出版社：Facultad de Agronomía - Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria
摘要：Resumen: La Ecuación Universal de Pérdida de Suelos (USLE) y su versión revisada (RUSLE) son los modelos de estimación depérdidas de suelos incorporados en el programa EROSION 6.0. Este último es la herramienta empleada para planificar eluso del suelo y cumplir con la reglamentación vigente en términos de conservación de suelos en Uruguay. El objetivo de estanota técnica fue emplear la metodología propuesta por Renard y Freimund (1994) para actualizar los valores de factor R enel programa EROSION 6.0. Asimismo, persigue los siguientes objetivos específicos: evaluar el efecto del largo de la serieempleada en la estimación del factor R y comparar los nuevos valores estimados con los que actualmente se emplean. Labase de datos empleada para la estimación del Factor R cubre los registros pluviométricos mensuales del período 1980-2009en diferentes localidades de Uruguay. Las ecuaciones empleadas en este trabajo permitieron actualizar los valores de factorR y obtener magnitudes del mismo que concuerdan con valores de factor R publicados en la bibliografía especializada de laregión limítrofe. El intercepto y la pendiente de la línea de regresión entre el factor R promedio de 30 años empleando lasEcuaciones 1 y 2 no fue distinto de cero (P < 0,29) y uno (P < 0,70), respectivamente. El largo de la serie pluviográficaempleada afecta el valor de factor R estimado. Dada la alta variabilidad interanual de las precipitaciones se recomiendaemplear las estimaciones basadas en 30 años de información pluviométrica.
其他摘要：Summary: The Universal Soil Loss Equation (USLE) and its revised form (RUSLE) are the soil erosion models incorporated into theEROSION 6.0 software. This, in turn, is the soil conservation planning tool used to fulfill the soil conservation regulations inUruguay. The objective of this technical note was to use the methodology proposed by Renard and Freimund (1994) to updatethe rainfall erosivity factor (R factor) values incorporated into the EROSION 6.0 software. Additionally, it had the following specificobjectives: to evaluate the impact of the length of the rainfall data series on the estimation of the R factor and to compare theupdated values to the ones that are currently used. The rainfall data base used to estimate the R factor comprises the 1980-2009 period in different Uruguay locations. The equations used in this work allowed to update the R factor, and to obtain R factorvalues that agree with published R values for the region. The regression line intercept and slope between the 30 yr R factorestimated by both equations did not differ from zero (P < 0.29), and one (P < 0.70), respectively. The length of rainfall data seriesaffects the R factor value, given the high interannual rainfall variability. We recommend using R factors based on 30 years ofpluviometric records.
