TRABAJOS
Erosión y escorrentía en respuesta a lluvias simuladas e incendios en bosques secos de montaña
Andrés Tálamo1*; Ramiro Bermudez2; Lucas Alejandro Garibaldi3-4 & Ana Chavez5
1 Instituto de Bio y Geociencias del NOA - Universidad Nacional de Salta - CONICET
2 Facultad de Ciencias Naturales, Universidad Nacional de Salta, Argentina.
3 Grupo de Investigación en Agroecología (AGRECO), Sede Andina, Universidad Nacional de Río Negro (UNRN).
4 CONICET.
5 Cátedra de Manejo y Conservación del Suelo y Topografía, Escuela de Agronomía, Facultad de Ciencias Naturales, Universidad
Nacional de Salta, Argentina.
*Autor de contacto: andrestalamo@gmail.com
Recibido: 25-05-15
Recibido con revisiones: 24-09-15
Aceptado: 26-09-15
RESUMEN
Los incendios forestales podrían aumentar la susceptibilidad del suelo a la erosión hídrica, afectando importantes servicios ambientales. Esto cobra especial interés en paisajes de montaña cercanos a centros urbanos. Por lo tanto, estudiamos cómo varía la tasa de escorrentía y de erosión de suelos en respuesta a la ocurrencia de incendios forestales, a la intensidad de lluvia simulada, a la pendiente y a la humedad del suelo en una serranía de bosques subtropicales estacionales ubicados al este de la ciudad de Salta, Argentina. La tasa de escorrentía aumentó con la intensidad de lluvia simulada, la pendiente y la humedad del suelo, no así con la ocurrencia de incendios. En cambio, la erosión aumentó fuertemente con la ocurrencia de incendios, especialmente a mayor intensidad de lluvia simulada. En particular, la pérdida de suelos fue 21 veces mayor en laderas quemadas (con menor cobertura vegetal) en comparación a las no quemadas (con mayor cobertura vegetal) bajo intensas lluvias. Nuestros resultados aportan evidencia empírica sobre la importancia de las altas intensidades de lluvia en combinación con los incendios forestales.
Palabras clave: Incendios forestales; Intensidad de lluvia; Procesos hidrológicos; Bosques serranos subtropicales.
Soil erosion ans runoff in response to simulated rainfall and wildfires in dry mountain forests
ABSTRACT
Wildfires could enhance soil susceptibility to water erosion, affecting important environmental services, especially in mountain landscapes near urban centers. For this reason, we study runoff and soil erosion in response to occurrence of wildfires, intensity of simulated rain, slope and soil moisture, in a mountain landscape covered by subtropical dry forest, in the east of Salta city, NW Argentina. Runoff rate is increased with the intensity of simulated rain, slope and soil moisture, but not with the occurrence of wildfire. However, soil erosion increased strongly with the occurrence of wildfires, especially at greater intensities of simulated rain. Soil loss in burned sites was 21 times higher compared with unburned ones, under heavy simulated rain. Our results provide empirical evidence about soil erosion risks when high intensity rains occur in recently burned hillsides with low vegetation cover.
Key words: Dry mountain forests; Hydrological processes; Rain intensities; Wildfire.
INTRODUCCIÓN
El fuego puede modificar no solo la estructura y composición de muchos ecosistemas tropicales y subtropicales,
sino también su funcionamiento (Bond & Wilgen, 1996).
Un aspecto importante del fuego y relativamente poco
estudiado en ecosistemas boscosos de montaña, es su
posible influencia sobre los procesos hidrológicos del suelo
(infiltración, escorrentía, erosión del suelo) (Moody et al.,
2013). En épocas y bosques en donde los incendios fores-
tales son frecuentes, cobra especial importancia comprender las posibles respuestas hidrológicas del suelo luego de
la ocurrencia de incendios forestales, ya que podrían verse
afectados algunos servicios ambientales (Cawson et al.,
2012).
El efecto del fuego sobre los procesos hidrológicos
puede depender de la combinación del fuego con varios
factores. Por un lado, las condiciones climáticas, principalmente las lluvias, serían un factor determinante de los
efectos post-incendios (Moody et al., 2013). Un fuego con
una severidad constante puede generar diferentes magnitudes de escorrentía y erosión dependiendo de la intensidad de las lluvias (Cawson et al., 2012). Por otro lado, las
características del terreno, como la pendiente, la cobertura
de vegetación, hojarasca y cenizas, el tipo de suelo (Sensoy & Kara, 2013) y el régimen de fuego (Cawson et al., 2012;
Cawson et al., 2013; Moody et al., 2013) también son factores a considerar. Sorpresivamente, no conocemos estudios que hayan abordado simultáneamente la intensidad
de las lluvias, la pendiente del terreno, la humedad del suelo
pre-lluvia y la cobertura del suelo post-incendio. Comprender la relación entre los incendios forestales y los factores
mencionados, sería fundamental para evaluar la magnitud
de los riesgos asociados a la pérdida de cobertura vegetal por
incendios forestales.
La relación fuego-procesos hidrológicos del suelo ha
sido estudiada en diferentes bosques secos del mundo
(Cheney et al., 2012; McCaw et al., 2012; Zumbrunnen et al., 2012; Ehrensperger et al., 2013; Kodandapani, 2013),
sin embargo, los bosques secos de montaña en Latinoamérica han recibido escasa o nula atención. Los bosques
secos ubicados en serranías del noroeste de la Argentina,
han sufrido en los últimos años incendios forestales frecuentes que afectaron la cobertura vegetal de las laderas
(SADS 2014). Surge la inquietud de conocer si los efectos
del fuego dependerán de la intensidad de las lluvias y de
otros factores como la pendiente del terreno, la humedad
del suelo y su cobertura post-incendio. En este estudio, planteamos la hipótesis de que los incendios forestales, al
dejar desprotegidas las laderas, afectarán los procesos hidrológicos del suelo. Esperamos encontrar un aumento de
la escorrentía y la erosión en combinación con diferentes
intensidades de lluvia, evidenciándose efectos interactivos
entre ambos factores: mayor efecto a intensidades elevadas de lluvia en laderas quemadas (Cawson et al., 2012).
Además, los procesos hidrológicos podrán ser más afectados en sectores con pendientes pronunciadas, con suelos saturados de humedad antes de las lluvias y con baja
cobertura del suelo. Para poner a prueba estas predicciones, realizamos un experimento de campo con el objetivo
de evaluar el efecto de diferentes intensidades de lluvia, del
estado de laderas (quemadas naturalmente y no quemadas), de la pendiente, de la humedad del suelo y de la cobertura del suelo sobre la escorrentía y erosión de suelo,
en laderas de bosques secos de montaña ubicados en la
provincia de Salta, noroeste de la Argentina.
MATERIALES Y MÉTODOS
Área de estudio
El área de estudio se encuentra ubicada en la provincia de
Salta (departamento Capital), sobre las laderas de la Serranía
de Mojotoro con exposición al Valle de Lerma. Se emplaza en
una superficie aproximadamente de 760 hectáreas distribuidas en una faja de laderas de exposición oeste, entre los extremos 24º 41´16,8" y los 24º 48´32,4" S. El 7,5% (57 hectáreas)
del área de estudio corresponde a zonas afectadas por incendios ocurridos en los meses de invierno del 2012. La formación
vegetal corresponde a un Bosque Seco Subtropical cuyo estrato arbóreo está formado por Anadenanthera colubrina, Tipuana tipu, Handroanthus impetiginosus, Schinus areira, Ceiba
chodatii, Trichocereus terscheckii, entre otros. Entre las plantas herbáceas predominan Paspalum commune, Setaria parviflora, Nassella neesiana, entre otras (Novara, 1985). El clima
es Subtropical Serrano con estación seca. La temperatura media es de 21 °C en enero y de 11 °C en julio. La precipitación
media anual es de 600-800 mm, con veranos lluviosos e inviernos secos (Bianchi & Yánez, 1992). El suelo es Hapludol fluvéntico,
de textura franca, con bloques subangulares medios a finos y
presencia de raíces (Castrillo et al., 2009).
Diseño experimental
El experimento se realizó durante noviembre de 2012, antes de la ocurrencia de las lluvias de verano. Los factores evaluados fueron el Estado de la ladera (quemada y no quemada)
y la Intensidad de lluvia simulada (75, 110 y 145 mm h-1). Las
intensidades utilizadas se corresponden a eventos de lluvia de baja, media y alta intensidad para el área de estudio, respectivamente (Bianchi & Yánez, 1992). Mediante un Diseño en
Bloques Completos al Azar con parcelas divididas, seleccionamos 6 sectores (bloques) en diferentes laderas de la Serranía
San Bernardo - Mojotoro, cada bloque abarcando una porción
quemada y otra no quemada (parcelas mayores). Dentro de
cada parcela mayor, se aplicaron los 3 niveles del factor Intensidad de lluvia simulada en una subparcela de 32,5 cm x
32,5 cm. Paralelamente, en cada subparcela registramos otras
variables cuantitativas para ser incluidas en el modelo como
co-variables (pendiente, humedad del suelo pre-simulación
y cobertura del suelo pre-simulación). Las variables de respuesta fueron la tasa de escorrentía (% de agua recolecta-da del
total de agua adicionado) y la erosión del suelo (g de se-dimentos
ha-1 evento de 20 minutos-1).
Simulación de lluvias
Los simuladores de lluvia son equipos diseñados con la
finalidad de aplicar agua en forma similar a la lluvia natural
y bajo condiciones controladas. En este trabajo utilizamos un
simulador siguiendo los modelos propuestos por Rostagno & Garayzar (1995) y Cobo Quintero & Amézquita Collazos
(1999). Para obtener los niveles de intensidad de lluvia experimentados (75, 110 y 145 mm h-1) realizamos la simulación
de lluvia con volúmenes de 2636,74, 3867,20 y 5097,67 cm3 por
eventos de 20 minutos de duración. La simulación se realizó sobre
una parcela delimitada por un marco metálico de 10 cm de alto,
instalada en el suelo en el sentido de la pendiente. La parcela
en su parte baja presenta un pequeño canal que recibe el agua
no infiltrada en el suelo que es recuperada por gravedad y constituye el escurrimiento superficial (Rostagno & Garayzar, 1995).
Para determinar la masa del material removido por las lluvias
simuladas fue necesario primero evaporar el agua de los escurrimientos superficiales recogidos para separar la fase sólida de
la líquida. Los materiales resultantes fueron pesados en una
balanza electrónica en laboratorio.
Análisis de datos
Estimamos dos modelos lineales generales de efectos
mixtos, uno con escorrentía y otro con erosión del suelo como variable dependiente, para evaluar el efecto fijo de la intensidad de lluvia simulada (variable categórica con tres niveles:
75, 110 y 145 mm h-1), del estado de la ladera (variable categórica con dos niveles: quemadas naturalmente y no quemadas) y de la interacción entre la intensidad de lluvia y el estado
de la ladera. Los modelos también incluyeron como variables
predictoras cuantitativas a la pendiente y a la humedad del suelo
previo a las simulaciones. Ambos modelos consideraron al bloque como factor aleatorio y tuvieron en cuenta la estructura
anidada de los factores (Bloque<Ladera<Intensidad). Las variables analizadas cumplieron con los supuestos de distribución
normal y de homogeneidad de varianzas. La inferencia estadística fue realizada a partir de análisis de la varianza (ANOVA).
Todos los análisis fueron realizados en el ambiente de programación R (R Development Core Team, 2012), con el paquete
nlme (Pinheiro et al., 2012). Las laderas quemadas presentaron menor cobertura del suelo que las laderas no quemadas
(Tabla 1), por lo que las diferencias entre laderas quemadas
y no quemadas podrían reflejar un efecto mediado a través
de cambios en la cobertura del suelo, entre otros aspectos. Debido a la alta variabilidad que caracteriza a los estudios de
campo y a que consideramos que sería mucho más riesgoso
cometer un error de tipo II (concluir que no existen efectos
cuando en realidad sí existen) que cometer un error de tipo
I, trabajamos con un nivel de significación del 10%.
Tabla 1. Descripción de las laderas quemadas y no quemadas en cuanto a su pendiente (%), humedad del
suelo (%) y cobertura vegetal del suelo (%). E.E.: error estándar de la media muestral.
Table 1. Slope (%), soil moisture (%) and ground cover (%) in burned and unburned hillsides. E.E.: standard
error of the mean.
RESULTADOS
Descripción general de laderas quemadas
y no quemadas
Las laderas no quemadas tuvieron el suelo cubierto casi
en su totalidad por una capa (5-7 cm) de hojarasca y ramas
de pequeño calibre de Tipuana tipu (Benth.) Kuntze y Anadenanthera colubrina (Vell.) Brenan. Por el contrario,
las laderas quemadas tuvieron un suelo prácticamente
desnudo presentando una capa de cenizas de 0,5 a 1,5 cm
de espesor (Tabla 1).
La tasa de escorrentía promedio para todas las laderas
quemadas fue de 14,23% ± 2,43 (media ± EE; n=18), y para las laderas no quemadas fue de 16,70% ± 2,61. Por
otro lado, la erosión promedio en 20 minutos de simulación fue de 54,35 g m-2 (± 12,84; n=18) en las laderas
quemadas, y de 6,90 g m-2 (± 3,01; n=18) en las laderas
no quemadas.
Efecto de factores y covariables
No encontramos evidencias para afirmar que la tasa
de escorrentía dependa del estado de la ladera, pero sí observamos una mayor tasa de escorrentía a mayor intensidad de lluvia simulada, independientemente del estado
de la ladera (interacción no significativa) (Tabla 2; Fig. 1a).
Además, la escorrentía se relacionó positivamente con la pendiente y con la humedad del suelo pre-simulación (Tabla
2; Fig. 2).
Tabla 2. Efectos de los factores estado de la ladera (Ladera), intensidad de lluvias simuladas y su interacción, y de
la pendiente y humedad del suelo sobre la escorrentía y la erosión del suelo. Para cada fuente de variación (FV) se
muestran los grados de libertad del numerador (gl num) y denominador (gl den), los valores del estadístico F de Snedecor,
y los valores de probabilidad. El nivel de significación fijado fue 0,10 (ver métodos).
Table 2. Effects of hillside’s state (Ladera), simulated rainfall intensity (Intensidad) their interaction, slope (Pendiente)
and soil moisture (Humedad) on runoff and soil erosion. For each source of variation (FV) we show the numerator
and denominator degrees of freedom (gl num and gl den), F Snedecor value and its probability. The significance level
was 0.10 (see methods).
Figura 1. Tasa de escorrentía (a) y erosión del suelo (b) en función de
la intensidad de lluvia simulada y del estado de la ladera (quemada o
no quemada). Se muestra la media aritmética+1 error estándar (n=6).
Figure 1. Runoff (a) and soil erosion (b) in relation to simulated rainfall
intensity and hillside’s state (burned or unburned). Mean+1 SE are
shown (n=6).
Figura 2. Tasa de escorrentía en función de la pendiente de la ladera y de la humedad del suelo pre-simulación.
Figure 2. Runoff in relation to slope and soil moisture.
La erosión dependió significativamente del estado de la ladera en interacción con la intensidad de lluvia (Tabla 2), perdiéndose una mayor cantidad de suelo cuando se simuló la lluvia con mayor intensidad. A intensidades de lluvia simulada de 75 mm y 110 mm, se perdió respectivamente 3 y 5 veces más suelo en laderas quemadas en comparación a las no quemadas, mientras que con una intensidad de 145 mm, en las laderas quemadas se perdió 21 veces más suelo (Fig. 1b). No detectamos evidencias de relación lineal entre la erosión con la pendiente ni con la humedad del suelo pre-simulación (Tabla 2; Fig. 3).
Figura 3. Erosión del suelo en función de la pendiente de la ladera y de la humedad del suelo pre-simulación.
Figure 3. Soil erosion in relation to slope and soil moisture.
DISCUSIÓN
Los incendios forestales al dejar el suelo desprotegido,
pueden ocasionar que el efecto de las lluvias sea más
evidente, teniendo implicancias en la modificación de los
procesos hidrológicos del suelo. En las laderas del bosque
seco montañoso del noroeste argentino, nuestros resultados experimentales sugieren que la intensidad de lluvia
simulada en los niveles experimentados afectó positivamente tanto la escorrentía como la pérdida de suelos. Por
otro lado, la pérdida de cobertura vegetal producto de los
incendios forestales fue un factor relevante en determinar
la gran erosión del suelo, más aún a intensidades elevadas
de lluvia.
Si bien las tendencias en la escorrentía siguieron parcialmente lo propuesto en nuestras predicciones en relación a los incendios, las mismas no fueron lo suficientemente marcadas como para detectar efectos significativos.
La tasa de escorrentía (calculada como porcentaje de agua
escurrida del volumen de agua adicionado) no dependió estadísticamente del estado de la ladera, ni tampoco hubo
un efecto interactivo entre ambos factores estudiados
(estado de la ladera e intensidad de lluvia). Si bien, generalmente se considera que el fuego disminuye la capacidad
infiltración del suelo, y por lo tanto, aumenta la escorrentía,
los resultados de diferentes estudios muestran que las
respuestas son muy variables, dependiendo principalmente
del tipo de suelo y de la intensidad del incendio a nivel del
suelo (Shakesby & Doerr, 2006). El principal mecanismo
propuesto para explicar la disminución de la infiltración
luego de los incendios es la generación o el aumento de
la repelencia al agua del suelo (DeBano, 2000; Shakesby& Doerr, 2006). Por tal razón, se puede proponer como posible explicación de nuestro resultado que la temperatura
alcanzada por los incendios en los suelos estudiados no fue
lo suficientemente elevada como para afectar significativamente la capacidad de repelencia al agua del suelo.
La elevada heterogeneidad espacial y temporal de los efectos del fuego, fundamentalmente en estudios de campo sobre laderas con diferentes pendientes y exposiciones,
hacen difícil una predicción precisa de la infiltración (y de
la escorrentía) luego de la ocurrencia de incendios forestales (Doerr & Moody, 2004; Shakesby & Doerr, 2006). Por
otro lado, la tasa de escorrentía sí dependió de la intensidad
de lluvia simulada, encontrándose una mayor escorrentía
a mayor intensidad, independientemente del estado de la
ladera (interacción no significativa). También la pendiente
y la humedad del suelo modificaron positivamente la tasa
de escorrentía. La mayoría de los estudios sobre estos temas,
investigaron los efectos de solo uno o dos factores sobre
las variables de respuesta como la infiltración, y son escasos los ejemplos de estudios multifactoriales. Por ejemplo,
Huang et al. (2013) estudiaron los efectos simultáneos de
la cobertura de la vegetación, de la intensidad de las lluvias
y de la pendiente sobre la infiltración. En concordancia con
nuestros resultados (interpretando el % de escorrentía
como el complemento del % de infiltración), la infiltración
dependió negativamente de la intensidad de lluvia y de la
pendiente. Sin embargo, el factor que más influyó en la infiltración fue la cobertura del suelo (Huang et al., 2013),
a diferencia de nuestros resultados en donde la cobertura
vegetal, afectada por los incendios, no influyó en el porcentaje de escorrentía. Una posible explicación a esta respuesta diferente es que la cobertura del suelo estudiada por
Huang et al. (2013) correspondió a diferentes coberturas
naturales encontradas en su área de estudio, mientras que
en nuestro trabajo la diferencia de cobertura se debió a una
perturbación como es el caso de los incendios forestales.
La intensidad de los incendios ocurridos pocos meses
antes del estudio provocó la pérdida del estrato herbáceo,
de la capa de hojarasca del suelo y del horizonte orgánico,
modificando posiblemente algunas características del suelo
como su agregación y estabilidad de los agregados (Larsen et al., 2009; Llovet et al., 2009; Jordán et al., 2011; Mataix-Solera et al., 2011; Morales et al., 2013). Estas modificaciones podrían ser la causa de que en las laderas quemadas
hayamos registrado una tasa de pérdida de suelo superiores a las encontradas en las laderas no quemadas. Sin
embargo, el efecto de los incendios no puede analizarse
aisladamente, porque, apoyando parcialmente nuestras
predicciones, encontramos un efecto interactivo entre la
intensidad de lluvia simulada y el estado de la ladera sobre
una sola de las variables de respuesta consideradas (erosión). La ocurrencia de incendios en las laderas incrementó la pérdida de suelos en todas las intensidades de lluvia
simuladas, pero la pérdida de suelo se incrementó significativamente con la máxima intensidad simulada (Fig. 1b). Dado que no conocemos otros trabajos que hayan combinado experimentalmente ambos factores (fuego e intensidad de lluvia), no podemos evaluar si nuestros hallazgos
son comunes a otros ambientes, aunque dicha relación de
dependencia ya fue mencionada por Cawson et al. (2012).
Existen muchos antecedentes en ecosistemas mediterráneos europeos (ver revisión en Shakesby, 2011), pocos
en bosques andino-patagónicos (Morales et al., 2013), y
hasta la fecha no conocemos estudios en bosques secos
de montaña latinoamericanos que estudien la respuesta
hidrológica y la pérdida de suelo en respuesta a la lluvia post-incendio. Dado la creciente presión antropogénica a la cual
estos bosques están siendo sometidos en los últimos años
(Portillo-Quintero & Sanchez-Azofeifa, 2010) y debido a
los potenciales riesgos que existen al perder la cobertura
vegetal de las laderas, más aún en zonas cercanas a centros
poblados y con pendientes pronunciadas, recomendamos
enfáticamente investigar la efectividad de potenciales tratamientos de control de erosión (e.g. aumentando la cobertura del suelo) en sectores incendiados y con pendientes pronunciadas.
AGRADECIMIENTOS
Agradecemos al Subsecretario de Prevención y Emergencias del municipio capitalino (G Galíndez) por el apoyo logístico brindado. A la Subsecretaría de saneamiento Ambiental, Secretaría de Ambiente y Servicios Públicos Municipalidad de Salta (S Pontussi), por su apoyo, ideas, recomendaciones y gestión. A FL Ferreyra, AG Resina, G López, ML Aguilera y CNV Cabrera por su valioso apoyo en las diversas tareas de campo. A P Kirschbaum por su asesoramiento y recomendaciones en temas geológicos. Por último, agradecemos a J Llovet, a MG Wilson y a dos revisores anónimos por su valiosos comentarios realizados en una versión previa del manuscrito.
BIBLIOGRAFÍA
1. Badia, D & C Marti. 2008. Fire and rainfall energy effects on soil erosion and runoff generation in semi-arid forested lands. Arid L. Res. Manag. 22: 93-108.
2. Bianchi, A & C Yánez. 1992. Las precipitaciones en el Noroeste Argentino, Segunda Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Estación Experimental Agropecuaria Salta.
3. Bond, WJ & BW Wilgen. 1996. Fire and Plants: Population and Community Biology Series 14. New York: Chapman & Hall. Pp. 263.
4. Cawson, JG; GJ Sheridan & HG Smith. 2012. Surface runoff and erosion after prescribed burning and the effect of different fire regimes in forests and shrublands: a review. Int. J. Wildl. Fire 21: 857-872.
5. Cawson, JG; GJ Sheridan; HG Smith & PNJ Lane. 2013. Effects of fire severity and burn patchiness on hillslope-scale surface runoff, erosion and hydrologic connectivity in a prescribed burn. For. Ecol. Manage. 310: 219-233.
6. Cheney, NP; JS Gould; WL McCaw & WR Anderson. 2012. Predicting fire behaviour in dry eucalypt forest in southern Australia. For. Ecol. Manage. 280: 120-131.
7. Cobo Quintero, L & E Amézquita Collazos. 1999. Diseño, construcción y evaluación de un minisimulador de lluvia para estudios de susceptibilidad a erosión en laderas. Rev. Suelos Ecuatoriales 29: 66-70.
8. De Luis, M; JC González-Hidalgo & J Raventós. 2003. Effects of fire and torrential rainfall on erosion in a Mediterranean gorse community. L. Degrad. Dev. 14: 203-213.
9. DeBano, L. 2000. The role of fire and soil heating on water repellency in wildland environments: a review. J. Hydrol. 231: 195-206.
10. Doerr, SH & J Moody. 2004. Hydrological impacts of soil water repellency: on spatial and temporal uncertainties. Hydrol. Process. 18: 829-832.
11. Ehrensperger, T; ZL Urech; M Rehnus & J-P Sorg. 2013. Fire impact on the woody plant components of dry deciduous forest in Central Menabe, Madagascar. Appl. Veg. Sci. 16: 619-628.
12. Granged, AJP; A Jordán; LM Zavala & G Bárcenas. 2011. Fire-induced changes in soil water repellency increased fingered flow and runoff rates following the 2004 Huelva wildfire. Hydrol. Process. 25: 1614-1629.
13. Castrillo, S; J Hernan; R Osinaga; HP Paoli; T Chafatinos; A Nadir; J Volante; YE Noe; LM Vale & MC Morales Poclava. 2009. Adecuación a un sistema de información geográfica del estudio «Los Suelos del NOA (Salta y Jujuy), Nadir A. - Chafatinos T., 1990». Convenio INTA-UNSa. Ediciones INTA.
14. Huang, J; P Wu & X Zhao. 2013. Effects of rainfall intensity, underlying surface and slope gradient on soil infiltration under simulated rainfall experiments. Catena 104: 93-102.
15. Jordán, A; LM Zavala; J Mataix-Solera; AL Nava & N Alanís. 2011. Effect of fire severity on water repellency and aggregate stability on Mexican volcanic soils. Catena 84: 136-147.
16. Kodandapani, N. 2013. Contrasting fire regimes in a seasonally dry tropical forest and a savanna ecosystem in the western Ghats, India. Fire Ecol. 9: 102-115.
17. Larsen, IJ; LH MacDonald; E Brown; D Rough; MJ Welsh; JH Pietraszek et al. 2009. Causes of Post-Fire Runoff and Erosion: Water Repellency, Cover, or Soil Sealing? Soil Sci. Soc. Am. J. 73: 1393-1407.
18. Llovet, J; M Ruiz-Valera; R Josa; & VR Vallejo. 2009. Soil responses to fire in Mediterranean forest landscapes in relation to the previous stage of land abandonment. Int. J. Wildl. Fire 18: 222-232.
19. Mataix-Solera, J; A Cerdà; V Arcenegui; A Jordán; & LM Zavala. 2011. Fire effects on soil aggregation: A review. Earth-Science Rev. 109: 44-60.
20. McCaw, WL; JS Gould; NP Cheney; PFM Ellis & WR Anderson. 2012. Changes in behaviour of fire in dry eucalypt forest as fuel increases with age. For. Ecol. Manage. 271: 170-181.
21. Moody, JA; RA Shakesby; PR Robichaud; SH Cannon & DA Martin. 2013. Current research issues related to post-wildfire runoff and erosion processes. Earth-Science Rev. 122: 10-37.
22. Morales, D; CM Rostagno & L Manna. 2013. Runoff and erosion from volcanic soils affected by fire: the case of Austrocedrus chilensis forests in Patagonia, Argentina. Plant Soil 370: 367-380.
23. Novara, LJ. 1985. Las unidades de vegetación del Noroeste del Valle de Lerma (Provincia de Salta, República Argentina). Doc. Phytosociologiques 9: 409-429.
24. Portillo-Quintero, CA & GA Sanchez-Azofeifa. 2010. Extent and conservation of tropical dry forests in the Americas. Biol. Conserv. 143: 144-155.
25. Pinheiro, J; D Bates; S DebRoy; D Sarkar & RDC Team. 2012. nlme: Linear and nonlinear mixed effects models.
26. R Development Core Team. 2013. R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0: R Foundation for Statistical Computing.
27. Ramos, MC; S Nacci & I Pla. 2003. Effect of raindrop impact and its relationship with aggregate stability to different disaggregation forces. Catena 53: 365-376.
28. Rostagno, CM & D Garayzar. 1995. Diseño de un simulador de lluvias para estudios de infiltracioìn y erosioìn de suelos. Cienc. del Suelo 13: 41-43.
29. SADS (Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable). 2014. Estadística de incendios forestales 2013. Programa Nacional de Estadística Forestal. Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable. Informe Técnico. 131 pp.
30. Sensoy, H & O Kara. 2013. Slope shape effect on runoff and soil erosion under natural rainfall conditions. Ifor. Biogeosc. For. 7: 110-114.
31. Shakesby, RA. 2011. Post-wildfire soil erosion in the Mediterranean: Review and future research directions. Earth-Science Rev. 105: 71-100.
32. Shakesby, RA & SH Doerr. 2006. Wildfire as a hydrological and geomorphological agent. Earth-Science Rev. 74: 269-307.
33. Zumbrunnen, T; P Menendez; H Bugmann; M Conedera; U Gimmi & M Buergi. 2012. Human impacts on fire occurrence: a case study of hundred years of forest fires in a dry alpine valley in Switzerland. Reg. Environ. Chang. 12: 935-949.