EVALUACIÓN INTEGRAL DE LA CUENCA DEL RÍO BRAVO

EVALUACIÓN INTEGRAL DE LA CUENCA DEL RÍO BRAVO USANDO
UN SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
Luis Bravo Inclán 1, Javier Sánchez Chávez 1 y Oscar Lemus Ramírez 2
1
Coordinación de Tratamiento y Calidad del Agua y 2 Coordinación de Riego y Drenaje,
Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, Paseo Cuauhnáhuac 8532,
Col. Progreso, Jiutepec, Mor., 62550 México, D.F., Tel. y fax (3) 19-4281.
E-mail: [email protected].
RESUMEN
El estudio del destino y transporte de nutrientes y agroquímicos en aguas superficiales y
subterráneas, permite apoyar la toma de decisiones con el fin de prevenir la
contaminación no puntual.
Se describe el proceso de capturar y adaptar la información básica de México y EE.UU.
en un sistema compatible para su uso en un Sistema de Infomación Geográfica (GIS). La
información digitalizada que se obtuvo, sirvió para modelar la hidrometría del río Bravo y
Pecos por medio de SWAT-GRASS, que consistió de: topografía, datos climáticos, suelo,
uso del suelo, etc. En 1996, se logra la primera corrida de la cuenca del río Bravo. El
paquete SWAT posee la capacidad suficiente para simular varias subcuencas por un
periodo de años. Sin embargo, el aplicar esta herramienta ha probado ser difícil y
requiere de un equipo interdisciplinario. A pesar de ello, se recomienda ampliamente
continuar con esta línea de investigación, con énfasis en la modelación de la calidad del
agua.
INTRODUCCIÓN
Con frecuencia, las instituciones responsables de combatir la contaminación del agua, se
enfrentan con dificultades para cumplir su labor, debido a la gran variedad de fuentes y
tipos de contaminación. Hace algunos años, la contaminación del agua fue percibida
como un problema local, creado principalmente por fuentes puntuales de contaminación,
fácilmente identificables y regulables. Sin embargo y a nivel mundial, en la medida en que
se han controlado las fuentes puntuales de contaminación, la contaminación difusa ha
cobrado mayor preocupación, por la dificultad de su control y por el impacto que provoca
en los acuíferos, drenes, lagos y embalses.
La contaminación difusa o no puntual, se caracteriza por no identificarse fácilmente los
puntos de descarga. Frecuentemente, la presencia de contaminantes difusos no está
asociada de manera directa a la aplicación -intencional o no- de los mismos. Este tipo de
contaminación también se caracteriza por su naturaleza intermitente; una intensa lluvia
suele ser el factor determinante, a diferencia del flujo de la descarga más regular y
localizada de las fuentes puntuales.
Desde la década de los 60, el incremento en el uso de fertilizantes en la agricultura, ha
favorecido el transporte de nutrientes hacia ríos, embalses y acuíferos. El exceso de
fósforo (P) y nitrógeno (N) en los lagos y presas, ha provocado una alta productividad
fitoplanctónica y, por ello, el deterioro de la calidad del agua en los mismos (Bravo, 1995).
Por otro lado, la toxicidad de los plaguicidas para la biota acuática y su persistencia en el
ambiente por períodos de tiempo variables, ilustra la necesidad de estudiar estos
compuestos de manera integral.
El estudio del destino, transformación y transporte de nutrientes y agroquímicos utilizados
como fertilizantes y plaguicidas tanto de aguas superficiales como subterráneas, permite
evaluar y apoyar la toma de decisiones con el fin de prevenir la contaminación por fuentes
difusas. Para estimar la calidad del agua en amplias regiones como son las cuencas
hidrológicas, los modelos de simulación, acoplados con Sistemas de Información
Geográfica (GIS), representan herramientas poderosas para el análisis y evaluación de la
contaminación proveniente de fuentes puntuales y no puntuales de contaminación.
Dos naciones y ocho estados (tres en los EE.UU. y cinco en México) reclaman el uso de
las agua de la cuenca río Bravo. Se estima que unas 10 millones de personas dependen
de las aguas del río para usos agrícolas, municipales e industriales (Lurry et al., 1998).
Dada la importancia de esta cuenca, se requiere contar con información electrónica georeferenciada (GIS) del sistema, con el fin de realizar análisis cuantitativos de diversas
actividades de planeación y manejo; por ejemplo, análisis de escenarios de sequía,
operación de embalses, programas de identificación de carga de contaminantes, y de
mejoramiento y restauración de la calidad del agua en cuencas, etc.
Este estudio se inició como un proyecto de cooperación entre la Estación Experimental
Agrícola de Texas (TAMUS), de la Universidad de Texas A&M, por un lado, con un grupo
norteamericano a cargo de el Dr. R. Srinivasan, y la Comisión de la Conservación de
Recursos Naturales de Texas (TNRCC); y, por otro lado, por el Instituto Mexicano de
Tecnología del Agua (IMTA); el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales y
Agropecuarias (INIFAP); y la Comisión Nacional del Agua (CNA).
Este trabajo tiene como objetivo el describir el proceso de capturar y adaptar la
información temática básica de México y EE.UU. en un sistema compatible para su uso
en un GIS. Con esta información y para la cuenca del lado norteamericano, se
compararon los resultados hidrológicos obtenidos por simulación, contra los datos
actuales, registrados en estaciones de la U.S. Geological Survey (USGS). En una etapa
posterior, la base de datos puede servir para aplicar un modelo de calidad del agua
(SWAT), que permita simular el transporte de fuentes no puntuales de contaminación en la
cuenca del río Bravo.
ANTECEDENTES
Modelos matemáticos para investigar fuentes no puntuales
La aplicación de los modelos matemáticos en áreas agrícolas, así como de otros usos
del suelo, ha evolucionado en la escala espacial estudiada y en la complejidad para
representar las interacciones que ocurren en una cuenca hidrológica. A continuación, y
debido al auge que estos modelos han tenido en los EE.UU., se da un breve resumen
histórico del desarrollo de modelos que investigan fuentes no puntuales de contaminación.
A principios de los 80 surgió el modelo llamado Chemicals, Runoff and Erosion from
Agricultural Management Systems (CREAMS) (Knisel, 1980). Es un modelo a nivel
parcela, desarrollado para simular el impacto del manejo del suelo en relación con: agua,
sedimento, nutrientes y pesticidas. De 1980 a 1985, fueron desarrollados varios modelos
a partir de este modelo original. En 1984, el modelo Environment Policy Integrated
Climate (EPIC) fue originalmente diseñado para simular el impacto de la erosión en la
producción agrícola. Este modelo ha evolucionado incluyendo la evaluación de fuentes
difusas de contaminación; la simulación se realiza a escala puntual o de parcela, esto es,
definiendo la parcela como una unidad homogénea que tiene: a) Uso de suelo definido
(un sólo cultivo); b) Suelos homogéneos; c) Lluvia y clima espacialmente uniforme; y d)
Prácticas agrícolas sin variaciones (Arnold et al., 1994; Németh, 1996).
Otra línea consistió en la modificación de CREAMS para simular la complejidad de las
cuencas con variaciones en edafología, uso del suelo y prácticas agrícolas. Como
resultado, se desarrolló el Simulator for Water Resources in Rural Basins (SWRRB),
para simular las fuentes no puntuales de contaminación en tiempo contínuo, esto es, con
variaciones diarias. Este modelo permite la subdivisión de cada cuenca en máximo diez
subcuencas. A finales de la década de los 80, el SWRRB fue utilizado para cuencas
pequeñas (cientos de km2) y se enfatizó la modelación de aspectos de calidad del agua.
Debido a la necesidad de simular cuencas extensas, a principios de los 90 se desarrolló
el modelo Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Dicho modelo es la continuación de
un esfuerzo a largo plazo para modelar fuentes no puntuales de contaminación, realizado
por el Servicio de Investigacion de Agricultura (ARS) de los EE.UU. Este modelo es de
tiempo contínuo y permite evaluar impactos del manejo de los recursos naturales a largo
plazo, como por ejemplo la sedimentación de embalses incluso, por más de 50 ó 100
años (Arnold et al., 1994).
Como ejemplo de un estudio en cuencas, se puede mencionar que cerca de Dallas,
Texas, se utilizaron imágenes de satélite para crear una base de datos utilizada en un
Sistema de Información Geográfica (GIS). Con dicho sistema se estudiaron 14,760 km2
de terreno, que comprenden ocho cuencas de abastecimiento de agua. Se utilizaron
imágenes del satélite Landsat para determinar el cambio histórico de 1974 a 1986, del
uso del suelo en cuencas; con el uso del GIS, estos datos fueron combinados con otras
variables, como tipo de suelo y precipitación, para predecir la pérdida de suelo en cada
cuenca. Las cargas de N y P fueron también calculadas usando coeficientes de
exportación de nutrientes (DelRegno y Atkinson, 1988).
Chen et al. (1994) desarrollaron una aplicación que integraba un modelo de transporte de
P acoplado a un GIS denominado Geographic Resources Analysis Support System
(GRASS). El modelo simulaba la carga de fósoro utilizando un balance de masas diario y
con base en el área, e incorpora los efectos de la lluvia, topografia, propiedades del
suelo, fertilización, aplicación de desechos animales y manejo agrícola. Las predicciones
incluyeron: volumen de escorrentía, transporte de sedimentos y concentración de P
disuelto y asociado a partículas. Los autores recomiendaban que es esencial identificar y
priorizar la producción de P e identificar las diferencias de esta producción en diferentes
zonas dentro de una cuenca dada. Es por medio de este proceso, que se pueden
identificar áreas fuente de mayor liberación de P, y así identificar zonas de tratamiento
prioritario, con el fin de optimizar los beneficios de una mejor calidad del agua con
recursos económicos limitados.
Bravo (1995) y Olvera et al. (1998) evaluaron el estado trófico de la presa Madín y Valle
de Bravo, respectivamente. Con base en un modelo simplificado se estimaron las cargas
de fósforo (LP) y nitrógeno (LN) procedentes de cuenca, por dos métodos: por fuentes
puntuales y por fuentes no puntuales. Se resalta que éstos métodos dan información sobre
la importancia cuantitativa de los factores que influyen en la calidad del agua de una
cuenca, ya que permiten evaluar las causas de la LP y LN, de acuerdo con su ubicación y
el orden de importancia; por tanto, se convierten en herramientas que permiten resaltar las
medidas prioritarias de atención en programas de mejoramiento ambiental de cuencas.
Descripción del modelo SWAT
El modelo SWAT fue desarrollado para simular el comportamiento de grandes cuencas
que tienen un uso del suelo principalmente agrícola. Las principales aplicaciones de
SWAT incluyen la planeación de cuencas para el control de la erosión y sedimentos en
cuencas complejas y el análisis de calidad del agua con compuestos provenientes de
fuentes dispersas, como son los nutrientes (N y P) y los pesticidas (Srinivasan y Arnold,
1994). Estos compuestos pueden transportarse con el agua y/ó asociados a las partículas
(sedimentos suspendidos).
SWAT es un modelo hidrológico contínuo en el tiempo, con resolución temporal de un día.
Está concebido para predecir el impacto de prácticas de manejo del agua en cuencas
extensas, incluyendo: erosión y calidad del agua. Tiene capacidad de simular
simultáneamente varias subcuencas (hasta 2,500) por un período de 100 años o más.
Los mayores componentes de este sistema son ocho: hidrología, clima, sedimentación,
temperatura del suelo, crecimiento de las cosechas, pesticidas, nutrientes y manejo
agrícola.
Además, una característica de SWAT que lo hace una herramienta eficiente en la
modelación de cuencas, consiste en la posibilidad de enlazar las bases de datos
generadas de un GIS, con el modelo mismo.
Sistemas de Información Geográfica (GIS)
Los GIS crean una relación entre la información de los recursos naturales y su ubicación
geográfica, al conectar los datos con el lugar físico. Los usos de los GIS involucran costos
relacionados con la tecnología empleada. Así mismo, la información que se requiere para
realizar un análisis es muy amplia. Como cualquier otra herramienta, la calidad del
análisis involucrado por esta aplicación es sólo tan buena como la calidad de los datos de
entrada al sistema. Aún con dichos requerimientos, los GIS continúan representando una
alternativa muy importante en el campo de la evaluación de los recursos naturales.
El modelo SWAT ha sido enlazado a un Sistema de Información Geográfica denominado
Graphical Resources Analysis Support System (GRASS), altamente interactivo y
orientado a la graficación de la información generada en dos y tres dimensiones. El
SWAT-GRASS es una herramienta para el análisis y desarrollo de información mediante
despliegue espacial. GRASS es un GIS de uso general realizado por el Cuerpo de
Ingenieros de la Armada de los EE.UU. (U.S. Army, 1991). Este GIS es adecuado para
evaluar los impactos de la agricultura, el manejo forestal y el uso del suelo, entre otros, en
grandes extensiones.
GRASS provee bases de datos tanto espaciales como de atributos, que se organizan en
archivos tipo base de datos (de modo tabular), así como la herramienta necesaria para
manipular y transferir datos al modelo SWAT. Así mismo, GRASS permite crear nueva
información al integrar las capas de información y mostrar los datos originales desde
diferentes perspectivas.
Dado el impacto tanto ambiental como en salud humana de las fuentes no puntuales de
contaminación, existe la necesidad de desarrollar GIS para evaluar los efectos de
nutrientes y pesticidas a nivel cuenca. Con la combinación de GRASS y la modelación
con SWAT se puede predecir el destino de nutrientes, así como del transporte de
sedimentos.
DESCRIPCIÓN DE LA ZONA DE ESTUDIO
La cuenca del río Bravo/río Grande es una de las 100 mayores cuencas del mundo. El río
es conocido como río Bravo para la gente de México y como río Grande para la gente de
los Estados Unidos. Es un sistema único ya que forma una frontera natural entre los dos
países. Por décadas, esta zona fronteriza ha sido un área de actividad económica y
actualmente está experimentando un cambio muy rápido impulsado por el Tratado de
Libre Comercio (TLC). Dicha actividad industrial y agrícola está favoreciendo una
creciente presión en las ya afectadas aguas del río Bravo y las comunidades económicas
que se sustentan en esta región. Los retos del manejo local de las aguas no sólo incluye el
abastecimiento de agua, sino también la calidad del agua, con problemas como:
sistemas de tratamiento de agua insuficientes, desarrollo industrial y demográfico rápido,
y contaminación por metales pesados procedentes de áreas mineras abandonadas
(Hansen et al., 1996).
El río Bravo separa a México del estado de Texas por un tramo de más que 1,400 km. La
región tiene una población de más que 3.4 millones de habitantes dentro de una franja de
100 km de cada lado de la frontera. Existen varias poblaciones y actividades agrícolas
dentro de las dos regiones más prominentes, el Valle del Alto río Bravo y el Valle del Bajo
río Bravo.
El Valle del Alto río Bravo es dominado por las ciudades de El Paso y Ciudad Juárez, que
tienen una actividad agrícola que ocupa un área de aproximadamente 40,000 hectáreas.
El Valle del Bajo río Bravo se extiende desde McAllen hasta Brownsville, tiene un área
agrícola de cerca de 800,000 ha, de la cual una tercera parte se encuentra bajo irrigación
(TWRI, 1994).
En los últimos 30 años, ambas regiones han experimentado aumentos tanto en población
como en actividades industriales. El desarrollo de la industria maquiladora ha
proporcionado empleos y mejorado las condiciones económicas en esta parte del país,
pero también ha empeorado las condiciones ambientales a lo largo de la frontera. Por
otro lado, las actividades agrícolas han provocado la salinización de los suelos y
contaminación de los aquíferos y aguas superficiales por pesticidas y fertilizantes. Así
mismo, la agricultura ha sido el principal consumidor de agua por mucho tiempo.
Actualmente, la creciente población municipal e industrial, representa una fuerte
competencia por el recurso hídrico.
Clima
El clima en la porción septentrional de la cuenca es generalmente caliente y árido,
volviéndose más tropical en la parte sur. La precipitación media anual en el área de
Ciudad Juárez/El Paso es de 200 mm; en Acuña/Del Río es de 460 mm; en Nuevo
Laredo/Laredo de 510 mm y en Matamoros/Brownsville de 650 mm (CILA, 1994). En las
regíones más áridas muchos de los arroyos tributarios son intermitentes (Lurry et
al.,1998).
Fisiografía
El río se divide en tres tramos distintivos, con base en sus características geológicas,
fisiográficas, clímáticas y bióticas (CILA, 1994): a) el tramo superior.- Se extiende desde
la frontera de Nuevo México hasta la Linda y se sitúa dentro de la provincia biótica de
Chihuahua; b) el tramo medio o Sección del Bajo Cañón.- Se extiende desde La Linda
hasta el sur de Ciudad Acuña/Del Río, se sitúa en una zona transicional entre tres
provincias bióticas: la Chihuahuense al oeste, la Balconiana al este y la Tamaulipeca al
sur; y, c) el tramo bajo o Sección Plana Costera.- Se extiende hasta el Golfo de México.
Esta área abarca la provincia biótica Tamaulipeca.
Hidrología
El río Bravo nace en las montañas de San Juan, al sur de Colorado; fluye hacia el sur a
través de Nuevo México y entra al territorio del estado de Texas aproximadamente a 32
km al noroeste del área de Cd. Juárez/El Paso, y a partir de este punto se convierte en la
línea divisoria internacional entre México y los EE. UU (figura 1). La longitud del río es de
3,059 km. La superficie aproximada de la cuenca del río Bravo es de casi 600,000 km2
(Srinivasan et al., 1997). Según la CILA (op. cit.), del área total de la cuenca,
aproximadamente 230,327 km2 de territorio están ubicados en los EE. UU. y 226,177
km2, en México, drenan hacia el río Bravo, una parte significativa de la zona corresponde
a cuencas cerradas (endorréicas).
Los tres principales embalses presentes en la corriente principal del río Bravo son:
Elephant Butte, Nuevo México, y las presas Internacional La Amistad y la Internacional
Falcón, ambas entre Texas y México, en los estados de Coahuila y Tamaulipas,
respectivamente.
Actividades económicas y calidad del agua
A nivel de cuenca, se estima que unos 10 millones de personas dependen del río para
usos como la agricultura, la industria, el abastecimiento de agua con fines domésticos, de
recreación y diversión (Lurry et al.,1998).
Las principales áreas agrícolas donde se deriva agua del río Bravo con fines de riego,
incluyen Ciudad Juárez/El Paso, Piedras Negras/Eagle Pass y Valle del río Bravo aguas
abajo de la presa Falcón. En el tramo ubicado entre Nuevo Laredo/Laredo hasta el Golfo,
el río constituye la principal fuente de abastecimiento de agua potable para
aproximadamente el 98% de la población (CILA, 1994).
De las 3,500 maquiladoras distribuidas en el país, aproximadamente 2,000 están
localizadas en la frontera México-Estados Unidos. La SECOFI estima que el 98% de
éstas carecen de sistemas de tratamiento de aguas residuales. Sin embargo, no existe
ninguna revisión sistemática de las cantidades exactas, tipos y destinos de las descargas
por las maquiladoras y su relación con la calidad del agua (TNRCC, 1994).
SUBCUENCAS:
Río Pecos
PRESA
ELEPHANT BUTTE
PRESA RED
BLUFF
Río Bravo
PRESA LA AMISTAD
Río Conchos
PRESA FALCÓN
Figura 1. Zona de estudio, cuenca del río Bravo
METODOLOGÍA
El primer paso que se realizó en el estudio consistió en encontrar y adquirir las bases de
datos naturales para cada lado de la cuenca. El GIS utilizado fue el GRASS desarrollado
por el Cuerpo de Ingenieros de la Armada de los EE.UU. (U.S. Army, 1991). Todos los
mapas y bases de datos fueron formateados de tal modo que pudieran ser utilizados
directamente en la interface GIS de SWAT, desarrollada por Srinivasan et al. (1994).
El manejo y adecuación de las bases de datos con SWAT-GRASS fueron realizados en
una estación de trabajo SUN SPARCStation 20 en ambiente UNIX.
Topografía
Para México, los archivos de altura y pendiente fueron construidos a partir de los modelos
de elevación digital (DEM) del INEGI, a una escala de 1:250,000. La resolución vertical de
estos mapas es de un metro. Los DEM se encuentran divididos en archivos digitales de
un grado de latitud por un grado de longitud. Por tanto, con el programa r.patch de
GRASS se unieron 44 mosaicos en total para cubrir el área de estudio mexicana.
Asímismo, a partir de los DEM de la U.S. Geological Survey (USGS), se armaron y
unieron los mosaicos topográficos de EE.UU. con los de México (figura 2). Aunque el
tamaño de celda horizontal de estos datos es de 100 x 100 m, éste mapa fue
reclasificado a una resolución de 500 x 500 m, con el fin de reducir la intensidad
computacional para éste análisis a gran escala.
Con el uso del programa r.watershed de GRASS y con la topografía del área de estudio,
se hizo la división por subcuencas. Se llegaron a realizar varias corridas, con el fin de que
las subcuencas del lado mexicano fueran comparables en tamaño a las de los EE.UU.,
basadándose en las Unidades Hidrologicas de Área (HUA) de 4 dígitos, de acuerdo con
la USGS. Para poder correr el modelo SWAT, la cuenca del río Bravo se distribuyó en
232 subcuencas, que resultaron mayores a 200 km2 (figura 3).
Datos climáticos
Los información climática mexicana fue obtenida de la base de datos del Servicio
Meteorológico Nacional (CLICOM) de la CNA. Se tomaron datos diarios de precipitacion,
temperatura máxima y mínima para 87 estaciones climáticas. Se escogieron las
estaciones con diez o más años de registro. En general, se tuvo información de finales de
1935 a mediados de 1980 con un promedio de 19.5 años.
Por otro lado, las estaciones climáticas de los EE.UU. fueron 48 y se obtuvieron del
Servicio Nacional del Clima (NWS). Además de los parámetros climáticos ya
mencionados, se incluyó la radiación solar. Los datos de ambos países fueron
sintetizados anualmente, por medio del Weather parameter calculator (WXPARM)
(Williams, 1992).
Colorado
Colorado
Nuevo
México
Nuevo
México
Texas
Chihuahua
Chihuahua
Durango
Texas
Coahuila
Nuevo León Tamaulipas
Figura 2. Mapa topográfico de la cuenca del río Bravo.
Las altitudes van de 0 a 3,500 msnm.
Durango
Coahuila
Nuevo León Tamaulipas
Figura 3. Mapa de subcuencas e hidrología de la cuenca
del río Bravo.
Suelos
Para los EE.UU., las bases de datos y mapas de suelo utilizan un sistema digitalizado
desarrollado por el Servicio de Conservación de Recursos Naturales (NRCS) y la Base de
Datos Edafológica, Geográfica y Estatal (STATSGO), a escala 1:250,000. El mapa de la
STATSGO está ligado al modelo SWAT, a través de la interface de GIS. Por tanto, fue
necesario crear una base de datos y mapa para el lado mexicano, que fuera compatible al
formato y estructura de la STATSGO.
Para México, las cartas edafológicas en papel y las bases de datos fueron obtenidas del
INEGI (SPP, 1981). En 1995, en INIFAP se digitalizaron las cartas y se capturó en hoja de
cálculo la información edafológica de la zona. Esta información se complementó con
datos de muestreo de núcleos de suelo, proporcionados por la CNA e INIFAP. Sin
embargo, éstos datos sólo tenían información sobre la textura de los suelos (porcentaje
de arcilla, limo y arena) esto es, con una clasificación de tipo FAO. Con esta información,
otros parámetros del suelo, tales como: la densidad de la masa (bulk density), capacidad
disponible de agua, y conductividad eléctrica, que se requieren para modelar con SWAT,
fueron calculados usando un programa de computadora (MUUF) desarrollado por Baumer
et al. (1994).
Cada punto de muestreo disponible fue adaptado al formato requerido en el sistema
SWAT-GRASS. Para el lado mexicano, se obtuvieron 197 archivos de éste tipo (tabla 1).
El mapa de suelo para la cuenca del río Bravo se muestra en la figura 4.
Hidrología y datos de estaciones hidrométricas
La hidrología se obtuvo con base en los DEM y del comando r.watershed de GRASS
(figura 3).
Uso del suelo
Se utilizó un mapa de uso del suelo que incluye a Canadá, EE.UU. y México generado con
base en imágenes de satélite por la empresa Sistema de Recursos de la Tierra (EROS
Data Center), en proyección métrica (albers igual al área). El mapa original tenía un alto
nivel de categorías, por lo que se reclasificó en 9 tipos de uso de suelo (figura 5). En la
tabla 2 se muestra el área de acuerdo al uso del suelo de la cuenca. Del área total
predominan tres tipos: pastizal/matorral y pastizal con una superficie conjunta 77.2% del
área y bosque perenne con 13.7%. El uso de tipo agrícola sólo ocupa un 5.8% del área
total.
Puesta en marcha del modelo y análisis de resultados
De los diversos mapas y bases de datos desarrolladas para la cuenca, las entradas
requeridas por SWAT fueron consultadas utilizando la interface SWAT-GRASS
(Srinivasan et al., 1994). Durante la simulación del caudal del río Bravo, se contaba con la
información de las estaciones hidrométricas del lado de los EE.UU., proporcionados por
la USGS. Para el periodo de 1965 a 1989, se obtuvo la información del río Bravo en el
estado de Nuevo México y del río Pecos para el mismo estado y Texas (Srinivasan et. al.,
1997). Para evaluar el comportamiento del modelo, se utilizaron gráficas de serie de
tiempo y regresión lineal.
Tabla 1. Ejemplo de un archivo que contiene los datos de suelo, requeridos para
simular con el sistema SWAT-GRASS.
Cuenca del río Bravo
Estado:CH:MX0001: 1
Núm. de polígono:
Clave del mapa
(INEGI)
LONGITUDE
LATITUDE
DEPTH
(mm)
BULK DENSITY MOIST (g/cc)
BULK DENSITY DRY
(g/cc)
AVAILABLE WATER CONT.
SAT. CONDUCTIVITY (mm/hr)
ORG. CARBON
(weight %)
CLAY
(weight %)
SILT
(weight %)
SAND
(weight %)
ROCK FRAGMENTS
(vol. %)
SOIL ALBEDO
(moist)
SOIL ALBEDO
(dry)
EROSION K
SALINITY
(EC, form 5)
WILTING POINT
(vol. %)
FIELD CAPACITY
(vol. %)
REACTIVITY
(pH)
683137
G13-1-01
-107.10
28.00
10.00
1.24
1.24
0.15
3.212
2.06
36.00
40.00
24.00
0.00
0.12
0.12
0.32
0.00
22.24
37.53
5.90
200.00
1.24
1.24
0.15
3.212
2.06
36.00
40.00
24.00
0.00
0.12
0.12
0.32
0.00
22.24
37.53
5.90
690.00
1.29
1.29
0.12
1.004
1.29
48.00
28.00
26.00
0.00
0.12
0.12
0.32
0.00
27.08
39.33
6.10
1250.00
1.37
1.37
0.10
0.517
0.53
54.00
20.00
26.00
0.00
0.12
0.12
0.32
0.00
29.44
39.27
6.90
Tabla 2. Distribución de uso del suelo en la cuenca del río Bravo
Categoría de uso del suelo
1.2.3.4.5.6.7.8.9.-
Pastizal/Matorral
Bosque perenne
Pastizal
Agricultura
Bosque deciduo
Bosque mixto
Cuerpos de agua
Urbano
Pantanos
TOTAL:
Superficie
(km2)
422,708
82,246
39,692
34,519
9,019
7,293
1,982
954
343
598,756
Porcentaje de cobertura
70.6
13.7
6.6
5.8
1.5
1.2
0.3
0.2
0.1
100.0
Colorado
Colorado
Nuevo
México
Nuevo
México
Texas
Texas
Chihuahua
Durango
Sin datos
Urbano
Agrícola
Pastizal
Pastizal matorral
Bosque deciduo
Bosque perene
Bosq mixto
Cuerpos de agua
Pantanos
Chihuahua
Coahuila
Durango
Nuevo León Tamaulipas
Figura 4. Mapa de suelos de la cuenca del río Bravo
Coahuila
Nuevo LeónTamaulipas
Figura 5. Mapa de uso del suelo de la cuenca del río Bravo
RESULTADOS
En las figuras 6 y 7 se observa la comparación de las series de tiempo de los flujos
anuales observados y simulados en las estaciones de Otowi Bridge y Cochiti. Es evidente
de que el modelo SWAT-GRASS explica bien la tendencia general de los datos en el
tiempo. En la tabla 3, se presenta una semejanza aceptable entre el gasto promedio anual
observado y simulado para las dos estaciones, con coeficiente de correlación (r) de 0.96
y 0.71, respectivamente.
En la figura 8 se muestra la gráfica de tiempo de los datos observados y simulados en el
efluente del embalse Elephant Butte. Las operaciones del embase no fueron
incorporadas en SWAT-GRASS, y ésta es la razón por lo cual las curvas no se parecen
mucho. Cabe destacar que las predicciones de SWAT-GRASS pueden verse como el
flujo ‘natural’, sin la influencia del ‘factor humano’. Se aprecia que la operación del
embalse tiende a suavizar la curva del gasto. Sin embargo en el largo plazo, el flujo
promedio predecido por SWAT-GRASS (59.8 m3/s) es dos veces mayor que el flujo
observado (26.4 m3/s, tabla 3). Esto puede deberse a que algunas extracciones de agua
del embalse pueden no estar incluidas en la modelación. En la tabla 3, el valor de r más
bajo corresponde a la estación Elephant Butte (0.27), que implica que no hay semejanza
entre las dos curvas, que es resultado de lo comentado arriba.
Tabla 3. Análisis de regresión lineal de los datos hidrométricos observados y simulados
en la cuenca alta del río Bravo
Río / Estación hidrométrica
n
Bravo / Otowi Bridge
Bravo / Cochiti
Bravo / Elephant Butte
Pecos / Red Bluff
11
25
25
25
Gasto promedio
observado
(m3/s)
32.4
41.7
26.4
2.8
Gasto promedio
simulado
(m3/s)
45.6
47.4
59.8
42.8
r
(coeficiente de
correlación)
0.96
0.71
0.27
0.73
La figura 9 muestra los datos observados y simulados aguas arriba del embalse Red
Bluff, río Pecos. Los datos de flujo observado muestran muy poco gasto en dicha estación
(2.8 m3/s), la cual fue estimada 15 veces mayor por el modelo (42.8 m3/s). Lo anterior se
puede explicar por la pérdida excesiva de agua en los canales de desvío usados para
irrigación, o por pérdidas de transmisión del río, que no fueron tomadas en cuenta en el
proceso de modelación.
120
Gasto promedio anual (m 3/s)
100
Q observado
Q simulado
80
60
40
20
0
65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
Año
Figura 6. Gasto promedio anual (Q) observado y simulado en la estación
Otowi Bridge, río Bravo
120
Gasto promedio anual (m 3/s)
100
Q observado
Q simulado
80
60
40
20
0
65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
Año
Figura 7. Gasto promedio anual (Q) observado y simulado en la estación
Cochiti, río Bravo
140
Gasto promedio anual (m 3/s)
120
Q observado
100
Q simulado
80
60
40
20
0
65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
Año
Figura 8. Gasto promedio anual (Q) observado y simulado en el efluente
del embalse Elephant Butte, río Bravo
160
Gasto promedio anual (m 3/s)
140
Q observado
120
Q simulado
100
80
60
40
20
0
65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
Año
Figura 9. Gasto promedio anual (Q) observado y simulado cerca del
embalse Red Bluff, río Pecos
DISCUSIÓN
Los mapas de subcuencas y de uso de suelo cuentan con superficies diferentes (584,003
km2 y 598,756 km2, respectivamente). Es posible que esta situación se deba, en parte, al
manejo de una imagen raster la cual no es tan exacta en sus bordes exteriores; además
en el caso de uso del suelo, existe un área que no se incluyó, que estaba catalogada
como ‘ausencia de dato’. Otro problema que se enfrentó consistía en que, al digitalizarse
los mapas en dos países, las fronteras entre México y EE.UU. no embonaban
perfectamente. Estas islas tampoco se contabilizaron.
En su tramo final, el río Conchos pasa cerca del borde exterior de la cuenca. Esto provoca
que el programa r.watershed asume que este caudal se sale de la cuenca en la zona
oeste del Bajo Conchos. Se trató de corregir esta anomalía añadiendo tres capas en el
borde exterior de la cuenca, con el comando r.grow de GRASS. A pesar de ello, el
problema no se corrigió, posiblemente por la baja resolución utilizada del DEM. Sin
embargo, la resolución que se utilizó (de 200 m) va en función del tiempo necesario para
modelar la cuenca entera, con una mayor resolución el tiempo de simulación se verá
desfavorablemente incrementado.
SWAT posee la capacidad suficiente para simular simultáneamente várias subcuencas
por un período de 100 años o más. Sin embargo, esta capacidad del modelo es tanto su
fortaleza como su debilidad, ya que el aplicar esta herramienta a una cuenca internacional
ha probado ser difícil.
Una de las mayores limitantes para el uso directo del modelo norteamericano, consistió
en la adaptación y uso de la información edafológica digital del país, así como estimar
algunos datos no accesibles, requeridos por el modelo SWAT. Debido al uso de
clasificaciones totalmente distintas (FAO versus STATGO) en México y los EE.UU.,
respectivamente, se acudió a expertos en edafología de la TAMUS, para complementar
de modo satisfactorio la información mexicana requerida.
Así mismo, en el país no se cuenta con estadísticas de la frecuencia de lluvias máximas
en 0.5 y 6 horas, que se requieren por un período mínimo de 10 años. Esta información
permite modelar más finamente la cantidad de agua transportada por un río durante
épocas de tormenta.
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
La integración del sistema SWAT-GRASS ha probado ser un modelo hidrológico y de
calidad del agua, efectivo para colectar, manipular, visualizar y analizar la entrada y salida
de datos, por lo que se recomienda su uso en las cuencas del país.
Los datos de gasto promedio anual predecidos por SWAT-GRASS para las estaciones
del río Bravo, antes del embalse Elephant Butte, se comparan satisfactoriamente con los
datos observados en las estaciones hidrométricas, con valores de r de 0.96 y 0.71 para
las estaciones Otowi Bridge y Cochiti, respectivamente.
La simulación hidrométrica en el efluente del embalse Elephant Butte tiene que ser
revisada. El flujo promedio predecido en esta estación por SWAT-GRASS, es dos veces
mayor que el flujo observado; además, en el análisis de regresión lineal, el valor de r da un
valor muy bajo (0.27). Se recomienda incorporar en la simulación los datos sobre:
operación del embalse, desvío del agua para uso agrícola, entre otros, con el fin de
calibrar la simulación. Aplica la misma recomendación para el río Pecos.
En México, los servicios de información ambiental, como cartografía digitalizada e
inventarios son insuficientes, requieren de un fuerte impulso en su actualización y una
adecuada difusión y comercialización. Por lo tanto, se debe atender la necesidad de crear
un inventario sistematizado de productos aplicados y prácticas agrícolas, que incluya
información completa y confiable acerca de los mismos. De otra manera, resulta difícil la
aplicación de modelos de migración de contaminantes y la obtención de resultados
confiables.
Se recomienda contar con un equipo interdisciplinario bien capacitado, además del
software requerido, que permita desarrollar Sistemas de Información Geográfica (GIS),
conectado a un paquete(s) de modelación (como SWAT-GRASS), necesarios para
conocer y predecir el comportamiento ambiental de cuencas, apoyando así, la toma de
decisiones en el manejo integral regional de México.
Se recomienda considerar los ventajas y desventajas de utilizar un GIS y paquetes de
modelación de cuencas que sean factibles de correr en computadoras personales de alto
rendimiento (por ejemplo, y por lo menos, equipo tipo Pentium con 200 mhz de velocidad,
memoria RAM de 128 megabytes y disco duro de 10 gigabytes), en vez de utilizar
estaciones de trabajo.
Se requiere afrontar la problemática asociada a la creación de bases de datos para el
modelado a nivel cuenca. Por tanto, se recomienda la instrumentación del sistema
SWAT/GRASS, para lo cual, se hace necesaria la obtención y adecuación la información
temática digitalizada faltante, capacitación del personal del IMTA y otras instituciones, y
adquisición de hardware necesario.
AGRADECIMIENTOS
Se agradece a la Dra. Anne M. Hansen y al Dr. Hector Quiñones, por su gran interés y
atinada decisión para que el IMTA participara en el curso de GIS y SWAT/GRASS,
realizado, en la TAMUS. Así mismo, se reconoce el interés y apoyo brindados por éstos
investigadores, para el desarrollo del presente estudio.
Además, se agradece el apoyo del Dr. Raghavan Srinivasan, cuya asesoría fue siempre
una guía inapreciable para nosotros. Al Dr. Charles Allan Jones, director de la TAMUS,
por su incondicional apoyo durante los tres meses de estancia en los EE.UU. Hacemos
extensiva nuestra gratitud a la M.Sc. Angela K. Miller, coordinadora del proyecto GIS del
río Bravo/río Grande, de la TNRCC, que auspició nuestra estancia en el estado de Texas,
durante el desarrollo del proyecto de cooperación.
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