EVALUACIN DE LA EROSIVIDAD DE LA LLUVIA Y SU VARIABILIDAD ESPACIAL Y TEMPORAL: ESTUDIO DE CASO DE LA ZONA DEL PENEDS (NE DE ESPAA)RESUMENEn este trabajo, erosividad de la lluvia sobre la base de diferentes intervalos de tiempo evaluada por el Peneds (Noreste Espaa), un rea afectada por los procesos de erosin elevadas. Caractersticas de las tormentas (duracin, intensidad mxima, profundidad y frecuencia) registrada en la zona se analizaron mediante una serie de inflexin-cubo, que se utiliz para estimar precipitaciones erosividad partir de datos horarios (1997-2013), grabado en cuatro observatorios y datos diarios (1960-2013) grabado a dos observatorios de la zona de estudio. Las relaciones entre los datos obtenidos de diferentes intervalos se evaluaron utilizando el coeficiente de determinacin (R2), la relacin entre la raz del error cuadrtico medio estndar desviacin (RSR), el sesgo por ciento (PBIAS), y la eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE). Variabilidades espaciales y temporales fueron evaluadas para los periodos analizados, considerando erosiones anuales y mensuales de precipitacin, el nmero de eventos erosivos y su distribucin dentro el ao, la erosividad mxima y la mxima precipitacin. Erosividad de la lluvia anual en el rea de estudio presenta un alto grado de variabilidad de ao en ao, que van desde alrededor de 500 a ms de 2000 MJ ha-1mmh-1. Sin embargo, durante las ltimas dcadas el nmero de eventos erosivos ha aumentado y valores muy altos de evento erosividad se observaron en las estaciones meteorolgicas analizadas. en algunos casos, caso erosividad fue del mismo orden de magnitud erosiva como promedio anual. Los cambios en el evento erosividad no fueron uniformes. El nmero de eventos erosivos aument en todos los observatorios, pero los eventos erosivos altos slo aumentaron en uno. Los resultados confirman la necesidad de datos escala de tiempo detallada para buena estimacin de alta erosiva eventos. Las estimaciones basadas en datos diarios pueden, sin embargo, ser til comparar erosividad promedio dentro de un rea. la se observ cambio en erosividad de la lluvia en el ao, con un aumento de la erosividad de la lluvia de primavera a pesar de la disminucin de la precipitacin total. En otoo, el nmero de eventos erosivos disminuy en septiembre, pero el individuo evento erosividad aument alcanzando valores muy altos.

INTRODUCCIONUna de las principales caractersticas del clima mediterrneo es el eventos de lluvia de alta intensidad registran principalmente en otoo y primavera. Estos eventos tienden a concentrar un alto porcentaje de la precipitacin anual. Ellos son la causa principal de la erosin del agua en el rea mediterrnea, aunque las caractersticas del suelo y el uso de la gestin del suelo contribuyen tambin a las altas tasas de erosin. Diferentes estudios realizados en pases mediterrneos sugieren que los cambios significativos en la precipitacin estacional regmenes se han producido durante la segunda mitad del siglo 20. Estos cambios parecen afectar a las principales estaciones de lluvias. De Luis et al. (2010) informaron de incrementos en la concentracin de las precipitaciones en el Mediterrneo Pennsula Ibrica durante el perodo 1951-2000, aunque hubo disminuciones en las precipitaciones anuales. Gonzlez-Hidalgo et al. (2010) indicaron una tendencia negativa en la primavera (entre marzo y De junio en todas las cuencas espaolas) y una positiva en octubre. Similar tendencias se destacaron por Ramos et al. (2012) en el noreste de Espaa, y Hirschi y Seneviratne (2010) observaron una tendencia decreciente en springto- correlaciones de otoo en Francia. Sin embargo, la variabilidad espacial de las precipitaciones tendencias es alta. Segn algunos autores, el aumento de las precipitaciones extremas parece estar asociado con el calentamiento global (Easterling et al., 2000; Kharin et al., 2007; Klein Tank y Knnen, 2003), y puede favorecer los procesos de erosin (Favis-Mortlock y Boardman, 1995; Ramos y Martnez Casasnovas, 2009). Esta hiptesis plantea la cuestin si el aumento de erosividad de la lluvia est influenciado por el cambio de clima.

La Erosividad de la lluvia se puede estimar utilizando un nmero de diferentes ndices. Uno de los datos cosechadoras ms comnmente utilizados de energa cintica y la intensidad mxima de las precipitaciones en un perodo determinado. Sin embargo, tal informacin detallada no siempre est disponible para larga serie, es decir, otros ndices que tienen que ser utilizados incluyendo el Fourier Modificado ndice (IMF) y el ndice de Concentracin Precipitacin (PCI). En otra estudios, tcnicas de interpolacin y anlisis de regresin (Angulo- Martnez et al, 2009;. de Luis et al., 2010; Mello et al., 2013) han sido aplicado para estimar la informacin apropiada. Otros autores tienen tratado de encontrar relaciones entre erosividad de la lluvia y todos los das precipitacin a partir de la informacin detallada, que han sido posteriormente aplicado a ms largo serie diaria (Taguas et al., 2013). Estos autores confirmaron que, debido a la alta variabilidad de altura de lluvia en climas mediteraneos, diarios y registros mensuales por lo general no son apropiados para los clculos a largo plazo de las prdidas y de erosividad del suelo, ya que no lo hacen revelar detalles de precipitaciones fuertes de corta longitud. Por lo tanto, la deteccin de cambios en la erosividad de la lluvia puede ser complejo y probablemente no va a revelar un patrn espacial uniforme. Algunos estudios llevado a cabo en diferentes partes de Europa confirman tanto la variabilidad espacial y la variabilidad en las tendencias. En algunos casos, los resultados parecen contradecir el aumento de los eventos extremos asociados con el calentamiento global observado y predicho en muchos lugares (IPCC, 2013). Klik y Konecny (2013) reportaron una alta variabilidad en los valores de erosividad de la lluvia en Austria, que oscila entre 273 y 1599MJmmha-1 h-1 en LowAustria y entre 637 y 1697 MJ mm ha-1 h-1 en Alta Austria. Esta investigacin tambin mostr una tendencia al aumento en la intensidad de la lluvia, erosividad de la lluvia, y el nmero y la intensidad de las tormentas. Estas tendencias indican futura erosin posible tipo lluvia y aumenta el riesgo de erosin. Diodato y Belochi (2009) indicaron un punto de cambio en la evolucin del clima en el Cuenca del ro Calore (sur de Italia) durante la dcada de 1970 en la serie de primavera, que se correlaciona con un aumento de la erosividad de la lluvia distinta. Sin embargo, Capolongo et al. (2008) indic que ms de la mitad de las estaciones no mostraron una tendencia estadstica en erosiones anuales y estacionales de precipitaciones para el perodo 1951-2000 para la Basilicata (sur de Italia). Di Lena et al. (2013) define tres zonas de acuerdo a la agresividad de precipitaciones en la regin de Abruzzo (Italia) y se indica un descenso del clima agresividad con el tiempo, lo que podra atribuirse a la nueva climtica fase que afecta a la zona euro-mediterrnea desde la dcada de 1990. Meusburger et al. (2012) encontraron una gama de valores de erosividad entre 124 y 5611 MJ ha-1 mm h-1 ao-1 en lugares a diferentes alturas en Suiza. Estos autores han encontrado crecientes tendencias de precipitaciones erosividad de los perodos observados en algunos meses (de mayo a De octubre) y la disminucin de las tendencias en otros meses como febrero.Verstraeten et al. (2006) confirmaron la alta variabilidad anual para un anlisis llevado a cabo en Uccle en Bruselas (Blgica) para el perodo 1898-2002. Sin embargo, la variabilidad del perodo de lluvias ms erosiva (Mayo-junio) mostr un patrn temporal diferente a la erosividad anual. Tambin indicaron que la erosividad de la lluvia fue significativamente mayor (+ 31%) para el perodo 1991-2002 en comparacin con el perodo 1898-1990. Debido a los cambios de erosividad de lluvia a travs del tiempo, el promedio Las tasas de erosin de 10 aos, calculado con la Prdida de Suelo Revisada universal La ecuacin (RUSLE), aument en un 24-34% 1903-1912 a 1993-2002 para los principales cultivos crecido en el centro de Blgica. Sin embargo, Angulo-Martnez y Beguera (2012) inform de una disminucin general en la anual y estacional erosin y precipitaciones en el NE de Espaa, ha explicado por una disminucin del muy intenso evento de lluvias y un aumento en la frecuencia de intensidad moderada y baja eventos. Del mismo modo, de Luis et al. (2010) reportaron disminuciones en las precipitaciones erosividad en condiciones semiridas (central cuenca del Ebro y el sudeste Pennsula Ibrica), pero aumenta en las zonas secas y subhmedas. El objetivo de este trabajo fue analizar a) la espacial y temporal variabilidades de erosividad de la lluvia en las dos ltimas dcadas en una zona situada en el noreste de Espaa, donde se han registrado los procesos de erosin de gran magnitud (Ramos and Martnez-Casasnovas, 2004, 2009); b) la influencia de tiempo de datos escala utilizada para evaluar erosividad de la lluvia; y c) las tendencias y la distribucin de los eventos erosivos precipitaciones y su magnitud dentro el ao, y su impacto en las tasas de erosin.2. Material y mtodos 2.1. rea de estudio y datos El rea de estudio se encuentra en la provincia de Barcelona, noreste de Espaa, en la depresin del Peneds entre la Cordillera de la Costa y la Montaa de la Mar Mediterrneo (Fig. 1). El clima es mediterraneo con influencia martima, que se caracteriza por dos perodos hmedos (primavera y otoo) separados por veranos calurosos y secos. Eventos de lluvia de alta intensidad son por lo general grabado en el otoo. Caractersticas de las lluvias, junto con las caractersticas del suelo y el uso y manejo de la tierra a favor de las prcticas de los procesos de erosin de alta magnitud en el rea. Los cultivos ms extendidos en la zona es la vid de uva, que debido a la escasa cobertura del suelo, se asocia por lo general con mayores tasas de erosin (Kosmas et al., 1997). El anlisis combina series de datos de las diferentes resoluciones de tiempo: minuto, hora y el da. Se muestra la ubicacin de cada estacin meteorolgica en la Fig. Serie precipitaciones 1. Tipping-cubo registr a intervalos de 1 hora en un campo experimental (TBS: UTM41 30 'N, 1 45' 36 "E, elev snm: 322m) se utilizaron para calcular erosividad de la lluvia a escala de evento. Los datos fueron registrados entre 1996 y 2004 y entre 2010 y 2013. Adems, cada hora a partir de serie de datos grabado en cuatro observatorios durante el perodo 1997-2013 y dos series ya diario correspondiente para el perodo de 1960-2013 se utilizaron en este estudio. La hora los datos se registraron en EHP (Els Hostalets de Pierola: 41 31 '97 "N, 1 48 '33 "E, asl elev: 326 m), LG (La Granada: 41 22' 5" N, 1 43 '47 "E,, elev snm: 240 m), SMS (Sant Mart Sarroca: 41 22 '36 "N, 1 37' 53" E, elev snm: 257 m) y FR (Font-rub: 41 26 '5 "N, 1 37' 30" E, asl elev: 415 m). Estas estaciones meteorolgicas pertenecen a METEOCAT (Institut Meteorolgico de Catalunya). Los datos diarios se registraron en VP (Vilafranca del Peneds: 41 19 '59 "N, 1 40' 40" E, asl elev: 202 m) y de la SSA (Sant Sadurn d'Anoia: 41 26 '9 "N, 1 47' 43" E elev snm: 164m). Los datos fromVilafranca del Peneds pertenecen a INCAVI (Institut Catal de la Vinya i el Vi). Se registraron los datos de Sant Sadurn d'Anoia por METEOCAT. Un ANOVA se realiz para la serie VP y SSA perteneciente a los perodos 1960-2013 y 1997-2013, con el fin de detectar cambios con el tiempo. La variabilidad entre los observatorios se analiz como la correlacin entre las precipitaciones diarias registradas en cada observatorio durante el perodo 1997-2013. Una prueba de ANOVA y un multi-rango de Duncan era hecho para todas las series diaria registrada en los observatorios analizados en el fin de confirmar las diferencias significativas entre las precipitaciones y precipitaciones erosividad entre los observatorios, y entre aos dentro de la analizada perodo.2.2. ndices de erosividad de la lluvia El ndice EI30 (energa cintica intensidad mxima en 30 minutos perodos) se utiliz para estimar la erosividad de la lluvia. La energa cintica era estimada usando la ecuacin. (1) propuesto por Brown y Foster (1987):

Donde E es la energa cintica por unidad de lluvia (en J m-2 mm-1) y I es la intensidad de lluvia (en mm H-1). Para la serie de inflexin-cubo, grabados a intervalos de 1 minuto, clculos se hicieron a escala tormenta y luego se suman para estimar erosividad anual de precipitaciones. Las tormentas fueron separadas por intervalos de 6 horas sin lluvias. Para cada tormenta, el de 30 minutos perodo de mxima precipitacin fue considerado para estimar Imax30. El umbral para erosiva eventos se estableci en 9 mm (Mannaerts y Gabriels, 2000). Para la serie por hora, erosividad de la lluvia se estim utilizando un parecido procedimiento. Con el fin de estimar I30 para cada tormenta una relacin entre mximos por hora y 30 minutos intensidades perodo fue establecido mediante la serie de inflexin-cubo. Una posible relacin se utiliz (Ec. (2)), que fue equipado con el algoritmo de Marquardt

Donde (a) es la intensidad por hora y n es un coeficiente adimensional. Las tormentas eran separadas por intervalos de 6 horas sin lluvias. La precipitacin erosividad estimado usando esta intensidad mxima de lluvia se compar con los valores estimados a partir de la serie de inflexin-bucket registrado a intervalos de 1 minuto. Se evaluaron las siguientes estadsticas: R2 (coeficiente de determinacin); la relacin entre la raz del error cuadrtico

Figura. 1. Ubicacin de las estaciones meteorolgicas y la variabilidad anual de la precipitacin en el rea de estudio.a la desviacin estndar (RSR); el sesgo por ciento (PBIAS,%; Gupta et al., 1999; y la eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE); Nash y Sutcliffe, 1970). A continuacin, se utiliz la misma relacin para calcular erosividad de la lluvia para el resto de observatorios con datos horarios: EHP, FR, SMS, LG y SSA. La erosividad de la lluvia estimada con los datos de cada hora de EHP se compar con los valores obtenidos con la serie de inflexin-cubo. Como puede verse en la Fig. 1, EHP es la estacin ms cercana a la experimental campo (TBS) de la serie de inflexin-cubo. Acuerdo entre los erosivities calculado con ambas series se evalu usando las mismas estadsticas como se describe anteriormente. Erosividad de la lluvia se estim tambin mediante el ndice propuesto por Richardson et al. (1983) se muestra en la Eq. (3):

Donde a y b son parmetros empricos y Pd es la precipitacin diaria (mm). Los coeficientes a y b se calcularon utilizando la precipitacin diaria y EI30 calcula a partir de la serie de inflexin-cubo. Una regresin no lineal El anlisis se llev a cabo para adaptarse a EI30 y Pd utilizando Statgraphics. Utilizando la equipada ecuacin, erosivities se estimaron para EHP (la meteorolgica ms cercana estacin para TBS), que se compararon con la erosividad estimado con datos horarios. La ecuacin se us tambin para la larga serie grabado en VP. En Adems, la serie diaria de VP se escala reducida a individuo tormentas. En este caso, la serie de inflexin-cubo se utiliz para distribucin de frecuencias de parmetros, duracin de la tormenta, precipitacin total tormenta y el tiempo entre eventos de precipitacin. Estas funciones de distribucin fueron muestreados utilizando un generador de Monte Carlo y aplicada a la valores diarios registrados a VP. Con esta informacin, los datos diarios correspondiente al perodo 1960-2013 se redujo la escala a individuo tormentas. Entonces erosividad de la lluvia se cuantific por EI30, como se ha comentado antes. Los erosivities los estimados con esta serie fueron en comparacin con los que se obtiene a partir de las series diarias utilizando la Ec. (3). la Tambin se compararon los valores de erosividad calculados para el perodo 2000-2013 con los obtenidosTabla 1 Estadsticas de la precipitacin anual registrada a los 6 observatorios: perodos 1960-2013 para la SSA y VP, y 1997-2013 para EHP, FR; SMS y LG.

Adems de los erosivities anuales, evento mensual e individual erosivitieswere analiz en cada observatorio con el fin de detectar cambios en las distribuciones o tendencias. Los eventos erosivos se clasificaron en intervalos de acuerdo a su erosividad. Los intervalos utilizados fueron: 0-100; 100-200; 200-300; 300-400; 400-500 y N500 MJ ha-1 mm h-1. Por cada observatorio y el ao, los eventos registrados en cada mes Tambin fueron analizados (nmero de eventos y valores de erosividad).3 .Resultados y discusin 3.1. Variabilidad de las precipitaciones Los valores medios y las desviaciones estndar de la precipitacin anual registrada en cada observatorio se muestran en la Tabla 1. La precipitacin media anual se muestra para la serie larga (1960-2013) y durante el perodo ms corto 1997-2013. Haba diferencia no significativa entre la media anual precipitacin en VP o SSA entre largo y corto serie. Como es comn en el Mediterrneo, se observ un alto grado de variabilidad de ao a ao. La precipitacin anual oscil desde abajo 340 mm por encima de VP 900mmat y de aproximadamente 360mmto 777mmat SSA (Fig. 2). Similar variaciones se registraron en los otros observatorios en los ltimos aos del perodo de estudio (1997-2013), en el que la precipitacin media anual de oscil entre 498,6 mm y 539,8 mm entre los observatorios. all hubo diferencias significativas en el nivel del 95% entre los observatorios y, a pesar de las distancias cortas entre ellos, no se observ una buena correlacin entre todos los observatorios a escala diaria. Las correlaciones entre observatorios basados en la precipitacin diaria se muestran en la Tabla 2. Significativo se encontraron correlaciones entre VP, EHP, FR, SMS y LG; entre EHP, FR, SMSand LG; entre SMS, LG y FR; y entre LG y SMS. La correlacin entre las estaciones meteorolgicas FR y otros era relativamente alta, aunque los valores medios en FR eran ms bajos.Precipitacin DIARIA MAXIMA era 149mmat SSA (que oscila entre 35 y 149 mm) y 129 mm en VP (que oscila entre 26,3 y 129 mm). En los otros observatorios, la precipitacin mxima diaria vari entre 100,4 y 142,9 mm, con un alto rango en la ltima 15 aos (Tabla 1). La prueba ANOVA y Duncan confirm tres grupos de aos de acuerdo a la precipitacin mxima registrada en 24 h. la Los valores ms altos se registraron en 1998, 2002, 2008 y 2011, y la Los valores ms bajos se registraron en 2000, 2001, 2003, 2004, 2005, 2006, 2009 y 2012. Sin trendswere significativa observada en cualquier observatorio. La alta variabilidad observada en todos estos parmetros de precipitacin oculta cualquier posible tendencia. 3.2. Erosividad de la lluvia 3.2.1. Relacin entre la hora y los datos de inflexin-cubo La relacin entre el mximo perodo por hora y 30 minutos intensidades, obtenidos con la serie de precipitaciones de inflexin-cubo, se muestraTabla 2 Los coeficientes de correlacin entre los observatorios basados en datos de precipitacin diaria. El texto en negrita indica correlaciones significativas al nivel del 95%.

En la Fig. 3. Aplicacin del algoritmo de Marquardt permiti la estimacin del coeficiente n que dio el mejor ajuste de la ecuacin. (1), en este caso con una valor de 0,657. Este coeficiente fue similar a la obtenida por Monjo et al. (2009) en la estimacin del ndice n de intensidad-duracin sobre Curvas de frecuencia para la Pennsula Ibrica. La relacin entre la erosividad de la lluvia sobre la base de cada hora y 1 minutos a datos de intervalo, grabado con la serie de inflexin-cubo, es se muestra en la Figura. 4a. Erosividad de la lluvia obtiene a partir de los datos horarios mostrados alto acuerdo con la obtenida con los datos de inflexin-cubo, con R2 = 0,835, RSR = 0,274, PBIAS de aproximadamente 1,99% y el NSE = 0,832. Erosividad estimado con tambin se compar la serie de inflexin-cubo con los datos de erosividad-basados por hora registrados en el observatorio ms cercano de EHP (Fig. 4b). La serie incluy datos registr en nueve de los aos entre 1999 y 2013 (160 eventos erosivos). Las estadsticas fueron R2 = 0,9231; RSR = 0,362; PBIAS = -11,26% y NSE = 0,925, que puede ser considerado un acuerdo satisfactorio de acuerdo con la literatura (Moriasi et al., 2007). Este resultado confirm la posibilidad de utilizando cada hora y la intensidad mxima estimada de ellos para estimar erosividad de la lluvia.3.2.2. Variabilidades espaciales y temporales de la erosividad de la lluvia Erosivities de precipitaciones anuales, calculados para cada observatorio utilizando datos horarios y la intensidad mxima estimada con la ecuacin. (1), son se muestra en la Tabla 3. Esta tabla tambin incluye los valores de erosividad anuales estimados para VP de los datos a escala reducida. Alta de ao a ao la variabilidad en erosividad de la lluvia se puede observar. La prueba de ANOVA y Duncan confirm diferencias significativas entre FR y la SSA, pero no con la resto de observatorios. En trminos de erosividad anual de precipitaciones, lo analizado aos se pueden clasificar en tres grupos con diferencias significativas entre ellos. Aos 2002, 2008, 2010 y 2011 tuvieron la mayor anual erosividad de la lluvia, mientras que 1999, 2006 y 2012, tuvo los valores ms bajos. Las diferencias significativas se encuentran entre estos dos grupos. El resto de los aos presentan valores intermedios. El nmero de eventos erosivos, mximo evento de lluvia y mximos eventos erosivos se muestran en la Tabla erosivities 4.Maximumrainfall en 2000, 2002, 2008, 2011 y 2010 tambin fueron significativamente ms altos que en 2001, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2009 y 2012. La mayor

Figura. 2. La precipitacin anual registrada en VP y SSA (1960-2013); y en EHP, FP, SMS y LG (1997-2013).Valores anuales de erosividad se registraron en 2010 en EHP y SMS; en 2011, en FR y EHP; en 2008 en el SMS y el vicepresidente y en 2004 en EHP. Sin embargo, Tambin se encontraron las mayores diferencias entre los observatorios en los que ao con los valores ms altos. Las principales diferencias entre los observatoriosProducido cuando un solo evento con alta erosividad y con fuerte ocurri influencia local. Ese fue el caso de LG en el 2005 y 2002, de EHP en 2004 y de FR en 2011. Esto fue confirmado con la tippingbucket serie con valores muy similares. Los valores ms bajos de erosividad

Figura. 3. Relacin entre la mxima por hora y 30 minutos intensidades perodo obtenido con los TBS de 1 minuto los datos de intervalo.

Figura. 4. a) Relacin Entre la erosividad de la lluvia Sobre la base de hora de Cada (EI30h) y el Intervalo de 1 Minuto (es decir, 30 minutos) los Datos Registrados En La Estacin de TBS Con La serie de inflexin-cubo. b) Relacin Entre erosividad de la lluvia Sobre la base de de Datos de Intervalos de 1 Minuto (es decir, 30 min) Registrado en la TBS y Datos Horarios (EI30 EHP) Registrado en Els Hostalets de Pierola (EHP).

Tabla3 Erosivities precipitaciones anuales para cada observatorio sobre la base de datos cada hora: Els Hostalets de Pirola (EHP); Font Rub (FR); Sant Mart Sarroca (SMS); La Granada (LG); Sant Sadurn d'Anoia (SSA) y Vilafranca del Peneds (VP) (datos a escala reducida).se observaron en 2006 en todos los observatorios, en el ao 2004 en el SMS, LG, la SSA y VP; en 2001 en FR y LG y en 2012 en el SMS y LG. La distribucin estadstica de eventos erosivos registr en cada uno de los observatorios de EHP, FR, SMS y LG durante el perodo 1997-2013 se muestra en la Figura. 5. La mayora de los eventos tuvieron valores por debajo de erosividad 300 MJ ha-1 mm h-1, aunque se registraron los valores ms altos durante el ltimos aos. Para cada observatorio, los valores de erosividad correspondiente a 50, se presentan 75, 85, 90 y 95%. Entre el 85 y el 90% de los erosiva eventos (dependiendo del observatorio) tuvieron valores por debajo de erosividad 100 MJ ha-1 mm h-1. Erosividad mensual promedio para cada observatorio y la acumulada erosividad lo largo del ao se muestran en Figura. 6. Se puede observar que los eventos de lluvia registrados en octubre y septiembre son themost erosiva en todos los observatorios, seguido de la precipitacin registrada en abril, mayo y De junio, pero con una alta variabilidad entre aos (desviacin estndar muy alto). El erosiva anual acumulada tena el patrn tpico de la rea mediterrnea (MAPA, 1988). Figura. La figura 7 muestra el nmero promedio y la desviacin estndar de los eventos erosivos registr en cada mes en cada observatorio. La primavera y el otoo concentran la mayor parte de erosiva eventos. Sin embargo, se registraron principalmente los que tienen la ms alta erosividad en septiembre y octubre, y en verano (julio y agosto) en todos los observatorios. El nmero de eventos erosivos estaba en 50% de los aos ms pequeo en LG que en SMS y EHP.3.2.3. Las estimaciones con datos de intervalo de tiempo diferente Utilizando datos diaria, los coeficientes a y b de la ecuacin. (3) fueron 0,117 y 1,812, respectivamente. Coeficientes similares se obtuvieron para el resto de observatorios analizados cuando erosividad estima a partir de hora relacionada a la precipitacin diaria. Los coeficientes a oscilaron entre 0,09 (en Francia) y 0,1125 (en LG), mientras que b oscil entre 1,852 (en LG) y 1,93 (en SSA). Estos coeficientes son del mismo orden de magnitud que se encuentra por otros autores en zonas mediterrneas. Petkovsek y Mikos (2004) para una regin del suroeste de Eslovenia propuso utilizar a = 0.128 yb = 2. Taguas et al. (2013) para el sur de Espaa equipado con la ecuacin a = 0,1256 yb = 1,8311. En el estudio de caso, basado erosividad de la lluvia en los datos diarios dio erosivities anuales ms bajos en comparacin con los datos horarios y se encontr pobre concordancia entre erosividad anual estimado con las dos series. Para los eventos de baja intensidad (EI30 b 100 MJ ha-1 mm h-1), similar o incluso un poco ms altos valores se estimaron con el datos diarios thanwith los datos horarios. Sin embargo, para los eventos de alta intensidad (EI30 N 100 MJ ha-1 mm h-1), las estimaciones difieren significativamente. Erosivities precipitaciones anuales diferan, pero no de una manera uniforme. la diferencias oscilaron entre el 25% (en aos de baja erosividad) y sobre 50% (en aos de alta erosividad), con datos diarios dando inferior valor correspondiente comparados con los datos por hora. Figura. 8 muestra, como ejemplo, una comparacin de erosividad acumulada durante cuatro aos con diferente caracterstica. Los aos que se muestran ilustran la alta variabilidad de las precipitaciones erosividad de ao en ao y los altos valores registrados durante particulares los ltimos aos. Adems, cuando la precipitacin se distribuye uniformemente durante todo el ao y es de bajas intensidades relativas, (el caso de 2012), la diferencia entre los dos tipos de prediccin estaba a punto 25%. Sin embargo, cuando un nmero reducido de eventos de alta intensidad concentr una cantidad importante de la precipitacin anual, (por ejemplo, 2001 y 2011, yearswith diferentes cantidades de lluvia y la distribucin a lo largo de del ao), las diferencias entre las dos predicciones eran muy altas (aproximadamente un 45% inferior con los datos diarios en comparacin con los datos horarios).El otro caso se muestra en la Figura. 8 corresponde al ao 2010. Este ao registrado por encima de la precipitacin media anual y las tormentas de alta intensidad, lo que explica la alta erosividad anual (casi tres veces ms alta que el rea promedio de estudio). Adems, este mtodo dio muy alto precipitaciones erosiones cuando se registr una alta cantidad de precipitaciones en un solo da, aunque itwas de baja intensidad y homogneamente distribuida durante todo el periodo de 24 h. En el rea de estudio se produce esta situacin en invierno y los eventos de lluvias por lo general tienen lowintensities. las estadsticas PBIAS, NSE y RSR estiman para eran muy insatisfactoria en el aos con alta erosividad. Para los aos que se muestran en la Fig. 8, PBIAS fue 14,1 y 26,9, respectivamente, para los aos 2001 y 2012, y de 37,1 y 76,7% para 2011 y 2010, respectivamente. Los valores de EEN fueron 0,969 y 0,729 para 2001 y 2012, mientras que 0.585 y 0.197 theywere para 2001 y 2012. El RSR eran 0,168 y 0,4 para 2001 y 2012, si bien tuvo valores superiores de 1,4 para 2011 y 2010. Las estadsticas similares fueron encontradas por aos con caractersticas similares. Se encontraron buenos ajustes para 1998, 1999, 2002, 2005, 2009 y 2013, mientras que para el resto de aos analizados (2000, 2004, 2007, 2008) PBIAS oscil entre el 25 y el 60%, NSE variada entre 0,295 y 0,584 y RSR fueron superiores a 0,7. A pesar de las deficiencias encontradas en el ajuste, se aplic a la larga serie diaria registrada en VP en el anlisis a largo plazo. El anual valores de erosividad estimados con datos diarios se compararon con los obtenido con la serie generada por la reduccin de escala de los datos utilizando el serie de inflexin-cubo. Figura. 9a muestra los valores anuales estimados con ambos procedimientos. Los resultados basados en datos diarios a escala anual fueron inferior que las basadas en los datos a escala reducida. Baja correlacin fue observado entre los valores anuales y las estadsticas mostraron baja acuerdo. Aunque PBIAS = 17,7% puede considerarse satisfactoria, NSE = 0,189, RSR = 0,90 y R2 = 0,48 fueron insatisfactorios. Figura. 9b demostraciones erosividad de la lluvia estimada para la larga serie grabado en VP y los valores correspondientes para LG, SMS y EHP. Se puede observar que durante las ltimas dcadas las tendencias fueron similares en VP, LG y SMS, que eran los observatorios con alta intercorrelacin. Acuerdo entre erosividad anual en VP y LG de acuerdo con lo analizado estadsticas fue RSR = 0,42, PBIAS = 14,55% y R2 = 0.841. entre VP y SMS se obtuvieron las siguientes estadsticas: RSR = 0,935, PBIAS = 10,99% y R2 = 0.411. Estos resultados indican una razonablemente buen acuerdo, teniendo en cuenta la alta variabilidad de las precipitacionesTabla4 Nmero de eventos erosivos anuales (n), mximo evento erosivo (Rmax) y eventos de mximas precipitaciones (Pmax) y grabado en cada observatorio durante el perodo de 1997-2013. ElsHostalets de Pierola (EHP); Font Rub (FR); Sant Mart Sarroca (SMS); La Granada (LG); Sant Sadurn d'Anoia (SSA) y Vilafranca del Peneds (VP) (Rmax de datos a escala reducida).

Figura. 5. Distribucin de frecuencias de los eventos erosivos de diferentes magnitudes registr en cada observatorio durante el perodo 1997-2013: (a) EHP: Els Hostalets de Pierola; b) EN: Font Rub; c) SMS: Sant Mart Sarroca; y d) LG: La Granada.

Figura. 6. Promedio de los valores de erosividad mensuales para cada observatorio y la erosividad acumulada a lo largo del ao (1997-2013): a) Els Hostalets de Pierola (EHP); b) La Granada (LG); c) Font Rub (FR); d) Sant Mart Sarroca (SMSE) Sant Sadurn d'Anoia (SSA); y f) Vilafranca del Peneds (VP).Erosividad entre observatorios. Aunque estos resultados se obtuvieron a partir de una simulacin, que pueden dar una idea de la variabilidad temporal y la agresividad de precipitaciones durante las ltimas dcadas. La variabilidad en las ltimas dos dcadas fue mayor que la simulada para los aos 1960, 70, 80 y 90, alcanzando valores anuales de hasta el doble de la anteriormente media registrada. Los resultados confirman la necesidad de datos en tiempo detallado escalas para estimar erosividad de la lluvia, de acuerdo con resultados encontrados en otras reas (Nel et al., 2013). Por lo general, los eventos de alta intensidad que producen extremos las ms altas tasas de erosin. Algunos estudios llevados a cabo en la zona en escala de trazado en vides, uno de los usos de la tierra que la erosin favor, sugieren que uno o dos eventos extremos registran cada ao produce sobre 75% de la erosin anual (Ramos y Martnez-Casasnovas, 2009). erosin tasas producidos en la zona en los eventos ms erosivos en diferentes aos entre 1999 y 2012 fueron mayores de 10 Mg ha-1 (Ramos y Martnez-Casasnovas, 2014). Por esta razn, los valores de erosividad siempre debe ser calculado con los datos de resolucin ms altos posibles, al menos en escala por hora. 3.3. Los cambios en el evento erosividad El nmero de eventos erosivos revel ninguna tendencia en LG. Sin embargo, en el resto de observatorios (EHP, SMS, FR, la SSA y VP) hubo una significativa la tendencia creciente en el nmero de eventos erosivos anuales (Fig. 10a). En estos observatorios, habia un aumento en el nmero de bajo erosiva eventos (b20 MJ ha-1 h-1 mm) y los que tienen entre 80 erosivities y 350 MJ ha-1 mm h-1. Eventos erosivos muy altos slo aumentaron en FR. Sin embargo, erosividad alcanz valores superiores a la correspondiente al percentil 95% en todos los observatorios y eran particularmente alta en 2010 y 2011 en FR, EHP y SMS. Estos resultados estn de acuerdo con de los de Luis et al. (2010) y Angulo-Martnez y Beguera (2012) quienes reportaron una disminucin de eventos de lluvias muy intensas, pero un aumento de frecuencia de eventos moderados y bajos. En el estudio de caso, el nmero de eventos baja erosividad aument, pero tambin la mxima erosin valor registrado en aos ms analizados. El aumento del individuo tormentas de alta intensidad se han puesto de manifiesto en otras reas incluso cuando la precipitacin total est disminuyendo (Trenberth, 2011) asociado con el cambio climtico. Tambin, una frecuencia mucho ms alta de ms intensa eventos de precipitacin estn contribuyendo a la cantidad total de precipitacin (Sun et al., 2007), particularmente en la zona del Mediterrneo, a pesar una disminucin en la cantidad de lluvia (Bartolini et al., 2014). Sin embargo, los cambios en el nmero de eventos fueron erosiva no uniforme durante todo el ao. Comn a todos observatorios fue el cambio en el distribucin de los eventos erosivos durante todo el ao. El nmero de eventos erosivos aumentaron en marzo, abril, mayo, junio y octubre y disminuy en septiembre en todos los observatorios. Figura. 10b muestra las tendencias en el nmero de eventos erosivos en esos meses para cada observatorio. Los resultados indicaron que aunque la precipitacin de primavera mostr una disminucin

Figura. 7. Comparacin entre la erosividad acumulada durante cuatro aos con diferentes caractersticas registradas en EHP.Tendencia en la lluvia total (Ramos et al., 2012), eventos de alta intensidad con alta erosividad tendi a aumentar en esa temporada. Durante los ltimos aos, eventos de muy alta intensidad y lluvia erosiva se registraron en la rea de estudio. Se registraron intensidades de lluvia de 30 minutos de encima 50mmh-1 en tres de los ltimos cuatro aos (2010-2013) durante la primavera meses, lo que produjo altas tasas de erosin. En otoo, el nmero de eventos erosivos tendan a disminuir (especialmente en septiembre) pero sin una disminucin en la erosividad total. En este sentido, los resultados estn de acuerdo con los de Verstraeten et al. (2006) inform que los cambios en la variabilidad de la la mayora de los periodos erosivos y diferentes patrones estacionales de erosividad. Otros investigadores han indicado tambin los cambios en la erosividad registran en

Figura. 8. a) erosividad de la lluvia anual para VP basa en diario y reduccin de escala de los datos. b) erosividad de la lluvia anual para VP (basado en los datos a escala reducida) y de Els Hostalets de Pierola (EHP), La Granada (LG) y Sant Mart Sarroca (SMS) (basado en los datos por hora).

Figura. 9. Nmero promedio y la desviacin estndar de los eventos erosivos registrados en eachmonth en cada observatorio (perodo 1997-2013): a) En hoteles de Pierola (EHP); b) La Granada (LG); c) Font Rub (FR); d) Sant Mart Sarroca (SMS); e) Sant Sadurn d'Anoia (SSA); y f) Vilafranca del Peneds (VP).Diferentes estaciones del ao. Por lo tanto, Meusburger et al. (2012) que se encuentran cada vez mayor tendencias de la erosividad de la lluvia en algunos meses (de mayo a octubre) y la disminucin de las tendencias en otros meses como febrero. Fiener et al. (2013), en un estudio sobre el oeste de Alemania para el perodo 1937-2007, encontrado un aumento significativo de la erosividad de verano (abril-noviembre) que fue ms acentuada 1973-2007.3.4. Erosividad de la lluvia y de las tasas de erosin Despus de examinar los cambios en la precipitacin erosividad la pregunta que surgi era si las tasas de erosin estaban cambiando o mostrar ninguna tendencia. Las tasas de erosin en el rea de estudio se han descrito en estudios previos (Ramos y Martnez-Casasnovas, 2007; Ramos y Martnez-

Figura. 10. a) Los cambios en los eventos erosivos anuales registrados en Els Hostalets de Pierola (EHP); Font Rub (FR); Sant Mart Sarroca (SMS); Sant Sadurn d'Anoia (SSA) y Vilafranca del Peneds (VP). b) Los cambios en los eventos erosivos inmonthswith tendencias ms ntimo comn de observatorios: a) Els Hostalets de Pierola (EHP); b) La Granada (LG); c) Font Rub (FR); d) Sant Mart Sarroca (SMS); e) Sant Sadurn d'Anoia (SSA); y f) Vilafranca del Peneds (VP)

Figura. 11. Los procesos de erosin despus de un evento de lluvias registradas el 31 de mayo de 2011 (A y B) y el 17 de septiembre de 2010 (C y D) en los viedos de la zona de estudio.Casasnovas, 2009; Ramos y Martnez-Casasnovas, 2013), pero ellos eran de alta magnitud de sobre todo en los ltimos aos. Figura. 11 ilustra, como ejemplo, los efectos de algunos de estos eventos de alta intensidad registrados en una zona cercana a la TBS en la primavera de 2011. Las prdidas de suelo mide en dos viedo parcelas despus de la precipitacin registrada en 31stMay 2011, que tuvo una precipitacin erosividad de 996 MJ ha-1 mm h-1, fueron respectivamente 7,2 y 10.93 Mg ha-1. En la misma temporada, las prdidas de suelo miden despus de la lluvia registrada el 10 de junio de 2011, con una erosividad de 238 MJ ha-1 mm h-1 fueron 1.76 y 2.07Mg ha-1 en el mismas parcelas. Figura. La figura 11 muestra tambin el efecto de un evento registrado el 17 de septiembre de 2010, cuyas precipitaciones erosividad fue 1,180 MJ ha-1 mm h-1 y del suelo prdidas de 7.5 y 14.65 Mg ha-1, respectivamente en las mismas parcelas. Estas cifras destacan la agresividad de un evento extremo en el rea de estudio. Algunas simulaciones de prdidas de suelo realizadas a cabo a escala de cuenca para la misma rea de estudio, para el perodo 2000-2011, destac el aumento de las prdidas de suelo en los ltimos aos (Ramos y Martnez-Casasnovas, 2013). Las altas registran eventos erosivos aumenta las prdidas de suelo de una manera significativa e hizo que el suelo anual las prdidas superaron los niveles de tolerancia de prdida de suelo considerados admisibles para cultivable tierras, establecido en alrededor de 11.2Mgha-1 ao-1 (Mannering, 1981). Acercndose et al. (2004) indicaron que los niveles de EE.UU. erosividad de la lluvia pueden estar en el aumentando en las zonas donde la precipitacin fue en aumento, pero que incluso en el caso decreciente de precipitaciones mayor susceptibilidad del suelo para erosionado podra existir debido a cambios en la biomasa. En las zonas mediterrneas, las precipitaciones anuales no lo hicieron mostrar tendencias claras, mientras que una mayor concentracin en los eventos ms intensos en temporadas fue lluviosa la principal observ. En ese caso, el principal factor determinante la respuesta hidrolgica y erosiva es la intensidad de la lluvia y el contenido agua en el suelo antecedente. El nmero de aos analizados todava se reduce, y debido a la alta variabilidad del ao al ao es difcil confirmar tendencias en la erosin del suelo. Sin embargo, los resultados confirmaron un aumento la intensidad de las lluvias de primavera y tambin su erosividad, repetida ao tras ao que caus muy altas tasas de erosin.4. Conclusiones El rea de estudio presenta una alta variabilidad en la erosividad de la lluvia de ao a ao en todos los observatorios durante el perodo 1997-2013. En Adems, se encontraron diferencias entre los observatorios, tanto en total de erosividad y los cambios en los eventos erosivos. Sin embargo, los resultados indican que los valores anuales de erosividad de la ltima dcada fueron mucho ms altos a las registradas anteriormente. En algunos casos, la erosividad de un solo evento fue del mismo orden de magnitud que media anual erosividad. El uso de ecuaciones empricas basado en la precipitacin diaria puede ayudar a dar una estimacin aproximada de la erosividad de la lluvia, pero subestimado erosividad de la lluvia para los eventos ms erosivos. Teniendo en cuenta su aumento de la frecuencia y el hecho de que estos eventos son responsables de un alto porcentaje de las tasas de erosin, el uso de datos detallados de precipitaciones en el evento se requiere escala para una estimacin de erosividad de la lluvia. Se observ un cambio en la erosividad de la lluvia en el ao, con un aumentar en la primavera de precipitaciones erosividad, a pesar de la disminucin de la precipitacin total. En otoo, el nmero de eventos erosivos disminuy en septiembre y Noviembre, pero erosividad prueba individual se elev a valores muy altos. Un reducido nmero de eventos erosivos altos registra cada ao dio lugar altas tasas anuales de erosin. La contribucin de los eventos erosivos primavera a las prdidas anuales de suelo es cada vez mayor. Agradecimientos Este trabajo forma parte del proyecto de investigacin financiado por AGL2009-08353 el Ministerio espaol de Ciencia e Innovacin. Los datos climticos fueron proporcionada por la Agencia Estatal de Meteorologa (AEMET), el Servei Meteorolgico de Catalunya (METEOCAT) y el Institut Catal de la Vinya i el Vi (INCAVI).Referencias Angulo-Martnez, M., Beguera, S., 2012. Tendencias de la erosividad de la lluvia en el noreste de Espaa en la reunin anual, escalas estacionales y diarias, 1955-2006. Hydrol. Syst Tierra. Sci. 16 (10), 3551-3559. Angulo-Martnez, M., Lpez-Vicente, M., Vicente-Serrano, SM, Beguera, S., 2009. Cartografa erosividad de la lluvia a escala regional: una comparacin de mtodos de interpolacin en la Cuenca del Ebro (NE de Espaa). Hydrol. Syst Tierra. Sci. 13 (10), 1907-1920. Bartolini, G., Grifoni, D.,Torrigiani, T., Vallorani, R., Meneguzzo, F., Gozzini, B., 2014. Cambios en las precipitaciones a partir de dos conjuntos de datos cada hora a largo plazo en la Toscana. Int. J. Climatol. http://dx.doi.org/10.1002/joc.3956.