O modelo de Green-Ampt-Mein-Larson (GAML) é um dos mais empregados na modelagem da infiltração; entretanto, alguns de seus parâmetros não condizem com a situação real do processo de infiltração da água no solo. Assim, o presente trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho do modelo de GAML, testando diferentes combinações de metodologias de obtenção dos parâmetros de entrada. Os ensaios foram realizados em um Cambissolo Háplico Tb Distrófico Podzólico, com utilização de simulador de chuvas, em solo com e sem cobertura. Realizaram-se simulações baseadas na combinação de duas metodologias para a determinação da umidade na zona de transmissão (θt); duas para condutividade hidráulica na zona de transmissão (Kt) e três para o potencial matricial na frente de umedecimento (ψf). O modelo GAML com seus parâmetros originais não obteve bom desempenho, superestimando os valores de taxa de infiltração (Ti) e infiltração acumulada (I). As combinações em que se utilizaram valores de ψf calculados pela equação de Risse et al. (1995) subestimaram, durante todo o tempo, os valores de Ti e I, em ambas as condições de superfície. A combinação K0, θs e equação de Cecílio (2005) apresentou os melhores resultados.

Among the several equations that are proposed for simulation of infiltration, the Green-Ampt-Mein-Larson (GAML) model is one of the most used in hydrological studies as it is based on physical processes that occur in the soil during infiltration. However, some of its parameters do not match the real situation of the process of water infiltration in the soil. Thus, the objective of this work was to evaluate the performance of the GAML model, testing different methodologies for obtaining its parameters. The trials were carried out in a Podzol Tb Distrophic Haplic Cambisol, using a rain simulator, under field conditions, with and without mulch. Simulations were performed based on the combination of two methodologies for determination of soil water content in the transmission zone (θt), two for hydraulic conductivity in the transmission zone (θt) and three for the matric suction at the wetting front (ψf). The GAML model with its original parameters did not achieve good performance, overestimating the values of infiltration rate (Ti) and accumulated infiltration (I). Combinations using ψf values calculated by the equation of Risse et al. (1995) underestimated the whole time the values of Ti and I, under all surface conditions. The combination K0, θs and Cecílio (2005) equation showed the best results.

Desenvolveu-se este trabalho com o objetivo de analisar a variabilidade espacial da erosividade no Estado do Rio de Janeiro, por meio de análise geoestatística. Os índices de erosividade médios anuais EI30, definidos pelo produto da energia cinética da chuva e sua intensidade máxima em 30 min e KE>25 (definidos como a energia cinética das chuvas com intensidades superiores a 25 mm h-1) foram calculados a partir de dados pluviográficos de 36 estações, enquanto, para outras 57 estações, os mesmos índices foram estimados por meio de equações de regressão, totalizando 93 pontos de amostragem. O modelo matemático ajustado ao semivariograma experimental, para ambos os índices, foi o exponencial. A partir dos parâmetros dos modelos ajustados, foi possível gerar mapas de erosividade pelo método da krigagem, que apresenta vantagens em relação aos métodos convencionais. Além disso, também foram gerados mapas de variância de krigagem. Os maiores valores de erosividade foram observados nas regiões Serrana e da Baía da Ilha Grande, enquanto os menores valores foram observados nas regiões norte e noroeste do Estado. As maiores variâncias de krigagem foram observadas nas regiões Litorânea e Norte, que são as que apresentam menores densidades de amostragem.

The objective of this study was to analyze the spatial variability of the rainfall erosivity indices for the State of Rio de Janeiro, Brazil, using geostatistical analysis. Rainfall erosivity indices EI30 (defined by the product of kinetic energy of the rainfall and its maximum intensity on 30 minutes), and KE>25 (defined as the kinetic energy of the rain just to rainfall intensity higher than 25 mm h-1) were calculated using rain charts for 36 stations, while for the remaining 57 locations, this indices where estimated using standard regression procedures with rain gauges data. Therefore, the total number of points for the entire state was 93. The experimental semivariograms calculated for both indices were exponential. Using the model fitted to the experimental semivariograms it was possible to interpolate values for the locations where they were not known using kriging, which has advantages among other methods. Moreover, kriging variance maps were also generated. The largest values found for the rainfall erosivity indices were located at the Sierra regions and at Ilha Grande Bay, while the smallest values occurred at the Northern and Northwestern Regions of the state. The largest kriging variance values occurred at the Coastal and Northern Regions, where the data density is the smallest.

Desenvolveu-se este trabalho com o objetivo de determinar os diferentes padrões de chuvas erosivas naturais, calcular os índices de erosividade EI30 e KE > 25 e ajustá-los aos dados mensais de precipitação para as regiões de Seropédica e Nova Friburgo, RJ. Com os resultados obtidos conclui-se que o padrão de chuva avançado é o de maior ocorrência para as duas regiões, correspondendo a 61 e 58% do número total das chuvas analisadas seguido, respectivamente, pelos padrões intermediário, com 24 e 24%, e atrasado, com 15 e 18%; os valores médios anuais de EI30 foram de 5.472,5 e de 5.431,2 MJ mm ha-1 h-1, para Seropédica e Nova Friburgo, respectivamente, enquanto os valores médios anuais de K E> 25 foram, respectivamente, de 76,8 e 83,5 MJ ha-1.

This work was carried out in order to calculate the different storm patterns, the rainfall erosivity index (EI30 and KE > 25) and adjust them with the monthly precipitation data for Seropedica and Nova Friburgo, in the State of Rio de Janeiro, Brazil. Based on the results obtained, it was concluded that the advanced pattern is the most common in these regions, corresponding to 61% in Seropedica and 58% in Nova Friburgo, of the total number of analyzed storms. The percentages of intermediate and delayed patterns were, respectively, 24 and 15%, for Seropedica and 24 and 18% for Nova Friburgo. The annual mean values of EI30 were 5,472.5 and 5,431.2 MJ mm ha-1 h-1 for Seropedica and Nova Friburgo, respectively. For the KE > 25 index, the annual mean values were 76.8 and 83.5 MJ ha-1 for Seropedica and Nova Friburgo, respectively.

Este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de se estimar as perdas de solo e água em um Argissolo Vermelho Amarelo, utilizando-se um simulador de chuvas pendular. Para testes com 35 min de duração, o simulador foi regulado adequadamente, a fim de aplicar chuvas com cinco diferentes valores de energia cinética (138, 184, 229, 275 e 321 J m-2) correspondendo às intensidades de 30, 40, 50, 60 e 70 mm h-1, respectivamente. Com os resultados obtidos, pôde-se ajustar equações de regressão entre as perdas de solo e de água, e o tempo de precipitação. Utilizando-se as equações ajustadas, obtiveram-se valores de perda que variaram de 2,83 a 26,82 g m-2 (solo) e de 0,00209 a 0,01370 m³ m-2 (água) quando a energia cinética da chuva variou de 138 para 321 J m-2, respectivamente. Comparando-se os valores simulados com os dados de campo, verificaram-se variações máximas de 3,4 e 5,7%, para as perdas de solo e água, respectivamente.

The objective of this research was to estimate soil and water losses of a Red Yellow Argissol, using a pendulum rainfall simulator. Rainfall was simulated for 35 min at the intensities of 30, 40, 50, 60 and 70 mm h-1, which corresponded to kinetic energy values of 138, 184, 229, 275 and 321 J m-2, respectively. Cumulative soil and water losses were recorded with time at 5 min intervals. The results of soil and water losses were then fitted by regression equations. The fitted equations yielded soil and water losses that varied from 2.83 to 26.82 g m-2 (for soil) and from 0.00209 to 0.01370 m³ m-2 (for water) when the rainfall kinetic energy varied from 138 to 321 J m-2. Fitted and field measured soil and water losses showed a maximum variation of 3.4 and 5.7%, respectively.

Com este trabalho, objetivou-se avaliar o diâmetro médio de gotas, a intensidade de precipitação e a uniformidade de distribuição de um simulador de chuvas, para diferentes combinações de diâmetro de bico e pressão de serviço. Após ter sido realizado o teste de diâmetro médio de gotas, foi utilizado um programa computacional, para se avaliar a relação entre a energia cinética da chuva simulada pelo equipamento e a energia da chuva natural; além disso, realizaram-se, também, testes de intensidade de precipitação e uniformidade de distribuição. Os resultados mostraram que a relação da energia cinética da chuva produzida pelo simulador e a energia cinética da chuva natural, apresentou valores acima de 75% quando foi utilizado o bico VeeJet 80.150, para todas as pressões e intensidade de precipitação estudadas e que maiores coeficientes de uniformidade foram encontrados quando os bicos foram submetidos a maiores pressões de serviço.

This research was developed with the objective of evaluating the average drop diameter, the rain intensity and the distribution uniformity, for different arrangements of nozzle diameters and service pressures of a suspended rainfall simulator. A computational program was utilized in order to evaluate the relationship between the rainfall kinetic energy simulated by a rainfall infiltrometer and natural rainfall kinetic energy. Beyond this, some tests of rainfall intensity and distribution uniformity were realized. The results showed the relation between the simulated rainfall kinetic energy and natural rainfall kinetic energy was higher than 75% when the VeeJet 80.150 nozzles were used, for all service pressures and rainfall intensities considered; and higher uniformity coefficient were obtained when the nozzles were submitted to higher service pressures.