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USLE/RUSLE K-factors allocated through a linear mixed model for Uruguayan soils

Andrés Beretta-Blanco, Leonidas Carrasco-Letelier

Abstract


Soil erosion by rainfall is a process that demands management, both for the prevention of excessive soil erosion and for the protection of the quality of freshwater bodies. Erosion coefficients (K-factors) of the universal soil loss equation (USLE)/revised USLE (RUSLE) model were assigned to 99 mapped Uruguayan soil types at 1:1,000,000 scale. This work developed a linear mixed model (LMM) with 79 soils with assigned K-factors, in which the following variables were considered: soil taxonomy, chemical composition, and parent material. The developed LMM had an R2=0.86, in which the soil taxonomy (p<0.0001), parent material (p=0.0174), clay (p=0.0005) and sand (p=0.017) contents had significant statistical effects. The prediction capacity of this model was assessed with 10 soils not previously used in development of the LMM with assigned K-factors. The prediction assessment had an R2=0.84 and a mean error of 9.08% of the mean K-factor value. The LMM developed was used for the allocation of K-factors to soils mapped at a 1:20,000-resolution. Thus, the use of LMM increased the soil area with assigned K-factors from 111,822 km2 (at a scale of 1:1,000,000) to 174,132 km2 (1:20,000).

 

 

La erosión del suelo es un proceso que demanda gestión, tanto para la prevención de excesos de erosión como por la protección de la calidad de los cuerpos de agua dulce. Los coeficientes de erosión (factores K) del modelo (USLE)/USLE revisado (RUSLE) de la ecuación universal de pérdida de suelos fueron asignados a 99 tipos de suelos uruguayos cartografiados a un escala de 1:1,000,000. Este trabajo desarrollo un modelo linear mixto (LMM) con 79 suelos con factores K asignados, en los cuales se consideraron las siguientes variables: taxonomía del suelos, composición química y material parental. El LMM desarrollado tuvo un R2=0.86, donde la taxonomía de suelos (p<0.0001), el material parental (p=0.0174), los contenido de arcilla (p=0.0005) y arena (p=0.017) tuvieron efectos estadísticos significativos. La capacidad de predicción de este modelo fue evaluada con 10 suelos con factores K asignados, que no se usaron previamente en el desarrollo del LMM. La evaluación de la predicción tuvo un R2=0.84 y un error medio de 9.08% del valor medio del factor K. El LMM desarrollado fue utilizado para la asignación de los factores K para suelos cartografiados con una resolución de 1:20,000. De esta manera, la aplicación del LMM incrementó el área de suelo con factores K asignados desde 111,822 km2 (con una escala de 1:1,000,000) a 174,132 km2 (con una escala de 1:20,000).


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DOI: http://dx.doi.org/10.4067/rcia.v44i1.1782