Modelado espacial de la erosión del suelo en la región subtropical de la India central utilizando AHP y enfoque...

Área de la Ciencia:

• Ciencias del medio ambiente
• Ciencias Agrícolas
• Análisis geoespacial

Sus antecedentes:

• La productividad agrícola sostenible en las regiones subtropicales se ve amenazada por la erosión del suelo.
• La región de Madhya Pradesh, en la India central, enfrenta riesgos significativos para su sector agrícola debido a la pérdida de suelo.

Objetivo del estudio:

• Evaluar y modelar espacialmente el riesgo de erosión del suelo en la cuenca de Kudari, Madhya Pradesh.
• Identificar las áreas prioritarias para la gestión de la erosión del suelo para garantizar prácticas agrícolas sostenibles.

Principales métodos:

• La ecuación universal revisada de pérdida de suelo (RUSLE) se aplicó dentro de un entorno de sistema de información geográfica (SIG).
• Se utilizó la Evaluación de Múltiples Criterios (ECM) y el Proceso de Jerarquía Analítica (AHP) para el modelado espacial y la asignación de importancia ponderada a los factores que influyen en la erosión.
• Se empleó la regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) y imágenes de alta resolución para la validación y precisión de la predicción.

Principales resultados:

• Aproximadamente el 29,09% de la cuenca se clasifica como severamente a extremadamente severamente erosionado.
• La topografía fue identificada como el factor más dominante que influye en la erosión del suelo.
• La subcuenca 2 (SW-2) fue identificada como la zona de máxima prioridad que requiere intervenciones inmediatas de gestión de la erosión.

Conclusiones:

• La regresión RUSLE, AHP y OLS basada en SIG son herramientas eficaces para mapear las zonas de riesgo de erosión del suelo.
• Las prácticas específicas de conservación del suelo y el agua en áreas de alto riesgo como SW-2 son cruciales para la agricultura sostenible.
• La aplicación de medidas como la agricultura de contorno, las presas de control y la forestación puede mitigar los riesgos de erosión del suelo.