Caracterização e efeitos dos períodos de seca e da aridez na suscetibilidade do solo à erosão hídrica no nordeste de Portugal

O quadro climático global passou por mudanças evidentes ao longo dos últimos anos e previsões futuras continuam a alertar para panoramas de alteração. Um dos elementos persistentes nos cenários desenhados para este contexto é o aumento da variabilidade das condições de tempo com prolongamento de períodos de seca e, em oposição, a ocorrência de extremos acusados de precipitação, geradores de processos erosivos. Tal poderá afetar severamente as zonas mais secas, como é o caso de boa parte do NE de Portugal, que tem a erosão como ameaça presente. Não estão ainda bem descritos e compreendidos os efeitos de períodos prolongados de seca na resposta erosiva às primeiras chuvadas que se lhes seguem. Perante esta problemática, o desenvolvimento deste trabalho envolveu a caracterização de períodos de seca e de aridez, bem como a sua relação com a degradação do solo, especialmente a erosão hídrica. Para tal, foram confrontadas as classificações climáticas da Carta de Solos e do Índice de Aridez (AI) para NE de Portugal e foi realizada uma análise de tendências de erosividade e eventos extremos por meio do SPI (Standardized Precipitation Index), AI e normais climatológicas, com base em dados meteorológicos e material cartografado. A avaliação da resposta erosiva do solo às primeiras precipitações após um período prolongado de secagem foi realizada por meio de simulador de chuvas, sendo duas chuvadas de 30 min cada com intervalo de 1 h entre as simulações, aplicadas à 5 Unidades de Solos representativos do NE. Com a premissa de que a erosão reduz a espessura dos solos e, em consequência, a sua capacidade de armazenamento, também foi realizado um estudo estatístico de regressão entre a humidade do solo (SM), com origem em sensores de satélites, e a variável armazenamento (A) do balanço hídrico, obtidos com dados terrestres de estações meteorológicas. As classificações climáticas são coerentes e convergem, sendo que a terra quente e o semiárido são mais influenciados pelo regime de pluviosidade. A análise de tendências das precipitações demonstra uma redução na média ao longo da evolução no tempo, e é coincidente para a situação de aumento da erosividade das precipitações nas zonas mais áridas. SPI e AI apontam para uma maior frequência e pronunciamento de eventos extremos, com aumento das condições de aridez. As simulações de chuvas demonstraram que o teor de humidade inicial do solo quando submetido as primeiras precipitações é condicionante das perdas de solo e de água pela erosão hídrica. Verificou-se que o efeito das primeiras precipitações não se reflete necessariamente em maiores perdas de solo por escoamento, mas sim, numa maior concentração de sedimentos e perdas por salpico. A relação entre SM e A é constatada, com r² que variam entre 0,69 e 0,94, sendo o modelo logístico e a condição de Amáx = 50 mm tendencialmente melhores dentre os cenários testados. O constrangimento encontrado foi o incremento do erro padrão da estimativa conforme aumento de Amáx, comportamento que pode ser objeto de esforços futuros. A capacidade dos dados remotos de representar os fenómenos de secagem e humedecimento pelo modelo histerese revela a sensibilidade e o potencial dos dados SM como ferramenta de previsão e monitoramento.The global climate framework has seen clear changes over recent years and future forecasts continue to alert to changing scenarios. One of the persistent elements in the scenarios designed for this context is the increase in the variability of weather conditions with prolonged periods of drought and, in opposition, the occurrence of extremes accused of precipitation, generators of erosive processes. This could severely affect the driest areas, as is the case for much of Portugal’s internal NE, which has erosion as a present threat. The effects of prolonged periods of drought on the erosive response to the first rains that follow are not yet well described and understood. Faced with this problem, the development of this work involved the characterization of periods of drought and dryness, as well as its relation to soil degradation, especially water erosion. For this, the climatic classifications of the Soil Chart and the Aridity Index (NE) for NE of Portugal were compared and an analysis of trends of erosivity and extreme events was performed using SPI (Standardized Precipitation Index), AI and climatological normals, based on data meteorological and mapped material. The evaluation of soil erosive response to the first precipitations after a prolonged drying period was performed by means of a rainfall simulator, with two raining of 30 min each with interval of 1 h between the simulations applied to the 5 Soil Units representative of NE. With the premise that erosion reduces soil thickness and, as a consequence, storage capacity, a statistical regression study of soil moisture (SM) was also performed, originating from satellite sensors, and the water balance storage variable (A) obtained from terrestrial data from meteorological stations. The climate classifications are consistent and converge, with hot and semi-arid lands being more influenced by the rainfall regime. The analysis of precipitation trends shows a reduction in the average along the evolution in the time, and is coincident for the situation of increase of the erosivity of the precipitations in the arid zones. SPI and AI indicate a greater frequency and pronouncement of extreme events, with increased aridity conditions. The rainfall simulations showed that the initial moisture content of the soil when submitted to the first precipitations is a condition of soil and water losses due to water erosion. It was found that the effect of the first precipitations is not necessarily reflected in greater soil losses by runnof, but in a higher sediment concentration and splash losses. The relation between SM and A is verified, with r² ranging from 0.69 to 0.94, with the logistic model and the condition of Amáx = 50 mm tending to be better among the scenarios tested. The constraint found was the increase of the standard error of the estimation according to the increase of Amáx, behaviour that may be object of future efforts. The ability of remote data to represent the drying and wetting phenomena by the hysteresis model reveals the sensitivity and potential of the SM data as a tool for forecasting and monitoring