Aplicación de la USLE en un entorno de sabana: experiencias comparativas de África Oriental y Occidental

El uso de modelos empíricos para predecir el riesgo de erosión en África es generalizado. Uno de los modelos más utilizados es la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo (USLE). Este documento explora la aplicabilidad de la USLE en los entornos de sabana de África Oriental y Occidental, utilizando tanto datos primarios como secundarios. Los resultados muestran que la USLE se puede aplicar a las condiciones de sabana si se proporciona algún nivel de instrumentación para permitir la calibración y validación del modelo. El factor de erosividad de la lluvia (R) es una variable que se calcula de manera diferente en la sabana de África Oriental y Occidental, reflejando diferencias en las características de las tormentas entre las dos regiones. El factor de erodibilidad del suelo (K) se aplica a suelos cultivados con materia orgánica relativamente alta, pero no predice adecuadamente la pérdida de suelo si los suelos tienen grandes cantidades de cobertura de piedra o si presentan propiedades de sellado superficial. Los factores topográficos (LS) son transferibles, pero en algunas partes de la sabana se cultivan pendientes muy pronunciadas, limitando la precisión del factor LS. El factor de cultivo y manejo (C) es aplicable para cultivos de un solo stand, pero se requieren más estudios para desarrollar factores C para cultivos múltiples y pastizales, ya que estos son más prevalentes en la sabana. Los factores de prácticas de conservación (P) como se describen en las rutinas de la USLE no atienden adecuadamente a las estructuras de conservación del suelo que se encuentran en África, como las líneas de basura y las líneas de piedra. Por lo tanto, es necesario desarrollar índices locales. En general, la USLE tiende a subestimar la erosión del suelo en África Oriental mientras que la sobrestima en la sabana de África Occidental. Se deberían explorar aplicaciones de Sistemas de Información Geográfica (SIG) amigables para el usuario que representen la incertidumbre de las estimaciones del modelo en el futuro.