Soil physical and hydraulic properties in the Donato stream basin, RS, Brazil. Part 1: Spatial variability
AUTOR(ES)
Siqueira, Tirzah M.
FONTE
Rev. bras. eng. agríc. ambient.
DATA DE PUBLICAÇÃO
12/08/2019
RESUMO
RESUMO Os processos de fluxo e armazenamento de água no solo estão diretamente associados às suas propriedades hidráulicas, as quais podem variar significativamente no espaço. Por estas razões, este trabalho objetivou realizar uma análise espacial da condutividade hidráulica saturada e dos parâmetros da curva de retenção de água no solo na bacia do arroio Donato, localizada no município de Pejuçara, na região Noroeste do estado do Rio Grande do Sul, entre coordenadas geográficas 28º 25’ 34” S e 53º 40’ 30” O, e 28º 24’ 50” S e 53º 41’ 30” O, 590 m de altitude. Amostras de solo indeformadas (total de 55) foram coletadas de agosto a novembro de 2012. Os resultados revelaram maior variabilidade para a condutividade hidráulica saturada e para o parâmetro α da curva de retenção, e permitiram identificar que a grande heterogeneidade espacial das variáveis analisadas pode estar associada a fatores tais como clima, uso e cobertura do solo, erros de amostragem, adensamento da malha amostral e também ao grau de compactação do solo.ABSTRACT The processes of water flow and water storage in the soil are directly associated with its hydraulic properties, which may vary significantly in space. Therefore, this study aimed to perform a spatial analysis of saturated hydraulic conductivity and the parameters of the soil water retention curve in the Donato basin, located in the municipality of Pejuçara, in the northwest region of the state of Rio Grande do Sul, Brazil, with geographic coordinates between 28º 25’ 34” S and 53º 40’ 30” W, and 28º 24’ 50” S and 53º 41’ 30” W, 590 m of altitude. Undisturbed soil samples (total of 55) were collected from August to November of 2012. The results have demonstrated larger variability for hydraulic conductivity and for the parameter α of the retention curve, and allowed identifying that the high spatial heterogeneity of the studied variables could be associated with factors such as climate, land use and land cover, sampling errors, sampling grid density and also the level of soil compaction.
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