Reducir la pérdida de suelos: cuáles son las tecnologías de predicción más usadas mundialmente
Los modelos permiten estimar la cantidad de suelo que se puede perder por la erosión
Imagen: ARS-USDA
Los científicos del ARS (Agricultural Research Service) de EE. UU. han diseñado siete de las diez principales y trece de las venticinco principales) tecnologías predictivas / modelos de simulación más utilizados que están reduciendo la pérdida de suelos por erosión en todo el mundo, según un estudio publicado recientemente en Science of The Total Environment.
Para obtener una mejor comprensión de la aplicación global de los modelos de predicción de la erosión del suelo, se revisó exhaustivamente la literatura de investigación revisada por pares sobre el modelado de la erosión del suelo publicada entre 1994 y 2017.
Los seres humanos afectan los procesos de erosión natural y han inducido un aumento relevante y observable en las tasas de erosión del suelo en todos los paisajes. Durante más de un siglo, la comunidad científica se ha ocupado de los procesos que gobiernan la erosión del suelo, la aparición de una erosión acelerada del suelo y sus impactos socioambientales negativos asociados. La naturaleza interdisciplinaria del análisis se refleja en los numerosos enfoques científicos presentados en la literatura para comprender mejor los fenómenos de erosión del suelo. El desarrollo de ecuaciones predictivas cuantitativas de la erosión se basa en factores físicos como el clima, las características del suelo, el tipo de vegetación y la topografía.
Con el uso de tecnologías geoespaciales como los Sistemas de Información Geográfica (SIG), las técnicas de interpolación espacial y la gama cada vez mayor de datos ambientales, los modelos de erosión del suelo juegan un papel cada vez más importante en el diseño e implementación de estrategias de conservación y manejo del suelo.
Se estima que la erosión del suelo por el agua cuesta anualmente alrededor de USD 8 mil millones para el producto interno bruto mundial y reduce la producción agroalimentaria mundial en 33,7 millones de toneladas, con el consiguiente aumento de los precios agroalimentarios mundiales de hasta un 3,5 por ciento, según un estudio de 2019.
El número dos en la lista de modelos de predicción de erosión más usados es el progenitor de todos ellos: la Universal Soil Loss Equation (USLE), que el ARS publicó por primera vez como una tecnología completa en 1965.
USLE comenzó como una ecuación que dio una respuesta en toneladas de suelo perdidas por acre por año al multiplicar algunos factores directos que representan la lluvia, el tipo de suelo, el sistema de cultivo, las prácticas de conservación y la inclinación y longitud de las laderas. Los expertos han considerado a la USLE como el desarrollo más significativo en la conservación del suelo y el agua en el siglo XX.
El número uno en la lista, el modelo de erosión del suelo más aplicado en el mundo, es una extensión del USLE, publicado por el ARS como la Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) en 1997. RUSLE fue adaptado para interfaces informáticas sofisticadas que incluyen gráficos, así como una nueva ponderación de algunos factores que hicieron que el modelo fuera independiente del uso de la tierra. Esto amplió la aplicabilidad de RUSLE.
RUSLE ha sido revisado varias veces desde esa primera publicación, cada vez agregando nuevas capacidades. Por ejemplo, RUSLE2 trata el uso de la tierra como un continuo, teniendo en cuenta que el uso anterior afecta la erosión bajo un nuevo uso. También se agregaron otros factores como el tipo de cobertura vegetal (cultivos, pastos, tierras boscosas, suelo desnudo) para hacer que la simulación fuera más precisa.
A raíz de estos dos modelos de panorama general, USLE y RUSLE, los investigadores del ARS han desarrollado modelos especializados, cada uno destinado a proporcionar más detalles en un área particular de control de la erosión. El Water Erosion Prediction Project (WEPP) del ARS fue diseñado para proporcionar un modelo más confiable del flujo de agua y el movimiento de sedimentación en pequeños canales de agua hasta las cuencas hidrográficas gigantes.
Otros modelos / tecnologías predictivas de la lista se centran en predecir el impacto de las prácticas de gestión de la tierra en el agua, los sedimentos y los productos químicos agrícolas en grandes cuencas hidrográficas complejas, como el Soil Water Assessment Tool (SWAT), prediciendo la relación entre la erosión y la productividad del suelo, con el Erosion Productivity and Impact Calculator (EPIC) o las tasas de escorrentía y erosión en los pastizales usando los Range Land Hydrology Models (RHEM).
Todos estos datos surgen del estudio publicado en Science of The Total Environment, realizado con la colaboración de 67 científicos de 25 países de todos los continentes (excepto la Antártida) y permitió la creación de la base de datos Global Applications of Soil Erosion Modelling Tracker (GASEMT). La base de datos GASEMT incluye 3030 registros de modelos individuales, aplicados en 126 países.
De los 8471 artículos identificados como potencialmente relevantes, se revisaron 1697 y se evaluaron y transfirieron 42 atributos relevantes a la base de datos. La base de datos GASEMT proporciona información completa sobre el estado del arte de los modelos de erosión del suelo y las aplicaciones de modelos en todo el mundo.
La GASEMT tiene la intención de respaldar la próxima evaluación de la erosión del suelo global de las Naciones Unidas a nivel países, además de ayudar a evaluar las prioridades de investigación en erosión del suelo, al sentar las bases para futuros análisis. GASEMT es una base de datos de código abierto disponible para toda la comunidad de usuarios para desarrollar investigaciones, rectificar errores y realizar expansiones futuras.