Avaliação das Perdas de Solo pela MUSLE na Microbacia do rio Caiabi
Authors: Sirqueira Evellynn Sato , Almeida Frederico Terra de , Souza Adilson Pacheco de , Araújo Handrey Borges , Zolin Cornélio Alberto , Paulista Rhavel Salviano Dias 
Published: September 2022

O desenvolvimento da região Centro-Oeste do Brasil aconteceu de forma rápida e expressiva, integrando a região à economia nacional e internacional, passando a ser considerada a principal região geradora de produtos agropecuários exportáveis. Como todo processo de produção tende a causar impactos ambientais, estes sistemas tendem a aumentar a erosão natural do solo e consequente sedimentação em rios. Para verificar esses impactos e possibilitar o planejamento de medidas mitigadoras, é importante o estudo hidrossedimentológico de bacias hidrográficas, pois servem como base de dados para ajustar modelos que possam auxiliar na predição de cenários de acordo com uso e ocupação do solo, bem como o regime da disponibilidade hídrica. Desta forma objetivou-se avaliar a produção de sedimentos na microbacia hidrográfica do rio Caiabi, localizada nas cidades de Sinop e Vera, região Norte do estado do Mato Grosso, por meio do ajuste e análise da MUSLE. Ao verificar uma superestimação da produção de sedimentos utilizando os coeficientes de localização originais do modelo matemático MUSLE, fez-se necessário a calibração e a validação do modelo. Por meio de dados de curva-chave sólida obtidos por medições a campo, e utilizando-se três metodologias diferentes de ajuste do modelo, bem como três arranjos de dados para calibração e validação, obteve-se novos valores para a e b. Os testes estatísticos identificaram que o método dos mínimos quadrados apresentou os melhores valores de NSE para todos os arranjos utilizados, acima de 0,80, e o melhor conjunto de valores para os índices estatísticos utilizados (NSE, MAE, RMSE, R2, PBIAS) foi o método dos mínimos quadrados utilizando um arranjo de 50% dos dados tanto para calibração como 50% de dados para validação, apresentando coeficientes de localização 0,0044 e 0,8774, respectivamente para os coeficientes a e b.Palavras-chave: erosão; modelagem; curva-chave; coeficientes regionais. Evaluation of soil losses by MUSLE in a watershed in the Cerrado-Amazon ecotone A B S T R A C TThe development of the Center-West region of Brazil happened quickly and expressively, integrating the region to the national and international economy, becoming considered the main region that generates exportable agricultural products. As every production process tends to cause environmental impacts, these systems tend to increase the natural erosion of the soil and consequent sedimentation in rivers. In order to verify these impacts and enable the planning of mitigating measures, the hydrosedimentological study of hydrographic basins is important, as they serve as a database for adjusting models that can help in the prediction of scenarios according to land use and occupation, as well as the water availability regime. Thus, the objective was to evaluate the production of sediments in the hydrographic microbasin of the Caiabi River, located in the cities of Sinop and Vera, in the northern region of the state of Mato Grosso. When verifying an overestimation of sediment production using the original location coefficients of the MUSLE mathematical model, it was necessary to calibrate and validate the model. Using solid rating curve data obtained from field measurements, and using three different model fitting methodologies, as well as three data arrays for calibration and validation, new values were obtained for a and b. The statistical tests identified that the least squares method presented the best NSE values for all the arrangements used, above 0.80, and the best set of values for the statistical indices used (NSE, MAE, RMSE, R2, PBIAS) was the least squares method using an array of 50% of the data for both calibration and 50% of data for validation, showing location coefficients 0.0044 and 0.8774, respectively for coefficients a and bKeywords: erosion; modeling; rating curve; regional coefficients.