MODELACIÓN HIDROLÓGICA PARA EL ESTUDIO DE CUENCAS Jairo Polanía Reyes, Yesica Lorena Ome Ortiz Rubén Darío Cabrera Yagüe, 2020 A. CONTEXTUALIZACIÓN Y DELIMITACIÓN DEL TEMA Entiéndase por cuenca u hoya hidrográfica el área de aguas superficiales o subterráneas que vierten a una red hidrográfica natural con uno o varios cauces naturales, de caudal continuo o intermitente, que confluyen en un curso mayor que, a su vez, puede desembocar en un río principal, en un depósito natural de aguas, en un pantano o directamente en el mar. (Decreto 1640 del 2012). Además es una de las principales fuentes de desarrollo de las naciones ya que se utiliza como una unidad de manejo y planificación del territorio de los recursos hídricos, es dinámico porque es un sistema abierto que recibe energía y materia del clima y la pierde a través del caudal y la carga de sedimentos. Esta dinámica se da por la interacción entre aspectos bióticos, abióticos y socioeconómicos, la cual soporta varias formas de vida establecidas en diversos ecosistemas (BARÓN, 2015). MODELO HIDROLÓGICO Representación simplificada de un sistema real complejo llamado prototipo mediante una serie de ecuaciones que calculan e interrelacionan de manera computarizada los diversos procesos de movimiento de agua que ocurren en una unidad de suelo. Se basa en un balance Hídrico para determinar las entradas (inputs), almacenamiento y salidas (outputs) de agua en el suelo de una cuenca. BALANCE HÍDRICO Se refiere a las entradas y salidas de agua por lluvia (PP) y evapotranspiración (ET) en un sistema, lo que implica conocer la humedad disponible en el suelo al aplicar el principio de conservación de la materia en la zona radical de los cultivos y así saber el exceso o déficit a lo largo de una temporada (Kerkides et al. 1996; Roberto 2005). Según (Ruiz, Arteaga, Vázquez, Ontiveros, & López, 2012) el régimen hídrico de una región se aplica a las ciencias agronómicas, con el objeto de minimizar riesgos en los procesos de producción y sirve de base para la zonificación de cultivos, caracterización de sequías, determinación de épocas de siembra, programación de riego e identificación de necesidades de drenaje. B. HISTÓRICO Y CONTEXTO ACTUAL MODELO DE BALANCE HÍDRICO: (Thornthwaite 1940 y Mather 1955), uso de la capacidad de retención de humedad del suelo, y la fracción del exceso de agua, en la elaboración de un índice de sequía meteorológica. USLE: Ecuación universal de perdida de suelo 1960. STANFORD: Considerado primer modelo completo de la era informática (Crawford y Linsey, 1966). HEC-1: Consecuencias y fenómenos hidrológicos de un atormenta concreta (U.S Army Corp of Engineers, 1968) HSP: Calidad del agua y transporte de sedimentos (Crawford y Linsey, 1970) CREAMS: Sustancias químicas, escorrentías y la erosión de los sistemas de gestión agrícola (Knisel, 1980). 1 HSPF: Modelización de procesos dentro del ciclo hidrológico (Agencia de protección medioambiental EPA de EEUU). EPIC: Calculadora del impacto de la erosión –productiva (William et al., 1984) SWRRB: Simulador para recursos del agua en cuencas rurales. (William et al., 1985) SWAT: Herramienta de evaluación del suelo y agua (Jeff Arnold para el servicio agrícola de investigaciones ARS del departamento de agricultura de los Estados unidos 1990) HEC-HMS: Modelación de sistemas hídricos superficiales. (U.S Army Corp of Engineers, 1990) GR2M: Modelo simple de balance hídrico mensual, herramienta de manejo y planeamiento del recurso hídrico. El modelo solo utiliza dos parámetros para su calibración y se estiman de acuerdo con las características físicas de la cuenca. Makhlouf y Michel (1994). C. EJEMPLO DE APLICACIÓN MODELO HIDROLÓGICO DE LA CUENCA DEL RÍO SORDO, OAXACA, MÉXICO, CON SWAT Soil and Water Assessment Tool (Herramienta de evaluación del suelo y el agua) (Sánchez, Fernández, Martínez, Rubio, Ríos). 2017 Colegio de Postgraduados, México Datos Generales: La sucesión vegetal de la cuenca presenta afectación por cambios en el uso de suelo (principalmente el sobrepastoreo), el aprovechamiento forestal mal regulado y la agricultura tradicional en laderas con escasas prácticas de conservación de suelo. -La cuenca del río Sordo, ubicada al occidente del estado de Oaxaca, México, drena 7 751.42 km2, el 70% de ésta superficie está cubierta con material geológico sedimentario. El régimen pluvial se asocia con la presencia de huracanes en la zona del Pacífico, se caracteriza por lluvias de verano intensas, y relieve escarpado producto de la actividad tectónica de la placa de Cocos. Objetivo: Calibrar y validar el modelo hidrológico SWAT en la cuenca del río Sordo, en el estado de Oaxaca, para generar parámetros que permitan conocer el comportamiento hidrológico de la cuenca para futuros escenarios de manejo. Metodología -La cuenca se dividió en 175 subcuencas con un tamaño mínimo de 2 500 ha cada una, y 1729 unidades de respuesta hidrológica (URH) asignando 10 ha al valor del umbral en la combinación de las capas temáticas de vegetación/uso de suelo, tipo de suelo y pendiente del terreno. Esto refleja las diferencias en la evapotranspiración para varias cosechas y suelos. Las escorrentías son predichas de forma separada para cada URH y dirigidas para obtener las escorrentías totales para la cuenca. -El potencial de evapotranspiración se estimó por el método de Penman-Monteith. -Para la simulación del tránsito de sedimentos, el modelo incorpora cuatro métodos alternativos -La simulación del escurrimiento superficial en SWAT se puede generar a partir del método de la curva numérica del Soil. 2 DATOS INICIALES (Entrada): Climáticos, topográficos, edáficos y cobertura vegetal. Topográfica (Delimitación): Uso del modelo digital de elevaciones (MDE), con resolución de 15 m obtenido del INEGI (2012); se corrigió para rellenar vacíos en la superficie del ráster y eliminar imperfecciones en la información de las celdas, con la función Fill de ArcGIS 10. Uso de suelo y vegetación. Se utilizó la capa vectorial con resolución de 5 m (1:50 000), generada por la WWF (2014b) en 2010. Uso de variables fisiotécnicas iniciales para la calibración, coberturas vegetales, información de manejo de cultivo (maíz de ladera). Suelos: A través de análisis de componentes principales, con variables que intervienen en su formación: índice topográfico de humedad, índice de posición topográfica, pendiente del terreno, curvatura vertical, curvatura horizontal, aspecto topográfico, densidad de drenaje, distancia a crestas, temperatura media anual, precipitación media anual y longitud de la pendiente; mediante la función Principal Components de ArcGis 10. Se identificaron nueve grupos de suelos (60% de precisión): acrisoles, cambisoles, fluvisoles, luvisoles, phaeozems, regosoles, rendzinas y vertisoles. Clima: Datos diarios de precipitación, y temperaturas máximas y mínimas para 24 estaciones meteorológicas, los faltantes se estimaron a partir de las estaciones vecinas. Para la serie histórica, se calcularon los parámetros estadísticos medios mensuales. Se obtuvieron los datos medios mensuales de velocidad de viento de CFSR (2015) en una malla de 33 x 33 km, a partir de la cual se generó un ráster mediante interpolación en ARCGIS. Los datos de radiación solar mensual se estimaron a partir de los datos de precipitación y temperaturas diarias obtenidas del SMN (2010). Hidrométrica (Punto Salida): Caudales medios y los sedimentos en suspensión observados en la estación Ixtayutla por mes, obtenidos del Banco Nacional de Datos de Aguas Superficiales. Para la calibración se usaron registros del periodo 1975-1981 y para la validación se emplearon los de 1982-1985. -Etapas: Calibración y Validación El proceso de la calibración se efectuó en tres partes: se inició con el módulo de producción de biomasa a nivel anual, seguido de la producción de agua (anual y mensual) y después con la producción de sedimentos (anual y mensual).La validación del modelo consistió en cuantificar el nivel de certeza de los escurrimientos y sedimentos simulados para un conjunto de datos diferentes de los utilizados durante la calibración y sin ajuste adicional de parámetros. El periodo para validar escurrimientos fue de 1982 a 1985, y para sedimentos entre 1983 y 1985. RESULTADOS: Calibración Producción de biomasa: (1976-1985), los valores de biomasas simulados por el modelo se encuentran dentro de los rangos reportados en la literatura, el modelo de crecimiento vegetativo se calibró de forma eficaz, permitiendo una buena estimación de la producción de biomasa en las coberturas vegetales de la cuenca. Caudal medio mensual. Se encontró que el modelo subestima los caudales durante el periodo de lluvias entre los meses de julio a octubre, pero estimó de forma aceptable los caudales mensuales. Producción mensual de sedimentos.: (1977-1981) Se consideró el año de 1976 como de entrenamiento, mostró buen ajuste pero sobreestimó la producción de sedimentos durante la 3 época de lluvias, en los meses de mayo a julio, pero permite estimar de forma suficiente la producción de sedimentos en la cuenca del río Sordo, aunque en menor grado que con la simulación de caudales. Validación: Caudal medio mensual. Se subestiman los caudales en los meses de julio y septiembre de 1984, lo cual se atribuye a la presencia del huracán Odilia, en septiembre de ese año, el modelo continuó simulando de manera satisfactoria los caudales medios mensuales. Producción mensual de sedimentos. El modelo sobreestimó los materiales en suspensión durante el periodo de lluvias en la mayoría de los años. Esta menor correlación entre los sedimentos observados y simulados posiblemente esté asociada con cambios en la cobertura vegetal, producto de la intensa sequía que afectó al territorio nacional, y a los posibles desprendimientos y deslizamientos de masa que pudo haber ocasionado el sismo que se registró en septiembre de 1985 en los estados de Oaxaca y Guerrero. El modelo no toma en cuenta en las simulaciones la ocurrencia de eventos naturales extremos, como tormentas, deslizamientos o movimientos en masa, que contribuyen de manera importante en la producción de sedimentos. D) Software usado y sus principales características: SWAT (Soil and Water Assessment Tool) Desarrollado por el Servicio de Investigación Agrícola (ARS) del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos de América en 1990. Utiliza datos de entrada (clima, tiempo, propiedades físicas de suelos, topografía, vegetación y prácticas de manejo de tierras). Permite simular la producción de agua y sedimentos, el efecto de los plaguicidas y fertilizantes en la calidad del agua, desarrollo de cosechas, Simulaciones de largo plazo, de caudales, erosión, y transporte de sedimentos y nutrientes en cuencas de diferente extensión y condiciones edáficas, de cobertura vegetal, climáticas y geológicas (Borah & Bera, 2004). Divide la cuenca en subcuencas y éstas, a su vez, en unidades de respuesta hidrológica (URH), definidas como áreas homogéneas de acuerdo con el tipo de suelo, cobertura vegetal y pendiente del terreno. Es un modelo continuo que opera a intervalos de tiempo diario. Presenta 2 Fases, Ciclo hidrológico (1): controla cantidad de agua, sedimentos, cargas de alimentos nutritivos y pesticidas al canal principal para cada sub- cuenca. Fase de circulación del agua (2): Movimientos del agua, sedimentos, a través de canales hacia el sitio de descarga de la cuenca. El balance del ciclo hidrológico de ambas fases se expresa con la ecuación Q= precipitación-evotranspitación-infiltración-percolación-escorrentía. Trabaja bajo interface ArcGis o ArcView como una extensión más de estos programas, para aprovechar las características disponibles en otras extensiones de ArcGis y de los SIG. Es un programa de dominio público, se puede realizar sin inversión excesivas de tiempo y dinero. 4 Referencias BARÓN, O. J. (2015). MODELACIÓN MATEMÁTICA DE TRES POSIBLES ESCENARIOS DE OPERACIÓN DE UN EMBALSE Y SU EFECTO EN LA DINÁMICA HÍDRICA AGUAS ABAJO. CASO: HIDROSOGAMOSO Y LA COMUNIDAD DE PECES DE LA CIÉNAGA EL LLANITO (BARRANCABERMEJA, COLOMBIA). BOGOTÁ: PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA,FACULTAD DE ESTUDIOS AMBIENTALES Y RURALES. IDEAM. (s.f.). Modelación hidrológica. Obtenido de http://www.ideam.gov.co/web/agua/modelacion-hidrologica NARANJO, Y. L. (2011). ESTUDIO COMPARATIVO DE MODELOS MULTIPARAMÉTRICOS DE BALANCE HÍDRICO A NIVEL MENSUAL EN CUENCAS HIDROGRÁFICAS DE CUNDINAMARCA Y VALLE DEL CAUCA. BOGOTÁ: PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA. RIVERA, V. I. (11 de 08 de 2019). Implicaciones y aplicaciones de la modelación hidrológica en cuencas I. Obtenido de https://remexcu.org/index.php/blog/188-implicaciones-yaplicaciones-de-la-modelacion-hidrologica-en-cuencas-i Ruiz, Á. O., Arteaga, R. R., Vázquez, P. M., Ontiveros, C., & López, L. R. (2012). BALANCE HÍDRICO Y CLASIFICACIÓN CLIMÁTICA DEL ESTADO DE TABASCO,. Universidad y Ciencia,Trópico Húmedo, 1-14. Sánchez-Galindo, M., Fernández-Reynoso, D. S., Martínez-Menes, M., Rubio-Granados, E., & Ríos-Berber, J. D. (2017). Modelo hidrológico de la cuenca del río sordo, oaxaca, méxico, con SWAT. Tecnología y Ciencias Del Agua, 8(5), 141-156.Recuperado de https://search.proquest.com/docview/2007436157/9EF11349BD574CFCPQ/1?accountid=19589 7 Isaza-Rengifo, Julián. Modelación Hidrológica como herramienta para el manejo y planificación de Cuencas Hidrográficas. Corporación autónoma regional del valle del cauca. Recuperado de http://swatmodel.tamu.edu/ 5
