Determinación de la pérdida de suelo por erosión hídrica en la unidad hidrográfica Siguas, región Arequipa-Perú

Abstract

Esta investigación determinó la pérdida de suelo por erosión hídrica en la unidad hidrográfica Siguas (Arequipa, Perú) mediante la Ecuación Universal de Pérdida de Suelos Revisada (RUSLE) integrada con Sistemas de Información Geográfica (SIG). Los objetivos incluyeron calcular los factores R (erosividad), K (erodabilidad), LS (topográfico), C (cobertura vegetal) y P (prácticas de conservación), comparar escenarios teóricos y observados del factor P, e identificar áreas prioritarias para mitigación. Se utilizaron datos de estaciones meteorológicas, imágenes Sentinel-2, DEM ALOS PALSAR y SoilGrids. Los resultados mostraron una pérdida promedio de 142,33 t•ha⁻ ¹•año⁻ ¹ (teórico) y 146,92 t•ha⁻ ¹•año⁻ ¹ (estimado). Se concluye que la unidad hidrográfica presenta un grado alto de erosión según la clasificación de la FAO. Las zonas con erosión muy alta (>200 t•ha⁻ ¹•año⁻ ¹) abarcan >30% del territorio, concentrándose en áreas con pendientes pronunciadas, baja cobertura vegetal y escasas prácticas de conservación. La validación del modelo mediante una matriz de confusión generada a partir de muestreo aleatorio, produjo métricas de precisión global del 89,50% y un índice Kappa de 0,85 confirmando la confiabilidad de la metodología RUSLE en la determinación de la pérdida de suelo por erosión hídrica en cuencas hidrográficas. Además, este estudio destaca la necesidad de expandir prácticas de conservación en áreas prioritarias (>200 t•ha⁻ ¹•año⁻ ¹), donde las prácticas de cultivos en terrazas destacaron en la mitigación de la erosión.This study assessed soil loss due to water erosion in the Siguas hydrographic unit (Arequipa, Peru) using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) integrated with Geographic Information Systems (GIS). Objectives included calculating R (rainfall erosivity), K (soil erodibility), LS (topographic factor), C (vegetation cover), and P (conservation practices) factors, comparing theoretical and monitored P scenarios, and identifying priority areas for mitigation. Data from meteorological stations, Sentinel-2 imagery, ALOS PALSAR DEM, and SoilGrids were analyzed. Results revealed average soil loss of 142.33 t•ha⁻ ¹•year⁻ ¹ (theoretical) and 146.92 t•ha⁻ ¹•year⁻ ¹ (estimated). The hydrographic unit exhibits high erosion levels according to FAO classification. Areas with very high erosion (>200 t•ha⁻ ¹•year⁻ ¹) cover >30% of the territory, concentrated in steep slopes, sparse vegetation, and limited conservation practices. The model validation, employing a confusion matrix derived from random sampling, yielded an overall accuracy of 89,50% and a Kappa index of 0,85 confirming the reliability of the RUSLE methodology in determining soil loss due to water erosion in river basins. This study also emphasizes the need to expand conservation practices in priority areas (>200 t•ha⁻ ¹•year⁻ ¹), where terrace farming practices stood out in erosion mitigation. Keywords: Water erosion