In Cuba, one of the prioritized regions in terms of water erosion is “Cuyaguateje” river basin, where more than 85 % of its soil shows a high erosion risk subjected to intensive farming practices. High pluviometric values registered together with the non-uniform topography necessitate spatially characterised rain erosivity in this area, as it constitutes an essential factor of soil erosion. The objectives of this paper were: (a) to compare expressions that predict kinetic energy from rainfall intensity in our basin of interest, (b) to develop and validate the relationship between cumulative rainfall and R factor from RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) (EI30), (c) to compare results and trends between R and the Modified Fournier Index MFI, as well as with Lal’s index AIm (EI7.5), (d) to present rainfall erosivity maps, according to each index calculated. Data from two pluviographic stations were used to calculate R (by Brown and Foster’s also Kinnell’s kinetic energy equations) and AIm, besides data from 26 pluviometric stations located along the basin of interest. Thus, R values ranged between 8284 and 22044 MJ mm ha-1 h-1yr-1 through both kinetic energy equations, with the highest erosivity values at the top or mountainous part and the lowest values at the basin bottom. Around 96 % of the basin area is affected by rainfall with high erosive potential. Correlations between R factor from RUSLE and the other indexes calculated (MFI and AIm) were higher than 0,9

En Cuba, una de las regiones priorizadas en términos de erosión hídrica es la cuenca del río Cuyaguateje, donde más del 85 % de su suelo presenta alto riesgo de erosión por estar bajo intensas prácticas de laboreo. Los altos acumulados de precipitaciones registrados junto a la no uniformidad de la topografía hacen necesaria una caracterización espacial de la erosividad de las lluvias en el área, ya que constituye un factor fundamental de la erosión. Los objetivos de este trabajo fueron: (a) comparar expresiones que estiman la energía cinética, desde la intensidad de las precipitaciones en la cuenca bajo estudio; (b) desarrollar y validar la relación entre los acumulados de precipitación y el factor R del Modelo RUSLE (Ecuación de Perdidas de Suelo Universal Revisada) (EI30); (c) comparar resultados y tendencias entre R y el Índice Modificado de Fournier MFI así como con el Índice de Lal, AIm (EI7.5); (d) presentar los mapas de erosividad de las precipitaciones, según cada índice calculado. Fueron utilizados datos de dos estaciones pluviográficas de la cuenca para calcular R (usando las ecuaciones de energía cinética de Brown y Foster y la de Kinnell) y AIm y datos de 26 estaciones pluviométricas a lo largo de toda la cuenca. Como resultado se obtuvo valores de R entre 8284 y 22044 MJ mm ha-1 h-1yr-1 mediante las dos ecuaciones de energía cinética, con los valores más elevados de erosividad en la parte alta o montañosa y los valores más bajos en la parte baja de la cuenca. Alrededor del 96 % del área de la cuenca está afectada por las precipitaciones con alto potencial erosivo. Las correlaciones entre el factor R de RUSLE y el resto de los índices calculados (MFI y AIm) fueron altas, más de 0,9

Durante as últimas três décadas, as funções de pedotransferência (FPTs) foram amplamente utilizadas pelos cientistas para estimar propriedades de solos em regiões temperadas para responder à falta de banco de dados deles. Diferentes autores indicaram que poucos esforços foram dedicados à estimação de propriedades de solo nos trópicos úmidos, onde a necessidade de informações sobre as propriedades dos solos é ainda mais prioritária. Este artigo buscou proporcionar um inventário atualizado dos artigos, assim como trabalhos publicados recentemente em anais de congressos sobre FPTs com retenção de água para solos nos trópicos úmidos. Entre 35 publicações encontradas na literatura sobre as FPTs para a estimação da retenção de água dos solos nos trópicos úmidos, 91 % dos FPTs estão com base num enfoque empírico e somente 9 %, num enfoque semifísico. Das FPTs empíricas, 97 % são contínuas e 3 % (uma) é uma classe. Das FPTs empíricas, 97 % são com base em regressão multilinear e polinomial de n técnicas de ordenamento e 3 % (uma), no método k-NN; 84 % das FPTs contínuas são com base em pontos e 16 %, em parâmetros; 97 % das FPTs contínuas são baseadas em equação e 3 % (uma), no reconhecimento padrão. Adicionalmente, foi encontrado que 26 % das FPTs da retenção de água "tropical" foram desenvolvidas para solos no Brasil; 26 % , na Índia; 11 %, em outros países na América; e 11 %, em outros países na África.

Over the past three decades, pedotransfer functions (PTFs) have been widely used by soil scientists to estimate soils properties in temperate regions in response to the lack of soil data for these regions. Several authors indicated that little effort has been dedicated to the prediction of soil properties in the humid tropics, where the need for soil property information is of even greater priority. The aim of this paper is to provide an up-to-date repository of past and recently published articles as well as papers from proceedings of events dealing with water-retention PTFs for soils of the humid tropics. Of the 35 publications found in the literature on PTFs for prediction of water retention of soils of the humid tropics, 91 % of the PTFs are based on an empirical approach, and only 9 % are based on a semi-physical approach. Of the empirical PTFs, 97 % are continuous, and 3 % (one) is a class PTF; of the empirical PTFs, 97 % are based on multiple linear and polynomial regression of n th order techniques, and 3 % (one) is based on the k-Nearest Neighbor approach; 84 % of the continuous PTFs are point-based, and 16 % are parameter-based; 97 % of the continuous PTFs are equation-based PTFs, and 3 % (one) is based on pattern recognition. Additionally, it was found that 26 % of the tropical water-retention PTFs were developed for soils in Brazil, 26 % for soils in India, 11 % for soils in other countries in America, and 11 % for soils in other countries in Africa.

A estimativa de variáveis do solo não disponíveis, por meio do conhecimento de outras variáveis medidas, pode ser obtida com o uso de funções de pedotransferência (FPT) com economia de tempo e custos. Entretanto, havendo grande diferença entre os solos, o uso desse método pode conduzir a resultados indesejáveis. Neste estudo é discutida a aplicação de FPTs desenvolvidas por alguns autores usando solos de diferentes características, para avaliar a retenção de água em dois solos de várzea brasileiros. As comparações foram feitas entre os dados medidos e estimados pelas FPTs, usando ferramentas estatísticas e da geoestatística, como erro médio, raiz quadrada do erro médio, semivariogramas, validação cruzada e coeficiente de regressão. As oito FPTs testadas para avaliar o conteúdo gravimétrico de água no solo (Ug) sob as tensões de 33 e 1.500 kPa apresentaram tendência em superestimar Ug 33 kPa e em subestimar Ug 1.500 kPa. As FPTs foram classificadas de acordo com seu desempenho e também em relação ao seu potencial em descrever a estrutura de variabilidade espacial do conjunto de dados medidos. Embora nenhuma das FPTs tenha alterado o padrão de distribuição dos dados, todas resultaram em média e variância estatisticamente diferentes daquelas verificadas para o conjunto dos valores medidos. As FPTs com melhor capacidade preditiva dos valores de Ug33 kPa e Ug1.500 kPa não foram as mesmas que tiveram o melhor desempenho para reproduzir a estrutura de variabilidade espacial dessas variáveis.

The estimation of non available soil variables through the knowledge of other related measured variables can be achieved through pedotransfer functions (PTF) mainly saving time and reducing cost. Great differences among soils, however, can yield non desirable results when applying this method. This study discusses the application of developed PTFs by several authors using a variety of soils of different characteristics, to evaluate soil water contents of two Brazilian lowland soils. Comparisons are made between PTF evaluated data and field measured data, using statistical and geostatistical tools, like mean error, root mean square error, semivariogram, cross-validation, and regression coefficient. The eight tested PTFs to evaluate gravimetric soil water contents (Ug) at the tensions of 33 kPa and 1,500 kPa presented a tendency to overestimate Ug 33 kPa and underestimate Ug1,500 kPa. The PTFs were ranked according to their performance and also with respect to their potential in describing the structure of the spatial variability of the set of measured values. Although none of the PTFs have changed the distribution pattern of the data, all resulted in mean and variance statistically different from those observed for all measured values. The PTFs that presented the best predictive values of Ug33 kPa and Ug1,500 kPa were not the same that had the best performance to reproduce the structure of spatial variability of these variables.