Modelos hidrossedimentológicos são úteis na análise ambiental de bacias hidrográficas não monitoradas. Entretanto, para que as suas predições sejam confiáveis, é necessário que os modelos sejam adequadamente calibrados e validados para as condições locais. O objetivo do presente trabalho foi calibrar o coeficiente a da MUSLE para as condições da bacia do ribeirão Pipiripau, usando dados hidrossedimentológicos locais, bem como validar a equação calibrada, com uma série de dados diferente da usada na calibração. O coeficiente a da MUSLE foi calibrado por meio do ajuste entre os valores observados e calculados de aporte de sedimento de eventos individuais, correspondentes ao período entre 1999 e 2005, usando dados hidrológicos (Q e q p) observados. Para validação do modelo calibrado, a série usada correspondeu aos anos de 1998 e 2006-2009 (N.A.: dados corretos, ver p. 12), onde apenas os dados pluviométricos locais e os fatores CN, K, L, S, C e P da bacia, previamente obtidos, foram usados. Os resultados indicam que a MUSLE calibrada apresenta melhor acurácia na estimativa do aporte de sedimento total anual (R² = 0,68 e E = 0,61) do que em nível mensal (R² = 0,44 e E = 0,43). Como o coeficiente de ajuste a da MUSLE foi proporcional ao volume de precipitação pluvial anual, este poderá ser usado para melhorar as predições do modelo.

Hydro-sedimentologic models are useful in the environmental analysis of unmonitored watersheds. However, the models must be calibrated and validated for accurate predictions. The objective of this study was to calibrate MUSLE for the conditions of the Piripipau river basin (Brazil), using hydrologic and sedimentologic data from 1999 to 2005, and to validate the calibrated model with another data set (1998, 2006-2009). MUSLE's a coefficient was calibrated fitting observed and calculated sediment yield values of individual events, using observed hydrologic data (Q and q p). In the validation stage of the calibrated model, only observed rain gauge data and previously obtained CN, K, L, S, C, and P values of the watershed were used. Results indicate that the calibrated MUSLE fit better to total annual sediment yields (R² = 0.68 and E = 0.61) than monthly Y values (R² = 0.44 and E = 0.43). Since coefficient a was directly related to the annual precipitation volume, it can be used to improve MUSLE predictions.