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Sevilla, 7-9 de noviembre de 2023
Resumen del artículo:
El contexto actual de cambio climático ha favorecido que, en las últimas décadas, los fenómenos de precipitación de carácter torrencial tengan lugar con mayor frecuencia. Si a esto se suma la intensificación de la agricultura, que en zonas agrícolas de la campiña del sur de España se refleja en cultivos como el olivar y en rotaciones de cultivos herbáceos de secano, se obtiene como resultado un aumento de la erosión y la degradación del suelo agrícola, que se traduce en la formación de regueros y cárcavas, que dificultan el manejo de las parcelas afectadas.
Para realizar un correcto manejo de estas cárcavas y así reducir su impacto a corto-medio plazo en las parcelas agrícolas, será necesario su identificación y seguimiento temporal, con el objetivo de evaluar el avance de las cabeceras, así como la eficacia de las medidas de prevención y corrección implantadas.
Los métodos actuales para la detección de cárcavas comprenden la aplicación de diferentes técnicas. Comparando entre ellas, la fotointerpretación directa a través de ortofotos no se puede automatizar y está sujeta a la subjetividad del fotointerpretador. Por su parte, las herramientas basadas en Aprendizaje Automático carecen de fundamento físico y al ser ajenas a los procesos de formación de las cárcavas, en muchos casos los resultados de estos modelos no cumplen con la necesaria conectividad de la red hidrológica y su validez se limita a sus zonas de entrenamiento. Por ello, los modelos de detección de cárcavas más extendidos y aceptados, por su fundamentación física y empírica, son los basados en umbrales relacionados con la topografía del terreno, bien sea a través de umbrales del área vertiente acumulada a la cárcava, umbrales de pendiente o una combinación de ambos, partiendo de Modelos Digitales de Elevación.
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