Infiltraçªo de Ægua no solo em sistemas de plantio direto ...heros.sites.ufms.br › files ›...

191

Infiltração de água no soloem sistemas de plantio direto e convencional

Teodorico Alves Sobrinho1, Antônio C. T. Vitorino1, Luiz C. F. de Souza1,Manoel C. Gonçalves1 & Daniel F. de Carvalho2

1 UFMS. CP 533, CEP 79804-970, Dourados, MS. Fone: (67) 411-3826. E-mail: [email protected] (Foto)2 UFRRJ/IT/DE. CEP 23890-000, Seropédica, RJ. Fone: (21) 2682-1865. E-mail: [email protected]

Resumo: Objetivou-se, através deste trabalho, estudar a infiltração de água em solo cultivadosob diferentes sistemas de manejo e rotação de culturas e a análise da adequação das equaçõesde Horton e Kostiakov-Lewis para a estimativa da taxa de infiltração da água no solo, utilizando-se infiltrômetro de aspersão. As estimativas da infiltração foram realizadas em quatro sistemas desucessão de culturas cultivadas em parcelas de plantio direto e convencional. A qualidade doajuste dos modelos foi avaliada por meio de regressões não-lineares entre os valores estimadose os valores médios observados em cada tratamento estudado. Concluiu-se que o sistema plantiodireto proporcionou valores de taxa de infiltração estável de água no solo superiores aos dopreparo convencional e, entre os tratamentos estudados, a sucessão soja-aveia ofereceu o maiorvalor de taxa de infiltração final. A qualidade do ajuste dos modelos foi satisfatória e a equaçãode Horton mostrou-se mais adequada para a estimativa da taxa de infiltração.

Palavras-chave: taxa de infiltração, infiltrômetro de aspersão, manejo de solo

Water infiltration in the soil underno tillage and conventional tillage systems

Abstract: This work had the objective of studying the infiltration of water in cultivated soilunder different tillage systems and crop rotation and the adaptation of Horton and Kostiakov-Lewis equations for estimating the water infiltration rate using a portable sprinkler infiltrometer.Field tests were accomplished in four systems of crop rotation, cultivated in plots of no tillageand conventional tillage systems. The quality of adjustment of models was evaluated throughnon-linear regressions among estimated values and mean values observed for each treatment. Itmay be concluded that the no tillage system provided values of water infiltration rate in the soilhigher than the conventional tillage system; among the studied treatments, the succession soybean-oat provided higher value of the final infiltration rate. The quality of the adjustment of modelswas satisfactory and the equation of Horton proved to be more adequate for estimating the rateof infiltration.

Key words: infiltration rate, sprinkler infiltrometer, soil tillage

Protocolo 156 - 25/10/2002 - Aprovado em 5/6/2003

INTRODUÇÃO

A infiltração é o processo pelo qual a água penetra no perfildo solo. Inicialmente, seu valor é elevado, diminuindo com otempo, até se tornar constante no momento em que o solo ficasaturado. Assim sendo, sob chuva ou irrigação contínuas, ataxa de infiltração se aproxima, gradualmente, de um valormínimo e constante, conhecido por taxa de infiltração básica(TIB). Dados de TIB são imprescindíveis nos modelosutilizados para a descrição da infiltração de água no solo edependem do selamento superficial provocado pelo impactodas gotas de chuva na superfície do solo.

O processo de infiltração é de importância prática por que,muitas vezes, determina o balanço de água na zona das raízes e

o deflúvio superficial, responsável pela erosão hídrica. Assim,o conhecimento do processo e sua relação com as caracterís-ticas do solo são de fundamental significância para o eficientemanejo do solo e da água nos cultivos agrícolas (Reichardt,1996).

De acordo com Carduro & Dorfman (1988) condições taiscomo: porosidade, umidade, atividade biológica, coberturavegetal, rugosidade superficial e declividade do terreno, dentreoutras, influem grandemente na infiltração da água no solo.Segundo Reichert et al. (1992) a textura do solo afeta o salpicode partículas provocado pelo impacto das gotas de chuva,contribuindo para uma redução da porosidade da camadasuperficial do solo. Além do impacto da gota, Morin & vanWinkel (1996) citam a dispersão físico-química das argilas do

Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v.7, n.2, p.191-196, 2003Campina Grande, PB, DEAg/UFCG - http://www.agriambi.com.br

192

R. Bras. Eng. Agríc. Ambiental, Campina Grande, v.7, n.2, p.191-196, 2003

T. Alves Sobrinho et al.

solo como causa da formação do selamento superficial e,conseqüentemente, da redução da taxa de infiltração.

Segundo Bertol et al. (2001) em solos intensamentecultivados o surgimento de camadas compactadas determina adiminuição do volume de poros ocupado pelo ar e o aumentona retenção de água. Em decorrência disto, foi observado pelosautores diminuição da taxa de infiltração de água no solo, comconseqüente aumento das taxas de escoamento superficial ede erosão.

Sales et al. (1999) avaliando a associação da TIB comatributos físicos das camadas superficial e subsuperficial deum Latossolo Roxo e um Podzólico Vermelho-Amarelo,concluíram que seus valores são bastante contrastantes,podendo-se associar esses resultados às distintascaracterísticas morfológicas relativas à estrutura dos horizontesdesses solos. Os autores encontraram valor de 12,1 mm h-1

para a TIB no Podzólico Vermelho-Amarelo, possuindo 422 gkg-1 de argila e volume de macroporos de 7,8% enquanto parao Latossolo Roxo, com 653 g kg-1 e 16,8% de macroporos, a TIBatingiu valor de 56,6 mm h-1. Por outro lado, Silva & Kato (1998),trabalhando em Latossolo Vermelho-Amarelo com coberturavegetal, encontraram valores de TIB variando de 56 a 96 mm h-1

e, sem cobertura vegetal, o valor da TIB variou de 51 a 78 mm h-1,caracterizando o efeito positivo da cobertura vegetal nainfiltração de água no solo. Alves & Cabena (1999) trabalhandosob dois sistemas de cultivo, plantio direto e plantioconvencional, sob chuva simulada, concluíram que a infiltraçãoacumulada e a TIB foram maiores no sistema de plantio direto.

O processo de infiltração da água no solo pode ser descritopor diversas equações ou modelos, alguns desenvolvidos apartir de considerações físicas, enquanto outros o são de formaempírica. Um modelo físico que supõe o solo semelhante a umfeixe de microtubos, é a conhecida equação de Green-Ampt,que fornece a taxa de infiltração instantânea em função deatributos físicos do solo e do total infiltrado. Mein & Larson(1973) citados por Silva & Kato (1998) integraram a equaçãoproposta por Green-Ampt, nos limites de integração próprios,conforme a duração da chuva. A partir de então, o modelo deGreen-Ampt passou a ser conhecido como modelo de Green-Ampt modificado por Mein & Larson, que fornece o totalinfiltrado de acordo com a intensidade e duração das chuvas.A obtenção dos parâmetros desse modelo envolvedeterminações de campo e rotinas computacionais, dificultandosua utilização.

Um modelo empírico mas muito empregado em manejo deirrigação, é a equação de Kostiakov-Lewis, normalmenteutilizada para a estimativa da infiltração acumulada, cujosparâmetros não têm significado físico próprio e são estimadosa partir de dados experimentais. Outro modelo mais consistenteque o de Kostiakov-Lewis, é a equação de Horton, escrita naforma de uma função exponencial. Segundo o modelo deHorton, descrito por Prevedello (1996) a redução na taxa deinfiltração com o tempo é fortemente controlada por fatoresque operam na superfície do solo, tais como selamentosuperficial, devido ao impacto das gotas de chuva, fenômenosde expansão e contração do solo. Esses modelos apresentamcoeficientes que podem ser calculados a partir das equaçõesteóricas, ou serem estimados por meio de regressão, a partir dedados de infiltração medidos no campo.

Assim, o presente trabalho teve por objetivo avaliar ainfiltração e verificar a adequação das equações de Horton eKostiakov-Lewis, na estimativa da taxa de infiltração da águaem diferentes sistemas de cultivo e de manejo de solo.

MATERIAL E MÉTODOS

O estudo foi realizado no Campus da Universidade Federalde Mato Grosso do Sul, em Dourados, MS (latitude 22o13’16”S,longitude 54o17’01’’W e altitude de 430 m), em solo classificadocomo Latossolo Vermelho distroférrico (EMBRAPA, 1999),textura muito argilosa, nos meses de setembro e outubro de2001. O clima regional classificado pelo sistema internacionalde Koppen e é do tipo Cwa, clima úmido e inverno seco, comprecipitação média anual de 1500 mm e temperatura média anualde 22 °C. A área experimental possui declividade média de 2%e alguns atributos do solo estudado, após três anos de cultivocom sucessão de culturas, são apresentados na Tabela 1.

Os testes de campo com o simulador de chuvas portátildenominado infiltrômetro de aspersão InfiAsper (AlvesSobrinho et al., 2002), foram realizados após a colheita dasculturas de inverno, ano agrícola 2000/2001, em quatro sistemasde sucessão de culturas cultivadas em parcelas de plantio diretoe em plantio convencional, tendo cada parcela de cultivo 10 mde largura por 36 m de comprimento. Os sistemas de sucessãocorrespondentes aos tratamentos avaliados sob plantio direto,foram: soja, seguida de cultivo de nabo forrageiro (Trat1); soja,seguida de cultivo de aveia (Trat2); soja, seguida de pousio(Trat3) e, sob plantio convencional, foi soja seguida de pousiono inverno (Trat4). O plantio convencional correspondeu auma operação com grade aradora seguido de duas operaçõescom grade niveladora.

Tensão (kPa)

10 50 100 1500

Umidade 0 - 0,20 m (% vol.) 46,30 42,79 41,71 38,06

Valores por Tratamento (g kg-1)

Classe textural Trat1 Trat2 Trat3 Trat4

Argila 692,3 658,3 657,7 657,3 Silte 51,9 93,2 93,0 86,6 Areia fina 163,4 148,7 161,4 158,0 Areia grossa 92,3 99,7 87,8 98,0

Matéria orgânica (g dm-3) 28,5 24,8 27,1 28,5

Profundidade (m) Macroporosidade (%)

0 - 0,10 8,24 13,65 11,05 7,59 0,10 - 0,20 6,37 5,42 6,94 3,17

Porosidade Total (%)

0 - 0,10 28,46 30,85 28,51 28,55 0,10 - 0,20 26,55 26,53 27,16 24,35

Densidade do Solo (kg m-3)

0 - 0,20 1.680 1.660 1.670 1.690 0,20 - 0,40 1.640 1.620 1.630 1.650 0,40 - 0,60 1.580 1.560 1.570 1.590

Tabela 1. Alguns atributos do solo estudado

Trat1 - Plantio direto (PD) sucessão soja - nabo; Trat2 - PD soja - aveia; Trat3 - PD soja - pousio;Trat4 - plantio convencional

193

Prof. (cm) Trat1 Trat2 Trat3 Trat4

Umidade Inicial do Solo (% volume)

0 - 20 40,27 41,88 39,28 41,24 20 - 40 44,66 44,15 41,57 42,24 40 - 60 44,52 44,80 41,68 39,86

Ia (mm h-1) 54,26 55,50 53,72 56,37

Ecs (J m-2) Ecs/Ecn (%)

258,67 (91,2%)1

264,64 (90,8%)

256,15 (91,1%)

268,78 (90,7%)

Taxa de Infiltração (mm h-1)

Inicial 47,26 49,71 44,51 52,60 Final (TIB)** 31,51 45,10 22,63 14,50


Infiltração de água no solo em sistemas de plantio direto e convencional

Os tratamentos foram dispostos no delineamentoexperimental de blocos casualizados com quatro repetições,totalizando 12 testes com o infiltrômetro na área de plantiodireto e quatro na área de plantio convencional, nos diferentessistemas de sucessão. Para avaliar o efeito de tratamentos eobter uma estimativa da variância residual, foi feita análise devariância dos dados obtidos.

O infiltrômetro de aspersão foi calibrado para aplicar umaintensidade de precipitação de 55 mm h-1, utilizando-se bicosVeejet 80.150 e pressão de 32 kPa. Antes de cada determinaçãono campo com o infiltrômetro eram coletadas, com auxílio deum trado, amostras de solo para determinação de umidade. Asamostras eram retiradas a 0,10 m das parcelas teste, nasprofundidades de 0 a 0,20; 0,20 a 0,40 e de 0,40 a 0,60 m, comtrês repetições. Com os dados de intensidade da chuvasimulada pelo infiltrômetro e pressão de serviço, calculou-se aenergia cinética das gotas, causada pela precipitação,utilizando-se do programa computacional EnerChuva (AlvesSobrinho et al., 2001).

A medição do escoamento superficial se deu em sucessivosintervalos de tempo de 1, 2, 5, 10 e 15 min, com 5 repetiçõespara cada intervalo, até que o escoamento se tornasse constante,enquanto em cada intervalo de tempo considerado foi coletadoe medido o volume de água escoado durante 1 min, ou seja, aoiniciar o escoamento coletava-se, durante 1 min, o volumeescoado, aguardava-se o intervalo de 1 min e em seguida secoletava o volume novamente durante 1 min. Este procedimentoera repetido cinco vezes e, então, passava-se para o intervaloseguinte de 2 min, coletando-se o volume escoado durante 1min e se aguardava 2 min, repetindo-se cinco vezes. O volumeescoado era considerado estabilizado ou constante no tempo,quando pelo menos três sucessivos valores medidos dessevolume fossem iguais.

A lâmina de escoamento superficial foi determinada pelarelação entre o volume de água escoado e a área de 0,70 m2 daparcela teste que recebia a precipitação. A lâmina de águainfiltrada foi calculada pela diferença entre a lâmina de águaaplicada e a lâmina de escoamento superficial, em cada intervalode tempo. Os valores de taxa de infiltração foram obtidos pelarelação entre lâmina infiltrada e tempo de infiltraçãoconsiderado.

Com os dados de taxa de infiltração obtidos no campo,verificou-se a adequação dos modelos de Horton (Eq. 1) eKostiakov-Lewis (Eq. 2) para a estimativa da taxa de infiltraçãoda água, nos diferentes sistemas de cultivo e de manejo desolo.

i = if + (i

o - i

f) exp (- βt)

i = a k t(α - 1) + if

em que:io

- taxa de infiltração inicial observada, mm h-1

if

- taxa de infiltração final, mm h-1

α, β e k - parâmetros estatísticost - tempo de infiltração considerado, min

Os parâmetros α, β e k, foram estimados utilizando-se ométodo de Gauss-Newton, minimizando-se a soma dosquadrados dos desvios em relação aos valores de taxa deinfiltração obtidos nos testes de campo.

A qualidade do ajuste dos modelos foi avaliada por meio deregressões não lineares entre os valores estimados e os valoresmédios observados em cada tratamento estudado, juntamentecom os respectivos coeficientes de determinação. Na avaliação,foram também utilizados os seguintes índices estatísticos:coeficiente de massa residual (CMR), coeficiente de ajuste (CA)e eficiência (EF), representados, respectiva-mente, pelas Eqs.(3), (4) e (5).

OPO CMRn

1ii

n

1ii

n

1ii ∑∑∑

===

−=

( ) ( )∑∑==

−−=n

1i

2i

n

1i

2i OPOOCA

( ) ( ) ( )∑∑∑===

−

−−=

n

1i

2i

n

1i

2i

n

1i

2i OOPOOOEF

em que: Oi representa os valores observados, P

i os estimados,

n é o número de observações, O a média aritmética dasobservações e P a média aritmética dos valores estimados.

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Os valores médios observados para umidade do solo,intensidade de aplicação de água, energia cinética da chuvasimulada na parcela e taxa de infiltração, estão apresentadosna Tabela 2.

Tabela 2. Valores médios de umidade, intensidade de aplicação,energia cinética simulada e taxa de infiltração inicial e final

1 Os valores entre parênteses indicam o percentual relativo entre a energia cinética simulada (Ecs)e a energia cinética da chuva natural (Ecn)** Significativo a 1% de probabilidade pelo teste de FTrat1 - Plantio direto (PD) sucessão soja - nabo; Trat2 - PD soja - aveia; Trat3 - PD soja - pousio;Trat4 - plantio convencional

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

194

Trat1 Trat2 Trat3 Trat4 Parâmetros e Índices Modelo de Horton

β - 0,1221 - 0,1487 - 0,1221 - 0,0667 CMR 0,0043 0,0000 0,0130 0,0033 CA 1,0530 1,5468 0,9735 1,0811 EF 0,0031 0,0425 0,0015 0,0005

Modelo de Kostiakov-Lewis

α 0,3471 0,3080 0,3641 0,5028 κ 49,4347 16,2934 64,6132 89,7465

CMR -0,0090 -0,0024 -0,0146 -0,0333 CA 1,2370 1,4082 1,2125 1,4786 EF 0,0030 0,0423 0,0015 0,0004



Avaliação da taxa de infiltração da águaO solo da área experimental, apesar de ser muito argiloso,

apresenta faixa de umidade disponível de 7% entre as tensõesde 10 e 1500 kPa, correspondente à diferença entre a umi-dade do solo na capacidade de campo (46%) e a do ponto demurcha permanente (38%) respectivamente. Esta particu-laridade, estreita faixa de umidade disponível, é devida aoarranjo de suas partículas de argila em pequenos grânulos,com alta capacidade de retenção de água, mas que não ficadisponível para as plantas. Assim, em não havendo impe-dimento físico, esta característica faz com que este soloapresente comportamento relativo à infiltração de água,semelhante ao de um solo classificado como arenoso. Essesresultados corroboram com os dados de Ferreira et al. (1999) ede Resende et al. (2002) que afirmam parecer razoável admitir-se que, quanto mais argiloso for o latossolo, maior será suapermeabilidade.

A calibração do infiltrômetro proporcionou valores deintensidade de aplicação não exatamente iguais, nos quatrotratamentos, devido às características operacionais e demontagem do equipamento no campo; no entanto, o percentualrelativo de suas respectivas energias cinéticas foi semelhanteaos valores médios próximos de 91% (Tabela 3), bem acima,portanto, do valor mínimo necessário proposto por Meyer &McCune (1958) que é de 75%. Considerando-se que a energiacinética da chuva é uma das propriedades que determinam amaior ou menor desagregação superficial do solo (Agassi &Bradford, 1999) contribuindo para a formação do selamentosuperficial, pode-se assumir que as variações observadas naintensidade de precipitação não influenciaram na magnitudedos valores de energia cinética.

Dado o elevado nível de variabilidade espacial a que ossolos estão submetidos, o coeficiente de variação de 17,5%,obtido pela análise estatística dos valores de taxa de infiltração,caracteriza um bom nível de precisão experimental. Pela análisede variância dos dados experimentais, verificou-se diferençaestatística para tratamentos, ao nível de 1% de probabilidadepelo teste de F. Os valores encontrados para taxa de infiltraçãofinal foram maiores nas parcelas de plantio direto, notadamenteno tratamento 2, tendo como sucessão as culturas de soja eaveia (Tabela 2). Os resultados evidenciam a interferência dealguns atributos ou fatores de solo na magnitude da TIB,especialmente a macroporosidade, o tipo de manejo e oselamento superficial. A cobertura mais homogênea do soloobtida com o cultivo de aveia no inverno, associada com o seucaracterístico desenvolvimento radicular, proporcionoucondições mais favoráveis à infiltração de água no solo,sobretudo pela quantidade de palha existente na superfície dosolo, o que reduz o problema relativo ao selamento superficial.Os valores de TIB encontrados estão de acordo com os obtidospor Silva & Kato (1998) confirmando que a cobertura vegetalafeta positivamente a capacidade de infiltração de água nosolo.

Considerando-se os resultados obtidos e o trabalho de Saleset al. (1999) é razoável admitir-se que o teor de argila poucocontribui na magnitude dos valores da TIB, ou seja, aparticularidade do Latossolo distroférrico em formar pequenosgrânulos favorece a infiltração de água; entretanto, o tipo de

manejo adotado que promove a compactação e, conse-qüentemente, a redução da macroporosidade do solo, contribuisensivelmente para a redução da TIB, como pode ser verificadono valor da TIB obtido no tratamento 4, relativo ao plantioconvencional (Tabela 2). Este sistema de plantio vem sendorealizado há pelo menos cinco anos na área experimental, aexemplo de várias outras áreas de produção na região. O usode grades agrava o aspecto relativo ao volume de macroporos,formando o denominado “pé de grade”, que é uma camadaadensada entre 10 e 30 cm de profundidade, conforme relatadopor Alves Sobrinho et al. (2000).

Equações para a estimativa da taxa de infiltraçãoOs parâmetros α, β e k ajustados para os modelos, e os

índices estatísticos, estão apresentados na Tabela 3. As curvasde taxa de infiltração estimadas pelos modelos e os dadosobservados nas determinações de campo, estão apresentadosnas Figuras 1 a 4; pode-se afirmar, então que, de modo geral, aqualidade do ajuste dos modelos foi satisfatória. Tal afirmaçãose baseia na análise dos coeficientes de determinação (R2) dasregressões não-lineares ajustadas em cada tratamento estuda-do, com destaque para a equação de Horton, que apresentouvalores de R2 sempre acima de 0,91.

Tabela 3. Parâmetros e índices estatísticos estimados

Trat1 - Plantio direto (PD) sucessão soja-nabo; Trat2 - PD soja-aveia; Trat3 - PD soja-pousio; Trat4- plantio convencional

30

35

40

45

50

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Dados observados

Horton (R2 = 96%)

Kostiakov-Lewis (R2 = 92%)

Figura 1. Taxas de infiltração em plantio direto: sucessão soja-nabo

Tempo (min)

Taxa

de

Infil

traç

ão (

mm

h-1)

Dados observados

Horton (R2 = 0,96)

Kostiakov-Lewis (R2 = 0,92)

195


Infiltração de água no solo em sistemas de plantio direto e convencional

adequada para estimar a taxa de infiltração no tipo de soloestudado. O único dado discordante foi o coeficiente de ajuste,concernente ao segundo tratamento explicado, conformeLibardi (1995) pelos curtos intervalos de tempo que ocorrerampara a estabilização da infiltração.

CONCLUSÕES

1. O sistema de plantio direto apresentou valores de taxade infiltração final de água no solo superiores ao preparoconvencional e, entre os tratamentos estudados, a sucessãosoja - aveia foi a que proporcionou maior valor de TIB

2. Os índices estatísticos usados permitiram evidenciar-seque a equação de Horton é a mais adequada para a estimativada taxa de infiltração de água no solo estudado.

LITERATURA CITADA

Agassi, M.; Bradford, J.M. Methodologies for interrill soilerosion studies. Soil and Tillage Research, Philadelphia, v.49,p. 277-287, 1999.

Alves, M.C.; Cabena, M.S.V. Infiltração de água em umPodzólico Vermelho-Escuro sob dois métodos de preparo,usando-se chuva simulada com duas intensidades. RevistaBrasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v.23, p.753-761, 1999.

Alves Sobrinho, T.; Carvalho, D.F.; Aquino, R.M.; Montebeller,C.A. Programa computacional para a definição de parâmetroshidráulicos utilizados na determinação da energia cinéticada chuva simulada em infiltrômetros de aspersão. EngenhariaRural, Piracicaba, v.12, n.1, p.28-35, 2001.

Alves Sobrinho, T.; Ferreira, P.A.; Pruski, F.F. Desenvolvimentode um infiltrômetro de aspersão portátil. Revista Brasileirade Engenharia Agrícola e Ambiental, Campinas Grande, v.6,n.2, p.337-344, 2002.

45

46

47

48

49

50

51

0 3 6 9 12 15 18 21 24

Tempo (min)

Tax

a de

infil

traç

ão (

mm

h

- 1)

Dados observados

Horton (R2 = 95%)


Figura 2. Taxas de infiltração em plantio direto: sucessão soja -aveia

20

23

26

29

32

35

38

41

44

47

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Tempo (min)

Ta

xa d

e in

filtr

açã

o (

mm

h

- 1

)

Dados observados

Horton (R2 = 91%)


Figura 3. Taxas de infiltração em plantio direto: sucessão soja -pousio

Analisando-se as curvas apresentadas nas Figuras 1 a 4,verifica-se que o modelo de Kostiakov-Lewis tende asuperestimar os valores ajustados a partir do tempo de 10 min,para os tratamentos sob plantio direto e, a partir de 20 min, notratamento relativo ao plantio convencional.

Analisando-se o coeficiente de massa residual, verifica-seque a equação de Horton subestima a taxa de infiltração,enquanto a de Kostiakov-Lewis a superestima, comportamentoindicado pelos valores positivos do índice CMR das equaçõesde Horton e negativos da de Kostiakov-Lewis (Tabela 3). Esteíndice estatístico também confirma o melhor ajuste da equaçãode Horton, com desvios mais próximos de zero. O coeficientede ajuste e a eficiência foram também melhores na equação deHorton, para os quatro tratamentos. Os valores desses índices,mais próximos da unidade, ratificam esta equação como a mais

12

18

24

30

36

42

48

54

60

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Tempo (min)

Tax

a de

infil

traç

ão (

mm

h

- 1)

Dados observados

Horton (R2 = 99%)


Figura 4. Taxas de infiltração em plantio convencional: sucessãosoja - pousio

Dados observados

Horton (R2 = 0,95)


Dados observados

Horton (R2 = 0,99)


Dados observados

Horton (R2 = 0,91)


196



Alves Sobrinho, T.; Peixoto, P.P.P.; Souza, L.C.F.; Fedatto, E.;Mapeli, N.C. Avaliação de alguns atributos do sistema solo-água-planta em plantio direto e convencional: Parte I. In:Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola, 30, 2000,Fortaleza. Resumos... Fortaleza, SBEA, 2000. CD-Rom

Bertol, I.; Beutler, J.F.; Leite, D.; Batistela, O. Propriedades físi-cas de um cambissolo húmico afetadas pelo tipo de manejodo solo. Scientia Agrícola, Piracicaba, v.58, n.3, p.555-560,2001.

Carduro, F.A.; Dorfman, R. Manual de ensaios de laboratório ecampo para irrigação e drenagem. Brasília: PRONI/MA, 1988.216p.

EMBRAPA. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária.Sistema brasileiro de classificação de solos. Brasília: EMBRAPA- CNPS/EMBRAPA - SPI, 1999. 412p.

Ferreira, M.M; Fernandes, B.; Curi, N. Influência da mineralogiada fração argila nas propriedades físicas de Latossolos daRegião Sudeste do Brasil. Revista Brasileira de Ciência doSolo, Viçosa, v.23, p.515-524, 1999.

Libardi, P.L. Dinâmica da água no solo, Piracicaba: Snt, 1995.497p.

Meyer, L.D.; McCune, D.L. Rainfall simulator for runoff plots.Agricultural Engineering, St. Joseph, v.39, n.1, p.644-648, 1958.

Morin, J.; van Winkel, J. The effect of raindrop impact andsheet erosion on infiltration rate and crust formation. SoilScience Society of America Journal, v.60, p.1223-1227, 1996.

Prevedello, C.L. Física do solo com problemas resolvidos. Ed.SAEAFS. Curitiba, PR, 1996. 446p.

Reichardt, K. Dinâmica da matéria e da energia em ecossistemas.2.ed. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz deQueiroz, 1996. 513p.

Reichert, J.M.; Veiga, M.; Cabeda, M.S.V. Selamento superficiale infiltração de água em solos do Rio Grande do Sul. RevistaBrasileira de Ciência do Solo, Campinas, v.16, n.3, p.289-298,1992.

Resende, M.; Curi, N.; Rezende, S.B.; Corrêa, G.F. Pedologia:base para distinção de ambientes. 4. ed. Viçosa: NEPUT,2002. 338p.

Sales, L.E.O.; Ferreira, M.M.; Silva, M.O; Curi, N. Estimativa dataxa de infiltração básica do solo. Pesquisa AgropecuáriaBrasileira, Brasília, v.34, n.11, p.2091-2095, 1999.

Silva, L.C.; Kato, E. Avaliação de modelos para a previsão dainfiltração de água em solos sob cerrado. PesquisaAgropecuária Brasileira, Brasília, v.33, n.7, p.1149-1158,1998.

Revista Brasileira deEngenharia Agrícola e Ambientalv.10, n.2, p.261–268, 2006Campina Grande, PB, DEAg/UFCG – http://www.agriambi.com.brProtocolo 104.04 – 26/07/2004 • Aprovado em 06/12/2005

Parâmetros físicos do solo e erosão hídrica sob chuva simulada,em área de integração agricultura-pecuária1

Elói Panachuki2, Teodorico Alve, Sobrinho2, Antônio C. T. Vitorino2, Daniel F. de Carvalho3 & Mário A. Urchei4

RESUMO

Este trabalho foi realizado em Dourados, MS, com o objetivo de se avaliar as perdas de solo e de água em pastagens eem plantio direto, em área cultivada no sistema de integração agricultura-pecuária, utilizando-se um simulador de chuvaportátil. Estudou-se o efeito de quatro intensidades de precipitação (40, 60, 80 e 100 mm h-1), as quais constituíramquatro tratamentos, dispostos em um delineamento experimental de blocos casualizados, com quatro repetições. Os valoresmédios acumulados de perdas de solo variaram de 1,33 a 10,50 g m-2 e as perdas de água assumiram valores variáveisentre 1,34 x 10-3 e 34,64 x 10-3 m3 m-2. As maiores intensidades de precipitação promoveram também maiores perdasde solo e de água, com maior perda de solo no plantio direto e maior perda de água na pastagem.

Palavras-chave: sistemas de cultivo, perda de solo, simulador de chuvas

Soil physical parameters and erosion, under simulated rainfall,in pasture-agriculture integration system

ABSTRACT

This work was carried out in Dourados, Mato Grosso do Sul State, Brazil, in order to evaluate soil erosion and water lossin pasture and in no tillage agriculture in a pasture-agriculture integration system using a portable gain simulator. Fourrainfall intensities (40, 60, 80 and 100 mm h-1) were studied, each consisting of a treatment arranged in an experimentaldesign in randomized blocks with four replications. Accumulated average soil loss varied from 1.33 to 10.50 g m-2 andwater loss varied from 1.34 x 10-3 to 34.64 x 10-3 m3 m-2. The largest soil and water losses occured in the largest rainfallintensities and that the no-tillage system had the largest soil loss and the pasture the largest water loss.

Key words: tillage system, soil loss, rainfall simulation

1 Parte da Dissertação de Mestrado do primeiro autor apresentada à UFMS, Dourados, MS, desenvolvida com apoio financeiro do CNPq2 UFMS. Cidade Universitária, CP 533, CEP 79804-970, Dourados, MS. Fone: (67) 3411-3849. E-mail: [email protected]; [email protected]; [email protected] UFRRJ. BR 465, Km 7, CEP 23890-000, Seropédica, RJ. Fone: (21) 3787-3742. E-mail: [email protected]. Bolsista do CNPq4 EMBRAPA/CPAO. Rodovia Dourados – Caarapó, Km 8, CEP:79823-490, Dourados, MS. Fone: (67) 425-5122. E-mail: [email protected]

262

R. Bras. Eng. Agríc. Ambiental, v.10, n.2, p.261–268, 2006.

INTRODUÇÃO

A erosão hídrica é o processo de degradação do solo quemais tem afetado a capacidade produtiva dos solos, facili-tada e acelerada por interferência antrópica que, na maio-ria das vezes, resulta num processo de erosão acelerada. Adegradação dos solos pode ser considerada um dos mais im-portantes problemas ambientais nos dias atuais, resultantede práticas inadequadas de manejo agrícola. Esse desgastedo solo deve ser compreendido quando se objetiva a manu-tenção ou o aumento da produtividade agrícola e a conser-vação ambiental, favorecendo a sustentabilidade de agroe-cossistemas.

O processo erosivo consiste de três eventos seqüenci-ais, caracterizados pelo desprendimento, arraste e depo-sição das partículas do solo. O desprendimento é defini-do como a liberação de partículas dos agregados e, umavez desprendidas, elas podem permanecer próximas aoagregado ou serem transportadas (Carvalho et al., 2002).O desprendimento ou desagregação das partículas ocorrepelo efeito integrado da energia de impacto das gotas deágua e da força cisalhante do escoamento superficial cons-tituindo, assim, o estágio inicial e mais importante doprocesso da erosão hídrica. O arraste, ou transporte daspartículas, é feito pela ação do vento e, em maior escala,pelo escoamento superficial da água como veículo. O es-tágio final do processo, a deposição das partículas, nor-malmente culmina nos corpos de água, tendo como resul-tado o assoreamento dos leitos dos rios.

O sucesso de uma exploração agropecuária equilibradadepende, em grande parte, da investigação e controle dosaspectos referentes aos agentes causadores da erosão, comoas chuvas e certos atributos do solo que, pela ação antrópi-ca, podem favorecer ou dificultar o processo erosivo, já queas atividades humanas constituem os principais agentes ca-talisadores desses processos.

É notório que na agropecuária intensiva, com o uso e omanejo muitas vezes inadequados do solo, ocorre a substi-tuição da cobertura de vegetação natural de grandes áreas edisso usualmente se origina o processo de degradação do soloe dos recursos hídricos. Esta deterioração tem, como conse-qüência, uma série de mudanças físicas, químicas, biológi-cas e hidrológicas, provocando a diminuição da capacidadeprodutiva do solo.

De acordo com Silva et al.(2000) a erosão hídrica deveser estudada considerando-se a erodibilidade do solo, querepresenta o efeito integrado dos processos que regulama infiltração de água e a resistência do solo à desagrega-ção e transporte de partículas, ou seja, sua predisposiçãoa erosão. É o fator que tem despertado o maior interessena pesquisa da erosão, por ser governado pelos atributosintrínsecos do solo, os quais podem variar de um solo parasolo outro, ou para o mesmo solo, a depender do tipo demanejo.

Uma das maneiras utilizadas para estimar a erodibili-dade consiste na correlação entre a característica da chuvae as perdas de solo observadas em parcelas experimentaiscom chuva simulada. Esta metodologia apresenta a vanta-

gem de agilizar a obtenção de dados importantes a respei-to de práticas de manejo do solo e culturas, visando à con-servação do solo e da água, porém a principal limitação nautilização de chuva simulada é a impossibilidade de repro-duzir as características das chuvas naturais, em termos deintensidade, duração e energia de impacto das gotas dechuva, além das dificuldades de se compararem os resulta-dos obtidos, tendo em vista o uso de consideráveis diversi-ficações de simuladores de chuva, intensidades de chuva etipos de parcela (Eltz et al., 2001).

Algumas práticas de manejo do solo, segundo Carpene-do & Mielniczuk (1990) promovem modificações nas pro-priedades físicas do solo, principalmente na sua estrutura,podendo tais alterações ser permanentes ou temporárias e,ainda, influenciarem grandemente o processo erosivo. As-sim, o solo submetido ao cultivo intensivo tem a sua estru-tura original alterada com fracionamento dos agregados emunidades menores e conseqüente redução no volume de ma-croporos e aumentos no volume de microporos e na densi-dade do solo.

Hernani et al. (1997) realizaram estudos visando quan-tificar as perdas de solo por erosão em diferentes siste-mas de preparo em Latossolo Roxo, em Dourados, MS;neste estudo, os autores concluíram que o plantio diretofoi o sistema mais eficiente no controle de perdas de soloe de água. As perdas médias de solo por erosão, relativasaos sistemas de plantio direto, escarificação e gradagemniveladora, gradagem pesada e gradagem niveladora earação com arado de discos e duas gradagens nivelado-ras, sem cobertura vegetal foram, respectivamente, 0,8;2,8; 5,3; 7,3 t ha-1 ano-1; no entanto, referidos trabalhosforam feitos com parcelas fixas e com chuva natural, o quedificulta sua condução em outras condições de solo e demanejo.

Comparando diferentes sistemas de preparo e cultivo dosolo, Schick et al. (2000) concluíram que o sistema plan-tio direto é mais eficaz no controle das perdas de solo, re-duzindo-as em 68 e 52%, em relação ao manejo com umaaração associada a duas gradagens e escarificação associa-da a uma gradagem, respectivamente. As perdas de águaseguem a mesma tendência, sendo menos influenciadas queas perdas de solo.

Em trabalho semelhante, Cogo et al. (2003) consideramque a cobertura do solo proporcionada pelos resíduos cul-turais deixados na superfície, tem ação direta e efetiva naredução da erosão hídrica, em virtude da dissipação de ener-gia cinética das gotas de chuva, a qual diminui a desagre-gação das partículas de solo e o selamento superficial eaumenta a infiltração de água, atuando ainda na reduçãoda velocidade do escoamento superficial e, conseqüentemen-te, da capacidade erosiva da enxurrada.

Tendo em vista a importância de se obter conhecimentosadicionais sobre a erodibilidade do solo em diferentes siste-mas agropecuários tem-se, com o presente trabalho, o obje-tivo de avaliar o comportamento dos diferentes parâmetrosfísicos do solo na erosão hídrica de um solo muito argiloso,utilizando-se um simulador de chuva portátil, cultivado nosistema de integração agricultura–pecuária.

Elói Panachuki et al.

263

MATERIAL E MÉTODOS

O trabalho foi realizado no Centro de Pesquisa Agrope-cuária d’Oeste (EMBRAPA/CPAO), em Dourados, MS (la-titude Sul 22° 14’, longitude a Oeste de Greenwich 54° 49’e altitude média de 452 m), no período compreendido entremarço e julho de 2003. A declividade média da área experi-mental é de 0,03 m m-1. O solo, classificado como LatossoloVermelho aluminoférrico típico, possui textura muito argi-losa, com 710 g kg-1 de argila, 175 g kg-1 de silte e 115 g kg-1

de areia e apresenta, em superfície, uma camada delgada comestrutura laminar. O clima regional classificado pelo siste-ma internacional de Köppen é do tipo Cwa, clima úmido einverno seco, com precipitação média anual de 1500 mm etemperatura média anual de 22 °C.

As avaliações referentes às perdas de solo e de água acampo, sob diferentes intensidades de precipitação e siste-mas de cultivo, foram feitas através do infiltrômetro de as-persão, denominado InfiAsper/UFMS, desenvolvido por Al-ves Sobrinho (1997). O infiltrômetro, ou simulador de chuvasportátil, foi calibrado para aplicar intensidades de precipita-ção de 40, 60, 80 e 100 mm h-1, operando com 32 kPa depressão de serviço. A área de ação do equipamento, ou áreada parcela experimental (0,70 m2), foi contornada por umdispositivo de formato retangular, construído em chapas deaço galvanizado número 16, para permitir a obtenção dovolume de água escoado superficialmente.

As estimativas das perdas de solo e de água foram reali-zadas em dois sistemas de integração agricultura-pecuária,denominados sistema A e sistema B. A área experimentalcorrespondente ao sistema A estava sendo cultivada compastagem, enquanto na área do sistema B havia resteva desoja, cultivada sob plantio direto, durante o período dos tes-tes de campo com o simulador de chuvas. O histórico de usodas áreas correspondentes aos sistemas de rotação, com asrespectivas culturas utilizadas desde 1995, está apresentadona Tabela 1.

Em cada sistema foi delineado um experimento para de-terminação das perdas de solo e de água, com quatro trata-mentos para cada uma das áreas experimentais (sistemas Ae B). Os tratamentos corresponderam aos valores de inten-

sidade de precipitação (40; 60; 80 e 100 mm h-1), dispostosno delineamento experimental de blocos casualizados, comquatro repetições, totalizando 16 parcelas experimentais emcada um dos sistemas.

O aspecto da cobertura do solo de duas parcelas experi-mentais, utilizadas para as determinações de perda de solo ede água, pode ser visualizado na Figura 1.

As parcelas, que eram avaliadas geralmente em númerode duas por dia, recebiam um pré-molhamento 24 h antesde se iniciar a coleta dos dados de escoamento superficial.O objetivo desse pré-molhamento era o de oferecer condi-ções de umidade mais uniforme às parcelas teste, constitu-indo um pré-requisito antes da aplicação da chuva artificialpara determinação de perda de solo; para isto, o simuladorera regulado para aplicar uma intensidade de chuva de60 mm h-1, em tempo suficiente para saturar o solo sem quehouvesse escoamento superficial e, conseqüentemente, car-reamento de solo para a calha coletora.

Em cada parcela experimental foi determinada a umida-de inicial do solo, momentos antes dos testes de campo; para

onAsametsiS

onAsametsiS

A B A B

5991 ohliM ohliM 00/99 ajoS DB

69/59 ajoS DB 0002 aievA DB

6991 aievA DB 10/00 ajoS DB

79/69 ajoS DB 1002 aievA DB

7991 aievA DB 20/10 DB ajoS

89/79 DB 1 ajoS 2002 DB aievA

8991 DB aievA 30/20 DB ajoS

99/89 DB ajoS 3002 DB aievA

9991 DB aievA

1 OAPC/APARBME:etnoF-DB snebmucedairaihcarB

Tabela 1. Histórico das espécies vegetais cultivadas nos sistemas A(pastagem) e B (plantio direto), no período compreendido entre 1995e 2003

A.

B.

Figura 1. Parcelas dos sistemas de integração agricultura-pecuária: comcultivo de Brachiaria decumbens (a) e com resteva de soja (b)


Parâmetros físicos do solo e erosão hídrica sob chuva simulada, em área de integração agricultura-pecuária

264

tanto, amostras de solo foram coletadas com auxílio de tra-do, em três profundidades (0-5; 5-10 e 10-20 cm) e se deter-minou a umidade do solo pelo método padrão de estufa (Ta-bela 2).

Efetuou-se a análise estatística para os dados de umidadeinicial, com o objetivo de se constatar a eficiência do pré-molhamento, conferindo condições equivalentes de umida-de a todas as áreas que receberam os tratamentos. Ao seanalisar os dados da umidade inicial, observa-se que nãohouve diferença estatística significativa entre eles, fato quepode ser atribuído ao efetivo pré-molhamento das parcelas.

As avaliações de perda de solo e de água foram inicia-das, então, 24 h após o pré-molhamento, coletando-se seteamostras do volume escoado em cada parcela experimental.Utilizaram-se frascos plásticos com capacidade de um litroe intervalo de tempo de 5 min entre cada amostra, conformedescrito por Varella (1999). A coleta da primeira amostra erafeita quando o escoamento de água na calha coletora se ini-ciava. Se depois de decorrido o intervalo de tempo o recipi-ente não estivesse ainda completamente cheio, a coleta seriainterrompida, o frasco vedado e imediatamente se iniciava acoleta da amostra seguinte. Caso contrário, se o recipienteficasse completamente cheio antes de decorrido o intervalode tempo, a coleta seria interrompida e o tempo de enchi-mento do frasco, registrado, caso em que a amostragem se-guinte seria feita depois de decorridos os 5 min do início dacoleta anterior. Este procedimento era repetido até totalizaras sete amostras, ou seja, durante 35 min após o início doescoamento de água na calha coletora. O intervalo de tempocompreendido entre o início da aplicação da chuva simula-da e o início da coleta, foi registrado como tempo de iníciodo escoamento superficial em cada parcela.

Durante o período de operação do simulador, a pressãode serviço era constantemente conferida (32 kPa) e, ao finalde cada teste na parcela experimental, fazia-se a verificaçãoda intensidade de precipitação real aplicada pelo simulador.De posse dos dados de pressão, intensidade de precipitaçãoe altura dos bicos (2,30 m), procedia-se ao cálculo da ener-gia cinética da chuva simulada utilizando-se, para isto, oprograma computacional EnerChuva desenvolvido por AlvesSobrinho et al. (2001).

No final da avaliação de campo, as amostras foram enca-minhadas ao laboratório, em frascos vedados, a fim de serealizar as medições da massa de solo e do volume de águaescoado, no qual, as amostras foram colocadas em becker deum litro e lhes sendo acrescentadas gotas de ácido clorídri-co (1 N) para a floculação do material sólido em suspensão;em seguida, o excesso de água era retirado e o volume quan-tificado e registrado. As amostras de material sólido assimobtidas foram então colocadas em estufa, a temperatura de60 °C, por período de tempo necessário à completa evapora-ção da água contida nas mesmas. A água retida nas amos-tras foi determinada e o valor obtido foi acrescido ao volu-me de água inicialmente registrado. A massa do materialsólido foi obtida por pesagem determinando-se, em seguida,densidade de partículas, conforme EMBRAPA (1997).

Em cada sistema de cultivo compararam-se as perdas desolo e de água referentes às diferentes intensidades de pre-cipitação e, posteriormente, aplicada a análise conjunta en-tre os sistemas A e B, com o objetivo de se comparar o efei-to da mesma intensidade de precipitação aplicada aos doissistemas de cultivo.

Após os testes de campo, foram retiradas amostras in-deformadas de solo das parcelas experimentais, em duasprofundidades (0-5 e 5-20 cm), para análises físicas de den-sidade do solo, porosidade total, macroporosidade e micro-porosidade do solo, de acordo com os critérios estabeleci-dos em EMBRAPA (1997). Determinou-se, ainda, adistribuição de agregados para essas duas profundidades.Para a determinação da distribuição de agregados pelométodo de peneiramento úmido, foram retirados blocos desolo com estrutura natural que, após secados ao ar, forampassados em peneiras de 9,52 e 4,76 mm e empregados nasanálises posteriores e os agregados retidos na peneira de4,76 mm. A análise de estabilidade de agregados foi reali-zada procedendo-se ao peneiramento, durante 15 min, emjogo de peneiras com malhas de 2,0; 1,0; 0,5 e 0,105 mm,dentro do recipiente contendo água. Adotou-se, como índi-ces de estabilidade, o diâmetro médio geométrico e o diâ-metro médio ponderado, cujos cálculos foram feitos seguin-do-se a proposta de Kemper & Rosenau (1986).

Para avaliar o efeito dos tratamentos nos sistemas de cul-tivo e se obter uma estimativa da variância residual, fez-seanálise de variância dos dados obtidos, com a posterior apli-cação do Teste de Tukey a 5%, para a comparação de médi-as. A análise estatística foi realizada utilizando-se o progra-ma SANEST (Sistema de Análise Estatística).


A intensidade de precipitação prevista (Ip), o tempo deinício do escoamento, intensidade de precipitação real e ener-gia cinética dos testes de campo realizados com o simuladorde chuva, para determinação das perdas de massa de solo evolume de água escoado, nos sistemas A (pastagem) e B(plantio direto), são apresentados na Tabela 3.

Em todas as situações, nota-se diminuição do tempo deinício de escoamento superficial à medida que a intensidade

hmm(pI 1- ))%(iU

mc5-0 mc01-5 mc02-01

megatsaP-AametsiS

04 aA00,72 aA93,62 aA01,72

06 aA14,62 aA21,62 aA02,62

08 aA63,82 aA06,62 aA09,62

001 aA31,92 aA92,82 aA10,82

oteriDoitnalP-BametsiS

04 aA92,92 aA52,92 aA85,92

06 aA40,03 aA67,92 aA30,03

08 aA81,92 aA89,82 aA84,92

001 aA61,92 aA33,92 aA68,92

ed%5aisertnemerefidoãnahnilanalucsúnimeanulocanalucsúiamartelmocsadiugessaidéMyekuTedetseTolepaicnâcifingis

Tabela 2. Valores médios de umidade (Ui) do solo, % base massa,momentos antes dos testes



265

de precipitação é aumentada. A análise dos dados evidenciauma correlação negativa entre a intensidade de precipitaçãoe o tempo de início do escoamento, nos dois sistemas decultivo (RA = - 0,93 e RB = - 0,94).

O sistema A (pastagem) apresentou, em geral, menor in-tervalo de tempo para o início do escoamento superficial emtodos os tratamentos. Isto pode estar associado com aspec-tos relativos à rugosidade superficial, cobertura do solo e,principalmente, com a macroporosidade superficial (0 a5 cm), além da detenção superficial da enxurrada no interi-or das mini depressões que surgem naturalmente pelo usode equipamentos agrícolas.

Comparando os sistemas de plantio convencional, culti-vo mínimo e plantio direto, Barcelos et al. (1999) observamque o tempo de início de escoamento foi inferior no plantiodireto, por apresentar menor rugosidade superficial em re-lação aos demais, visto que no plantio convencional e nocultivo mínimo são utilizadas determinadas práticas que pro-movem a formação de rugosidades na superfície do solo que,por sua vez, favorece a maior retenção da água superficial.

Os valores de intensidade de aplicação não foram exata-mente iguais nos quatro tratamentos, em virtude das carac-terísticas operacionais e de montagem do equipamento nocampo, mas o percentual relativo de suas respectivas ener-gias cinéticas foi superior a 88%, bem acima, portanto, dovalor mínimo necessário proposto por Meyer & McCune(1958) que é de 75%. Considerando-se que a energia cinéti-ca da chuva é uma das propriedades que determinam a mai-or ou menor desagregação superficial do solo (Agassi &Bradford, 1999), contribuindo para a formação do selamen-to superficial, assume-se que as variações observadas na in-tensidade de precipitação realmente aplicada em cada trata-mento, em relação às planejadas, não influenciaram namagnitude dos valores de energia cinética.

Os valores médios de densidade do solo, macroporosida-de, microporosidade e volume total de poros do solo nas pro-fundidades de 0 a 5 cm e de 5 a 20 cm, para os sistemasexperimentais em estudo, pastagem e plantio direto em sis-tema de integração agricultura-pecuária, são apresentados naTabela 4.

Analisando-se os resultados obtidos, verifica-se que paraa densidade do solo, microporosidade e volume total de po-

ros do solo, não houve diferença significativa nos dois siste-mas, considerando-se as duas profundidades avaliadas. Em-bora a densidade do solo tenha sido semelhante nos dois sis-temas e nas duas profundidades avaliadas, nota-se tendênciade menor densidade na camada mais profunda das áreas compastagem. Este fato pode ser atribuído à influência do siste-ma radicular das gramíneas, que geralmente contribuem parauma estrutura melhor do solo, principalmente pela deposi-ção de matéria orgânica uma vez que, segundo Vitorino(1986), maiores densidades em posições mais profundas po-dem ser decorrentes da redução da matéria orgânica. Nossistemas de cultivo em que havia pastagem, o sistema radi-cular estava bem desenvolvido, com grande concentração nosprimeiros 20 cm.

No sistema A (pastagem) a macroporosidade foi maior naprofundidade de 5 a 20 cm, enquanto no sistema B (plantiodireto) foi maior na profundidade de 0 a 5 cm. Os maioresvalores de macroporosidade estão associados aos menoresvalores de densidade do solo, fato evidenciado por uma cor-relação negativa (R = - 0,93) entre esses atributos.

Na Tabela 5 tem-se os valores de diâmetro médio geomé-trico (DMG) e diâmetro médio ponderado (DMP) dos agre-gados, após a superfície do solo ter sido submetida às dife-rentes intensidades de precipitação.

Comparando-se os sistemas cultivados, vê-se que o siste-ma A (pastagem) apresentou, na camada de 0 a 5 cm, osmaiores valores de DMG e DMP em relação ao sistema B(plantio direto). Esta diferença entre os sistemas representamelhor estrutura física nas áreas sob pastagem ocasionada,possivelmente, pela ação do sistema radicular das gramíne-as e do maior teor de matéria orgânica, que atua como ele-mento estabilizador da estrutura, promovendo a formação deagregados maiores e mais estáveis.

Constata-se diminuição dos valores de DMG e de DMP amedida em que aumenta a profundidade, corroborando comos dados de Lima et al. (2003), que consideram esta ocor-rência motivada, provavelmente, pela diminuição dos teoresde carbono-orgânico sempre que a profundidade do solo au-menta. Resultados idênticos foram encontrados por Vitorino

hmm(pI 1- ) )nim(iT hmm(laerpI 1- ) mJ(cE 2- )

megatsaP-AametsiS

04 95,43 24,73 92,825

06 02,41 62,95 26,638

08 79,4 13,08 08,331.1

001 64,3 82,001 37,514.1

oteriDoitnalP-BametsiS

04 53,64 06,93 60,955

06 76,02 10,95 90,338

08 73,8 46,87 22,011.1

001 51,6 42,59 85,443.1

Tabela 3. Intensidade de precipitação prevista (Ip) e valores médios dotempo de início do escoamento (Ti), intensidade de precipitação real(Ip real) e energia cinética (Ec)

sametsiS)mc(edadidnuforP

5-0 02-5

mgM(olosodedadisneD 3- )

)megatsap(A aA92,1 aA72,1

)oteridoitnalp(B aA52,1 aA73,1

)%(edadisoroporcaM

)megatsap(A aB35,01 aA66,31

)oteridoitnalp(B aA87,51 bB48,6

)%(edadisoroporciM



)%(soroPedlatoTemuloV



ed%5aisertnemerefidoãnahnilanalucsúnimeanulocanalucsúiamartelmocsadiugessaidéMyekuTedetseTolepaicnâcifingis

Tabela 4. Valores médios da densidade do solo, macroporosidade,microporosidade e volume total de poros nos dois sistemas avaliados



266

(1986), que também relaciona este fato à maior taxa de ma-téria orgânica na região superficial do solo, considerando,ainda que a maior estabilidade de agregados na superfíciepossa estar relacionada aos fenômenos de expansão e con-tração, mais intensos nesta parte do perfil do solo; desta for-ma, os valores diferenciados de DMP, associados a outrascondições de superfície, exerceram influência nas perdas deágua e solo por erosão hídrica, conforme relatado tambémpor Volk et al. (2004).

Os valores médios acumulados da massa de solo e volu-me de água escoado após aplicação de precipitação pluvio-

métrica simulada sobre os dois sistemas em estudo, são apre-sentados na Tabela 6.

Verifica-se ausência de diferença significativa nas perdasde solo no sistema A, quando submetido às chuvas simula-das com intensidades de 40 e 60 mm h-1; já a chuva simula-da de 60 mm h-1 ocasionou perdas de solo estatisticamenteiguais às ocorridas com as chuvas de 40 e 80 mm h-1, dife-rindo apenas em relação à correspondente a 100 mm h-1. Nosistema B (plantio direto) não houve diferença de perdas desolo para as precipitações de 40, 60 e 80 mm h-1, porém es-tas diferiram mais acentuadamente com a de 100 mm h-1.

Estabelecendo-se uma análise comparativa entre os doissistemas de cultivo, verifica-se que, para a mesma intensi-dade de precipitação, não ocorreu diferença significativa entreas perdas de solo para as intensidades de 60 e 80 mm h-1 oque se deu, porém, nas intensidades de 40 e 100 mm h-1;entretanto, pode-se afirmar que, em média, houve tendênciaa maiores perdas de solo na área com plantio direto que naárea de pastagem.

Dechen et al. (1981), trabalhando sobre um LatossoloRoxo em condições de chuva natural, em Campinas, SP,constataram que, em geral, as gramíneas foram mais efica-zes que as leguminosas na diminuição das perdas de solo,em todos os estádios de desenvolvimento das culturas, atri-buindo este fato ao sistema radicular das gramíneas, que atuacomo importante agente reestruturador da camada arável,tornando o solo mais resistente à ação do impacto desagre-gador das gotas de chuva. Esta maior eficiência do sistemaradicular das gramíneas em relação à das leguminosas, foitambém mencionada por Boni et al. (1994).

Os maiores valores DMG e DMP encontrados para o siste-ma A (pastagem) em relação ao B, caracterizando melhor es-trutura física no primeiro, podem ter contribuído para propi-ciar menores perdas de solo nesse sistema. Pode-se considerar,

sametsiS)mc(edadidnuforP

5-0 02-5 5-0 02-5

hmm(oãçatipicerPededadisnetnI 1- )

04 06

)mm(GMD-ocirtémoeGoidéMortemâiD

)megatsap(A A32,2 A98,0 B77,2 B92,1

)oteridoitnalp(B B56,1 A58,0 C87,1 C36,0

)mm(PMD-odarednoPoidéMortemâiD

)megatsap(A A56,3 A59,1 B89,3 B15,2



08 001

)mm(GMD-ocirtémoeGoidéMortemâiD

)megatsap(A A17,2 A62,1 B15,2 B73,1


)mm(PMD-odarednoPoidéMortemâiD

)megatsap(A A00,4 A52,2 B98,3 B66,2


%5aisertnemerefidoãn,leváiravamsemaarap,anulocanalucsúiamartelamsemadsadiugessaidéMyekuTedetseTolep

Tabela 5. Valores de diâmetro médio geométrico e de diâmetro médioponderado

)nim(opmeT


04 06 08 001 04 06 08 001

mg(olosedsadreP 2- ) 01(augáedsadreP 3- m3 m 2- )

)megatsap(AametsiS

50 23,0 62,0 39,0 13,1 62,0 43,1 20,2 20,3

01 45,0 25,0 54,1 05,2 16,0 19,2 84,4 37,7

51 77,0 86,0 30,2 44,3 41,1 56,4 61,7 20,31

02 19,0 79,0 86,2 92,4 84,1 94,6 81,01 44,81

52 60,1 43,1 04,3 11,5 92,2 83,8 79,31 58,32

03 02,1 36,1 30,4 17,5 88,2 14,01 97,71 31,92

53 bC33,1 acB98,1 abA94,4 bA81,6 aC54,3 aCB34,21 aBA40,12 aA46,43

)oteridoitnalp(BametsiS

50 04,0 17,0 19,0 36,0 11,0 01,0 74,0 44,0

01 48,0 22,1 14,1 10,2 62,0 13,0 60,1 17,1

51 02,1 36,1 60,2 87,3 44,0 75,0 28,1 25,3

02 75,1 80,2 76,2 76,5 46,0 68,0 07,2 74,5

52 39,1 05,2 52,3 13,7 58,0 12,1 45,3 15,7

03 93,2 47,2 08,3 19,8 80,1 85,1 74,4 77,9

53 aB87,2 aB70,3 aB83,4 aA05,01 aB43,1 bB00,2 bB05,5 bA41,21emaarapalucsúnimartelamsemadsadiugessaidéM.yekuTedetseTolep%5aisertnemerefidoãn,ametsisomsemonoãçatipicerpedsedadisnetnisetnerefidsanalucsúiamartelamsemadsadiugessaidéM ams

yekuTedetseTolep%5aisertnemerefidoãn,sametsissiodsonoãçatipicerpededadisnetni

Tabela 6. Valores médios acumulados de perdas de solo e água, em áreas de integração agricultura-pecuária, com pastagem e plantio direto, sobdiferentes intensidades de precipitação



267

ainda, que tais diferenças relativas às perdas de solo tambémestejam associadas à maior densidade de massa vegetal na áreado sistema A, que favorece melhor absorção do impacto dasgotas de chuva, proporcionando menor desagregação das par-tículas.

As perdas de água no sistema B (plantio direto) não re-velaram diferenças significativas entre as intensidades deprecipitação de 40, 60 e 80 mm h-1, porém foram diferentesem relação às de 100 mm h-1. Em geral, é de se esperar, re-almente, que o aumento da intensidade de precipitação pro-porciona maiores perdas de água. Comparando-se a mesmaintensidade aplicada nos dois sistemas de cultivo, vê-se que,com exceção da intensidade de 40 mm h-1, houve diferençacom relação aos volumes de água escoados para as demaisintensidades aplicadas (60, 80 e 100 mm h-1).

Os maiores valores médios para o escoamento superficialno sistema sob pastagem, podem ter sua ocorrência associadaà menor rugosidade superficial e à possibilidade da presençade uma camada delgada de solo com estrutura laminar, moti-vada pelo pisoteio animal, o que está de acordo com Vitorino(1986), que verificou que o este evento pode promover com-pactação na camada superficial nos períodos mais úmidos.Deve-se considerar, também, que as parcelas com pastagempossuíam, visualmente, quantidades de massa vegetal maio-res do que a da área de plantio direto, porém não totalmentedepositada sobre a superfície. Constituía, na maior parte, umamassa vegetal viva com certa elevação em relação à superfí-cie, sem proporcionar a mesma resistência ao escoamento su-perficial que a conferida pela resteva de soja (sistema B).

Analisando-se os dados da Tabela 6, já apresentada, con-sidera-se que, assim como apresentado por Amorim et al.(2001) e Carvalho et al. (2002), com o aumento dos valoresde energia cinética observou-se aumento da vazão de escoa-mento superficial proporcionado pelo aumento da intensidadede precipitação. Este fato pode ter ocasionado uma concen-tração do fluxo de água com a formação de caminhos prefe-renciais de escoamento de água, aumentando a partir de certotempo de aplicação, elevando a sua capacidade de transpor-te superficial.

Analisando-se o efeito da intensidade de precipitação nasperdas de solo e de água, verifica-se que no sistema A (pas-tagem), ao se variar a intensidade de precipitação de 40para 100 mm h-1, ocorre aumento de aproximadamente 4,6vezes nas perdas de solo e 10 vezes nas perdas de água. Nosistema B (plantio direto), com a mesma variação nos valo-res da chuva simulada, se dá um aumento de 3,8 vezes nasperdas de solo e 9 vezes nas perdas de água.

CONCLUSÕES

1. Observou-se que em áreas com pastagem há tendênciade maior densidade na camada mais superficial do solo (0a 5 cm).

2. Verificou-se maior valor de macroporosidade na camadade 0 a 5 cm de profundidade, em cultivos sob plantio diretoem comparação com pastagem.

3. Os valores de diâmetro médio geométrico e pondera-

do, na camada de 0 a 5 cm, foram maiores em solo cultiva-do com pastagem que com plantio direto, independente daintensidade de precipitação.

4. De maneira geral, o sistema de integração agricultura-pecuária sob plantio direto apresenta perdas de solo maisacentuadas que o sistema sob pastagem, tendo ocorrido oinverso com as perdas de água.

5. As perdas de solo e as de água aumentam com a apli-cação de intensidades de precipitação mais elevadas.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Agassi, M.; Bradford, J. M. Methodologies for interril soil erosi-on studies. Soil and Tillage Research. New York, v.49, n.4,p.277-287, 1999.

Alves Sobrinho, T. Desenvolvimento de um infiltrômetro de as-persão portátil. Viçosa: UFV, 1997. 85p. Tese Doutorado

Alves Sobrinho, T.; Carvalho, D. F.; Aquino, R. M.; Montebeller,C. A. Programa computacional para a definição de parâmetroshidráulicos utilizados na determinação da energia cinética dachuva simulada em infiltrômetro de aspersão. Engenharia Ru-ral, Piracicaba, v.12, n.1, p.28-35, 2001.

Amorim, R. S. S.; Silva, D. D.; Pruski, F. F.; Matos, A. T. Influ-ência da declividade do solo e da energia cinética de chuvassimuladas no processo de erosão entre sulcos. Revista Brasi-leira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande,v.5, n.1, p.124-130, 2001.

Barcelos, A. A.; Cassol, E. A.; Denardin, J. E. Infiltração de águaem um Latossolo Vermelho-escuro sob condições de chuva in-tensa em diferentes sistemas de manejo, Revista Brasileira deCiência do Solo, Viçosa, v.23, n.1, p.35-43, 1999.

Boni, N. R.; Espindola, C. R.; Guimarães, E. C. Uso de legumi-nosas na recuperação de um solo decapitado. In: Simpósio Sul-Americano, 1 e Simpósio Nacional “Recuperação de áreas de-gradadas”, 2, Foz do Iguaçu, 1994, Anais... Fundação dePesquisas Florestais do Paraná, p.563-568.

Carpenedo, V.; Mielniczuk, J. Estado de agregados e qualidade deagregados de Latossolos Roxos, submetidos a diferentes siste-mas de manejo. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Piraci-caba, v.14, n.1 p.99-105, 1990.

Carvalho, D. F.; Montebeller, C. A.; Cruz, E. S.; Ceddia, M. B.;Lana, A. M. Q. Perda de solo e água em um Argissolo Verme-lho Amarelo, submetido a diferentes intensidades de chuva si-mulada. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambien-tal, Campina Grande, v.6, n.3, p.385-389, 2002.

Cogo, N. P.; Levien, R.; Schwarz, R. A. Perdas de solo e água porerosão hídrica influenciadas por métodos de preparo, classes dedeclive e níveis de fertilidade do solo. Revista Brasileira deCiência do Solo, Viçosa, v.27, n.5, p.743-753, 2003.

Dechen, S. L. F.; Lombardi Neto, F.; Castro, O. M. Gramíneas eleguminosas e seus restos culturais no controle da erosão emLatossolo Roxo. Campinas. Revista Brasileira de Ciência doSolo, Piracicaba, v.5, n.1, p.133-137, 1981.

Eltz, F. L. F.; Mehl, H. U.; Reichert, J. M. Perdas de solo e águaem entressulcos em um Argissolo Vermelho-Amarelo subme-tido a quatro padrões de chuva. Revista Brasileira de Ciênciado Solo, Viçosa, v.25, n.3, p.485-493, 2001.



268

EMBRAPA. Centro Nacional de Pesquisa de Solos (Rio de Janei-ro, RJ). Manual de métodos de análise de solo. 2. ed. Rio deJaneiro, 1997. 212p.

Hernani, L. C.; Salton, J. C.; Fabrício, A. C.; Dedecek, R.; AlvesJúnior, M. Perdas por erosão e rendimentos de soja e trigo emdiferentes sistemas de preparo de um Latossolo Roxo de Dou-rados, MS, Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v.21,n.4, p.667-676, 1997.

Kemper, W. D.; Rosenau, R. C. Aggregate stability and size dis-tribution. In: KLUTE, A., Methods of soil analisis. 2. ed. Ma-dison, American Society of Agronomy, Soil Science Society ofAmérica, 1986, p.425-441.

Lima, C. L. R.; Pauletto, E. A.; Gomes, A. S.; Silva, J. B. Esta-bilidade de agregados de um planossolo sob diferentes sistemasde manejo. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v.27,n.1, p.199-205, 2003.

Meyer, L. D.; Mccune, D. L. Rainfall simulator for runoffplots. Agricultural Engineering, St. Joseph, v.39, n.1, p.644-648, 1958.

Schick, J.; Bertol, I.; Batistela, O.; Balbinot Júnior, A. A. Erosãohídrica em Cambissolo Húmico alumínico submetido a diferen-tes sistemas de preparo e cultivo do solo. Revista Brasileira deCiências do Solo, Viçosa, v.24, n.2, p.427-436, 2000.

Silva, M. L. N.; Curi, N.; Lima, J. M.; Ferreira, M. M. Avaliaçãode métodos indiretos de determinação da erodibilidade de La-tossolos brasileiros. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasí-lia, v.35, n.6, p.1207-1220, 2000.

Varella, C. A. A. Efeito dos sistemas de cultivo nas perdas de águae solo. Seropédica: UFRRJ, 1999. 93p. Dissertação Mestrado

Vitorino, A. C. T. Caracterização e interpretação para uso agrícola,de solos de terraço fluvial, no médio Rio Doce, Município deCórrego Novo, MG. Viçosa, UFV, Imprensa Universitária, 95p.1986. Dissertação Mestrado.

Volk, L. B. S.; Cogo, N. P.; Streck, E. V. Erosão hídrica influen-ciada por condições físicas de superfície e subsuperfície do soloresultantes do seu manejo, na ausência de cobertura vegetal.Revista Brasileira de Ciências do Solo, Viçosa, v.28, n.4,p.585-596, 2004.



__________________________ 1 Extraído da dissertação de Mestrado da primeira autora. 2 Mestre em Agronomia, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul - UFMS, Dourados - MS. 3 Professor Doutor, UFMS, Caixa Postal 533, Fone: (0XX67) 411.3826, Dourados - MS, [email protected] 4 Professor Doutor, UFRRJ, Seropédica - RJ, [email protected]. Bolsista do CNPq. Recebido pelo Conselho Editorial em: 21-11-2003 Aprovado pelo Conselho Editorial em: 12-4-2005

Eng. Agríc., Jaboticabal, v.25, n.1, p.144-153, jan./abr. 2005

ATRIBUTOS FÍSICOS, QUÍMICOS E EROSÃO ENTRESSULCOS SOB CHUVA SIMULADA, EM SISTEMAS DE PLANTIO DIRETO E CONVENCIONAL1

CRISTIANE G. DA SILVA2, TEODORICO ALVES SOBRINHO3,

ANTONIO C. T. VITORINO3, DANIEL F. DE CARVALHO4

RESUMO: Este trabalho teve como objetivo estimar as perdas de solo e água, nos sistemas de plantio direto e convencional, e foi realizado no câmpus experimental da UFMS, em Dourados - MS, em solo classificado como Latossolo Vermelho distroférrico, no período compreendido entre outubro de 2001 e novembro de 2002. As estimativas das perdas de solo e de água foram feitas utilizando-se do infiltrômetro de aspersão InfiAsper/UFMS, regulado para aplicar chuva com intensidade de 60 mm h-1, correspondendo à energia cinética de aproximadamente 820 Jm-2. Foram utilizados os seguintes tratamentos: sucessão milho-pousio; sucessão milho-trigo; sucessão milho-nabo; sucessão milho-ervilhaca; sucessão milho-aveia, os quais foram avaliados nos sistemas de preparo convencional (PC) e plantio direto (PD). Com os resultados obtidos, foram ajustadas equações de regressão, com as quais foi possível obter valores de perda de solo que variaram de 5,34 g m-2 na sucessão milho-aveia a 47,75 g m-2 na sucessão milho-nabo para o PC, e de 1,09 g m-2 na sucessão milho-trigo a 4,19 g m-2 na sucessão milho-ervilhaca para o PD. As perdas de água variaram de 0,00329 m3m-2 na sucessão milho-aveia a 0,00988 m3m-2 na sucessão milho-nabo, e de 0,00123 a 0,00663 m3m-2 na sucessão milho-pousio para o PC e para o PD, respectivamente. PALAVRAS-CHAVE: simulador de chuva, sucessão de culturas, perda de solo.

PHYSICS AND CHEMICAL ATTRIBUTES AND ENTER-RILL EROSION UNDER SIMULATED RAIN IN NO TILLAGE AND CONVENTIONAL SYSTEMS

ABSTRACT: This work was developed in order to estimate the soil and water loss in no tillage and conventional systems. The work was carried out at Experimental Center of the Federal University of Mato Grosso do Sul - UFMS, in Dourados - MS - Brazil, in a soil classified as “Latossolo Vermelho distroférrico”, in a period between October, 2001, and November, 2002. Soil and water loss estimations were done using a sprinkling infiltrometer InfiAsper/UFMS, adjusted to apply a rainfall of 60 mm h-1 of intensity, corresponding to kinetic energy of 820 Jm-2. The estimates were calculated in five treatments: corn-rest succession, corn-wheat succession, corn-Raphanus sativus succession, corn-vetch succession, corn-oats succession, for conventional tillage system (PC) and no tillage system (PD). With the results obtained, equations of regression were adjusted. Through these equations soil loss values were observed. They varied from 5.34 g m-2 in corn-oats succession to 47.75 g m-2 in Raphanus sativus-corn succession for PC, and 1.09 g m-2 in corn-wheat succession to 4.19 g m-2 in corn-vetch succession for PD. Water loss varied from 0.00329 m3m-2 in corn-oats succession to 0.00988 m3m-2 in corn-Rhaphanus sativus succession and from 0.00123 to 0.00663 m3m-2 in corn-rest succession for PC and PD, respectively. KEYWORDS: rainfall simulator, crop succession, soil loss.

Atributos físicos, químicos e erosão entressulcos sob chuva simulada


145

INTRODUÇÃO

A degradação dos solos pode ser considerada um dos mais importantes problemas ambientais. Dentre os tipos de degradação, a erosão hídrica é considerada a que mais tem afetado a capacidade produtiva dos solos, facilitada e acelerada pelo homem com suas práticas inadequadas de manejo agrícola (CARVALHO, et al., 2002). BERTONI & LOMBARDI NETO (1985) comentam que os diferentes sistemas de cultivo propiciam diferentes condições finais de exposição do solo aos agentes erosivos, visto que promovem mobilização e cobertura vegetal diferenciada, ocasionando diferentes graus de proteção contra as perdas de água e solo. Assim, o manejo do solo tem grande influência no processo erosivo.

A retirada da vegetação e a exposição do solo à ação direta das chuvas ou irrigação causam perdas de solo e de água além de alterações em alguns de seus atributos físicos e químicos. De acordo com LOMBARDI NETO & BERTONI (1975), a cobertura vegetal, principalmente as restevas culturais, absorve a energia cinética da chuva, não restando energia residual para provocar a desagregação do solo.

A resistência dos solos à erosão hídrica apresenta grande amplitude devido à variabilidade climática que influi na erosividade das chuvas e à variedade de solos com características diferenciadas que, conseqüentemente, refletem na erodibilidade, tornando arriscado estimar seu valor com base unicamente na classificação do solo (EL-SWAIFY & DANGLER, 1982).

Analisando um Latossolo Vermelho-Escuro em condições de chuvas natural, em Planaltina - DF, DEDECEK et al. (1986) concluíram que a vegetação permanente, seguida da soja em semeadura direta, foi o sistema de manejo mais eficaz na redução das perdas do solo, traduzindo-se em menores valores de razão de perda de solo, em todos os estágios das culturas.

HERNANI et al. (1997) desenvolveram estudos visando a quantificar as perdas de solo por erosão e produtividade de soja e trigo sob diferentes sistemas de preparo em Latossolo Roxo, em Dourados - MS. Nesse estudo, os autores concluíram que o plantio direto foi o sistema mais eficiente no controle de perdas de solo, água e produtividade de grãos de soja e trigo. As perdas médias de solo e água por erosão, relativas aos sistemas de plantio direto, escarificação e gradagem niveladora, gradagem pesada e gradagem niveladora e aração com arado de discos e duas gradagens niveladoras, sem cobertura vegetal, foram, respectivamente, 0,8; 2,8; 5,3; 7,3 t ha-1 ano-1 e o fator de erodibilidade do Latossolo Roxo foi 0,0045 t h MJ-1 mm-1. No entanto, esses trabalhos foram feitos com parcelas fixas e com chuva natural, o que dificulta a condução do trabalho em outras condições de solo e de manejo.

Segundo BERTOL et al. (2001), práticas diferenciadas de manejo do solo e de cultivos provocam alterações nas propriedades físicas do solo que podem manifestar-se de várias maneiras, influenciando o desenvolvimento das plantas. Assim, o solo cultivado tende, com o tempo, a ter sua estrutura original alterada pelo fracionamento dos agregados em unidades menores, com conseqüente redução no volume de macroporos e aumentos no volume de microporos e na densidade do solo. Em decorrência disso, observa-se diminuição da taxa de infiltração de água no solo, com conseqüente aumento das taxas de escoamento superficial e de erosão hídrica.

BERTOL et al. (2001), avaliando as modificações em algumas propriedades físicas de um Cambissolo Húmico alumínico, em sistemas de preparo convencional e semeadura direta, concluíram que o tipo de manejo não afetou o diâmetro médio ponderado de agregados na camada de 0-2,5 cm; nas demais camadas, no entanto, a semeadura direta apresentou valores maiores do que o preparo convencional e que a taxa de infiltração de água no solo, tanto inicial quanto final, foi maior no preparo convencional do que nos demais tratamentos.

Cristiane G. da Silva, Teodorico Alves Sobrinho, Antonio C. T. Vitorino et al.


146

Tendo em vista a importância do estudo da erosão hídrica em diferentes condições edafoclimáticas e pelo fato de a microrregião de Dourados - MS, caracterizar-se como importante região produtora de grãos e de carne, desenvolveu-se este trabalho com o objetivo de estimar as perdas de solo e de água, sob chuva simulada, nos sistemas de plantio direto e convencional.

MATERIAL E MÉTODOS

Aspectos Gerais

O experimento foi realizado no Núcleo Experimental de Ciências Agrárias da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, em Dourados - MS (latitude sul 22º13’16”, longitude oeste 54º17’01” e altitude de 430 m), em solo classificado como Latossolo Vermelho distroférrico, com 67 g kg-1 de argila, 8 g kg-1 de silte, 9 g kg-1 de areia grossa e 16 g kg-1 de areia fina, no período compreendido entre outubro de 2001 e novembro de 2002. O clima regional classificado pelo sistema internacional de Köeppen é do tipo Cwa, clima úmido e inverno seco, com precipitação média anual de 1.500 mm e temperatura média anual de 22 °C. As estimativas das perdas de solo e de água, sob diferentes sistemas de sucessão de culturas, foram feitas sob chuva simulada utilizando-se do infiltrômetro de aspersão InfiAsper/UFMS, desenvolvido por ALVES SOBRINHO (1997).

O infiltrômetro foi calibrado para aplicar a intensidade de precipitação de 60 mm h-1, ajustando a abertura e o número de fendas no obturador e a pressão de serviço. Para a calibração do infiltrômetro, foi utilizada uma bandeja de 1,0 m de comprimento por 0,7 m de largura colocada dentro da área de ação do equipamento. A intensidade de precipitação (Ip), em mm h-1, foi estimada pela relação:

tAV

Ip = (1)

em que, V - volume coletado, L; A - área de coleta, correspondente à área da bandeja, 0,70 m2, e t - duração da precipitação, h. A área de ação do infiltrômetro, ou área útil da parcela experimental (0,70 m2), foi contornada

por um dispositivo de formato retangular construído de chapas de aço galvanizado número 16, para permitir a determinação do volume de água escoado superficialmente.

A diferença entre a lâmina de água aplicada e a lâmina de escoamento superficial, medida experimentalmente, corresponde à lâmina infiltrada. A lâmina de escoamento superficial foi obtida pela relação entre o volume de água escoado e a área útil da parcela experimental. O volume de água escoado foi medido em área cultivada sob os sistemas de plantio convencional (PC) e plantio direto (PD), conforme esquema de sucessão de cultivos apresentado na Tabela 1.

As culturas sucessoras à cultura do milho, das parcelas correspondentes ao sistema de plantio direto, foram manejadas com rolo-faca na primeira quinzena de agosto de 2002. No sistema convencional, foi feita a incorporação das culturas sucessoras à cultura do milho na primeira quinzena de setembro de 2002, utilizando-se de grade aradora, conforme uso tradicional na região. Após o manejo das culturas sucessoras, o infiltrômetro de aspersão foi instalado em cada parcela para as determinações de campo do volume escoado.

A estimativa de perda de solo e água foi feita em cinco tratamentos para o sistema de preparo convencional (PC) e cinco tratamentos para o plantio direto (PD), assim denominado: sucessão milho-pousio em PC (CP); sucessão milho-trigo em PC (CT); sucessão milho-nabo em PC (CN); sucessão milho-ervilhaca em PC (CE); sucessão milho-aveia em PC (CA); sucessão milho-pousio em PD (DP); sucessão milho-trigo em PD (DT); sucessão milho-nabo em PD (DN); sucessão milho-ervilhaca em



147

PD (DE); sucessão milho-aveia em PD (DA). Os tratamentos foram dispostos no delineamento experimental de blocos casualizados, com quatro repetições, totalizando 40 parcelas experimentais.

TABELA 1. Sistema de plantio e sucessão de culturas no período de 1999 a 2002.

Sucessão de Cultura Ano Agrícola

Sistema de Plantio

1999-2000 2000-2001 outubro-2001 a agosto-2002 pousio trigo aveia nabo forrageiro ervilhaca-peluda ervilhaca-peluda aveia pousio trigo ervilhaca-peluda aveia nabo forrageiro

Plantio Convencional

trigo nabo forrageiro pousio pousio trigo aveia nabo forrageiro pousio ervilhaca-peluda aveia ervilhaca-peluda trigo ervilhaca-peluda aveia nabo forrageiro

Plantio Direto

trigo nabo forrageiro pousio

Na área experimental, foram retiradas amostras de solo com três repetições por parcela, para a realização das análises químicas e físicas, conforme relacionadas a seguir, de acordo com EMBRAPA (1979):

- Análise textural: foram realizadas em amostras de solo coletadas na camada de 0-20 cm de profundidade.

- Análise de carbono orgânico total e matéria orgânica: foram coletadas amostras de solo com trado, na profundidade de 0-10 cm em cada parcela (repetição), a fim de melhor representar a variação espacial dos tratamentos.

- Densidade e porosidade do solo: foram coletadas amostras indeformadas de solo com os anéis volumétricos, de 25 mm de altura por 50 mm de diâmetro, centralizados nas profundidades de 7,5 cm e 22,5 cm.

Em cada tratamento, foram ainda avaliadas as massas de matéria seca dos restos culturais, a declividade da parcela útil, umidade inicial do solo, tempo de início de escoamento superficial e energia cinética da precipitação.

- Massa da matéria seca: foram coletados, após os testes com o infiltrômetro, todos os restos culturais presentes na área útil (0,70 m2) de cada parcela experimental, colocados em sacos de papel e secos em estufa de ar forçado com temperatura em torno de 60 ºC e, posteriormente, determinada a massa da matéria seca.

- Umidade inicial do solo: antes do início dos testes com o infiltrômetro, foram coletadas três amostras de solo em duas profundidades (0-15 e 15-30 cm), com trado, para a determinação da umidade inicial do solo.

- Tempo de início do escoamento superficial: a fim de verificar o intervalo de tempo decorrido entre o início da aplicação da chuva e o início do escorrimento superficial, era cronometrado o tempo assim que se iniciava a aplicação da água na área útil da parcela.

- Energia cinética: foram anotadas, para possibilitar o cálculo da energia cinética por meio de programa computacional desenvolvido por ALVES SOBRINHO et al. (2001), a altura do bico, a pressão de serviço e a intensidade de precipitação no final de cada teste com o simulador.



148

Estimativa das perda de solo e de água

Antes de iniciar a coleta dos dados de escoamento superficial, as parcelas receberam um pré-molhamento, 24 horas antes dos testes, com o objetivo de oferecer condições de umidade mais uniformes a todas elas, constituindo-se um pré-requisito necessário antes da aplicação da chuva artificial (COGO et al., 1984). Para isso, o simulador foi regulado para aplicar uma intensidade de chuva, em torno de 60 mm h-1, durante tempo suficiente para saturar o solo, sem que houvesse escoamento superficial e, conseqüentemente, carreamento de solo para a calha coletora.

Após o pré-molhamento das parcelas, as avaliações de perdas de solo e água tiveram início com a coleta de sete amostras do volume escoado em cada parcela, em recipientes de um litro, em intervalos de 5 min entre cada amostra, conforme VARELLA (1999). A coleta da primeira amostra teve início quando foi verificado o escoamento inicial de água na calha coletora. Se, depois de decorridos os 5 min, o recipiente não estivesse completamente cheio, a coleta era interrompida, o volume registrado e era iniciada imediatamente a coleta da amostra seguinte. Ao contrário, se durante o intervalo de 5 min o recipiente ficasse completamente cheio, a coleta era interrompida e o tempo registrado. Neste caso, a amostragem seguinte era feita depois de decorridos os 5 minutos. O intervalo de tempo compreendido entre o início da aplicação da chuva e o início da coleta foi identificado no início da avaliação para cada parcela do experimento.

No final da avaliação de campo, as amostras eram encaminhadas para o laboratório e permaneciam em frascos vedados até ser feita a estimativa da massa de solo e do volume de água.

A estimativa da quantidade de solo e água, presentes em cada amostra, foi feita da seguinte maneira: mediu-se o volume de solução (solo e água) em proveta graduada, depois essas amostras foram colocadas em frascos (de um litro), pesadas e acrescentado ácido HCl (1N), para que houvesse a floculação do solo. Após a floculação, era retirado o excesso de água e colocadas em frascos de alumínio, devidamente pesados e colocados em estufa à temperatura de 60 ºC, por período de tempo necessário, visando à completa evaporação da água contida nas mesmas. Em seguida, o solo seco foi pesado e calculado o volume de solo presente, com base na densidade de partícula (2,75 g cm-3). O volume de solo encontrado foi subtraído do volume total da solução, assim determinando a quantidade de água presente em cada amostra.

Para a análise estatística, foi utilizado o programa SAEG (Sistema de Análises Estatística e Genética) a fim de obter equações de regressão que melhor representassem a variação das perdas de solo e água, em função do tempo de aplicação da chuva.


Alguns aspectos químicos e físicos da área experimental

O sistema de preparo convencional apresentou tendência de valores maiores para a densidade do solo, na camada correspondente à profundidade de 22,5 cm, ocorrendo o inverso no plantio direto, no qual foram observados valores maiores na camada em que o anel volumétrico foi centrado a 7,5 cm de profundidade (Tabela 2). Pode-se inferir, assim, que, no preparo convencional, a camada compactada encontra-se em profundidades maiores, isso devido ao revolvimento superficial do solo no preparo do mesmo. No plantio direto, a camada compactada encontra-se em menores profundidades devido, provavelmente, à passagem de máquinas e à pressão que estas exercem sobre o solo.

Podemos observar que, no preparo convencional, a porcentagem de macroporos, na primeira camada de solo, foi superior ao plantio direto, provavelmente devido ao revolvimento do solo pelo preparo do mesmo. Foi observado aumento da microporosidade na camada mais profunda, provavelmente devido ao carregamento de partículas de solo para as camadas mais profundas.



149

TABELA 2. Densidade, macro e microporosidade e porosidade total do solo da área experimental.

Densidade Macroporosidade Microporosidade Porosidade Total (g cm-3) (%) (%) (%)

Profundidade (cm) Trat.

7,5 22,5 7,5 22,5 7,5 22,5 7,5 22,5 CP 1,32 A 1,40 A 7,97 A 6,70 B 48,66 A 46,32 A 56,63 A 53,02 B CT 1,23 B 1,29 B 6,28 A 5,07 B 49,26 A 49,06 A 55,54 A 54,12 B CN 1,25 B 1,27 B 4,18 B 4,28 B 49,06 A 49,60 A 53,24 B 53,88 B CE 1,25 B 1,35 A 5,92 A 6,56 B 48,30 A 50,15 A 54,22 B 56,71 A CA 1,31 A 1,29 B 4,45 B 5,62 B 47,94 A 48,10 A 52,39 B 53,72 B Média 1,27 1,32 5,76 5,65 48,64 48,65 54,40 54,29 DP 1,40 A 1,34 A 5,20 A 6,86 B 49,55 A 51,32 A 54,75 A 58,19 A DT 1,34 A 1,30 B 6,46 B 9,18 A 48,67 A 49,15 A 55,14 A 58,33 A DN 1,32 A 1,23 B 3,80 B 5,84 B 48,30 A 48,41 A 52,09 B 54,25 B DE 1,36 A 1,26 B 3,97 B 5,99 B 49,80 A 50,68 A 53,77 B 56,67 A DA 1,33 A 1,28 B 4,48 B 4,42 B 48,53 A 49,41 A 53,00 B 53,82 B Média 1,35 1,28 4,78 6,46 48,97 49,79 53,75 56,25 Valores médios seguidos da mesma letra, na coluna, não diferem entre si, pelo Teste de Agrupamento Scott-Knott.

Pelos resultados obtidos, verifica-se que os sistemas de manejo não influenciaram nos teores de carbono orgânico total e matéria orgânica, visto que os valores foram próximos nos dois sistemas de cultivo. A massa seca no sistema convencional foi inferior à presente no sistema de plantio direto em todas as sucessões de cultura, diferindo estatisticamente entre os sistemas (Tabela 3), uma vez que foi incorporada. TABELA 3. Valores médios da massa de matéria seca (MS), matéria orgânica e carbono.

Tratamentos MS (g) Carbono (g kg-1) MO (g kg-1 ) CP 82,15 A 18,05 A 31,15 A CT 73,05 A 16,75 A 28,80 A CN 55,38 A 17,05 A 29,43 A CE 61,23 A 17,10 A 29,48 A CA 212,35 A 17,25 A 29,25 A Média 96,83 17,24 29,62 DP 453,80 B 17,15 A 29,58 A DT 500,78 B 16,58 A 28,55 A DN 574,85 B 17,30 A 29,85 A DE 345,70 B 17,98 A 30,98 A DA 559,03 B 18,50 A 31,90 A Média 486,83 17,50 30,17 Valores médios seguidos da mesma letra, na coluna, não diferem entre si, pelo Teste de Agrupamento Scott-Knott.

Não houve diferença estatística entre os sistemas de cultivo para o carbono orgânico total e matéria orgânica; isso pode ser devido ao manuseio das culturas sucessoras ter sido feito pouco tempo antes da realização dos testes, não havendo tempo para as restevas das mesmas se decomporem e também porque, na área experimental, vem sendo feito o plantio direto há cerca de três anos apenas. DALLA ROSA (1981); SILVA & MIELNICZUK (1997), citados por BERTOL et al. (2001), comentam que sistemas de manejo do solo que promovem intenso revolvimento na camada superficial podem favorecer a decomposição da matéria orgânica, ocasionando efeito prejudicial na qualidade estrutural do solo e que a presença de camadas compactadas em subsuperfície, nesses sistemas de



150

manejo, refletem uma degradação estrutural, com aumento da densidade e reduções do tamanho médio dos agregados, volume e tamanho dos macroporos, desenvolvimento radicular das plantas e taxa básica de infiltração de água. Por outro lado, afirmam que sistemas de manejo, caracterizados pelo não-revolvimento do solo e com a manutenção de resíduos vegetais na superfície, favorecem o aporte de carbono orgânico, o que é fundamental para a manutenção e/ou melhoria da estrutura do solo.

Perdas de solo e de água A umidade inicial do solo foi semelhante para todos os tratamentos, contudo o tempo de início

do escoamento superficial foi, em média, superior no sistema de preparo convencional devido à presença de pouca palha na superfície do solo (Tabela 4). De acordo com ALVES & CABEDA (1999), no plantio direto, a presença de resíduos protege e evita alterações na superfície do solo, pois os mesmos dissipam a energia cinética das chuvas, enquanto a ação da grade, no preparo convencional, promove desagregação no perfil do solo reduzindo o escoamento superficial e, por conseguinte, favorecendo a infiltração inicial da água. Entretanto, após algum tempo, no preparo convencional, a desagregação superficial ocasionada pela ação do impacto da chuva com o conseqüente efeito do salpico reverte o processo.

Analisando ainda a Tabela 4, verifica-se que, no preparo convencional seguido de pousio, correspondente ao tratamento CP, o tempo de início de escoamento foi superior aos tempos dos demais tratamentos avaliados e, por conseqüência, a ação da chuva simulada foi também maior na superfície do solo, ação essa caracterizada pelo maior valor de energia cinética. Esse tempo maior pode ser explicado pelo fato de ter sido realizado o preparo do solo com grade, em todos os tratamentos, de forma a uniformizar procedimentos, cerca de cinco dias antes das avaliações de campo com o simulador de chuva. O preparo, ao proporcionar maior macroporosidade superficial, aumenta o tempo necessário para a saturação do solo. Nas parcelas em pousio, após a colheita do milho, foi observada a formação de torrões visivelmente maiores proporcionada pela ação da grade. Nesse tratamento, em virtude da falta de proteção da superfície do solo, o sulcamento foi mais acentuado que nos demais, favorecendo o aumento do tempo de início do escoamento.

Os valores médios de massa de solo e volume de água escoado ao final da aplicação da chuva simulada de intensidade de 60 mm h-1, em preparo convencional e em plantio direto, para as diferentes culturas de sucessão, são apresentados na Tabela 5. TABELA 4. Valores médios de umidade inicial do solo (Ui), tempo do início do escoamento

superficial (Ti), intensidade de precipitação (Ip) e energia cinética (Ec) nos testes realizados.

Ui 0-15 Ui 15-30 Ti Ip Ec Tratamentos (%) (%) (minuto) (mm h-1) (Jm-2) CP 11,41 A 12,67 A 38,83 A 56,07 B 1.678,10 A CT 12,32 A 12,96 A 20,15 B 56,18 B 1.255,98 C CN 12,39 A 13,15 A 13,03 B 60,89 A 1.188,50 D CE 12,46 A 11,75 A 19,45 B 57,86 B 1.277,12 C CA 13,39 A 14,02 A 16,66 B 57,68 B 1.207,91 D Média 12,39 12,91 21,62 57,74 1.325,26 DP 12,76 A 12,57 A 11,50 B 56,75 B 1.069,73 E DT 13,58 A 13,00 A 18,10 B 63,61 A 1.369,23 B DN 14,25 A 13,92 A 14,03 B 58,57 B 1.164,11 D DE 13,49 A 14,46 A 13,76 B 59,89 A 1.183,79 D DA 13,62 A 13,66 A 13,96 B 57,75 B 1.146,17 D Média 13,54 13,52 14,27 59,31 1.184,58 Valores médios seguidos da mesma letra, na coluna, não diferem entre si, pelo Teste de Agrupamento Scott-Knott.



151

TABELA 5. Valores médios de perdas de solo (g m-2) e de água (10-3 m3 m-2) acumulados em plantio convencional e direto para as diferentes culturas de sucessão ao milho.

Tratamentos Tempo CP CT CN CE CA DP DT DN DE DA

Perda de solo (g m-2) 5 0,49 3,75 4,45 1,48 0,93 0,40 0,12 0,32 0,62 0,87

10 1,06 6,91 9,94 2,83 1,61 0,78 0,35 0,68 1,25 1,63 15 2,14 10,99 14,91 4,51 2,26 1,08 0,49 0,98 1,70 2,15 20 3,17 15,71 20,58 6,37 2,97 1,34 0,69 1,33 2,15 2,54 25 4,30 20,77 26,35 8,32 3,70 1,55 0,82 1,58 3,28 3,01 30 6,09 27,29 34,01 10,77 4,60 1,76 0,93 1,79 3,71 3,50 35 7,50 B 40,61 A 47,75 A 13,45 B 5,34 B 1,96 B 1,09 B 2,00 B 4,19 B 3,96 B

Perda de água (10-3 m3 m-2) 5 0,33 0,68 0,70 0,57 0,37 0,89 0,17 0,30 0,27 0,25

10 0,83 1,54 1,57 1,31 0,76 1,94 0,34 0,72 0,89 0,67 15 1,45 2,65 2,74 2,20 1,21 3,00 0,50 1,24 1,66 1,17 20 2,21 3,92 4,40 3,23 1,63 3,91 0,70 1,75 2,21 1,73 25 3,12 5,32 6,03 4,35 2,16 4,83 0,88 2,30 3,15 2,22 30 4,19 6,67 7,85 5,59 2,72 5,73 1,06 2,88 4,11 2,78 35 5,45 B 8,35 A 9,88 A 6,93 A 3,29 B 6,62 A 1,23 B 3,50 B 5,07 B 3,44 B

Valores médios seguidos da mesma letra, na linha, não diferem entre si, pelo Teste de Agrupamento Scott-Knott. C - sistema de preparo convencional; D - plantio direto; P - pousio; T - trigo; N - nabo; E - ervilhaca; A - Aveia.

No sistema de plantio direto, as perdas de solo, em média, foram menores do que as observadas no preparo convencional, possivelmente devido à cobertura do solo oferecer-lhe proteção contra o impacto das gotas de chuva e, ainda, ao fato de o solo ser menos resistente ao escoamento devido ao preparo, o que está de acordo com PRUSKI et al. (1997). Esses autores comentam que, quanto mais protegida pela cobertura vegetal estiver a superfície do solo contra a ação da chuva, tanto menor será a propensão de ocorrência de erosão. Além de aumentar a quantidade de água interceptada, a vegetação amortece a energia do impacto das gotas de chuva, reduzindo a desagregação dos solos, a obstrução dos poros e o selamento superficial do solo. A presença de cobertura vegetal na superfície também promove a redução da velocidade do escoamento superficial devido ao aumento da rugosidade hidráulica do percurso ao longo do qual ocorre o escoamento.

Nessas observações, devem ser levados em consideração também os valores médios de energia cinética da chuva simulada no período, conforme resultados apresentados na Tabela 4. Devido ao maior tempo de precipitação, considerando o tempo para início de escoamento mais o tempo de tomada de dados, o valor de energia cinética nos tratamentos relativos ao sistema de preparo convencional foi, em média, superior ao do plantio direto, o que vem confirmar os resultados obtidos.

Considerando o sistema de plantio convencional, verificou-se que os tratamentos em pousio (CP) e com aveia (CA), na sucessão, foram mais eficientes no controle da erosão e de perda de água. Esses resultados podem ser explicados considerando que foi verificado certo adensamento superficial do solo mais acentuado, no tratamento CP, o que poderia estar dificultando a desagregação superficial do solo e, no tratamento CA, devido às características do sistema radicular da aveia em favorecer a infiltração de água com conseqüente redução de perdas de solo e de água.

Dentro do sistema plantio direto, o tratamento com pousio na sucessão apresentou maiores perdas de água, provavelmente porque o solo se encontrava muito adensado superficialmente. Esse adensamento, associado à cobertura do solo pelos restos de cultura propiciava, assim, menor efeito do impacto das gotas de chuva, com conseqüente redução da desagregação superficial do solo. O tratamento sob cobertura da cultura de trigo no inverno, muito embora não tenha apresentado diferenças significativas, controlou melhor a erosão e a perda de água do que os tratamentos com



152

cobertura de nabo, ervilhaca e aveia. Esses resultados estão de acordo com os obtidos por DECHEN et al. (1981). Esses autores, trabalhando sobre um Latossolo Roxo em condições de chuvas natural em Campinas -SP, constataram que, em geral, as gramíneas foram mais eficazes do que as leguminosas na diminuição das perdas de solo, em todos os estágios de crescimento das culturas.

Com os dados da Tabela 5, foram ajustadas equações de regressão, tendo como variáveis dependentes a massa de solo e o volume de água escoado e, como variável independente, o tempo de duração da chuva simulada. Na Tabela 6, apresentam-se essas equações, sendo o modelo potencial aquele que melhor se ajustou aos dados, tanto para perdas de solo quanto de água. Para todas as equações, o coeficiente de determinação foi superior a 98%.

TABELA 6. Equações de regressão ajustadas entre as perdas acumuladas de solo (Ps) e água (Pa) em

função do tempo de aplicação da chuva simulada (t).

Plantio Convencional Plantio Direto Tratamentos Ps Pa Ps Pa

Sucessão milho-pousio Ps = 0,0449t1,4278 Pa = 0,0313t1,4346 Ps = 0,1164t0,8055 Pa = 0,1783t1,0252

Sucessão milho-trigo Ps = 0,4882t1,1858 Pa = 0,0808t1,2977 Ps = 0,0250t1,0825 Pa = 0,0332t1,0162 Sucessão milho-nabo Ps = 0,6595t1,1669 Pa = 0,0706t1,3787 Ps = 0,0746t0,9423 Pa = 0,0391t1,2671 Sucessão milho-ervilhaca Ps = 0,2192t1,1371 Pa = 0,0700t1,2841 Ps = 0,1240t0,9898 Pa = 0,0272t1,4799 Sucessão milho-aveia Ps = 0,2063t0,9026 Pa = 0,0581t1,1257 Ps = 0,2679t0,7586 Pa = 0,0293t1,3472

CONCLUSÕES

As perdas de solo e de água foram mais acentuadas no sistema de cultivo convencional, em todos os tratamentos estudados.

As coberturas de trigo e aveia foram mais eficazes do que as coberturas de nabo e ervilhaca no controle da erosão hídrica, não apresentando diferença entre os dois sistemas de cultivo. REFERÊNCIAS

ALVES SOBRINHO, T. Desenvolvimento de um infiltrômetro de aspersão portátil. 1997. 85 f. Tese (Doutorado em Irrigação e Drenagem) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa - MG, 1997.

ALVES SOBRINHO, T.; CARVALHO, D.F.; AQUINO, R.M.; MONTEBELLER, C.A. Programa computacional para a definição de parâmetros hidráulicos utilizados na determinação da energia cinética da chuva simulada em infiltrômetros de aspersão. Engenharia Rural, Piracicaba, v.12, n.1, p.28-35, 2001.

ALVES, M.C.; CABEDA, M.S.V. Infiltração de água em um Podzólico Vermelho-Escuro sob dois métodos de preparo, usando chuva simulada com duas intensidades. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa - MG, v.23, n.4, p.753-61, 1999.

BERTOL, I.; BEUTLER, J.F.; LEITE, D.; BATISTELA, O. Propriedades físicas de um cambissolo húmico afetadas pelo tipo de manejo do solo. Scientiae Agrícola, Piracicaba, v.58, n.3, p.555-60, 2001.

BERTONI, J; LOMBARDI NETO, F. Conservação do Solo. Piracicaba: Livroceres, 1985. 392 p.

CARVALHO, D.F.; MONTEBELLER, C.A.; CRUZ, E.S.; CEDDIA, M.B.; LANA, A.M.Q. Perdas de solo e água em um Argissolo Vermelho-Amarelo, submetido a diferentes intensidades de chuva simulada. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v.6, n.3, p.385-9, 2002.



153

COGO, N.P.; MOLDENHAUER, W.C.; FOSTER, G.R. Soil loss reductions from conservation tillage practices as expressed by a mulch factor. Soil Science Society of America Journal, Madison, v.48, n.2, p.368-73, 1984.

DEBARBA, L.; AMADO, T.J.C. Desenvolvimento de sistemas de produção de milho no sul do Brasil com características de sustentabilidade. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa - MG, v.21, n.3, p.473-80, 1997.

DECHEN, S.L.F.; LOMBARDI NETO, F.; CASTRO, O.M. Gramíneas e leguminosas e seus restos culturais no controle da erosão em Latossolo Roxo. Campinas. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Campinas, v.5, n.2, p.133-7, 1981.

DEDECEK, R.A.; RESK, D.V.S; FREITAS JÚNIOR, E. Perdas de solo, água e nutrientes por erosão em Latossolo Vermelho-Escuro dos cerrados em diferentes cultivos sob chuva natural. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Campinas, v.10, n.3, p.265-72, 1986.

EL-SWAIFY, S.A.; DANGLER, E.W. Rainfall erosion in the tropics: a state of art. In: KREBS, D.M. (Ed.). Determinants of soil loss tolerance. Madison: American Society of Agronomy, 1982. p.1-25.

ELTZ, F.L.F.; MEHL, H.U.; REICHERT, J.M. Perdas de solo e água em entressulcos em um Argissolo Vermelho-Amarelo submetido a quatro padrões de chuva. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Campinas, v.25, n.2, p.485-93, 2001.

EMBRAPA. Serviço Nacional de Levantamento e Conservação de Solos. Manual de métodos de análise de solo. Rio de Janeiro, 1979. Não paginado.

HERNANI, L.C.; SALTON, J.C.; FABRICIO, A.C.; DEDECEK, R.; ALVES JÚNIOR, M. Perdas por erosão e rendimentos de soja e de trigo em diferentes sistemas de preparo de um Latossolo Roxo de Dourados -MS. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa - MG, v.21, n.4, p.667-76, 1997.

LOMBARDI NETO, F.; BERTONI, J. Erodibilidade de solos paulistas. Campinas: Instituto Agronômico de Campinas, 1975. 12 p. (Boletim Técnico, 27).

PRUSKI, F.F.; SILVA, D.D.; SANTOS, W.L.; RODRIGUES, L.N.; ANTUNES, V.L. Infiltração da água no solo. Viçosa - MG: Engenharia na Agricultura, 1997. 26 p. (Caderno Didático, 25)

VARELLA, C.A.A. Efeito dos sistemas de cultivo nas perdas de água e solo. 1999. 93 f. Dissertação (Mestrado em Fitotecnia) - Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 1999.

Acta Sci. Agron. Maringá, v. 28, n. 1, p. 129-137, Jan./March, 2006

Avaliação da infiltração de água no solo, em sistema de integração agricultura-pecuária, com uso de infiltrômetro de aspersão portátil

Elói Panachuki1, Teodorico Alves Sobrinho2, Antônio Carlos Tadeu Vitorino1, Daniel Fonseca de Carvalho3* e Mário Artemio Urchei4 1Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul. 2Departamento de Ciências Agrárias, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (Ufms), Cx. Postal 533, 79804-970, Dourados, Mato Grosso do Sul, Brasil. 3Departamento de Engenharia, Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Seropédica, Rio de Janeiro, Brasil. 4Embrapa, Dourados, Mato Grosso do Sul, Brasil. *Autor para correspondência. e-mail: [email protected]

RESUMO. O presente trabalho foi desenvolvido em Dourados, Estado do Mato Grosso do Sul, e teve como objetivo avaliar as características de infiltração de água no solo em três diferentes sistemas de cultivo: pastagem (Sistema A); aveia cultivada sob o sistema de plantio direto (Sistema B); e pastagem contínua (Sistema C). Os testes de campo para medir a infiltração de água foram realizados com uso de infiltrômetro de aspersão portátil para duas intensidades de precipitação (Ip): 60 mm h-1 e 100 mm h-1. Com os dados de campo de volume de água infiltrado no tempo, ajustaram-se os modelos de Kostiakov-Lewis e de Horton. Com base nos resultados obtidos, pode-se concluir que: a) o Sistema B apresentou a maior taxa de infiltração estável para a Ip de 60 mm h-1 e a menor taxa quando a Ip foi de 100 mm h-1; b) o modelo de Horton ajustou-se melhor aos dados, apresentando coeficiente de determinação sempre acima de 88,0%. Palavras-chave: modelo de Kostiakov-Lewis, sistemas de cultivo, simulador de chuvas.

ABSTRACT. Evaluation of the infiltration rate in pasture-agriculture integration system, using a portable sprinkler infiltrometer. This study was carried out in Dourados, State of Mato Grosso do Sul, Brazil, in order to evaluate the soil water infiltration characteristics in three different tillage systems: pasture (System A), oat in minimum tillage (System B) and continuous pasture (System C). The field tests were performed by a sprinkler infiltrometer, regulated for rainfall intensities of 60 mm h-1 and 100 mm h-1. Based on the field data, the Kostiakov-Lewis and Horton models were adjusted. It was concluded that: a) System B presented the largest stable infiltration rate for the intensity of 60 mm h-1, and the lowest rate when the rainfall intensity was 100 mm h-1; b) The Horton model adjusted better to the field data, presenting determination coefficients always higher than 88.0%. Key words: Kostiakov-Lewis model, tillage systems, rainfall simulator.

Introdução

O processo de infiltração é de importância prática, pois, muitas vezes, determina o balanço de água na zona das raízes e o deflúvio superficial, responsável pelo fenômeno da erosão durante precipitações pluviais. Desse modo, o conhecimento desse processo e das suas relações com as propriedades do solo é de fundamental importância para o eficiente manejo do solo e da água nos cultivos agrícolas (Reichardt, 1996). Segundo Pott e De Maria (2003), vários fatores condicionam o movimento de água no solo, os quais têm sido relatados por diversos autores a saber: a porosidade (Perroux e White, 1988; Everts e Kanwar, 1992), a densidade do solo (Sales et al., 1999), a cobertura do solo (Roth et al., 1985; Sidiras

e Roth, 1987), a textura e o grau de agregação do solo (Bertoni e Lombardi Neto, 1990), o selamento superficial (Reichert et al., 1992; Chaves et al., 1993), a umidade inicial (Araújo Filho e Ribeiro, 1996), a matéria orgânica, a estrutura e a variabilidade espacial do terreno (Klar, 1984).

Para uma adequada determinação das características de infiltração de água no solo, devem ser utilizados métodos que representem esse fenômeno de forma semelhante ao ocorrido naturalmente, uma vez que a taxa de infiltração é muito influenciada pelas condições de superfície e conteúdo de umidade do solo (Pruski et al., 1997). Os métodos que não consideram o impacto da gota da chuva no solo, por exemplo, podem superestimar a

130 Panachuki et al.


infiltração da água, originando problemas no dimensionamento de projetos conservacionistas, gerando problemas de erosão do solo. Em geral, quando se utiliza o infiltrômetro de aspersão para determinação da infiltração de água no solo, são menores os valores estimados para a taxa de infiltração estável em relação aos obtidos com outros métodos (Pott e De Maria, 2003).

De acordo com Chaves et al. (1993), o impacto das gotas de chuva contribuem para a redução da taxa de infiltração por duas maneiras: em primeiro lugar, pela diminuição da rugosidade superficial, reduzindo as chances de empoçamento, e, em segundo, pela formação de uma fina camada adensada na superfície, com uma condutividade menor do que a do solo subjacente. Essa camada recebe o nome de selo superficial e, depois de seca, torna-se uma crosta superficial, podendo reduzir a permeabilidade do solo em até 90%.

Por ser um fenômeno de superfície, a infiltração é influenciada pelo preparo do solo, o qual exerce um efeito temporário ao deixar o solo solto, aumentando a infiltração. Entretanto, se a superfície não estiver protegida com vegetação ou cobertura morta, a chuva e o vento, atuando na superfície do solo, reduzem a taxa de infiltração. A aração profunda é também um fator favorável ao aumento da infiltração, enquanto práticas que exercem compressão no solo podem diminuí-la. O cultivo em contorno, retardando a enxurrada, favorece a infiltração. O fator mais importante na taxa de infiltração é a cobertura vegetal que está no solo durante a chuva. As chuvas de elevada intensidade, ocorridas em situações em que o solo não está protegido pela cobertura vegetal ou pela cobertura morta, promovem compressão pelo impacto das gotas de chuva, e a infiltração torna-se reduzida; porém, em condições de adequada cobertura superficial, o efeito é amenizado (Bertoni e Lombardi Neto, 1990).

Segundo Bertol et al. (2001), práticas diferenciadas de manejo do solo e de cultivos provocam alterações nas propriedades físicas do solo que podem manifestar-se de várias maneiras, influenciando o desenvolvimento das plantas. Desse modo, o solo cultivado tende, com o tempo, a ter a estrutura original alterada, pelo fracionamento dos agregados em unidades menores, com conseqüente redução no volume de macroporos e aumentos no volume de microporos e na densidade do solo. Em decorrência disso, observa-se uma diminuição da taxa de infiltração de água no solo, com conseqüente aumento das taxas de escoamento superficial.

Em geral, o preparo convencional altera mais acentuadamente as condições físicas do solo, pela desagregação superficial. Esse sistema favorece, quando da incidência de chuva, o aparecimento de crosta superficial e a compactação subsuperficial,

diminuindo a infiltração de água e facilitando o processo erosivo. Em decorrência dos problemas causados pelo preparo convencional, surgiram os preparos conservacionistas, que proporcionam menor mobilização do solo e mantêm maior proteção da superfície com os resíduos culturais. O plantio direto é um tipo de preparo conservacionista que procura minimizar a mobilização do solo. Apenas ao longo das linhas de semeadura é que ocorre revolvimento, apresentando entre elas uma superfície de baixa rugosidade, porém com alta cobertura residual, que protege o solo (Alves e Cabeda, 1999).

Silva e Kato (1998), promovendo simulações de chuva em solo classificado como Latossolo Vermelho Amarelo textura argilosa, quando desprovido de cobertura vegetal, obtiveram taxa de infiltração estável variando de 51,6 a 78 mm h-1, proporcionando um valor médio de 61,3 mm h-1. Na presença de cobertura morta, os valores variaram de 56 a 96 mm h-1, e o valor médio ficou em 76,3 mm h-1, evidenciando dessa maneira a importante função desempenhada pela cobertura vegetal no favorecimento à elevação da taxa de infiltração de água no solo.

Pesquisando sobre a infiltração de água em solo cultivado sob diferentes sistemas de manejo e rotação de culturas, Alves Sobrinho et al. (2003), utilizando infiltrômetro de aspersão calibrado para aplicar uma intensidade de precipitação de 60 mm h-1, estimaram, para as áreas de plantio direto nas sucessões soja-nabo, soja-aveia, soja-pousio e área de plantio convencional, valores da taxa de infiltração estável iguais, respectivamente, a 31,5; 45,1; 22,6; e 14,50 mm h-1. Silva (2003), trabalhando em condições semelhantes e no mesmo local, encontrou nas áreas de plantio convencional com ervilhaca 25,7 mm h-1 e em pousio 13,9 mm h-1, enquanto que nas áreas de plantio direto com ervilhaca obteve 28,7 mm h-1 e em pousio 27,2 mm h-1, evidenciando maiores valores de taxa de infiltração estável nas áreas de plantio direto.

O processo de infiltração da água no solo pode ser descrito por equações ou modelos, alguns desenvolvidos a partir de considerações físicas, enquanto outros o são de forma empírica. Um modelo empírico muito empregado, principalmente em manejo de irrigação, é a equação de Kostiakov-Lewis normalmente utilizada para a estimativa da infiltração acumulada. Outro modelo é a equação de Horton, descrita na forma de uma função exponencial. Segundo o modelo de Horton, a redução na taxa de infiltração com o tempo é fortemente controlada por fatores que operam na superfície do solo, tais como selamento superficial, devido ao impacto das gotas de chuva, fenômenos de expansão e contração do solo (Prevedello, 1996). Esses modelos apresentam coeficientes que podem ser calculados a partir das equações teóricas ou serem estimados por meio de

Avaliação da infiltração de água no solo 131


regressão a partir de dados de infiltração medidos no campo. Alves Sobrinho et al. (2003), estudando a adequação das equações de Horton e Kostiakov-Lewis, sob condição de chuva simulada de 60 mm h-1 em áreas de plantio direto e plantio convencional, concluíram que a equação de Horton mostrou-se mais adequada para a estimativa da taxa de infiltração de água.

Apesar da importância de se determinar as características de infiltração da água no solo, ainda são raros os trabalhos desenvolvidos com o uso de simuladores de chuva na região centro-sul do estado de Mato Grosso do Sul, onde o sistema de integração agricultura-pecuária, entendido como sistema conservacionista do solo, vem sendo bastante difundido. Dessa forma, desenvolveu-se este trabalho que teve como objetivos avaliar as características de infiltração de água no solo e a adequação dos modelos matemáticos de Horton e de Kostiakov-Lewis para a estimativa da taxa de infiltração em sistema de integração agricultura-pecuária e em pastagem contínua.

Material e métodos

O trabalho foi realizado em área experimental da Embrapa, em Dourados, MS (latitude Sul 22o14’, longitude a Oeste de Greenwich 54o 49’, e altitude média de 452 m), no período compreendido entre março e julho de 2003 em solo classificado como Latossolo Vermelho aluminoférrico típico de textura muito argilosa, com 710 g kg-1 de argila, 175 g kg-1 de silte e 115 g kg-1 de areia. O clima regional, classificado pelo sistema internacional de Köppen, é do tipo Cwa, caracterizado como clima úmido e inverno seco, com precipitação média anual de 1500 mm e temperatura média anual de 22° C. A declividade média da área experimental é de 0,03 m m-1.

Foi utilizado um infiltrômetro de aspersão denominado InfiAsper/UFMS, desenvolvido por Alves Sobrinho (1997), regulado para aplicar intensidades de precipitação de 60 e 100 mmh-1 com pressão de serviço nos bocais dos aspersores de 32 kPa. A área de ação do infiltrômetro ou área da parcela experimental (0,70 m2), foi contornada por um dispositivo de formato retangular, construído em chapas de aço galvanizado número 16, para permitir a obtenção do volume de água escoado superficialmente. A lâmina de escoamento superficial era obtida pela relação entre o volume de água escoado e a área da parcela experimental. A diferença entre a lâmina de água aplicada e a lâmina de escoamento superficial, medida experimentalmente, correspondia à lâmina infiltrada. Vale dizer que, em virtude da curta duração dos testes, a evaporação e a transpiração foram desconsideradas.

A taxa de infiltração de água no solo foi avaliada em três sistemas distintos, denominados de Sistemas A, B e C. Na área experimental correspondente ao Sistema A, havia pastagem e, na área do Sistema B, aveia (15 dias após a emergência) cultivada sob o sistema de plantio direto, enquanto que na área do Sistema C havia pastagem contínua (cultivada desde 1995). As áreas dos Sistemas A e B foram cultivadas sob o sistema de integração agricultura-pecuária. O histórico de uso das áreas correspondentes aos sistemas de rotação, com as respectivas culturas que vem sendo utilizadas desde 1995, está apresentado no Tabela 1.

Tabela 1. Histórico das espécies vegetais cultivadas nos dois sistemas de cultivos utilizados na avaliação experimental, no período compreendido entre 1995 e 2003.

Sistemas Sistemas Ano A B C Ano A B C 95 Milho Milho BD 99/00 Soja BD BD 95/96 Soja BD BD 00 Aveia BD BD 96 Aveia BD BD 00/01 Soja BD BD 96/97 Soja BD BD 01 Aveia BD BD 97 Aveia BD BD 01 /02 BD Soja BD 97/98 BD1 Soja BD 02 BD Aveia BD 98 BD Aveia BD 02/03 BD Soja BD 98/99 BD Soja BD 03 BD Aveia BD 99 BD Aveia BD 1BD: Brachiaria decumbens.

As parcelas experimentais utilizadas para avaliar a infiltração de água, correspondentes aos sistemas A, B e C em estudo, podem ser visualizadas na Figura 1.

O delineamento experimental foi o de blocos casualizados, com os tratamentos dispostos em esquema fatorial 2x3, correspondente a duas intensidades de precipitação e 3 sistemas de cultivo, com 3 repetições, totalizando 18 parcelas experimentais.

Momentos antes do início de cada teste de infiltração, para obtenção do volume de água infiltrado e escoado superficialmente, foram coletadas amostras de solo, em número de três repetições para a avaliação da umidade do solo, pelo método gravimétrico (padrão de estufa), nas seguintes profundidades: camada de 0 a 5; 5 a 10 e 10 a 20 cm.

(a)



(b)

(c)

Figura 1. (a) Parcela do Sistema A, sob cultivo de pastagem; (b) parcela do Sistema B, com a cultura de aveia cultivada sob plantio direto e (c) parcela do Sistema C, sob cultivo de pastagem contínua.

A coleta do volume da água escoada, para cada teste, foi feita em calha coletora própria do infiltrômetro, em intervalos de tempo de 1, 2, 3, 5, 10 e 15 minutos, com 5 repetições em cada intervalo, até que o volume escoado superficialmente se tornasse constante. Em cada intervalo de tempo considerado, foi coletado e medido o volume de água escoado durante um minuto e o volume escoado era considerado estabilizado, ou constante no tempo, quando pelo menos três sucessivos valores medidos desse volume fossem iguais. O intervalo compreendido entre o início da aplicação da chuva simulada e o início da coleta foi identificado e registrado como tempo de início do escoamento superficial em cada parcela. Era verificada a intensidade de precipitação aplicada durante o mesmo. Durante o período de operação do simulador, a pressão de serviço era constantemente conferida (32 kPa) e, após as tomadas de dados em cada teste na parcela experimental, fazia-se a verificação da intensidade de precipitação real aplicada pelo simulador.

De forma a auxiliar as discussões dos resultados, após os testes de campo foram retiradas amostras indeformadas de solo das parcelas experimentais, em duas profundidades (0-5 e 5-20 cm – sendo os anéis

centrados a 2,5 e 12,5 cm), para análises físicas de densidade do solo, porosidade total, macroporosidade e microporosidade do solo de acordo com os critérios estabelecidos em Embrapa (1997). Determinou-se, ainda, a distribuição de agregados para essas duas profundidades. Para a determinação da distribuição de agregados pelo método de peneiramento úmido, foram retirados blocos de solo com estrutura natural que, após secados ao ar, foram passados em peneiras de 9,52 e 4,76 mm e empregados nas análises posteriores, os agregados retidos na peneira de 4,76 mm. A análise de estabilidade de agregados foi realizada procedendo-se ao peneiramento, durante 15 minutos, em jogo de peneiras com malhas de 2,0; 1,0; 0,5 e 0,105 mm, dentro do recipiente contendo água. Adotou-se, como índices de estabilidade, o diâmetro médio geométrico e o diâmetro médio ponderado, cujos cálculos foram feitos, seguindo-se a proposta de Kemper e Rosenau (1986).

Os resultados foram submetidos à análise de variância, com a posterior aplicação do Teste de Tukey a 5% de significância para a comparação de médias. A análise estatística foi feita utilizando o programa SANEST (Sistema de Análise Estatística).

Com os dados de infiltração obtidos, foram ajustadas equações para taxa de infiltração conforme modelos propostos por Horton e Kostiakov-Lewis, descritos por Prevedello (1996). Os modelos de Horton e Kostiakov-Lewis, para infiltração acumulada em função do tempo, são representados pelas equações 1 e 2, respectivamente.

( )[ ] t-exp -1i - i t i I fof β

β+= (1)

ti t I f+= ακ (2) em que, I = infiltração acumulada, mm io = taxa de infiltração inicial, mm h-1; if = taxa de infiltração final, mm h-1; t = tempo de infiltração, h α, β e κ = parâmetros determinados

estatisticamente a partir de valores de I e t. As equações utilizadas para estimar a taxa de

infiltração em um determinado instante foram obtidas das equações (1) e (2), derivando-as em relação ao tempo. Desse modo, as equações de taxa de infiltração instantânea (i) para cada modelo podem ser representadas conforme as equações (3) e (4).

( ) ( ) t-exp i - i i i fof β+= (3)

fi 1-αt i += κα (4) Os parâmetros α, β e κ foram estimados,



utilizando-se o método de Gauss-Newton, minimizando-se a soma dos quadrados dos desvios em relação aos valores de infiltração obtidos com o infiltrômetro de aspersão, com o uso do programa computacional DataFit.

Foram utilizados na avaliação os seguintes índices estatísticos: coeficiente de massa residual (CMR), coeficiente de ajuste (CA) e eficiência (EF), representados pelas equações (5), (6) e (7):

OPO CMRn

1ii

n

1ii

n

1ii ∑∑∑

===

−= (5)

( ) ( )∑∑==

−−=n

1i

2i

n

1i

2i OPOOCA (6)

( ) ( ) ( )∑∑∑===

−

−−=

n

1i

2i

n

1i

2i

n

1i

2i OOPOOOEF (7)

em que, Oi = valor de infiltração observado; Pi = valor de infiltração estimado; n = número de observações; O = média aritmética das observações. Com as equações de taxa de infiltração, foram

gerados gráficos de taxa de infiltração em função do tempo, para os diferentes tratamentos, a fim de melhor analisar e discutir os resultados.

Resultados e discussão

Os valores médios observados para umidade inicial do solo, intensidades de aplicação real de água, energia cinética da chuva simulada na parcela e taxas de infiltração inicial e final, estão apresentados no Tabela 2.

Os valores obtidos para as intensidades de precipitação efetivamente aplicadas apresentaram-se ligeiramente diferentes dos que foram planejados, em função das características operacionais e da montagem do equipamento no campo.

Para a mesma intensidade de precipitação e no mesmo sistema, a umidade inicial do solo apresentou valores muito próximos nas três profundidades coletadas. Porém a variação de umidade inicial do solo, entre os testes correspondentes às intensidades de 60 mm h-1 e 100 mm h-1, possivelmente foi um dos fatores que favoreceu a ocorrência da expressiva diferença entre os intervalos de tempo para início do escoamento superficial de água no solo. Isso ocorreu porque os testes correspondentes à intensidade de 60 mm h-1 foram conduzidos em um período bastante seco, enquanto que com a intensidade de 100 mm h-1 foram realizados após um período chuvoso, o que

proporcionou maior umidade ao solo. Observando-se os valores da taxa de infiltração

inicial e estável (final) apresentados no Tabela 1, verifica-se que, à medida que se aumentou o valor da intensidade de precipitação, o valor da taxa de infiltração estável decresceu para as duas intensidades de precipitação aplicadas nos três sistemas de cultivo em estudo. Alves e Cabeba (1999), utilizando diferentes métodos de preparo do solo, observaram que, no preparo convencional, ocorreu diminuição significativa na taxa de infiltração à medida que a intensidade de precipitação variou de 63,4 mm h-1 para 87,9 mm h-1, enquanto que no plantio direto a taxa de infiltração estável não apresentou variação.

Analisando o Tabela 2, nos três sistemas de cultivo, observa-se ainda que, na área de agricultura, que estava sendo cultivada com aveia sobre a resteva de soja (Sistema B), houve maior variação na taxa de infiltração estável do que nas áreas com pastagem (Sistemas A e C) à medida que se promoveu o aumento da intensidade de chuva. Atribui-se esse processo à menor taxa de cobertura do solo, visto que, de acordo com Barcelos et al. (1999), os restos culturais sobre a superfície do solo interceptam e dissipam a energia cinética da chuva e do escoamento superficial, diminuindo a desagregação e o transporte de partículas, prevenindo a formação do selamento superficial, diminuindo a velocidade de escoamento, aumentando o tempo de contato da água com o solo e permitindo, portanto, maior infiltração de água no solo.

Tabela 2. Valores médios de umidade inicial do solo, intensidade de precipitação aplicada, tempo de início de escoamento superficial e valores médios das taxas de infiltração inicial e final para os tratamentos aplicados.

Sistema A Sistema B Sistema C Intensidade de precipitação prevista (mm h-1) 60 100 60 100 60 100 Profundidade(cm)

Umidade inicial do solo (%, g g-1)

0 – 5 24,24 31,95 20,74 30,23 23,64 31,09 5 – 10 25,07 30,54 20,36 29,77 24,59 30,71 10 – 20 25,50 29,69 21,57 29,41 25,02 30,99 Intensidade de aplicação medida (mm h-1) 60,26 93,44 59,47 96,84 60,86 100,07 Tempo de início do escoamento superficial (min) 18,32 1,48 58,27 3,87 12,7 1,16 Tempo para atingir a taxa de infiltração final ou estável (min) 76 36 109 42 76 65 Taxa de infiltração (mm h-1) Inicial (i0) 58,86 88,18 58,90 95,13 54,77 98,57 Final (if) 45,63Aa 36,01Ba 49,24Aa 25,90Bb 42,86Aa 40,67AaSistema A: Sistema de integração agricultura-pecuária com pastagem; Sistema B: Sistema de integração agricultura-pecuária com aveia; Sistema C: Sistema de cultivo sob pastagem contínua. Médias seguidas com a mesma letra maiúscula na mesma linha, para as duas intensidades de precipitação e no mesmo sistema, não diferem entre si a 5% de significância pelo Teste de Tukey. Médias seguidas com a mesma letra minúscula na mesma linha, para a mesma intensidade de precipitação aplicada nos três sistemas, não diferem entre si a 5% de significância pelo Teste de Tukey.

Para a intensidade de precipitação de 60 mm h-1 , os valores da taxa de infiltração estável não apresentaram diferença estatística entre os sistemas



em estudo. Em relação à intensidade de precipitação de 100 mm h-1, o sistema que estava sendo cultivado com aveia (Sistema B) apresentou taxa de infiltração estável menor do que nos sistemas de integração com pastagem (sistema A) e pastagem contínua (sistema C). Os sistemas sob pastagem (Sistemas A e C) não diferiram entre si com relação à aplicação de 100 mm h-1 de chuva simulada.

Mesmo para as situações em que não houve diferença significativa entre as médias dos tratamentos, pode-se observar que existiu uma tendência de maior infiltração de água (Tabela 2) para os tratamentos com os menores valores de densidade do solo e maiores valores de macroporosidade na camada de 0 a 5 cm do solo (Tabela 3). Esse fato pode ser atribuído à influência do sistema radicular das gramíneas, que geralmente contribuem para uma melhor estruturação do solo, principalmente pela deposição de matéria orgânica, pois, segundo Vitorino (1986), as maiores densidades nas posições mais profundas podem ser decorrentes da redução da matéria orgânica. Nas áreas de cultivo em que havia pastagem, o sistema radicular estava bem desenvolvido ao longo de todo o perfil, com grande concentração nos primeiros 20 cm.

Analisando-se os dados obtidos (Tabela 3), verifica-se que, para a densidade do solo, microporosidade e volume total de poros do solo, não houve diferença significativa nos três sistemas, considerando as duas profundidades avaliadas.

Tabela 3. Valores médios da densidade do solo, macroporosidade do solo, microporosidade do solo e volume total de poros (VTP) nas profundidades de 0 a 5 cm e de 5 a 20 cm, correspondentes aos três sistemas de cultivo.

Densidade do solo Macroporosidade Microporosidade VTP

(Mg m-3) (%) (%) (%)

Profundidade (cm) Sistema

0 - 5 5 – 20 0 – 5 5 - 20 0 - 5 5 - 20 0 - 5 5 - 20

A 1,29Aa 1,27Aa 10,53Ba 13,66Aa 46,34Aa 44,61Aa 56,87Aa 58,67AaB 1,25Aa 1,37Aa 15,78Aa 6,84Bb 43,83Aa 47,19Aa 59,62Aa 54,04AaC 1,35Aa 1,29Aa 7,17Ba 9,43Ba 47,96Aa 47,54Aa 55,13Aa 56,97AaSistema A: Pastagem no sistema de integração agricultura-pecuária; Sistema B: Plantio direto com resteva de soja no sistema de integração agricultura-pecuária; Sistema C: Pastagem contínua. Médias seguidas com a mesma letra maiúscula na mesma coluna e minúscula na mesma linha, para a mesma variável, não diferem entre si a 5% de significância pelo Teste de Tukey.

Os maiores valores obtidos para o diâmetro médio geométrico e diâmetro médio ponderado (Tabela 4) estão associados aos sistemas que apresentaram menor variação na taxa de infiltração de água no solo (Tabela 2), quando foram submetidas a diferentes intensidades de precipitação. Esse fato demonstra que os sistemas com maiores valores para esses índices e, portanto, com melhor estabilidade de agregados, são mais resistentes à desagregação superficial.

Tabela 4. Valores médios de diâmetro médio geométrico (DMG) e

de diâmetro médio ponderado (DMP) dos agregados, em duas profundidades, dos diferentes sistemas, submetidos às diferentes intensidades de precipitação.

Intensidade de precipitação (mm h-1)

Sistemas 40 60 80 100

Profundidade (cm)

0 - 5 5 - 20 0 – 5 5 - 20 0 - 5 5 - 20 0 - 5 5 - 20

A 2,23A 0,89A 2,77B 1,29B 2,71A 1,26A 2,51B 1,37BB 1,65B 0,85A 1,78C 0,63C 1,71B 1,12A 1,99C 1,00C

DMG (mm)

C - - 4,25A 3,45A - - 4,12A 3,58A

A 3,65A 1,95A 3,98B 2,51B 4,00A 2,25A 3,89B 2,66BB 2,79B 1,61A 2,98C 1,19C 2,14B 1,94A 3,10C 1,92C

DMP (mm)

C - - 4,61A 4,26A - 4,53A 4,15AMédias seguidas com a mesma letra maiúscula na mesma coluna, para a mesma variável, não diferem entre si a 5% de significância pelo Teste de Tukey.

Comparando somente os sistemas cultivados na integração agricultura-pecuária, observa-se (Tabela 3) que o Sistema A apresentou, na camada de 0 a 5 cm, os maiores valores de DMG e DMP em relação ao Sistema B. Nos tratamentos em que o sistema C também foi analisado, este foi o que apresentou os maiores valores de DMG e DMP. Essa diferença entre os sistemas representa uma melhor estrutura física nas áreas sob pastagem, principalmente no caso da pastagem contínua, possivelmente ocasionada pela ação do sistema radicular das gramíneas e da maior taxa de matéria orgânica que atua como elemento estabilizador dos agregados, promovendo a formação de agregados maiores e mais estáveis.

Evidencia-se, através da análise dos resultados, a interferência de alguns atributos do solo na magnitude da taxa de infiltração final, especialmente a macroporosidade, a densidade do solo e a estabilidade de agregados.

A pastagem contínua proporcionou condições mais favoráveis à infiltração de água no solo, considerando a maior intensidade de precipitação testada (100 mm h-1), sobretudo pela quantidade de palha existente na superfície do solo associada com o seu desenvolvimento radicular, o que reduz o problema relativo ao selamento superficial.

Como pode ser observado, analisando-se o Tabela 2, as áreas de integração com pastagem (Sistema A) e com aveia (Sistema B) apresentaram maior taxa de infiltração estável com o uso da menor intensidade de precipitação (60 mm h-1). Na pastagem contínua (Sistema C), não houve diferença na taxa de infiltração estável para as duas intensidades de precipitação aplicadas. Esses resultados evidenciam a importância da cobertura vegetal e do sistema radicular na magnitude da infiltração de água em sistemas agrícolas.

Os parâmetros α, β e κ, ajustados para os modelos apresentados nas equações 3 e 4, e os índices estatísticos



estão apresentados na Tabela 5. As equações completas de Horton e Kostiakov-Lewis ajustadas estão apresentadas no Tabela 6.

Analisando-se o coeficiente de massa residual (CMR), observa-se que a equação de Horton subestima a taxa de infiltração estável, comportamento indicado pelos valores positivos do índice CMR, com exceção dos resultados para os sistemas A e C, ao receberem a intensidade de precipitação de 60 mm h-1 , e para o sistema B, em que a equação de Horton superestimou a taxa de infiltração estável. A equação de Kostiakov-Lewis superestimou a taxa de infiltração estável em todos os tratamentos, comportamento esse indicado pelos valores negativos do índice CMR. Esse índice estatístico também confirma o melhor ajuste da equação de Horton, pois apresentou desvios mais próximos de zero.

Tabela 5. Parâmetros e índices estatísticos obtidos da estimativa da taxa de infiltração estável pelas equações de Horton e Kostiakow-Lewis.

Sistema A Sistema B Sistema C Intensidade de Precipitação (mm h-1)

60 100 60 100 60 100 Parâmetros e índices

Modelo de Horton β 0,04794 0,17059 0,01526 0,11736 0,02159 0,08599 CMR -0,00297 0,00817 0,00225 0,00286 -0,00247 0,00841 CA 0,76234 1,38100 1,68508 1,66114 1,30287 0,89728

EF 0,00424 0,00031 0,00326 0,00012 0,00265 0,00018 Modelo de Kostiakov-Lewis α 0,58983 0,22560 0,72234 0,35273 0,68336 0,44663 κ 24,73808 249,72211 18,51004 231,12733 22,49855 143,53990CMR -0,00333 -0,02573 -0,00312 -0,05300 -0,0045 -0,02016 CA 1,41895 1,27276 2,34914 1,61838 2,08693 1,31612 EF 0,00424 0,00031 0,00326 0,00012 0,00264 0,00017

O coeficiente de ajuste (CA) foi, em geral, melhor na

equação de Horton, pois esse modelo matemático apresentou valores, para os três sistemas avaliados e para as duas intensidades de precipitação, mais próximos da unidade. O índice de eficiência (EF) foi semelhante nas duas equações, mostrando que não houve diferença entre elas e entre os tratamentos.

Urchei e Fietz (1999), utilizando infiltrômetro de duplo cilindro para obtenção de dados de campo sobre infiltração em solo classificado como Latossolo Roxo, avaliaram a adequação das equações de Horton e de Kostiakov-Lewis e concluíram que a equação de Kostiakov-Lewis é mais adequada para estimar a taxa de infiltração nessas condições. Trabalhando em dois sistemas de manejo do solo, Alves Sobrinho et al. (2003) e Silva (2003), através do uso de um simulador de chuvas, avaliaram também a adequação das equações de Horton e de Kostiakov-Lewis e concluíram que, para estimar a taxa de infiltração, nessas condições, a equação de Horton é a mais adequada.

Tabela 6. Equações de Horton e Kostiakov-Lewis ajustadas a partir dos dados observados.

Tratamentos Modelos Horton Kostiakov-Lewis

Sistema A (60 mmh-1) i = 45,63+13,23 Exp.(-0,04794t) i = 45,63+14,59126 t -0,41017 Sistema A (100 mmh-1) i = 36,01+52,17 Exp.(-0,17059t) i = 36,01+56,33731 t –0,7744 Sistema B (60 mm h-1) i = 49,24+ 9,66 Exp.(-0,01526t) i = 49,24+13,37054 t -0,27766 Sistema B (100 mm h-1) i = 25,90+69,23 Exp.(-0,11736t) i = 25,90+81,052554 t –0,64727 Sistema C (60 mm h-1) i = 42,86+11,91 Exp.(-0,02159t) i = 42,86+15,37461 t –0,31664 Sistema C(100 mm h-1) i = 40,67+57,90 Exp.(-0,08599t) i = 40,67+64,10922 t –0,55337

As curvas de taxa de infiltração estimadas pelos

modelos de Horton e Kostiakov-Lewis, utilizando-se os dados observados nas determinações de campo, estão apresentados na Figura 2. Pode-se afirmar que, de modo geral, a qualidade do ajuste dos modelos foi satisfatória, apresentando, em todos os tratamentos, melhores ajustes da equação de Horton em relação à equação de Kostiakov-Lewis. Tal afirmação se baseia na análise dos coeficientes de

determinação (R2) das regressões não-lineares ajustadas em cada tratamento estudado, com destaque para a equação de Horton, que apresentou valores de R2 sempre acima de 88%. Pode-se constatar visualmente que, para o mesmo sistema em estudo, à medida que é aumentada a intensidade de precipitação, há uma tendência de redução na taxa de infiltração estável, conforme equações contidas no Tabela 2.



40

45

50

55

60

65

0 20 40 60 80 100

Tempo (min)

Tax

a de

Infil

traç

ão(m

m h

-1)

30405060708090

100

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

Tempo (min)

Tax

a de

Infil

traç

ão (m

m h

-1)

Sistema A Ip = 60 mm h-1 Sistema A Ip = 100 mm h-1

485052545658606264

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Tempo (min)

Tax

a de

Infil

traç

ão

(mm

h-1

)

20

40

60

80

100

-10 10 30 50

Tempo (min)

Taxa

de

Infil

traç

ão

(mm

h-1

)

Sistema B Ip = 60 mm h-1 Sistema B Ip = 100 mm h-1

40

45

50

55

60

0 25 50 75 100 125 150

Tempo (min)

Taxa

de

Infil

traç

ão (m

m h

-1)

30

50

70

90

110

0 15 30 45 60 75 90 105 120

Tempo (min)

Taxa

de

Infil

traç

ão (m

m h

-1)

Sistema C Ip = 60 mm h-1 Sistema C Ip = 100 mm h-1 Figura 2. Curvas de taxa de infiltração observadas e estimadas pelos modelos de Horton e de Kostiakov-Lewis para os três sistemas de cultivo estudados e para as duas intensidades de precipitação, em função do tempo de coleta.

Conclusão

Com os resultados apresentados, pode-se concluir que: a) o sistema de cultivo da aveia sob plantio direto, na integração agricultura-pecuária, apresentou a maior taxa de infiltração estável quando submetido à intensidade de precipitação de 60 mm h-1 e menor taxa de infiltração quando submetido à intensidade de precipitação de 100 mm h-1; b) o modelo de Horton foi mais adequado no ajuste dos dados de infiltração, em todos os tratamentos estudados.

Referências

ALVES SOBRINHO, T. Desenvolvimento de um infiltrômetro de aspersão portátil. 1997. Tese (Doutorado)–Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 1997. ALVES SOBRINHO, T. et al. infiltração de água no solo em sistemas de plantio direto e convencional. Rev. Bras. Eng. Agríc. Amb., Campina Grande, v. 7, n. 2, p. 191-196, 2003. ALVES, M.C.; CABEDA, M.S.V. Infiltração de água em

Dados observados --x-- Horton R2 = 93,77 % Kost.-Lewis R2 = 62,65 %

Dados observados -- x-- Horton R2 = 88,37 % Kost.-Lewis R2 = 83,18 %







um Podzolico Vermelho-Escuro sob dois métodos de preparo, usando chuva simulada com duas intensidades. Rev. Bras. Cienc. Solo, Viçosa, v. 23, p. 753-761, 1999. ARAÚJO FILHO, J.C.; RIBEIRO, M.R. Infiltração de água em Cambissolos do Baixo Irecê (Ba). Rev. Bras. Cienc. Solo, Campinas, v. 20, p. 263-370, 1996. BARCELOS, A.A. et al. Infiltração de água em um Latossolo Vermelho-escuro sob condições de chuva intensa em diferentes sistemas de manejo, Rev. Bras. Cienc. Solo, Viçosa, v. 23, p. 35-43, 1999. BERTOL, I. et al. Propriedades físicas de um cambissolo húmico afetadas pelo tipo de manejo do solo. Sci. Agric., Piracicaba, v. 58, n. 3, 2001. BERTONI; J.; LOMBARDI NETO, F. Conservação do Solo. São Paulo: Ícone, 1990. CHAVES, H.M.L. et al. Previsão da infiltração sob condições dinâmicas de selamento superficial. Rev. Bras. Cienc. Solo. Campinas, v. 17, p. 141-147, 1993. EMBRAPA-Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Serviço Nacional de Levantamento e Conservação de solos (Rio de Janeiro). Manual de métodos de análise de solo. Rio de Janeiro: Embrapa, 1997. EVERTS, C.J.; KANWAR, R.S. Interpreting tension- infiltrometer data for quatifying soil macropores:some pratical considerations. Trans. Am. Soc. Agric. Eng., v. 36, p. 423-428, 1992. KEMPER, W.D.; ROSENAU, R.C. Aggregate stability and size distribution. In: KLUTE, A. (Ed.). Methods of soil analisis. 2. ed. Madison: American Society of Agronomy, Soil Science Society of América, 1986, p. 425-441. KLAR, A.E. A água no sistema solo-planta-atmosfera. São Paulo, Nobel, 1984. PERROUX, K. M.; WHITE, I. Designs for disc pearmeameters. Soil Sci. Soc. Am. J., Madison, v. 52, p. 1205-1215, 1988. POTT, C. A.; DE MARIA, I.C. Comparação de métodos de campo para determinação da velocidade de infiltração básica. Rev. Bras. Cienc. Solo, Viçosa, v. 27, p. 19-27, 2003. PREVEDELLO, C.L. Física do solo com problemas resolvidos. Ed. SAEAFS. Curitiba, 1996.

PRUSKI, F.F. et al. Infiltração da água no solo. Engenharia na Agricultura. Caderno Didático 25, 1997. REICHARDT, K. Infiltração da água no solo. In: Dinâmica da matéria e da energia em ecossistemas. 2. ed. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, 1996, p. 317-352. REICHERT, J.M. et al. Selamento superficial e infiltração de água em solos do Rio Grande do Sul. Rev. Bras. Cienc. Solo, Campinas, v. 16, p. 289-298, 1992. ROTH, C.H. et al. A portable rainfall simulator for studying factors affecting runoff, infiltration e soil loss. Catena, Amsterdam, v. 12, p. 79-85, 1985. SALES, L.E.O. et al. Estimativa da velocidade de infiltração básica do solo. Pesq. Agropecu. Bras., Brasília, v. 34, n. 11, p. 2091-2095, 1999. SIDIRAS, N.; ROTH, C.H. Infiltration measurements with double ring infiltrometers and a rainfall simulator under different surface conditions on an Oxisol. Soil Tillage Res., Amsterdam, v. 9, n. 2, p. 161-168, 1987. SILVA, L.C.; KATO, E. Avaliação de modelos para a previsão da infiltração de água em solos sob cerrado. Pesq. Agropecu. Bras., Brasília, v. 33, n. 7, p. 1149-1158, 1998. SILVA, C.G. Perdas de solo e de água e características de infiltração em sistemas de plantio direto e convencional. 2003. Dissertação (Mestrado)-Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Dourados, 2003. URCHEI, M.A.; FIETZ, C.R. Estimativa de infiltração básica de um Latossolo Roxo muito argiloso em dois sistemas de manejo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 27., 1999, Pelotas. Anais... Pelotas: SBEA, 1999a. (Pub. CD-Room). VITORINO, A.C.T. Caracterização e interpretação, para uso agrícola, de solos de terraço fluvial, no médio Rio Doce, Município de Córrego Novo, MG. 1986. Dissertação (Mestrado). Viçosa, 1986. Received on July 20, 2004. Accepted on December 12, 2005.

Estudios de la Zona No Saturada del Suelo Vol. VIII. J.V. Giráldez Cervera y F.J. Jiménez Hornero, 2007

211

EFECTO DEL TRÁFICO CONTROLADO SOBRE LA INFILTRACIÓN DEL AGUA Y LA EROSIÓN DEL SUELO EN UN SISTEMA DE CULTIVOS ANUALES EN LOMOS PERMANENTES EN EL SUR DE ESPAÑA

H. Boulal1,2, T. Alves Sobrinho1,3, H. Gómez-Macpherson1, J.A. Gómez1 1 Instituto de Agricultura Sostenible, C.S.I.C. Alameda del Obispo S/N. Apartado 4084. 14080 Córdoba.

* email: [email protected] 2 Departamento de Agronomía, Universidad de Córdoba, Campus de Rabanales, 14071 Córdoba. 3 UFMS, Cidade Universitária, Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brasil. RESUMEN. Este estudio se realizó en una explotación comercial (Fuente Palmera, Córdoba) en la que durante 4 años se ha estado practicando siembra directa y tráfico controlado en una rotación algodón/maíz sobre lomos permanentes distanciados 0.95 m. Usando un simulador de lluvia portátil se estimaron la velocidad de infiltración, el volumen de escorrentía y las pérdidas de suelo en surcos, con tráfico y sin tráfico de maquinaria, y con y sin residuos sobre la superficie del suelo. El simulador produjo una lluvia constante y homogénea de 60 mm h-1 sobre una parcela cuadrada de 0.9 m de lado. Las medidas se realizaron en cuatro puntos en dos surcos representativos con pendiente constante (9%). Las medidas se repitieron tras retirar los residuos superficiales. Los resultados muestran que el tráfico de maquinaria redujo a la mitad la velocidad final de infiltración en comparación con la zona sin tráfico. Sin embargo, la pérdida de suelo estuvo condicionada por la presencia de residuos y la cobertura del suelo (cien por cien en ese momento). Los problemas de compactación normalmente asociados al tráfico de maquinaria en un sistema de no-laboreo pueden reducirse manteniendo los residuos en la superficie del suelo y con tráfico controlado.

ABSTRACT. This study was carried out in a commercial farm (Fuente Palmera, Córdoba) where direct sowing and controlled traffic had been practised during 4 years. The rotation cotton/maize is grown on permanent beds separated 0.95 m. A portable rainfall simulator was used to estimate the water infiltration rate, the runoff volume and the soil loss in furrows with and without wheels traffic and with and without residues. The simulator provided a constant and homogenous rain of 60 mm h-1 on a 0.9 m x 0.9 m plot. Measurements took place in four points in two adjacent representative furrows. Measurements were repeated after removing the residues. The results show that the wheels traffic reduced to half the infiltration rate in comparison to no wheel traffic. On the other hand, soil loss is more influenced by the presence of residues and soil cover (full cover at that time). Compaction problems normally associated to wheel traffic in a no tillage system can be reduced significantly with controlled traffic and maintenance of residues on the surface.

1.- Introducción La erosión hídrica causada por las lluvias intensas y

erráticas típicas del otoño - invierno mediterráneo es uno de los problemas ambientales más graves relacionados con la agricultura en el valle del Guadalquivir. Afortunadamente, el riesgo de erosión hídrica se puede reducir gracias al laboreo de conservación, entendiéndose éste como los métodos de laboreo mínimo y siembra directa que van acompañados del mantenimiento de residuos de los cultivos (Blevins y Frye, 1993; Holland, 2004). En términos generales, los residuos ayudan a proteger el suelo del impacto de las gotas de lluvia (Ruan et al. 2001), mejoran la agregación de las partículas del suelo (Singh et al. 1994), incrementan la infiltración del agua (Baumhardt y Lascano, 1996) y reducen y ralentizan la escorrentía (Gilley, 1995). El laboreo de conservación entraña también algunos inconvenientes, entre ellos, un posible aumento de la compactación asociado al paso de maquinaria cuando el suelo está húmedo (Blevins y Frye, 1993).

La puesta en riego de terrenos en pendiente aumenta el riesgo de erosión hídrica al sumarse a la lluvia el agua de riego. Si el riego es mediante “pivot”, la intensidad de precipitación en el extremo distal de la máquina ha de ser alta, uniéndose los efectos erosivos del impacto de la gota al de la escorrentía que se genera. Aunque la agricultura de conservación está más extendida en secano, existen también algunos métodos para regadío desarrollados en distintas regiones del mundo. En India, la productividad del agua del maíz cultivado en camas permanentes resultó un 42% mayor que en el sistema tradicional (Jat et al. 2006). En Turquía, un laboreo reducido (pase de chisel) combinado con alomado del terreno para el cultivo de algodón facilita la recolección mecánica y reduce los costes de producción (Ozpinar e Isik, 2004). En Méjico, el uso de camas permanentes permite ajustar mejor los ciclos del trigo y maíz en una campaña (Limón-Ortega et al. 2000) y ha mejorado la estructura del suelo (Govaerts et al. 2007).

En Córdoba, el agricultor e ingeniero, R. Calleja, ha desarrollado un sistema de lomos permanentes para la rotación maíz-algodón regada por pivot que le ha permitido mejorar el balance de agua y reducir significativamente la erosión (Sánchez-Domínguez, 2004). El sistema tiene como componentes claves el tráfico controlado y uso de ruedas de alta flotación, ambas para minimizar la compactación originada por la maquinaria, y un pase ligero de rastrillo

Boulal et al. Efecto del tráfico controlado sobre la infiltración del agua y la erosión del suelo en un sistema de cultivos anuales en lomos permanentes en el sur de España

212

antes de sembrar para desplazar los residuos de los lomos a los surcos permitiendo aumentar la temperatura sobre el lomo durante la emergencia de plántulas mientras que los residuos protegen la base del surco.

La disposición del cultivo en lomos o en camas facilita el tráfico controlado pasando las ruedas de la maquinaria por surcos identificados. En ciertas condiciones, el tráfico controlado reduce el efecto negativo de la compactación (Unger, 1996) y mejora la infiltración del agua en el suelo (Li et al. 2001). La influencia de estas ventajas en campo se puede evaluar con el uso de simuladores de lluvia portátiles. Estos se han empleado satisfactoriamente para estimar la infiltración del agua en suelos manejados de forma diversa (Frasier et al. 1995; Mohanty y Singh 1996; Gómez et al. 1999). El presente trabajo expone los resultados iniciales de un estudio, aún en curso, sobre el efecto del tráfico de maquinaria y los residuos sobre la infiltración del agua en el suelo y la erosión usando un simulador de lluvia portátil.

2.- Materiales y métodos El estudio se ha realizado en una parcela de 20 ha de una

finca comercial (37°44’ N, 5°09’ O) en Fuente Palmera (Provincia de Córdoba, España). En esta parcela se ha estado practicando siembra directa y tráfico controlado durante 4 años en una rotación algodón/maíz sobre lomos permanentes separados 0.95 m. El estudio se realizó en noviembre de 2006 tras la cosecha de un cultivo de maíz (cuarto cultivo sucesivo).

En una zona de pendiente homogénea del 9% se seleccionaron dos surcos adyacentes: uno con tráfico de maquinaría (CT) y otro sin tráfico (ST). Las medidas se realizaron en cuatro puntos por surco con una distancia entre puntos de 15 m aproximadamente. Se hicieron dos simulaciones de lluvia por punto: una en presencia de residuos (CR) y otra sin residuos (SR). El suelo de la zona es arcilloso (55% arcilla, 19% arena y 26% limo). En el momento del ensayo, el contenido de materia orgánica era 2.9% en el horizonte 0-0.1 m y 1,8% en el horizonte 0.1-0.2 m y el de fósforo asimilable (Olsen) y nitrógeno orgánico para los 20 primeros cm fue 8 ppm y 0.12% respectivamente.

Para las simulaciones de lluvia se usó el simulador InfiAsper2 (Alves Sobrinho et al. 2007). Con dicho simulador se consiguió una lluvia constante y homogénea de 60 mm h-1 sobre una subparcela cuadrada de 0,9 m de lado manteniendo la presión en las boquillas a 35 kPa. La subparcela se delimita con una estructura cuadrangular de chapas de acero galvanizado de 2 mm de espesor que acaba en un embudo para facilitar la recogida de la escorrentía. Antes de empezar la simulación se tomaron muestras de suelo en un punto cercano al simulador para determinar el contenido de agua en los primeros 20 cm (secado en horno a 105ºC). También se midió la rugosidad superficial del suelo utilizando el método de la cadena.

Durante la simulación de la lluvia, la escorrentía se recogió y midió cada 2 minutos. Una de cada 3 muestras

(cada 6 minutos) se guardó en un recipiente para secar más tarde en una estufa a 105ºC hasta peso constante y estimar la concentración de sedimentos. La infiltración se estimó a partir de la diferencia entre la cantidad de lluvia simulada y la escorrentía.

Cada simulación duró el tiempo de inicio de la escorrentía más 60 minutos. Al acabar la primera simulación en un punto se recogieron los residuos sobre la subparcela con cuidado, y, 60 minutos más tarde, recomenzaba la simulación sobre la subparcela que duraría otros 60 minutos a partir del inicio de la escorrentía. Los residuos se llevaron al laboratorio donde se lavaron y secaron en estufa a 70ºC. A los 3 días se pesaron para estimar la cantidad de materia seca.

El grado de compactación del suelo en los surcos CT y ST se caracterizó midiendo la resistencia mecánica a la penetración con un penetrómetro de cono (Bradford, 1986) accionado de forma manual. Se hicieron cinco medidas en cada uno de los tipos de surcos. Para cada 0.05 m se obtuvo la resistencia a la penetración media, expresada en MPa, hasta una profundidad máxima de 0.6 m. Las medidas fueron realizadas semanas antes de la simulación de la lluvia en una zona adyacente y en ese día se tomaron muestras de suelo a cuatro profundidades (0-0.15; 0.15-0.3; 0.3-0.45 y 0.45-0.60 m) para determinar el contenido de agua.

3.- Resultados y discusión

3.1. Condiciones iniciales del suelo Antes de usar el simulador de lluvia se analizaron las

condiciones iniciales del suelo. En la Tabla 1 se observan las características del suelo en los surcos con y sin tráfico. Los suelos de ambos surcos presentaron características similares. La concentración de materia orgánica (MO) es elevada en la parte superior del perfil (0-0.1 m), lo que concuerda con otros resultados obtenidos en lomos permanentes (Govaerts et al. 2007), siendo, probablemente, consecuencia de la presencia de gran cantidad de residuos en la superficie del suelo (Wilhelm et al. 2004). En el momento del estudio se obtuvo una media de 1,38 kg m-2 de residuos y una cobertura del suelo de 100% sin diferencias significativas entre los surcos ST y CT. Tampoco se encontraron diferencias en la humedad inicial del suelo antes de la primera simulación con residuos (0.30 m3m-3), ni en la rugosidad (3.5%). Tabla 1. Propiedades físicas y químicas del suelo de la zona estudiada: fósforo asimilable, nitrógeno orgánico, materia orgánica (MO) y textura. Surcos Profundidad

(m) P asim. (ppm)

N org. (%)

MO (%)

Arcilla (%)

Arena (%)

Limo (%)

ST 0 - 0.1 0.1 - 0.2

12 5

0.13 0.11

2.09 1.75

53.0 54.6

21.5 19.5

25.6 25.9

CT 0 - 0.1 0.1 - 0.2

11 4

0.13 0.12

2.08 1.82

55.0 55.5

16.6 19.8

28.4 24.7


213

3.2. Resistencia del suelo a la penetración En la Fig. 1 se observa que en los dos tipos de surcos

estudiados (ST y CT) la compactación aumenta con la profundidad. Las medidas son muy similares los primeros 0.05 m pero luego se diferencian hasta una profundidad de 0.27 m. En esta franja, se detectó una compactación significativamente más alta en el caso de los surcos con tráfico. Estos resultados coinciden con los de Stenitzer y Murer (2003) que encontraron para los primeros 0.3 m una resistencia a la penetración muy alta en el suelo compactado comparado con el suelo sin tráfico. En la Fig. 1 puede apreciarse que la resistencia a la penetración a profundidades mayores de 0.27 m es similar en los dos casos y que el límite superior de la resistencia a la penetración es 2.5 MPa. Este último valor es considerado como el máximo a partir del cual las raíces no pueden penetrar más en el suelo (Taylor et al. 1966).

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6

Profundidad (m)

Res

iste

ncia

a la

pen

etra

ción

(MPa

)

STCT

Fig. 1. Resistencia a la penetración en surcos sin tráfico (ST) y con tráfico (CT) en función de la profundidad del suelo (humedad del suelo: 0.32 m3m-3 en los primeros 30 cm y 0.24 m3m-3 de 30 a 60 cm).

3.3. Impacto del tráfico controlado y los residuos sobre la infiltración del agua

En la Fig. 2 se observa que desde los primeros minutos de

la simulación la velocidad de infiltración del agua en el suelo es más alta en los casos del suelo sin tráfico que con tráfico. Esta diferencia se duplica después de 10 minutos y se mantiene hasta al final de la prueba (60 minutos). Estos resultados concuerdan con otros estudios que confirman que hay una mayor capacidad de infiltración en surcos sin trafico (Basher y Ross, 2001; Raper, 2005). Benjamin et al. (1999) encontraron que la menor capacidad de infiltración en los suelos con tráfico se debe a una reducción de la porosidad total, y también al menor diámetro medio de los poros (Wilhelm et al. 2004).

Los datos de la Fig. 2 muestran que la velocidad de infiltración aumenta con la presencia de residuos y este efecto es mayor en el surco sin tráfico, aunque también es significativo con tráfico. Los residuos absorben el impacto de las gotas y protegen el suelo del sellado provocado por la lluvia (Ruan et al. 2001). Es posible que en los resultados de la Fig. 2 haya alguna influencia debido a las diferencias

en humedad inicial entre los ensayos con y sin residuos para cada tratamiento, espacialmente durante los primero minutos. No obstante, la elevada humedad inicial antes de la primera simulación con residuos (0.30 m3m-3) sugiere que esa influencia debe ser moderada. Baumhardt y Lascano (1996) también encontraron que la infiltración del agua en surcos aumentaba con la presencia de residuos hasta que estos llegaban a 0.24 kg m-2, valor bastante menor que los 1.38 kg m-2 de nuestro caso.

3.4. Efecto del tráfico controlado y los residuos sobre la erosión

La erosión del suelo se estimó a partir de la concentración

de los sedimentos en la escorrentía. La Fig. 3 muestra el tiempo desde el inicio de la simulación al inicio de la escorrentía. La presencia de residuos retrasó la aparición de escorrentía, en conformidad con Gilley (1995), y este efecto fue mayor en el suelo sin tráfico (6 minutos menos) que con tráfico (3 minutos menos), aunque aquí es posible que haya un efecto importante de las diferencias en humedad inicial del suelo, no medidas al inicio de las simulaciones sin residuos.

0

10

20

30

40

50

60

0 10 20 30 40 50 60

Tiempo (min)

Vel

ocid

ad d

e in

filtra

ción

(mm

h-1)

STCR STSR CTCR CTSR

Fig. 2. Evolución de la velocidad de infiltración (+error estándar) en el tiempo (STCR: sin trafico, con residuos; STSR: sin trafico, sin residuos; CTCR: con trafico, con residuos; CTSR: con trafico, sin residuos).

0

2

4

6

8

10

12

14

STCR STSR CTCR CTSR

Tiem

po a

l ini

cio

de e

scor

rent

ia (m

in

Fig. 3. Tiempo de inicio de la escorrentía (STCR: sin trafico, con residuos; STSR: sin trafico, sin residuos; CTCR: con trafico, con residuos; CTSR: con trafico, sin residuos). (+ error estándar)


214

Como ya se ha discutido, los residuos absorben el impacto de las gotas y reducen el movimiento del agua sobre la superficie del suelo. La interceptación de los residuos es una función del tipo, la masa y la cobertura de los residuos y de la intensidad y duración de la lluvia o del riego (Kozak et al., 2007). En nuestras condiciones, todos los factores son similares con tráfico o sin tráfico.

En la Fig. 4 se presenta la pérdida de suelo acumulada durante la hora que duró la simulación de lluvia con formación de escorrentía. Se observa que la pérdida del suelo es más alta en los surcos con tráfico y sin residuos. Estos resultados coinciden con otros resultados sobre el efecto del trafico controlado (Basher y Ross, 2001). La pérdida de suelo máxima acumulada alcanzó 0.053 kg m-2 en el caso del trafico sin residuos mientras que sólo llegó a 0.008 kg m-2 en el caso del suelo sin trafico con residuos. En los sistemas de lomo permanentes por tanto, la presencia de los residuos y el tráfico controlado son esenciales para reducir el riesgo de erosión del suelo. La necesidad de mantener residuos para reducir la escorrentía y la erosión del suelo en sistemas que practican agricultura de conservación ha sido señalada con anterioridad (Bradford y Huang, 1994; Smolikowski et al. 2001).

0

10

20

30

40

50

60

0 10 20 30 40 50 60

Tiempo (min)

Perd

idas

de

suel

o (g

m-2

)

STCR STSR CTCR CTSR

Fig. 4. Evolución de la pérdida del suelo (STCR: sin trafico, con residuos; STSR: sin trafico, sin residuos; CTCR: con trafico, con residuos; CTSR: con trafico, sin residuos). (+ error estándar)

4.- Conclusiones Los resultados iniciales del estudio del impacto de la

compactación sobre la erosión del suelo en un sistema de lomos permanente indican que el tráfico controlado puede ser una alternativa para atenuar la pérdida de suelo y mejorar la infiltración. Sin embargo para obtener el máximo de beneficios es necesario el mantenimiento de una cobertura de residuos. Futuros trabajos son necesarios para caracterizar distintos aspectos de este sistema.

Agradecimientos. Los autores agradecen a M. Redondo y M. Salmoral el apoyo en el trabajo de campo. TAS agradece a la Universidad de Mato Grosso do Sul y al Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico de Brasil el facilitar su estancia en el Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC). HB disfruta de una beca AECI. Este trabajo se ha realizado con fondos del proyecto CICYT AGL2005-05767.

Bibliografía Alves Sobrinho T., Gómez-Macpherson H. y Gómez J.A. 2007. A portable

integrated rainfall and overland flow simulator. Soil Use Manag. (enviado).

Basher L.R. y Ross C.W. 2001. Role of wheel track in runoff generation and erosion under vegetable production on a clay loam soil at Pokekohe, New Zealand. Soil Till. Res. 62, 117-130.

Baumhardt, R.L. y Lascano, R.J. 1996. Rain infiltration as affected by wheat residue amount and distribution in ridge tillage. Soil Sci. Soc. Am. J. 60:1908-1913.

Benjamin J.G., Blaylock A.D., Brown H.J. y Cruse R.M. 1999. Ridge tillage effects on simulated water and heat transport. Soil Till. Res. 18, 167-180.

Bradford J.M. 1986. Penetrability. En: Methods in soil analysis, Part 1. Physical and mineralogical methods, 2nd edn. Ed. A. Klute., ASA Monog no. 9, SSSA & ASA Madison pp 463-478.

Bradford J.M. y Huang C.H. 1994. Interrill soil erosion as affected by tillage and residue cover. Soil Till. Res. 31: 353-361

Blevins R.L. y Frye W.W. 1993. Conservation tillage: an ecological approach to soil management, Adv. Agron. 51: 33–78.

Frasier G.W., Hart R.H. y Schuman G.E. 1995. Rainfall simulation to evaluate infiltration/runoff characteristics of a shortgrass prairie. J. Soil Water Conserv. 50, 460-463.

Gilley J.E. 1995. Tillage effects on infiltration, surface storage, and overland flow. En:, Farming for a Better Environment. SWCS Ankeny, pp. 46–47.

Gómez J.A., Giráldez J.V., Pastor M. y Fereres E. 1999. Effects of tillage methods on soil physical properties, infiltration and yield in an olive orchard. Soil Till. Res. 52, 167-175.

Govaerts B., Sayre K.D., Lichter K., Dendooven L. y Deckers J., 2007. Influence of permanent raised bed planting and residue management on physical and chemical soil quality in rain fed maize/wheat systems. Pl. Soil. 291, 39-54.

Holland J.M. 2004. The environmental consequences of adopting conservation tillage in Europe: a review. Agric. Ecosys. Environ. 103, 1-25.

Jat M.L, Sharma S.K., Rai H.K., Srivastava A. y Gupta R.K. 2006. Effect of tillage on performance of winter maize in Northern India. En: Maize Association of Australia 6th Triennial Conference, Griffith NSW, Australia, February 21-23, 2006.

Kozak J.A., Ahuja L.R., Green T.R. y Ma L. 2007. Modelling crop canopy and residue rainfall interception effects on soil hydrological components for semi-arid agriculture. Hydrol. Proc. 21, 229–241

Li Y.X, Tullberg J.N. y Freebairn D.M. 2001. Traffic and residue cover effects on infiltration. Aust. J. Soil Res. 39, 239-247.

Limón-Ortega A., Sayre K.D. y Francis C.A. 2000. Wheat and Maize Yields in Response to Straw Management and Nitrogen under a Bed Planting System. Agron. J. 92:295-302.

Mohanty S. y Singh R. 1996. Determination of soil hydrologic properties under simulated rainfall conditions. Agric. Water Manag. 29, 267-281.

Ozpinar S. y Isik A. 2004. Effects of tillage, ridging and row spacing on seedling emergence and yield of cotton. Soil Till. Res. 75:19-26.

Raper R.L. 2005. Agricultural traffic impacts on soil. J Terramech. 42, 259–280.

Ruan H.X., Ahuja L.R., Green T.R. y Benjamin J.G. 2001. Residue cover and surface-sealing effects on infiltration: numerical simulations for field applications. Soil Sci. Soc. Am. J. 65, 853–861.

Sánchez-Domínguez, M.A. 2004. Efecto de la cubierta vegetal sobre la escorrentía, pérdida de suelo y fertilidad en la finca La Parrilla, Fuente Palmera (Córdoba). TPFC, Dpto. Ciencias y Recursos Naturales, Universidad de Córdoba.

Singh B., Chanasyk D.S., McGill W.B. y Nybork M.P.K. 1994. Residue and tillage management effects on soil properties of a typic cryoboroll under continuous barley, Soil Till. Res. 32:117-133.

Smolikowski B., Puig H. y Roose E. 2001. Influence of soil protection techniques on runoff, erosion and plant production on semi-arid hillsides of Cabo Verde. Agric. Ecosyst. Environ. 87, 67–80.

Stenitzer E. y Murer E. 2003. Impact of soil compaction upon soil water balance and maize yield estimated by the SIMWASER model. Soil Till. Res. 73, 43–56.


215

Taylor H.M., Roberson G.M. y Parker Jr J.J. 1966. Soil strength – root penetration relations for medium- to coarse-textured soil materials. Soil Sci., 102, 18–22.

Unger, P.W. 1996. Soil bulk density, penetration resistance, and hydraulic conductivity under controlled traffic conditions. Soil Till. Res. 37, 67-75.

Wilhelm W.W., Johnson J.M. F., Hatfield J.L., Voorhees W.B. y Linden D.R. 2004. Crop and Soil Productivity Response to Corn Residue Removal: A Literature Review. Agron. J. 96, 1–17.

A portable integrated rainfall and overland flow simulator

T. Alves Sobr inho1 , H. G omez -Macpherson2 & J. A. G omez

2

1Federal University of Mato Grosso do Sul, 79070-900, Campo Grande, MS, Brazil, and 2IAS-CSIC, Alameda del Obispo,

Apartado 4084, 14080 Cordoba, Spain

Abstract

This paper describes a prototype of a portable rainfall simulator that can simulate a wide range of

rainfall intensities with a kinetic energy similar to that of natural rainfall and, more innovatively, pro-

vide simultaneous or independent simulations of rainfall and overland flow at the microplot scale

(0.70 m2). The design of the rotating shutter disc makes possible a wide range of rainfall intensities,

from 30 to 155 mm ⁄h without changing nozzle type or working pressure. Overland flow intensity can

be adjusted from 94 to 573 mm ⁄h depending on nozzle type and working pressure. The flow is applied

on the upper side of the experimental plot. The Christiansen coefficient of uniformity of the simulated

rainfall varied between 81.4 and 85.1%, and the calculated kinetic energy was >90% the kinetic

energy of corresponding natural rain. Special attention was paid to portability. Stainless steel was used

whenever possible and the equipment was constructed in modules so that it could easily be dismantled

and carried by two people. A telescopic-type frame allows operation on sloping ground.

Keywords: Rainfall simulator, overland flow, infiltration, erosion

Introduction

Rainfall simulators are used in studies ranging from determi-

nation of soil characteristics, such as water infiltration rate

or surface storage, to specific erosion processes. They are

especially valuable in studies aimed at characterizing the

effect of different soil management types on soil properties

(e.g. Gomez et al., 1999) or at calibrating hydrological and

erosion models (e.g. Connolly et al., 1991). There are several

reasons to use simulated rainfall. One is that it reduces the

time and costs required for experimentation as experiments

based on natural rainfall require a long period of monitor-

ing. In addition, simulated rainfall allows better control of

the experimental conditions and the possibility of repeating

experiments under identical conditions, something which is

not possible with natural rainfall.

There are several published reviews on rainfall simulators

that cover in detail their evolution since the 1930s and their

different designs (Peterson & Bubenzer, 1986; Cerda, 1999).

Several key parameters need to be considered in their design,

e.g. impact velocity, drop size distribution and rainfall inten-

sity, and these should be chosen depending on the aim of the

study. Ideally, the rainfall simulator should be able to repro-

duce the average drop diameter, terminal drop velocity and

the kinetic energy of natural rainfall. It is also important to

simulate a wide range of intensities while maintaining the

characteristics of the rainfall and its uniformity of applica-

tion. The final design of a rainfall simulator is a compromise

between these requirements, portability and ease of use in

the field. The more important limitations are the restricted

area over which rainfall can be simulated, the inability to

completely match the characteristics of natural rainfall

events, and the logistical difficulties of carrying out the simu-

lations when and where necessary. These are some of the rea-

sons that highlight the need for complementary studies using

simulated and natural rainfall.

The use of rainfall simulators is necessarily limited to

small working areas. Approximately 50% of the 229 simula-

tors described by Cerda (1999) simulate rainfall over areas

<1.5 m2. Rainfall simulations on areas of 0.75–1.5 m2 have

been used to study soil properties, surface sealing and inter-

rill and splash erosion (Farres, 1987; Connolly et al., 1991;

Mohanty & Singh, 1996; Morin & Van Winkel, 1996; Gomez

et al., 1999). However, these simulators cannot be used for

studying processes that are scale dependent, e.g. rill erosion

as they require larger areas (e.g. Gomez & Nearing, 2005).

Another shortcoming is the impossibility of achieving large

overland flow depth and shear stress as required in studies of

pesticide transport or detachment transport of soil mulch.

For these types of studies, an overland flow simulator such

as the one described by Wolfe et al. (2000) is required. WeCorrespondence: T. Alves Sobrinho. E-mail: [email protected]

Received August 2007; accepted after revision December 2007

Soil Use and Management, June 2008, 24, 163–170 doi: 10.1111/j.1475-2743.2008.00150.x

ª 2008 The Authors. Journal compilation ª 2008 British Society of Soil Science 163

are not aware of any design that combines rainfall and

overland flow simulation using a single unit on the same soil

surface.

Regulation of rainfall intensity and kinetic energy in por-

table rainfall simulators can be achieved in different ways. In

drop-forming-type simulators, rainfall intensity and drop size

may be adjusted using an air stream without the need of

changing the capillary tubes (Radke, 1995). In nozzle-type

simulators, a common option is to maintain the nozzle type

and working pressure, thus maintaining the kinetic energy of

the rainfall while modifying rainfall intensity and reducing

spray time. This can be achieved by using a rotating disk

(Morin et al., 1967; Connolly et al., 1991), an oscillating noz-

zle (Hirschi et al., 1990) or a solenoid valve (Zegelin &

White, 1982). Alves Sobrinho et al. (2002) developed a porta-

ble rainfall simulator, InfiAsper, based on the evolution of

the rotating disk (Morin et al., 1967) to produce precipita-

tion whose characteristics, drop diameter and impact velocity

and kinetic energy were similar to those of natural rainfall.

The main advantage of InfiAsper is the possibility of chang-

ing rainfall intensity without changing the pressure in the

nozzles, and hence maintaining drop diameter and unifor-

mity of application. Its main disadvantage is that the heavy

mechanical control that regulates the rainfall intensity makes

the equipment too heavy for easy transportation. This paper

describes an evolution of the InfiAsper rainfall simulator,

called InfiAsper2, whose main improvements are the replace-

ment of the mechanical controls by an electronic one; a new

adjustable rotating disk that is lighter and easier to adjust;

and the integration of an overland flow module based on

Wolfe et al. (2000). The objective of these modifications was

to develop a fully portable simulator of rainfall, overland

flow or both, that could be used in steep and rugged terrain

with minimum staff.

Design and construction

Rainfall simulator

Figure 1 shows a general view of InfiAsper2. In the develop-

ment of the prototype, special emphasis was given to increas-

ing portability over distances of a few hundreds of metres

assuming a field team of two. The rainfall simulator was con-

structed in five independent modules with a total mass of

132.5 kg. This facilitates transport and operation in the field

as well as maintenance. The five modules are: (i) the frame-

work, 33.9 kg; (ii) the water application unit, 71 kg; (iii) the

electric system unit, 4.7 kg; (iv) the water pumping units,

4.2 kg; and (v) the run-off collector unit, 18.7 kg.

Framework. The framework unit is composed of welded iron

frames made of steel square tubes (30 · 30 or 35 · 35 mm

sections and 1.75 mm thickness) that can be easily assembled

and disassembled (Figure 2). The height of each leg can be

independently adjusted to level the water application unit

placed in the upper part of the framework while allowing its

use on steep or rugged terrain. The framework is designed

for setting the nozzles 2.3 m above the ground. The frame-

work may be covered with a canvas to protect the working

1

3

4

5

6

6

87

9

10

2

Figure 1 General view of InfiAsper2, integrated rainfall and overland

flow simulator: (1) motor; (2) water application; (3) blocking device;

(4) upper frame; (5) run-off collector; (6) water pump; (7) overland

flow module; (8) tank; (9) excess water; (10) electric panel control.

3

2

1

1500

1500

894

1084

Figure 2 Framework unit: (1) upper frame; (2) lower frame; and (3)

telescopic system. Units in mm.

164 T. A. Sobrinho et al.

ª 2008 The Authors. Journal compilation ª 2008 British Society of Soil Science, Soil Use and Management, 24, 163–170

area from the wind to ensure a uniform distribution of simu-

lated rainfall.

Water application unit. The main components of the water

application unit are a blocking device to intercept the water,

two discs and their supporting structure, the water applica-

tion device and a motor (Figure 3). The water application

device consists of two nozzles, a copper pipe of 22-mm diam-

eter, a manual valve and a water pressure gauge (Figure 4a).

The excess water is captured by the blocking device (Fig-

ure 4b) and transferred back to the tank by gravity. After

evaluating several nozzle types for drop size at different

working pressures, the Veejet series models 80.100 and

80.150 (Spraying Systems Co.�) were used. The first model

produces drops with an average diameter (D50) of 1.8 mm at

a working pressure of 32.7 kPa, whereas the second model

produces drops of 2 mm D50 at a working pressure of

36.5 kPa. After evaluating the water profile distribution of

individual nozzles of the selected models, several combina-

tions of spacing between two nozzles and height of applica-

tion were evaluated in terms of uniformity of application

over the experimental plot area. Two nozzles separated by

0.4 m and set at 2.3 m relative to the soil achieved satisfac-

tory rainfall uniformity in an area of 0.70 m2 (0.7 m · 1 m).

The achieved uniformity was similar to that obtained with

similar designs of rainfall simulators (Morin et al., 1967),

measured by the Christiansen coefficient of uniformity

(CUC) (Christiansen, 1942).

One of the main changes in InfiAsper2 compared with its

original model (Alves Sobrinho et al., 2002) is the rotating

disk and its transmission mechanism. The new system signifi-

cantly reduces the weight and makes construction easier. The

new rotating disc is made up of two individual stainless steel

discs 1.5 mm thick and 690 mm in diameter (Figure 5). The

two discs have a different number of openings: the upper

one has six openings, whereas the lower one has four. By

varying the position of the discs, it is possible to have either

two or four openings which can be fully or partially opened.

Once a position is decided, the discs are fixed to the central

axle with a single nut.

The water sprayed by the nozzles is interrupted by the

rotating disk which reduces and regulates rainfall intensity

while providing a constant rainfall with minimum variation of

this intensity. The rotating disk largely determines rainfall

intensity. In the previous InfiAsper, the regulation of the rota-

tion of the disk (80 rpm) was made through a heavy gear

train. In InfiAsper2, this mechanism is replaced by a frequency

converter to regulate the rotation of the disk, and the power

transmission is now carried out directly with a vertical axle.

Electrical system. It has a control panel which includes

the frequency inverter, a rotating-control rheostat and two

on–off switches for the motor and water pump. The

frequency inverter must have a nominal power of 372 W,

supplied by single-phase current of 200–240 V and frequency

between 0 and 300 Hz. A portable generator with nominal

power of 6 kW and 220 V produces enough energy for the

electric motors that drive the shutter and the water pumps.

Water pump. This consists of a 372-W electrical water pump

with 100-L tanks and aspiration and supply hoses. The num-

ber of required water tanks will depend on the required rain-

fall intensity and the duration of the simulations. The

generator powers the rotating disk and the pump.

Run-off collector. This defines the experimental plot and

collects the run-off. It is constructed using 2-mm-thick

8

7

6

4

3

2

1

5

Figure 3 Main elements of the water application unit of InfiAsper2.

(1) blocking device for intercepting water; (2) lower disc; (3) axle; (4)

upper disc; (5) nut; (6) support beam of rotating discs, water applica-

tion system and motor; (7) water application unit; and (8) motor.

A portable rainfall and overland flow simulator 165


galvanized iron sheets forming a square frame of 0.7 m ·1 m and 0.16 m in height (Figures 1 and 6). The down-slope

side has a triangular form that directs the water to a collect-

ing point. A small hole on the ground must be dug under

this point so that water and sediment can be collected and

measured. In the usual mode of operation, the rainfall simu-

lator is placed on top of the area of interest and the run-off

collector is then pushed gently into the soil up to 0.12 m

deep.

Overland flow applicator. It was constructed in galvanized

iron. Figure 6a shows its main components: side frames and

covers, support legs with levelling screws and a water supply

system with a total mass of 34.1 kg. The water supply system

includes an independent electric water pump of 740 W, aspira-

tion and supply hoses, four TeeJet nozzles, a manual valve and

a water pressure gauge. The hoses are connected to a 100-L

tank. The overland flow projector has a bend radius of 0.34 m

and ends in a hydraulic jump that ensures homogeneous depth

of water flowing along the upper side of the plot.

The simulator can be operated in rainfall-only mode, over-

land flow or combined mode with each applicator working

with its own independent pump (Figure 1). The applied over-

land flow may be set modifying the nozzle type and its work-

ing pressure (Wolfe et al., 2000). In our design, we evaluated

nozzle models TeeJet 100.015, 110.02, 100.04 and 110.05.

Validation

Rainfall intensity was determined using a tray of the size of

the experimental plot. Each test lasted 12 min with three rep-

etitions per test. The average rainfall intensity was deter-

mined by dividing the water depth in the tray by the

duration of the test. The uniformity of the water distribution

was determined using 42 rain gauges, 80 mm diameter and

120 mm high each, evenly distributed in the experimental

tray, and then by calculating the Christiansen CUC. The

average rainfall intensity was calculated from the average

water depth in the gauges and the duration of the test. As

above, there were three repetitions per test and each test

lasted 12 min. All the calibration tests were performed with

the nozzles placed 2.3 m above the surface and an angular

velocity of the rotating disk of 80 rpm.

The impact energy of the water droplets originated in the

nozzles was estimated using the equation proposed by Still-

munkes & James (1982):

4

3

2

22

1

400

22

7580

,11

320

160

75

76

AA

820803

40

370

116°

SECTION A-A

(a) (b)

Figure 4 (a) Details of the water application unit: (1) nozzles Veejet; (2) connections; (3) water pressure gauge; (4) manual valve and (b) blocking

device for intercepting water. Units in mm.



KEs ¼10�3

2qwLv

2 ð1Þ

where KEs is the kinetic energy per unit area (J ⁄m2), L the

average water depth (mm), qw the specific mass of water

(kg ⁄m3) and v the drop velocity (m ⁄ s).The drop velocity was calculated using the equation of

movement described by Stillmunkes & James (1982):

dv

dt¼ g� Cnv

2 ð2Þ

where g is gravity, Cn the drag coefficient and t time (s).

Equation (2) was solved using the Runge–Kutta numeric

method and assuming that the initial drop velocity was equal

to the velocity when leaving the nozzle (Li & Kawano,

1995). The drag coefficient was estimated according to equa-

tion (3) proposed by Hills & Gu (1989):

Cn ¼ 0:4671d�0:9859 ð3Þ

where d, also abbreviated as D50, is the average diameter of

the drops (mm), which was determined using the flour

method (Eigel & Moore, 1983) in a previous study (Alves

Sobrinho et al., 2002).

The kinetic energy of the natural rainfall was estimated

using equation (4) from Wischmeier & Smith (1958):

200

30

85

Δ 690

210Δ

200

Δ 200

30

10

9

22

Δ 40

Δ 35

Æ

(a)

(b)

Figure 5 Rotating shutter: (a) lower disk, and (b) upper disk. Units

in mm.

5

4

1

30

2

1

2

3

7001000

160

(a)

(b)

Figure 6 (a) Overland flow applicator device: (1) lateral overland

flow; (2) support legs with a levelling gadget; (3) water application

unit; (4) front cover; (5) upper cover; and (b) run-off collector:

(1) front cover; (2) collector point; (3) lateral delimiter. Units in mm.



KEn ¼ ð17:124þ 5:229 log IÞIt ð4Þ

where KEn is the kinetic energy of natural rainfall per unit

area (J ⁄m2), I the average rain intensity (mm ⁄h) and t the

precipitation period (h).

Table 1 presents the results of the calibration tests of

the rainfall unit. InfiAsper2 obtained high uniformity on

the simulated area, with CUC between 81 and 85% similar

to those obtained by similar designs (e.g. Morin et al.,

1967). The estimated kinetic energy of the rain produced

by the simulator (KEs) was 83–87% of the estimated

kinetic energy of natural rain (KEn) when using nozzles

Veejet 80.100 and 80.150, respectively. InfiaAsper2 allowed

a broad range of rainfall intensities from a minimum of

30.2 mm ⁄h – obtained with two half-shut openings – to a

maximum of 156.7 mm ⁄h – with four fully opened

openings.

Table 2 presents the results of the calibration tests of the

overland flow applicator unit. The flow rate is converted to

the area of the run-off collector unit. By changing the nozzle

size and its working pressure, we can simulate applications

from 94 to 573 mm ⁄h. The variability in flow application

among the four nozzles was small, with a coefficient of varia-

tion <2% (data not shown).

Field test

To investigate its capabilities, InfiAsper2 was tested in the

field in an area with a slope of 6% and a soil of loamy tex-

ture. The area was ploughed and covered with a stubble

mulch that provided approximately 50% ground cover. Two

consecutive simulations were made; the first was carried out

in the rainfall-only mode at an intensity of 64.5 mm ⁄h for

34 min. After a pause of 30 min, the second simulation was

carried out for 31 min in the combined rainfall and overland

flow mode, with the same rainfall intensity and an overland

flow of 368.6 mm ⁄h. The height of the water application unit

over the ground was 2.3 m and the angular speed of the

rotating disc was 80 rpm. The nozzles used were Veejet

80.150 working at 35.6 kPa in the rainfall applicator and

TeeJet 110.05 at 150 kPa in the overland flow applicator.

The equipment was transported and operated by two people

and required 25 min for assembly. For field simulations

250 L of water was used.

Figure 7 presents the results from the two simulations.

Run-off stabilized in a relatively short time, but took longer

in the rainfall-only simulation as the soil was drier and the

intensity of water application to the plot was less than in the

combined simulation (9 vs. 2 min, respectively). The sedi-

ment concentration in the run-off also differed between simu-

lations (Figure 7). In the rainfall-only simulation, the

amount of soil transported by run-off was limited by the

ability of the flow to detach the soil. In the combined rainfall

and overland flow simulation, there was more energy to

detach and transport the soil, something which is reflected in

the larger sediment concentration. Soil movement occurred

more rapidly in the combined simulation where most of the

flow was quickly channelled into small rills that developed

until reaching down to the edges of the collector plot. Dur-

ing that experiment, sediment concentration attained a maxi-

mum value, decreasing as did the growth in the rill network

until final values were similar to those measured in the rain-

fall-only simulation (Figure 7). Sediment concentration in

the rainfall-only simulation was dominated by sheet flow and

Table 1 Average intensity of simulated rainfall in the calibration tests (I), Christiansen coefficient of uniformity (CUC) and ratio between the

kinetic energy of the simulated and natural rain (KEs ⁄KEn)

Rotating disk Veejet 80.100 (32.7 kPa) Veejet 80.150 (35.6 kPa)

Number of openings Aperture (%) I (mm ⁄ h) CUC (%) KEs ⁄KEn (%) I (mm ⁄ h) CUC (%) KEs ⁄KEn (%)

2 50 30.2 ± 2.4 82 ± 2.8 93 ± 1.4 41.8 ± 2.1 81 ± 3.1 97 ± 1.1

75 44.2 ± 2.1 83 ± 1.8 90 ± 1.2 62.3 ± 2.0 82 ± 2.7 94 ± 1.4

100 53.9 ± 1.4 83 ± 1.5 89 ± 1.5 74.5 ± 1.8 83 ± 2.5 92 ± 2.4

4 50 45.4 ± 2.2 84 ± 1.6 90 ± 1.3 76.5 ± 1.9 82 ± 2.6 92 ± 2.5

75 68.9 ± 1.3 84 ± 1.3 87 ± 2.2 104.8 ± 1.4 83 ± 1.8 90 ± 2.7

100 112.2 ± 1.2 85 ± 1.2 83 ± 2.6 156.7 ± 1.2 84 ± 1.4 87 ± 2.9

Values are given as average ± SD (n = 3).

Table 2 Results of the calibration tests of the overland flow unit:

flow rate (mm ⁄ h), at 100, 150 and 290 kPa pressure, with four noz-

zles TeeJet model

Working

pressure

(kPa)

Nozzle type

Teejet

110.015

Teejet

110.02

Teejet

110.04

Teejet

110.05

100 94.1 ± 0.9 116.8 ± 2.5 228.3 ± 3.0 231.9 ± 8.3

150 122.2 ± 0.3 154.4 ± 1.9 329.5 ± 6.5 368.1 ± 22.8

290 179.9.±1.3 238.3 ± 2.5 479.2 ± 3.1 572.5 ± 17.4

Values are given as average ± SD (n = 3).



rain splash that evenly eroded the soil and transported the

sediments at a constant rate.

Conclusions

In this paper, we present a prototype of a rainfall and over-

land flow simulator, InfiAsper2. The advantages over previ-

ous designs lie in flexibility of use, increased portability when

compared with similar designs and versatility, as it simulates

rainfall and overland flow independently or simultaneously

using a broad range of intensities. This new and innovative

design allows the use of a relatively sophisticated rainfall

simulator which can also be used in the laboratory. Its use in

the field requires a team of minimum two people, and it can

be operated up to a few hundreds of metres from the nearest

road and water source. This broadens the range of site con-

ditions where the equipment can be used to investigate the

effects of different management or soil conditions on soil

erosion rates.

Acknowledgements

The authors would like to thank the Federal University of

Mato Grosso do Sul (Brazil), the Instituto de Agricultura

Sostenible of the Consejo Superior de Investigacion Cientıfi-

ca (IAS-CSIC, Spain) and the Conselho Nacional de Desen-

volvimento Cientıfico e Tecnologico (CNPq – Brazil) for

supporting T. Alves Sobrinho during his stay at IAS-CSIC.

The authors also thank J. Osuna and M. Redondo for their

support at the workshop as well as later, M. Salmoral,

H. Boulal, N. Yamamoto for fieldwork support and draw-

ings. Funding for this work from CICYT AGL2005-05767,

AGL2006-10927-C03-03-01 and Junta de Andalucıa

AGR2005-00595 projects is gratefully acknowledged.

References

Alves Sobrinho, T., Ferreira, P.A. & Pruski, F.F. 2002. Development

of a portable sprinkler infiltrometer. Revista Brasileira de Engenha-

ria Agrıcola e Ambiental, 6, 337–344.

Cerda, A. 1999. Rain simulators and their application to geomor-

phology: state of the art. Cuadernos de Informacion Geografica, 25,

45–84.

Christiansen, J.E. 1942. Irrigation by sprinkling. Agricultural Experi-

ment Station, University of California, Berkeley, CA. Bulletin 670.

Connolly, R.D., Silburn, D.M., Ciesolka, C.A.A. & Foley, J.L.

1991. Modelling hydrology of agricultural catchments using

parameters derived from rainfall simulator data. Soil & Tillage

Research, 20, 33–44.

Eigel, J.D. & Moore, I.D. 1983. A simplified technique for measur-

ing raindrop size and distribution. Transactions of the American

Society of Agriculture Engineering, 26, 1079–1084.

Farres, P.J. 1987. The dynamics of rainsplash erosion and the role of

soil aggregate stability. Catena, 14, 119–130.

Gomez, J.A. & Nearing, M.A. 2005. Runoff and sediment losses

from rough and smooth soil surfaces in a laboratory experiment.

Catena, 59, 253–266.

Gomez, J.A., Giraldez, J.V., Pastor, M. & Fereres, E. 1999. Effects

of tillage methods on soil physical properties, infiltration and yield

in an olive orchard. Soil & Tillage Research, 52, 167–175.

Hills, D.J. & Gu, Y. 1989. Sprinkler volume mean droplet diameter

as a function of pressure. Transactions of the American Society of

Agriculture Engineering, 32, 471–476.

Hirschi, M.C., Mitchell, J.K., Feezor, D.R. & Lesikar, B.J. 1990.

Microcomputer-controlled laboratory rainfall simulator. Transac-

tions of the American Society of Agriculture Engineering, 33, 1950–

1953.

Li, J. & Kawano, H. 1995. Simulating water-drop movement from

noncircular sprinkler nozzles. Journal of Irrigation and Drainage

Engineering, New York, 121, 152–158.

Mohanty, S. & Singh, R. 1996. Determination of soil hydrologic

properties under simulated rainfall conditions. Agricultural Water

Management, 29, 267–281.

Morin, J. & Van Winkel, J. 1996. The effect of raindrop impact and

sheet erosion on infiltration rate and crust formation. Soil Science

Society of American Journal, 60, 1223–1227.

Morin, J., Goldberg, D. & Seginer, I. 1967. A rainfall simulator with

a rotating disk. Transactions of the American Society of Agriculture

Engineering, 10, 74–79.

Peterson, A.E. & Bubenzer, G.D. 1986. Intake rate: sprinkler

infiltrometer. In: Methods of soil analysis. Part 1. Physical and

mineralogical methods (ed. A. Klute), pp. 845–870. Agronomy

Monograph no. 9, ASA & SSSA, Madison, WI.

Radke, J.K. 1995. A mobile, self-contained, simulated rainfall infil-

trometer. Agronomy Journal, 87, 601–605.

0

80

160

240

320

400

480

0 4 8 12 16 20 2824 32 36Time (min)

Run

off r

ate

(mm

/h)

Rainfall and overland flow Only rainfall

0

8

16

24

32

40

Sed

imen

t con

cent

ratio

n (g

/L)

Rainfall and overland flow Only rainfall

0 4 8 12 16 20 2824 32 36Time (min)

(a)

(b)

Figure 7 (a) Run-off rate for the evaluation tests, and (b) sediment

concentration.



Stillmunkes, R.T. & James, L.G. 1982. Impact energy of water drop-

lets from irrigation sprinklers. Transactions of the American Soci-

ety of Agriculture Engineering, 25, 130–133.

Wischmeier, W.H. & Smith, D.D. 1958. Rainfall energy and its rela-

tionship to soil loss. Transaction of American Geophysical Union,

Washington, 39, 285–291.

Wolfe, J.E. III, Potter, K.N. & Hoffman, D.H. 2000. A device for

simulating overland flow. Journal of Soil and Water Conservation,

55, 102–104.

Zegelin, S.J. & White, I. 1982. Design for a field sprinkler infiltro-

meter. Transactions of the American Society of Agriculture Engi-

neering, 46, 1129–1133.



Soil management effects on runoff, erosion and soil properties in anolive grove of Southern Spain

Jose A. Gomez a,*, Teodorico A. Sobrinho b, Juan V. Giraldez a,c, Elıas Fereres a,c

a Instituto de Agricultura Sostenible, CSIC, Apartado 4084, 14080 Cordoba, Spainb Federal University of Mato Grosso do Sul, 79070-900 Campo Grande/MS, BrazilcUniversity of Cordoba, Department of Agronomy, Avda. Menendez Pidal S/N, 14071 Cordoba, Spain

1. Introduction

Olive is one of the most emblematic crops in Spain, andespecially in Andalusia, its southernmost region. Andalusia is themain olive cultivation area in the world as it produces 39% of theworld’s olive oil and 24% of the table olive production (averagefigures of the period from 2000 to 2003 given by Consejerıa deAgricultura y Pesca, 2006; International Olive Oil Council, 2006).This production is achieved in Andalusia by devoting 17% of itstotal area to the olive. The olive crop represents 25% of the value ofthe Andalusian agrarian production (CEH-JA, 2006). Althoughcommercial olive cultivation has been present in Andalusia sinceGreek and Roman times (Semple, 1931, Chapter XIV), its currentposition as the most important single soil use in Andalusia hasbeen reached through several eras of expansion, from the secondhalf of the 16th century to the early decades of the 20th century(Guzman, 2005). Historically, olive cropping has been concen-

trated on hilly lands, where olive trees had to adapt to shallow,stony soils, and to dry conditions, whereas herbaceous crops werecultivated in flat areas with more fertile soils. This explains why,despite a recent trend towards new, more intensive plantations invalley areas, most olive groves in Andalusia are rainfed and plantedin sloping areas. To date, 31% of the olive acreage in Andalusia islocated on very steep terrains, on slopes of above 15%; 38% of theacreage is on moderate slopes, in the 7–15% range; the rest onslopes of under 7%. Only 16% of the olive acreage in Andalusia is onslopes of below 5% (Consejerıa de Agricultura y Pesca, 2003).Traditional olive production is based on low tree densities, i.e.about 100 trees ha�1, weed control via frequent tillage and canopysize limited by pruning, to ensure the productivity and survival ofthe plantation in a limited rainfall environment. These featurescontribute to understanding why olive production in the regionhas been associated with severe soil erosion problems (Gomezet al., 2003) accompanied by fertility depletion and loss ofbiodiversity (Beaufoy, 2001), that worsened with the arrival offarm mechanization in the early 1960s.

Alternative soil management practices to conventional tillage,hereafter CT, have been developed, partially encouraged by the

Soil & Tillage Research 102 (2009) 5–13

A R T I C L E I N F O

Article history:

Received 17 October 2007

Received in revised form 22 May 2008

Accepted 23 May 2008

Keywords:

Olive

Erosion

Runoff

Soil properties

A B S T R A C T

Rainfall, runoff and soil loss from 6 m � 12 m plots were recorded during 7 years (2000–2006) in an

experiment in which three different soil management systems were compared in a young olive grove

installed on a heavy clay soil, near Cordoba, Southern Spain. The no-tillage (NT) system, kept weed-free

with herbicides, had both the largest soil loss (6.9 t ha�1 year�1) and the highest average annual runoff

coefficient (11.9%). By contrast, a cover crop (CC) of barley, reduced the soil losses to 0.8 t ha�1 year�1 and

the average annual runoff coefficient to 1.2%. Conventional tillage (CT), had intermediate values of soil

loss (2.9 t ha�1 year�1) and an average runoff coefficient of 3.1%. The different treatments were

established 4 years after planting the olive trees, and a significant decrease in soil and runoff losses was

observedwith time as the olive trees grew and their canopies developed. Measurements at the end of the

experiment showed a significant improvement in the topsoil properties of the CC treatment as compared

to CT and NT. The soil under NT presented a significant degradation with respect to traditional CT

management. Organic matter values were 2.0, 1.4 and 1.0%, and stability in water of macroaggregates

was 0.452, 0.418 and 0.258 kg kg�1 for CC, CT and NT, respectively. These results indicate that the use of a

cover crop can be a simple, feasible soil andwater conservation practice in olive groves on rolling lands in

the region. A key factor in its practical use is to establish it early enough to protect the soil in the critical

initial years of the grove, when most of the soil is unprotected by the small olive canopy.

� 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

* Corresponding author. Tel.: +34 957 499210; fax: +34 957 499252.

E-mail address: [email protected] (J.A. Gomez).

Contents lists available at ScienceDirect

Soil & Tillage Research

journa l homepage: www.e lsev ier .com/ locate /s t i l l

0167-1987/$ – see front matter � 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

doi:10.1016/j.still.2008.05.005

mailto:[email protected]

http://www.sciencedirect.com/science/journal/01671987

http://dx.doi.org/10.1016/j.still.2008.05.005

concern raised by water erosion (Pastor et al., 1999). Thesealternatives consist basically of no-tillage with herbicides tomaintain a bare, weed-free soil, hereafter, NT; or the use of a covercrop grown during autumn and winter, either sown in earlyautumn or obtained via regeneration of the natural vegetationafter the onset of rains, hereafter, CC. The cover crop iscontrolled by tillage, mowing or spraying with herbicide in earlyspring to prevent competition with the olive tree for water andnutrients.

Several studies have reported the use of runoff plots to evaluatesoil erosion in mature olive groves. Raglione et al. (1999), inSouthern Italy, measured total soil losses of 0.36 and41 t ha�1 year�1 for CC and CT, respectively, in a 2-year plotexperiment. Kosmas et al. (1996) measured annual soil lossesbetween 0 and 0.03 t ha�1 year�1 in semi-natural olive grovesin Greece with 90% of the soil covered by vegetation. In a 2-yearstudy in Andalusia, Spain, Francia et al. (2006) measured soillosses of 25.6, 2.1 and 5.7 t ha�1 from NT, CC and CT, respectively.Also in Andalusia, Gomez et al. (2004) reported average soillosses of 8.5, 1.2 and 4.0 t ha�1 from NT, CC and CT in a 3-yearexperiment on a heavy clay soil, and Gomez and Giraldez (2007)reported average soil losses of 21.5 and 0.4 t ha�1 for CT and CC in adifferent 4-year experiment. Bruggeman et al. (2005) measuredaverage soil losses of 41.4 and 11.2 t ha�1 year�1 in orchards underCT and CC, respectively, in Syria in an area with a slope of 24% for a4-year period. Even though the results of all these trials supportthe use of CC over other soil management practices for reducingrunoff and soil loss,many of themhad a limited duration (4 years atthe most).

The effect of soil management on soil properties in oliveorchards has been assessed in a few studies conducted incommercial farms (e.g. Alvarez et al., 2007, 2008; Milgroomet al., 2007; Soria et al., 2005; Hernandez et al., 2005; Gomez et al.,1999; Vanderlinden et al., 1998). In general, these studies detectedan improvement in the infiltration rate and in the organic mattercontent in the top soil of groves under CC management.

Despite the work described above, long-term studies thatevaluate simultaneously the effects of different soil managementon soil properties and on soil and runoff losses in olive groves are,to our knowledge, lacking. The results of a 7-year study in whichthe effects of three soil management methods on soil propertiesand on runoff and sediment losses weremeasured in a commercialolive orchard are presented here.

2. Methods

In 1999, a field experiment was established at ‘‘La Conchuela’’farm, at 10 kmwest of Cordoba, Spain, 3784805400N 485305300W andat 147 m above sea level. The plantationwas installed in 1993withtrees at 6 m � 7 m spacing, although about 40% of the trees had tobe replanted after a severe infection by Verticillium dahliae,associated with prolonged soil waterlogging in the spring of1996. The trees were drip-irrigated. The average annual rainfall is655 mm with 77% concentrated in the October–March period. Thesoil, formed on Miocene marls, has been classified as TypicHaploxerert (Soil Survey Staff, 1999), or Vertisol according to theFAO classification. It has an Ap horizon 0.45 m deep, with 49% clayand 47% silt content and 1.07% OM in 1998 (Ramırez, 1998), with avery fine granular structure. The subjacent horizon is an AChorizon, 0.45–1 m deep, with 46% clay and 46% silt and 0.5% OMwith a prismatic structure. The C horizon from 1 m downwards has44% of clay and 45% of silt and 0.3% OM. These soils are highlyplastic when wet, and crack as they dry.

Nine closed runoff plots were established. Each plot was 6 mwide and 12 m long with the long side along the direction of the

maximum slope. Each plot enclosed two trees that were alignedalong the direction of the maximum slope in the centre of the plot.Both trees were 3 m away from each of the two longest (12 m) plotedges, with the first tree 3 m away from the outlet, and the second9 m away from the same outlet. The average plot slope was 13.4%.The particle size distribution of soil in the nine plots washomogeneous. All the plot soils belonged to the silty clay textureclass.

The runoff generated on each plot was collected and measuredwith a system of tipping-bucket gauges similar to that of Barfieldand Hirschi (1986) with a 1-min resolution. A barrel locatedupstream of the tipping buckets acted as a sediment trap and thesediment concentration of the runoff collected in the barrels wasused to calculate soil loss. Rainfall wasmeasured with two gauges;one connected to a data-logger that recorded intensity at 1 minintervals, while the other, a cup-shaped gauge, measured totalrainfall. The experiment was set up during 1999 and early 2000when the different soil management treatments were established.Regular collection of runoff and sediment started on 1 September2000. Since 1 September 2003, the average sediment concentra-tion in the runoff downstream of the sediment traps wasmeasured using a collection system based on that of Khan andOng (1997) that collected runoff samples from each plot. Afterinstalling this system, the efficiency of the sediment traps wasestimated by Eq. (1) (Gomez et al., 2004). The correction in Eq. (1)was applied to the soil loss measured for the period prior toSeptember 2003,

SLT ¼ 1:4SLst r2 ¼ 0:88 (1)

where SLT is the total sediment loss (calculated adding thesediment in runoff to the sediment in trap) and SLst sedimentloss calculated using the sediment trap. The efficiency of thetraps was similar for all the plots and treatments. Runoff andsediment measurements ended in February 2006, becausenormal farming operations interfered with the maintenance ofthe runoff plots.

The experiment design consisted of three soil managementsystems replicated three times in a completely randomized block.The three soil management treatments were no-tillage, conven-tional tillage, and cover crop. NT consisted of maintaining the soilweed-free and bare with herbicide applications. The herbicideapplied was glyphosate (PitonTM, 0.36 kg a.e. L�1, Dow AgroScien-cesTM) at 2.1 kg a.e. ha�1 using a backpack sprayer that delivered aspray volume of 350 l ha�1. This was done depending on the weedgrowth all through the season, and added up to between 3 and 5applications per year, mostly concentrated in fall and spring.Conventional tillage, consisted of three to four passes, 0.15 m deep,with a rotary tiller (5.5 h.p.) per year, starting after the first rain inlate September or early October to control weeds in thewhole plot.The crop cover consisted of two strips (2 m wide and 12 m longeach) of barley sown in October and killed with herbicide in earlyApril, leaving the crop residue on the surface. The barley stripswere sown parallel to the plot’s longest edges, while a 2 m widecentral strip across the plot (where the two treeswere located)wasmaintained with bare soil using the same herbicide applications asin the NT treatment. Every year, a 0.1-m deep rotary tillercultivator pass prepared the seedbed before sowing the barley. Soilmanagement operations were maintained in the three treatmentsuntil June 2006.

In the second half of June 2006 soil samples were collected attwo points at two different depths (0–5 and 5–10 cm) from eachplot, always outside the tree canopy area. They were air dried,crumbled and passed through a 2-mm sieve for the determinationof nine chemical and physical properties, two in the field and seven

J.A. Gomez et al. / Soil & Tillage Research 102 (2009) 5–136

in the laboratory. Table 1 describes the properties and themethodology followed for their determination. On the same dates,rainfall simulation experiments were performed also outside thecanopy, in areas of the plots that had beenmoistened previously tofield capacity (0.344 � 0.009 m3 m�3) using the drip irrigationsystem of the orchard. The rainfall simulator used, covering an areaof 0.9 m2, has been described in Alves et al. (2008). Soil bulk densitywas measured in standard core-extracted samples taken in themoistened areas.

3. Results

Fig. 1 shows the bimonthly runoff coefficients (runoff as % ofrainfall) measured in the three treatments during the experiment.

The data plotted in Fig. 1 have two main features. First, there is aclear difference in the runoff yield of the different treatments, withNT having the highest runoff coefficient and CC the lowest.Treatment differences were significantly different most of theyears, as shown in Table 2. Runoff was concentrated fromNovember to March, the months of the highest rainfall and whenthe soil was moist after the dry season. There was also an apparentdecreasing trend in runoff as the experiment progressed, especiallyin NT that initially had the highest runoff coefficient, Fig. 1 andTable 2. Tree canopies increased in size as the experimentadvanced, starting with 11% ground cover at the beginning ofthe experiment, and increasing to 23 and 38% in 2003 and 2005,respectively, with no apparent differences between treatments.The evolution of sediment loss followed the same pattern as runoff

Table 1Methods used in field and laboratory measurements, n indicates the number of replications per treatment and depth

Parameters Method na

Field measurements

Olive canopy dimensions Estimating tree radius from pictures 4

Bulk density (Mg m�3) Cylindrical core samplerb 6

Final infiltration rate Rainfall simulatorc 6

Laboratory analysis

Particle size distribution Hydrometer method (Gee and Bauder, 1986)d 6

Water stable macroaggregates (g kg�1) Protocols of Barthes and Roose (2002)e 24a

Organic C (%) Walkley-black method (Nelson and Sommers, 1982) 6a

Organic N (%) Kjekdahl method (Stevenson, 1982) 6a

Extractable P (mg kg�1) Olsen method (Olsen and Sommers, 1982) 6a

Exchangeable K (mg kg�1) Ammonium acetate method (Knudsen et al., 1982) 6a

CEC (molc kg�1) Ammonium replacement method (Rhoades, 1982) 6a

Soil respiration (mg CO2 kg�1) OxiTop control method (Vahaoja et al., 2005)f 3

a Number of replications per depth interval (0–10 cm and 10–20 cm).b Core 5.0 cm diameter, 5.0 cm high.c Measured over an area of 1.0 m � 0.7 m in a simulation experiment that lasted 60 min since onset of runoff at 65 mm h�1 rainfall intensity. The rainfall simulator used is

described in Alves et al. (2008).d Coarse sand (2.0–0.1 mm) and fine sand (0.1–0.05 mm) were separated by wet-sieving.e Water-stable (WS) aggregates separated into WS-microaggregates (<0.02 mm), and WS-macroaggregates (>0.25 mm) on a coarse-sand free basis (>0.25 mm).f 100 g of soil (dryweight)moistened to 50% of soil water-holding capacity and 50 mL beaker filledwith a 1 MNaOH solution in an incubation cabinet at darkness and 20 8C

for 1 day (WTW, Weilheim, Germany). Measured in the top depth interval (0–10 cm) only.

Fig. 1. Average bimonthly runoff coefficient for the three soil management methods. Error bars are �standard deviation.

J.A. Gomez et al. / Soil & Tillage Research 102 (2009) 5–13 7

losses, Fig. 2 and Table 1, with significant differences betweentreatments most years. The NT treatment caused the largest soillosses, and averaged 6.9 t ha�1 year�1. The CC treatment presentedthe smallest soil losses, 0.8 t ha�1 year�1, while the average soilloss in the CT treatment for the same period was 2.9 t ha�1 year�1.It is also apparent from the experiment data (Fig. 2 and Table 2)that there was a decrease in sediment losses over the time,especially in NT and CT treatments.

Table 3 presents the management-induced changes in soilproperties measured after 7 years of different treatments. Therewere significant differences in OM between treatments, with CChaving the highest values and NT the lowest. Organic N,exchangeable P, and the C:N ratio followed a similar pattern. Inall cases, the major changes were in the top 5-cm, although thiswas less evident in the CT treatment. The NT treatment presentedthe lowest values of extractable P, which was higher in CT than in

Table 2Annual average runoff coefficient, and sediment loss for the hydrological years starting 1 September 2000 until 15 February 2006

Rainfall (mm) Treatment Runoff Coefficient (%) Runoff yield (mm) Sediment loss (t ha�1 year�1)

2000–2001 744 NT 35.9C 267.1 18.8B

CT 18.4AB 136.9 14.1B

CC 6.2A 46.1 4.5A

2001–2002 594 NT 18.2C 108.1 15.4C

CT 1.6AB 9.5 2.0AB

CC 1.1A 6.5 0.6A

2002–2003 656 NT 10.4C 68.2 1.7C

CT 2.1B 13.8 0.2AB

CC 0.2A 1.3 0.1A

2003–2004 768 NT 8.9C 68.4 4.1C

CT 1.9AB 14.6 0.4B

CC 0.3A 2.3 0.1A

2004–2005 331 NT 4.2C 13.9 0.7A

CT 0.9B 3.0 0.5AB

CC 0.1A 0.3 0.03A

2005–2006a 369 NT 2.9C 10.7 0.8C

CT 0.5B 1.8 0.2BA

CC 0.1A 0.4 0.02A

2000–2006y 577 NT 11.9 78.2 6.9

CT 3.1 25.9 2.9

CC 1.2 8.2 0.8

Values followed by the same letter are not significantly different for the Student–Newman–Keuls’ range test at P < 0.05. NT is no-tillage, CT is conventional tillage, and CC is

cover crop soil management.a Incomplete year, ending on 15 February 2006.y Average values.

Fig. 2. Average annual soil loss for the three soil management methods. Error bars are �half the standard deviation.


the CC treatment. There were no differences in CEC between thethree treatments, since the changes in OM content were notimportant enough to modify this property in this soil with its highclay content. Despite the differences in the average values of soilrespiration (Table 2), there were no statistically significantdifferences due to the large variability encountered in thisparameter. The soil under NT was significantly more compactedthan in the other two treatments. This treatment also presentedsignificantly fewer WS-macroaggregates than CT and CC. Therewas an appreciable stratification in compaction and WS-aggrega-tion between the two soil layers sampled. CC treatment gave ahigher final infiltration rate than CT and NT, which had similarvalues, although the initial infiltration rates during the simulationswere higher in the CT treatment compared to the CC treatment(data not shown). Several soil properties were significantlycorrelated with each other, see Table 4. Organic matter correlatedpositively with four other properties: organic N, Kavail., WS-macroaggregates, and final infiltration rate. OM also showed anegative correlation with bulk density. Soil respiration wassignificantly correlated with WS-macroaggegates.

4. Discussion

The average annual runoff losses measured in this experimentwere within the range measured in other studies in olive orchards,and exhibited a similar trend. Francia et al. (2006) measured, in aloamy soil on a 30% slope, higher runoff coefficients in thetreatment under NT, 5.3%, and lower values for CT and CC, 1.5 and2.7%, respectively, Bruggeman et al. (2005) measured averagerunoff of 184 and 66.5 mm year�1 for orchards under CT and CC,respectively, in Syria, in an area with an average annualprecipitation of 400 mm year�1, Gomez and Giraldez (2007), ina sandy-loam soil on a 11% slope, measured runoff coefficients of20 and 5.7% for CT and CC, respectively, and Raglione et al. (1999)reported runoff coefficients of 3.5 and 12.8% for CC and CT,respectively, in southern Italy. The lower runoff coefficient in theCC treatment in the experiment described in this paper might be

explained by the higher infiltration rate induced by the cover cropin the area sown annually (2/3 of the plot area) compared to the CTandNT treatments. This increase in infiltration rate associatedwithCCmanagement has been reported in other olive orchards (Romeroet al., 2007). Differences in the runoff coefficient between CT andNT can be explained not by the final infiltration rate values afterintense rainfall events, shown in Table 3, but to the higherinfiltration rate and surface storage due to increased surfaceroughness in theweeks after each of the four tillage passes: this hasalso been reported in other olive orchards by Romero et al. (2007).In the experiment described in Gomez and Giraldez (2007), thetrees also covered a small fraction of the soil surface which wassignificantly more compacted in the CC treatment than in thisexperiment, and had a much lower stability in water of itsmacroaggregates that must have caused a faster sealing of thetilled soil under rainfall. Runoff losses decreased throughout theexperiment, especially under the NT management treatment.Several studies have noted that the infiltration rate in oliveorchards is spatially varied, and that the area beneath the canopytended to show a high infiltration rate regardless of the soilmanagement (see for instance Romero et al., 2007 or Castro et al.,2006). During the five and half years of runoff measurements theground covered by the canopy increased from 11 to 38%. Theapparent decrease in runoff losses observed is what could beexpected from an overall increase in average infiltration rate andhydraulic connectivity of overland flow along the plot associatedwith tree growth. This growth could, at least partly, explain theevolution of runoff coefficients, although there may be othersources of variability coupled with the year to year differences,such as variations in rain depth, and the intensity and occurrenceof large events. In the case of CT and CC treatments, the effect wasless marked probably because of the lower runoff generation ofthese treatments. In the case of the CC treatment, the progressiveimprovement of soil properties must have played a role in thedecrease of the runoff coefficient.

The average annual sediment losses during the course of theexperiment were within the reported range of other studies in

Table 3Values of soil properties for the three soil management treatments and two soil depths

Parameters Soil management Factor

No-tillage (NT) Cover crop (CC) Conventional tillage (CT) Management Depth Management

� depth

0–5a 5–10a 0–5a 5–10a 0–5a 5–10a

Physical parameters ANOVA P-value

Bulk density (Mg m�3) 1.48 � 0.05 1.54 � 0.05 1.36 � 0.07 1.46 � 0.07 1.38 � 0.02 1.50 � 0.04 0.000 0.000 0.589

Clay (%) 49.1 � 5.8 50.3 � 6.4 52.6 � 4.0 54.5 � 3.2 50.3 � 6.4 54.0 � 2.5 0.070 0.429 0.955

Silt (%) 47.4 � 6.2 46.4 � 5.7 44.0 � 2.5 42.5 � 1.7 46.4 � 5.7 43.0 � 2.9 0.044 0.670 0.839

Sand (%) 3.5 � 0.9 3.3 � 0.9 3.4 � 1.7 3.1 � 2.1 3.3 � 0.9 3.1 � 1.0 0.758 0.216 0.628

Fine sand (%) 2.0 � 0.9 1.9 � 0.5 1.8 � 0.8 1.5 � 1.7 1.9 � 0.5 1.9 � 0.4 0.202 0.161 0.415

WS-macroaggregate (g kg�1) 258 � 59.5 333 � 50.1 452 � 30.7 524 � 132 418 � 68 420 � 95.6 0.000 0.074 0.463

WS-microaggregate (g kg�1) 0.127 � 0.02 0.073 � 0.009 0.088 � 0.018 0.079 � 0.024 0.099 � 0.018 0.094 � 0.024 0.144 0.002 0.008

Infiltration rate (mm h�1) 11.2 � 1.7 n.a. 23.4 � 4.1 n.a. 8.9 � 3.2 n.a. 0.000 n.a. n.a.

Chemical parameters

Organic matter (%) 1.04 � 0.27 0.78 � 0.20 2.03 � 0.24 1.17 � 0.18 1.36 � 0.27 1.18 � 0.23 0.000 0.000 0.005

Organic N (%) 0.08 � 0.01 0.06 � 0.01 0.11 � 0.01 0.08 � 0.01 0.09 � 0.02 0.08 � 0.01 0.001 0.003 0.123

Extractable P (mg kg�1) 8.07 � 1.55 4.18 � 0.57 11.9 � 3.43 8.14 � 3.18 14.2 � 5.16 10.4 � 4.27 0.001 0.003 0.999

Exchangeable K (mg kg�1) 464 � 86.2 370 � 65.1 690 � 35.9 517 � 21.4 655 � 69.0 565 � 113 0.000 0.000 0.360

CEC (molc kg�1) 0.230 � .0271 0.218 � .0136 0.233 � 0.0218 0.242 � .0251 0.259 � .0489 0.242 � .0265 0.109 0.494 0.554

C:N ratio 22.4 � 4.08 21.1 � 4.58 30.7 � 1.24 25.5 � 4.61 26.2 � 2.22 26.0 � 3.71 0.001 0.084 0.262

Biological parameters

Soil respiration (kg CO2 kg�1) 0.452 � .086.0 n.a. 1.01 � .404 n.a. 1.11 � 0.472 n.a. 0.255 n.a. n.a.

Numbers are mean values � standard deviation, followed by two-way, soil management and depth, analysis of variance (ANOVA) of soil properties. P-values in bold and in italics

indicate statistically significant differences, with P � 0.05 and P � 0.1, respectively. n.a. = not available (the parameter was measured only in the surface soil layer, 0–5 cm depth).a Soil depth (cm).


Table 4Correlation matrix of the soil properties measured in the top soil (0–5 cm)

Kavail. Pavail. Norg CEC OM C:N Soil respiration Macroaggregate Microaggregate b.d. Clay Silt Sand Infiltration rate Fine sand

Kavail. X r2 = 0.418 r2 = 0.382 r2 = 0.507 r2 = 0.417 r2 = 0.532 r2 = 0.515 r2 = 0.517 r2 = 0.327 r2 = 0.396

p = 0.005 p = 0.008 p = 0.005 p = 0.005 p = 0.04 p = 0.001 p = 0.092 p = 0.021 p = 0.009

+ + + + + + � + �

Pavail. X

Norg X r2 = 0.833 r2 = 0.286 r2 = 0.363

p = 0.000 p = 0.027 p = 0.052

+ + �

CEC X r2 = 0.421 r2 = 0.560 r2 = 0.309

p = 0.007 p = 0.001 p = 0.03

+ � +

OM X r2 = 0.678 r2 = 0.371 r2 = 0.376 r2 = 0.391

p = 0.000 p = 0.009 p = 0.0089 p = 0.007

+ + � +

C:N X r2 = 0.371 r2 = 0.384 r2 = 0.384

p = 0.000 p = 0.008 p = 0.008

+ � �

Soil respiration X r2 = 0.501 r2 = 0.434

p = 0.048 p = 0.075

+ �

Macroaggregate X r2 = 0.60 r2 = 0.453

p = 0.000 p = 0.003

� �

Microaggregate X

b.d. X

Clay X r2 = 0.954

p = 0.000

�

Silt X

Sand X r2 = 0.789

p = 0.000

+

Infiltration rate X

Fine sand X

b.d. means bulk density, +means positive and� negative correlation between both variables. r2 is the coefficient of determination of the linear regression between both properties, and p is the p-value of the Boferroni probability

of the statistical significance of the linear correlation. Only correlations between variables with p < 0.1 are indicated.

J.A.Gomez

etal./So

il&

Tilla

geResea

rch102(2009)5–13

10

olive orchards. Francia et al. (2006), in a loamy soil on a 30% slope,measured higher losses, 25.6, 5.7 and 2.1 t ha�1 year�1 values forNT, CT and CC treatments, respectively, Raglione et al. (1999), insouthern Italy, measured total soil losses of 0.36 and41 t ha�1 year�1 for CC and CT, Bruggeman et al. (2005) measuredaverage soil losses of 41.4 and 11.2 t ha�1 year�1 in orchards underCT and CC, respectively, in Syria in an area with a slope of 24%, andGomez and Giraldez (2007) reported average soil losses of 21.5 and0.4 t ha�1 year�1 for CT and CC, respectively, on an 11% slope. Thesteeper slope or the greater length, sometimes both, of the plotsused in these studies can be one of the reasons for the greaterlosses measured in many of the above studies compared to theexperiment discussed here. The lesser soil loss measured in the CCtreatment, compared to CT andNT could be due to a combination oflower runoff coefficient, increased ground cover and improvementof soil stability, see Table 4. The greater loss in NT, compared to CTand CC, can be explained by the higher runoff coefficient, thereduced stability in water of soil aggregates, and absence of anyprotection on the soil surface.

The decrease in sediment production throughout the durationof the experiment, which followed a similar reduction in runoff,can be explained by the same reasons discussed above for therunoff reduction. These results can provide some insight into theerosion risk from different situations in olive orchards. The initialyears, 2000–2002,may be representative of a situation occurring inyoung plantations, or in mature plantations with few sparse trees.Under these conditions, the results presented in this paper suggestthat the soil losses under NT or CT management are unsustainableas they are well above the limit of 1 t ha�1 year�1 suggested byJurgens and Fander (1993) to prevent a negative impact on soilquality and the latter’s long-term sustainability. This has been trueeven in plots with a shorter slope length than the ones observed inmany field situations, and for which greater soil losses could beexpected, as indicated by the comparison above with otherpublished runoff plot studies. The results observed in the CCtreatment indicate that sediment losses under this managementapproach sustainable values, even assuming that at a field scaleand longer slope length they should be slightly higher. One of themain concerns of farmers with respect to the use of cover crops inolive groves is the risk of competition for soil water and nutrientsbetween the tree and the cover crop. This risk is minimal in theinitial years of a plantation, when trees are small, or where treedensities are very low. This is also true in the case of irrigatedgroves that are adequately fertilized.

The results presented in this study underline the importance ofestablishing a cover crop at the time of planting to minimize soilloss in those critical years when canopy coverage is scant. Even inintensive plantations, where canopy coverage is high, sedimentlosses can be significant under bare soil management (CT or NT)with a potential effect on soil quality and its long-termsustainability. Intensive plantations in the region can be definedas being orchards with a tree density of over 100 tree ha�1 typicalof traditional plantations. Most recent plantations in the region liewithin this definition and have a tree density ranging from 160–400 tree ha�1, although some are planted at 1500–2000 tree ha�1.Although this conclusion is based on only 7 years of data andresults may change over a longer time period, it should be notedthat the impact of soil management on soil quality does not onlydepend on sediment losses, and this is discussed further on. Theresults of this study recommend the use of a CC system in matureplantations with a very low ground cover in order to achievesustainable management from the water erosion standpoint. TheNT treatment, bare soil with herbicide, does not benefit soil andwater conservation compared to the traditional, CT, or theinnovative, CC, in the region. The moderate runoff and soil losses

measured under the CT treatment once the trees reached asignificant ground cover area suggest that there is room for acombination of CT and CC management in areas with a moderateslope, or in soils with compaction problems. Examples of thiscombination could be killing the cover crop in early spring throughtillage, or limiting tillage to one pass in spring allowing the naturalvegetation to grow in fall and winter. These two practices havebeen documented in the region (Alvarez et al., 2007, 2008) in oliveorchards.

The analysis of the topsoil properties of the experiment plotsindicated outstanding differences in chemical properties betweenthe various treatments. The one with the lowest values ofnutrients and organic matter was NT. For this treatment, Corg,Norg and Pext values were low in comparison to the valuesrecommended for olive cultivation in the region (Garcıa et al.,2004). CC and CT presented higher nutrient contents within orclose to the recommended values for the region (Garcıa et al.,2004). Only the CC treatment reached the 2% organic mattercontent in the top 5 cm, a value recommended for the region as atarget for organic matter content in integrated production systems(Consejerıa de Agricultura y Pesca, 2002), which suggests that thisreference value should not be regarded as a short-term objectiveby those regulating this production system in the region. All thetreatments presented relatively high CEC values due to the highclay content of the soil. The CC treatment can be classified as beingof a moderately rapid infiltration according to the USDA (1999)classification. NT and CT were both of a moderate infiltration,according to the same classification, due to a combination ofconsolidation and surface sealing, with the consolidation beingmore intense in the NT treatment. Stability in water of themacroaggregates followed a decreasing trend from CC to NT. WS-macroaggregates values in CC were within the range of the highervalues reported by Barthes and Roose (2002) and Alvarez et al.(2007) in similar soils in France and Spain, respectively, while CTwas in the medium and NT in the lower range, respectively, ofthose reported by the same authors. There is a trend towardsdecreased OM, WS-macroaggregates, final infiltration rate, andincreased consolidation with NT compared to the CT treatment,with a statistically significant correlation of the OM content withthe other three properties, see Table 4. Apart from the positiveeffect of OM on soil structure, this correlation is a consequence ofthe greater compaction and lower biomass input to the soil underCC than under CT and NT systems.

Gomez et al. (2004) reported values for some of the soilproperties discussed above after 4 years of the experiment in thesame plots. The trends observed after 4 years were similar to thosereported in this paper, with no differences in CEC betweentreatments, and with the highest values of OM and WS-macroaggregates under CC and the lowest under NT. In thesubsequent 3 years of the experiment, differences in OM haveincreased between CC and the other two treatments, due to afurther increase in OM under CC treatment, while CT and NTpresented similar values to those measured in 2003. The overallincrease in OM content in the top 10 cm of the soil profile under CCtreatment compared to the original levels in 1998 is similar to theone reported by Moreno et al. (2006) in a 9-year experiment inagricultural soil in Andalusia under conservation agriculture in awheat-sunflower rotation. After 9 years, these authors found thatthe OM content of the top 10 cm of the soil under conservationagriculture measured 2.0% compared to 0.95% at the beginning ofthe experiment (Moreno et al., 1997). The relative differences inWS-macroaggregates between NT and the other two treatmentshad increased since a previous study made in 2003 (Gomez et al.,2003). This can be interpreted as a further degradation of thephysical stability of the top-soil under the NT treatment. Due to


differences in the WS-macroaggregate measurement techniquesbetween 2003 and 2007 absolute comparisons cannot be made.

5. Conclusions

The experiment results link the reduction in soil and runofflosses under CC soil management to significant improvements inkey soil properties during 7 years in an intensive olive plantationon a heavy clay soil, typical of the new expansion areas of olivecultivation in southern Spain. These results firmly suggest that CCmanagement should be a requirement for new plantations onsloping lands, given its important effects on resource conservation,and the relatively small costs with regard to the investmentrequired by intensive plantations. Alternative soil managementmethods such as chemical weed control that maintains the soilbarewithout tillage, NT, will lead to severe sediment losses and theworsening of the water balance by increasing runoff. It is expectedthat, under NT, there will be a degradation of soil properties ascompared to CT, but the latter management approach will alsoresult in significant soil losses, especially during the first years ofthe plantation, and lower soil quality as compared to CC. Inintensive plantations, where trees cover a significant fraction of thesoil, as occurred near the end of our experiment (around 40%), ourresults suggest that under short slope lengths and low slopesteepness an olive grove might be managed under CT withmoderate soil and runoff losses, although our resultswould have tobe validated at higher space and time scales. The greaterdegradation of soil properties under CT as compared to CCindicates that a cover crop may be the preferred managementoption, either alone, or combined with CT depending on the farm’scircumstances.

Acknowledgements

The authors acknowledge the continuous support of FranciscoNatera, the ‘‘La Conchuela’’ farm owner. This work has beenpossible due to its financing by INIA through project CAO98-15 andthe Autonomous Andalusian Government through projects CAO01-001-C4-0, AGR2005- 00595 and AGR2349.

References

Alvarez, S., Soriano, M.A., Landa, B.B., Gomez, J.A., 2007. Soil properties in organicolive orchards as compared to natural areas in a mountainous landscape inSouthern Spain. Soil Use and Management 23, 404–416.

Alvarez, S., Soriano, M.A., Landa, B.B., Gomez, J.A., 2008. Evaluation of soil degrada-tion in organic olive groves with different soil management systems as com-pared to natural areas in a rolling landscape in Southern Spain. Soil & TillageResearch.

Alves, T., Gomez-Macpherson, H., Gomez, J.A., 2008. A portable integrated rainfalland overland flow simulator. Soil Use and Management 24, 163–170.

Barfield, B.J., Hirschi, M.C., 1986. Tipping bucket flow measurements on erosionplots. Transactions of ASAE 29, 1600–1604.

Barthes, B., Roose, E., 2002. Aggregate stability as an indicator of soil susceptibilityto runoff and erosion: validation at several levels. Catena 47, 133–149.

Beaufoy, G., 2001. EU Policies for Olive Farming. Unsustainable on all Counts.BirdLife International WWF.

Bruggeman, A., Masri, Z., Turkelboom, F., Zobisch, M., El-Naheb, H., 2005. Stra-tegies to sustain productivity of olive groves on steep slopes in the northwestof the Syrian Arab Republic. In: Benites, J., Pisante, M., Stagnari, F. (Eds.),Integrated Soil and Water Management for Orchard Development; Roleand Importance. FAO Land and Water Bulletin, vol. 10, FAO, Rome, Italy,pp. 75–87.

Castro, G., Romero, P., Gomez, J.A., Fereres, E., 2006. Rainfall redistribution beneathan olive orchard. Agricultural Water Management 86, 249–258.

Consejerıa de Agricultura y Pesca, 2002. Boletın Oficial de la Junta de Andalucıa, 88,p. 14359.

Consejerıa de Agricultura y Pesca, Junta de Andalucıa, 2003. El olivar andaluz.Servicio de Publicaciones y Divulgacion. Sevilla, Spain.

Consejerıa de Agricultura y Pesca, Junta de Andalucıa, 2006. Agricultural statisticsavailable at http://www.juntadeandalucia.es/agriculturaypesca/portal/opencms/portal/portada.jsp (accessed 12/22/12/2006).

Consejerıa de Economıa y Hacienda-Junta de Andalucıa, 2006. Informe Economicode Andalucıa 2005. Servicio de Asesorıa Tecnica y Publicaciones, Sevilla, Spain.Available at: http://www.juntadeandalucia.es/economiayhacienda/economia/situacion/informes/informe2005/informe05.htm (accessed 14/8/2007).

Francia, J.R., Duran, V.H., Martınez, A., 2006. Environmental impact from mountai-nous olive orchards under different soil-management systems (SE Spain).Science of the Total Environment 358, 46–60.

Garcıa, F., Ruız, F., Cano, J., Perez, J., Molina, J., 2004. Suelo, riego, nutricion y medioambiente del olivar. Servicio de Publicaciones y Divulgacion, Consejerıa deAgricultura y Pesca-Junta de Andalucıa. Sevilla, Spain.

Gee, G.W., Bauder, J.W., 1986. Particle-size analysis. In: Klute, A. (Ed.), Methods ofsoil analysis. Part 1. Physical and mineralogical methods. ASA & SSSA, Madison,WI, (Agronomy Monograph no. 9), pp. 383–411.

Gomez, J.A., Giraldez, J.V., Pastor, M., Fereres, E., 1999. Effects of tillage methods onsoil physical properties, infiltration and yield in an olive orchard. Soil and TillageResearch 52, 167–175.

Gomez, J.A., Battany, M., Renschler, C.S., Fereres, E., 2003. Evaluating the impact ofsoil management on soil loss in olive orchards. Soil Use and Management 19,127–134.

Gomez, J.A., Romero, P., Giraldez, J.V., Fereres, E., 2004. Experimental assessment ofrunoff and soil erosion in an olive grove on a Vertic soil in Southern Spain asaffected by soil management. Soil Use and Management 20, 426–431.

Gomez, J.A., Giraldez, J.V., 2007. Soil and water conservation. A European approachthrough ProTerra projects. In: Proceedings of the European Congress on Agri-culture and the Environment, Seville, 26–28th, 2007.

Guzman, J.R., 2005. El palimpsesto cultivado. Historia de los paisajes del olivarandaluz. Geografıa de los paisajes del olivar andaluz. Consejerıa de Agricultura yPesca. Junta de Andalucıa. Sevilla, Spain.

Hernandez, A.J., Lacasta, C., Pastor, J., 2005. Effects of different soil managementpractices on soil conservation and soil water in a rainfed olive orchard. Agri-cultural Water Management 77, 232–248.

International Olive Oil Council, 2006. Statistics available at: http://www.interna-tionaloliveoil.org (accessed 12/22/2006).

Jurgens, C., Fander, M., 1993. Soil erosion assessment bymeans of LANDSAT-TM andancillary digital data in relation to water quality. Soil Technology 6, 215–223.

Khan, A.A.H., Ong, C.K., 1997. Design and calibration of tipping bucket system forfield runoff and sediment quantification. Journal of Soil andWater Conservation52, 437–443.

Knudsen, D., Peterson, G.A., Pratt, P.F., 1982. Lithium, sodium, and potassium. In:Page, A.L., Miller, R.H., Keeney, D.R. (Eds.), Methods of Soil Analysis. Part 2.Chemical and Microbiological Properties. ASA & SSSA, Madison, WI, (AgronomyMonograph no. 9), pp. 403–430.

Kosmas, C.S., Moustakas, N., Danalatos, N.G., Yassoglou, N., 1996. The Spata fieldsite. 1. The impacts of land use andmanagement on soil properties and erosion.2. The effects of reduced moisture on soil properties and wheat production. In:Brandt, J., Thornes, J. (Eds.), Mediterranean Desertification and Land Use. J.Wiley & Sons, London, NY, pp. 207–228.

Milgroom, J., Soriano, M.A., Garrido, J.M., Gomez, J.A., Fereres, E., 2007. Influence ofthe shift from conventional to organic olive farming on soil management anderosion risk in Southern Spain. Renewable Agriculture and Food Systems 22, 1–10.

Moreno, F., Pelegrın, F., Fernandez, J.E., Murillo, J.M., 1997. Soil physical properties,water depletion and crop development under traditional and conservationtillage in southern Spain. Soil and Tillage Research 41, 25–42.

Moreno, F., Murillo, J.M., Pelegrın, F., Giron, I.F., 2006. Long-term impact of con-servation tillage on stratification ratio of soil organic carbon and loss of total andactive CaCO3. Soil and Tillage Research 85, 93–96.

Nelson, D.W., Sommers, L.E., 1982. Total carbon, organic carbon and organic matter.In: Page, A.L., Miller, R.H., Keeney, D.R. (Eds.), Methods of Soil Analysis. Part 2.Chemical and Microbiological Properties. ASA & SSSA, Madison, WI, (AgronomyMonograph no. 9), pp. 539–579.

Olsen, S.R., Sommers, L.E., 1982. Phosphorus. In: Page, A.L., Miller, R.H., Keeney, D.R.(Eds.), Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and Microbiological Proper-ties. ASA & SSSA, Madison, WI, (Agronomy Monograph no. 9), pp. 403–430.

Pastor, M., Castro, J., Vega, V., Humanes, M.D., 1999. Sistemas de manejo del suelo.In: Barranco, D., Fernandez-Escobar, R., Rallo, L. (Eds.), El cultivo del olivo.Mundi Prensa, Madrid.

Raglione, M., Toscazo, P., Angelini, R., Briccoli-Bati, C., Spadoni, M., De Simona, C.,Lorenzini, P., 1999. Olive yield and soil loss in hilly environment of Calabria(Southern Italy). Influence of permanent cover crop and ploughing. In: Proceed-ings of the International Meeting on Soils with Mediterranean Type of Climate,July 4th–9th, 1999, University of Barcelona, Barcelona.

Ramırez, F. 1998. Influencia del relieve y la textura en plantaciones de olivos. El casode ‘‘La Conchuela’’. Graduation Thesis. Agronomy Department. University ofCordoba.

Rhoades, J.D., 1982. Cation exchange capacity. In: Page, A.L., Miller, R.H., Keeney,D.R. (Eds.), Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and MicrobiologicalProperties. ASA & SSSA, Madison, WI, (Agronomy Monograph no. 9), pp.149–157.

Romero, P., Castro, G., Gomez, J.A., Fereres, E., 2007. Curve Number values for oliveorchards under different soil management. Soil Science Society of AmericaJournal 71, 1758–1769.

Semple, E.C., 1931. The Geography of the Mediterranean Region. Its Relation toAncient History. AMS Press, New York.

Soil Survey Staff, 1999, Soil Taxonomy, 2nd ed., USDA Agr.Hbk. 436, WA.


http://dx.doi.org/10.1111/j.1475-2743.2008.00150.x

http://dx.doi.org/10.1111/j.1475-2743.2008.00150.x

http://www.juntadeandalucia.es/agriculturaypesca/portal/opencms/portal/portada.jsp

http://www.juntadeandalucia.es/agriculturaypesca/portal/opencms/portal/portada.jsp

http://www.juntadeandalucia.es/economiayhacienda/economia/situacion/informes/informe2005/informe05.htm

http://www.juntadeandalucia.es/economiayhacienda/economia/situacion/informes/informe2005/informe05.htm

Stevenson, F.J., 1982. Nitrogen-Organic Forms. In: Page, A.L., Miller, R.H., Keeney,D.R. (Eds.), Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and MicrobiologicalProperties. ASA & SSSA, Madison, WI, (Agronomy Monograph no. 9), pp.625–641.

Soria, L., Fernandez, E., Pastor, M., Aguilar, J., Munoz, J.A., 2005. Impact of olive-orchard cropping system on some physical and chemical properties in SouthernSpain. Advances in Geoecology 36, 428–435.

USDA, 1999. Soil quality test kit guide, Washington, DC.Vahaoja, P., Roppola, K., Valimali, I., Kuokkanen, T., 2005. Studies of biodegradability

of certain oils in forest soil as determined by the respirometric BOD OxiTopmethod. International Journal of Environmental Analytical Chemistry 85, 1065–1073.

Vanderlinden, K., Gabriels, D., Giraldez, J.V., 1998. Evaluation of infiltration mea-surements under olive trees in Cordoba. Soil and Tillage Research 48, 303–315.


RUGOSIDADE DA SUPERFÍCIE DO SOLO SOB DIFERENTES SISTEMAS DE MANEJO... 443

R. Bras. Ci. Solo, 34:443-451, 2010

RUGOSIDADE DA SUPERFÍCIE DO SOLO SOB DIFERENTES

SISTEMAS DE MANEJO E INFLUENCIADA POR CHUVA

ARTIFICIAL(1)

Elói Panachuki(2), Ildegardis Bertol(3), Teodorico Alves Sobrinho(4),

Antônio Carlos Tadeu Vitorino(5), Cristiano Márcio Alves de Souza(5) &

Mário Artemio Urchei(6)

RESUMO

A rugosidade da superfície do solo é influenciada pelo manejo, formada emespecial pelo tipo de preparo e reduzida pela ação da chuva, principalmente. Oobjetivo deste estudo foi avaliar a influência de diferentes sistemas de manejo dosolo e da aplicação de chuva artificial na rugosidade da superfície do solo. Ostratamentos estudados resultaram da combinação de três sistemas de manejo dosolo, semeadura direta (SD), preparo convencional (PC) e cultivo mínimo (CM),com três doses de resíduo vegetal seco de soja (Glycine max L. Merrill): 0, 2 e4 Mg ha-1. Nas unidades experimentais foram aplicadas sete chuvas, comintensidade de precipitação pluvial de 60 mm h-1 e duração de 60 min cada,totalizando 420 mm de lâmina de chuva. A rugosidade foi avaliada imediatamenteantes e após o preparo do solo e imediatamente após a aplicação de cada uma dassete chuvas artificiais. Obtiveram-se valores do índice de rugosidade ao acasoentre 1,88 e 5,41 mm na semeadura direta; entre 3,88 e 8,30 mm no preparoconvencional; e entre 8,99 e 17,45 mm no cultivo mínimo. Concluiu-se que: asoperações de preparo do solo aumentaram a rugosidade da sua superfície, emgeral; o cultivo mínimo foi o sistema de preparo do solo que proporcionou os maioresvalores de rugosidade ao acaso; e nos tratamentos semeadura direta com coberturado solo a ação da chuva não promoveu decaimento do microrrelevo do solo.

Termos de indexação: microrrelevo superficial, manejo do solo, cobertura do solo.

(1) Parte da Tese de Doutorado do primeiro autor. Recebido para publicação em agosto de 2009 e aprovado em janeiro de 2010.(2) Professor da Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul – UEMS, Caixa Postal 25, CEP 79200-000 Aquidauana (MS). E-

mail: [email protected](3) Professor do Depto. de Solos do CAV/UDESC. CEP 88520-000 Lages (SC). Bolsista CNPq. E-mail: [email protected](4) Professor Associado II, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul – CCET/UFMS. Caixa Postal 549, CEP 79070-900 Campo

Grande (MS). Bolsista CNPq. E-mail: [email protected](5) Professor da Universidade Federal da Grande Dourados – UFGD. Caixa Postal 533. E-mails: [email protected];

[email protected]) Pesquisador da Embrapa Meio Ambiente, Rod. SP-340, Km 127,5, Caixa Postal 69, CEP 13820.000 Jaguariúna (SP). E-mail:

[email protected]

444 Elói Panachuki et al.

R. Bras. Ci. Solo, 34:443-451, 2010

SUMMARY: SOIL SURFACE ROUGHNESS UNDER DIFERENT

MANAGEMENT SYSTEMS AND ARTIFICIAL RAINFALL

Soil roughness is influenced by soil management, particularly by soil tillage and mainlyreduced by rainfall action. This study aimed to evaluate the influence of different systems ofsoil management and artificial rainfall application on soil surface roughness. The treatmentswere a result of the combination of three systems: no-tillage, conventional tillage and minimumtillage, with three levels of dry soybean (Glycine max L. Merrill): residue: 0; 2; and 4 Mg ha-1.Experimental units received artificial rain (seven rains), at an intensity of 60 mm h-1 andduring 60 min each, amounting to 420 mm rain. Roughness was evaluated immediatelybefore and after tilling and immediately after the rainfalls. Roughness values between 1.88and 5.41 mm were found under no-tillage, 3.88 and 8.30 mm under conventional tillage, and3.31 and 17.45 mm under minimum tillage. It was concluded that soil tillage operationsgenerally increased surface roughness. Values of random roughness were highest underminimum tillage; rain did not deteriorate the soil microrelief in the no-tillage treatments withsoil cover.

Index terms: surface microrelief, soil management, soil cover.

INTRODUÇÃO

A rugosidade da superfície do solo, ou microrrelevo,refere-se às diferenças nas medidas de alturas nasuperfície do solo em distâncias relativamentepequenas. A rugosidade é utilizada em equações depredição de erosão hídrica e eólica e tem aplicação emhidrologia, agroclimatologia e outras áreas (Zobeck &Popham, 1997).

Diversos fatores relacionados com as práticas demanejo do solo, com a ação do clima e com aspropriedades físicas do solo influenciam a suarugosidade superficial. Entre esses fatores, destacam-se: o preparo do solo; a cobertura do solo pelos resíduosvegetais; as precipitações pluviais; o teor de água dosolo antecedente ao seu preparo; a porosidade; agranulometria; e a estrutura do solo (Allmaras et al.,1967; Römkens & Wang, 1986; Bertol et al., 2006;Taconet & Ciarletti, 2007).

A rugosidade da superfície do solo pode, conformeBurwell et al. (1963), ser estudada considerando-sedois tipos, denominados de “rugosidade orientada” e“rugosidade ao acaso”. A rugosidade orientada écaracterizada pela presença de sulcos e elevaçõesformadas pelos implementos utilizados para preparodo solo, semeadura, aplicação de defensivos agrícolase colheita. A rugosidade ao acaso descreve adistribuição casual dos picos e depressões da superfíciedo solo, não permitindo a identificação do tipo e dadireção do preparo executado.

As operações de preparo do solo desempenham papelimportante no potencial de erosão do solo das áreascultivadas, alterando o microrrelevo e a cobertura porresíduos vegetais de sua camada superficial epromovendo a exposição da superfície do solo à açãoda erosão hídrica, dependendo do tipo de preparo.

O microrrelevo do solo, caracterizado pelarugosidade de sua superfície, induzido pelas operaçõesde preparo e influenciado pelos resíduos vegetais, é defundamental importância na retenção e infiltração deágua no solo, elevando a capacidade de armazenamentodepressional de água na superfície e, com isso,diminuindo o escoamento superficial. A rugosidadeda superfície do solo é reduzida gradativamente pelaincidência das chuvas e pelo escoamento superficialem decorrência da erosão hídrica, enquanto arugosidade criada pelos resíduos vegetais apresentaestabilidade temporal maior.

Cogo (1981) e Bertol (1995) concluíram que apresença do resíduo vegetal prolonga a permanênciada rugosidade, resultando em melhor efeito na reduçãoda erosão do solo. Isso deve-se ao fato de que acobertura e a rugosidade superficiais são as variáveisque mais influenciam a erosão do solo, sendoresponsáveis por praticamente toda a retenção earmazenagem de água e dos sedimentos da erosão nasuperfície do solo (Onstad, 1984; Kamphorst et al.,2000).

No Estado do Mato Grosso do Sul, as áreas deexploração agropecuária são submetidas a diferentessistemas de manejo do solo; em razão disso, têmapresentado, nos últimos anos, uma tendência desubstituição do sistema de preparo com arado ou comgrade aradora combinada com grade niveladora,denominado preparo convencional, pelos sistemasconservacionistas de manejo do solo. Entretanto,ainda são raros os trabalhos de estudo da erosão dosolo nessa região, especialmente quanto às alteraçõesdas propriedades da superfície do solo, como arugosidade decorrente das operações de preparo, dasquantidades e tipos de resíduos vegetais dispostos nasua superfície e da ação das chuvas.


R. Bras. Ci. Solo, 34:443-451, 2010

As considerações recém-feitas permitem avaliar aimportância de se obterem mais conhecimentos sobreo tema em questão; em decorrência disso, este trabalhoteve o objetivo de avaliar a influência de diferentessistemas de manejo do solo e da aplicação de chuvaartificial na rugosidade da superfície do solo.

MATERIAL E MÉTODOS

O trabalho foi realizado em área experimental daEmbrapa Agropecuária Oeste, em Dourados, MS(latitude sul 22 º 14 ’, longitude 54 º 49 ’a oeste deGreenwich e altitude média de 452 m), em soloclassificado como Latossolo Vermelho aluminoférricotípico, com composição granulométrica de 706 g kg-1

de argila, 94 de silte e 200 de areia. O relevo da regiãoé plano a suavemente ondulado e a declividade médiada área experimental é de 0,03 m m-1.

Para execução do trabalho, a área experimentalfoi cultivada com soja (Glycine max L. Merrill). Asavaliações de campo referentes à rugosidade dasuperfície do solo foram conduzidas em nove momentosdiferentes, após a colheita da referida cultura, e sobreseus resíduos vegetais, permanecendo o solo, nesseperíodo, em pousio. A primeira avaliação foi feita antesdas operações de preparo do solo, e a segunda,imediatamente após essas operações. As outras seteavaliações foram efetuadas após cada chuva artificial.

As chuvas foram aplicadas com uso do simuladorde chuvas desenvolvido por Alves Sobrinho et al. (2002,2008), calibrado para aplicação de intensidade deprecipitação pluvial constante e igual a 60 mm h-1,utilizando bicos Teejet 80.150 e pressão de 32 kPa. Amagnitude média da energia cinética causada pelaprecipitação pluvial foi de 1,452 kJ m-2, estimada pormeio do programa computacional Ener-Chuva,desenvolvido por Alves Sobrinho et al. (2001).

A área da parcela experimental que recebia aprecipitação pluvial foi determinada por um dispositivode formato retangular construído em chapas de açogalvanizadas (0,7 m de largura, 1,0 m decomprimento e 0,2 m de altura), disposto no campo,sempre com o maior comprimento a favor do declive,até uma profundidade de 0,12 m.

Os tratamentos estudados resultaram da combi-nação de três tipos de preparo do solo com três dosesde resíduo vegetal seco de soja, sendo caracterizadosda seguinte maneira: Trat. 1: semeadura direta semcobertura do solo (SD-0); Trat. 2: semeadura diretacom 2,0 Mg ha-1 de resíduo (SD-2); Trat. 3: semeadu-ra direta com 4,0 Mg ha-1 de resíduo (SD-4); Trat. 4:preparo convencional sem cobertura do solo (PC-0);Trat. 5: preparo convencional com 2,0 Mg ha-1 de re-síduo (PC-2); Trat. 6: preparo convencional com4,0 Mg ha-1 de resíduo (PC-4); Trat. 7: cultivo míni-mo sem cobertura do solo (CM-0); Trat. 8: cultivomínimo com 2,0 Mg ha-1 de resíduo (CM-2); e Trat. 9:

cultivo mínimo com 4,0 Mg ha-1 de resíduo (CM-4).Os valores de resíduo vegetal seco utilizados na com-posição de suas doses foram obtidos com base no con-ceito de índice de colheita (Gomes, 2007), sendo esti-mada a produtividade média de 3,0 Mg ha-1 de grãose utilizado o valor de 0,42 para o índice de colheita,resultando na dose de resíduo máxima de 4 Mg ha-1.A partir disso, foi estabelecida uma dose intermediá-ria (2,0 Mg ha-1) e outro sem a presença de resíduovegetal. O resíduo vegetal da área experimental foirecolhido, no momento da colheita, e conduzido até acasa de vegetação para secagem. Após uma semana,o material foi distribuído homogeneamente – de acor-do com as doses propostas – em nove áreas de 25 m2

cada, onde, posteriormente, foram feitas as correspon-dentes operações de preparo do solo (no caso, PC eCM) e instaladas duas parcelas em cada uma das áre-as de distribuição dos resíduos, correspondendo a duasrepetições.

Na área sob semeadura direta, os tratamentosforam instalados sem que houvesse revolvimentomecânico do solo. O preparo convencional consistiude uma operação com grade aradora, de 20 discos de0,58 m de diâmetro, seguida de duas operações comgrade destorroadora niveladora, de 32 discos de 0,43 mde diâmetro. A profundidade efetiva de ação dos discosfoi, para a grade aradora, em média, de 0,15 m e, paraa grade niveladora, de 0,05 m. O cultivo mínimoconsistiu de uma operação com escarificador mecânico,seguida de uma operação com grade destorroadoraniveladora. O escarificador utilizado no preparo dosolo possuía sete hastes distanciadas de 0,25 m umasdas outras. A profundidade média de ação das hastesfoi de 0,20 m.

O solo da área experimental foi amostrado parasua caracterização física, avaliando-se a densidade dosolo e a macroporosidade (Embrapa, 1997) e o diâmetromédio geométrico de agregados (Kemper & Rosenau,1986) (Quadro 1).

No momento anterior ao do início dos testes foramretiradas amostras de solo, ao lado das parcelas, paraverificação do teor de água no solo (Embrapa, 1997).Em cada parcela experimental, foi estimada, ainda, apercentagem de cobertura do solo pelos resíduosvegetais mediante o uso do método fotográfico comprojeção de grade formada por 50 interseções sobre afotografia, fazendo-se a contagem das interseções dospontos desta grade com a presença ou não de coberturavegetal nesses pontos.

Em cada tratamento, após a calibração dosimulador, foram aplicadas sete chuvas comintensidade de 60 mm e duração de 60 min cada uma,separadas por um período de tempo deaproximadamente uma semana. As unidadesexperimentais permaneceram cobertas no períodoentre as chuvas simuladas, para evitar o efeito dechuvas naturais sobre a rugosidade da superfície dosolo.


R. Bras. Ci. Solo, 34:443-451, 2010

Os valores das alturas do microrrelevo do soloforam obtidos com o uso de um rugosímetro de varetasacoplado a uma máquina fotográfica digital, conformedescrito em Zoldan Junior et al. (2006). Esseinstrumento é constituído de 20 varetas de Al,alinhadas e distanciadas 30 mm umas das outras, quepodem ser deslocadas no sentido do aclive, ocupando20 posições, separadas de 30 mm uma das outras. Emcada posição, foi feito um registro fotográfico das 20varetas verticais, gerando, com isso, um gridquadrado de 0,36 m2 com imagens das alturas de 400varetas, para cada momento avaliado em cada parcelaexperimental.

Com o uso de programa computacional, cadafotografia foi digitalizada e procedeu-se à avaliação daquantidade de pixels de cada vareta, com sua posteriortransformação em unidade de comprimento,correspondente à altura de cada vareta. Esseprograma foi desenvolvido para obtenção de dados derugosidade com a utilização de técnicas de análise deimagens digitalizadas. A seguir, estimou-se o índicede rugosidade ao acaso (RR), para caracterização darugosidade da superfície do solo.

O índice RR foi calculado como o desvio-padrão das400 leituras das alturas do microrrelevo, semtransformação logarítmica e sem eliminar os valoresextremos (10 % superiores e 10 % inferiores), conformemétodo proposto por Kamphorst et al. (2000).

Na avaliação da rugosidade superficial do solo,foram considerados nove tratamentos, com duasrepetições, resultando, portanto, em 18 unidadesexperimentais.

Os tratamentos foram dispostos em esquema deparcelas subsubdivididas, com duas repetições,segundo o delineamento inteiramente casualizado; omomento de avaliação foi considerado como parcela, osistema de preparo, como subparcela, e a dose de

resíduo vegetal, como subsubparcela. A fim de avaliaro efeito dos tratamentos e obter uma estimativa davariância residual, foi feita análise de variância dosdados, com posterior aplicação do teste de Tukey a5 %, para comparação de médias. As relações entre oíndice de rugosidade ao acaso e o volume de chuvaacumulado foram avaliadas pelo modelo de regressãoexponencial.


Os valores do teor de água no solo (Quadro 2),observados no momento anterior à aplicação daprimeira chuva, foram relativamente baixos em todosos tratamentos, aumentando ligeiramente após aincidência das chuvas.

Considerando o mesmo momento de avaliação,observa-se que o teor de água no solo foi semelhanteem todos os tratamentos estudados. Em decorrênciadessa similaridade nos valores de umidade inicial dosolo, pode-se considerar que o teor de água no solo nãoinfluenciou os valores da rugosidade da superfície dosolo.

Com a análise dos dados (Quadro 3), verifica-se que,em geral, para um mesmo tipo de preparo, houvetendência de acréscimo no percentual de cobertura dosolo com o aumento do nível de resíduo vegetal sobrea sua superfície.

Na avaliação da cobertura do solo dos três tipos depreparo, sob a mesma dose de resíduo vegetal, observa-se que, nos tratamentos com a presença dos resíduos,os valores do percentual de cobertura tenderam a ser,na semeadura direta, superiores aos do cultivomínimo. Entretanto, os valores referentes ao cultivomínimo tenderam a ser apenas ligeiramente

Quadro 1. Valores médios de densidade do solo (Ds), macroporosidade (Ma) e diâmetro médio geométricode agregados do solo (DMG), na profundidade de 0–0,05 m

SD: semeadura direta; PC: preparo convencional; CM: cultivo mínimo; 0: sem cobertura do solo; 2: com 2 Mg ha-1 de resíduo desoja; 4: com 4 Mg ha-1 de resíduo de soja. Médias seguidas pela mesma letra minúscula, na mesma coluna, não diferem entre sipelo teste de Tukey a 5 %.


R. Bras. Ci. Solo, 34:443-451, 2010

superiores aos do preparo convencional, devido,basicamente, ao efeito da incorporação parcial dosresíduos vegetais.

Rugosidade da superfície do solo ao acaso

Os valores do índice RR, determinados antes dopreparo do solo, apresentaram variação de 3,31 a5,41 mm (Quadro 4). Bertol et al. (2006) e ZoldanJunior et al. (2008), avaliando a rugosidade ao acasosob diferentes condições de manejo do solo, obtiveramresultados semelhantes aos deste estudo.

As operações de preparo do solo aumentaramsignificativamente o valor da rugosidade ao acaso em

Quadro 4. Rugosidade da superfície do solo ao acaso nos diferentes momentos de avaliação dos tratamentossob cultivo de soja

ANP: antes do preparo do solo; APP: após o preparo do solo; SD: semeadura direta; PC: preparo convencional; CM: cultivomínimo; 0: sem cobertura do solo; 2: com 2 Mg ha-1 de resíduo de soja; 4: com 4 Mg ha-1 de resíduo de soja. Médias seguidas pelamesma letra maiúscula, na linha, e minúscula, na coluna, não diferem entre si pelo teste de Tukey a 5 % (CV = 20,53 %).

Quadro 2. Teor de água do solo no momento que antecedeu a aplicação das chuvas simuladas, na profundidadede 0–0,05 m

ANP: antes do preparo do solo; APP: após o preparo do solo; SD: semeadura direta; PC: preparo convencional; CM: cultivomínimo; 0: sem cobertura do solo; 2: com 2 Mg ha-1 de resíduo de soja; 4: com 4 Mg ha-1 de resíduo de soja. Médias seguidas pelamesma letra minúscula, na mesma coluna, não diferem entre si pelo teste de Tukey a 5 %.

SD: semeadura direta; PC: preparo convencional; CM: cultivomínimo.

Quadro 3. Valores médios de cobertura do solo nosdiferentes sistemas de preparo do solo, relativosaos níveis de resíduos vegetais


R. Bras. Ci. Solo, 34:443-451, 2010

comparação com o momento anterior ao preparo, comotambém constatado por Cogo et al. (1984), Eltz &Norton (1997), Guzha et al. (2004), Castro et al. (2006)e Bertol et al. (2007, 2008).

O cultivo mínimo destacou-se dos demais sistemasde preparo estudados em relação ao aumento darugosidade ao acaso, basicamente, por ter formado umgrande número de torrões de dimensões maiores, poração do escarificador.

Os valores do índice RR obtidos após o preparo dosolo foram de 4,61, 7,22 e 16,21 mm para a semeaduradireta, o preparo convencional e o cultivo mínimo,respectivamente, na média dos tratamentos de cadasistema de preparo. Esses valores são inferiores aosapresentados por Zobeck & Onstad (1987), os quaisobtiveram, em média, 6,80, 11,60 e 22,8 mm parasemeadura direta, preparo convencional e cultivomínimo, respectivamente, em diversos tipos de solosnorte-americanos. Esses valores são tambéminferiores aos da escala de Renard et al. (1997),utilizados na RUSLE, considerando-se esses trêssistemas de manejo do solo.

As operações de preparo do solo aumentaram arugosidade ao acaso, na média dos tratamentos, em110 % no preparo convencional e em 297 % no cultivomínimo. Com relação ao efeito das operações depreparo na alteração da rugosidade da superfície dosolo, justifica-se o menor efeito do preparo convencionalem relação ao cultivo mínimo pela maior fragmentaçãodos agregados e torrões do solo; essa fragmentação éatribuída à ação repetida da grade niveladora, quepromoveu maior destorroamento na superfície do solosob preparo convencional.

Avaliando o efeito das chuvas sobre a redução darugosidade ao acaso, verifica-se que, entre ostratamentos sob semeadura direta, o SD-0 foi o queapresentou a maior redução no valor do índice RR coma aplicação das chuvas; no tratamento SD-4, por outrolado, a chuva não alterou de maneira significativa osvalores de RR. No preparo convencional, no entanto,a aplicação das chuvas reduziu a rugosidade dasuperfície do solo até atingir uma condição semelhanteà do microrrelevo existente no momento anterior aopreparo do solo. Isso deve-se, basicamente, ao efeitodesagregador promovido pela ação do preparosecundário, promovendo, com isso, maior destruiçãodos agregados na superfície do solo neste sistema depreparo. Entretanto, em alguns casos, como nostratamentos PC-0 e PC-2, pequena elevação no valordo índice de rugosidade ao acaso foi observada após aaplicação da primeira chuva simulada. Essa tendênciatambém foi verificada por Eltz & Norton (1997) eGovers et al. (2000), atribuindo-se esse fato àconsolidação do solo pelo impacto das gotas de chuva eao rearranjamento dos torrões e agregados do solo apósterem sido umedecidos.

No cultivo mínimo, as maiores reduções do índiceRR ocorreram com a incidência das primeiras chuvas

sobre as parcelas, confirmando dados de Vidal Vázquez(2002), Castro et al. (2006), Bertol et al. (2007) e ZoldanJunior et al. (2008).

Com a aplicação das chuvas, totalizando 420 mmde lâmina de água, distribuídas em sete eventos deprecipitação pluvial, a evolução dos valores do RRapresentou grande variabilidade de acordo com o tipode preparo e nível de cobertura. Verificou-se que arelação entre os índices RR obtidos após a aplicaçãodas sete chuvas e os obtidos após o preparo do solo foiigual a 0,46, 0,80 e 0,83 para os tratamentos SD-0,SD-2 e SD-4, respectivamente. Analisando essesvalores, observa-se a importância da presença decobertura vegetal na manutenção das propriedadesfísicas da superfície do solo em sistema de semeaduradireta. No tratamento sob preparo convencional, ovalor da referida relação foi, em média, de 0,65 e, nocultivo mínimo, de 0,60, demonstrando que asemeadura direta foi o sistema mais estável quanto àvariação do índice de rugosidade ao acaso, embora, nacondição sem cobertura do solo, a variação de tal índicetenha sido mais expressiva. Essa melhor estabilidadeestrutural do solo na semeadura direta está associadaao melhor condicionamento estrutural aos agregadosdo solo, em razão de ter sido mantido por longo períodosem revolvimento. Em estudos dessa natureza, Cogoet al. (1984) observaram relação igual a 0,79 nasemeadura direta, a 0,40 no preparo convencional e a0,41 no cultivo mínimo. Também avaliando o mesmotipo de relação, Guzha et al. (2004) encontraram valorde 0,78 para a semeadura direta, 0,34 para o preparoconvencional e 0,57 para cultivo mínimo, após aaplicação de um volume acumulado de 408 mm dechuva artificial.

No preparo convencional, a aplicação das chuvasreduziu a rugosidade da superfície do solo até atingiruma condição semelhante à do microrrelevo existenteno momento anterior ao preparo do solo. Isso deve-se,basicamente, ao efeito desagregador promovido pelaação do preparo secundário, mais intenso no preparoconvencional do que no cultivo mínimo, promovendo,com isso, maior pulverização do solo. De maneirageral, verificou-se diminuição da rugosidade ao acaso,em todos os tratamentos, em função da aplicação daschuvas simuladas, corroborando estudos de Cogo etal. (1984), Eltz & Norton (1997), Magunda et al. (1997),Castro et al. (2006), Bertol et al. (2007) e Zoldan Junioret al. (2008), realizados em diferentes tipos de solo.

Nos tratamentos submetidos às operações depreparo do solo, a aplicação das chuvas artificiais nãoproporcionou diferenças significativas entre os trêsníveis de cobertura do solo, considerando-se o mesmosistema de preparo. Esse fato pode estar associado aoefeito da incorporação parcial dos resíduos vegetais,minimizando, dessa maneira, a capacidade deles dereduzir a ação das chuvas. No entanto, sob semeaduradireta, observa-se que, na condição de máximacobertura do solo (SD-4), a rugosidade ao acaso foisignificativamente maior do que no tratamento sem


R. Bras. Ci. Solo, 34:443-451, 2010

cobertura do solo (SD-0), após a aplicação da sequênciade chuvas.

Relações entre a rugosidade ao acaso e ovolume de chuvas

Em todos os tratamentos, foram feitas avaliaçõesdo coeficiente de decaimento do índice RR, emdecorrência da aplicação do volume de chuvaacumulado. O modelo exponencial aplicado ajustou-se bem aos valores de rugosidade da superfície do soloinfluenciados pelo volume de chuvas. Apresentou, emgeral, coeficientes de determinação altos, assim comotambém ocorreu em estudos de Römkens & Wang(1987), Eltz & Norton (1997), Bertol et al. (2007) eZoldan Junior et al. (2008).

Na semeadura direta (Figura 1), verificou-se queas chuvas simuladas não alteraram o valor do índiceRR na dose máxima de resíduo vegetal. Na dose de2 Mg ha-1 de resíduo vegetal (SD-2), ocorreudiminuição da rugosidade ao acaso, ainda que poucoexpressiva, ao passo que, na condição sem coberturado solo (SD-0), as chuvas foram mais efetivas naredução do microrrelevo da superfície do solo. Essecomportamento é importante e serve para destacar aimportância da presença do resíduo vegetal na proteçãoda superfície do solo contra o impacto das gotas dechuva e da força cisalhante do escoamento superficial.

Avaliando os valores dos coeficientes de decaimentoda rugosidade, percebe-se que, para a semeaduradireta sem cobertura do solo, o coeficiente dedecaimento foi de 0,0018, indicando redução de0,00654 mm na rugosidade ao acaso para cada mmde chuva aplicada. No tratamento com valor médiode cobertura do solo, o coeficiente de decaimento foi de0,0005, representando redução na rugosidade ao acasode 0,00204 mm para cada mm de chuva, enquantono maior nível de cobertura o modelo de regressãoexponencial utilizado indicou que as chuvas nãoinfluenciaram o valor do índice de rugosidade ao acaso.

Verifica-se, com isso, que na ausência de cobertura dosolo a rugosidade ao acaso teve redução 3,2 vezes maiordo que com 2,0 Mg ha-1 de resíduo vegetal de soja.Observa-se ainda que, embora as maiores doses deresíduo tenham favorecido a manutenção darugosidade ao acaso, não foram eficientes em promoverelevação na rugosidade inicial, possivelmente em razãoda morfologia desse tipo de resíduo.

No preparo convencional (Figura 2), as linhas detendência do modelo exponencial ajustado evidenci-am diminuição da rugosidade ao acaso para os trêsníveis de cobertura do solo. Os valores do coeficientede decaimento foram semelhantes entre os tratamen-tos sem cobertura do solo (PC-0) e com 2 Mg ha-1 deresíduo vegetal (PC-2), sendo estes ligeiramente infe-riores aos do tratamento com 4 Mg ha-1 (PC-4). Issonão representou redução expressiva da rugosidade aoacaso, pois os valores caracterizaram uma diminui-ção de 0,00622, 0,00570 e 0,00942 mm da rugosidadepor mm de chuva nas três doses de resíduo, respecti-vamente, em ordem crescente de cobertura do solo.Do ponto de vista prático, essas doses de resíduo sãosemelhantes quanto ao seu efeito na manutenção darugosidade ao acaso. Dessa maneira, verifica-se que,neste tipo de preparo do solo, no qual a maior partedos resíduos vegetais sofre incorporação, as diferen-tes doses de resíduo vegetal não influenciaram namanutenção da rugosidade da superfície do solo.

Ao comparar os tratamentos preparo convencionale semeadura direta, ambos com o mesmo percentualde cobertura por resíduo (Quadro 4), verificou-se que,na ausência de cobertura, o efeito da chuva na reduçãoda rugosidade ao acaso foi semelhante nos doissistemas de preparo. Isso demonstra que a semeaduradireta, sem cobertura do solo, apresenta a mesmafragilidade que o preparo convencional em relação àmanutenção do microrrelevo do solo.

No tratamento com valor intermediário decobertura, a semeadura direta foi cerca de três vezes

Figura 1. Estimativa da rugosidade ao acaso emfunção do volume acumulado de chuva sobsemeadura direta, em diferentes níveis decobertura do solo com resíduo vegetal de soja. *:significativo a 5 % pelo teste t.

Figura 2. Estimativa da rugosidade ao acaso emfunção do volume acumulado de chuva sobpreparo convencional em diferentes níveis decobertura do solo com resíduo vegetal de soja. *:significativo a 5 % pelo teste t.


R. Bras. Ci. Solo, 34:443-451, 2010

mais eficiente na manutenção da rugosidade ao acasodo que o preparo convencional, enquanto notratamento com a maior percentagem de cobertura areferida eficiência chegou a ser de 6,5 vezes. Essadiferença da rugosidade em relação à energia daschuvas é importante, pois evidencia, ainda mais, osbenefícios do sistema de semeadura direta, sobadequados níveis de cobertura do solo, no que se refereà manutenção da rugosidade do solo.

Sob cultivo mínimo (Figura 3), os valores doscoeficientes de decaimento, para os tratamentos CM-0, CM-2 e CM-4, foram semelhantes, sendo,respectivamente, iguais a 0,0013, 0,0012 e 0,0010, oque proporcionou as respectivas reduções de 0,01703,0,01732 e 0,01444 mm na rugosidade por mm dechuva aplicada, não havendo diferença significativano decaimento da rugosidade superficial do solo entreos níveis de resíduo vegetal, neste sistema de preparo,com a aplicação das chuvas. Isso permite inferir queo efeito dos diferentes níveis de cobertura nãoinfluenciou na alteração da rugosidade ao acaso,devido, possivelmente, à incorporação parcial dosresíduos. Entretanto, deve-se ressaltar que, mesmoassim, no cultivo mínimo ocorreram os maioresvalores de rugosidade após a aplicação das chuvas,em comparação com os outros sistemas, pois aescarificação promoveu a formação de torrões nasuperfície do solo, que não foram totalmente quebradospela gradagem.

As reduções da rugosidade ao acaso, ocorridas nocultivo mínimo, foram mais acentuadas do queaquelas observadas no preparo convencional. Mesmoassim, verificou-se que a rugosidade era mais alta nocultivo mínimo do que no preparo convencional ao finaldos testes de chuva, independentemente do nível decobertura, por causa da escarificação praticada antesdas chuvas, que elevou consideravelmente omicrorrelevo do solo.

Os valores de coeficiente de decaimento darugosidade da superfície do solo ao acaso, obtidos no

Figura 3. Estimativa da rugosidade ao acaso emfunção do volume acumulado de chuva sobcultivo mínimo, em diferentes níveis decobertura do solo com resíduo vegetal de soja. *:significativo a 5 % pelo teste t.

cultivo mínimo, foram semelhantes aos obtidos porBertol et al. (2007) e Zoldan Junior et al. (2008), emavaliação de diferentes sistemas de manejo de solo.

CONCLUSÕES

1. As operações de preparo do solo nos sistemassob preparo convencional e cultivo mínimoaumentaram o valor do índice de rugosidade ao acasoem todas as doses de resíduo vegetal estudadas, emrelação à condição anterior ao preparo do solo.

2. A operação de escarificação do solo, nostratamentos submetidos ao cultivo mínimo, promoveuíndices de rugosidade ao acaso superiores aos dosdemais sistemas de preparo do solo.

3. A ação das chuvas na redução dos índices derugosidade ao acaso foi mais expressiva nostratamentos submetidos ao cultivo mínimo do que nossubmetidos ao preparo convencional, em termosabsolutos, embora, percentualmente, os valorestenham sido semelhantes nesses dois sistemas depreparo.

4. De maneira geral, a rugosidade da superfície dosolo ao acaso relacionou-se inversamente com o volumede chuvas simuladas, pelo modelo de regressãoexponencial.

AGRADECIMENTO

À Fundação de Desenvolvimento do Ensino, Ciênciae Tecnologia do Estado do Mato Grosso do Sul(FUNDECT) pela concessão de bolsa e apoio financeiroao desenvolvimento do projeto.

LITERATURA CITADA

ALLMARAS, R.R.; BURWELL, R.E. & HOLT, R.F. Plow-layerporosity and surface roughness from tillage as affectedby initial porosity and soil moisture at tillage time. SoilSci. Soc. Am. J., 31:550-556, 1967.

ALVES SOBRINHO, T.; CARVALHO, D.F.; AQUINO, R.M. &MONTEBELLER, C.A. Programa computacional para adefinição de parâmetros hidráulicos utilizados nadeterminação da energia cinética da chuva simulada eminfiltrômetro de aspersão. Eng. Rural, 12:28-35, 2001.

ALVES SOBRINHO, T.; FERREIRA, P.A & PRUSKI, F.F.Desenvolvimento de um infiltrômetro de aspersão portátil.R. Bras. Eng. Agr. Amb.,.6:337-344, 2002.

ALVES SOBRINHO, T.; MACPHERSON, H.G. & GÓMEZ,J.A. A portable integrated rainfall and overland flowsimulator. Soil Use Manag., 24:163-170, 2008.


R. Bras. Ci. Solo, 34:443-451, 2010

BERTOL, I. Comprimento crítico de declive para preparosconservacionistas de solo. Porto Alegre, UniversidadeFederal do Rio Grande do Sul, 1995. 185p. (Tese deDoutorado)

BERTOL, I.; AMARAL, A.J.; VIDAL VÁZQUEZ, E.; PAZGONZÁLEZ, A.; BARBOSA, F.T. & BRIGNONI, L.F.Relações da rugosidade superficial do solo com o volumede chuva e com a estabilidade de agregados em água. R.Bras. Ci. Solo, 30:543-553, 2006.

BERTOL, I.; PAZ GONZÁLEZ, A. & VIDAL VÁZQUEZ, E.Rugosidade superficial do solo sob diferentes doses deresíduo de milho submetido à chuva simulada. Pesq.Agropec. Bras., 42:103-110, 2007.

BERTOL, I.; ZOLDAN JUNIOR, W.A.; FABIAN, E.L.;ZAVASCHI, E.; PEGORARO, R. & PAZ GONZÁLEZ, A.Efeito de escarificação e da erosividade de chuvas sobrealgumas variáveis de valores de erosão hídrica emsistemas de manejo de um Nitossolo Háplico. R. Bras. Ci.Solo, 32:747-757, 2008.

BURWELL, R.E.; ALLMARAS, R.R. & AMEMIYA, M.A. Fieldmeasurement of total porosity and surface microrelief ofsoils. Soil Sci. Soc. Proc., 27:697-700, 1963.

CASTRO, L.G.; COGO, N.P. & VOLK, L.B.S. Alterações narugosidade superficial do solo pelo preparo e pela chuva esua relação com a erosão hídrica. R. Bras. Ci. Solo, 30:339-352, 2006.

COGO, N.P. Effect of residue cover, tillage induced roughness,and slope length on erosion and related parameters. WestLafayette, Purdue University, 1981. 346p. (Tese deDoutorado)

COGO, N.P.; MOLDENHAUER, W.C. & FOSTER, G.R. Soilloss reductions from conservation tillage practices. SoilSci. Soc. Am. J., 48:368-373, 1984.

ELTZ, F.L.F. & NORTON, L.D. Surface roughness changes asaffected by rainfall erosivity, tillage, and canopy cover.Soil Sci. Soc. Am. J., 61:1746-1755, 1997.

EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA AGROPECUÁRIA -EMBRAPA. Serviço Nacional de Levantamento eConservação de solo. Manual de métodos de análise desolo. Rio de Janeiro, Ministério da Agricultura, 1997. 212p.

GOMES, A.C.S. Efeito de diferentes estratégias de irrigaçãosob a cultura da soja (Glycine max (L.) Merril) na regiãode Santiago, RS. Universidade Federal de Santa Maria.Santa Maria, RS. 2007. 132p. (Dissertação de Mestrado)

GOVERS, G.; TAKKEN, I. & HELMING, K. Soil roughnessand overland flow. Agronomie, 20:131-146, 2000.

GUZHA, A.C. Effects of tillage on soil microrelief, surfacedepression storage and soil water storage. Soil Till. Res.,76:105-114, 2004.

KAMPHORST, E.C.; JETTEN, V.; GUÉRIF, J.; PITKANEN,J.; IVERSEN, N.V.; DOUGLAS, J.T. & GONZÁLES, A.P.Predicting depressional storage from soil surfaceroughness. Soil Sc. Soc. Am. J., 64:1749-1758, 2000.

KEMPER, W.D. & ROSENAU, R.C. Aggregate stability andsize distribution. In: KLUTE, A. Methods of soil analysis,Part 1. Phisical and mineralogical methods. 2ed. 1986.p.425-441. (Agronomy Monograph, 9)

MAGUNDA, M.K.; LARSON, W.E.; LINDEN D.R. & NATER,E.A. Changes in microrelief and their effects oninfiltration and erosion during simulated rainfall. SoilTechnol., 10:57-67, 1997.

ONSTAD, C. A. Depressional storage on tilled soil surfaces.Trans. Am. Soc. Agric. Eng., 27:729-732, 1984.

RENARD, K.G.; FOSTER, G.R. & WEESIES, G.A. Predictingsoil erosion by water: A guide to conservation planningwith the revised universal soil loss equation (RUSLE).Washington, USDA, 1997. 384p. (Agricultural Handbook,703).

RÖMKENS, M.J.M. & WANG, J.Y. Effect of tillage on soilroughness. Trans. Am. Soc. Agric. Eng., 29:429-433, 1986.

RÖMKENS, M.J.M. & WANG, J.Y. Soil roughness changesfrom rainfall. Trans. Am. Soc. Agric. Eng., 30:101-107,1987.

TACONET, O. & CIARLETTI, V. Estimating soil roughnessindices on a ridge-and-furrow surface using stereophotogrammetry. Soil Till. Res., 93:64-76, 2007.

VIDAL VÁZQUEZ, E. Influencia de la precipitación y el laboreoen la rugosidad del suelo y la retención de agua enmicrodepresiones. La Coruña, Universidade de Coruña,2002. 430p. (Tese de Doutorado)

ZOBECK, T.M. & POPHAM, T.W. Modification of the winderosion roughness index by rainfall. Soil Till. Res., 42:47-61, 1997.

ZOBECK, T.M. & ONSTAD, C.A. Tillage and rainfall effectson random roughness: A review. Soil Till. Res., 9:1-20,1987.

ZOLDAN JUNIOR, W.A. Rugosidade superficial do soloocasionada por uma operação de escarificação aplicadaapós cinco anos e meio de uso de sistemas de manejo dosolo, e suas relações com a erosividade da chuva e erosãohídrica em um Nitossolo Háplico. Lages, Universidade doEstado de Santa Catarina, 2006. 100p. (Tese de Mestrado)

ZOLDAN JUNIOR, W.A.; BERTOL, I.; PEGORARO, R.;FABIAN, E.L.; ZAVASCHI, E. & VIDAL VÁZQUEZ. E.Rugosidade superficial do solo formada por escarificaçãoe influenciada pela erosividade da chuva. R. Bras. Ci.Solo, 32:353-362, 2008.


R. Bras. Ci. Solo, 34:443-451, 2010

_____________________________________

1 Engo Agrônomo, Universidade Federal da Grande Dourados - MS. 2 Engo Agrônomo, Professor Associado da Faculdade de Ciências Agrárias - UFGD, Dourados - MS, Bolsista CNPq-PQ 2F, Fone:

(0XX67) 3410.2411, [email protected]. 3 Aluno de Agronomia, UFGD, Dourados - MS. 4 Engo Agrícola, Professor Adjunto, Faculdade de Ciências Agrárias - UFGD, Dourados - MS, Bolsista CNPq-PQ 2. 5 Engo Agrônomo, Prof. Dr. Associado II, Departamento de Hidráulica e Transportes, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul,

Campo Grande - MS, Bolsista do CNPq-PQ 2. Recebido pelo Conselho Editorial em: 19-2-2010 Aprovado pelo Conselho Editorial em: 9-9-2010

Eng. Agríc., Jaboticabal, v.30, n.6, p.1060-1070, nov./dez. 2010

INFILTRAÇÃO DE ÁGUA NO SOLO EM ÁREAS CULTIVADAS COM CANA-DE--AÇÚCAR SOB DIFERENTES SISTEMAS DE COLHEITA E MODELOS DE AJUSTES

DE EQUAÇÕES DE INFILTRAÇÃO

BRUNO A. TOMASINI1, ANTONIO C. T. VITORINO2, MARCOS V. GARBIATE3, CRISTIANO M. A. DE SOUZA4, TEODORICO A. SOBRINHO5

RESUMO: As técnicas de colheita da cultura de cana nem sempre seguem preceitos conservacionistas, fato que pode influenciar atributos físicos do solo com consequente alteração da velocidade de infiltração de água no solo. O trabalho realizado teve como objetivo avaliar o efeito de diferentes sistemas de colheita (manual e mecanizada) da cana-de-açúcar (crua e queimada), sobre as características de infiltração e verificar a adequação de modelos matemáticos para a estimativa da taxa de infiltração de água no solo. Foi utilizado um simulador de chuva portátil calibrado para aplicar uma precipitação de 60 mm h-1. Os testes de infiltração de água no solo foram realizados em três sistemas de colheita: colheita manual de cana queimada, colheita mecanizada de cana crua e colheita mecanizada de cana queimada. A qualidade do ajuste dos modelos foi avaliada por meio de regressões não lineares entre os valores estimados e os valores médios observados em cada tratamento estudado. Nos tratamentos onde foi empregada a colheita mecânica, observou-se uma redução da taxa de infiltração final em relação à área sob colheita manual de cana queimada. A equação de Horton foi a mais adequada para a estimativa da taxa de infiltração de água no solo estudado. PALAVRAS-CHAVE: equação de horton, sistemas de colheita, infiltrômetro de aspersão.

WATER INFILTRATION IN SOIL CULTIVATED WITH SUGARCANE: UNDER DIFERENT CROPPING SYSTEMS AND MODELS OF ADJUSTMENT OF

INFILTRATION EQUATIONS ABSTRACT: The sugarcane harvesting techniques do not always follow the precepts of soil conservation, which may influence soil physical properties with consequent change in the rate of soil water infiltration. The study aimed to evaluate the effect of different cropping systems (manual cutting and automated cutting) of sugarcanes (green and burned), on water infiltration in the soil and to determine the adequacy of mathematical models to estimate the rate of water infiltration in the soil profile. It was used a portable rainfall simulator calibrated to apply rainfall of 60 mm h-1. Tests of water infiltration in the soil were carried out in three cropping systems: manual harvesting of burnt cane, mechanical harvest of green cane and mechanical harvesting of burnt cane. The quality of the adjustment of models was evaluated by non-linear regression between the estimated values and the mean observed for each treatment. In the treatment where mechanical harvesting was applied it was observed a decreasing in the final infiltration rate compared to the area under manual harvesting of burnt cane. The equation of Horton was the most suitable to estimate the water infiltration rate in soil. KEYWORDS: sugar cane harvest, infiltration rate, sprinkler infiltrometer.

Infiltração de água no solo em áreas cultivadas com cana-de-açúcar sob diferentes sistemas de colheita


1061

INTRODUÇÃO

O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar e de etanol, atualmente com uma estimativa de 8 milhões de hectares de área plantada, com produção anual de 660 milhões de toneladas de açúcar e 27 bilhões de litros de etanol, de acordo com o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística-IBGE (2009). A necessidade mundial por fontes alternativas de energia coloca o País em posição de destaque em relação à produção de etanol, em razão das condições edafoclimáticas favoráveis ao cultivo da cana-de-açúcar, o que tem levado à expansão geográfica dessa cultura e a impactos ambientais decorrentes do seu manejo (SEVERIANO et al., 2009).

Dessa maneira, espera-se que a incorporação de novas áreas para a produção dessa cultura,seja feita respeitando-se as práticas de manejo que reduzam os impactos negativos no meio, favorecendo a sustentabilidade do sistema. No manejo da cultura da cana, as técnicas de colheita atualmente são realizadas de duas maneiras: colheita de cana queimada e colheita de cana crua, ambas podendo ser realizadas de forma manual ou mecânica. O conjunto de procedimentos envolvidos na colheita pode influenciar na produção e longevidade da cultura, nos atributos físicos, químicos e biológicos do solo, no ambiente e na saúde pública (SOUZA et al., 2006).

A prática de queima dos canaviais, amplamente utilizada no Brasil, tem como objetivo facilitar as operações de corte e manejo. Porém tal sistema de colheita traz importantes impactos ambientais, como eliminação da matéria seca da área e aumento da concentração de gás carbônico na atmosfera, contribuindo assim com o efeito estufa e com a diminuição da matéria orgânica no solo (SOUZA et al., 2005). A queima promove, também, a degradação de atributos físicos do solo por meio da redução do diâmetro médio ponderado dos agregados estáveis e pelo aumento da densidade do solo nas camadas mais superficiais, com consequente diminuição da velocidade de infiltração instantânea de água no solo (CEDDIA et al.,1999).

Por outro lado, no sistema de colheita de cana crua, ocorre a manutenção da palha sobre o solo, o que, segundo PANACHUKI et al. (2006a), é o fator mais importante no favorecimento da taxa de infiltração de água durante as chuvas. BEZERRA & CANTALICE (2006), avaliando o efeito de diferentes coberturas do solo em área de cultivo de cana-de-açúcar sobre o escoamento superficial na erosão entressulcos, verificaram que os efeitos do dossel e do resíduo da cana-de--açúcar promoveram o aumento da rugosidade hidráulica e dos volumes de interceptação pela vegetação, reduzindo o escoamento de água, aumentando os volumes de infiltração e proporcionando menores taxas de desagregação do solo. SILVA et al. (2006) e PANACHUKI et al. (2006b) também afirmam a grande importância prática da taxa de infiltração e suas relações com o deflúvio superficial responsável pelo fenômeno da erosão. Segundo PAIXÃO et al. (2009), o conhecimento da taxa de infiltração da água no solo é fundamental para definir técnicas de conservação do solo, planejar e dimensionar sistemas de irrigação e drenagem, bem como auxiliar na composição de uma imagem mais real da retenção da água e aeração do solo.

Para descrever o processo de infiltração de água no solo, diversas equações ou modelos foram desenvolvidos, alguns a partir de considerações físicas, enquanto outros, de forma empírica. Esses modelos apresentam coeficientes que podem ser calculados a partir das equações teóricas ou serem estimados por meio de regressão a partir de dados de infiltração medidos no campo.

O presente trabalho teve por objetivo estudar o efeito de diferentes sistemas de colheita (manual e mecanizada) da cana-de-açúcar (crua e queimada), utilizados no Estado de Mato Grosso do Sul sobre a infiltração de água no solo, e verificar a adequação dos modelos matemáticos de Horton, Kostiakov-Lewis e Philip para a estimativa da taxa de infiltração de água no solo. MATERIAL E MÉTODOS

O estudo foi realizado no município de Naviraí - MS, em solo classificado como Latossolo Vermelho distrófico (EMBRAPA, 1999) de textura média, com declividade média de 3%, sendo os testes de campo realizados logo após a colheita da cana, no ano de 2008. O clima regional

Bruno A. Tomasini, Antonio C. T. Vitorino, Marcos V. Garbiate et al.


1062

classificado pelo sistema internacional de Köeppen é do tipo Cwa, clima úmido e inverno seco, com precipitação média anual de 1.500 mm e temperatura média anual de 22 °C. Alguns atributos físicos do solo estudado são apresentados na Tabela 1.

Na área onde se utilizou colheita mecanizada, independentemente de ser crua ou queimada, o corte da cana foi realizado por uma colhedora Modelo (A7700) com rodado de esteira, sendo a cana recolhida com trator Modelo BH180 com peso de embarque lastrado de 7.290 kgf, com rodado de 18.4-26R1 e 24.5-32R1, puxando transbordo com pneus de baixa pressão e alta flutuação.

A taxa de infiltração de água no solo foi determinada a campo, utilizando-se do simulador de chuvas portátil denominado InfiAsper, desenvolvido por ALVES SOBRINHO et al. (2002). Os testes de campo com o simulador foram realizados em três sistemas de colheita, correspondentes aos tratamentos: colheita manual de cana queimada, colheita mecanizada de cana crua e colheita mecanizada de cana queimada.

TABELA 1. Valores médios de alguns atributos físicos em um Latossolo Vermelho distroférrico

nas respectivas camadas e sistemas de colheita da cana-de-açúcar. Average values of some physical properties in a Distroferric Red Latossol in the layers (cm) and in the harvest systems of sugar cane.

Tratamentos Classe textural Manual Queimada Mecânica Crua Mecânica Queimada Textura (g kg-1) Argila 155,74 130,49 155,62 Silte 27,86 23,13 25,60 Areia 816,01 846,99 818,78 Profundidade (cm) Macroporosidade (%) 0-5 26,11 15,36 17,46 5-10 26,70 18,86 12,03 10-20 23,54 16,87 13,28 Profundidade (cm) Microporosidade (%) 0-5 22,51 23,43 22,78 5-10 24,47 24,78 24,32 10-20 26,72 24,98 24,15 Profundidade (cm) Porosidade Total (%) 0-5 48,62 38,80 40,24 5-10 51,17 43,65 36,36 10-20 50,26 41,85 37,43 Profundidade (cm) Densidade do solo (g cm-3) 0-5 1,52 1,75 1,73 5-10 1,54 1,61 1,84 10-20 1,59 1,70 1,80

O delineamento experimental utilizado foi o de blocos casualizados, com seis repetições, totalizando 18 testes de infiltração, considerando os diferentes sistemas de condução da colheita da cana. O simulador foi calibrado para aplicar a intensidade de precipitação de 60 mm h-1, utilizando--se bicos Veejet 80.150 e pressão de 32 kPa. Antes de cada determinação no campo com o simulador de chuvas, foram coletadas amostras de solo com auxílio de um trado para determinação de umidade inicial do solo. As amostras foram retiradas nas profundidades de 0 a 0,05; 0,05 a 0,10 e de 0,10 a 0,20 m, com seis repetições.

A medição do escoamento superficial deu-se em intervalos sucessivos, considerando os tempos de 1; 2; 5; 10 e 15 min, com cinco repetições para cada intervalo, até que o escoamento se tornasse constante, enquanto em cada intervalo de tempo considerado foi coletado e medido o



1063

volume de água escoado durante 1 min, ou seja, ao iniciar o escoamento coletava-se, durante 1 min, o volume escoado, aguardava-se o intervalo de 1 min e, em seguida, coletava-se o volume novamente durante 1 min. Este procedimento era repetido cinco vezes e, então, passava-se para o intervalo seguinte de 2 min, coletando-se o volume escoado durante 1 min e aguardavam-se 2 min, repetindo-se cinco vezes. O volume escoado era considerado estabilizado ou constante no tempo, quando pelo menos três sucessivos valores medidos desse volume fossem iguais.

Com base na relação entre o volume de água escoado e a área de 0,70 m2 da parcela-teste que recebia a precipitação, foi determinada a lâmina de escoamento superficial, sendo a lâmina de água infiltrada obtida pela diferença entre a lâmina de água aplicada e a lâmina de escoamento superficial, em cada intervalo de tempo. Assim, a taxa de infiltração foi obtida pela relação entre lâmina de água infiltrada e tempo de infiltração considerado.

Com os dados de infiltração obtidos nos testes a campo, foram ajustadas equações para taxa de infiltração acumulada em função do tempo, conforme modelos propostos por Kostiakov-Lewis, Horton e Philip, descritos por BRANDÃO et al. (2006). As equações para estimar a taxa de infiltração em um determinado instante foram obtidas das equações citadas, derivando-as em relação ao tempo. Desse modo, as equações de taxa de infiltração instantânea (i) para cada modelo podem ser representadas conforme as equações (1) (2) e (3), respectivamente, para os modelos de Kostiakov-Lewis, Horton e Philip.

fi 1-��t i += (1)

( ) ( ) t-�fof exp i - i i i += (2)

)( 21

kt21

�i−

+= (3)

em que, i - taxa de infiltração em um determinado instante, mm h-1; io - taxa de infiltração inicial, mm h-1; if - taxa de infiltração final, mm h-1; t - tempo de infiltração, h, e α, β e κ - parâmetros determinados estatisticamente a partir de valores medidos de Infiltração

(I)e t.

Os parâmetros α, β e κ foram estimados por meio de regressão não linear, utilizando-se do método de Gauss-Newton (CHAPRA & CANALE, 1998), utilizando-se dos valores das taxas de infiltração obtidos nos testes a campo. Foram utilizados, para analisar o grau de ajuste dos modelos, os seguintes índices estatísticos: coeficiente de massa residual (CMR), coeficiente de ajuste (CA) e eficiência (EF), representados pelas eqs.(4), (5) e (6):

OPO CMRn

1ii

n

1ii

n

1ii ��

===��

��

� −= (4)

( ) ( )��==

−−=n

1i

2

i

n

1i

2

i OPOOCA (5)

( ) ( ) ( )��===

−�

��

−−=n

1i

2

i

n

1i

2

i

n

1i

2

i OOPOOO EF (6)

em que, Oi - valores observados; Pi - valores estimados; n - número de observações, e O - média aritmética das observações.



1064


A umidade inicial do solo apresentou valores médios diferentes entre os tratamentos, sendo o maior valor de umidade inicial obtido no tratamento de colheita mecânica de cana crua, o que pode ter favorecido a menor taxa de infiltração inicial neste sistema (Tabela 2). TABELA 2. Umidade do solo (%, g g-1) e taxa de infiltração inicial e final (mm h-1) em um

Latossolo Vermelho distroférrico, nos respectivos sistemas de colheita da cana-de-açúcar. Soil moisture (%, g g-1) and initial and final infiltration rate in the harvest systems of sugar cane in a Distroferric Red Latossol.

Tratamentos Profundidade (cm) Manual Queimada Mecânica Crua Mecânica Queimada Umidade inicial do solo 0 - 5 9,93 11,88 9,80 5 - 10 9,72 14,40 10,06 10 - 20 9,13 12,65 9,47 Média 9,59 b 12,98 a 9,78 b Taxa de infiltração (mm.h-1) Inicial 57,21 a 48,24 b 55,10 ab Final (TIB) 45,67 a 12,67 b 7,75 b Médias seguidas de mesmas letras na linha não diferem estatisticamente, pelo teste de Tukey, a 5% de probabilidade.

Os menores valores para taxa de infiltração básica (final) foram encontrados onde foi

realizada a colheita mecânica de cana queimada. Tais resultados evidenciam a interferência de alguns atributos físicos do solo sobre a taxa de infiltração básica, especialmente a densidade e a macroporosidade (Tabela 1). A diminuição dos valores da taxa de infiltração básica pode ser explicada pela aplicação de maiores pressões na superfície do solo pelo tráfego de máquinas agrícolas nas áreas sob colheita mecanizada. BERGAMIN (2009) relata que o tráfego de máquinas induz ao aumento da compactação do solo e reduz sua macroporosidade. LUCA et al. (2008) verificaram que o uso de máquinas para a realização da colheita da cana-de-açúcar provocou aumento na densidade do solo nas camadas superficiais de um Argissolo Vermelho-Amarelo e um Neossolo Quartzarênico.

Por outro lado, no sistema de colheita manual de cana queimada, foram encontrados os maiores valores para a taxa de infiltração básica, o que está relacionado à menor compactação do solo, e consequentemente a melhores condições estruturais do solo, exercida por este tipo de colheita. ALMEIDA et al. (2009), avaliando o efeito de diferentes sistemas de colheita de cana-de--açúcar sobre algumas propriedades físicas do solo, observaram que o sistema de colheita manual com queima apresentou menor impacto nos atributos físicos do solo, com menor argila dispersa em água e maior índice de floculação, em comparação ao sistema de colheita de cana mecanizada sem queima da palha.

Quando comparados os dois sistemas onde foi empregada a colheita mecânica, verificou-se maior taxa de infiltração básica na colheita mecânica de cana crua, devendo-se tal fato à manutenção da cobertura vegetal sobre o solo. Segundo BARCELOS et al. (1999), os restos culturais sobre a superfície do solo interceptam e dissipam a energia cinética da chuva e do escoamento superficial, diminuindo a desagregação e o transporte de partículas, prevenindo a formação do selamento superficial, diminuindo a velocidade de escoamento, aumentando o tempo de contato da água com o solo, permitindo, assim, maior infiltração de água. Para BRANDÃO et al. (2007), a formação de crosta decorrente do impacto das gotas da chuva sobre o solo é um dos fatores que podem reduzir acentuadamente a infiltração e, consequentemente, aumentar o escoamento superficial.



1065

Os maiores valores de taxa de infiltração foram obtidos na área onde se praticou a colheita manual de cana queimada, havendo redução de 72% na taxa de infiltração para colheita mecânica de cana crua e de 83% para colheita mecânica de cana queimada. Assim, pôde-se constatar que, apesar dos benefícios gerados pela manutenção da palhada sobre o solo no sistema de colheita mecânica de cana crua, existem influências negativas, exercidas pelo tráfego de máquinas sobre a taxa de infiltração de água no solo que precisam ser consideradas. SOUZA et al. (2005), avaliando o efeito de sistemas de colheita sobre os atributos físicos de um Latossolo Vermelho-Amarelo distrófico, também encontraram maiores valores para densidade e menores para macroporosidade no sistema de colheita mecânica de cana crua sem incorporação da palhada em relação à colheita manual de cana queimada. Nesse sentido, é interessante que se proponham manejos alternativos após a colheita mecanizada, para aliviar as condições de redução de macroporosidade e aumento de densidade do solo que afetam negativamente a infiltração de água no solo. Os parâmetros �, � e �, ajustados para os modelos matemáticos estudados para explicar a infiltração de água no solo estudado, e os índices estatísticos a elas relacionados estão apresentados na Tabela 3.

TABELA 3. Parâmetros e índices estatísticos obtidos da estimativa da taxa de infiltração estável

pelas equações de Horton, Kostiakow-Lewis e Philip. Parameters and statistical indexes obtained from the estimate infiltration rate by the equations of Horton Kostiakow-Lewis and Philip.

Tratamentos Parâmetros e

Índices Manual Queimada Mecânica Crua Mecânica Queimada

Modelo de Horton � 0,0200 0,0900 0,1013

CMR 0,0000 0,0600 0,0300 CA 1,8100 1,7900 1,2900 EF 0,0000 0,0000 0,0000

Modelo de Kostiakov-Lewis a 0,6800 0,4807 0,3844 k 21,4466 86,8065 139,4586

CMR -0,0045 -0,0343 -0,0655 CA 3,0780 1,8311 1,5729 EF 0,0002 0,0000 0,0000

Modelo de Philip � 47,5200 10,2400 2,5900 k 28,1000 91,1100 118,5300

CMR 0,0000 0,0000 0,0000 CA 2,8200 1,5600 1,3200 EF 0,0000 0,0000 0,0000

Observando o coeficiente de massa residual (CMR), verifica-se que, quando se utilizou a

equação de Horton, a taxa de infiltração final pode ter sido subestimada, fato indicado pelos valores positivos do índice CMR. Para a equação de Kostiakov-Lewis, observaram-se valores superestimados da taxa de infiltração final em todos os tratamentos, o que foi indicado pelos valores negativos do índice CMR. Por outro lado, o melhor ajuste dos dados deu-se ao modelo da equação de Philip, uma vez que os valores de CMR determinados, quando se usou essa equação, foram iguais, a zero. O coeficiente de ajuste (CA) foi, em geral, melhor na equação de Horton, pois esse modelo foi o que apresentou valores mais próximos da unidade, exceto no sistema de colheita mecanizada de cana crua. Os valores do índice de eficiência (EF) foram semelhantes para os três modelos estudados, mostrando que não houve diferença entre as equações e entre os tratamentos. As curvas de taxa de infiltração obtidas em campo e as estimadas pelos modelos de Horton, Kostiakov-Lewis e Philip estão apresentados nas Figuras 1; 2 e 3.



1066

FIGURA 1. Taxa de infiltração observada e estimada pelos modelos de Kostiakov-Lewis, Horton e Philip no sistema de colheita manual de cana queimada. Infiltration rate observed and estimated by the Kostiakov-Lewis, Horton and Philip models in the system of manual harvesting of burnt cane.

0

20

40

60

80

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Tempo (min)

Tax

a de

infil

traçã

o (m

m.h-1

)

dados observados Kostiakov-Lewis (R2=78,18)(R2 = 78,18)

-

20

40

60

80

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Tempo (min)

Tax

a de

infil

traçã

o (m

m.h-1

)

Dados observados Horton (R2=98,75)(R2 = 98,75)

-

20

40

60

80

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Tempo (min)

Tax

a de

infil

traçã

o (m

m.h-1

)

Dados observados Philip (R2=61,38)(R2 = 61,38)



1067

FIGURA 2. Taxa de infiltração observada e estimada pelos modelos de Kostiakov-Lewis, Horton e

Philip no sistema de colheita mecanizada de cana crua. Infiltration rate observed and estimated by the Kostiakov-Lewis, Horton and Philip model in the system of mechanized harvesting of raw cane.

-10

10

30

50

70

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200Tempo (min)

Tax

a de

infil

traçâ

o (m

m.h-1

)

dados observados Kostiakov-Lewis (R2=68,30(R2 = 68,30)

-10

10

30

50

70

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Tempo (min)

Tax

a de

infil

traçã

o (m

m.h-1

)


-10

10

30

50

70

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Tempo (min)

Tax

a de

infil

traçã

o (m

m.h-1

)




1068

FIGURA 3. Taxa de infiltração observada e estimada pelos modelos de Kostiakov-Lewis, Horton e Philip no sistema de colheita mecanizada de cana queimada. Infiltration rate observed and estimated by the Kostiakov-Lewis, Horton and Philip model in the system of mechanized harvesting of burnt cane.

-

20

40

60

80

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200Tempo (min)

Tax

a de

infil

traçã

o (m

m.h-1

)

dados observados Kostiakov-Lewis (R2=54,63)(R2 = 54,63)

-10

10

30

50

70

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Tempo (min)

Tax

a de

infil

traçã

o (m

m.h-1

)


-

20

40

60

80

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Tempo (min)

Tax

a de

infil

traçã

o (m

m.h-1

)




1069

Pode-se afirmar que, de modo geral, a qualidade dos ajustes, medida pelo coeficiente de determinação (R2), foi melhor para a equação de Horton em relação às equações de Kostiakov-Lewis e de Philip, uma vez que, para a equação de Horton, os valores de R2 foram sempre superiores às demais equações. Trabalhando em dois sistemas de manejo do solo, ALVES SOBRINHO et al. (2003), por meio do uso do simulador de chuvas, avaliaram a adequação das equações de Horton e de Kostiakov-Lewis e concluíram que, para estimar a taxa de infiltração, nessas condições, a equação de Horton foi a mais adequada. Esses resultados sugerem que a equação de Horton, em se tratando de condições dinâmicas para a estimativa da taxa de infiltração de água, é a mais adequada.

CONCLUSÕES

O sistema de colheita mecanizada da cana-de-açúcar, quando comparado com a colheita manual de cana queimada, promoveu diminuição de 72% e 83% nos valores de infiltração de água no solo, respectivamente, para cana crua e queimada.

A equação de Horton foi a que melhor se ajustou aos dados de infiltração, confirmando essa equação como a mais indicada para a estimativa da taxa de infiltração no solo estudado. AGRADECIMENTO

À Fundect-MS, pelo apoio financeiro ao projeto, e ao CNPq, pelas bolsas concedidas. REFERÊNCIAS

ALMEIDA, C.X.; CENTURION, J.F.; JORGE, R.F.; ANDRIOLI, I.; VIDAL, A.A.; SERAFIM, R.S. Índice de floculação e agregação de um Latossolo Vermelho sob dois sistemas de colheita da cana-de-açúcar. Bioscience Journal, Uberlândia, v.25, n.4, p.123-129, 2009.

ALVES SOBRINHO, T.; FERREIRA, P.A.; PRUSKI, F.F. Desenvolvimento de um infiltrômetro de aspersão portátil. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v.6, n.2, p.337-344, 2002.

ALVES SOBRINHO, T.; VITORINO, A.C.T.; SOUZA, L.C.F.; GONÇALVES, M.C.; CARVALHO, D.F. Infiltração de água no solo em sistemas de plantio direto e convencional. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v.7, n.2, p.191-196, 2003.

BARCELOS, A.A.; CASSOL, E.A.; DENARDIN, J.E. Infiltração de água em um Latossolo Vermelho-Escuro sob condições de chuva intensa em diferentes sistemas de manejo. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa-MG, v.23, N.1, p.35-43, 1999.

BEZERRA, S.A.; CANTALICE, J.R.B. Erosão entre sulcos em diferentes condições de cobertura do solo, sob cultivo da cana-de-açúcar. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa-MG, 30, p.565-573, 2006.

BERGAMIN, A.C. Atributos físicos, sistema radicular e suas relações com a produtividade de milho em Latossolo Vermelho distroférico submetido à compactação induzida. 2009.70 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia) - Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, 2009.

BRANDÃO, V.S.; CECÍLIO, R.A.; PRUSKI, F.F.; SILVA, D.D. Infiltração da água no solo. 3. ed. Viçosa: UFV, 2006. 120 p.

BRANDÃO, V.S.; SILVA, D.D.; RUIZ, H.A.; PRUSKI, F.F.; SHAEFER, C.E.G.R.; MARTINEZ, M.A.; SILVA, E.O. Perda de solo e caracterização física e micromorfológica de crostas formadas em solos sob chuva simulada. Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v.27, n.1, p.129-138, 2007.



1070

CEDDIA, M.B.; ANJOS, L.H.C.; LIMA, E.; RAVELLI NETO, A.; SILVA, L.A. Sistemas de colheita da cana-de-açúcar e alterações nas propriedades físicas de um solo podzólico amarelo no Estado do Espírito Santo. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.34, n.8, p.1.467-1.473, 1999.

CHAPRA, S.C.; CANALE, R.P. Numerical methods for engineers: with programming and software applications. 3rd ed. Boston: WCB/ MacGraw-Hill, 1998. 924 p.

EMBRAPA. EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA AGROPECUÁRIA. Sistema brasileiro de classificação de solos. Brasília: Embrapa, 1999. 412 p.

IBGE. INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão. Lavouras, cana de açúcar. Disponível em <www.ibge.gov.br>. Acesso em: 01 jun. 2009.

LUCA, E.F.; FELLER, C.; CERRI, C.C.; BARTHÈS, B.; CHAPLOT, V.; CAMPOS, D.C.; MANECHINI, C. Avaliação de atributos físicos e estoques de carbono e nitrogênio em solos com queima e sem queima de canavial. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa-MG, v.32, p.789-800, 2008.

PAIXÃO, F.J.R.; ANDRADE, A.R.S.; AZEVEDO, C.A.V.; COSTA, T.L.; GUERRA, H.O.C. Ajuste da curva de infiltração por meio de diferentes modelos empíricos. Pesquisa aplicada & Agrotecnologia, Guarapuava, v.2, n.1, p.108-112, 2009.

PANACHUKI, E.; ALVES SOBRINHO, T.; VITORINO, A.C.T.; CARVALHO, D.F.; URCHEI, M.A. Parâmetros físicos do solo e erosão hídrica sob chuva simulada em área de integração agricultura-pecuária. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v.10, n.2, p.261-268, 2006a.

PANACHUKI, E.; ALVES SOBRINHO, T.; VITORINO, A.C.T.; CARVALHO, D.F.; URCHEI, M.A. Avaliação da infiltração de água no solo, em sistemas de integração agricultura-pecuária, com uso de infiltrômetro de aspersão portátil. Acta Scientiarium Agronomy, Maringá, v.28, n.1, p.129-137, 2006b.

SEVERIANO, E.C.; OLIVEIRA, G.C.; CURI, N.; DIAS JUNIOR, M. Potencial de uso e qualidade estrutural de dois solos cultivados com cana-de-açúcar em Goianésia (GO). Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa-MG, v.33, p.159-168, 2009.

SILVA, J.C.A.; ANDRADE, A.P.; SILVA, I.F. Avaliação da infiltração da água no solo como indicador de modificações edáficas em três sistemas de manejo. Agropecuária Técnica, João Pessoa, v.27, n.2, p.85-91, 2006.

SOUZA, Z.M. DE.; BEUTLER, A.N.; PRADO, R.M.; BENTO, M.J.C. Efeito de sistemas de colheita de cana-de-açúcar nos atributos físicos de um Latossolo Vermelho. Científica, Jaboticabal, v.34, n.1, p.31-38, 2006.

SOUZA, Z.M. DE; PRADO, R.M.; PAIXÃO, A.C.S.; CESARIN, L.G. Sistemas de colheita e manejo de palhada da cana-de-açúcar. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.40, n.3, p.271-278, 2005.

European small portable rainfall simulators: A comparison ofrainfall characteristics

T. Iserloh a,⁎, J.B. Ries a, J. Arnáez b, C. Boix-Fayos c, V. Butzen a, A. Cerdà d, M.T. Echeverría e,J. Fernández-Gálvez f, W. Fister g, C. Geißler h, J.A. Gómez i, H. Gómez-Macpherson i, N.J. Kuhn g, R. Lázaro j,F.J. León e, M. Martínez-Mena c, J.F. Martínez-Murillo k, M. Marzen a, M.D. Mingorance f, L. Ortigosa b,P. Peters l, D. Regüés m, J.D. Ruiz-Sinoga k, T. Scholten h, M. Seeger a,l, A. Solé-Benet j, R. Wengel a, S. Wirtz a

a Physical Geography, Trier University, 54286 Trier, Germanyb Physical Geography, University of La Rioja, 26004 Logroño, Spainc Soil and Water Conservation Department (CEBAS-CSIC), PO Box 164, 30100 Murcia, Spaind Department of Geography, University of Valencia, 46010 Valencia, Spaine Department of Geography and Spatial Management, University of Zaragoza, 50009 Zaragoza, Spainf Andalusian Institute for Earth Sciences (UGR-CSIC), 18100 Granada, Spaing Physical Geography and Environmental Change, University of Basel, 4056 Basel, Switzerlandh Physical Geography and Soil Science, Eberhard Karls University Tübingen, 72070 Tübingen, Germanyi Institute for Sustainable Agriculture (IAS-CSIC), Apartado 4084, 14080 Córdoba, Spainj Arid Zones Experimental Station (EEZA-CSIC), 04120 Almería, Spaink Department of Geography, University of Málaga, 29079 Málaga, Spainl Land Degradation and Development, Wageningen University, 6700 Wageningen, The Netherlandsm Pyrenean Institute of Ecology (IPE-CSIC), 50059 Zaragoza, Spain

a b s t r a c ta r t i c l e i n f o

Article history:Received 13 August 2012Received in revised form 14 May 2013Accepted 15 May 2013Available online xxxx

Keywords:Rainfall simulator comparisonDrop sizeDrop velocityKinetic energySpatial rainfall distributionWater erosion

Small-scale portable rainfall simulators are an essential research tool for investigating the process dynamicsof soil erosion and surface hydrology. There is no standardisation of rainfall simulation and such rainfall simula-tors differ in design, rainfall intensities, rain spectra and research questions,which impede drawing ameaningfulcomparison between results. Nevertheless, these data become progressively important for soil erosion assess-ment and therefore, the basis for decision-makers in application-oriented erosion protection.The artificially generated rainfall of the simulators used at the Universities Basel, La Rioja, Malaga, Trier,Tübingen, Valencia, Wageningen, Zaragoza, and at different CSIC (Spanish Scientific Research Council) insti-tutes (Almeria, Cordoba, Granada, Murcia and Zaragoza) was measured with the same methods (Laser Pre-cipitation Monitor for drop spectra and rain collectors for spatial distribution). Data are very beneficial forimprovements of simulators and comparison of simulators and results. Furthermore, they can be used forcomparative studies, e.g. with measured natural rainfall spectra. A broad range of rainfall data was measured(e.g. intensity: 37–360 mm h−1; Christiansen Coefficient for spatial rainfall distribution: 61–98%; medianvolumetric drop diameter: 0.375–6.5 mm;mean kinetic energy expenditure: 25–1322 J m−2 h−1;mean kineticenergy per unit area and unit depth of rainfall: 0.77–50 J m−2 mm−1). Similarities among the simulators couldbe found e.g. concerning drop size distributions (maximum drop numbers are reached within the smallest dropclasses b1 mm) and low fall velocities of bigger drops due to a general physical restriction. The comparisonrepresents a good data-base for improvements and provides a consistent picture of the different parameters ofthe simulators that were tested.

© 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.

1. Introduction

Rainfall simulation has become an important method for assessingthe subjects of soil erosion and soil hydrological processes. It is an es-sential tool for investigating the different erosion processes in situ and

in the laboratory, particularly for quantifying rates of detachment andtransportation of material (e.g. Cerdà, 1999). Its application allows aquick, specific and reproducible assessment of the meaning and impactof several factors, such as slope, soil type (infiltration, permeability), soilmoisture, splash effect of raindrops (aggregate stability), surface struc-ture, vegetation cover and vegetation structure (Bowyer-Bower andBurt, 1989; Schmidt, 1998). The possibility of high repetition rate offersa systematic approach to address the different factors that influence soil

Catena xxx (2013) xxx–xxx

⁎ Corresponding author. Tel.: +49 651 2013390; fax: +49 651 2013976.E-mail address: [email protected] (T. Iserloh).

CATENA-01978; No of Pages 13

0341-8162/$ – see front matter © 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.http://dx.doi.org/10.1016/j.catena.2013.05.013

Contents lists available at SciVerse ScienceDirect

Catena

j ourna l homepage: www.e lsev ie r .com/ locate /catena

Please cite this article as: Iserloh, T., et al., European small portable rainfall simulators: A comparison of rainfall characteristics, Catena (2013),http://dx.doi.org/10.1016/j.catena.2013.05.013

http://dx.doi.org/10.1016/j.catena.2013.05.013





erosion even in remote areas and in regionswhere highly erosive rainfallevents are rare or irregular. A compilation of different rainfall simulatorsystems is given by Meyer (1988) and Hudson (1995). Cerdà (1999) re-ports on the history of rainfall simulation over the past 62 years and lists229 different simulators by author, year of construction, application bycountry, nozzle type, capillary material, drop diameter, precipitation in-tensity, plot size and research question.

The need to distinguish the different partial processes of runoffgeneration and erosion led to the development of rainfall simulationson small plots (Calvo et al., 1988). The advantages of small portablerainfall simulators are, among others, the low costs, the easy transportin inaccessible areas and the low water consumption. Small portablerainfall simulators also enable data to be obtained under controlled con-ditions and over relatively short time periods. They have been usedworldwide by different research groups for many years. Since 1938more than 100 rainfall simulators with plot dimensions b5 m2 (mostof them b1 m2) were developed (e.g. Abudi et al., 2012; Adams et al.,1957; Alves Sobrinho et al., 2008; Battany and Grismer, 2000; Birtet al., 2007; Blanquies et al., 2003; Bork, 1981; Bryan, 1974; Calvoet al., 1988; Cerdà et al., 1997; Clarke and Walsh, 2007; De Ploey,1981; Farres, 1987; Hudson, 1965; Humphry et al., 2002; Imeson, 1977;Kamphorst, 1987; Loch et al., 2001; Luk, 1985; Martínez-Mena et al.,2001a; Medalus, 1993; Nadal-Romero and Regüés, 2009; Neal, 1937;Norton, 1987; Poesen et al., 1990; Regmi and Thompson, 2000; Regüésand Gallart, 2004; Roth et al., 1985; Torri et al., 1999; Wilm, 1943).There is no standardisation of rainfall simulation and these rainfall sim-ulators differ in design, rainfall intensities, spatial rainfall distribution,drop sizes and drop velocities, which impede drawing a meaningfulcomparison between results. Nevertheless, the data have become pro-gressively important for soil erosion assessment and decision-makingin application-oriented erosion protection. Therefore, the accurateknowledge of test conditions is a fundamental requirement and is essen-tial to interpret, combine and classify results (Boulal et al., 2011; Clarkeand Walsh, 2007; Lascelles et al., 2000; Ries et al., 2013).

A summary of major requirements for small portable rainfall sim-ulators is given in Iserloh et al. (2012). The most substantial and crit-ical properties of a simulated rainfall are the drop size distribution(DSD), the fall velocities of the drops and the spatial distribution ofthe rainfall on the plot-area. Since the 1970s, published studies haveshown variations in these properties generated by respective simulators(e.g. Cerdà et al., 1997; Fister et al., 2011, 2012; Hall, 1970; Hassel andRichter, 1988; Humphry et al., 2002; Iserloh et al., 2012; Kincaid et al.,1996; King et al., 2010; Lascelles et al., 2000; Ries et al., 2009; Salleset al., 1999; Zhao et al., 1996).Many techniqueswere used to characterisesimulated rainfall, such as the flour pellet method (Hudson, 1963; Lawsand Parsons, 1943), laser particle measuring system (Salles and Poesen,1999; Salles et al., 1999), plastermicro plot (Ries and Langer, 2001), indi-cation paper (Brandt, 1989; Cerdà et al., 1997; Salles et al., 1999;Wiesner,1895), Joss-Waldvogel Disdrometer (Hassel and Richter, 1988; Joss andWaldvogel, 1967) and the oil method (Gunn and Kinzer, 1949) amongothers. It was shown that the results of the characterisation of simulatedrainfall were extremely dependent on the particular method that wasapplied (Ries et al., 2009). Against this backdrop, a standardized methodfor verifying and calibrating the characteristics of simulated rainfallis paramount, and the Laser Precipitation Monitor (LPM) represents themost up-to-date and accurate measurement technique for obtaining in-formation on drop spectra and drop fall velocities (King et al., 2010;Ries et al., 2009), alongwith anoptimal price-performance ratio. Quantityand spatial distribution of the simulated rain can be easilymeasuredwithrain-collectors (covering the complete testplot) at low cost and goodperformance.

In this study, artificial rainfall generated by 13 rainfall simulatorsbased in various European research institutions from Germany, theNetherlands, Spain and Switzerland was characterised using LPMand rain collectors in all simulations in order to ensure comparabilityof the results. The studied rainfall simulators represent most of the

devices that have been used in Europe over the last decade andthey present a wide range of designs, plot dimensions (0.06 m2 upto 1 m2), numbers and types of nozzles and rainfall intensities. Themain research question to be answered is: What are the most impor-tant differences/similarities in the suite of simulated rainfall charac-teristics investigated?

2. Material & methods

2.1. Rainfall simulators

The 13 small portable field rainfall simulators that were tested areshown in Fig. 1 and their main characteristics are listed in Table 1. Thesimulators are three new developed prototype nozzle-type simulatorsbased at Tübingen (TU), Cordoba (CO) and Basel (BA) as well as twocapillary-type simulators from Granada (GR) and Wageningen (WA).The eight other simulators are round plot nozzle-type simulators basedat Almeria (AL), Malaga (MA), Murcia (MU), Trier (TR), Zaragoza-CSIC(ZAC), Valencia (VA), Zaragoza-University (ZAU) and La Rioja (LR), andtheir design follows Calvo et al. (1988) and Cerdà et al. (1997). Thisround plot type of rainfall simulator is the most common device used insemi-arid areas in Europe, especially in Spain, and major differencestypically occur in pumps, nozzles and applied intensities. Duration of allsimulators is adjustable, only the WA-simulator is limited to three min,due to its compact design.

2.2. Methods for evaluating rainfall characteristics

2.2.1. Drop size distribution and drop fall velocitiesThe Thies Laser Precipitation Monitor (LPM) was used for analysing

the DSD and drop fall velocities. LPMmeasures the amount and intensityof rainfall and determines raindrop size and velocity as the drops fallthrough a laser beam (area of 46 cm2 (23 x 2 cm)). It registers individualdrops with diameters ranging from 0.16 mm to 8 mm, and fall veloc-ities ranging from 0.2 m s−1 to 20 m s−1, up to a maximum intensityof 250 mm h−1 (Thies, 2004). A more detailed description of the LPMis given in Angulo-Martínez et al. (2012), Fister et al. (2012), King etal. (2010) and Scholten et al. (2011). Because the LPM records onlydrop size and drop velocity classes, we used the mean value of eachclass to calculate kinetic energy, momentum and median volumetricdrop diameter (d50).

2.2.2. Spatial rainfall distributionIn order to generate quantitative information about the homoge-

neity and the reproducibility of rainfall, small rainfall collectors wereused to measure the spatial rainfall distribution. The entire test plotwas covered by collectors: square ones (56 cm2; in case of Basel:100 cm2) for square plots and round collectors (20 cm2) for roundplots (Fig. 2).

2.3. Test procedure

A standardized test procedure was developed and performed withthe simulators.

Prior to each test sequence, rainfall intensity was calibrated usingthemethod generally applied by each group to maintain the customaryrainfall conditions of their experimentalwork. TR andVAused a calibra-tion plate covering the whole plot, TU used the LPM technique, and theremaining groups used rain collectors.

Water discharge of nozzles was determined using the volumetricmethod.

In order to analyse drop spectra with the LPM, five representativepositions within the total plot area were chosen (Fig. 2). At each po-sition, five replications at one minute measurement intervals wereperformed (except the WA-simulator whose design allows only a

2 T. Iserloh et al. / Catena xxx (2013) xxx–xxx



maximum duration of three minutes). Due to the bodywork of theLPM, the measurement height is 15 cm above ground.

Exposure time of collectors to rainfall during each replicate exper-iment was five min, and a total of three repetitions were undertaken.The individual collectors were weighed to determine spatial varia-tions in the mass, and hence the volume of water at each locationwithin the plot. The results were calculated as equivalent intensityvalues (mm h−1) and spatially displayed. Themeasurement of rainfalldistribution of theWA-simulator was not possible due to the compactconstruction of the simulator.

2.4. Further calculations

2.4.1. Rainfall kinetic energy and momentumRainfall kinetic energy was calculated using equations from Fornis

et al. (2005). These equations were provided relating to the develop-ment of the Disdrometer RD-80 (Disdromet Ltd, Basel, Switzerland,2001) and are optimally applicable for the LPM by Thies. In order to

compute the rate of kinetic energy expenditure (KER, J m−2 h−1) forevery 1-min period, the following equation was used:

KER ¼ π12

� � 1106

� �3600t

� �1A

� �X20i¼1

niD3i vDi

� �2 ð1Þ

where A = 0.0046 m2 is the sampling area of the LPM, ni the numberof drops of diameter Di; vDi

the measured fall velocity of drop with di-ameter Di and t = 60 s.

The kinetic energy per unit area and unit depth of rainfall, KE(J m−2 mm−1) was calculated using Eq. (2):

KE ¼ KERI

� �ð2Þ

where I is the rainfall intensity (mm h−1) measured with the LPM.Brodie and Rosewell (2007) concluded that key processes of particle

wash-off due to rainfall are slightly more dependent on momentum

Fig. 1. The small-scale portable rainfall simulators from a) Tübingen (TU), b) Cordoba (CO), c) Basel (BA), d) Granada (GR), e) Almeria (AL), f) Malaga (MA), g) Murcia (MU),h) Trier (TR), i) Zaragoza-CSIC (ZAC), j) Valencia (VA), k) Zaragoza-University (ZAU), l) La Rioja (LR) and m) Wageningen (WA).

3T. Iserloh et al. / Catena xxx (2013) xxx–xxx



(M) than on KE, therefore momentumwas calculated following theirapproach. The calculations in Eq. (3) were made on the basis that themomentumM (kg m s−1) of an individual raindrop of diameter Dn is:

Mn ¼ 10�3 �mnvFn ð3Þ

wheremn is mass (g) of Dn raindrop, vFn is terminal fall velocity (m s−1)ofDn raindrop in still air. vFn ismeasuredby the LPM, themass,mnmust becalculated (Eq. (4)), and the drop volume Vn (mm3) is to be determined(Eq. (5)), while it is calculated from the measured drop diameters Dn.

mn ¼ 10�3Vn ð4Þ

Vn ¼ π6D3n ð5Þ

2.4.2. Median volumetric drop diameterThe median volumetric drop diameter (d50) was calculated from

the percentage total mass of raindrops in each size class accordingto Hudson (1995) and Clarke and Walsh (2007). For the calculation,the volumes of spherical drops have been assumed.

2.4.3. Uniform coefficient and spatial rainfall variabilityIn order to compare results between different simulators, the

mean Christiansen Uniformity (CU) coefficient (Christiansen, 1942)was calculated using Eq. (6).

CU ¼ 1�

Xni¼1

xi � xj j

x � n

0BBBB@

1CCCCA ð6Þ

whereXni¼1

xi � xj j is the sum of the absolute deviations from mean

water amount of all rain collectors [ml], xi is individual water amountper rain collector [ml],x is the arithmeticmean of appliedwater amountper rain collector [ml] and n is the total number of rain collectors.

For the characterisation of spatial rainfall variability, the deviationfrom the mean was calculated for each collector based on the threereplicate tests performed for each rainfall simulator. The deviationwas then normalised by the mean rainfall intensity of the respective

cell to compute a quantitative measure for the spatial reproducibilityof simulated rainfall.

3. Results and discussion

The main rainfall characteristics for each simulator are presentedin Table 2. The rainfall simulators of the participating institutes produceda broad range of intensities, from 37 mm h−1 (MA) to 360 mm h−1

(WA). Total water consumption per min depends on the applied in-tensity, the plot size and the size of nozzle used (e.g. due to differentspray angles and applied water pressure). The results ranged from0.49 L min−1 for AL and VA, to 3.24 L min−1 for TU. Water efficiencyshowed a broad data range from 4.2% (LR: large spray angle, high waterpressure) to 49.3% (AL: small spray angle, lowwater pressure). Particu-larly for those in situ rainfall simulator studies in (semi-) arid areaswithlimited water availability, water consumption should be as low andused as efficiently as possible.

3.1. Drop spectra

The mean drop size and fall velocity measurements with the LPMare listed in Fig. 3. The major similarity is that maximum drop numbersare attained within the two smallest drop size classes b1 mm (Figs. 3and 4): in all cases, except TU and WA, >1000 drops per min were onlymeasured in those classes b1 mm. TU also reached 1059 drops in thedrop size class 1.0–1.49 mm; the drop amounts of WA are lower than1000 drops per min for all drop size classes. Amounts of drops >1 mmwere generally much lower than that of b1 mm: max. 833 drops permin (ZAU) were measured in the drops size class 1.0–1.49 mm and amax. of 554 drops per min (AL) was detected for sizes >1.5 mm. Thehighest number of drops per min >2.0 mm was measured for WA (320drops per min). More than 100 drops per min >3.0 mm were only pro-duced by the two capillary-type simulators GR (166 drops per min) andWA (153 drops per min).

The data also show that the fall velocity of bigger drops is lowerdue to the general physical restriction of low drop fall heights (Fig. 3).During all simulations, 90% or more of themeasured dropswere slowerthan 3.4 m s−1. Only TU (237 drops), CO (321 drops) and GR (158drops) generated more than 100 drops per min with fall velocities>5 m s−1. Drops >5.8 m s−1 were rarely measured. A few dropswith velocities around 9 m s−1 were measured during simulations ofCO, because the special water application unit in the simulator is able

Table 1The main characteristics of small-scale portable rainfall simulators tested (ranked in order of plot size).

ID Plot size[m2]

Plot design Fallingheight [m]

Nozzle/drop formers Water source Details

TU 1.000 1 m × 1 m, rectangular 3.43 Lechler 460.788.30 Electric pressure pump (driven by power generator) Iserloh et al. (2013)CO 0.700 1 m × 0.7 m, rectangular 2.30 Veejet 80.150 Electric pressure pump (driven by power generator) Alves Sobrinho et al. (2008)BA 0.700 1.34 m × 1.0 m × 0.3 m,

trapezoid1.10 Spraying Systems

3/8 HH 20 W SQElectric pressure pump (driven by power generator) Hikel et al. (2013); Iserloh et al.

(2013)GR 0.250 0.5 m × 0.5 m, rectangular 1.50 4900 capillaries per m2 Electric peristaltic pump (driven by power generator) +

Mariotte's bottleFernández-Gálvez et al. (2008)

AL 0.283 Round 2.00 Hardi 4680-10E Gasoline engine driven pressure pump e.g. Li et al. (2011)MA 0.283 Round 2.00 Hardi 1553-20 Electric pressure pump (driven by power generator) e.g. Martínez-Murillo and

Ruiz-Sinoga (2007)MU 0.283 Round 2.00 Lechler 402.608.30 Gasoline engine driven pressure pump Martínez-Mena et al. (2001b)TR 0.283 Round 2.00 Lechler 460.608.30 Gasoline engine driven pump or electrical pump

(driven by battery)Iserloh et al. (2012), (2013)

ZAC 0.283 Round 2.22 Lechler 460.688.30 Gasoline engine driven pressure pump Nadal-Romero and Regüés(2009); Nadal-Romero et al.(2011)

VA 0.246 Round 2.00 Hardi 1553 12 Gasoline engine driven pump or electrical pump(driven by battery)

Cerdà et al. (1997); Iserloh et al.(2013)

ZAU 0.212 Round 2.18 Lechler 460.688.30 Gasoline engine driven pressure pump Iserloh et al. (2013); León et al.(2013)

LR 0.160 Round 2.50 Lechler 460.608.17 Gasoline engine driven pressure pump Arnaez et al. (2007)WA 0.159 0.24 m × 0.24 m, rectangular 0.40 49 capillaries Cylindrical reservoir over capillaries Iserloh et al. (2013);

Kamphorst (1987)




to accelerate bigger drops to higher fall velocities. The velocities ofsmaller drops (b1 mm) generated by the simulators were often similarto that expected for natural drops, as indicated by Atlas et al. (1973) and

Mätzler (2002), for vertical rainfall in calm conditions. In two cases (TUand TR), more than 100 larger drops (1.0–1.49 mm) per min were ac-celerated to expected natural velocities.

Fig. 2. Test set-up: a) Tübingen (TU), b) Cordoba (CO), c) Basel (BA), d) Granada (GR), e) Almeria (AL), Malaga (MA), Murcia (MU), Trier (TR), Zaragoza-CSIC (ZAC), Valencia (VA)and Zaragoza-University (ZAU), f) La Rioja (LR) and g) Wageningen (WA). LPM = Laser Precipitation Monitor.

Table 2Main results of simulated rainfall characteristics for each rainfall simulator: water consumption, water efficiency, mean Intensity [I], Christiansen Uniformity [CU], mean spatial var-iability (average deviation from mean) of rainfall distribution, mean drop number [n], median volumetric drop diameter [d50], mean kinetic energy expenditure [KER], mean kineticenergy per unit area per unit depth of rainfall [KE] and mean momentum [M].

ID Water consumption[L min−1]

Water efficiency [%] I [mm h−1] CU [%] Spatial variability [%] n [min−1] d50 [mm] KER [J m−2 h−1] KE [J m−2 mm−1] M [kg m s−1]

TU 3.24 28.4 55 88.4 3.4 19,956 1.25–1.75 475 9.88 0.0265CO a a 67 81.4 4.4 19,073 2.00–3.00 1322 13.76 0.0459BA a a 43 87.0 8.9 18,217 1.25–1.75 172 7.52 0.0132GR a a 94 76.4 10.6 5640 4.00–5.00 1149 8.40 0.0518AL 0.49 49.3 51 60.6 12.8 5094 2.00–3.00 638 11.51 0.0327MA 0.48 36.7 37 89.3 5.1 16,671 1.25–1.75 252 7.56 0.0170MU 1.36 26.0 75 66.9 13.2 12,823 2.00–3.00 355 7.78 0.0176TR 0.80 27.0 40 90.6 3.8 19,695 1.00–1.50 214 5.81 0.0157ZAC 2.60 8.8 48 97.6 1.2 26,797 0.50–1.00 77 3.86 0.0085VA 0.49 42.9 51 86.2 3.5 8393 1.75–2.50 423 10.84 0.0244ZAU 2.90 5.9 48 97.8 2.1 24,494 0.50–1.00 54 4.16 0.0071LR 2.85 4.2 45 96.5 7.9 20,725 0.375–0.750 25 0.77 0.0042WA a a 360 a a 1190 5.50–6.50 1296 50.32 0.0917

aNot measured.




Fig. 3. Average drop size distribution and drop fall velocity for each rainfall simulator. Shown aremean values representing onemin simulated rainfall (n: 25 onfive positions [WA: n: 3 onone position]). Eachbox gives counted total number of drops, fall velocity and drop size class. Calculateddropdiameter ranges and corresponding fall velocities for natural rain (Atlas et al.,1973; Mätzler, 2002) are marked with a bold frame.




By examining single rainfall simulators, four groups can be distin-guished. During the runs of BA, ZAC, ZAU and LR, hardly any big drops(>2.5 mm) were measured. The simulators from TU, MA, MU, TRand VA produced drops >2.5 mm, but this was much less than thecapillary-type simulators from GR and ZAU. The simulators from COand AL also generated drops >2.5 mm but reached higher velocitiesthan GR and ZAU.

Unfortunately, determining exact d50 values for volumetric dropdiameter was not possible with the LPM for two reasons. As mentionedabove, the device records only size classes and not actual drop sizes,besides the fact that only drop diameters are registered. We assumeda circular form of the falling drops for our calculations (Fister et al.,2011). Nevertheless, calculation of d50 values represents the best possi-ble option for comparison with other rainfall simulators (Fister et al.,2012; Hudson, 1995). Hence, the lowest d50 value of the 13 simulators

was 0.375–0.750 mm (LR), and the highest was 5.5–6.5 mm (WA)(Table 2).

Most studies lack accuracy concerning calculated kinetic energy ofsimulated rainfall (Clarke and Walsh, 2007): the values are predomi-nantly calculated from intensities only, based on the assumption thatdiameters and/or velocities from natural rainfall apply for simulatedrainfall, too. Considering the general physical restrictions of simulatedrainfall (e.g. fall height), we therefore assume, that most of the pub-lished data overestimate real values of kinetic energy. The KE valuescalculated in this study were maximal 56% and minimal 3% of theKE calculated with the three of the most commonly used equationsfor determining natural rainfall of equal intensities (Morgan et al.,1998; van Dijk et al., 2002; Wischmeier and Smith, 1978). Only theWA produced rainfall with a KE that was greater than that calculatedfor natural rainfall (up to 77% more than calculated with each of

Fig. 3 (continued)




Fig. 4. Measured drop size distributions and calculated Marshall & Palmer distributions of equal intensities expressed as box plots for total plot (n: 25 on 5 positions [WA: n: 3 onone position]). The lower and upper boundaries of each box represent the 25th and 75th percentiles, respectively, and the lower and upper error bars represent the 10th and 90thpercentiles, respectively.Please check if figure caption is placed correctly, in the pdf-proof it is placed at the bottom of the following page (page 9).




the three mentioned equations). The high KE of the WA-simulatorwas caused by the specific characteristics (very short test durationwith large, high-energy drops as described in Iserloh et al. (2013) andKamphorst (1987).

The calculated momentums of simulated rainfalls ranged from0.0042 kg m2 s−1 for LR up to 0.0917 kg m2 s−1 forWA. Asmentionedabove, some researchers concluded that key processes of particle washoff due to rainfall are slightly more dependent on momentum than onKE (Brodie and Rosewell, 2007). Rose (1960) found that this was thecase for the rate of soil detachment per unit area, and Park et al.(1980) used a momentum power relationship to predict splash erosion(Brodie and Rosewell, 2007).

In Fig. 4 the results of the LPM measurements were plotted in rela-tion to the drop size distribution for a hypothetical Marshall & Palmerdistribution (Marshall and Palmer, 1948) of equal intensities. The boxplots in Fig. 4 give additional information about the scattering of dropamounts over the 25 1-min measurement intervals on five positions.A broad scattering, reflects the heterogeneity of the spatial distributionof rainfall on the respective plot, described below.

The simulators from CO, ZAC, ZAU and LR showed little scatteringin all classes, the measured values were close to the Marshall & Palm-er distribution. However, in most cases there were too many drops inthe 0.5–0.99 mm drop size class and too little in the 1.0–1.49 mm and1.5–1.99 mm drop size class. The simulators from TU, GR, MA, MU, TRand VA showed higher scattering, especially in the small drop classes.The values were still close to the Marshall–Palmer distribution. Theresults from the GR simulator were remarkable because of the higheramount of drops >3 mm diameter. The simulators from AL and WAshowed deviations from the Marshall–Palmer distribution. The ALsimulator produces much too less drops smaller than 0.50 mm, where-as theWA simulator produces a relatively regular drop size distributionover all classes.

3.2. Spatial rainfall distribution

The mean intensities based on three replicate measurements foreach rain collector are presented in Fig. 5. Only the two simulatorsfrom Zaragoza (ZAC and ZAU) showed evenly distributed intensities,caused by large spraying angles of the full cone nozzles used. All othersimulators showed variations over the total plot area, caused by numberof applied nozzles (CO) or nozzle-types aswell as appliedwater pressure.

TU showed an almost uniform rainfall distribution across thewhole plot (>55 mm h−1, max. 68 mm h−1) with only small patchesof lower intensity values in the left upper corner and at the outlet(35–55 mm h−1). The average spatial rainfall variability over the threerepetitions was low, in most cases between 0 and 5%, only in few casesbetween 5% and 10% (Fig. 6; mean values are presented in Table 2).

For CO, lower rainfall intensities (50–70 mm h−1) were measuredat the right and the left edges of the plot, and at one strip in themiddle.Higher intensities (70–97 mm h−1) occurred on the upper and thelower area of the plot. Average deviations from the mean were low,and almost all collectors showed values between 0 and 10%. In onecase, the value was between 10% and 15%.

The rainfall simulator from BA produced the highest intensities atthe upper left and right corners (51–100 mm h−1) and in the middle(45–50 mm h−1). The other collectors on the plot showed values be-tween 35 mm h−1 and 45 mm h−1. The average deviation from themeanwas highest at the upper left and right corners, with deviationsup to >20%.

The intensities for GR were lowest in the first row directly at theoutlet (39–60 mm h−1). In contrast, in most of the other collectorsacross the plot more than twice the amounts (up to 136 mm h−1)weremeasured. The average deviation from themean showed an almostconcentric pattern of rainfall distribution. Central values ranged from 0to 5% and increased outwards, with values higher than 20% recordedaround the edges.

The rainfall simulator from AL produced a spatial rainfall distribu-tion with intensities below 40 mm h−1 on the front half of the plot. Incontrast, the upper half was characterized by high intensities, most ofthem >55 mm h−1. The average deviation from the mean was 12.8%;many collectors showed deviations >10%, some of them >20%.

The rainfall simulator fromMAproduced a near concentric pattern ofrainfall intensity, with highest intensities (40–50 mm h−1) recorded onthe right upper area and near the left rim of the plot. The other collectorsshowed values ranging from 28 mm h−1 to 40 mm h−1. The plot wasevenly covered by collectors with average deviation from the meanvalues b5% and 5% to 10%.

The intensities generated by MU were higher on the front half(>70 mm h−1) of the plot than on the upper half (50–60 mm h−1).The average deviation from the mean was similar to the AL plot. Manydeviations higher than 15% were recorded across the plot.

The TR-simulator produced a concentric pattern. Lower intensitieswere measured in the middle (37–45 mm h−1); the values increaseoutwards up to 57 mm h−1. Most of the collectors showed an aver-age deviation from the mean of less than 5%, and only a few collectorsshowed values between 5% and 10%.

The spatial rainfall distribution of the ZAC-simulator can be sepa-rated into two parts. In the lower left quarter of the plot, intensitiesbetween 40 mm h−1 and 45 mm h−1 were measured, whereas theother three quarters of the plot recorded intensities of between45 mm h−1 and 50 mm h−1. The average deviation from the mean forall collectors was less than 5%.

The intensities on the plot of the VA-simulator can be separatedinto three distinct areas. The front area (seen from outlet) was charac-terized by relatively low intensities that ranged between 35 mm h−1

and 45 mm h−1. The upper right area recorded intensities up to55 mm h−1, and the upper left area recorded values >55 mm h−1.The average spatial variability over the three replicates was low; andmost of the collectors showed values lower than5%,with only a few col-lectors showing values between 5% and 10%.

The rainfall simulator from ZAU produced a very uniform intensitydistribution. Almost in all of the collectors, intensities between45 mm h−1 and 50 mm h−1 were measured. Only in nine collectors,the intensity increased to values ranging between 50 mm h−1 and55 mm h−1. With the exception of two collectors, the average devia-tions from the mean were less than 5%.

The simulator used in LR produced a uniform intensity distribu-tion. For almost all of the collectors, intensities between 40 mm h−1

and 50 mm h−1 were measured. The spatial variability is very hetero-geneous across the plot: One collector showed an average deviationfrommeanhigher than 20%, eight collectors recorded values of between10% and 15%, five collectors between 0 and 5%, and all of the othercollectors on the plot showed values between 5% and 10%.

Researchers argue (e.g. Esteves et al., 2000; Neff, 1979) thatChristiansen Coefficients over 80% are essential for rainfall simulationexperiments. Most of the simulators meet this requirement, withmeasured CUs ranging from 60.6% (AL) to 97.8% (ZAU). Additionally,the good reproducibility of the spatial rainfall distribution (max. averagedeviation from mean over total plot of 13.2%) demonstrates the repro-ducibility of artificial rainfall of most of the simulators tested.

4. Conclusions

The comparison of rainfall characteristics provides a good data basefor improvements and a consistent picture of the parameters and per-formance of the simulators can be quantified:

• The use of identical measurement methods provides a means ofcomparing simulated rainfall characteristics of different simulators.

• The detailed database of artificial rainfall characteristics and the exactknowledge of test conditions represent a prerequisite when assessingerosion, infiltration and runoff results generated during field




Fig. 5. Average spatial rainfall distributions for the rainfall simulators (mm h−1; n = 3 replicates per simulator).




Fig. 6. Average spatial rainfall variability (%) calculated from 3 replicate measurements for each simulator.




experiments.• The LPM is used worldwide for measurements of natural rainfall. Thisallows detailed comparisons between natural and simulated charac-teristics in further investigations to be made.

• Kinetic energy values of the simulators are low when compared withvalues of natural rainfall from literature. Due to the low fall height, itis not possible to reach terminal velocity of large, natural raindrops(large drops are only producedwhen system pressure and consequent-ly spraying effect are low). This must be taken into account when fieldresults are evaluated.

• All devices investigated are adequate to perform simulations in thefield, if all conditions and parameters are well known and accuratelycontrolled.

• Further improvements of individual simulators should concentrate onwater efficiency, drop size distribution, spatial rainfall distribution, aswell as reproducibility, handling and control of test conditions.

Finally, it can be concluded, that a detailed understanding aboutrelevant features of simulators as well as calibration and test procedurestrategies will help to focus results and knowledge, for the purpose ofcreating a reliable and convincing source of information. Nevertheless,for practical uses, further characteristics of the simulators should beconsidered e.g. plot size (Iserloh et al., 2013).

Acknowledgements

The research for this study was funded by the DeutscheForschungsgemeinschaft (DFG) project number Ri-835/6-1. Wewould like to thank the anonymous reviewers for their remarks.

References

Abudi, I., Carmi, G., Berliner, P., 2012. Rainfall simulator for field runoff studies. Journalof Hydrology 454–455, 76–81.

Adams, J.E., Kirkham, D., Nielsen, D.R., 1957. A portable rainfall-simulator infiltrometerand physical measurements of soil in place. Soil Science Society of America Pro-ceedings 21, 473–477.

Alves Sobrinho, T., Gómez-Macpherson, H., Gómez, J.A., 2008. A portable integratedrainfall and overland flow simulator. Soil Use and Management 24, 163–170.

Angulo-Martínez, M., Beguería, S., Navas, A., Machín, J., 2012. Splash erosion under nat-ural rainfall on three soil types in NE Spain. Geomorphology 175–176, 38–44.

Arnaez, J., Lasanta, T., Ruiz-Flaño, P., Ortigosa, L., 2007. Factors affecting runoff and ero-sion under simulated rainfall in Mediterranean vineyards. Soil and Tillage Research93, 324–334.

Atlas, D., Srivastava, R.C., Sekhon, R.S., 1973. Doppler radar characteristics of precipita-tion at vertical incidence. Reviews of Geophysics 11, 1–35.

Battany, M.C., Grismer, M.E., 2000. Development of a portable field rainfall simulator for usein hillside vineyard runoff and erosion studies. Hydrological Processes 14, 1119–1129.

Birt, L., Persyn, R., Smith, P., 2007. Technical note: evaluation of an indoor nozzle-typerainfall simulator. Applied Engineering in Agriculture 23, 283–287.

Blanquies, J., Scharff, M., Hallock, B., 2003. The design and construction of a rainfall sim-ulator. A Gathering of Global Solutions, Proceedings of the 34th Annual Conference(9pp.). International ErosionControlAssociation, 24–28February, LasVegas,Nevada (at:http://www.owp.csus.edu/research/papers/papers/PP044.pdf; accessed 07.08.2012).

Bork, H.R., 1981. Oberflächenabfluss und Infiltration. Ergebnisse von Starkregensimulationenin der Südheide, Ostniedersachsen und in Südost- Spanien. Deutscher Geographentag43, 159–163.

Boulal, H., Gómez-Macpherson, H., Gómez, J.A., Mateos, L., 2011. Effect of soil manage-ment and traffic on soil erosion in irrigated annual crops. Soil and Tillage Research115–116, 62–70.

Bowyer-Bower, T.A.S., Burt, T.P., 1989. Rainfall simulators for investigating soil response torainfall. Soil Technology 2, 1–16.

Brandt, C., 1989. The size distribution of throughfall drops under vegetation canopies.Catena 16, 507–524.

Brodie, I., Rosewell, C., 2007. Theoretical relationships between rainfall intensity andkinetic energy variants associated with stormwater particle washoff. Journal of Hy-drology 340, 40–47.

Bryan, R., 1974. A simulated rainfall test for the prediction of soil erodibility. Zeitschriftfür Geomorphologie 21, 138–150.

Calvo, A., Gisbert, B., Palau, E., Romero, M., 1988. Un simulador de lluvia portátil de fácilconstrucción. In: Sala, M., Gallart, F. (Eds.), Métodos y técnicas para la medición deprocesos geomorfológicos, 1. Sociedad Española de Geomorfología, Monografía,Zaragoza, pp. 6–15.

Cerdà, A., 1999. Simuladores de lluvia y su aplicación a la Geomorfología. Estado de lacuestión. Cuadernos de I. Geográfica 25, 45–84.

Cerdà, A., Ibànez, S., Calvo, A., 1997. Design and operation of a small and portable rain-fall simulator for rugged terrain. Soil Technology 11 (2), 161–168.

Christiansen, J.E., 1942. Irrigation by Sprinkling. California Agricultural ExperimentStation Bulletin 670.

Clarke, M.A., Walsh, R.P.D., 2007. A portable rainfall simulator for field assessment ofsplash and slopewash in remote locations. Earth Surface Processes and Landforms32, 2052–2069.

De Ploey, J., 1981. Crusting and time-dependent rainwash mechanisms on loamy soil.In: Morgan, R.P.C. (Ed.), Soil Conservation, Problems and Prospects. Wiley,pp. 139–154.

Disdromet Ltd, Basel, Switzerland, 2001. User Guide for Disdrodata V.1.22.Esteves, M., Planchon, O., Lapetite, J.M., Silvera, N., Cadet, P., 2000. The “EMIRE” large

rainfall simulator: design and field testing. Earth Surface Processes and Landforms25 (7), 681–690.

Farres, P., 1987. The dynamics of rainsplash erosion and the role of soil aggregate sta-bility. Catena 14, 119–130.

Fernández-Gálvez, J., Barahona, E., Mingorance, M.D., 2008. Measurement of infiltration insmall field plots by a portable rainfall simulator: application to trace-element mobility.Water, Air, and Soil Pollution 191, 257–264.

Fister, W., Iserloh, T., Ries, J.B., Schmidt, R.G., 2011. Comparison of rainfall characteris-tics of a small portable rainfall simulator and a portable wind and rainfall simula-tor. Zeitschrift für Geomorphologie 55, 109–126.

Fister, W., Iserloh, T., Ries, J.B., Schmidt, R.-G., 2012. A portable wind and rainfall simu-lator for in situ soil erosion measurements. Catena 91, 72–84.

Fornis, R.L., Vermeulen, H.R., Nieuwenhuis, J.D., 2005. Kinetic energy-rainfall intensityrelationship for Central Cebu, Philippines for soil erosion studies. Journal of Hydrology300, 20–32.

Gunn, R., Kinzer, G.R., 1949. Terminal velocity of water droplets in stagnant air. Journalof Meteorology 6, 243–248.

Hall, M., 1970. Use of the stain method in determining the drop size distribution ofcoarse liquid sprays. Transactions of ASAE 13, 33–37.

Hassel, J., Richter, G., 1988. Die Niederschlagsstruktur des Trierer Regensimulators.Mitteilungen der Deutschen Bodenkundlichen Gesellschaft 56, 93–96.

Hikel, H., Yair, A., Schwanghart, W., Hoffmann, U., Straehl, S., Kuhn, N.J., 2013. Exper-imental investigation of soil ecohydrology on rocky desert slopes in the NegevHighlands, Israel. Zeitschrift für Geomorphologie Supplementband 57 (1),39–58.

Hudson, N., 1963. Raindrop characteristics in south central United States. RhodesianJournal of Agricultural Research 1, 6–11.

Hudson, N., 1965. The influence of rainfall on the mechanics of soil erosion. M. Sc. ThesisUniversity of Cape Town, Cape Town, South Africa.

Hudson, N., 1995. Soil Conservation. Batsford Ltd., London (391 pp.).Humphry, J.B., Daniel, T.C., Edwards, D.R., Sharpley, A.N., 2002. A portable rainfall simula-

tor for plot-scale runoff studies. Applied Engineering in Agriculture 18, 199–204.Imeson, A.C., 1977. A simple field-portable rainfall simulator for difficult terrain. Earth

Surface Processes 2, 431–436.Iserloh, T., Fister, W., Seeger, M., Willger, H., Ries, J.B., 2012. A small portable rainfall

simulator for reproducible experiments on soil erosion. Soil and Tillage Research124, 131–137.

Iserloh, T., Ries, J.B., Cerdà, A., Echeverría, M.T., Fister, W., Geißler, C., Kuhn, N.J., León,F.J., Peters, P., Schindewolf, M., Schmidt, J., Scholten, T., Seeger, M., 2013. Comparativemeasurements with seven rainfall simulators on uniform bare fallow land. Zeitschriftfür Geomorphologie Supplementband 57 (1), 11–26.

Joss, J., Waldvogel, A., 1967. Ein Spektrograph für Niederschlagstropfenmit automatischerAuswertung. Pure and Applied Geophysics 68, 240–246.

Kamphorst, A., 1987. A small rainfall simulator for the determination of soil erodibility.Netherlands Journal of Agricultural Science 35, 407–415.

Kincaid, D.C., Solomon, K.H., Oliphant, J.C., 1996. Drop size distributions for irrigationsprinklers. Transactions of the ASAE 39, 839–845.

King, B.A., Winward, T.W., Bjorneberg, D.L., 2010. Laser precipitation monitor for mea-surement of drop size and velocity of moving spray-plate sprinklers. Applied Engi-neering in Agriculture 26 (2), 263–271.

Lascelles, B., Favis-Mortlock, D.T., Parsons, A.J., Guerra, A.J.T., 2000. Spatial and temporalvariation in two rainfall simulators: implications for spatially explicit rainfall sim-ulation experiments. Earth Surface Processes and Landforms 25, 709–721.

Laws, J.O., Parsons, D.A., 1943. The relation of raindrop-size to intensity. Transactions ofthe American Geophysical Union 24, 452–460.

León, F.J., Echeverría, M.T., Badía, D., Martí, C., Álvarez, C.J., 2013. Effectiveness of woodchips cover at reducing erosion in two contrasted burnt soils. Zeitschrift fürGeomorphologie Supplementband 57 (1), 27–37.

Li, X.-Y., Contreras, S., Solé-Benet, A., Cantón, Y., Domingo, F., Lázaro, R., Lin, H., VanWesemael, B., Puigdefábregas, J., 2011. Controls of infiltration–runoff processes inMediterranean karst rangelands in SE Spain. Catena 86, 98–109.

Loch, R.J., Robotham, B.G., Zeller, L., Masterman, N., Orange, D.N., Bridge, B.J., Sheridan,G., Bourke, J.J., 2001. A multi-purpose rainfall simulator for field infiltration anderosion studies. Soil Research 39, 599–610.

Luk, S., 1985. Effect of antecedent soil moisture content on rainwash erosion. Catena12, 129–139.

Marshall, J.S., Palmer, W.M., 1948. Relation of drop size to intensity. Journal of Meteo-rology 5, 165–166.

Martínez-Mena, M., Abadía, R., Castillo, V., Albaladejo Montoro, J., 2001a. Diseño exper-imental con lluvia simulada para el estudio de los cambios en la erosión del suelodurante la tormenta. Cuaternario y Geomorfología 15, 31–43.

Martínez-Mena, M., Castillo, V., Albaladejo, J., 2001b. Hydrological and erosional response tonatural rainfall in a semi-arid area of south-east Spain. Hydrological Processes 15,557–571.



http://refhub.elsevier.com/S0341-8162(13)00125-2/rf0005


















http://www.owp.csus.edu/research/papers/papers/PP044.pdf










































































































Martínez-Murillo, J.F., Ruiz-Sinoga, J.D., 2007. Seasonal changes in the hydrological anderosional response of a hillslope under dry-Mediterranean climatic conditions(Montes de Málaga, South of Spain). Geomorphology 88, 69–83.

Mätzler, C., 2002. Drop-Size Distributions and Mie Computations for Rain. ResearchReport No. 2002–16. Institut für Angewandte Physik, Uni Bernensis.

Medalus, 1993. Medalus II report. Silsoe College, Cranfield University, Silsoe.Meyer, L.D., 1988. Rainfall simulators for soil conservation research. In: Lal, R. (Ed.), Soil

Erosion Research Methods. Soil andWater Conservation Society. Ankeny, IO, U.S.A.,pp. 75–95.

Morgan, R.P.C., Quinton, J.N., Smith, R.E., Govers, G., Poesen, J.W.A., Auerswald, K.,Chisci, G., Torri, D., Styczen, M.E., Folley, A.J.V., 1998. The European Soil ErosionModel (EUROSEM): Documentation and User Guide. Silsoe College, Cranfield Uni-versity, Silsoe, Bedford.

Nadal-Romero, E., Regüés, D., 2009. Detachment and infiltration variations as conse-quence of regolith development in a Pyrenean badland system. Earth Surface Pro-cesses and Landforms 34 (6), 824–838.

Nadal-Romero, E., Lasanta, T., Regüés, D., Lana-Renault, N., Cerdà, A., 2011. Hydrologicalresponse and sediment production under different land cover in abandoned farm-land fields in a mediterranean mountain environment. Boletín de la Asociación deGeógrafos Espanoles 55, 303–323.

Neal, J.H., 1937. The effect of the degree of slope and rainfall characteristics on runoffand soil erosion. Research Bulletin, Agricultural Experiments Station University ofMissouri, Columbia, USA.

Neff, E.L., 1979. Why rainfall simulation? Proceedings of Rainfall Simulator Workshop,Tucson, pp. 3–7 (Az. USDA-SEA ARM-W-10).

Norton, L.D., 1987. Micromorphological study of surface seals developed under simu-lated rainfall. Geoderma 40, 127–140.

Park, S.W., Mitchell, J.K., Bubenzer, G.D., 1980. An analysis of splash erosion mechanics.ASAE 1980 Winter Meeting, Paper No.0-2502, p. 27.

Poesen, J., Ingelmo‐Sanchez, F., Mucher, H., 1990. The hydrological response of soil sur-faces to rainfall as affected by cover and position of rock fragments in the top layer.Earth Surface Processes and Landforms 15, 653–671.

Regmi, T.P., Thompson, A.L., 2000. Rainfall simulator for laboratory studies. AppliedEngineering in Agriculture 16, 641–652.

Regüés, D., Gallart, F., 2004. Seasonal patterns of runoff and erosion responses to sim-ulated rainfall in a badland area in Mediterranean mountain conditions (Vallcebre,southeastern Pyrenees). Earth Surface Processes and Landforms 29, 755–767.

Ries, J.B., Langer, M., 2001. Runoff generation on abandoned fields in the Central EbroBasin. Results from rainfall simulation experiments. Cuadernos de InvestigaciónGeográfica 27, 61–78.

Ries, J.B., Seeger, M., Iserloh, T., Wistorf, S., Fister, W., 2009. Calibration of simulatedrainfall characteristics for the study of soil erosion on agricultural land. Soil andTillage Research 106, 109–116.

Ries, J.B., Iserloh, T., Seeger, M., Gabriels, D., 2013. Rainfall simulations — constraints,needs and challenges for a future use in soil erosion research. Z. Geomorphol.Suppl. 57 (1), 1–10.

Rose, C.W., 1960. Soil detachment caused by rainfall. Soil Science 89, 28–35.Roth, C.H., Meyer, B., Frede, H.-G., 1985. A portable rainfall simulator to study factors

affecting runoff, infiltration and soil loss. Catena 12, 79–85.Salles, C., Poesen, J., 1999. Performance of an optical spectro pluviometer in measuring

basic rain erosivity characteristics. Journal of Hydrology 218, 142–156.Salles, C., Poesen, J., Borselli, L., 1999. Measurement of simulated drop size distribution

with an optical spectro pluviometer: sample size considerations. Earth Surface Pro-cesses and Landforms 24, 545–556.

Schmidt, R.G., 1998. Beobachtung, Messung und Kartierung der Wassererosion. In:Richter, G. (Ed.), Bodenerosion - Analyse und Bilanz eines Umweltproblems.Wiss. Buchges, Darmstadt, pp. 110–121.

Scholten, T., Geißler, C., Goc, J., Kühn, P., Wiegand, C., 2011. A new splash cup to mea-sure the kinetic energy of rainfall. Journal of Plant Nutrition and Soil Science 174(4), 596–601.

Thies, 2004. Bedienungsanleitung 021340/07/04 des Laser Niederschlags Monitor5.4110.x0.x00 V1.09.

Torri, D., Regüés, D., Pellegrini, S., Bazzoffi, P., 1999. Within-storm soil surface dynamicsand erosive effects of rainstorms. Catena 38, 131–150.

van Dijk, A.I.J.M., Bruijnzeel, L.A., Rosewell, C.J., 2002. Rainfall intensity–kinetic energyrelationships: a critical literature appraisal. Journal of Hydrology 261, 1–23.

Wiesner, J., 1895. Beiträge zur Kenntnis der tropischen Regens. Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Klasse Akademie der Wissenschaften 104, 1397–1434.

Wilm, H.G., 1943. The application and measurement of artificial rainfall on types FAand F infiltrometers. Trans. Am. Geophys. Union 3, 480–484.

Wischmeier, W.H., Smith, D.D., 1978. Predicting rainfall erosion losses — A guide toconservation planning. USDA Agricultural Research Service Handbook, p. 537.

Zhao, Y., Hirschi, M.C., Cooke, R.A., Mitchel, J.K., Ni, B., 1996. Measurement of simulated rain-fall characteristics for raindrop erosion studies. ASAE Paper 96–2117, St. Joseph, Mich.













































































European small portable rainfall simulators: A comparison ofrainfall characteristics

T. Iserloh a,⁎, J.B. Ries a, J. Arnáez b, C. Boix-Fayos c, V. Butzen a, A. Cerdà d, M.T. Echeverría e,J. Fernández-Gálvez f, W. Fister g, C. Geißler h, J.A. Gómez i, H. Gómez-Macpherson i, N.J. Kuhn g, R. Lázaro j,F.J. León e, M. Martínez-Mena c, J.F. Martínez-Murillo k, M. Marzen a, M.D. Mingorance f, L. Ortigosa b,P. Peters l, D. Regüés m, J.D. Ruiz-Sinoga k, T. Scholten h, M. Seeger a,l, A. Solé-Benet j, R. Wengel a, S. Wirtz a

a Physical Geography, Trier University, 54286 Trier, Germanyb Physical Geography, University of La Rioja, 26004 Logroño, Spainc Soil and Water Conservation Department (CEBAS-CSIC), PO Box 164, 30100 Murcia, Spaind Department of Geography, University of Valencia, 46010 Valencia, Spaine Department of Geography and Spatial Management, University of Zaragoza, 50009 Zaragoza, Spainf Andalusian Institute for Earth Sciences (UGR-CSIC), 18100 Granada, Spaing Physical Geography and Environmental Change, University of Basel, 4056 Basel, Switzerlandh Physical Geography and Soil Science, Eberhard Karls University Tübingen, 72070 Tübingen, Germanyi Institute for Sustainable Agriculture (IAS-CSIC), Apartado 4084, 14080 Córdoba, Spainj Arid Zones Experimental Station (EEZA-CSIC), 04120 Almería, Spaink Department of Geography, University of Málaga, 29079 Málaga, Spainl Land Degradation and Development, Wageningen University, 6700 Wageningen, The Netherlandsm Pyrenean Institute of Ecology (IPE-CSIC), 50059 Zaragoza, Spain

a b s t r a c ta r t i c l e i n f o

Article history:Received 13 August 2012Received in revised form 14 May 2013Accepted 15 May 2013Available online xxxx

Keywords:Rainfall simulator comparisonDrop sizeDrop velocityKinetic energySpatial rainfall distributionWater erosion

Small-scale portable rainfall simulators are an essential research tool for investigating the process dynamicsof soil erosion and surface hydrology. There is no standardisation of rainfall simulation and such rainfall simula-tors differ in design, rainfall intensities, rain spectra and research questions,which impede drawing ameaningfulcomparison between results. Nevertheless, these data become progressively important for soil erosion assess-ment and therefore, the basis for decision-makers in application-oriented erosion protection.The artificially generated rainfall of the simulators used at the Universities Basel, La Rioja, Malaga, Trier,Tübingen, Valencia, Wageningen, Zaragoza, and at different CSIC (Spanish Scientific Research Council) insti-tutes (Almeria, Cordoba, Granada, Murcia and Zaragoza) was measured with the same methods (Laser Pre-cipitation Monitor for drop spectra and rain collectors for spatial distribution). Data are very beneficial forimprovements of simulators and comparison of simulators and results. Furthermore, they can be used forcomparative studies, e.g. with measured natural rainfall spectra. A broad range of rainfall data was measured(e.g. intensity: 37–360 mm h−1; Christiansen Coefficient for spatial rainfall distribution: 61–98%; medianvolumetric drop diameter: 0.375–6.5 mm;mean kinetic energy expenditure: 25–1322 J m−2 h−1;mean kineticenergy per unit area and unit depth of rainfall: 0.77–50 J m−2 mm−1). Similarities among the simulators couldbe found e.g. concerning drop size distributions (maximum drop numbers are reached within the smallest dropclasses b1 mm) and low fall velocities of bigger drops due to a general physical restriction. The comparisonrepresents a good data-base for improvements and provides a consistent picture of the different parameters ofthe simulators that were tested.

© 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.

1. Introduction

Rainfall simulation has become an important method for assessingthe subjects of soil erosion and soil hydrological processes. It is an es-sential tool for investigating the different erosion processes in situ and

in the laboratory, particularly for quantifying rates of detachment andtransportation of material (e.g. Cerdà, 1999). Its application allows aquick, specific and reproducible assessment of the meaning and impactof several factors, such as slope, soil type (infiltration, permeability), soilmoisture, splash effect of raindrops (aggregate stability), surface struc-ture, vegetation cover and vegetation structure (Bowyer-Bower andBurt, 1989; Schmidt, 1998). The possibility of high repetition rate offersa systematic approach to address the different factors that influence soil

Catena xxx (2013) xxx–xxx

⁎ Corresponding author. Tel.: +49 651 2013390; fax: +49 651 2013976.E-mail address: [email protected] (T. Iserloh).

CATENA-01978; No of Pages 13

0341-8162/$ – see front matter © 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.http://dx.doi.org/10.1016/j.catena.2013.05.013

Contents lists available at SciVerse ScienceDirect

Catena

j ourna l homepage: www.e lsev ie r .com/ locate /catena







erosion even in remote areas and in regionswhere highly erosive rainfallevents are rare or irregular. A compilation of different rainfall simulatorsystems is given by Meyer (1988) and Hudson (1995). Cerdà (1999) re-ports on the history of rainfall simulation over the past 62 years and lists229 different simulators by author, year of construction, application bycountry, nozzle type, capillary material, drop diameter, precipitation in-tensity, plot size and research question.

The need to distinguish the different partial processes of runoffgeneration and erosion led to the development of rainfall simulationson small plots (Calvo et al., 1988). The advantages of small portablerainfall simulators are, among others, the low costs, the easy transportin inaccessible areas and the low water consumption. Small portablerainfall simulators also enable data to be obtained under controlled con-ditions and over relatively short time periods. They have been usedworldwide by different research groups for many years. Since 1938more than 100 rainfall simulators with plot dimensions b5 m2 (mostof them b1 m2) were developed (e.g. Abudi et al., 2012; Adams et al.,1957; Alves Sobrinho et al., 2008; Battany and Grismer, 2000; Birtet al., 2007; Blanquies et al., 2003; Bork, 1981; Bryan, 1974; Calvoet al., 1988; Cerdà et al., 1997; Clarke and Walsh, 2007; De Ploey,1981; Farres, 1987; Hudson, 1965; Humphry et al., 2002; Imeson, 1977;Kamphorst, 1987; Loch et al., 2001; Luk, 1985; Martínez-Mena et al.,2001a; Medalus, 1993; Nadal-Romero and Regüés, 2009; Neal, 1937;Norton, 1987; Poesen et al., 1990; Regmi and Thompson, 2000; Regüésand Gallart, 2004; Roth et al., 1985; Torri et al., 1999; Wilm, 1943).There is no standardisation of rainfall simulation and these rainfall sim-ulators differ in design, rainfall intensities, spatial rainfall distribution,drop sizes and drop velocities, which impede drawing a meaningfulcomparison between results. Nevertheless, the data have become pro-gressively important for soil erosion assessment and decision-makingin application-oriented erosion protection. Therefore, the accurateknowledge of test conditions is a fundamental requirement and is essen-tial to interpret, combine and classify results (Boulal et al., 2011; Clarkeand Walsh, 2007; Lascelles et al., 2000; Ries et al., 2013).

A summary of major requirements for small portable rainfall sim-ulators is given in Iserloh et al. (2012). The most substantial and crit-ical properties of a simulated rainfall are the drop size distribution(DSD), the fall velocities of the drops and the spatial distribution ofthe rainfall on the plot-area. Since the 1970s, published studies haveshown variations in these properties generated by respective simulators(e.g. Cerdà et al., 1997; Fister et al., 2011, 2012; Hall, 1970; Hassel andRichter, 1988; Humphry et al., 2002; Iserloh et al., 2012; Kincaid et al.,1996; King et al., 2010; Lascelles et al., 2000; Ries et al., 2009; Salleset al., 1999; Zhao et al., 1996).Many techniqueswere used to characterisesimulated rainfall, such as the flour pellet method (Hudson, 1963; Lawsand Parsons, 1943), laser particle measuring system (Salles and Poesen,1999; Salles et al., 1999), plastermicro plot (Ries and Langer, 2001), indi-cation paper (Brandt, 1989; Cerdà et al., 1997; Salles et al., 1999;Wiesner,1895), Joss-Waldvogel Disdrometer (Hassel and Richter, 1988; Joss andWaldvogel, 1967) and the oil method (Gunn and Kinzer, 1949) amongothers. It was shown that the results of the characterisation of simulatedrainfall were extremely dependent on the particular method that wasapplied (Ries et al., 2009). Against this backdrop, a standardized methodfor verifying and calibrating the characteristics of simulated rainfallis paramount, and the Laser Precipitation Monitor (LPM) represents themost up-to-date and accurate measurement technique for obtaining in-formation on drop spectra and drop fall velocities (King et al., 2010;Ries et al., 2009), alongwith anoptimal price-performance ratio. Quantityand spatial distribution of the simulated rain can be easilymeasuredwithrain-collectors (covering the complete testplot) at low cost and goodperformance.

In this study, artificial rainfall generated by 13 rainfall simulatorsbased in various European research institutions from Germany, theNetherlands, Spain and Switzerland was characterised using LPMand rain collectors in all simulations in order to ensure comparabilityof the results. The studied rainfall simulators represent most of the

devices that have been used in Europe over the last decade andthey present a wide range of designs, plot dimensions (0.06 m2 upto 1 m2), numbers and types of nozzles and rainfall intensities. Themain research question to be answered is: What are the most impor-tant differences/similarities in the suite of simulated rainfall charac-teristics investigated?

2. Material & methods

2.1. Rainfall simulators

The 13 small portable field rainfall simulators that were tested areshown in Fig. 1 and their main characteristics are listed in Table 1. Thesimulators are three new developed prototype nozzle-type simulatorsbased at Tübingen (TU), Cordoba (CO) and Basel (BA) as well as twocapillary-type simulators from Granada (GR) and Wageningen (WA).The eight other simulators are round plot nozzle-type simulators basedat Almeria (AL), Malaga (MA), Murcia (MU), Trier (TR), Zaragoza-CSIC(ZAC), Valencia (VA), Zaragoza-University (ZAU) and La Rioja (LR), andtheir design follows Calvo et al. (1988) and Cerdà et al. (1997). Thisround plot type of rainfall simulator is the most common device used insemi-arid areas in Europe, especially in Spain, and major differencestypically occur in pumps, nozzles and applied intensities. Duration of allsimulators is adjustable, only the WA-simulator is limited to three min,due to its compact design.

2.2. Methods for evaluating rainfall characteristics

2.2.1. Drop size distribution and drop fall velocitiesThe Thies Laser Precipitation Monitor (LPM) was used for analysing

the DSD and drop fall velocities. LPMmeasures the amount and intensityof rainfall and determines raindrop size and velocity as the drops fallthrough a laser beam (area of 46 cm2 (23 x 2 cm)). It registers individualdrops with diameters ranging from 0.16 mm to 8 mm, and fall veloc-ities ranging from 0.2 m s−1 to 20 m s−1, up to a maximum intensityof 250 mm h−1 (Thies, 2004). A more detailed description of the LPMis given in Angulo-Martínez et al. (2012), Fister et al. (2012), King etal. (2010) and Scholten et al. (2011). Because the LPM records onlydrop size and drop velocity classes, we used the mean value of eachclass to calculate kinetic energy, momentum and median volumetricdrop diameter (d50).

2.2.2. Spatial rainfall distributionIn order to generate quantitative information about the homoge-

neity and the reproducibility of rainfall, small rainfall collectors wereused to measure the spatial rainfall distribution. The entire test plotwas covered by collectors: square ones (56 cm2; in case of Basel:100 cm2) for square plots and round collectors (20 cm2) for roundplots (Fig. 2).

2.3. Test procedure

A standardized test procedure was developed and performed withthe simulators.

Prior to each test sequence, rainfall intensity was calibrated usingthemethod generally applied by each group to maintain the customaryrainfall conditions of their experimentalwork. TR andVAused a calibra-tion plate covering the whole plot, TU used the LPM technique, and theremaining groups used rain collectors.

Water discharge of nozzles was determined using the volumetricmethod.

In order to analyse drop spectra with the LPM, five representativepositions within the total plot area were chosen (Fig. 2). At each po-sition, five replications at one minute measurement intervals wereperformed (except the WA-simulator whose design allows only a




maximum duration of three minutes). Due to the bodywork of theLPM, the measurement height is 15 cm above ground.

Exposure time of collectors to rainfall during each replicate exper-iment was five min, and a total of three repetitions were undertaken.The individual collectors were weighed to determine spatial varia-tions in the mass, and hence the volume of water at each locationwithin the plot. The results were calculated as equivalent intensityvalues (mm h−1) and spatially displayed. Themeasurement of rainfalldistribution of theWA-simulator was not possible due to the compactconstruction of the simulator.

2.4. Further calculations

2.4.1. Rainfall kinetic energy and momentumRainfall kinetic energy was calculated using equations from Fornis

et al. (2005). These equations were provided relating to the develop-ment of the Disdrometer RD-80 (Disdromet Ltd, Basel, Switzerland,2001) and are optimally applicable for the LPM by Thies. In order to

compute the rate of kinetic energy expenditure (KER, J m−2 h−1) forevery 1-min period, the following equation was used:

KER ¼ π12

� � 1106

� �3600t

� �1A

� �X20i¼1

niD3i vDi

� �2 ð1Þ

where A = 0.0046 m2 is the sampling area of the LPM, ni the numberof drops of diameter Di; vDi

the measured fall velocity of drop with di-ameter Di and t = 60 s.

The kinetic energy per unit area and unit depth of rainfall, KE(J m−2 mm−1) was calculated using Eq. (2):

KE ¼ KERI

� �ð2Þ

where I is the rainfall intensity (mm h−1) measured with the LPM.Brodie and Rosewell (2007) concluded that key processes of particle

wash-off due to rainfall are slightly more dependent on momentum

Fig. 1. The small-scale portable rainfall simulators from a) Tübingen (TU), b) Cordoba (CO), c) Basel (BA), d) Granada (GR), e) Almeria (AL), f) Malaga (MA), g) Murcia (MU),h) Trier (TR), i) Zaragoza-CSIC (ZAC), j) Valencia (VA), k) Zaragoza-University (ZAU), l) La Rioja (LR) and m) Wageningen (WA).


