻¹) Fonte Argissolos Cambissolos Latossolos Neossolos Flúvicos 0,029 0,060 0,018 0,031 Marques et al. (1997) Chaves (1994) Silva et al. (1997) Bloise et al. (2001)

Fonte: Durães e Mello (2016).

5.4.3 FATOR LS – Comprimento da encosta (L) e Declividade da encosta (S) A intensidade da erosão hídrica é afetada tanto pela distância ao longo da qual se processa o escoamento superficial quanto pela declividade do terreno, representadas na EUPS pelos fatores L e S, respectivamente. Na prática, esses dois efeitos são considerados conjuntamente, por meio de um termo designado fator topográfico LS. Esse fator representa a relação entre as perdas de solo em uma área com declividade e comprimento de encosta quaisquer e as perdas que ocorrem em

uma parcela unitária padrão, com 22,13 m de comprimento e 9% de declividade (Carvalho 2012, apud Wischmeier e Smith 1978).

Farinasso et al., (2006) utilizam o cálculo do fator L proposto por Desmet & Govers (1996), no qual se basearam nas equações de Foster & Wischmeier (1974). Esse cálculo é representado pela equação 4.

𝐿𝑖𝑗 =

⦋𝐷𝑚+2 𝑥ᵢⱼ𝑚 (22,13)𝑚_⦌

(4)

Em que:

Lij: fator de comprimento de vertente de uma célula com coordenadas (i,j); Aij-in: área de contribuição da célula em coordenadas (i,j);

D: tamanho da célula;

x: coeficiente função do aspecto para grade de célula em coordenadas (i,j) e m: coeficiente função da declividade para grade de célula com coordenada (i,j).

Segundo McCool et al. (1989, apud Galdino et al., 2011) a constante “m” é calculada conforme a equação 5.

𝑚 =

(1+𝛽)

(5)

Em que:

β = é a razão entre a erosão por sulco (causada pelo fluxo) e a erosão entre sulcos causada principalmente pelo impacto das gotas de chuva.

A equação que define a razão entre a erosão por sulcos e erosão entre sulcos (β) é dada pela equação 6.

𝛽=

⦋3 (𝑠𝑒𝑛𝜃)⁰’⁸+0,56⦌

(6)

Em que:

θ = declividade da encosta, em graus.

Por fim, para o cálculo do fator S (declividade da encosta), de acordo com Alves (2009, apud Wischmeier e Smith, 1978) tem-se uma equação 7.

𝑆 = 0,00654 𝑠2+ 0,0456 𝑠 + 0,065

(7)

Onde:

S: fator de declividade (adimensional); s: declividade média da vertente (%).

5.4.4 FATORES C e P – Cobertura e manejo da cultura (C) e Práticas conservacionistas (P)

De acordo com Bertoni e Lombardi (2010), o fator C é a a relação esperada entre as perdas de solo de um terreno cultivado em dadas condições e as perdas correspondentes de um terreno mantido continuamente descoberto. A partir de pesquisas e correlações bibliográficas a tabela 5 adaptada por Silva et al.,(2003) e Pruski (2009) tem-se os dados de C para alguns tipos de cultivos.

Tabela 5: Valores do fator (C) para diferentes condições de uso da terra e manejo do solo. Uso e manejo do solo Fator C

Solo exposto

Floresta ou vegetação densa com copas altas e fechadas Campo com boa cobertura

Campo utilizado para pastagem (sem recuperação) Coqueiro, café, cacau (com cobertura)

Trigo, sorgo Algodão morro abaixo

Algodão em nível Milho em nível

Cana-de-açúcar em sulco e em nível Cultivo de milho em preparo convencional

Cultivo de milho com preparo reduzido 1 Cultivo de milho com preparo reduzido 2 Cultivo de milho com preparo reduzido 3

Cultivo de milho com grade pesada Cultivo da soja em preparo convencional Cultivo da soja em sistema de plantio direto

Pousio inernal e milho no verão

1,000 0,001 0,010 0,100 0,1 - 0,3 0,4 – 0,9 0,69 0,69 0,34 0,15 0,34 0,34 0,34 0,34 0,34 0,54 0,25 0,25

Fonte: Adaptado de Silva et al. (2003 apud Pruski 2009).

O fator de práticas conservacionistas (P) para Eduardo et al. (2013, apud Wischmeier & Smith, 1978), representa o efeito de práticas de conservação do solo como preparo e plantio em contorno (nível) bem como o terraceamento e plantio em faixas em contorno, expressando a relação entre a perda de solo com determinada prática conservacionista e a correspondente perda quando a cultura está implantada no sentido do declive (morro abaixo).Ainda de acordo com estes autores as práticas conservacionistas mais comuns para as culturas anuais são o plantio em contorno, plantio em faixas de contorno, terraceamento e algumas capinas.

Assim, definem abaixo, os valores de práticas conservacionistas para evitar a erosão apresentados na Tabela 6.

Tabela 6: Valores de (P) para algumas práticas conservacionistas.

Práticas conservacionistas Valor de P

Plantio morro abaixo 1,0 Plantio em contorno 0,5 Alternância de capinas + plantio em contorno 0,4

Cordão de vegetação permanente 0,2

Fonte: Pruski (2009).

5.5 ERRO DA MISSÃO SRTM

Segundo Orlandi (2016), o estudo das acurácias verticais do modelo SRTM para o Brasil apresentam faixas com 4º de latitude, visando à distribuição mais homogênea possível dos dados de campo e minimizando a possibilidade de ocorrência de grandes áreas sem medições. Os resultados demonstraram que a acurácia vertical do Modelo fornecido pelo SRTM varia ao longo do território brasileiro, apresentando para os 1.087 pontos distribuídos no Brasil: erro médio de 8,96m e desvio-padrão de 11,20m para os modelos da EMBRAPA; erro médio de 0,24m e desvio-padrão de 12,70m para o HydroSHEDS; erro médio de 9,78m e desvio-padrão de 8,16m para CGIAR-CSI; erro médio de 6,33m e desvio-padrão de 7,22m para Jhonatan Ferranti. Além disso, no conjunto dos 1.087 pontos, todos os Modelos podem ser classificados no Padrão de Exatidão Cartográfica como “A” para a escala de 1:100.000, mas podem apresentar resultados melhores em termos locais. Também foram evidenciadas as influências direta da declividade e da vegetação na acurácia altimétrica dos pontos.

6 METODOLOGIA

Neste trabalho serão utilizadas bibliografias como base para o desenvolvimento da metodologia, com ênfase em Ferreira (2016), além de imagens do Satélite Landsat 8 OLI/TIRS e dados em MDE da missão SRTM para levantar dados dos fatores que têm relação com o processo de erosão na região do munícipio de Sorriso – MT.

6.1 LOCAL DE ESTUDO

O local escolhido para o estudo é definido pelos limites municipais da cidade de Sorriso, pertencente ao estado de Mato Grosso, Brasil. Sorriso está localizada na Latitude: -12.5587 e na Longitude: -55.7141 12° 33’ 31” Sul, 55° 42’ 51” Oeste (IBGE, 2010).

Na Figura 6 está representado o mapa da região delimitada por Sorriso - MT.

Figura 6: Carta imagem com a localização dos pontos de controle de campo em Sorriso – MT. Fonte: CABRAL (2014).

Serão utilizadas imagens do satélite LandSat8 e do modelo digital de elevação (MDE) da missão SRTM. Os quadrantes das cenas MDE específicos de Sorriso, são (Figura 7): SC-21-Z-C, SC-21-Z-D, SD-21-X-A, SD-21-X-B, SD-21-X-C e SD-21-X-D.

Figura 7: Quadrantes das cenas em MDE da missão SRTM para o estado de Mato Grosso com foco em Sorriso.

Fonte: EMBRAPA (2005).

6.2 COMPOSIÇÃO DAS IMAGENS

Para obter imagens mais nítidas, estas, serão compostas de forma colorida a partir da união de bandas captadas por satélite. Será então necessário aplicar as bandas 4, 5, 6 e 8 do LandSat 8 em um processo de fusão de imagens em 4 regiões que delimitarão por completo o território de Sorriso e que permitem identificar os elementos da área que será estudada e classificar a cobertura do solo de maneira mais clara. Essas composições serão executadas em software SIG.

As bandas 4, 5 e 6, respectivamente, apresentam as cores primárias para que se gere uma imagem com cores: vermelho, verde e azul. Além dessas, é adicionada à imagem a banda 8 – pancromática, responsável por aferir nitidez devido sua resolução espacial ser de 15 metros para cada pixel gerado. Na figura 8 tem-se uma imagem representando uma parte da região de Sorriso exemplificando a fusão das 4 bandas em uma captura feita pelo LandSat 8 entre janeiro de 2017 até maio de 2018.

Figura 8: Imagem tratada com as bandas 4, 5, 6 e 8 representando parte do território de Sorriso – MT. Fonte: Acervo pessoal (2018).

6.3 LEVANTAMENTO DOS FATORES DA EUPS

Para quantificar a perda de solo os fatores componentes da Equação Universal da Perda de Solo (EUPS) erosividade da precipitação (R), erodibilidade do solo (K), comprimento da encosta (L), declividade da encosta (S), cobertura e manejo da cultura (C) e práticas conservacionistas (P) serão obtidos conforme os processos descritos nos capítulos seguintes. O procedimento será o mesmo seguido por Ferreira (2016) que realizou trabalho semelhante para o município de Sinop-MT.

Para estimar o valor de R serão utilizados os dados da Figura 5 que representam os fatores de erosividade da chuva para cada ponto especificado no mapa do Mato Grosso. Este mapa será usado como uma referência para criar um polígono com os valores de R no município de Sorriso – MT e logo após transformados em imagens raster.

6.3.2 FATOR K

Serão utilizados os fatores K dados na Tabela 4 aplicados aos solos predominantes em Sorriso-MT mostrados na Figura 4. Será feito um tratamento da imagem para criar polígonos separando cada tipo de solo e isso possibilitará quantificar os solos presentes na área de estudo.

6.3.3 FATOR L e S

O parâmetro L será estimado a partir das Equações 4, 5 e 6. Com base no passo a passo de Ferreira (2016), o cálculo de L será feito por etapas.

I. Inserir o MDE da área de estudo, determinado pela Figura 7; II. Preencher pequenas imperfeições do MDE;

III. Com o mapa criado depois de preencher as imperfeições do MDE, criar um mapa de direções de fluxos;

IV. Usando o mapa do passo anterior, criar um mapa de acumulação de fluxo; V. Gerar um mapa de declividade da encosta em graus.

O coeficiente Aij-in presente na Equação 4 pode ser chamado de “FlowAcc” e corresponde ao mapa gerado pela etapa “IV”. A partir da definição desses parâmetros, chega-se a Equação 8.

𝐿𝑖𝑗 =

⦋𝐷𝑚+2 𝑥ᵢⱼ𝑚 (22,13)𝑚_⦌

(8)

Onde:

FlowAcc: coeficiente correspondente ao mapa de acumulação de fluxo, gerado na “etapa IV”;

D: o tamanho das células (pixels) será o mesmo da imagem MDE utilizada; x: coeficiente função do aspecto para grade de célula em coordenadas (i,j); m: coeficiente função da declividade para grade de célula com coordenada (i,j).

Para a estimativa do Fator S, será criado um mapa de declividade em porcentagem e depois será gerado um mapa incluindo a Equação 7.

6.3.4 FATOR C e P

A partir do uso da classificação supervisionada feita pelo QGIS, com o plugin Semi-Automatic Classification PI, serão aplicadas as bandas 4, 5 e 6 para a coleta de amostras de pixels com características espectrais diferentes de acordo com cada tipo de solo real mapeado. Assim, com a classificação supervisionada será definido o tipo de cobertura e uso do solo por meio de um mapa que quantifica a área total de estudo em comparação com a sua cobertura. O mapa que será gerado estará em forma de raster e será convertido para a forma de polígono para estimar as áreas de cada cobertura.

Ainda com o mapa em forma de polígono, utilizar os dados fornecidos de C dados na tabela 5, correspondentes para cada tipo de cobertura e área. Quando o fator C já for determinado, o mapa deverá ser reconvertido para forma de raster, para que seja possível analisar as informações obtidas e aplica-las juntamente com os outros fatores que compõem a EUPS.

Para a prática conservacionista dada pelo parâmetro P juntamente com a declividade em porcentagem (S), serão utilizados os dados da tabela 6 para classificar o tipo de atividade na área estudada. Dessa maneira, o mapa deverá ser convertido de raster para um polígono, e, atribuir os valores para cada prática conservacionista e converter o mapa em raster novamente. Depois desse processo será possível unir o mapa gerado com o mapa dado pelo fator S, e assim, criar um mapa próprio para o fator P.

6.4 OBTENÇÃO DA EUPS

Após a obtenção das imagens correspondentes aos fatores que compõem a EUPS, e com o auxílio do software de SIG, os fatores que compõem a equação 1 serão multiplicados e as imagens geradas pelos fatores serão cruzadas para obtenção de uma imagem resultado que será utilizada para estimar a perda de solo da área estudada e apontar de forma também estimada e relativa as regiões mais susceptíveis à erosão em estradas vicinais que compõem parte do território de Sorriso-MT.

Silva (2008) esquematizou um fluxograma mostrado na figura 9 a estimativa da EUPS de acordo com as etapas de obtenção de seus dados.

Figura 9: Processos para análise de perda de solo utilizando SIG. Fonte: Silva (2008).

6.5 ANÁLISE DOS RESULTADOS E SOLUÇÕES

Após criar o mapa de susceptibilidade à erosão na área de estudo, serão definidos os locais para realizar o cruzamento entre os dados obtidos no mapa com a realidade e assim escolher um local crítico ou com maior potencial em que possa ocorrer a erosão, um local com potencial intermediário de ocorrência e um local com menor potencial.

7 CRONOGRAMA

Atividades

Ano 2018/2019

JUL AGO SET OUT NOV DEZ JAN FEV MAR ABR MAIO JUN JUL Pesquisa bibliográfica Coleta de dados complementares Coleta de dados em campo Redação da monografia Revisão e entrega oficial do trabalho Apresentação do trabalho em banca

8 REFERENCIAL BIBLIOGRÁFICO

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