DIAGNÓSTICO DE LA PÉRDIDA DE SUELO EN EL MUNICIPIO …

Diagnóstico de la Pérdida de Suelo en el Municipio de Quetame, Mediante la Correlación de los Grados de Erosión y los Agentes que Intervienen este Proceso.Trabajo de grado en modalidad aplicación de temáticas de ingeniería civil.

Facultad de Ingeniería Civil

Giraldo Alonso Velásquez Pardo

Ing. German Ernesto Chicangana Monton

Contenido

1. Planteamiento del Problema.2. Justificación.3. Objetivos.4. Fundamentación Teórica.5. Metodología.6. Recolección de Datos.7. Resultados.8. Análisis de Resultados.9. Conclusiones y Trabajos futuros.

Localización.

Fuente: IGAC (2018)

Mapa de localización del municipio.

Localización.

Fuente: Google Earth (2018)

Mapa de localización del municipio.

Planteamiento del problema.

Fenómenos de Remoción en masa en el municipio.

Desarrollo de proyectos de prevención y mitigación.

Falta de Información Actualizada

en el municipio.

Fenómenos de Erosión.

Uso de SIG

Justificación.

Fuente: Defensoría del pueblo (2015). Fuente: Periódico del Meta (2018).

Proceso de remoción en masa en la inspección de Puente Quetame.

Fenómeno de remoción en masa sobre la vía Bogota-Villavicencio

Objetivos.

1. Objetivo general.

Diagnosticar la pérdida de suelo en el municipio de Quetame, Cundinamarca, a partir de la correlación del gradode erosión y los agentes que intervienen en este proceso.

1. 1 Objetivos específicos.

• Determinar el factor de la Erosividad por la lluvia (R) para el municipio de Quetame mediante el métodoWischemeier y Smith con modelos digitales.

• Determinar el factor de la Erodabilidad del suelo (K) para el municipio de Quetame con base en la ecuación dePaulet a partir de modelos digitales.

• Determinar el índice topográfico para el municipio de Quetame por el método Wischemeier y Smith conmodelos digitales.

• Determinar el factor de cobertura vegetal (C) para el municipio de Quetame a partir de modelos digitales.

• Identificar el grado de erosión en el municipio de Quetame – Cundinamarca mediante el uso del SIG.

Fundamentación teórica.

Suelo. Erosión.

Erosión hídrica.

Erosión eólica.

Pérdida tolerable del suelo.


Formas de erosión hídrica.

Erosión por salpicadura.

Arrastre de suelos en superficie.

Erosión por surcos.

Erosión por cárcavas.

Erosión en bancos aluviales.

Remoción en masa.

Coladas de barro.

Deslizamientos del terreno.


Modelos para procesos de

erosión hídrica

superficial.

Modelos cualitativos.

Modelos cuantitativos.

Evaluación directa.

Evaluación indirecta.

Modelos con base física.

Modelos conceptuales.

Modelos paramétricos.


Erosión: La erosión se da como el desprendimiento de partículas de suelo o roca, generada por la fuerzaproducida por el agua o el viento, cuyo material suelto es eventualmente transportado a un lugar de depósito.

SIG: es un sistema que integra tecnología informática, personas e información geográfica, y cuya principalfunción es capturar, analizar, almacenar, editar y representar datos georreferenciados.

Suelo: Se le considera al suelo como un ser natural estructurado, que se encuentra en constante cambio y quepara su formación y evolución depende de factores bióticos como abióticos.

Diagnostico: el diagnóstico trata de adquirir los conocimientos necesarios sobre un determinado sector, área oproblema, que es el ámbito de trabajo en el que se ha de actuar y su objetivo es lograr una apreciación generalde la situación-problema.

Erodabilidad: este factor representa la susceptibilidad que exhibe un suelo a la erosión como producto dealgunas de sus características intrínsecas Ton.ha.hora/MJ.mm.ha.

Erosividad: se define como el producto de dos características de la lluvia que explican el impacto que esta tieneen la generación del proceso erosivo MJ.mm/(ha.hora).

Metodología.Metodología

• .Precipitaciones.

• Tipo de suelo.

• Topografia.

• Cobertura vegetal.

Etapa 1: Recolección y Procesamiento de datos.

• Determinar el factor de la erosividad por la lluvia (R).

• Determinar el factor de la erodabilidad del suelo (K).

• Determinar el factor topográfico (LS).

• Determinar el factor de cobertura vegetal (c).

• Identificar el grado de erosión

Etapa 2: Resultados

• Analisis de resultados.

Etapa 3: analisis de resultados.

Metodología.

Calculo de erosión

A=R.K.L.S.C.P

Donde:

A: es la pérdida de suelo por unidad de superficie.

R: es el factor Erosividad de la lluvia.

K: Es el factor Erodabilidad del suelo.

L: Es el factor longitud de la pendiente.

S: Es el factor inclinación de la pendiente.

C: Es el factor uso y manejo.

P: Es el factor práctica mecánica de apoyo.

Ecuación universal del cálculo de erosión.

Metodología.

𝑒 = 0,119 + 0,0873 ∗ 𝑙𝑜𝑔I

Factor de erosividad (R)

E= 𝑒𝑖 ∗ 𝑝𝑝𝑖

𝑅 =1

𝑛

𝐸𝐼30

Calculo para el factor de erosividad (R) MJ.mm/(ha.hora).

ENERGIA UNITARIA e [MJ/(ha.h)]

ENERGIA EFECTIVA E [MJ.mm/(ha.h)]

EROSIVIDAD R año [MJ.mm/(ha.h)]

Metodología.

Factor de Erodabilidad del suelo (K).

K USLE = fcsand ∗ fcl − si ∗ forgc ∗ fhisand

𝑓𝑐𝑠𝑎𝑛𝑑 = (0.2 + 0.3 ∗ exp −0.256 ∗ 𝑚𝑠 ∗ 1 − 𝑚𝑠𝑙𝑖𝑡

100 )

𝑓𝑐𝑙 − 𝑠𝑖 =𝑚𝑠𝑙𝑖𝑡

𝑚𝑐 + 𝑚𝑠𝑙𝑖𝑡

0.3

𝑓𝑜𝑟𝑔𝑐 = 1− (0.25 ∗ 𝑜𝑟𝑔𝑐

𝑜𝑟𝑔𝑐 + exp(3.72− 2.95 ∗ 𝑜𝑟𝑔𝑐))

𝑓ℎ𝑖𝑠𝑎𝑛𝑑 = (0.7 ∗ (1−

𝑚𝑠100 )

1− 𝑚𝑠100

+ exp(−5.51 + 22.9 ∗ (1− 𝑚𝑠100

)))

1)

2)

3)

4)

5)

Ecuación para el calculo del factor de Erodabilidad del suelo (K) Ton.ha.hora/MJ.mm.ha.

Los términos 𝑚𝑠, 𝑚𝑠𝑖𝑙𝑡, 𝑚𝑐 y 𝑜𝑟𝑔𝐶son el porcentaje de arenas, limos,arcillas y carbono orgánicorespectivamente

Fcssand y fhisand: Factoresasociados a contenido de arena.Fcl-si: Factor asociado a contenidode limo arcilla.Forgc: Factor asociado al contenidode carbono orgánico.

Metodología.

Factor topográfico (LS).

𝛽 =

𝑠𝑖𝑛𝜃0.0896

ሻ3.0(𝑠𝑖𝑛𝜃 0.8 + 0.56

𝑚 =𝛽

𝛽 + 1

𝐿 =𝐴 + 𝐷2 𝑚+1 − 𝐴𝑚+1

𝑋𝑚 ∗ 𝐷𝑚+2 ∗ 22.13 𝑚

𝑆 =10.8 𝑠𝑖𝑛𝛽 + 0.03 𝑡𝑎𝑛𝛽 < 0.0916.8 𝑠𝑖𝑛𝛽 − 0.5 𝑡𝑎𝑛𝛽 ≥ 0,09

Ecuación para el calculo del Factor topográfico (LS).

1)

2)

3)

4)

β = inclinación de la pendiente.

θ = Pendiente de nivel del pixel.

D = Tamaño del pixel.

L= Longitud de la pendiente.

S= Inclinación de la pendiente.

X= Coeficiente de forma: x=1

Para sistemas pixelados.

A= Acumulación del flujo a nivel del

pixel.

Metodología.

Factor de cobertura vegetal (c).

Este factor indica el efecto de lacubierta vegetal en la pérdidade suelo. Se expresa como larelación entre la pérdida desuelo de un área o parcela conuna vegetación dada y sistemasde manejo específicos.

En general, para determinar el factor C existen tabulaciones y no ecuaciones.

Fuente: Guía destinos (2019)

Recolección y procesamiento de datos.

Precipitaciones.

ENEFEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC

12.9 19 30 39.5 49.7 51.5 53.5 46.9 42.4 31.8 24.6 21.5

27 46.3 55.3 69.7 70 109.7 128.7 71.8 69.8 81.8 37.7 37.3

33.5 51.6 58.9 90.6 95.6 100.5 96.9 97.7 92.2 80.7 74.8 52.9

14.9 33.4 42.8 53.2 52.7 45.6 42.3 47.2 43.6 42.6 47.4 25.9

.2 9.9 15.5 24.1 26.9 21.2 20.3 18.3 17.6 19.8 20.6 10.4

10.6 17.7 22.8 27.8 34.1 29.7 27.6 26.8 23.6 23.9 23.3 15.8

17.9 28.6 38.9 57.1 66.2 63.6 70.1 58.7 48.7 43 37.1 25.9

Tabla de Valores máximos mensuales de precipitación (mm) en 24 horas

Fuente: Propia, 2019


Precipitaciones.

ID Código de la estaciónPrecipitación media

multianual

1 35020010 MONTERREDONDO 423.3

2 35020100 GUAYABETAL 805.1

3 35020020 SUSUMUCO 925.9

4 35035090 ALTO DEL TIGRE 491.6

5 35030080LAS CASAS 211.8

6 35020300GUTIERREZ 283.7

7 35030010ELCALVARIO 555.8

Tabla de Precipitación multianual de las estaciones.




Faosoil Domsoi Country Soil_unit Sand_topso Silt_topso Clay_topso Oc_topsoil Area

I-bd-bh-c I Colombia I 58.9 16.2 24.9 0.97 77221764.6

Bd9-3c Bd Colombia Bd 32.7 30.3 37.1 3.28 60848399.3

Tabla de Tipos de suelos de Quetame según la FAO.

Tipo de suelo.


Tipo de suelo.

Símbolo Vegetación Litología

I-Bd-Bh-cBosque de alta montaña, páramo,

tundra alpina

Rocas elásticas y volcánicas jurásicas y cretáceas; rocas metamórficas

precámbricas y paleozoicas.

Bd9-3c Bosque montano perenneCuarcitas, Esquistos. y Filitas

Precámbricas; Areniscas, Esquistos, Cretáceos y terciarios

Tabla 10.4 Vegetación y litología de Quetame según la FAO

Fuente: La FAO, 2019


Mapa de tipos de suelos en Quetame según la FAO.Fuente: La FAO, 2019

Tipo de suelo.

I= Litosoles.

Bd= Cambiasoles


DEM del municipio de Quetame.Fuente: Propia, 2019

Topografía


Topografía

TIN del municipio de Quetame.



Mapa de cobertura vegetal del municipio de Quetame.Fuente: Propia, 2019

Cobertura vegetal.

RESULTADOS.

Ene Feb Mar Abril May Jun Jul Agos Sept Oct Nov Dic0.10 0.11 0.13 0.14 0.15 0.15 0.15 0.14 0.14 0.13 0.12 0.110.12 0.14 0.15 0.16 0.16 0.18 0.18 0.16 0.16 0.17 0.14 0.140.13 0.15 0.15 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.16 0.150.10 0.13 0.14 0.15 0.15 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0.120.07 0.09 0.10 0.12 0.12 0.11 0.11 0.11 0.11 0.11 0.11 0.090.09 0.11 0.12 0.12 0.13 0.13 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.100.11 0.13 0.14 0.15 0.16 0.16 0.16 0.15 0.15 0.14 0.14 0.12

Tabla de Energía unitaria e [MJ/(ha.h)]


Factor de la Erosividad por la lluvia (R).

RESULTADOS.

Tabla de Energía efectiva E [MJ.mm/(ha.h)]



Ene Feb Mar Abril May Jun Jul Ago Sept Oct Nov Dici1.23 2.09 3.83 5.45 7.29 7.62 8.00 6.78 5.96 4.13 2.95 2.473.34 6.67 8.34 11.12 11.18 19.39 23.52 11.53 11.14 13.55 5.14 5.074.41 7.64 9.02 15.35 16.40 17.43 16.67 16.84 15.69 13.32 12.13 7.891.51 4.40 6.04 7.94 7.85 6.54 5.95 6.83 6.18 6.00 6.87 3.161.51 4.40 6.04 7.94 7.85 6.54 5.95 6.83 6.18 6.00 6.87 3.160.93 1.90 2.67 3.47 4.52 3.78 3.43 3.30 2.80 2.84 2.75 1.631.93 3.60 5.35 8.68 10.43 9.92 11.20 8.98 7.11 6.07 5.03 3.16

RESULTADOS.



Ene Feb Mar Abril May Jun Jul Ago Sept Oct Nov Dic4.6 11.6 67.0 188.4 362.4 409.0 463.5 317.8 210.8 103.9 51.5 24.3

30.0 141.5 326.5 645.8 782.5 2126.6 3153.5 828.2 712.7 877.2 121.0 94.539.7 84.1 153.3 353.1 442.7 470.5 466.7 437.7 376.5 306.4 266.9 134.118.1 74.7 132.8 222.4 227.6 189.7 172.5 191.3 154.5 150.0 144.2 63.20.5 2.1 10.3 43.3 67.0 40.7 38.7 27.3 18.0 21.9 22.0 2.43.7 16.8 38.1 84.3 147.6 112.2 98.7 88.5 49.5 51.0 45.4 12.9

10.1 42.9 138.6 454.2 690.5 657.5 850.4 549.2 302.8 217.6 132.2 37.5

Tabla de Erosividad R mes [MJ.mm/(ha.h)]

RESULTADOS.



ID ESTACIONES LATITUD LONGITUD P_mm factor R1 35020010MONTERREDONDO 4.352056 -73.711583 423.3 2214.81872 35020100GUAYABETAL 4.253917 -74.002694 805.1 9840.022383 35020020SUSUMUCO 4.441167 -73.936389 925.9 3531.733544 35035090ALTO DEL TIGRE 4.284861 -73.748333 491.6 1740.920435 35030080LAS CASAS 4.196167 -73.771917 211.8 294.1925746 35020300GUTIERREZ 4.2 -73.816667 283.7 748.6296197 35030010ELCALVARIO 4.254444 -73.823333 555.8 4083.48877

Tabla de Factor R

RESULTADOS.

Mapa de factor de Erosividad (R).Fuente: Propia, 2019

RESULTADOS.


Factor de la Erodabilidad del suelo (K).

sand%_topsoil

silt%_topsoil

clay%_topsoil

OC % topsoil

fcsand fcl−si forgcFhi

sandk

inicialFactor

K58.9 16.2 24.9 0.97 0.200 0.756 0.927 0.99 0.139 0.01832.7 30.3 37.1 3.28 0.201 0.787 0.750 1.00 0.119 0.016

Tabla de Factor K.

RESULTADOS.

Mapa de Erodabilidad (k).Fuente: Propia, 2019

RESULTADOS.

Mapa de factor LS.Fuente: Propia, 2019

RESULTADOS.

Fid Cobertura COB Factor_C Área

0 Cultivos anuales o transitorios 21 0.25 12526139.8

1 Pastos 23 0.08 18282213.7

2 Arbustales 33 0.14 312638.161

3 Herbazales 34 0.01 1299489.00

4 Cultivos semipermanentes ypermanentes

22 0.079 30771505.7

5 Áreas agrícolas heterogéneas 24 0.102 19803779.2


7 Bosques naturales 31 0.01 44718804.


9 Bosques naturales 31 0.01 7793980.15

Tabla de Factor de cobertura vegetal (c).


RESULTADOS.

Mapa de factor de cobertura vegetal (C).


RESULTADOS.

Mapa de erosión potencial de Quetame.Fuente: Propia, 2019.

RESULTADOS.

Grafica de porcentajes de erosión en Quetame.Fuente: Propia, 2019

RESULTADOS.

Mapa de erosión efectiva de Quetame.Fuente: Propia, 2019

RESULTADOS.

Grafica de porcentajes de erosión efectiva de Quetame.Fuente: Propia, 2019

ANALISIS DE RESULTADOS.

y = 0.1458x - 16.887

-100

0

100

200

300

400

500

600

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000

Ero

sió

n R

ea

l

Erosión Potencial

Correlación de datos

Grafica de correlación de erosión potencial vs erosión real.



y = 0.1266x - 653.19R² = 0.4473

-100

0

100

200

300

400

500

600

4000 4500 5000 5500 6000 6500 7000 7500 8000

Ero

sió

n R

ea

l

Factor R


Grafica de correlación de factor R vs erosión real.




y = 42924x - 630.23R² = 0.1328

0

100

200

300

400

500

600

0.015 0.0155 0.016 0.0165 0.017 0.0175 0.018 0.0185 0.019

Ero

sió

n R

eal

Factor K


Grafica de correlación de factor K vs erosión real.



Grafica de correlación de factor LS vs erosión real.

y = 16.5x - 25.098R² = 0.185

0

100

200

300

400

500

600

0 2 4 6 8 10 12 14

Ero

sio

n R

ea

l

Factor LS




Grafica de correlación de factor C vs erosión real.

y = 936x + 6.4233R² = 0.3589

0

100

200

300

400

500

600

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3

Ero

sió

n R

ea

l

Factor C


RESULTADOS.


VARIABLES COEFICIENTES DE CORRELACIÓN

correlación de factor R vs erosión real0.668798203

correlación de factor K vs erosión real0.36438105

correlación de factor LS vs erosión real 0.430066478

correlación de factor C vs erosión real0.599067343

Tabla de coeficientes de correloción.

CONCLUSIONESESTUDIOS

ADICIONALES

• Priorizar zonas mas vulnerables.

• Estudios dirigidos a fenómenos de remoción en masa.

VARIABLES PRINCIPALES

• Precipitaciones.

• Cobertura vegetal.

ADICIONALES

• Topografía

TRABAJOS FUTUROSMICROZONIFICACIÓN • Estudios directos, priorizando las zonas mas vulnerables del municipio.

ACTUALIZACIÓN DE INFORMACION

• Brindar aportes a la gestión del riesgo y ordenamiento territorial.

ADICIONALES

• Estudio socio económico de actividades que puedan generar afectación en el suelo.

[1] Intituto Geográfico Agustín Codazzi, “División política de Quetame” [En línea]. Available: https://www.igac.gov.co//.

[Último acceso: 1 de Febrero 2019].

[2] Periodico del Meta, “Derrumbe en la via Bogota-Villavicencio” [En línea]. https://periodicodelmeta.com/derrumbe-en-la-

via-al-llano-deja-cuatro-muertos/.[Último acceso: 1 de Febrero 2019].

[3] C. D. Mendoza and C. D. Mendoza, “Full-Text,” Ing. E Investig., vol. 31, no. 3, pp. 80–90, 2011.

[4] V. Olaya, “Sistemas de Información Geográfica,” J. Chem. Inf. Model., vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2014.

[5] C. Pereira, C. Maycotte, B. Restrpo, F. Mauro, A. Montes, and M. J. Esther, “Edafología 1,” Libro, p. 170, 2011.

[6] C. A. Basurto and M. V. G. Montaño, “Diagnóstico,” pp. 82–106, 2001.

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Colombia, Ed. Medellin, 2001, p. 161,166.

[8] G. P. F. Clérici C., “Aplicaciones del modelo USLE/RUSLE para estimar pérdidas de suelo por erosión en Uruguay y la región

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Gracias por su atención.

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