Applications of the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) at national and subnational scales: A global assessment and a practical case study in Brazil

O solo é um recurso vital, não renovável, fundamental para o funcionamento dos ecossistemas, segurança alimentar e a estabilidade da paisagem. A erosão hídrica representa uma das principais ameaças à sua conservação. Ao longo da história da Ciência do Solo, diversos modelos foram desenvolvidos para estimar a perda de solo por erosão, entre os quais a Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) é um dos mais amplamente utilizados. O modelo integra cinco fatores relacionados à erosividade da chuva, topografia, propriedades do solo, cobertura da terra e práticas de conservação, e os avanços no sensoriamento remoto e nos Sistemas de Informação Geográfica (SIG) têm permitido sua aplicação em grandes extensões espaciais. Nesse contexto, este trabalho combina uma revisão sistemática das aplicações da RUSLE em larga escala com uma avaliação espacial empírica da erosão do solo no Brasil. A revisão sistemática sintetizou estudos que aplicaram a RUSLE em escalas nacionais e subnacionais, resultando em um conjunto final de 59 estudos. Os resultados indicam uma elevada heterogeneidade nas estimativas de perda de solo em nível global, variando de menos de 1 Mg ha⁻¹ ano⁻¹ a mais de 200 Mg ha⁻¹ ano⁻¹. A erosividade da chuva (fator R) e o fator comprimento–declividade (LS) foram identificados como os principais determinantes da erosão do solo, enquanto a cobertura do solo (fator C) também desempenha um papel relevante. Adicionalmente, a RUSLE foi aplicada às regiões Nordeste e Sudeste do Brasil, utilizando dados de acesso aberto provenientes de imagens de satélite, estações meteorológicas e fontes nacionais. As análises espaciais em nível estadual e municipal mostram que a maior parte das áreas se enquadra em classes de baixa erosão; no entanto, o Sudeste concentra uma maior proporção de áreas com perda de solo elevada, associada a terrenos mais íngremes e regiões urbanizadas, enquanto as baixas taxas de erosão no Nordeste estão relacionadas a paisagens mais planas, maior cobertura vegetal ou menores índices pluviométricos

Soil is a vital and non-renewable resource fundamental to ecosystem functioning, food security, and landscape stability. Water erosion represents one of the main threats to its conservation. Over the history of Soil Science, several models have been developed to estimate soil loss by erosion, among which the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) is one of the most widely applied. The model integrates five factors related to rainfall erosivity, topography, soil properties, land cover, and conservation practices, and advances in remote sensing and Geographic Information Systems (GIS) have enabled its application over large spatial extents. Within this framework, this work combines a systematic review of large-scale RUSLE applications with an empirical spatial assessment of soil erosion in Brazil. The systematic review synthesized studies applying RUSLE at national and subnational scales, resulting in a final dataset of 59 studies. The results indicate a high heterogeneity in soil loss estimates worldwide, ranging from less than 1 Mg ha⁻¹ yr⁻¹ to more than 200 Mg ha⁻¹ yr⁻¹. Rainfall erosivity (R factor) and the length–slope factor (LS) were identified as the main drivers of soil erosion, while land cover (C factor) also plays a relevant role. Additionally, RUSLE was applied to the Northeast and Southeast macroregions of Brazil using open-access data from satellite imagery, meteorological stations, and national sources. Spatial analyses at state and municipal levels show that most areas fall within low erosion classes; however, the Southeast concentrates a higher proportion of areas with elevated soil loss, associated with steeper terrain and urbanized regions, whereas low erosion rates in the Northeast are linked to flatter landscapes, greater vegetation cover, or lower rainfall

Il suolo è una risorsa vitale e non rinnovabile, fondamentale per il funzionamento degli ecosistemi, la sicurezza alimentare e la stabilità del paesaggio. L’erosione idrica rappresenta una delle principali minacce alla sua conservazione. Nel corso della storia della Scienza del Suolo sono stati sviluppati diversi modelli per stimare la perdita di suolo dovuta all’erosione, tra i quali la Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) è uno dei più ampiamente applicati. Il modello integra cinque fattori relativi all’erosività delle precipitazioni, alla topografia, alle proprietà del suolo, alla copertura del suolo e alle pratiche di conservazione, e i progressi nel telerilevamento e nei Sistemi Informativi Geografici (GIS) ne hanno consentito l’applicazione su ampie scale spaziali. In questo contesto, il presente lavoro combina una revisione sistematica delle applicazioni della RUSLE su larga scala con una valutazione spaziale empirica dell’erosione del suolo in Brasile. La revisione sistematica ha sintetizzato studi che applicano la RUSLE a scale nazionali e subnazionali, risultando in un dataset finale di 59 studi. I risultati indicano un’elevata eterogeneità nelle stime di perdita di suolo a livello mondiale, con valori che variano da meno di 1 Mg ha⁻¹ anno⁻¹ a oltre 200 Mg ha⁻¹ anno⁻¹. L’erosività delle precipitazioni (fattore R) e il fattore lunghezza–pendenza (LS) sono stati identificati come i principali determinanti dell’erosione del suolo, mentre anche la copertura del suolo (fattore C) svolge un ruolo rilevante. Inoltre, la RUSLE è stata applicata alle macroregioni Nordest e Sudest del Brasile utilizzando dati ad accesso aperto provenienti da immagini satellitari, stazioni meteorologiche e fonti nazionali. Le analisi spaziali a livello statale e municipale mostrano che la maggior parte delle aree rientra in classi di bassa erosione; tuttavia, il Sudest concentra una maggiore proporzione di aree con perdita di suolo elevata, associata a terreni più ripidi e regioni urbanizzate, mentre i bassi tassi di erosione nel Nordest sono legati a paesaggi più pianeggianti, maggiore copertura vegetale o minori precipitazioni