SWAT Pao V3.1

Universidad Central de Venezuela. Facultad de Agronomía. Escuela de Agronomía.

Departamento de Agronomía.

Evaluación del Modelo de Simulación SWAT para la Producción de Agua

en una Cuenca Hidrográfica Prioritaria de la Región Central de

Venezuela. Caso: Cuenca Media del Río Pao.

Óscar Silva Escobar.

Mayo de 2009.

ii

Universidad Central de Venezuela. Facultad de Agronomía. Escuela de Agronomía.

Departamento de Agronomía.

Evaluación del Modelo de Simulación SWAT para la Producción de Agua en una

Cuenca Hidrográfica Prioritaria de la Región Central de Venezuela. Caso: Cuenca

Media del Río Pao.

Óscar Silva Escobar.

Trabajo presentado ante el Consejo de la Facultad de Agronomía de la Universidad

Central de Venezuela para optar a la categoría de Profesor Agregado.

Maracay, Mayo de 2009

iii

Resumen.

Los modelos de simulación son una herramienta valiosa en la gestión de cuencas

hidrográficas, pero la incertidumbre de los resultados simulados puede ser una limitante de

peso para su uso adecuado, por lo cual es conveniente sean calibrados y validados. En este

trabajo, el modelo de simulación hidrológica SWAT (Soil and Water Assessment Tool; Arnold

et al., 1998; Neitsch et al., 2005) se calibró y validó en la cuenca media del río Pao, prioritaria

para la zona central de Venezuela por abastecer de agua a los estados Aragua y Carabobo. La

cuenca se representó en el modelo con 60 Unidades de Respuesta Hidrológica, seis estaciones

climatológicas y combinaciones de cinco tipos de suelo (asociados al relieve) con seis tipos de

uso o cobertura de la tierra. Se contó con registros de precipitación de 1967 a 1992 y de

producción de agua de 1952 a 1983 (sin 1969), lo cual proveyó un período común de sólo seis

años, que se consideró insuficiente para ser fraccionado a los fines de calibrar y validar el

modelo. Dadas tales limitaciones, la producción mensual de agua simulada al emplear los

registros de precipitación de 1977 a 1991 se calibró contra la registrada entre 1952 y 1965,

según la similitud entre los valores asociados a los percentiles 25, 50 y 75 y de los valores

promedio mensuales de ambas series. En la fase de validación, se compararon los valores

mensuales absolutos de la producción de agua simulada con sus pares registrados durante el

período de 1967 a 1983, sin 1969 (72 meses). Con el empleo de índices cuantitativos de error,

diferencia, y regresión se evaluaron las simulaciones efectuadas con diversas combinaciones

de parámetros de agua subterránea. El modelo sin calibración (con estos parámetros iguales a

cero) produjo una notable subestimación de la producción de agua, casi sin simulación de flujo

de base. Al modificar los parámetros de agua subterránea, se obtuvieron simulaciones con

distribuciones de frecuencias similares a la de los valores registrados, aunque con una ligera

sobrestimación generalizada. La mejor simulación produjo diferencias de 2, 16 y 4% en los

percentiles 25, 50 y 75, de 6% en el promedio y 8% en la suma de valores. La validación del

modelo, que se efectuó en condiciones más estrictas que la calibración, resultó satisfactoria,

con Eficiencia de Simulación (EF) de 0,55; Índice de Concordancia (d) de 0,90, Error Medio

Absoluto (EMA) de 7,13 y Coeficiente de Correlación (R) de 0,86. Se mantuvo una ligera

sobrestimación generalizada de los valores mensuales, evidenciada por una recta de regresión

con pendiente (B1) de 1,02 e intercepto (B0) de 4,05 mm. Según se observó en los hidrogramas

registrados y simulados, las sobrestimaciones más evidentes ocurrieron en los meses húmedos,

iv

lo cual significa una sobrestimación de la escorrentía superficial. Ello se atribuyó a una

sobrevaloración de los Números de Curva asignados a cada combinación cobertura-manejo-

suelo, y en menor importancia, a los valores empleados de agua aprovechable y conductividad

hidráulica saturada del suelo. Con fines de establecer el impacto que ocasionaría sobre la

calidad de las simulaciones algunas variaciones en la información de entrada, se modificó el

número de estaciones climatológicas empleadas, se aumentó artificiosamente la cobertura

boscosa para disminuir el Número de Curva, y se incrementaron los valores de agua

aprovechable y conductividad hidráulica del suelo al estimarlos mediante funciones de

pedotransfrencia distintas a la originalmente empleada. La disminución progresiva de número

de estaciones climatológicas en la simulación, afectó negativamente la calidad de estas (EF

disminuyó a 0,46), y además, se observó que la producción de agua promedio aumentó

indistintamente aumentara o disminuyera el valor de la precipitación promedio en la cuenca,

lo que indica que el modelo es sensible a cambios en la distribución espacio-temporal de las

precipitaciones, aún en cuencas relativamente homogéneas en régimen de lluvias. Al aumentar

la cobertura boscosa (y consecuentemente disminuir los valores de Número de Curva), y al

igual que aumentar los valores de los parámetros hidrológicos del suelo, la producción de agua

simulada y la escorrentía superficial tendieron a disminuir, mientras que la transpiración y el

flujo de base, tendieron a aumentar. Se estima que tal como fue calibrado SWAT, puede ser

empleado como apoyo en la gestión de la cuenca medio del río Pao, y que la calibración

efectuada puede servir de referencia para usuarios del modelo en cuencas similares. La

experiencia obtenida en este trabajo, más la recabada en la literatura, permite concluir que una

calibración adecuada para el escenario de línea base es imprescindible para obtener estimados

confiables en órdenes de magnitud y tendencias en los escenarios hipotéticos o alternativos.

v

Tabla de contenido.

Resumen. ....................................................................................................................................iii Índice de cuadros. .....................................................................................................................viii Índice de Figuras. .......................................................................................................................xi 1. Introducción.........................................................................................................................1

2. Planteamiento del problema e hipótesis. .............................................................................3

3. Objetivos..............................................................................................................................3

3.1. General. .......................................................................................................................3

3.2. Específicos...................................................................................................................4

4. Elementos conceptuales.......................................................................................................5

4.1. Generalidades sobre modelos de simulación de cuencas hidrográficas. .....................5

4.2. La incertidumbre asociada al uso de modelos de simulación de cuencas

hidrográficas. ...........................................................................................................................5

4.3. Prácticas para mitigar la incertidumbre en el uso de modelos de simulación. ............7

4.4. Evaluación de modelos de simulación.........................................................................9

4.5. El modelo SWAT. .....................................................................................................14

4.5.1. Descripción general. ..........................................................................................14

4.5.2. Evaluaciones de SWAT.....................................................................................20

4.5.3. Calibración y sensibilidad. ................................................................................24

5. Descripción del área de estudio. ........................................................................................30

5.1. Localización e importancia........................................................................................30

5.2. Hidrografía e hidrología. ...........................................................................................31

5.3. Clima. ........................................................................................................................34

5.4. Geomorfología y suelos.............................................................................................37

5.5. Geología. ...................................................................................................................38

5.6. Vegetación y uso de la tierra. ....................................................................................39

6. Metodología.......................................................................................................................41

6.1. Uso del modelo SWAT. ............................................................................................41

vi

6.1.1. Versión empleada y opciones generales de control de la simulación................41

6.1.2. Inventario de información climática e hidrológica............................................41

6.2. Información empleada en el modelo. ........................................................................45

6.2.1. Clima. ................................................................................................................45

6.2.2. Suelos. ...............................................................................................................50

6.2.3. Cobertura vegetal, uso y manejo de la tierra. ....................................................53

6.2.4. Definición de Unidades de Respuesta Hidrológica. ..........................................55

6.3. Calibración y validación del modelo. ........................................................................57

6.4. Sensibilidad de la producción de agua ante variaciones en el número de

estaciones pluviométricas, extensión de la cobertura boscosa y parámetros hidrológicos

del suelo.................................................................................................................................60

6.4.1. Ajuste de la producción de agua registrada a la superficie de la cuenca

media (abstracción de los aportes de la cuenca alta). ........................................................61

6.4.2. Sensibilidad al número de estaciones pluviométricas. ......................................61

6.4.3. Sensibilidad ante el incremento de la cobertura vegetal en la cuenca...............61

6.4.4. Sensibilidad ante el incremento del agua aprovechable y de la

conductividad hidráulica saturada del suelo......................................................................62

7. Resultados y Discusión......................................................................................................63

7.1. Información de entrada al modelo. ............................................................................63

7.1.1. Representación de la cuenca..............................................................................63

7.1.2. Clima. ................................................................................................................63

7.1.3. Suelos. ...............................................................................................................68

7.1.4. Cobertura y uso de la tierra. ..............................................................................69

7.2. Calibración del modelo..............................................................................................70

7.3. Validación del modelo...............................................................................................77

7.4. Sensibilidad de la producción de agua ante variaciones en el número de

estaciones pluviométricas, extensión de la cobertura boscosa y parámetros hidrológicos

del suelo.................................................................................................................................86

vii

7.4.1. Ajuste de la producción de agua registrada a la superficie de la cuenca

media (abstracción de los aportes de la cuenca alta). ........................................................86

7.4.2. Sensibilidad de la producción de agua ante el número de estaciones

pluviométricas. ..................................................................................................................88

7.4.3. Sensibilidad de la producción de agua ante el incremento de la cobertura

vegetal en la cuenca...........................................................................................................91

7.4.4. Sensibilidad de la producción de agua ante el incremento en los valores de

parámeros hidrológicos del suelo. .....................................................................................94

8. Conclusiones......................................................................................................................98

9. Referencias bibliográficas. ..............................................................................................100

10. Anexos. ............................................................................................................................107

Anexo 1. Gastos registrados (m3 s-1). Río Pao en Paso La Balsa . ..........................................107

Anexo 2. Gastos registrados (mm). Río Pao en Paso La Balsa. ..............................................108

Anexo 3: Clasificación del grupo hidrológico de suelos.........................................................109

viii

Índice de cuadros.

Cuadro 1. Calificación de las simulaciones mensuales según la Eficiencia de Simulación......11

Cuadro 2. Información climática requerida por el modelo SWAT versión 99.2. .......................16

Cuadro 3. Información requerida por capa de suelo por el SWAT versión 99.2........................17

Cuadro 4. Resultados de calibración y validación para producción de agua mensual en

diversos lugares del mundo. ......................................................................................................21

Cuadro 5. Revisión de parámetros de calibración según la variable de interés empleados

por usuarios de SWAT................................................................................................................26

Cuadro 6. Sensibilidad de la producción de agua y sus componentes ante el Número de

Curva. ........................................................................................................................................28

Cuadro 7. Influencia de los parámetros de agua subterránea. ...................................................29

Cuadro 8. Distribución de la superficie de la cuenca media del río Pao según la pendiente. ...38

Cuadro 9. Relación entre las unidades fisiográficas y los suelos. .............................................38

Cuadro 10. Principales formaciones geológicas de la cuenca media del río Pao......................39

Cuadro 11. Distribución de la superficie de la cuenca media del río Pao según los tipos

generalizados de vegetación. .....................................................................................................40

Cuadro 12. Disponibilidad de información pluviométrica (diaria) e hidrométrica

(mensual). ..................................................................................................................................44

Cuadro 13. Estaciones pluviométricas empleadas en las simulaciones.....................................46

Cuadro 14. Valores faltantes o englobados de los registros de precipitación diaria

empleados en la fase de calibración. .........................................................................................46


empleados en la fase de validación............................................................................................47

Cuadro 16. Estaciones pluviométricas adicionales empleadas para la transferencia y

desenglobe de datos en la parte alta de la cuenca......................................................................48

Cuadro 17. Promedios de agua aprovechable del suelo estimados mediante las opciones de

SoilPar. ......................................................................................................................................52

ix

Cuadro 18. Simplificación de las clases de cobertura vegetal y uso de la tierra. ......................54

Cuadro 19. Información principal de cobertura vegetal y uso de la tierra. ...............................55

Cuadro 20. Composición del módulo de índices basados en regresión. ...................................58

Cuadro 21. Composición del módulo de índices basados en diferencia. ..................................58

Cuadro 22. Porcentaje de valores diarios perdidos o englobados de los registros

pluviométricos empleados en las simulaciones. ........................................................................65

Cuadro 23. Distribución espacial representada en el modelo de los tipos de fisiográficos y

subgrupos de suelo en la cuenca................................................................................................68

Cuadro 24. Distribución espacial representada en el modelo de los tipos de cobertura y uso

de la tierra. .................................................................................................................................70

Cuadro 25. Distribución espacial representada en el modelo de los valores de Número de

Curva. ........................................................................................................................................70

Cuadro 26. Combinaciones de parámetros de agua subterránea empleadas en la calibración

del modelo. ................................................................................................................................72

Cuadro 27. Valores de los parámetros de agua subterránea obtenidos para la calibración

del modelo por otros autores. ....................................................................................................73

Cuadro 28. Índices de distribución de frecuencias de la producción de agua registrada y la

simulada con diversas combinaciones de parámetros de agua subterránea...............................75

Cuadro 29. Evaluación de las simulaciones para calibración del modelo con diversas

combinaciones de parámetros de agua subterránea...................................................................76

Cuadro 30. Estadísticas básicas de la producción de agua mensual registrada y simulada

con tres combinaciones de parámetros de agua subterránea en la fase de validación..............84

Cuadro 31. Evaluación de las simulaciones para validación del modelo con diversas

combinaciones de parámetros de agua subterránea...................................................................85

Cuadro 32. Variaciones en los promedios de precipitación y producción de agua simulada

al reducir el número de estaciones pluviométricas en la simulación. Período 1967 – 1973. ....89

Cuadro 33. Evaluación de las simulaciones con diverso número de estaciones climáticas.

Período 1967 – 1973..................................................................................................................90

x

Cuadro 34. Variaciones en el promedio anual de producción de agua simulada al aumentar

la superficie bajo bosque. Período 1967 – 1973........................................................................92

Cuadro 35. Producción de agua y componentes del balance hídrico simulados para diversa

superficie bajo cobertura de bosque. Período 1967 – 1973.......................................................93

Cuadro 36. Evaluación de las simulaciones con escenarios progresivos de bosque. Período

1967 – 1973 ...............................................................................................................................94

Cuadro 37. Producción de agua y componentes del balance hídrico simulados con diversas

combinaciones de métodos para estimar el agua aprovechable y conductividad hidráulica

saturada del suelo. Período de 1967 – 1973. .............................................................................96

Cuadro 38. Evaluación de las simulaciones con diversas combinaciones de métodos para estimar

el agua aprovechable y conductividad hidráulica saturada del suelo. Período 1967 – 1973 ................97

xi

Índice de Figuras.

Figura 1. Variación de la producción de agua, flujo base, escurrimiento superficial y

subsuperficial lateral promedio anual con respecto a la variación del Número de Curva.........28

Figura 2. Localización de la cuenca media del río Pao. ............................................................30

Figura 3. Localización de las cuencas alta y media del río Pao. ...............................................31

Figura 4. Cuencas de los principales tributarios del embalse La Balsa.....................................32

Figura 5. Precipitación y gasto promedio anual en la cuenca media del río Pao. .....................32

Figura 6. Gastos anuales promedio en la cuenca media del río Pao..........................................33

Figura 7. Gastos anuales en Cachinche y La Balsa según series seudohistóricas. ....................34

Figura 8. Isoyetas y distribución promedio mensual de la precipitación en la cuenca media

del río Pao..................................................................................................................................35

Figura 9. Temperatura máxima, media y mínima promedio mensual. Estación Pao Oficina. ..36

Figura 10. Isotermas máximas y mínimas anuales en la cuenca media del río Pao. .................36

Figura 11. Fisiografía de la cuenca media del río Pao...............................................................37

Figura 12. Vegetación generalizada de cuenca media del río Pao. ...........................................40

Figura 13. Ubicación de las estaciones pluviométricas e hidrométricas más cercanas.............42

Figura 14. Frecuencias acumuladas del agua aprovechable del suelo estimada según las

diversas opciones del sistema SoilPar.......................................................................................52

Figura 15. Representación de la cuenca en SWAT.....................................................................56

Figura 16. Ejemplo de un módulo de agregación......................................................................59

Figura 17. Ejemplo de un indicador de agregación. ..................................................................60

Figura 18. Frecuencias acumuladas de conductividad hidráulica saturada del suelo

estimada según las diversas opciones del sistema SoilPar........................................................62

Figura 19. Área de influencia de las estaciones pluviométricas................................................64

Figura 20. Proporción y proveniencia de valores empleados para desagregar englobes de

precipitación. Fase de calibración (1977-1991). .......................................................................66


precipitación. Fase de validación (1967-1973)..........................................................................67

xii

Figura 22. Producción de agua promedio mensual registrada y simulada con diversas

combinaciones de parámetros de agua subterránea. Fase de calibración. .................................71

Figura 23. Frecuencias acumuladas de la producción de agua promedio mensual registrada

y simulada con diversas combinaciones de parámetros de agua subterránea. Fase de

calibración. ................................................................................................................................74


combinaciones de parámetros de agua subterránea. Fase de validación. ..................................78

Figura 25. Producción de agua mensual registrada y simulada con diferentes

combinaciones de parámetros de agua subterránea. Fase de validación. ..................................79

Figura 26. Precipitación y producción de agua mensual registrada y simulada con la mejor

combinación de parámetros de agua subterránea. Fase de validación. .....................................82

Figura 27. Regresión entre los gastos simulados para la cuenca media individualizada y el

conjunto cuenca media y alta. ...................................................................................................87

Figura 28. Gastos mensuales registrados en el sitio La Balsa (cuenca media y alta) y gastos

ajustados para la cuenca media individualizada. Período 1967 – 1973....................................87

Figura 29. Producción de agua promedio mensual simulada con diverso número de

estaciones pluviométricas. Período 1967 – 1973. .....................................................................88

Figura 30. Producción de agua promedio mensual registrada y simulada diversa superficie

cubierta por bosque. Período1967-1973....................................................................................91

Figura 31. Producción de agua mensual registrada y simulada con 89% de la superficie

cubierta por bosque. Período1967-1973....................................................................................91



saturada del suelo. Período 1967 – 1973. ..................................................................................95

Figura 33. Producción de agua mensual registrada y simulada con diversas combinaciones

de métodos para estimar el agua aprovechable y conductividad hidráulica saturada del

suelo. Período 1967 – 1973. ......................................................................................................95

1

1. Introducción.

Los modelos de simulación pueden ser sumamente útiles en la gestión de cuencas

hidrográficas. De manera sistemática permiten obtener estimados acerca de procesos

ambientales relevantes, información que puede ser empleada por planificadores para tomar

decisiones en cuanto al mejor balance entre los impactos positivos y negativos que pudiesen

ocurrir ante escenarios actuales o propuestos de tipos y ordenamientos de usos de la tierra, e

incluso, cambios en el ambiente.

A pesar de los beneficios que los modelos de simulación pueden aportar en el proceso de

planificación, la incertidumbre asociada a sus estimaciones es un factor notablemente limitante

para su empleo. Tal incertidumbre tiene origen en la capacidad del modelo en cuanto a su

formulación para representar procesos y lo adecuada que pueda ser la información disponible

que se empleará en el modelo.

Por lo tanto, siempre es conveniente disponer información acerca de la calidad de las

simulaciones, es decir, en que medida los órdenes de magnitud y tendencias de los estimados

del modelo se corresponden con la realidad y además, el grado en que la información relevante

para el funcionamiento del modelo, pero a su vez, incierta, limitada o deficiente, pueda estar

afectando la calidad de sus salidas. Por ello, existen procedimientos de uso frecuente para

obtener aproximaciones de la calidad de las simulaciones y además, para mejorarlas. Mediante

la calibración, se puede lograr que los valores simulados del proceso de interés se asemejen en

orden de magnitudes y tendencias a los valores medidos o registrados. Posteriormente, la

calidad de las simulaciones es validada o verificada en una condición o período distintos según

las mediciones o registros respectivos. Previamente al proceso de calibración, mediante lo que

se denomina análisis de sensibilidad, es necesario determinar cuales son las variables o

parámetros del modelo más influyentes en las salidas de interés. Con esto, se logra simplificar

la calibración, pues se dedican esfuerzos y tiempo sólo al conocimiento y evaluación de las

variables y parámetros críticos y el efecto e importancia de aquellos de mayor incertidumbre.

Una vez con el modelo de simulación calibrado y validado para una situación o escenario

base, puede procederse con menor grado de incertidumbre a la evaluación de diversos

escenarios hipotéticos, de lo cual, se servirán los planificadores para la toma de decisiones.

Ello muestra la importancia de disponer de modelos de simulación debidamente probados en

2

áreas prioritarias de desarrollo, como lo son las cuencas hidrográficas abastecedoras de

sistemas de distribución de agua.

En este estudio en particular, se calibra y valida el modelo de simulación hidrológica SWAT

(Soil and Water Assessment Tool; Arnold et al., 1998; Neitsch et al., 2005) en la cuenca

media del río Pao, la cual tiene una importancia resaltante en cuanto a su condición de

productora de agua, pues de ella se abastece de agua a sectores considerables de los estados

Aragua y Carabobo, principalmente urbanos, entre muchos otros la ciudad de Maracay.

El lineamiento general de la investigación fue probar al modelo con información disponible, es

decir, con aquella que podrían contar los planificadores sin recurrir a complejos, prolongados

y costosos procedimientos de obtención.

El procedimiento seguido puede dividirse en tres partes: a) la calibración de la producción de

agua simulada por el modelo mediante el ajuste de los parámetros de agua subterránea según

valores hidrométricos registrados para una período dado de registros climatológicos; b) la

verificación o validación de la simulación de la producción de agua para un período distinto de

valores climatológicos y la consecuente calificación de la calidad de estas simulaciones y c) la

evaluación del efecto que ocasionaría sobre la calidad de las simulaciones variaciones en

conjuntos de datos de entrada como el número de estaciones climatológicas, el incremento de

la densidad de la vegetación y el empleo de diversos métodos de estimación de parámetros

hidrológicos del suelo.

Debe tenerse presente, que este trabajo forma parte de un proyecto más amplio de evaluación

y uso de modelos de simulación en la región central de Venezuela, y parte importante de las

decisiones tomadas, como por ejemplo, la selección de variables y parámetros críticos, se basó

en la experiencia ya obtenida.

Se espera, que los resultados del trabajo provean a próximos usuarios del modelo SWAT en la

cuenca media del río Pao, de valores de parámetros críticos para el empleo racional del

modelo. Además, usuarios de modelos de simulación en otras cuencas hidrográficas de

condiciones similares, contarán con valores de partida para los necesarios procedimientos de

análisis de sensibilidad, calibración y validación particulares a sus estudios, así como

referencias sobre el impacto que causaría en sus simulaciones el empleo de diversa calidad y

cantidad de información de entrada como la climática, cobertura vegetal e hidrología del suelo.

3

2. Planteamiento del problema e hipótesis.

Una cuenca prioritaria para la nación, como lo es la cuenca media del río Pao, merece disponer

de un modelo de simulación de producción de agua razonablemente probado para facilitar la

toma de decisiones en cuanto a los impactos que ocasionarían cambios en el clima,

ordenamiento, uso y manejo de la tierra.

El modelo SWAT, de uso relativamente extendido en el mundo, puede ser de utilidad para la

evaluación de procesos hidrológicos en la cuenca media del río Pao, tanto en escenarios

actuales como hipotéticos de ordenamiento, uso, cobertura y condiciones climáticas. No

obstante, por incertidumbres asociadas a la formulación de procesos relevantes de la

producción de agua, así como a cierta información de entrada, se hace necesario someter al

modelo SWAT, en las condiciones de la cuenca, a un procedimiento de calibración, validación

y análisis de sensibilidad ante el origen y calidad de información crítica, que conlleve a la

evaluación, y consecuentemente, al mejoramiento de la calidad de las simulaciones. De ello,

se obtendrían valores adecuados para parámetros críticos e inciertos del modelo, y

apreciaciones del efecto que diverso origen y calidad de información crítica pueda ocasionar

en la calidad de las simulaciones.

3. Objetivos.

3.1. General.

Calibrar y validar el modelo SWAT en cuanto a la simulación de la producción de agua en la

cuenca media del río Pao al emplear información comúnmente disponible y evaluar el impacto

que tendría sobre la calidad de las simulaciones variaciones en algunos conjuntos de

información de entrada de clima, cobertura vegetal y suelos.

4

3.2. Específicos.

Compilar y ajustar la información ambiental y de uso de la tierra de la cuenca media del

río Pao en función a los requerimientos del modelo SWAT.

Programar un escenario de línea base de la cuenca media del río Pao en el modelo SWAT.

Calibrar la producción de agua simulada por el modelo, mediante la modificación de los

parámetros de agua subterránea, según la distribución de frecuencias y promedios

mensuales de un período dado de información hidrométrica.

Evaluar las simulaciones de producción de agua efectuadas con diversas combinaciones de

parámetros de agua subterránea obtenidas en fase de calibración.

Validar la producción de agua simulada por el modelo mediante la evaluación de la calidad

de las simulaciones para un segundo período de información climatológica e hidrométrica,

al emplear las combinaciones de parámetros de agua subterránea que produzcan resultados

más adecuados.

Determinar el efecto que causa la variación del número de estaciones climatológicas, la

extensión de la cobertura vegetal densa y métodos de estimación de propiedades

hidrológicas del suelo sobre la calidad de las simulaciones de producción de agua.

5

4. Elementos conceptuales.

4.1. Generalidades sobre modelos de simulación de cuencas hidrográficas.

El análisis hidrológico de cuencas de miles de kilómetros cuadrados puede ser lento y

costoso. Las estrategias de manejo para el recurso agua en escalas nacionales y regionales, la

toma de decisiones para el abastecimiento sostenible urbano, agrícola e industrial, así como la

protección del ambiente ante los impactos negativos que ocasiona el desarrollo, dependen en

gran medida de dichos análisis hidrológicos. Al respecto, los modelos de simulación

computarizados son valiosas herramientas para tales fines (Jayakrishnan et al., 2005).

En la actualidad, se dispone de numerosos modelos de simulación de cuencas hidrográficas.

Tantos, que frecuentemente es difícil elegir el modelo más adecuado para una cuenca en

particular a los fines de enfrentar problemas particulares de ella y encontrar soluciones.

Muchos de los modelos de simulación empleados son de tipo continuo, útiles para analizar en

largos plazos los efectos de cambios en prácticas de manejo de cuencas, especialmente las

agrícolas (Borah y Bera, 2004). Otra característica deseable, y con la que cuenta gran parte de

los modelos disponibles para cuencas hidrográficas, es la capacidad de tomar en cuenta la

variabilidad espacial de los factores ambientales y de manejo de la tierra. A estos modelos se

les denomina comúnmente en la literatura “distribuidos”, en contraste con los modelos que

consideran el área que se simula como homogénea, denominados “agregados”.

La aplicación de modelos en cuencas hidrográficas incluye áreas tan diversas como: manejo

integrado de cuencas; seguimiento de crecidas; evaluación de la efectividad de medidas en el

control de contaminación dispersa o difusa; estimación de la pérdida de suelo; evaluación del

efecto de cambio de uso de la tierra; análisis de causas de pérdida de nutrientes y evaluación

del impacto de cambio climático (Yang et al., 2008).

4.2. La incertidumbre asociada al uso de modelos de simulación de cuencas hidrográficas.

La complejidad inherente a las cuencas hidrográficas en cuanto a diversidad de factores y la

variabilidad de éstos, obliga a recurrir a simplificaciones en la formulación de los procesos

que simula el modelo y en la información de entrada que se emplea en ellos. Adicionalmente,

6

con frecuencia, parte de la información requerida se desconoce o se carece de elementos para

decidir cual sería el valor más adecuado en algunos parámetros. La incertidumbre en cuanto a

la representación de los procesos, así como en cuanto al valor de los parámetros de entrada, se

traduce en incertidumbres de mayor o menor grado en las simulaciones por parte del modelo.

Yang et al. (2008), hacen referencia a incertidumbres que denominan “estructurales”. El

origen de este tipo de incertidumbre incluye procesos no considerados por el modelo, como

actividades desconocidas en la cuenca, e imprecisiones del modelo debidas a sobre-

simplificación de los procesos. Algunos ejemplos de este tipo de incertidumbres son el efecto

de humedales y reservorios en la hidrología y transporte de compuestos químicos; la

interacción entre el agua superficial y subterránea; la ocurrencia de deslizamientos y grandes

construcciones que podrían producir importantes cantidades de sedimentos; descargas

desconocidas de aguas servidas; aplicaciones de fertilizantes y plaguicidas imprecisamente

caracterizadas; aplicaciones desconocidas de riego, entre muchos otros.

Por otro lado, los modelos de tipo distribuido para cuencas hidrográficas incluyen una gran

cantidad de parámetros con los que se representa la heterogeneidad espacial de los factores y

procesos que ocurren en la cuenca (Bekele y Nicklow, 2007). Debido a su variabilidad

espacial, limitaciones de presupuesto, o dificultades de acceso a algunas partes de la cuenca,

frecuentemente un alto número de parámetros está sujeto a incertidumbre (Lenhart et al.,

2002). La incertidumbre de la información de entrada se relaciona frecuentemente con valores

imprecisos o interpolados espacialmente, como las elevaciones, uso de la tierra, lluvia,

temperaturas y valores iniciales de la mesa de agua. También incertidumbres en el uso de

modelos distribuidos pueden evidenciarse por efecto de de un gran número de parámetros

desconocidos y los errores en los datos empleados para la calibración de parámetros (Yang et

al., 2008). En cuanto a los parámetros, la información disponible puede ser insuficiente para

reducir su incertidumbre (por ejemplo: la asociada a su distribución espacio – temporal, así

como a sus promedios representativos, es decir, la incertidumbre del valor en si mismo)

(Chaponniere et al., 2008)

7

4.3. Prácticas para mitigar la incertidumbre en el uso de modelos de simulación.

La calibración y validación de los modelos son procedimientos claves para reducir la

incertidumbre y aumentar la confianza del usuario en cuanto a sus capacidades de estimación,

lo cual hace efectiva la aplicación de los modelos (White y Chaubey, 2005). Por otro lado, en

el análisis comparativo de escenarios, por ejemplo la introducción de prácticas mejoradas de

manejo, se requiere del establecimiento de la línea de base ambiental. Para ello, se programa el

modelo de tal manera de representar las condiciones actuales. Los valores de los parámetros

para esta representación pueden ser obtenidos según refiere la literatura, estudios previos en el

área y experiencia del analista, o mediante la estimación de valores en un procedimiento de

calibración (Arabi, 2008).

El objetivo de la calibración del modelo, es por lo general, la estimación de parámetros en

función de que las simulaciones y el comportamiento hidrológico de la cuenca se ajusten lo

más posible. Para ello, los registros de producción de agua y de carga sedimentos o nutrientes,

pueden ser empleados como valores de referencia (Bekele y Nicklow, 2007; Sudheer et al.,

2007). En la práctica, significa un proceso reiterado de búsqueda de aquellos valores de

entrada con los que se obtengan valores simulados lo más similarmente posible a los medidos

en la realidad (Warnock et al., 2005).

La validación es una evaluación más estricta del modelo debido a que no permite la

manipulación de parámetros para mejorar el ajuste con respecto a los datos medidos. La

validación evalúa la capacidad de estimación del modelo en períodos o áreas distintos a los

empleados en la calibración (Benaman et al., 2005; White y Chaubey, 2005). La complejidad

de los procesos de calibración y validación aumenta con la distribución de parámetros en los

modelos de cuencas hidrográficas, debido al elevado número de parámetros que requerirían ser

manejados para lograr la calibración, la dificultad asociada a calibrar el modelo a más de una

localidad dentro de la cuenca y a la capacidad de estimar múltiples variables de respuesta en

ella (White and Chaubey, 2005). Esta complejidad también tiene origen en las limitaciones de

los datos de entrada, la complejidad de la representación matemática de los procesos

hidrológicos y el conocimiento incompleto de las características de la cuenca (Immerzeel y

Droogers, 2008).

8

Una validación adecuada depende en gran medida de lo acertado del proceso de calibración.

Por lo tanto, la calibración debe estar basada en registros suficientemente largos que incluyan

años promedio, secos y húmedos (Moriasi et al. 2007). Además, la calibración de un proceso

terminal no garantiza una correcta simulación de procesos intermedios. Por ejemplo, señalan

Chaponniere et al. (2008), que la calibración de la producción de agua mediante la

comparación con valores medidos no garantiza que el flujo de agua subterránea o la fusión de

nieve se representen correctamente.

Ya que la calibración de un componente no garantiza el buen funcionamiento de otros, una

calibración ideal debería tomar en cuenta el balance de agua (escorrentía superficial y de

base), producción de sedimentos y carga de nutrimentos, y aunque raramente se dispone de

conjuntos de datos completos de hidrología, sedimentos y calidad de agua, toda la información

que se disponga en un momento debería emplearse para calibrar (Moriasi et al., 2007).

Los modelos de simulación para cuencas hidrográficas de tipo distribuido (en comparación

con los de tipo agregado), pueden tener un número muy grande de parámetros. Dado que sería

imposible la calibración de todos ellos, se requiere reducir su número, por lo cual la llamada

“especificación de parámetros” es inevitable. Este procedimiento se lleva a cabo mediante “el

análisis de sensibilidad”, el cual consiste en modificar el valor de uno o varios parámetros por

vez y determinar el efecto que tenga sobre la salida de interés (Schuol y Abbaspour, 2006).

Típicamente, la selección de parámetros para la calibración del modelo se basa en el análisis

de sensibilidad del modelo en las salidas de interés. Complementariamente, en el proceso de

especificación de parámetros se identifican los valores aceptables de éstos (Bekele y Nicklow,

2007).

Mediante el análisis de sensibilidad es posible conocer el impacto que producirían errores en

la estimación de cada parámetro sobre los resultados del modelo y además, identificar aquellos

parámetros que deberían ser medidos en la cuenca y los que sería permisible obtener de la

literatura relevante (Massobrio et al., 1998 y Silva, 1996).

El usuario del modelo debe tener un claro entendimiento de los parámetros empleados como

información de entrada y de los procesos representados en el modelo. Parámetros no bien

estudiados podrían ser dejados sin cambios, aunque causen sensibilidad en las salidas, o

cambiados a valores no razonables. Desconocer la sensibilidad que causa un parámetro, puede

resultar en pérdidas de tiempo al tratar de calibrar mediante parámetros que causan poca

9

sensibilidad. Enfocarse en parámetros que causan sensibilidad puede conducir a un mejor

entendimiento y estimación de valores, y por tanto, a una reducción de la incertidumbre

(Lenhart et al., 2002).

4.4. Evaluación de modelos de simulación.

La evaluación de modelos de simulación comprende dos tipos de análisis: a) el científico, lo

consistente que sea el modelo con respecto a la teoría científica prevaleciente y b) el

operacional, lo relativo a la evaluación de la exactitud1 (cuánto se aproximan las estimaciones

del modelo a sus correspondientes valores reales) y de la consistencia (el grado en que los

valores estimados se aproximan a una función lineal de los valores reales). Una evaluación

exitosa de modelos debe comprender ambos análisis (tanto el científico como el operacional),

aunque con frecuencia, el análisis de la exactitud y consistencia aporta los medios más

tangibles de establecer la “credibilidad”del modelo (Willmott et al., 1985).

Existen una serie de medios para establecer la calidad operacional de las simulaciones durante

los procedimientos de calibración y validación. En general son de tipo gráfico o cuantitativo, y

su fin es evaluar la semejanza (exactitud y consistencia) entre los valores medidos y

simulados en una condición dada.

Los métodos gráficos proveen una comparación visual de los valores estimados y medidos, lo

que constituye la primera aproximación al funcionamiento del modelo. Los gráficos de mayor

uso, y que tienen especial valor en la evaluación de modelos, son los hidrogramas y las

frecuencias acumuladas. En los hidrogramas se representa a los largo del tiempo los valores

medidos y simulados para los períodos de calibración y validación. Ayudan a identificar las

desviaciones en que incurre el modelo y las diferencias entre los tiempos de ocurrencia de los

máximos, así como la forma de la curva de recesión. Los gráficos de frecuencias acumuladas

permiten aproximarse a cuan bien el modelo reproduce la distribución de frecuencias de los

valores medidos. Se asume un buen funcionamiento del modelo si las distribuciones de los

valores medidos y simulados son similares (Moriasi et al., 2007).

1 Exactitud y consistencia se tradujeron de los términos en inglés accuracy y precision, las cuales en español,

tienen significados similares (exactitud y precisión pueden ser sinónimos).

10

Los métodos cuantitativos se basan en el empleo de índices estadísticos de diverso origen. Fila

et al. (2001 y 2003) clasifican estos índices en: a) estadísticas basadas en diferencia (simple,

cuadrática y absoluta), b) estadísticas basadas en regresión y c) índices agregados que

combinan a varios índices estadísticos. Moriasi et al. (2007) en vez de referirse a índices

basados en diferencia, se refieren a índices adimensionales e índices de error.

Existe una cantidad relativamente grande de índices cuantitativos para la evaluación de

simulaciones. En los trabajos de Fila et al, (2001 y 2003) y Moriasi (2007) se compila gran

parte de ellos. Los más empleados en trabajos de calibración o validación de modelos son los

siguientes:

Índices adimensionales basados en diferencia:

El índice más empleado en simulación hidrológica es el denominado Eficiencia de Simulación

(EF) (Nash y Sutcliffe, 1970) el cual es de forma cuadrática, y por lo tanto, sensible a los

valores extremos o atípicos2. Es un índice normalizado que determina la relación de la

magnitud de la varianza residual o “ruido” con respecto al valor de la varianza de los datos

medidos o “información”. Su expresión es:

( )

( )∑

∑

=

=

−

−−= n

i

n

i

MMi

EiMiEF

1

2

1

2

1 Ecuación 1.

Donde:

M: valor medido.

E: valor estimado o simulado.

Varía entre el infinito negativo y uno. Por lo general, se considera que valores superiores a

cero son aceptables, y que valores inferiores indican que la media de los valores medidos es

mejor estimador que los valores simulados, y por lo tanto, se consideran inaceptables.

2 Referidos en la literatura como outliers.

11

Moriasi et al. (2007) proponen los siguientes criterios para calificación de las simulaciones

mensuales según la Eficiencia de Simulación:

Cuadro 1. Calificación de las simulaciones mensuales según la

Eficiencia de Simulación.

Eficiencia de la

Simulación

Calificación del funcionamiento del

modelo o de la calidad de la simulación

Menos de 0,5 Insatisfactoria

0,5 – 0,65 Satisfactoria

0,65 – 0,75 Buena

0,75 – 1,00 Muy buena

Fuente: Moriasi et al. (2007).

El Índice de Concordancia (d) (Wilmott et al, 1985), también es un índice normalizado basado

en diferencias cuadráticas, sensible a los valores extremos o atípicos. Se desarrolló para ser

empleado en la evaluación de modelos geofísicos, en especial, cuando se estiman elementos

climáticos o procesos asociados al clima. Se emplea con frecuencia en la evaluación de

modelos hidrológicos y de calidad de aguas. Aunque es aparentemente similar al coeficiente

de regresión, el Índice de Concordancia estima el grado en que la simulación está libre de

errores (Harmel y Smith, 2007). Varía entre cero, o ninguna concordancia, y uno, total

concordancia. Indica la relación entre el error medio cuadrado y el denominado “error

potencial” (el denominador de la expresión):

( )

( )∑

∑

=

=

−+−

−−= n

i

n

i

MMiMEi

MiEid

1

21

2

1 Ecuación 2

La Desviación Porcentual (PBIAS, Percent Bias; Gupta et al., 1999; citados por Moriasi et al.,

2007), es un índice basado en diferencias simples, menos sensible a los valores extremos o

atípicos que los basados en diferencias cuadradas. Indica la tendencia promedio, expresada en

porcentaje, de los valores simulados a subestimar o sobrestimar los correspondientes valores

12

medidos. El valor óptimo es cero. Valores negativos indican tendencia a la sobrestimación y

positivos a la subestimación.

( )

( )∑

∑

=

=

−= n

i

n

i

Mi

EiMiPBIAS

1

1100 Ecuación 3

Índices de error.

Los índices de error más empleados son el Error Medio Absoluto (EMA) y la Raíz del Error

Medio Cuadrado 3 (REMC). Hacen referencia al error expresado en las unidades del elemento

simulado de interés. Singh et al. (2004) para la evaluación de modelos hidrológicos,

consideran como bajos los valores del Error Medio Absoluto y de la Raíz del Error Medio

Cuadrado cuando son menores que la mitad de la desviación estándar de los valores medidos.

El uso del Error Medio Absoluto es más adecuado, no sólo por su interpretación más natural e

intuitiva, si no porque la Raíz del Error Medio Cuadrado depende de otros factores aparte del

error en si mismo, como la variabilidad dentro de las magnitudes del error, la raíz cuadrada del

número de errores y el valor del Error Medio Absoluto, lo cual hace que su empleo pueda ser

inapropiado (Willmott y Matsuura, 2005).

∑=

−=

n

i

ii

nME

EMA1

Ecuación 4.

Donde:

n: número de pares de datos.

n

MEREMC

n

iii∑

=

−= 1

2)( Ecuación 5.

3 En numerosas publicaciones en español se le conoce simplemente como Error Medio Cuadrado, lo cual es razón

de frecuentes confusiones.

13

Índices basados en regresión.

El Coeficiente de Correlación (R) y el Coeficiente de Determinación (R2) se emplean, si no en

todos, en la gran mayoría de los trabajos de evaluación de modelos. Describen el grado de

linealidad conjunta que existe entre los valores medidos y simulados. El Coeficiente de

Correlación indica el grado de relación lineal, y el Coeficiente de Determinación, la

proporción de la varianza de los valores medidos explicada por el modelo.

A pesar de su amplio uso en la evaluación de modelos, presentan la limitación de ser muy

sensibles a valores extremos o atípicos, e insensibles a las diferencias aditivas y

proporcionales entre los valores simulados y medidos. Por lo tanto, al ser empleados en

evaluación de modelos, puede concluirse que el modelo es buen estimador, cuando podría no

serlo (Legates y McCabe, 1999; Willmott, 1982). Además, el valor de estos coeficientes no se

relaciona con la correspondencia de magnitudes entre los valores medidos y simulados

(Willmott, 1982; y Willmott et al., 1985). Esto puede ser ilustrado con dos casos extremos:

por un lado, es posible obtener valores altos de ambos coeficientes a pesar de que los valores

medidos y simulados sean totalmente distintos en magnitud; y por otro lado, es posible que el

Coeficiente de Correlación sea muy pequeño o negativo y al mismo tiempo, las diferencias

entre los valores medidos y simulados sean también muy pequeñas (Willmott, 1984).

Otros índices basados en regresión, y que es conveniente emplear para complementar el uso de

los Coeficientes de Correlación y de Determinación son la pendiente (B1) y el intercepto (B0)

de la ecuación de regresión entre los valores medidos y simulados. La pendiente indica la

relación entre los valores medidos y simulados. El intercepto indica la presencia de

desviaciones por exceso o defecto entre los valores medidos y simulados, o que ellos no están

perfectamente alineados. Una pendiente de uno y un intercepto de cero indica que existe

perfecta correspondencia entre los valores medidos y simulados. Estos índices se estiman y

emplean bajo el supuesto de que los valores medidos y simulados se asocian de manera lineal,

lo cual implica que todo el error de la varianza se debe a los valores simulados, y que los

medidos están libres de error, lo cual no es necesariamente cierto (Willmott, 1981; citado por

Moriasi, 2007). Por lo tanto, con estos índices puede sub-valuarse la calidad de las

simulaciones pues, en realidad, los valores registrados también están sujetos a incertidumbre,

lo cual, obviamente, no es considerado por el modelo.

14

4.5. El modelo SWAT.

4.5.1. Descripción general.

SWAT (Soil and Water Assessment Tool; Arnold et al,. 1998; Neitsch et al., 2005), es un

modelo de simulación de cuencas hidrográficas, de funcionamiento continuo a lo largo de una

serie de registros climatológicos y que permite desagregar la cuenca en unidades relativamente

homogéneas. Se considera una útil herramienta para la investigación de estrategias alternativas

de manejo de cuencas hidrográficas en cuanto a los efectos sobre la hidrología y calidad del

agua (White y Chaubey, 2005). Ha sido exitosamente empleado en numerosas ocasiones para

simulaciones de largo plazo de flujo, erosión y transporte de sedimentos y nutrientes en

cuencas de diferente tamaño y condiciones hidrológicas, climáticas y geológicas (Borah y

Bera, 2004; Bekiarisi et al., 2005; Schuol y Abbaspour, 2006).

SWAT se encuentra totalmente documentado en cuanto a su formulación (ver Neitsch et al.,

2005) 4. Es un modelo de tipo funcional, es decir, dentro de un marco de base física y

conceptual, considera los procesos relevantes que ocurren en el sistema hidrológico y describe

las relaciones o interacciones entre sus factores o elementos de manera más física o más

empírica, según se disponga de más o menos conocimiento al respecto.

El modelo SWAT fue desarrollado para evaluar el impacto del uso y manejo de la tierra sobre

la producción y calidad de agua y sedimentos en cuencas hidrográficas. Le integran los

siguientes componentes: hidrología, clima, sedimentación, temperatura del suelo, crecimiento

del cultivo, nutrientes, manejo agrícola y plaguicidas. Las salidas de uso más frecuente son

producción de agua y sus componentes (principalmente escorrentía superficial y flujo de

base), producción de sedimentos y carga de nutrientes y biocidas. Las simulaciones se

efectúan sobre base diaria, y pueden alcanzar decenas de años, haciendo uso de valores

climáticos leídos de registros, generados por el modelo o una combinación de ambas opciones.

Con SWAT, la cuenca en estudio se puede dividir en sectores o subcuencas, y a cada una,

asignar información particular de suelos, topografía, uso y manejo de la tierra e hidrología. No

obstante, aunque puede considerar la variabilidad espacial de los factores ambientales y de

4 Este documento incluye la formulación detallada del modelo. Disponible en Internet:

http://www.brc.tamus.edu/swat/downloads/doc/swat2005/SWAT%202005%20theory%20final.pdf

15

manejo sobre la cuenca, el usuario debe definir sectores homogéneos, es decir, considerar que

las condiciones ambientales y de manejo no varían dentro de cada sector. A estos sectores

homogéneos se les denomina “Unidad de Respuesta Hidrológica”, los cuales pueden ser

subcuencas en si mismas o subdivisiones de ellas según el suelo, la topografía y el uso de la

tierra.

SWAT es capaz de transitar el agua, los sedimentos, los nutrientes y los plaguicidas de un

sector a otro, según lo indique el sentido del flujo, y estimar estas variables para la salida de la

cuenca.

El modelo emplea información climatológica diaria. Puede leer la precipitación y la

temperatura de registros, u opcionalmente, generarlas según estadísticas mensuales calculadas

sobre base diaria. La precipitación se genera en dos fases: la ocurrencia, según una cadena de

Markov de primer orden, y la lámina, según una distribución normal sesgada. La temperatura

se genera según una distribución normal. Hasta la versión 99.2, la radiación siempre se genera

por el modelo a partir de los promedios mensuales, siguiendo una distribución normal. En

versiones posteriores, la radiación puede ser leída de registros. Información de punto de rocío

y velocidad del viento son imprescindibles si la evapotranspiración se estima mediante la

opción Penman-Monteith, e igualmente, se generan a partir de los promedios mensuales. Las

opciones para estimar la evapotranspiración de Priestley-Taylor y de Hargreaves, sólo

requieren de temperatura y radiación. En el Cuadro 2 se muestran los parámetros de

generación climática requeridos por el modelo.

16

Cuadro 2. Información climática requerida por el modelo SWAT versión 99.2.

Elemento Dato requerido Importancia.

Lámina Diaria (mm) Opcional pero recomendable

Número de días lluviosos promedio desviacion, sesgo. PWW y PWD diarios para cada mes.

Imprescindible.

Lámina máxima mensual de precipitación en 30 min (mm). Opcional pero recomendable.

Precipitación

Láminas máxima de 0,5 y 6 horas para 10 años de retorno Imprescindible

Diario Opcional pero recomendable. T max T min (ºC) Promedio y desviación mensual Imprescindible.

Radiación (Cal/cm2)

Promedio mensual Imprescindible.

Velocidad del viento (m s-1)

Promedio mensual

Punto de rocío (ºC)

Promedio mensual

Opcional. Imprescindible si se emplea la ecuación de Penman-Monteith para simular evapotranspiración

Fuente: Silva y Puche (2008). Información personal.5

5 Oscar Silva y Marelia Puche. Curso Modular Integrado de Modelos Agronómicos e Hidrológicos. Postgrado en

Agronomía. Universidad Central de Venezuela.

17

El suelo puede ser descrito con hasta cuatro horizontes, con información que se muestra en el

Cuadro 3.

Cuadro 3. Información requerida por capa de suelo por el SWAT versión 99.2.

Característica. Unidad Importancia Profundidad del límite inferior de cada horizonte mm Imprescindible. Densidad aparente Mg m-3 Imprescindible. Agua aprovechable mm mm-1 Imprescindible. Contenido de arena % Imprescindible. Contenido de limo % Imprescindible. Contenido de arcilla % Imprescindible. Fragmentos gruesos % volumétrico Opcional pero recomendble Carbono orgánico % Imprescindible Salinidad Opcional Concentración inicial de nitratos g Mg-1 Opcional Conductividad hidráulica saturada mm h-1 Imprescindible. Albedo (húmedo y seco)* Opcional Factor K de la Usle* Opcional, pero imprescindible

para estimar erosión. * Sólo para el primer horizonte. Fuente: Silva y Puche (2008). Información personal.6

SWAT estima la escorrentía diariamente mediante modificaciones de la metodología de

Número de Curva, con ajustes según pendiente y humedad del suelo. La infiltración se estima

como la diferencia entre la precipitación y la escorrentía. El modelo permite la opción de

estimar la escorrentía e infiltración mediante el método de Green – Ampt desagregando la

lluvia diaria en intervalos homogéneos de intensidad. Para ello requiere información adicional

sobre el patrón de la lluvia.

Una vez el agua infiltra, puede ser evaporada del suelo, consumida por las plantas, ser retenida

en el suelo o acuíferos y fluir subsuperficialmente en diversas formas.

6 Oscar Silva y Marelia Puche. Curso Modular Integrado de Modelos Agronómicos e Hidrológicos. Postgrado en

Agronomía. Universidad Central de Venezuela.

18

Ocurre movimiento de agua en el suelo cuando el contenido de agua en un momento dado

supera la capacidad de campo. De este excedente de agua, se calcula la fracción que se

desplaza al horizonte siguiente durante el día, como una función de la conductividad

hidráulica.

El flujo de agua subterránea se rige por una serie de parámetros. Estos parámetros influyen las

tasas con las que el agua infiltrada al suelo puede a) evaporarse hacia la superficie, b) fluir

desde el perfil humedecido del suelo hacia el acuífero superficial, c) evaporarse desde el

acuífero superficial hacia los estratos suprayacentes en un proceso denominado revap, d) fluir

desde el acuífero superficial hacia el cauce como flujo de base y e) infiltrar profundamente y

perderse hacia el acuífero profundo.

Los parámetros de agua subterránea son particularmente importantes pues se emplean como

factores de calibración. A continuación se indican estos parámetros:

a) Altura inicial de la mesa de agua.

b) Contribución inicial de la mesa de agua al flujo del río.

c) Factor alfa: Constante de recesión del flujo base. Índice directo de las respuesta del

flujo base ante la recarga de agua en el acuífero superficial. Puede estimarse según

los registros de producción de agua en las épocas en que no hay recarga en la

cuenca.

d) Rendimiento específico del acuífero superficial: Relación entre el agua drenada por

gravedad desde el suelo saturado y el cambio de recarga en el acuífero superficial.

e) Retardo del agua subterránea: Tiempo que tarda el agua en fluir del suelo hasta el

acuífero superficial. No puede ser medido directamente. Se estima modificando su

valor y comparando la recarga del acuífero simulada con valores medidos. Tipos

geológicos similares pueden tener similar valor de retardo.

f) Coeficiente revap: Relación entre la cantidad máxima de agua subsuperficial que

puede evaporarse a estratos superiores (lo que se conoce como revap) y la

evapotranspiración.

g) Coeficiente de percolación al acuífero profundo: Relación entre el agua que entra al

acuífero en un día y la cantidad máxima de agua que puede infiltrar al acuífero

profundo.

19

h) Almacenamiento umbral revap: Umbral de agua en el acuífero superficial para que

ocurra evaporación a los estratos superiores (o revap) o que infiltre al acuífero

profundo.

i) Almacenamiento inicial del acuífero profundo.

La producción de sedimentos se estima mediante la Ecuación Universal de Pérdidas de Suelo

Modificada (MUSLE). Con este fin, se emplea el volumen de escorrentía estimado mediante

Número de Curva, y el gasto pico se obtiene mediante una modificación de la fórmula

racional, donde la intensidad de las lluvias se sustituye por la lluvia que ocurre dentro del

tiempo de concentración, según la relación entre la lluvia máxima de media hora y la lluvia

total diaria. Los factores topográficos se derivan de información aportada por el usuario (o del

modelo digital de elevación si se emplea una interfaz para sistemas de información

geográfica). La erosionabilidad y el factor de prácticas de conservación del suelo los aporta el

usuario directamente. El factor de cobertura del uso y manejo de la tierra se estima según la

biomasa sobre el suelo, la cual simulada por el componente de crecimiento de cultivo.

El componente de cultivo provee información de cobertura para estimar erosión y el consumo

de agua por parte de las plantas a los fines de balance hídrico. La escorrentía es afectada poco,

e indirectamente, por el cultivo, ya que el valor de Número de Curva es ajustado sólo por la

humedad de suelo y es independiente de la cobertura. No obstante, el usuario puede indicar el

valor de Número de Curva para las labores. El cultivo se simula según la biomasa potencial

que puede acumularse según la radiación solar de cada día. El modelo aplica restricciones por

déficits de agua, nitrógeno, fósforo y temperatura. Los cambios en las tasas de crecimiento

ocurren según los grados días acumulados. Los parámetros de crecimiento y cobertura del

cultivo (o formación vegetal) se encuentran en la base de datos del modelo. El usuario puede

indicar la secuencia, fecha y tipo de las operaciones o labores de cultivo, así como los valores

esperables (o valores meta) de biomasa. El modelo cuenta con bases de datos de fertilizantes,

implementos y biocidas.

Entre los factores topográficos más relevantes para cada unidad de respuesta hidrológica (p.e

subcuenca), el usuario debe indicar la pendiente y longitud de las laderas; longitud, pendiente

y ancho del cauce y la fracción de la superficie total de la cuenca que ocupa cada sector.

20

Si lo considera conveniente, el usuario puede indicar información sobre el uso del agua, en

cuanto a volúmenes empleados de agua del cauce o de los acuíferos. El modelo es capaz de

simular dinámica de embalse y de hidráulica, degradación y sedimentación del cauce, para lo

cual se debe introducir gran cantidad de información adicional.

4.5.2. Evaluaciones de SWAT.

Borah y Bera (2004), al revisar una serie de evaluaciones de SWAT, concluyen que el modelo

ha sido adecuado para la estimación anual de flujos y carga de sedimentos y nutrientes; las

simulaciones mensuales han sido generalmente buenas, excepto para meses con tormentas y

condiciones hidrológicas extremas; y las simulaciones diarias en su mayoría, en los pocos

casos documentados, fueron de regulares a pobres.

Gassman et al (2007), en otra extensa revisión sobre aplicaciones de SWAT que incluyeron la

calibración y validación del modelo, señalan que, si se asume como umbral aceptable un valor

de 0,5 del índice de Eficiencia de Simulación (EF), en la mayoría de los casos revisados las

simulaciones de producción de agua mensuales y anuales pueden considerarse adecuadas, no

así las diarias y las simulaciones de contaminantes. Indican que los resultados más débiles

pueden ser atribuidos a: a) una representación deficiente de las lluvias, en razón de estaciones

pluviométricas insuficientes o mal distribuidas, b) empleo no calibrado del modelo, c)

imprecisiones en la medición de los gastos y d) periodos demasiado cortos para calibración y

validación.

En el Cuadro 4 se muestran los resultados de calibración y validación de SWAT en diversos

trabajos en variadas regiones del mundo. Se hace notar que en la totalidad de los trabajos

revisados, se empleó el coeficiente de regresión (R) o el de determinación (R2) y la gran

mayoría empleó la Eficiencia de Simulación. Se observa una tendencia similar a la señalada

por Gassman et al. (2007). Casi la totalidad de autores obtienen valores de Eficiencia de

Simulación superiores a 0,5, es decir, simulaciones que califican por lo menos de

satisfactorias, con una importante proporción de evaluaciones que califican de buenas (con

valores de Eficiencia de Simulación entre 0,65 y 0,75).

21

Cuadro 4. Resultados de calibración y validación para producción de agua mensual en

diversos lugares del mundo.

Fuente Localidad, país. Superficie (km2) Calibración Validación

Torres Benites et al., 2000. Atlacomulco, México. R: 0,92 B1: 0,82

Fohrer et al., 2001. Hesse, Alemania 59,8 - 81,8 R: 0,92 EF: 0,74

R: 0,71 - 0,85 EF: 0,53 - 0,79

Pikounis et al., 2003. Llanura de Thessaly, Grecia.

2976 R: 0,90 EF: 0,80

Singh et al, 2004 Illinois, EE.UU. 3440 R: 0,94 EF: 0,89 EMA: 0,21

R: 0,92 EF: 0,83 EMA: 0,38

Tiruneh, 2004. Lago Naivasha, Kenya 3200 R: 0,70 EF: 0,49

Benaman et al, 2005 New York, EE.UU 1178 R: 0,84 EF: 0,63 – 0,78

EF: 0,60 – 0,74

Bekiarisi et al. 2005. Ronnea, Suecia. 36 - 535 EF: 0,41 – 0,67 EF: 0,19 – 0,65 White y Chaubey, 2005 Arkansas, EE.UU 3100 R: 0,64 – 0,95

EF: 0,50 – 0,89

Bracmort et al., 2006. Indiana, EE.UU. 6,23 - 7,30 R: 0,93 - 0,96 EF: 0,73 - 0,84

R: 0,90 EF: 0,63 - 0,73

Nedkov y Nikolova, 2006 Norte de Bulgaria 1000 - 6000 R: 0,78 – 0,86

Santhi et al, 2005. Texas, EE.UU. 4554 R: 0,90 EF: 0,72

Schuol y Abbaspour, 2006. Oeste de África (13 países)

42000 - 1000000

EF: -1.16 – 0,82 EF: -0,63 – 0,54

Migliaccio et al., 2007. Arkansas. EE.UU 681 R: 0,81 – 0,95 EF: 0,81 – 0,89

R: 0,87 – 0,90 EF: 0,72 – 0,73

Stehr et al., 2008. Zona Central, Chile 439 - 1642 R: 0,84 – 0,98 EF: 0,54 – 0,93

R: 0,89 – 0,96 EF: 0,75 – 0,93

Los peores resultados mostrados en el Cuadro 4 se obtuvieron en África (Schuol y Abbaspour,

2006), en donde la superficie simulada y número de sub-cuencas fueron los más altos (con 292

subcuencas de un tamaño mínimo de 10000 km2 y 64 estaciones de aforo). Los autores

indican que los ajustes menos satisfactorios se debieron a la deficiente calidad de datos

climáticos y en especial, a factores inciertos de determinar, o no bien considerados por el

modelo, como el uso del agua en las cuencas, la presencia de un gran humedal (el delta

continental del río Níger) y numerosos diques a lo largo de los cauces, que retardan el flujo del

22

río y aumentan la evaporación. Así mismo, indican, que las mejores simulaciones se

obtuvieron en la región de cuencas más pequeñas.

Stehr et al. (2008), en una cuenca en Chile de 4265 km2, subdividida según cuatro estaciones

de aforo, obtienen simulaciones que varían entre satisfactorias y buenas en toda el área.

Indican que la peor simulación ocurrió en la subcuenca con mayor proporción sobre la

montañas andinas, con una representación menos adecuada de la orografía y además, donde la

información climática es más pobre. Contradictoriamente obtienen una mejor simulación en la

fase de validación que en la calibración, lo cual explican por la existencia de grandes crecidas

durante este período, las cuales no fueron representadas acertadamente por el modelo.

Concluyen que SWAT es una herramienta útil para evaluar el impacto que ocasionen cambios

en el uso y en el clima sobre la hidrología de la cuenca. Señalan la necesidad de profundizar en

lo relacionado con la distribución espacial de las lluvias y la variación temporal de los valores

de Número de Curva, así como en la creación de una base de datos nacional de este parámetro

según los tipos de uso y coberturas vegetales locales.

Bekiarisi et al. (2005), en una cuenca de 1800 km2, ubicada en el suroeste de Suecia,

subdividida en siete subcuencas, calibradas independientemente con información de estaciones

de aforo, obtienen simulaciones durante la fase de calibración que califican de buenas, pero

que desmejoran en la fase de validación. Suponen que esto pueda deberse a deficiencias en la

calibración y a la falta de representatividad de la información climática. También hacen

referencia a la similitud de los valores calibrados para los parámetros de agua subterránea, e

indican que esta poca variación se debe a las condiciones geológicas uniformes entre las

subcuencas. Concluyen que SWAT es un modelo flexible, adaptable a diversas condiciones

hidrometeorológicas, de suelo y de uso de la tierra.

Torres Benites et al. (2000), al calibrar SWAT en una cuenca de Atlacomulco, México,

obtienen buen ajuste gráfico y consideran aceptables el Coeficiente de Determinación (0,84) y

la pendiente de la línea de regresión (0,82). Señalan que el modelo sobrestimó la producción

de agua en los meses de las últimas lluvias, lo cual atribuyen a la humedad residual del suelo,

no bien interpretada por el modelo. Posteriormente, en otra cuenca mexicana, en Guanajuato,

Torres Benites et al. (2005), al evaluar SWAT sin proceder a ningún ajuste de parámetros,

obtienen que el modelo subestimó en aproximadamente 50% a los valores anuales medidos de

producción de agua. Posteriormente a la calibración de parámetros, la pendiente de regresión

23

entre los valores anuales medidos y simulados aumentó de 0,50 a 0,99, y el Coeficiente de

Determinación de 0,82 a 0,97. De ello, concluyen que el empleo de modelos de simulación

sin previa calibración puede conducir a importantes errores de estimación. Resaltan la

conveniencia de que los modelos hidrológicos se calibren y validen antes de su aplicación,

aunque su naturaleza le permita ser empleados en cuencas sin aforos.

Nedkov y Nikolova (2006) en una cuenca de 7000 km2 del norte de Bulgaria, calibrada según

tres estaciones de aforo, indican que las simulaciones menos satisfactorias se obtuvieron en el

área de mayor tamaño, que además, tuvo la mayor variedad de paisajes y careció de una

estación climatológica que representara adecuadamente la extensa área de montañas. A pesar

de estas limitaciones, y de haber empleado la información mínima requerida por el modelo,

consideran la evaluación satisfactoria para toda la cuenca.

Singh et al. (2004), en una cuenca de 3440 km2, en Illinois, EE.UU, obtienen simulaciones de

calibración y validación que califican como muy buenas (Eficiencia de Simulación mayores a

0,80). A pesar de ello, señalan que los flujos más bajos fueron pobremente simulados, lo cual

podría deberse, según los autores, a una representación inadecuada en el modelo del

almacenamiento sub-superficial y la consecuente liberación de agua como flujo base.

Simplificaciones en la descripción del flujo subsuperficial y de las pérdidas de transmisión en

el cauce pueden ser causas adicionales en las discrepancias de los valores simulados. Añaden

que la simulación de los flujos de agua más bajos puede ser mejorada mediante la calibración

de los parámetros de recesión de flujo de base y de retardo de agua subterránea.

Benaman et al. (2005), al evaluar SWAT en una cuenca de 1178 km2, obtienen simulaciones

de satisfactorias a buenas, tanto en las subcuencas comparativamente pequeñas como en las

grandes. Señalan que la peor simulación se obtuvo en la subcuenca más pequeña (35 km2),

donde el flujo de agua era considerablemente menor, por lo que pequeñas fluctuaciones en los

valores simulados, causaron mayor variación en las estadísticas de evaluación. Según los

autores, esto puede ser muestra de la debilidad de SWAT al simular cuencas pequeñas cuando

éstas se integran en la simulación de una cuenca mayor.

White y Chaubey (2005), en Arkansas, EE.UU, al calibrar y validar SWAT en una cuenca de

3500 km2, para las diversas subcuencas obtienen simulaciones entre satisfactorias y muy

buenas. Los resultados más pobres los atribuyen a la mayor incertidumbre de la información

24

climática y a al creciente urbanismo, lo cual no fue considerado en la información de entrada

al modelo.

En Venezuela se cuenta con pocas evaluaciones documentadas de SWAT. Silva (2004), en una

cuenca de 1,25 km2, ubicada en el pie de monte de la Serranía del Interior, al evaluar la

producción de agua diaria obtiene sobrestimaciones apreciables (con una pendiente de

regresión de 3,45 y Eficiencia de Simulación de -10). Debido a que se sobrestimaron los

valores de escorrentía durante los días de lluvias, pero se observó una subestimación

generalizada de los valores de flujo de base, señala la necesidad de ajustar simultáneamente

los valores de Número de Curva y de los parámetros de agua subterránea. Indica que los

requerimientos de información de SWAT pueden ser satisfechos con dificultades sorteables,

aunque prevé necesario el ajuste de bases de datos y de parámetros de calibración.

Posteriormente, en la misma cuenca, Carmona (2007), luego de calibrar con la ayuda de

registros adicionales los parámetros de agua subterránea y disminuir el valor de Número de

Curva según la profundidad del suelo y la presencia de horizontes fracturados de roca, obtiene

simulaciones diarias que califican de muy buenas y buenas en las fases de calibración y

validación respectivamente (con Eficiencias de Simulación de 0,91 y 0,60). No obstante, en la

fase de validación se obtiene una subestimación persistente de los valores (pendiente de

regresión de 0,56). Concluye la autora sobre la necesidad de ajustar los parámetros de agua

subterránea cuando existe flujo base en la cuenca, para lo cual es imprescindible contar con

registros que comprendan la estacionalidad del área de estudio, y así evaluar al modelo bajo

los diversos regímenes de humedad.

En la cuenca del río Chama (Andes Venezolanos), de 1118 Km2, Urribarri (2005), obtiene una

calibración calificada como muy buena (con Eficiencia de Simulación mayores a 0,98 y

coeficientes de correlación de 0,77, 0,82 y 0,60 para las simulaciones anual, mensual y diaria),

con lo cual concluye sobre lo adecuado del uso de SWAT en tales condiciones de trabajo.

4.5.3. Calibración y sensibilidad.

En el manual del usuario de SWAT, Neischt et al. (2002), recomiendan que la calibración se

cumpla en el siguiente orden: a) balance de agua y producción de agua; b) sedimentos y c)

nutrientes. Es conveniente que primero se calibre la producción de agua para valores anuales y

luego se afine la calibración para valores mensuales y diarios. Indican los autores, que en caso

25

de disponer información de varias estaciones de aforo, calibrar cada subcuenca en sentido

aguas abajo.

El procedimiento indicado se compone de los pasos siguientes:

Calibración de la escorrentía superficial: se ajusta el valor de Número de Curva

dentro de intervalos explicables. Luego, si aún la escorrentía superficial no se simula

de manera adecuada, recomiendan modificar los valores de agua aprovechable del

suelo (en ±0,04) y del factor de compensación de la evaporación de suelo.

Calibración del flujo de agua subterránea: para ajustar las magnitudes, se modifica

el coeficiente revap, la lámina umbral del acuífero superficial para que ocurra revap (o

almacenamiento umbral revap) y el umbral de lámina del acuífero superficial para que

ocurra flujo de base. Para ajustar la forma de los hidrogramas (distribución temporal

del flujo) se modifica la conductividad del cauce y el factor alfa de agua subterránea.

La selección de parámetros que deben ser calibrados varía según las condiciones del estudio y

de las salidas de interés en las simulaciones. No obstante, los parámetros o variables que se

señalan como de mayor influencia en la producción de agua son el Número de Curva, la

humedad aprovechable del suelo, el factor de compensación de la evaporación del suelo, el

coeficiente revap, el almacenamiento umbral revap y el factor alfa de agua subterránea.

White y Chaubey (2005), al hacer una revisión sobre los parámetros empleados en la

calibración de SWAT en diversos trabajos, resumen lo siguiente:

26

Cuadro 5. Revisión de parámetros de calibración según la variable de interés empleados por

usuarios de SWAT.

Variable de salida Parámetros empleados en la calibración

Flujo

Capacidad de almacenamiento en la canopia. Factor de compensación de la evaporación del suelo Propiedades del suelo Parámetros de agua subterránea

Rutina de de crecimiento del cultivo Coeficientes revap. Agua aprovechable del suelo

Número de Curva Densidad aparente del suelo. Factor de compensación del consumo de la planta. Conductividad hidráulica del suelo.

Sedimentos

Factor de ajuste del caudal pico. Coeficiente de rugosidad de Manning para el canal principal. Longitud promedio de la pendiente Erosionabilidad del suelo.

Cobertura del canal Parámetros de la USLE. Parámetro lineal para calcular la cantidad máxima de sedimentos que puede ser re-entrado durante el trásito de sedimentos. Pendiente de las laderas.

Erosión del canal. Factor de ajuste del gasto máximo para la producción de sedimentos. Parámetro exponencial para calcular la cantidad máxima de sedimentos que puede ser re-entrado durante el trásito de sedimentos. Coeficiente de rugosidad de Manning para los canales tributarios.

Transporte de fósforo

Fracción de la porosidad para excluir aniones. Coeficiente de percolación del fósforo. Parámetro de distribución de consumo de fósforo.

Fracción de enriquecimiento de fósforo en los sedimentos. Índice de disponibilidad de fósforo. Coeficiente de partición de fósforo en el suelo.

Concetración inicial de fósforo en el suelo. Densidad aparente.

Transporte de nitrógeno

Factor de mineralización del humus.

Concentración inicial de nitrógeno en el suelo.

Coeficiente de percolación del nitrógeno.

Fuente: White y Chaubey (2005)

En el mismo trabajo, los autores efectúan un análisis de sensibilidad automatizado en dos

cuencas del noroeste de Arkansas, EE.UU, y obtienen que no todos los parámetros que

causaron sensibilidad en el modelo fueron seleccionados por la rutina de calibración, y,

complementariamente, tuvieron que recurrir a algunos parámetros no incluidos en la lista de

los que causan alta sensibilidad para mejorar el ajuste entre valores medidos y simulados. De

los parámetros identificados como causantes de alta sensibilidad en la producción de agua,

sólo emplean en la calibración en Número de Curva y el parámetro de compensación de

27

evaporación del suelo. Aunque no fueron identificados como críticos, los autores emplean el

factor alfa de agua subterránea y el coeficiente de retardo de la escorrentía superficial.

Lenhart et al. (2002), en una cuenca experimental en Alemania, identifican como parámetros

que causan alta sensibilidad en la hidrología el agua aprovechable, la conductividad hidráulica

saturada y la densidad aparente del suelo. Señalan también como importantes, aunque menos

críticos que los anteriores, parámetros de la planta (índice máximo de área foliar, conductancia

máxima estomatal), y el gradiente de la pendiente. Advierten que la alta sensibilidad obtenida

ante los parámetros de suelo y vegetación pueda deberse a la pequeña superficie de la cuenca,

y que ésta se parametrizó con sólo dos tipos de suelo y un tipo de cobertura vegetal,

disminuyendo así la posibilidad de compensación del efecto sobre el espacio que ocurriría con

una mayor heterogeneidad de condiciones.

Govender y Everson (2005), en dos cuencas pequeñas en Sur África, identifican como

parámetros que causan mayor sensibilidad en la producción de agua al Número de Curva, la

conductividad hidráulica saturada del suelo y los parámetros de retardo, liberación y revap de

agua subterránea. Señalan que para disminuir los valores simulados y mejorar la calibración

del modelo, recurrieron a disminuir el Número de Curva con respecto a indicado en las tablas

típicas y aumentar el valor de la conductividad hidráulica saturada.

Torres Benites et al. (2000); en Atlacomulco, México, obtuvieron que el Número de Curva, el

factor de compensación de evaporación del suelo y el agua aprovechable del suelo, tuvieron

alta influencia sobre la escorrentía superficial. En cuanto a flujo de agua subterránea,

identifican al coeficiente revap y almacenamiento revap como parámetros más críticos. La

mayor sensibilidad de la erosión la atribuyen a los factores C y P de la Ecuación Universal de

Pérdida de Suelo y a la longitud y gradiente de la pendiente.

Stehr et al. (2008), en una cuenca en Chile, identifican como parámetros que causaron más

sensibilidad en la producción de agua al Número de Curva, la lámina umbral del acuífero

superficial para aportar al flujo de base, el agua aprovechable del suelo y la fracción de

percolación al acuífero profundo.

En un trabajo en una cuenca del pie de monte de la Serranía del Interior de Venezuela, Silva

(2004) destaca la importante sensibilidad que causa la radiación solar sobre la producción de

agua, pues este elemento climático modifica sensiblemente a la evaporación y consumo de

agua por parte de las plantas. Este es un factor de relativamente alta incertidumbre en las

28

versiones de SWAT en que la radiación debe ser generada por el modelo sin posibilidad de ser

leída directamente de registros.

Carmona (2007), al evaluar SWAT en la misma zona, con fines de establecer elementos para la

selección y ajuste de parámetros para calibrar al modelo, obtuvo diversos intervalos de

sensibilidad de la producción de agua y sus componentes ante el Número de Curva (Cuadro 6).

Indica que todos los componentes de la producción de agua son sensibles al valor del Número

de Curva, aunque en diversos umbrales e intervalos de éste. La producción de agua resultó

apreciablemente sensible con valores de Número de Curva mayores a 69, mientra que los

flujos que la componen resultaron sensibles ante un intervalo mayor, desde un umbral de 41.

Ello indica, que con valores de Número de Curva menores a 69, la magnitud de los flujos

superficial y subsuperficiales se compensa entre si, con lo que se afecta poco la producción de

agua. Por encima de este umbral, los flujos dejan de compensarse, con incrementos de la

escorrentía superficial y disminución del flujo subsuperficial (Figura 1).

Cuadro 6. Sensibilidad de la producción de agua y sus componentes ante el Número de Curva.

Sensibilidad

Alta Baja Producción de agua 69 – 95 15 – 69 Escorrentía superficial 41 – 95 15 – 35 Flujo base 41 – 90 15 – 35 Escurrimiento subsuperficial lateral 48 – 95 15 – 48

Fuente: Carmona (2007).

0

200

400

600

800

15 25 35 45 55 65 75 85 95Número de Curva

mm

Producción de agua Flujo baseEsc. superficial Esc. Subsuperficial lateral

Fuente: Carmona (2007).

Figura 1. Variación de la producción de agua, flujo base, escurrimiento superficial y

subsuperficial lateral promedio anual con respecto a la variación del Número de Curva.

29

En el mismo estudio, se indica el efecto de los parámetros de agua subterránea sobre el flujo

de base (Cuadro 7). La autora destaca que la variación en el valor de algunos parámetros de

agua subterránea solamente tiene efecto en el flujo de base en dependencia con el valor que se

confiera a otro parámetro, como el coeficiente revap y de percolación al acuífero profundo

que dependen del valor de almacenamiento umbral revap. Los únicos parámetros de agua

subterránea que causan efecto por si solos son el factor alfa y el tiempo de retardo del agua

subterránea. Además, indica que en algunos parámetros, el efecto sobre el flujo de base se

expresa un umbrales (valores críticos) de magnitud muy pequeña, por lo que frecuentemente

tal sensibilidad puede pasar desapercibida si los análisis se efectúan en intervalos no lo

suficientemente pequeños.

Cuadro 7. Influencia de los parámetros de agua subterránea.

Parámetro de agua subterránea Sentido del efecto Dependencia Valores críticos Altura inicial del flujo de agua subterránea (m) No causó efecto - -

Contribución inicial del flujo de agua subterránea al flujo del canal (mm.día-1) No causó efecto - -

Factor alfa del agua subterránea Directo Ninguna 0 - 0.002 Rendimiento específico No causó efecto - -

Retardo del agua subterránea (días) Inverso Ninguna

Más de 50 afecta magnitud anual Menos de 50 afecta distribución mensual

Coeficiente revap Inverso Almacenamiento umbral revap 0.04 – 0.2

Coeficiente de percolación del acuífero profundo Inverso Almacenamiento

umbral revap 0 – 0.5

Almacenamiento umbral revap (mm) Directo Coeficiente revap 0 – 1 Almacenamiento inicial del acuífero profundo (mm) No causó efecto - -

Fuente: Carmona, 2007.

30

5. Descripción del área de estudio.

5.1. Localización e importancia.

El estudio se efectuó en la cuenca media del río Pao. Tiene una superficie de 1522 km2, y su

mayor parte se ubica en el noreste del estado Cojedes (municipio Pao de San Juan Bautista), y

una porción, el área más alta, en el suroeste del estado Carabobo (municipio Valencia). Al

este, colinda con el estado Guárico (Figura 2) (MARNR, 1989, Escalona y Estrada, 1997;

Guillén, 2001).

Fuentes: límites de la cuenca MARNR (1989), base cartográfica MARNR (1994).

Figura 2. Localización de la cuenca media del río Pao.

En la cuenca media del río Pao, se localiza el embalse La Balsa, el cual, a través del Sistema

Regional del Centro, surte de agua para consumo doméstico e industrial a casi todo el estado

Aragua, (incluidas las poblaciones de Maracay, Palo Negro, Cagua, Turmero y Villa de Cura)

y parte de Carabobo (poblaciones de Güigüe, Yuma, Magdaleno, Boquerón, Central

Tacarigua, Los Guayos, Guacara y San Joaquín). Se estima que mediante este sistema de

aducción, se transmiten 5,6 m3 s-1 a las poblaciones mencionadas (Hidrocentro, 2006).

31

5.2. Hidrografía e hidrología.

El área aportante al embalse La Balsa se ha denominado “cuenca alta y media del río Pao”,

con una superficie 2684 km2 (Figura 3). La cuenca media del río Pao ocupa el 56,7% de esta

área. La cuenca alta surte de agua al embalse Cachinche, ubicado en la transición fisiográfica

hacia la cuenca media. Este embalse, restringe en gran medida el flujo de agua hacia la cuenca

media, por lo que el embalse La Balsa sólo recibe el agua producida en ésta. Aguas abajo de

este embalse, se considera la cuenca baja, hasta que el río Pao desemboca en el río Portuguesa.

Fuentes: límites de la cuenca MARNR (1989), base cartográfica MARNR (1994).

Figura 3. Localización de las cuencas alta y media del río Pao.

El río Mucaria, cuya cuenca tiene una superficie de 950 km2, es el principal tributario del

embalse La Balsa. A su vez, cuenta como tributarios a los ríos Aragüita, Pacaragua, Prepo y

Quebrada Gamelotal. El resto del área se compone de tributarios cuyas cuencas, en promedio,

tienen 100 km2 (cálculos propios) (Figura 4).

32

Fuente: MARNR (1989).

Figura 4. Cuencas de los principales tributarios del embalse La Balsa.

La cuenca media del río Pao, en el sitio del embalse La Balsa, es de flujo permanente, aunque

marcadamente estacional. Antes de la construcción del embalse de Cachinche, el caudal de

estiaje (flujo de base en la época seca) en promedio presentaba valores alrededor de 3,74 m3 s-1

(3,62 mm), y un promedio en los meses más lluviosos de 40,63 m3 s-1 (39,24 mm). El retardo

de la producción de agua con respecto a la precipitación es aproximadamente de un mes

(Figura 5).

0

50

100

150

200

250

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic

Meses

Gas

to p

rom

edio

(m3

s-1)

0

10

20

30

40

50

60

Prec

ipita

ción

pro

med

io y

gas

to

prom

edio

(mm

) Precipitación promedio de lacuenca (mm)

Gasto promedio (mm)

Gasto promedio (m3 s-1)

Fuente: Registros MARNR-SINAIHME: Gastos: 1952 – 1973; Precipitación: 1967 – 1992. Cálculos propios.

Figura 5. Precipitación y gasto promedio anual en la cuenca media del río Pao.

33

Antes de la construcción del embalse Cachinche, el gasto promedio anual era de 22,2 m3 s-1.

No es posible determinar a partir de registros el valor de los gastos posteriores a la

construcción de dicho embalse, pues la estación hidrométrica de la cuenca media (Paso La

Balsa) está afectada por la construcción del embalse La Balsa, a poca distancia aguas arriba de

ella. A manera de referencia general, pues el lapso registrado es muy corto, en la Figura 6 se

muestra como el gasto disminuyó alrededor de 9 m3 s-1 en promedio durante los tres años entre

la construcción de los embalses Cachinche y La Balsa. Posteriormente, el gasto saliente de la

cuenca media hacia la cuenca baja fue de 15,87 m3 s-1.

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985

Fecha

Gas

to p

rom

edio

anu

al (m

3 s-1

)

Promedio anualPromedio del período

CachincheLa Balsa

1969 no disponible en registros.

Fuente: Registros MARNR-SINAIHME. Cálculos propios. Figura 6. Gastos anuales promedio en la cuenca media del río Pao.

Con el fin de obtener estimados relativamente precisos de la producción de agua en la cuenca

del río Pao, INOS-GGR Ingeniería (1991) recurren al empleo de ecuaciones de regresión que

asocian mensualmente el gasto en Cachinche con el de La Balsa y del modelo de simulación

del National Weather Service River Forecasting System (NWSRFS; Burnash, et al., 1973)

calibrado con los periodos de registro antes de la construcción de los embalses. Con ello,

obtienen lo que denominan “series seudohistóricas” de 32 años de registro para ambas partes

de la cuenca y el mismo lapso de tiempo (1952 – 1983) sin el efecto que ocasionó la

construcción de los embalses en las estaciones hidrométricas, y la consecuente distorsión en

los registros.

34

En dicho trabajo, se justifica la extensión de la serie de datos como medio de evidenciar la

presencia de lo que denominan “secuencias de años húmedos y secos” según observaron en los

registros de precipitación, lo cual, a su entender, se reflejó en los valores de gasto. Los autores

señalan que la primera parte de la serie se corresponde con los años húmedos y la final con los

años secos (Figura 7), con una variación en el promedio de 23,25 m3 s-1 a 18,09 m3 s-1

(cálculos propios).

05

1015202530354045

Año

s

1952

1953

1954

1955

1956

1957

1958

1959

1960

1961

1962

1963

1964

1965

1966

1967

1968

1969

1970

1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

1980

1981

1982

Años

Gas

to (m

3 s-1

)

La BalsaCachinchePromedio (La Balsa)

Fuente: INOS-GGR Ingeniería (1991), con modificaciones.

Figura 7. Gastos anuales en Cachinche y La Balsa según series seudohistóricas.

5.3. Clima.

La precipitación promedio anual en la cuenca media varía entre 1250 mm, en las zonas más

secas al noroeste, y 1500 mm, en el centro norte. En la mayoría del área la precipitación varía

entre 1300 y 1400 mm promedio al año. En toda la cuenca media la precipitación es

estacional. (Figura 8).

35

Fuentes:Isoyetas: MARNR, 1989.Promedios de precipitación: Registros MARNR - SINAIHME 1968 – 1992.

Figura 8. Isoyetas y distribución promedio mensual de la precipitación en la cuenca media del

río Pao.

Predomina la zona de vida de Bosque Seco Tropical, aunque en las áreas más altas, sin que

existan cambios muy apreciables en la precipitación, se encuentra la zona de vida Bosque

Húmedo Premontano. Una pequeña fracción, hacia el centro norte de la cuenca, podría

clasificar como Bosque Muy Húmedo Premontano.

En la cuenca sólo existe una estación con registro de temperaturas (Pao Oficina), ubicada casi

en el extremo sur (más bajo de la cuenca). En este lugar, la temperatura promedio anual es de

26,9 oC, la máxima de 33,4 oC y la mínima de 20,5 oC. El mes más cálido es marzo, con una

temperatura máxima de 36,3 oC y mínima de 20,6 oC; y el más frío enero, con una temperatura

máxima de 34,6 oC y mínima de 18,8 oC (Figura 9).

36

0

5

10

15

20

25

30

35

40

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov DicMeses

Tem

pera

tura

(oC

)

MáximaPromedioMínima

Fuente: MARNR-SINAIHME. Registros: 1968 – 1983.

Figura 9. Temperatura máxima, media y mínima promedio mensual. Estación Pao Oficina.

En promedio anual, la mayor parte de la cuenca presenta una temperatura máxima de 32 oC,

aunque en el sector noreste puede ser un tanto más baja, de 30 oC. En cuanto a la distribución

espacial de la temperatura mínima promedio anual, casi toda la cuenca presenta un valor de

20 oC, con excepción de una pequeña zona, al noroeste, con un valor de 16 oC (Figura 10).

Temperatura máxima anual promedio (oC) Temperatura mínima anual promedio (oC)

Fuente: MARN – IGVSB, 2003

Figura 10. Isotermas máximas y mínimas anuales en la cuenca media del río Pao.

37

5.4. Geomorfología y suelos.

La cuenca media del río Pao se ubica en la región fisiográfica de la Serranía del Interior. El

paisaje es predominantemente de colinas de variada altitud, con montañas bajas hacia el

noreste y áreas de valle relativamente planas hacia el sur, en las cercanías del embalse (Figura

11). En el extremo sur, límite entre las cuencas media y baja, se ubican las Galeras del Pao.


Figura 11. Fisiografía de la cuenca media del río Pao.

El 74% de la cuenca media tiene altitudes inferiores a 500 m (piso basal) y el resto no

sobrepasa los 1300 m (piso premontano). En general, las pendientes varían entre 15 y 55% en

las áreas de colinas y montañas, y entre 1 y 6% en el área de valles (Guillén, 2001). En el

Cuadro 8 se muestra la distribución de las pendientes según la superficie de la cuenca media.

38

Cuadro 8. Distribución de la superficie de la cuenca media del río Pao según la pendiente.

Pendiente (%) Clase Superficie (%) 0 - 2 Muy baja 25,15 2 - 6 Moderadamente baja 9,94 6 - 13 Moderadamente alta 11,85 13 - 25 Alta 18,64 25 - 55 Muy alta 22,38

Más de 55 Extremadamente alta 8,37 Fuente: Guillén (2001).

Los suelos, en general, son de texturas medias, en especial, francoarenosos, con moderadas

limitaciones de fertilidad, riesgo de erosión, pendiente, profundidad y drenaje. En el Cuadro 9

se muestra una relación generalizada entre las unidades fisiográficas geomorfología y el suelo.

Cuadro 9. Relación entre las unidades fisiográficas y los suelos.

Unidad fisiográfica Dominantes Menor proporción Montañas bajas. Inceptisoles, Ultisoles. Alfisoles, Entisoles.

Colinas altas. Tropepts, Ustalfs Ustults, Aquepts, Usterts.

Colinas medias. Orthents, Ustults, Aquepts, Ustalf, Usterts.

Tropepts, Psamments, Fluvents.

Colinas bajas Ustalfs, Tropepts, Aqualfs. Aquepts, Usterts, Ustults.

Valles Tropepts, Ustolls, Aquepts, Fluvents, Usterts.

Ustult, Ustalfs, Aqualfs.


5.5. Geología.

En la cuenca media del río Pao predominan formaciones geológicas pertenecientes a edades

entre el Paleozoico y el Cuaternario, con litología de gneis, esquistos, filitas y lutitas (Cuadro

10).

39

Cuadro 10. Principales formaciones geológicas de la cuenca media del río Pao.

Formación Edad Localización Litología

Complejo El Tinaco Paleozoico inferior Parte media de la cuenca.

Gneis -Esquistos

Aragüita Mesozoico, Cretáceo Medio.

Parte inferior de la cuenca, sureste del embalse La Balsa.

Esquistos, filitas, tobas volcánicas.

Mucaria Mesozoico, Cretáceo Superior

Sur-oeste de la cuenca.

Filitas, afloramientos intercalados con lutitas.

Grupo Villa de Cura Cenozoico Inferior - Paleoceno

Noreste de la cuenca. Metatobas, filitas, esquistos.

Quebradón. Oligoceno tardío a Mioceno medio.

Sur de la cuenca (Galeras del Pao)

Areniscas, lutitas.

Rellenos fluviotorrenciales.

Cuaternario Altiplanicies y valles del norte y sur de la cuenca.

Fuentes: MARNR (1989); MMH (1976).

5.6. Vegetación y uso de la tierra.

La vegetación predominante es de matorrales (con tipos que incluyen asociación con bosques,

pastizales y estrato herbáceo degradado), seguido de pastizal natural pastoreado y bosque

claro. Una pequeña fracción de la superficie se destina a cultivos anuales, en sistemas de

subsistencia (conucos abiertos y asociados con matorrales) y comerciales (MARNR, 1989)

(Figura 12 y Cuadro 11).

40

Fuente: MARNR (1989); con modificaciones.

Figura 12. Vegetación generalizada de cuenca media del río Pao.

Cuadro 11. Distribución de la superficie de la cuenca media del río Pao según los tipos

generalizados de vegetación.

Tipo de vegetación Superficie (%) Cultivos anuales de ciclo corto 1,39 Cultivos anuales en matorrales 2,92 Bosque claro 17,20 Matorrales 46,33 Pastizal natural pastoreado 27,01 Conucos 5,16

Fuente: MARNR (1989), con modificaciones. Cálculos propios.

41

6. Metodología.

6.1. Uso del modelo SWAT.

6.1.1. Versión empleada y opciones generales de control de la simulación.

Se empleó la versión SWAT 99.2 para Windows, en la cual es posible dividir la cuenca hasta

en 60 unidades de respuesta hidrológica. En todas las simulaciones la precipitación fue leída

de registros diarios, mientras que se generaron los valores de temperatura y radiación global

(esta versión no lee valores diarios de este último elemento). La evapotranspiración se estimó

mediante la opción Priestley-Taylor. La escorrentía e infiltración se simularon mediante la

opción de Número de Curva. Los valores diarios de producción de agua simulada se

acumularon en totales mensuales.

6.1.2. Inventario de información climática e hidrológica.

La cuenca del río Pao cuenta con registros de una estación hidrométrica (Paso La Balsa),

actualmente en desuso, ubicada en la transición fisiográfica entre la cuenca media y cuenca

baja, a poca distancia aguas abajo del embalse La Balsa. Dentro de la cuenca media o a menos

de cinco kilómetros de distancia de sus límites, se encuentran seis estaciones pluviométricas

(Figura 13). Una estación climatológica (Pao Oficina) dispone registros mensuales de

temperatura y radiación. No existen estaciones que registren radiación, humedad y viento, las

más cercanas, se ubican en la ciudad de San Carlos, estado Cojedes y en Samán Mocho,

estado Carabobo, a 62 y 45km, respectivamente, del centro de la cuenca media.

42

Agua BlancaCaruto Belén

Figura 13. Ubicación de las estaciones pluviométricas e hidrométricas más cercanas.

Aunque se dispone de información hidrométrica mensual de la estación Paso La Balsa desde

1952 hasta 1986 (Anexo 1, Anexo 2) debido a la construcción del embalse Cachinche, en

1973, no se consideró conveniente emplear los registros a partir de esta fecha debido al efecto

sobre las mediciones de producción de agua aguas abajo. De igual manera procedieron INOS-

CGR Ingeniería (1991) al calibrar y aplicar un modelo de lluvia - escorrentía en esta misma

área.

Con ello, la coincidencia de información pluviométrica diaria de las estaciones más cercanas a

cuenca media del río Pao y de su estación hidrométrica, se redujo a seis años, de 1967 a 1973,

sin incluir a 1969 (por falta de registros) (Cuadro 12). Por tanto, este breve período es el único

donde es posible obtener pares de valores registrados y simulados de producción de agua, el

cual resulta demasiado corto para emplear una parte en calibración y otra en validación.

Aunque en su trabajo INOS-CGR Ingeniería (1991) estiman los gastos de este año con un

43

modelo calibrado (con coeficiente de correlación de 0,96 y diferencia relativa de 3%), no se

consideró conveniente emplear esta información para la calibración de SWAT para mantener la

relación de distribuciones entre los valores registrados y simulados.

Como se observa en el Cuadro 12, 15 años de registros hidrométricos (1952 – 1966) carecen

de contraparte pluviométrica y 19 años (1974 – 1992) de información pluviométrica en casi

todas las estaciones, carecen de contraparte hidrométrica utilizable (por construcción de los

embalses). Por tal razón, como ya se adelantó, se efectuó la calibración del modelo según la

distribución de frecuencias y valores promedio mensuales de producción de agua simulada

para el período 1977- 1991 contra la registrada en el período 1952 - 1966, ambos de 15 años.

La simulación se inició en 1976, con el fin de poder desechar el primer año de simulación

debido a que el modelo partiría de una condición inicial de humedad inciertamente seca, con

problemas consiguientes en el balance de flujos y retención de humedad en la cuenca. En la

literatura hidrológica, se denomina a este tiempo como período de “calentamiento” o

“inicialización” (Lenhart et al., 2002; Reungsang et al., 2005).

44

Cuadro 12. Disponibilidad de información pluviométrica (diaria) e hidrométrica (mensual).

Pluviométricas Hidrométrica

Año Pao

Oficina Pao

Planta Cachinche Morita Caserío Manuare

Las Dos Bocas

Agua Blanca

Caruto Belén Paso La Balsa

1952 x

1953 x

1954 x

1955 x

1956 x

1957 x

1958 x

1959 x

1960 x

1961 x x

1962 x x

1963 x x x

1964 x x x

1965 x x x

1966 x x x

1967 x x x x x x x x



1970 x x x x x x x

1971 x x x x x x x x x
















1987 x x x x x x x

1988 x x x x x x x

1989 x x x x x x x

1990 x x x x x x x

1991 x x x x x x x

1992 x x x x x x x

Años 25 25 25 25 30 26 26 23 34

45

La fase de validación, se cumplió empleando los 72 pares de valores mensuales absolutos de

producción de agua registrada y simulada entre 1967 y 1973 (sin 1969) (ver filas sombreadas

en el Cuadro 12). Como la simulación tuvo que iniciarse en 1966 a los fines de desechar el

primer año, y ante la carencia de información climática de dicho año en las estaciones

seleccionadas, se empleó la información de la única estación con disponibilidad (Manuare). A

pesar de las imprecisiones inherentes, ello permite estimar un estado de humedad razonable,

no uno absolutamente seco.

La producción de agua mensual de los registros provistos por MARNR-SINAIHME7

expresada en gasto (m3 s-1) se transformó a lámina (mm) de la siguiente manera:

26

1111

. .10*.30*.24*.3600*.1000

2

13

1 −

−−−−−

− =kmmSup

mesdíasdíahhsmmmQQ

km

smmesmm

Ecuación 6.

Q: producción de agua mensual.

Sup: superficie de la cuenca (km2)

6.2. Información empleada en el modelo.

6.2.1. Clima.

Precipitación:

Para las fases de calibración y validación, el modelo se programó para leer los valores de

precipitación diaria, obtenidos a partir del procesamiento de registros digitales provistos por el

entonces Ministerio del Ambiente y de los Recursos Naturales Renovables (hoy Ministerio del

Poder Popular para el Ambiente). La ubicación de las estaciones pluviométricas empleadas se

muestra en la Figura 13. A continuación se presenta la lista de las mismas.

7 Ministerio del Ambiente y de los Recursos Naturales Renovables – Sistema Nacional de Información

Hidrológica y Meteorológica.

46

Cuadro 13. Estaciones pluviométricas empleadas en las simulaciones.

Estación Serial Tipo Coordenada Este Coordenada Norte Pao Planta 2339 PR -68,11 9,76 Pao Oficina 2349 PR -68,05 9,65 Morita Caserío 2348 PR -68,26 9,66 Cachinche 2318 PR -68,14 9,90 Las Dos Bocas 0491 PR -67,99 9,96 Manuare 2404 PR -67,81 9,97

La relación de valores faltantes o englobados se muestra en el Cuadro 14 y Cuadro 15. En

general, se aprecia que el período de validación cuenta con mejor calidad de datos que el

período de calibración. En promedio, los valores perdidos o englobados representaron 19% en

el período para calibración y 13% en el período para validación. En general, los valores

perdidos o englobados se encuentran entre 6 y 30% en promedio anual.


empleados en la fase de calibración.

Años Pao Oficina Pao Planta Morita Cachinche Dos Bocas Manuare 1977 0 50 8 2 38 70 1978 0 25 6 47 79 61 1979 0 3 1 178 79 116 1980 0 39 0 95 40 106 1981 0 125 9 178 112 234 1982 0 121 11 32 75 115 1983 0 50 67 125 80 160 1984 0 155 87 160 59 146 1985 64 5 58 93 76 195 1986 7 69 42 29 75 149 1987 86 133 8 6 33 0 1988 207 216 38 60 152 75 1989 134 129 2 116 142 73 1990 92 105 0 116 155 81 1991 9 17 0 116 0 45

Total días faltantes 599 1242 337 1353 1195 1626

Promedio de días faltantes por año 39.9 82.8 22.5 90.2 79.7 108.4

Porcentaje de días faltantes por año 10.9 22.7 6.2 24.7 21.8 29.7

47


empleados en la fase de validación.

Años Pao Oficina Pao Planta Morita Cachinche Dos Bocas Manuare

1967 4 8 0 365 3 0 1968 31 0 366 366 0 0 1969 0 27 38 4 0 25 1970 365 365 11 8 23 20 1971 0 13 47 0 6 9 1972 0 0 15 20 24 5 1973 0 25 10 13 8 15 Total días faltantes 400 438 487 776 64 74 Promedio de días faltantes por año 57.1 62.6 81.2 110.9 9.1 10.6 Porcentaje de días faltantes por año 15.7 17.1 22.2 30.4 2.5 2.9

A partir de los registros digitales originales, mediante la herramienta CIESA_Clima V 1.0

(Guerrero, 2004; información personal8), se obtuvieron archivos para cada estación con los

valores diarios arreglados en una sola columna continua. Ello obedeció a las siguientes

razones: a) se facilita la comparación de los valores día a día entre estaciones y b) se facilita la

adaptación del formato a los requerimientos de SWAT y de la herramienta WXPM (Williams,

2000; información personal9) empleada para el cálculo de los parámetros de generación de

precipitación.

Para emplear los registros pluviométricos en el modelo, se procedió a rellenar los valores

perdidos o englobados siguiendo los siguientes criterios:

a) En caso de valores perdidos: se empleó el valor del mismo día de la estación más

cercana. A los fines de transferencia de datos, en la parte alta de la cuenca se contó con

dos estaciones adicionales: Caruto Belén y Agua Blanca (Cuadro 16).

8 José Guerrero, Universidad Nacional Experimental Rómulo Gallegos (UNERG). 9 Jimmy Williams. Soil and Water Research Laboratory. Blackland Research Center. Agriculture Research

Service. Temple, Texas.

48

Cuadro 16. Estaciones pluviométricas adicionales empleadas para la

transferencia y desenglobe de datos en la parte alta de la cuenca.

Estación Serial Tipo Coordenada

Este Coordenada

Norte Caruto Belén 0495 PR -67,60 9,99 Agua Blanca 0489 PR -67,84 10,05

Este procedimiento afecta a la magnitud y ocurrencia de las lluvias, por tanto, su uso

debe ser muy limitado. En este estudio, los valores perdidos componen menos del 4%

de los registros de todas las estaciones, y en el peor de los casos 8% de una estación.

b) En caso de valores englobados:

b.1) El englobe acumulado se distribuyó entre los días englobados de la

siguiente manera:

PEp

e kjj

.= ; Ecuación 7

Donde e es el valor estimado para el día j de la estación problema, p es la

precipitación para el día j de la estación cercana con el valor acumulado de

precipitación más similar al englobe, E es el valor del englobe acumulado en el

período k de las estación problema y P es la precipitación acumulada para el

período k de la estación más cercana. A los fines de desenglobe de datos, en la

parte alta de la cuenca se contó con las estaciones Caruto Belén y Agua Blanca

(Cuadro 16).

Este procedimiento no afecta los valores mensuales de precipitación, pues

simplemente desagrega los valores englobados. Puede afectar el número de días

lluviosos y la magnitud de las lluvias si se emplean como apoyo estaciones

pluviométricas con diferente magnitud y régimen de lluvias. En este estudio, se

espera que el impacto en las secuencias de días húmedos y secos sea mínimo

debido a la cercanía de las estaciones climatológicas, separadas en general, por

alrededor de 15 km.

49

b.2) En casos de englobe sin posibilidad de desagregación por carencia de

valores en estaciones cercanas, cuando el englobe acumulado fue menor o

igual que 11,5 mm, se asumió el valor cero para cada uno de los días

englobados. Este valor corresponde con la mayor lámina de lluvia que no

produciría escorrentía para el promedio de los suelos de la zona, con la peor

cobertura vegetal y en condición de humedad antecedente promedio. Por lo

tanto, independientemente de que se trate de una o varias lluvias que sumen esta

lámina, no se afecta el escurrimiento ni la infiltración. Este criterio se basa en

que con la fórmula del Número de Curva, empleado por SWAT, lluvias menores

al 20% de la retención potencial (0,2*S) no producen escorrentía.

)8,0()2,0( 2

SPSPQ

+−

= Ecuación 8

SU 2,0: tantoloPor = Ecuación 9

25425400−=

CNS Ecuación 10

Q es la lámina de escorrentía (mm); S es la retención potencial en el complejo

suelo cobertura, CN es el Número de Curva de la peor cobertura vegetal en el

suelo promedio de la cuenca y U es el valor umbral de lluvia para que se

produzca escorrentía.

Debe tenerse presente que este procedimiento afecta las secuencias reales de

días húmedos y secos, por lo tanto no es adecuado cuando los registros se

emplearán para calcular parámetros de generación de precipitación como el

número de días de lluvia y las probabilidades de día húmedo luego de día seco

y de día húmedo luego de día húmedo. En este estudio, tal procedimiento

carece de mayor impacto, pues la lluvia se emplea a partir de registros sin

recurrir a generación, y además, la producción de agua se acumula

mensualmente. No obstante, puede afectarse la generación de temperatura y de

radiación, que dependen de las probabilidades de lluvia.

50

Una vez se contó con los registros con los datos completos, se obtuvieron los parámetros de

generación de precipitación requeridos por el modelo (Cuadro 2) mediante la herramienta

WXPM previamente citada.

Temperatura:

El modelo se programó para generar los valores de temperatura máxima y mínima. Para el

área más baja de la cuenca media, asociada a las estaciones Pao Oficina, Pao Planta y Morita

Caserío, se emplearon los promedios mensuales de las temperaturas máximas y mínimas, y

los coeficientes de variación de la temperatura media mensual de la estación San Carlos-

Unellez, ubicada en promedio, a unos 48 km al oeste de estas estaciones. La estación

Cachinche, aunque está ubicada en la parte alta, por sus condiciones ambientales fue asociada

también a la estación San Carlos Unellez. Para el área más alta, a las estaciones Las Dos

Bocas y Manuare, se les asoció la información de la estación Samán Mocho, ubicada en

promedio, a unos 25 km al noreste de estas estaciones. No se empleó la información de

temperatura de la estación Pao Oficina por no disponer de los valores diarios necesarios para

el cálculo de las estadísticas (parámetros de generación) requeridas por SWAT.

Radiación:

La radiación siempre se genera con el modelo. Se emplearon los promedios mensuales de la

estación San Carlos Unellez, pues no existe alguna otra estación con registros de este

elemento.

6.2.2. Suelos.

A cada una las unidades fisiográficas identificadas y delineadas por MARNR (1989), se le

asoció un pedón representativo de la base de datos del Sistema de Información Edafoclimático

del Ministerio del Ambiente y de los Recursos Naturales Renovables. Para efectuar esta

asociación se consideró la ubicación geográfica, la formación geológica y el tipo de paisaje de

los pedones.

51

La información faltante (densidad aparente, agua aprovechable y conductividad hidráulica

saturada) se estimó con el sistema SoilPar (Donatelli y Acutis, 2001; Acutis y Donatelli,

2003).

SoilPar es un sistema computarizado que permite estimar parámetros hidrológicos de suelo

mediante diversos métodos matemáticos según opte del usuario. Estos métodos se han

clasificado en tres tipos: a) de pedotransferencia puntual, b) de pedotransferencia funcional y

c) de ajuste de la curva de retención.

Los métodos de pedotransferencia puntual consisten en ecuaciones empíricas que estiman la

densidad aparente, la capacidad de campo, el punto de marchitez permanente y la

conductividad hidráulica saturada directamente a partir características del suelo.

Los métodos de pedotransferencia funcional estiman la capacidad de campo y el punto de

marchitez mediante el ajuste a funciones de retención de humedad. Este ajuste se efectúa con

valores de retención de humedad a diversas tensiones obtenidos por métodos de

pedotransferencia puntual.

Los métodos de ajuste de la curva de retención estiman la capacidad de campo y el punto de

marchitez permanente mediante el ajuste de curvas de retención de humedad con valores de

humedad a diferentes tensiones provistos por el usuario.

Para las fases de calibración y validación del modelo, se empleó la densidad aparente estimada

mediante la opción10 Baumer – EPIC (de pedotransferencia puntual). El valor de agua

aprovechable se estimó como la diferencia entre la capacidad de campo y el punto de

marchitez permanente, obtenidos a su vez, mediante la opción Campbell (de pedotransferencia

funcional) del sistema SoilPar. Esta opción se seleccionó por producir los valores de agua

aprovechable más cercanos a la mediana de los producidos por todas las opciones disponibles

(Cuadro 17, Figura 14). Consecuentemente, la conductividad hidráulica saturada se estimó con

esta misma opción.

10 Se emplea la misma nomenclatura que el sistema SoilPar para identificar los métodos (opciones) de estimación

utilizados.

52

Cuadro 17. Promedios de agua aprovechable del suelo estimados mediante las opciones de SoilPar.

Opción Promedio de agua aprovechable estimada (m m-1)

Mayr-Jarvis 0.22 Baumer 0.16 British topsoil 0.14 Rawls 0.13 EPIC ASW 0.12 Brakensiek 0.12 Campbell 0.11 Rawls 85 0.10 Vereeken 0.09 Hudson 0.09 Manrique 0.07 British subsoil 0.07 Mediana 0.11

0102030405060708090

100

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35

Agua aprovechable (m m-1)

Frec

uenc

ia a

cum

ulad

a (%

)

BaumerBrakensiekBritish subsoilBritish topsoilEPIC ASWHudsonManriqueRawlsCampbellMayrRawls - BrakensiekVereeken

Figura 14. Frecuencias acumuladas del agua aprovechable del suelo estimada según las

diversas opciones del sistema SoilPar.

Luego de la fase de validación, se emplearon valores de agua aprovechable obtenidos

mediante la opción Mayr – Jarvis (pedotransferencia funcional) y de conductividad hidráulica

mediante la opción Jabro (pedotransferencia puntual) para evaluar el efecto que los cambios

de método ocasionarían en la calidad de las simulaciones (ver sección 6.4.4).

53

Todas las opciones citadas requieren información de las fracciones texturales (arena, limo,

arcilla), aunque la opción Campbell puede emplear, además, la distribución de las arenas, y

las opciones Baumer – EPIC y Mayr – Jarvis requieren el valor de carbono orgánico (Acutis

y Donattelli, 2003). Algunos de los métodos disponibles no estiman directamente el punto de

capacidad de campo, si no que los interpolan según valores de puntos de humedad cercanos.

En tal sentido, se empleó el valor predeterminado de -33 J kg-1 como tensión y la función

lineal de Campbell.

Para efectos de la asignación del valor del Número de Curva, el grupo hidrológico de los

suelos se obtuvo siguiendo una combinación de los criterios expuestos por USDA-NRCS

(2007) y Chiang (1971; citado por Rojas, 1986):

a) Con las fracciones texturales del suelo, se obtuvo el grupo hidrológico según

USDA-NRCS (2007).

b) Para los suelos ubicados en colinas y montañas, se consideró el fracturamiento del

horizonte rocoso frecuente en areniscas, lutitas, gneiss y esquistos del área. En

todos los suelos, se consideró también la clase de profundidad. Al respecto, se

emplearon los criterios de Chiang (1971) para ajustar el grupo hidrológico a uno

transicional hacia el grupo inmediato de menor potencial de escorrentía (Anexo 3).

En los criterios de USDA-NRCS (2007) se incluye el valor de la conductividad hidráulica del

horizonte restrictivo, pero debido a la carencia de valores reales locales y a la incertidumbre

del los valores estimados, no se consideró conveniente este procedimiento, pues posibles

subestimaciones de la conductividad hidráulica, conducirían a grupos hidrológicos de mayor

potencial de escurrimiento, con lo cual a su vez, se sobrevaluaría el Número de Curva, por lo

que se aumentan las posibilidades de grandes sobrestimaciones de la escorrentía superficial.

6.2.3. Cobertura vegetal, uso y manejo de la tierra.

Se empleó la cartografía de vegetación de la cuenca del río Pao (MARNR, 1989) a escala

1:100.000. Las once clases de vegetación identificadas en la cuenca media del río Pao, se

simplificaron en seis clases a efectos de uso del modelo (Cuadro 18). Cada clase fue asociada

con un archivo de formación vegetal o de cultivo disponible en la base de datos del modelo.

54

Cuadro 18. Simplificación de las clases de cobertura vegetal y uso de la tierra.

Original Simplificadas

Bosque claro con subestrato herbáceo denso

Bosque claro con subestrato herbáceo degradado

Matorral claro en asociación con bosque denso

Bosque claro

Matorral claro con subestrato herbáceo denso

Matorral claro con subestrato herbáceo degradado

Matorral y pastizales muy intervenidos

Matorral claro con subestrato herbáceo degradado

Matorrales

Pastizal natural pastoreado Pastizal natural pastoreado

Cultivos anuales de ciclo corto Cultivos anuales de ciclo corto

Conucos Conucos

Cultivos anuales en matorrales Cultivos anuales en matorrales

La asignación del valor de número de Número de Curva se efectuó según la tabla típica

incluida en la interfaz del modelo, pero a los grupos hidrológicos transicionales (en este caso,

C+ y B+) se les asignó el valor promedio entre los dos grupos en que existe la transición (por

ejemplo: el Número de Curva cuando el suelo es de grupo hidrológico transicional B+ es el

promedio de los valores correspondientes a grupos B y A).

En el Cuadro 19 se muestra la información relevante empleada para caracterizar cada una de

las clases de cobertura vegetal y manejo de la tierra.

55

Cuadro 19. Información principal de cobertura vegetal y uso de la tierra.

Clases de uso de la tierra

Código de cultivo o formación vegetal

Biomasa alcanzable (kg ha-1)

Numero de Curva*

Secuencia de labores

Bosque claro FRST

(bosque) 60000 40 (B+)

60 (B) 1-Ene: siembra

Matorrales RNGB

(matorral) 12000 45 (B+)

58 (B) 63 (C+)

1-Ene: siembra

Pastizal natural pastoreado

SPCL (pastizal claro)

8000 59 (B+) 69 (B)

73 (C+)

1-Ene: siembra

Cultivos anuales de ciclo corto

LETT (lechuga)

8000 72 (B+) 12-Abr: labranza 15-Abr: siembra 15-Jul: cosecha 17-Jul: labranza 18-Jul: siembra 18-Oct: cosecha

Conucos CORN (maíz)

8000 70 (B+) 15-May: siembra 15-Nov: cosecha

Cultivos anuales en matorrales

RNGE (matorral)

10000 64 (B+) 1-Ene: siembra

* Entre paréntesis grupo hidrológico de suelos. +: transicional hacia el grupo hidrológico inmediato de menor potencial de escorrentía.

6.2.4. Definición de Unidades de Respuesta Hidrológica.

Las Unidades de Respuesta Hidrológica se definieron como subdivisiones de la principales

subcuencas según las combinaciones existentes de tipo fisiográfico, cobertura vegetal y

estación pluviométrica asociada. Para ello, se siguieron los siguientes pasos:

Paso 1: La cuenca se representó en SWAT con diez Unidades de Respuesta Hidrológica

según la delineación de subcuencas propuesta por MARNR, 1989.

Paso 2: Las subcuencas se dividieron según los perfiles de suelo asociados a la

fisiografía. Cada subdivisión se consideró una nueva Unidad de Respuesta Hidrológica,

29 de éstas en total.

56

Paso 3: Los sectores cuenca-fisiografía se dividieron según la vegetación. Se

obtuvieron 60 Unidades de Respuesta Hidrológica, el máximo permitido por esta

versión del modelo.

Paso 4: A cada Unidad de Respuesta Hidrológica se le asoció la estación climatológica

más cercana según el empleo de polígonos de Thiessen.

En la Figura 15 se muestra la representación de la cuenca en el modelo SWAT:

HRU: Unidad de Respuesta Hidrológica. Combinación única de suelo, uso, clima y relieve.Conectores de flujo.

HRU: Unidad de Respuesta Hidrológica. Combinación única de suelo, uso, clima y relieve.Conectores de flujo.

Figura 15. Representación de la cuenca en SWAT.

La cuenca alta (cuenca del embalse Cachinche), se representó mediante una Unidad de

Respuesta Hidrológica, calibrada particularmente para la producción de agua registrada en la

estación hidrométrica Cachinche, que dispone del período 1960 a 1967. Esto se hizo con el fin

de obtener estimados adecuados de la entrada de agua a la cuenca media sin tener que incluir a

la cuenca alta en todos los procedimientos y análisis. La inclusión de la misma hubiese

implicado una notable inversión adicional de tiempo y esfuerzo, ajenos y de poca contribución

a los objetivos de este trabajo.

57

6.3. Calibración y validación del modelo.

Las simulaciones efectuadas para calibrar el modelo se ejecutaron con diversas combinaciones

de parámetros de agua subterránea, incluida cuando a estos se les asigna el valor cero. Se

partió de la combinación obtenida por Carmona (2007), sobre la cual se hicieron

modificaciones para obtener numerosas combinaciones (de éstas, solo se muestran y discuten

las tres mejores). Debido a la falta de correspondencia suficiente entre los registros de

precipitación y de producción de agua, la calibración se efectuó según los promedios y

distribuciones de frecuencias de la producción de agua mensual registrada y simulada en

períodos distintos de 15 años (180 meses) cada uno. El período de simulación de la producción

de agua comprendió los registros de precipitación de 1977 a 1992, y el período de registros

hidrométricos de 1952 a 1967. Con fines exploratorios y complementarios, las simulaciones de

producción de agua promedio mensual de la fase de calibración se evaluaron adicionalmente

mediante los mismos índices cuantitativos usados en la validación, los cuales se emplean en la

comparación de valores simulados con sus pares medidos. Por ello, al comparar promedios (y

no valores absolutos) mensuales, no se consideró conveniente el empleo único de éstos índices

cuantitativos, si no ampliar el análisis mediante la comparación de los índices de frecuencias

acumuladas.

La validación se efectuó según los totales mensuales de producción de agua simulada y

registrada para un período coincidente de cinco años de registros de precipitación y de

producción de agua (1967 a 1973, sin 1969). Ello implica que el modelo fue validado en

condiciones más exigentes que las de calibración. Se emplearon estadísticas básicas, índices

de regresión e índices de diferencia. Finalmente, se efectuó una calificación comparativa de las

diversas simulaciones mediante índices agregados, según una asociación cuantitativa de los

índices previamente obtenidos. A los fines descritos, se empleó el sistema IRENE (Integrated

Resources for Evaluating Numerical Estimates, Fila et al., 2001 y 2003).

Se emplearon los siguientes índices o estadísticas:

Estadísticas básicas: promedio, máximo, mínimo, desviación estándar, sesgo y curtosis,

que sirven de primera aproximación en cuanto a la similitud entre las distribuciones de

los valores medidos y simulados.

Índices basados en regresión: el coeficiente de correlación, los valores de la pendiente

y del intercepto y las probabilidades (independientes y conjuntas) de que en la línea de

58

ajuste entre valores simulados y medidos, el intercepto sea igual a cero y la pendiente

sea igual a uno.

Índices basados en diferencia: Error medio absoluto (EMA), Índice de concordancia (d)

(Willmott y Wicks, 1980) y Eficiencia de Simulación (EF) (Nash y Sutcliffe, 1970)

(ver sección 4.4).

Los índices agregados consisten en una calificación cuantitativa según la asociación de varios

índices. Esta calificación se efectúa mediante un procedimiento basado en lógica Fuzzy. Cada

índice es calificado según el “grado de pertenencia” a valores favorables y desfavorables. En

primer lugar, los índices de diferencia y regresión se agregaron en “módulos”. Luego, ambos

módulos se agregaron en un “indicador”.

Módulos:

Con los índices basados en diferencia y en regresión se obtuvo una calificación basada

en la agregación de cada grupo de índices en un módulo particular. El sistema IRENE,

según los umbrales favorables y desfavorables que el usuario indique para cada índice,

califica el grado de pertenencia a las clases favorable y desfavorable según una función

sigmoidea que normaliza los valores a una escala entre 0 y 1.

A continuación se muestran los umbrales de calificación asignados a cada índice para

cada módulo de agregación.

Cuadro 20. Composición del módulo de índices basados en regresión. Índice Favorable Desfavorable

Coeficiente de correlación 1 0,5 Pendiente de la línea de regresión 1 0

Intercepto de la línea de regresión 0 El valor más alto del grupo de simulaciones

Cuadro 21. Composición del módulo de índices basados en diferencia. Índice Favorable Desfavorable

Coeficiente de concordancia 1 0,5 Eficiencia de la simulación 1 0

Error medio absoluto 0 El valor más alto del grupo de simulaciones

59

En la medida en que el valor de un índice se acerque a los umbrales favorable o

desfavorable, se calificará con valores cercanos a uno. Se califican ambas clases por

separado, es decir, cada índice contará con un valor que le califique en cuanto a

favorable, y otro valor en cuanto a desfavorable. Las diversas combinaciones de

calificaciones en cuanto a favorable y desfavorable de los tres índices que componen al

módulo, se ponderan según pesos que asigne el usuario (Figura 16).

Figura 16. Ejemplo de un módulo de agregación.

La “tabla experta” (Figura 16) se compone de diversas líneas con las combinaciones de

valores favorables (F) y desfavorables (U) de cada índice utilizado. La primera línea,

que es la combinación de todos los valores favorables, tiene un peso experto de cero.

La última línea, que es la combinación de todos los valores desfavorables, tiene un

peso experto de uno. Las líneas intermedias, tienen un peso experto asignado por el

usuario. En este caso, al tratarse de tres índices por módulo, se asignó 33,3% por cada

índice desfavorable en las combinaciones de calificación. A cada línea, el sistema

asigna una puntuación (score), multiplicando el grado de pertenencia favorable o

desfavorable más bajo por el peso experto. La puntuación final se obtiene con la

expresión:

i

i

i

ii

TVS

TVWTV

FS∑∑

∑∑ ==

)()*( Ecuación 11

donde FS es la puntuación final, TV es el grado de pertenencia favorable o

desfavorable más bajo, W es el peso experto y S la puntuación de cada de cada línea i.

Indicador:

60

La puntuación final de cada simulación se obtuvo con un indicador, es decir, la

agregación de los módulos de regresión y deferencia. El sistema de puntuación es

similar al descrito para los módulos. Como se agregan dos módulos, el peso experto de

cada línea de combinaciones de la tabla experta fue de 0,5 por cada valor desfavorable.

Figura 17. Ejemplo de un indicador de agregación.

6.4. Sensibilidad de la producción de agua ante variaciones en el número de estaciones pluviométricas, extensión de la cobertura boscosa y parámetros hidrológicos del suelo.

Partiendo de la simulación con mejor calificación en la fase de validación, se efectuó un

conjunto de simulaciones en las que se modificó el número de estaciones pluviométricas

empleadas, la superficie de la cuenca bajo bosque y los métodos de estimación de propiedades

hidrológicas del suelo. El impacto que estos cambios ocasionaron en la simulación de la

producción de agua, se evaluó comparando las estadísticas básicas, de diferencia, regresión e

índices agregados con respecto a los obtenidos previamente, es decir, en la simulación de

mejores resultados.

Estas simulaciones se efectuaron modificando la configuración de la cuenca con la finalidad

de no incluir el aporte de agua de la cuenca alta (Cachinche). Por lo tanto, sólo se simuló la

superficie de la cuenca media (La Balsa). Esto se consideró necesario para que toda el agua

producida simulada estuviese sujeta a los cambios en la información de entrada y no sólo la

fracción asociada a la superficie de la cuenca media.

61

6.4.1. Ajuste de la producción de agua registrada a la superficie de la cuenca media (abstracción de los aportes de la cuenca alta).

Para hacer abstracción de los aportes de la cuenca alta en los registros de producción de agua,

se emplearon las simulaciones calibradas de la cuenca media y del conjunto cuenca alta y

media. El procedimiento fue el siguiente:

Con el modelo calibrado se simularon por separado toda el área original

(conjunto cuenca alta y media) y sólo el área de la cuenca media (eliminando la

Unidad de Respuesta Hidrológica que representó a la cuenca alta).

Los valores mensuales simulados de ambos escenarios se transformaron de

lámina (mm) a gasto (m3s-1) según las superficies de cada escenario (conjunto

cuenca alta y media y sólo cuenca media).

Se estableció una ecuación de regresión entre los gastos mensuales de ambas

simulaciones.

Con la ecuación de regresión, el gasto registrado en el sitio La Balsa (aportes de

las cuencas alta y media) se transformó a gasto estimado proveniente sólo de la

cuenca media.

El gasto estimado (ya abstraído el aporte de la cuenca alta), se transformó a

lámina (mm) empleando la superficie de la cuenca media.

6.4.2. Sensibilidad al número de estaciones pluviométricas.

Con el fin de establecer el impacto que causaría sobre la calidad de las simulaciones el empleo

de menor número de estaciones pluviométricas, se programaron escenarios en el modelo con

reducción de una estación por vez. Para ello, se eliminó la estación con menor área de

influencia, y las unidades de respuesta hidrológica se redistribuyeron en las estaciones más

cercanas ajustando los Poligonos de Thiessen a esta nueva situación. Este procedimiento se

repitió hasta que obtener un escenario con sólo tres estaciones.

6.4.3. Sensibilidad ante el incremento de la cobertura vegetal en la cuenca.

Para establecer el efecto que causaría sobre la calidad de las simulaciones el empleo de

parámetros de vegetación que favorecen la infiltración y retención de agua, se programaron

escenarios con aumento progresivo de cobertura de bosque. Se empleó esta cobertura por ser

de bajo Número de Curva y de mayor demanda de agua, con lo que se promueve la infiltración

62

y conjuntamente, mayor consumo de agua. De tal forma, se espera se reduzca el posible

escurrimiento excesivo durante la época de lluvias. Debe tenerse presente que este tipo de

manipulaciones transgrede la descripción de las condiciones reales, y por lo tanto, su empleo

tiene fines exploratorios y de complemento a otros resultados.

Los incrementos del área boscosa se efectuaron según la fisiografía. De manera acumulativa,

se cubrió con bosque, en pasos sucesivos, la superficie ocupada por montañas bajas, colinas

altas y colinas medias.

6.4.4. Sensibilidad ante el incremento del agua aprovechable y de la conductividad hidráulica saturada del suelo.

Dada las experiencias anteriores en que el modelo tendió a sobrestimar la escorrentía en la

época de lluvias, como posible medida para contrarrestar este fenómeno, se evaluó la

sensibilidad del modelo SWAT al emplear diversas combinaciones de valores de agua

aprovechable y conductividad hidráulica saturada del suelo, estimados mediante distintas

opciones provistas por el sistema SoilPar.

En este proceso, los valores de agua aprovechable estimados mediante la opción Campbell

empleados en la calibración del modelo, se sustituyeron por los estimados mediante la opción

de Mayr-Jarvis (de pedotransferencia funcional), el cual produjo los mayores valores de agua

aprovechable (Cuadro 17, Figura 14).

Como alternativa para estimar la conductividad hidráulica, se emplearon valores obtenidos

mediante la opción Jabro, con la cual los valores fueron de mayor magnitud que con la opción

Campbell (Figura 18).

0102030405060708090

100

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Conductividad hidráulica saturada (mm h-1)

Frec

uenc

ia a

cum

ulad

a (%

)

Campbell Jabro

Figura 18. Frecuencias acumuladas de conductividad hidráulica saturada del suelo estimada

según las diversas opciones del sistema SoilPar.

63

7. Resultados y Discusión.

7.1. Información de entrada al modelo.

7.1.1. Representación de la cuenca.

La cuenca se representó con 60 Unidades de Respuesta Hidrológica, el máximo que permite

esta versión del modelo, compuestas de subdivisiones de las 11 subcuencas según diversas

combinaciones de fisiografía y uso de la tierra. La mayoría de estas unidades (86%) presenta

una superficie de alrededor de 24 km2 aproximadamente, y una pequeña proporción (solo dos

unidades, el 5%) tiene la superficie mayor a 90 km2.

7.1.2. Clima.

Precipitación.

Se obtuvieron seis archivos de precipitación diaria, uno para cada estación cercana o periférica

seleccionada. Según los registros completados con transferencia y desenglobe de datos

faltantes, el promedio anual de precipitación entre las estaciones varió entre 1130 y 1700 mm.

Según la representación que se efectuó en el modelo, el promedio ponderado de precipitación

fue de 1400 mm para toda la cuenca, con mínimo de 1260 mm y máximo de 1500 mm.

La distribución irregular de las estaciones sobre la cuenca ocasionó una también irregular

distribución de superficie (Figura 19). Las estaciones ubicadas en la parte baja de la cuenca

(Pao Oficina, Pao Planta y Morita Caserío) establecen un 68% de influencia, mientras que las

ubicadas en la parte alta, 42%. Las dos estaciones ubicadas dentro de la cuenca tienen la

mayor área de influencia (Pao Oficina y Pao Planta), alrededor de 52%. Las estaciones

periféricas influyen el 48% del área.

64

Pao Oficina, 472 km2, 27%

Morita Caserío, 272 km2, 16%

Manuare, 184 km2, 10%

Las Dos Bocas, 231 km2, 13%

Cachinche, 161 km2, 9%Pao Planta,

433 km2, 25%

Figura 19. Área de influencia de las estaciones pluviométricas.

La calidad de los datos pluviométricos fue variable entre los períodos de calibración y

validación. En promedio, la cantidad de valores perdidos o englobados durante el período de

calibración (1977-1991) fue de 19,3%, y en el de validación (1967-1973) 12,7% (Cuadro 22).

Esta disminución de la calidad en el tiempo se corresponde con la tendencia general del país,

debido al descenso de la frecuencia e intensidad de recolección de registros de las estaciones

climatológicas. En el período de calibración, cuatro estaciones (60% del área) presentaron más

de 20 % de datos perdidos o englobados, mientras que en el período de validación había sido

de sólo dos estaciones (38% del área). Destaca la muy buena calidad de los datos de las

estaciones Manuare y Las Dos Bocas en el período de validación (1977 – 1991), que

contrastan notablemente con su pobre calidad en el de calibración (1952 – 1966), al igual que

el caso a la inversa de la estación Morita Caserío. La estación Cachinche presentó calidad

comparativamente pobre en ambos períodos.

65

Cuadro 22. Porcentaje de valores diarios perdidos o englobados de los registros

pluviométricos empleados en las simulaciones.

Valores perdidos o englobados (%)

Estación Área de

influencia (%)

Calibración (1977-1991)

Validación (1967-1963)

Pao Oficina 31.0 10.9 15.7 Pao Planta 28.4 22.7 17.1 Morita Caserío 17.9 6.2 22.2 Cachinche 10.6 24.7 30.4 Manuare 12.1 29.7 2.5 Las Dos Bocas 15.2 21.8 2.9

En la parte baja de la cuenca, la estación Morita Caserío tuvo un papel importante en el

desenglobe o sustitución de información faltante en los períodos de calibración y validación,

pues se empleó para estimar entre 8 y 14% de la información faltante de las estaciones Pao

Oficina y Pao Planta. En la parte alta, la estación Agua Blanca (no empleada en las

simulaciones), fue la más importante en cuanto a aporte de información, rededor de 14% de la

información para desenglobe o sustitución de información de las estaciones Manuare y Las

Dos Bocas en el período de calibración. Vale destacar, que estas dos estaciones recibieron

como máximo 2 % de apoyo de otras estaciones. La estación Cachinche, ubicada en la parte

alta de la cuenca, recibió, en ambos períodos, 14% de la información para desenglobe de Pao

Planta, ubicada en la parte baja. La estación Manuare (no empleada en la simulación) aportó

menos del 1 % de información para desenglobe a otras estaciones (Figura 20 y Figura 21).

66


precipitación. Fase de calibración (1977-1991).

Estación destino Estación origen

% de valores empleados para desenglobe o sustitución

Pao Oficina 2,3 Pao Planta 3,4 Las Dos Bocas 3,6 Caruto Belén 3,4 Agua Blanca 14,1

Manuare

Asumidos cero 2,9 Pao Oficina 4,7 Manuare 1,1 Caruto Belén 0,3 Agua Blanca 14,1

Las Dos Bocas

Asumidos cero 0,5

Estación destino

Estación rigen


Pao Planta 1,9 Morita Caserío 8,0 Cachinche 0,5

Pao Oficina

Asumidos cero 0,5 Pao Oficina 9,5 Morita Caserío 12 Cachinche 0,4

Pao Planta

Asumidos cero 0,7 Pao Oficina 2,9 Pao Planta 1,6 Cachinche 1

Morita Caserío

Asumidos cero 0,6 Pao Oficina 2,6 Pao Planta 14 Las Dos Bocas 3,6

Cachinche

Asumidos cero 4,5

67


precipitación. Fase de validación (1967-1973).

Estación destino Estación rigen


Morita Caserío 15,5 Pao Oficina Asumidos cero 0,2 Pao Oficina 3,0 Morita Caserío 13,7 Pao Planta Asumidos cero 0,4 Pao Oficina 2,9 Pao Planta 15,7 Cachinche 0,2

Morita Caserío

Asumidos cero 0,4 Pao Oficina 0,5 Pao Planta 14,8 Cachinche Asumidos cero 0

Estación destino Estación origen


Caruto Belén 2,0 Agua Blanca 0,8 Manuare Asumidos cero 0,1 Manuare 0,7 Caruto Belén 0,6 Agua Blanca 1,3

Las Dos Bocas

Asumidos cero 0

68

Temperatura y radiación.

En cuanto a temperatura, el 88% de la cuenca se representó por la estación San Carlos

Unellez, asociada a las estaciones pluviométricas de la parte baja de la cuenca más la estación

Cachinche. El resto del área, 22%, se representó por la estación Samán Mocho, asociada a las

estaciones pluviométricas de la parte alta de la cuenca (excepto Cachinche).

A lo largo del año, en el área de la cuenca asociada a la estación San Carlos Unellez la

temperatura máxima generada varío entre 28,5 y 34,7oC, y la mínima entre 17,0 y 20,7oC. En

el área de la cuenca asociada a la estación Samán Mocho, la temperatura máxima generada

varío entre 31,5 y 34,1oC, y la mínima entre 12,1 y 18,3oC.

La radiación generada en toda la cuenca según promedios de la estación San Carlos Unellez,

varió a lo largo del año, entre 382 y 448 cal cm-2 día-1.

7.1.3. Suelos.

La asociación de suelos según la fisiografía a las Unidades de Respuesta Hidrológica con que

la cuenca se representó en SWAT produjo la siguiente distribución en área:

Cuadro 23. Distribución espacial representada en el modelo de los tipos de fisiográficos y

subgrupos de suelo en la cuenca.

Área

Relieve Suelo empleado Textura Profundidad

(cm) Grupo

hidrológico km2 % Colinas altas Typic Haplustalf Fa 109 B+ 336 22.1 Colinas bajas Ultic Haplustalf Fa 132 B+ 584 38.4 Colinas medias Ustic Dystropept F 79 B 104 6.8 Montañas bajas Ustic Dystropept F 88 B 426 28.0 Valle Fluventic Dystropept FAL 117 C+ 72 4.7

A los fines de estimación de la escorrentía e infiltración, la mayoría del área está ocupada con

suelos de moderado potencial de escurrimiento (grupo hidrológico B), y de estos, gran parte

son transicionales a bajo potencial de escurrimiento (grupo hidrológico A). Estas

clasificaciones transicionales (en este caso grupos hidrológico B+ y C+, según propone

69

Chiang, 1971) se deben a que el perfil de suelo yace sobre roca fracturada o superan cierta

profundidad.

En este caso, los suelos de colinas altas y bajas califican como B+ debido a las texturas

medias, profundidad mayor de 90 cm y que yacen sobre rocas fracturadas. Los suelos de las

colinas medias y montañas bajas, aunque son de texturas medias y yacen sobre horizontes de

roca fracturada, carecen de una profundidad de 90 cm, por lo que clasifican dentro del grupo

B. Finalmente, los suelos de valle, que son de textura fina, por tener más de 90 cm de

profundidad, clasifican como C+, sin que yazgan sobre horizontes de roca fracturada.

Carmona (2007), al evaluar SWAT en una cuenca similar en geología a la cuenca media del río

Pao, obtuvo valores de escurrimiento sobrestimados, los cuales fueron corregidos en cierta

medida al disminuir el valor de Número de Curva obtenido de la tabla típica incluida en la

interfaz del modelo, empleando como referencia los criterios expuestos por Chang (1971), es

decir, considerar que la profundidad del suelo y la existencia de horizontes rocosos fracturados

disminuye el potencial de escorrentía, y por lo tanto, disminuye el valor del Número de Curva.

7.1.4. Cobertura y uso de la tierra.

En la representación de la cuenca que se hizo en el modelo, alrededor del 85% de ella está bajo

uso de matorrales, bosques y pastizales naturales pastoreados (Cuadro 24), coberturas que

producen Números de Curva relativamente bajos. Según la combinación de cobertura y uso

con los diversos suelos, se obtuvo que más de la mitad de la cuenca presenta valores de

Número de Curva bajos (menores a 60) (Cuadro 25). Los valores más altos están asociados a

los usos de conuco y cultivos anuales de ciclo corto, aunque se localicen sobre los suelos de

menor potencial de escorrentía, y a los pastizales en suelos de grupo hidrológico C+, ubicados

en posiciones de valle.

70

Cuadro 24. Distribución espacial representada en el modelo de los tipos de cobertura y uso de

la tierra.

Número de Curva Superficie Cobertura vegetal o tipo de uso Grupo B+ Grupo B Grupo C+ km2 %

Conuco 70 -- -- 96 6 Bosque claro 40 60 -- 392 26 Cultivos anuales de ciclo corto 72 -- -- 48 3

Matorrales 45 61 63 515 34 Cultivos anuales en matorrales 64 -- -- 72 5

Pastizales naturales pastoreados 59 -- 73 399 26

Cuadro 25. Distribución espacial representada en el modelo de los valores de Número de

Curva.

Superficie Número de Curva km2 %

40 - 50 659 43 50 - 60 487 32 60 - 70 280 18

Más de 70 96 6

7.2. Calibración del modelo.

El régimen simulado de producción de agua fue muy sensible a las diversas combinaciones

empleadas de parámetros de agua subterránea (Figura 22). Destaca que el peor ajuste con

respecto a la curva de promedios registrados se produjo con los parámetros de agua

subterránea iguales a cero. Los mejores ajustes se obtuvieron modificando ligeramente la

combinación de parámetros de agua subterránea obtenidos por Carmona (2007) al calibrar el

modelo en una cuenca mucho más pequeña (1,25 km2, en comparación con los 1522 km2 de la

cuenca en estudio).

71

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Enero

Febre

roMarzo Abril

Mayo

Junio

Ju

lio

Agosto

Septie

mbre

Octubre

Noviem

bre

Diciembre

Meses

Pro

ducc

ión

de a

gua

(mm

)

Registrada

Simulada con parametros aguasubterranea = 0

Simulada con parámetros de aguasubterránea iniciales

Simulada con combinación 1 deparámetros de agua subterranea




combinaciones de parámetros de agua subterránea. Fase de calibración.

En resumen, se obtuvo lo siguiente:

a) Con valores de agua subterránea iguales a cero se presentaron los menores valores de

producción de agua, con subestimación marcada durante todo el año, y además, valores

extremadamente bajos de flujo de agua en la época seca (flujo de base). En este caso,

el agua que infiltra al suelo no aporta al flujo base, si no que es drenada directamente a

los acuíferos profundos.

b) Las combinaciones de parámetros de agua subterránea con un valor de factor alfa

mayor que cero produjeron flujo de base, es decir, el modelo permite que el agua que

infiltra al suelo y que excede su capacidad de almacenamiento, no drene toda al

acuífero profundo sino que aporte al flujo de base.

c) Al emplear como referencia de partida los valores de agua subterránea obtenidos por

Carmona (2007), denominados “valores iniciales”, la producción de agua se

sobrestimó notablemente durante la época seca, es decir se sobrestimó el flujo base.

d) Al disminuir el valor de retardo del agua subterránea, aumentó la producción de agua

en la época de lluvias y disminuyó en la seca.

72

e) En la medida en que se disminuyó el valor de almacenamiento revap aumentó la

producción de agua a lo lago del año.

f) Con ajustes a los “valores iniciales, se ajustó el flujo base, pero se sobrestima la

producción de agua en la época de lluvias, es decir, la escorrentía superficial.

A continuación, se presentan los parámetros de agua subterránea empleados en cada una de las

combinaciones:

Cuadro 26. Combinaciones de parámetros de agua subterránea empleadas en la calibración del

modelo.

Combinación de parámetros de agua subterránea

Valores iniciales *

1 2 3

Altura inicial de la mesa de agua (m)

0 0 0 0

Contribución inicial de la mesa de agua al flujo del río (mm día-1)

0,06 0,06 0,06 0,06

Factor alfa 0,1 0,1 0,1 0,1

Rendimiento específico 0,3 0,3 0,3 0,3

Retardo del agua subterránea (días)

70 50 30 30

Coeficiente revap 0,5 0,5 0,5 0,5

Coeficiente de percolación al acuífero profundo

0,1 0,1 0,1 0,1

Almacenamiento revap (mm)

0,6 0,6 0,6 0,5

Almacenamiento inicial del acuífero profundo (mm)

0 0 0 0

* Obtenidos por Carmona (2007).

Son pocos los trabajos que reportan los valores de los parámetros empleados al calibrar el

modelo, lo cual hace difícil establecer recomendaciones según características de las cuencas.

La variabilidad que pueden tener los parámetros de agua subterránea en diversas condiciones

73

(Cuadro 27) enfatiza la necesidad de disponer de valores de referencia de producción de agua

con el fin de ajustar las simulaciones y obtener regímenes adecuados en magnitud y

distribución temporal.

Cuadro 27. Valores de los parámetros de agua subterránea obtenidos para la calibración

del modelo por otros autores.

Parámetro de agua subterránea Heuvelmans et al., 2005.

Reungsang, et al., 2005.

Schuol y Abbaspour,

2006.

Manoj et al., 2006.

Wu y Johnston,

2008.

Superficie (km2) 2 - 210 160 Más de 10.000 2440 425 - 704

Factor alfa del agua subterránea (0 – 1) 0.21 – 0.34 0.9 0.2 0,0029 Retardo del agua subterránea (0 – 500 días) 16 - 31 50 60

Coeficiente revap (0 – 1) 0.1- 0.15 0.04 0.02

Coeficiente de percolación del acuífero profundo (0 – 1) 0.56 – 0.70

Almacenamiento revap (0 – 500 mm) 5 - 20 1 - 40

De las combinaciones de parámetros empleadas en la calibración del modelo, se seleccionaron

la 2 y la 3 (con almacenamiento revap de 0,6 y 0,5 respectivamente y ambas con retardo de

agua subterránea de 30 días) para ser empleadas en la fase de validación por ofrecer el mejor

ajuste. Estas simulaciones lograron una distribución de frecuencias similar a la de los valores

registrados. En la Figura 23, se observa que la simulación con parámetros de agua subterránea

iguales a cero siempre produjo valores de producción de agua inferiores que los

correspondientes a la misma frecuencia de los valores registrados. Al emplear los valores

encontrados por Carmona (2007) (valores iniciales para la calibración), se obtiene que los

valores de producción de agua menores a 20 mm tienen frecuencias de ocurrencia menores

que los valores registrados, es decir, una tendencia a ser sobrestimados, lo cual coincide con la

sobrestimación del flujo base. Los valores mayores a 20 mm, presentan frecuencias de

ocurrencia mayores que los registrados, es decir, muestran una tendencia a la subestimación,

lo cual coincide con la subestimación de la producción de agua durante la época de lluvias.

Con la combinación 1 de parámetros de agua subterránea, los valores de producción de agua

tienden a la ser sobrestimados por debajo de 20 mm, aunque luego de este valor, la

74

distribución de valores se hace similar, es decir, ante el mismo valor de producción de agua, la

frecuencia de ocurrencia es similar. Con las combinaciones 2 y 3 de parámetros de agua

subterránea, los valores simulados siguen una distribución de frecuencias similar a la de los

valores registrados.

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

90.00

100.00

0 20 40 60 80 100 120

Producción de agua (mm)

Frec

uenc

ia a

cum

ulad

a (%

)

Registrada

Simulada con parámetros de aguasubterránea = 0

Simulada con parámetros de aguasubterránea iniciales

Simulada con combinación de parámetrosde agua subterránea 1



Figura 23. Frecuencias acumuladas de la producción de agua promedio mensual registrada y

simulada con diversas combinaciones de parámetros de agua subterránea. Fase de calibración.

En complemento a lo anterior, en el Cuadro 28, se observa como con las combinaciones 2 y 3

de parámetros de agua subterránea se obtuvieron las menores diferencias entre los valores

simulados y registrados asociados a los percentiles 25, 50 y 75, promedio y suma. Con los

parámetros de agua subterránea iguales a cero, siempre existe subestimación de los valores

asociados a cada uno de los percentiles, y consecuentemente, el promedio y suma son menores

también. Con la combinación “inicial” de parámetros de agua subterránea, los valores de

producción de agua simulada asociados a los percentiles 25 y 50 (mediana), se sobrestiman,

mientras que el valor asociado al percentil 75 se subestima, para finalmente, subestimar

ligeramente el promedio y la suma de valores en aproximadamente 5%. Con la combinación 1

de parámetros de agua subterránea se sobrestima (en alrededor del 100%) el valor asociado al

75

percentil 25. Las combinaciones 1 y 2 de agua subterránea, tienen diferencias de hasta 26 %,

en los valores asociados al percentil 50, mientras que la combinación 3 tuvo una diferencia de

16%. En los percentiles 25 y 75, la diferencia de los valores simulados con la combinación 3

de parámetros de agua subterránea fue inferior a 4%. El promedio y la suma de valores con

esta última combinación tuvieron diferencias de 6 y 8% respectivamente, más bajas que el

resto de las simulaciones. La desviación estándar las combinaciones 2 y 3, fue similar a la de

los valores registrados.

Cuadro 28. Índices de distribución de frecuencias de la producción de agua registrada y la

simulada con diversas combinaciones de parámetros de agua subterránea.

Combinación de parámetros de agua subterránea †

Índice Registrada Parámetros = 0 Valores iniciales Combinación 1 Combinación 2 Combinación 3

Percentil 25 5.0 0.6 (-4.4) 12.7 (7.6) 9.6 (4.5) 5.0 (0.0) 5.0 (-0.1) Percentil 50 15.0 2.7 (-12.3) 19.6 (4.6) 19.7 (4.7) 19.1 (4.1) 17.5 (2.5) Percentil 75 37.0 10.3 (-26.7) 27.0 (-10.0) 35.0 (-2.0) 36.7 (-0.3) 35.6 (-1.4) Promedio 23.8 8.2 (-15.5) 22.4 (-1.4) 25.8 (2.1) 25.9 (2.1) 25.2 (1.4)

Suma 4279.2 1481.9 (-2797.3) 4025.6 (-253.5) 4652.4 (373.2) 4664.7 (385.6) 4533.0 (253.8) Desviación 22.9 11.9 (-11.0) 14.3 (-8.7) 21.3 (-1.6) 26.0 (3.0) 25.8 (2.8)

† Entre paréntesis la diferencia de cada índice con respecto al de los valores registrados.

Los promedios mensuales se simularon adecuadamente. Los índices agregados mostraron

valores muy bajos, lo cual índica alto grado de pertenencia a valores favorables en los índices

de evaluación empleados. La Eficiencia de Simulación e Índice de Concordancia tuvieron

valores cercanos a uno, y el Error Medio Absoluto bastante menos de la mitad de la desviación

estándar de los valores registrados. El intercepto de la línea de regresión fue cercano a cero

(con alta probabilidad), mientras que la pendiente fue ligeramente superior a uno (con baja

probabilidad), lo que indica que los valores promedio mensuales tiende a sobrestimarse

ligeramente (Cuadro 29).

76

Cuadro 29. Evaluación de las simulaciones para calibración del modelo con diversas combinaciones de parámetros de agua subterránea.

Parámetros de agua subterránea = 0

Valores iniciales

Combinación 1

Combinación 2

Combinación 3

Eficiencia de la simulación (EF)

-0,05 0,34 0,94 0,95 0,97

Coeficiente de concordancia (d)

0,66 0,90 0,98 0,99 0,99

Error medio absoluto (EMA, mm)

14,70 14,39 3,89 3,16 2,58

Coeficiente de correlación (R)

0,88 0,97 0,99 0,99 0,99

P(t) R = 0 0,0002 0 0 0 0 Pendiente de la recta de regresión (B1)

0,38 0,53 0,88 1,11 1,09

P(t) B1 =1 0 0 0,028 0,008 0,026 Intercepto de la línea de regresión (B0)

-0,44 10,12 5,7 0,49 0,17

P(t) B0 =0 0,82 0 0,003 0,62 0,87 P(f) B1 = 1 y B0 = 0 0,0008 0,0005 0,026 0,0005 0,005 Módulo de diferencias 0,93 0,32 0,03 0,01 0,05 Módulo de regresión 0,23 0,45 0,17 0,01 0,006 Indicador agregado 0,58 0,36 0,03 0,005 0,0001

La sobrestimación de la producción de agua durante la época de lluvias podría haberse

corregido en cierta medida mediante la disminución del Número de Curva. Sin embargo, tal

procedimiento no se consideró conveniente, pues su manipulación debe responder a las

condiciones reales o hipotéticas de la cobertura que se pretenda representar y dado el grado en

que influye sobre los procesos de escorrentía y erosión. Además, en su estimación se

consideró la disminución asociada a grupos hidrológicos transicionales debidos a horizontes

rocosos fracturados, lo cual implicó una disminución de hasta 10% con respecto a los valores

típicos. Al respecto, diversos autores emplean al Número de Curva como parámetro de

calibración, con variaciones entre 5 y 15% (Benaman et al., 2005; Govender y Evelson, 2005;

Heuvelmans et al., 2005; Reungsang et al., 2005; Manoj et al., 2006; Stehr et al., 2008).

77

Debe tenerse presente, que a pesar de los buenos valores en la mayoría de los índices de

evaluación obtenidos en las simulaciones, los resultados hasta este punto son sólo de utilidad

en términos comparativos, es decir, servir de apoyo para identificar las mejores simulaciones

con fines de proseguir a la fase de validación. Igualmente, nótese como los pequeños cambios

introducidos en los parámetros de agua subterránea, causaron relativamente importantes

variaciones en las calificaciones según índices agregados (módulos de diferencia y regresión e

indicador agregado). Debido a que el proceso consecuente de validación se efectuará con

condiciones más rigurosas y difíciles de estimar, como lo son pares de valores registrados y

simulados totales mensuales en vez de distribución de frecuencias y promedios, y con una

serie distinta de precipitación y de producción de agua, se espera que el ajuste del modelo sea

menos satisfactorio. Por tanto, debe hacerse insistencia en obtener los valores de calibración

que produzcan simulaciones con la mejor calificación posible.

7.3. Validación del modelo.

Antes de entrar en detalles, es conveniente recordar que el procedimiento validación se efectuó

con valores totales mensuales (72 pares de meses de producción de agua medida y simulada),

lo cual representa una condición mucho más exigente que el empleo de promedios mensuales

o la distribución de frecuencias de los valores absolutos como referencias en la calibración.

Con la “combinación inicial” de parámetros de agua subterránea (Carmona, 2007), la

producción se simula con un régimen donde se sobrestima el flujo en la época seca y se

subestima en la húmeda. Con las mejores combinaciones (2 y 3) de parámetros de agua

subterránea obtenidas en la fase de calibración, la producción de agua promedio mensual

simulada, representó acertadamente el régimen anual pero, en general ligeramente

sobreestimada. Al igual que en la fase de calibración, durante la época húmeda la

sobrestimación fue mayor, mientras que los valores de producción agua promedio en la época

seca, es decir, el flujo de base, se simularon más adecuadamente (Figura 24).

78

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

Enero

Febrer

o

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Ju

lio

Agosto

Septie

mbre

Octubre

Noviem

bre

Diciembre

Meses

Prod

ucci

ón d

e ag

ua (m

m)

Registrada

Valores iniciales

Simulada concombinación deparámetros de aguasubterranea 2

Simulada concombinación deparámetros de aguasubterranea 3


combinaciones de parámetros de agua subterránea. Fase de validación.

El comportamiento general de los valores promedio también ocurre con los valores mensuales

a lo largo del tiempo. En la Figura 25 se observa como la producción de agua simulada con el

empleo de la combinación inicial de parámetros de agua subterránea, se sobrestima durante la

época seca y se subestima durante la húmeda. Destaca la sobrestimación en magnitudes y

duración del período de recesión, es decir, el tiempo en que la producción de agua se reduce a

los valores mínimos. Este desbalance se corrige con la disminución del almacenamiento revap

y tiempo de retardo del agua subterránea. Con las combinaciones 2 y 3, se ajusta mejor el

régimen de producción de agua, pues se obtiene una distribución estacional más concentrada

(mayor producción de agua en la época húmeda y reestablecimiento más temprano de los

gastos mínimos o de base) y no obstante, existen sobrestimaciones a lo largo del año.

79

0102030405060708090

ene-67 jul-67 ene-68 jul-68 dic-68 jun-69 dic-69 jun-70 dic-70 jun-71 dic-71 jun-72 dic-72 jun-73 dic-73

Fecha

Prod

ucci

ón d

e ag

ua (m

m)

Simulada Registrada Combinación inicial de parámetros de agua subterránea.Almacenamiento revap : 0,6 mm.Retardo de agua subterránea: 70 días.

010203040

5060708090


Fecha

Prod

ucci

ón d

e ag

ua (m

m)

Simulada Registrada Combinación de parámetros de agua subterránea 2Almacenamiento revap: 0,6 mm.Retardo de agua subterránea: 30 días.

010203040

5060708090


Fecha

Prod

ucci

ón d

e ag

ua (m

m)

Simulada Registrada Combinación de parámetros de agua subterránea 3Almacenamiento revap: 0,5 mm.Retardo de agua subterránea: 30 días.

Figura 25. Producción de agua mensual registrada y simulada con diferentes combinaciones de

parámetros de agua subterránea. Fase de validación.

Destaca, que a pesar de las deficiencias en la información de precipitación, como el relleno de

información faltante (datos perdidos y englobados) con valores de las estaciones cercanas, el

80

modelo fue capaz de representar no sólo el régimen de producción de agua, sino también las

oscilaciones (altos y bajos) dentro del patrón anual.

No se observó una relación clara entre la calidad de las simulaciones y la calidad de los datos

de precipitación. Por ejemplo, en el año 1970, el de peor calidad de datos, cuando faltaron

todos los datos de las estaciones Pao Oficina y Pao Planta, que cubren 59% del área, se obtuvo

una muy buena simulación. En los años 1967 y 1968, se obtuvo notables sobrestimaciones de

producción de agua, con calidades de datos muy disímiles entre ambos años (17 y 33% de

datos faltantes, respectivamente). En los años 1971 y 1972, con ligeras sobrestimación y

subestimación respectivamente, la cantidad de valores faltantes fue baja y similar (alrededor

de 3%). Estos resultados muestran que en conjunto, la información pluviométrica recabada y

ajustada fue adecuada para ser empleada satisfactoriamente en el modelo. Además, indican la

importancia de emplear el mayor número de estaciones posibles, no sólo en términos de

representación de la variabilidad espacial de las lluvias, sino también para mitigar las

deficiencias de información y su impacto sobre el área de influencia de cada estación.

El régimen de producción de agua simulado con la “combinación inicial” de parámetros de

agua subterránea, implica que en la época de lluvias, gran cantidad de agua del perfil de suelo

se desplace al acuífero superficial, dejando así libre espacio en el suelo para permitir

infiltración, y consecuentemente, disminuir la escorrentía superficial, con lo que se subestima

la producción de agua. Complementariamente, debido al alto valor de retardo del flujo de base

(70 días), el agua desplazada del suelo al acuífero superficial, aporta al flujo del cauce meses

después, durante la época seca, lo cual es razón de la sobrestimación del flujo. Debe hacerse

notar que esta combinación inicial, fue sumamente útil para el proceso de ajuste, pues con

pequeñas modificaciones (almacenamiento revap modifcado de 0,6 a 0,5 mm y tiempo de

retardo del agua subterránea modificado de 70 a 30 días), dio origen a la combinación que

produjo mejor resultado. Es de destacar el efecto de reducir este último parámetro, pues de

simulaciones con una ligera subestimación de la producción de agua en la época húmeda, se

pasa a sobrestimarla notablemente.

Aún con las combinaciones de parámetros de agua subterránea de mejor funcionamiento, los

resultados indican que en condiciones de mayor humedad de la cuenca, con los valores

asignados de Número de Curva, se obtiene una escorrentía superficial mayor a la que

realmente ocurre, por lo que habría que reducirlos, y tal vez, al mismo tiempo en que se

81

aumenten los valores de agua aprovechable y de conductividad hidráulica saturada del suelo.

No obstante, como ya se ha indicado, y a pesar de lo procedido por diversos autores, no se

consideró conveniente manipular la asignación de dichos parámetros, ya que implicaría forzar

la descripción de la cobertura vegetal y del suelo sin criterios sistemáticos que puedan ser

empleados por otros usuarios. En este caso, el ajuste sistemático (según Chiang, 1971)

efectuado a los valores de Número de Curva incluidos en la tabla típica e interfaz del modelo,

parece no haber sido suficiente, es decir, la disminución del valor obtenido en los casos de

grupos hidrológicos transicionales. Por otro lado, debe tenerse presente la influencia del agua

aprovechable y conductividad hidráulica del suelo en las relaciones entre la infiltración y la

escorrentía. Estos parámetros, de haber sido subestimados, ocasionarían una menor capacidad

de infiltración al suelo, y por lo tanto, mayores tasas de escorrentía. No se consideró

conveniente emplearlos como parámetros de calibración, sino evaluar el efecto que causa en la

simulación la obtención por diversos métodos (esta discusión se amplía en la sección 7.4.4).

La cantidad de precipitación pareciera ser una razón para que se sobrestime la producción de

agua. En la Figura 26 se observa como en los años con evidente sobrestimación (1967, 1968,

1973), la precipitación fue de mayor magnitud que en los años de mejor ajuste. No obstante,

esta relación tampoco es consistente, pues el año 1970 fue de buen ajuste, aún con

precipitaciones tan elevadas como en los años mencionados, lo cual podría estar asociado a la

distribución de las lluvias en un período lluvioso más largo. Obviando este hecho, parece que

existe un umbral de sensibilidad ante la magnitud de las lluvias donde el agua no puede ser

retenida en la cuenca, ni siquiera empleando valores bajos de Número de Curva que impliquen

alta retención en la cuenca, como se verá más adelante (sección 7.4.3).

82

0

50

100

150

200

250

300


Fecha

Lám

ina

de a

gua

(mm

)

Producción de agua simuladaProducción de agua registradaPrecipitación

Combinación de parámetros de agua subterránea 3Almacenamiento revap: 0,5 mm.Retardo de agua subterránea: 30 días.

Figura 26. Precipitación y producción de agua mensual registrada y simulada con la mejor

combinación de parámetros de agua subterránea. Fase de validación.

Además debe considerarse el efecto de los siguientes factores en cuanto a la sobrestimación de

la producción de agua en la época de lluvias:

a) Posible subestimación de la evapotranspiración. Al respecto, debe indicarse que el uso

de valores de radiación y temperatura de estaciones fuera de la cuenca para generar los

valores diarios, puede acarrear errores por falta de representatividad, además de los

errores inherentes a los métodos de estimación de estos factores y de la

evapotranspiración. En este caso, se empleó la opción Priestley-Taylor en vez de la

opción Penman-Monteith en razón a la carencia de información suficiente (velocidad

del viento y humedad relativa). Por otro lado, se desconoce en que medida el modelo

subestima la transpiración de las plantas, bien sea por falta de representatividad de los

parámetros de vegetación provistos por el modelo, por una representación poco

adecuada de los procesos de la vegetación, o ambas debilidades a la vez.

b) El detalle de la información de suelos. La generalización efectuada a fines de

establecer los suelos predominantes en la cuenca puedo haber sido insuficiente en

cuanto a detalle para representar la variabilidad de los procesos hidrológicos del suelo,

en especial, la infiltración, la retención y la transpiración.

c) El método de estimación del agua aprovechable y de la conductividad hidráulica del

suelo. La opción del sistema SoilPar empleada (Campbell) produce valores

intermedios de ambos parámetros si se le compara con otras opciones de estimación.

83

Haber empleado una opción que estime mayores valores de ambos, hubiese disminuido

la escorrentía superficial por aumentar la capacidad de infiltración y almacenamiento

de agua del suelo. No obstante, es muy posible que se sobrestime entonces el flujo de

base. Más adelante se muestran resultados acerca del efecto de la opción de estimación

de estos parámetros de suelo sobre la producción de agua simulada (ver sección 7.4.4).

d) La falta de correspondencia temporal entre la información de cobertura vegetal (1989)

y los registros hidrométricos (1967 – 1973). Si se asume que ha ocurrido retroceso del

bosque a lo largo del tiempo, y se ha sustituido por coberturas y usos con mayor

potencial de escorrentía, se está simulando una condición con mayor capacidad de

producción de agua. No obstante, al aumentar la proporción de la cuenca bajo bosque

(Número de Curva más bajo), aunque se mejoró la correspondencia de la simulación,

se mantuvo la sobrestimación en los años más lluviosos (ver sección 7.4.3).

e) El procedimiento de calibración de tipo agregado. Dada la existencia de una sola

estación hidrométrica en toda la cuenca media, no fue posible calibrar los parámetros

de agua subterránea considerando las variaciones de los factores de producción de

agua. Ello implica que se asume que las condiciones de infiltración y escorrentía

subsuperficial son similares en toda la cuenca, lo cual no es necesariamente cierto.

De las estadísticas básicas de los valores registrados y simulados de producción de agua puede

señalarse que el modelo incurre en una sobrestimación generalizada (entre 17 y 30 %) según la

combinación empleada de parámetros de agua subterránea. Las simulaciones con las

combinaciones 2 y 3 presentaron estadísticas básicas similares a las los valores registrados, en

resumen, una distribución similar, aunque con una menor curtosis. Con la combinación inicial

de parámetros de agua subterránea, aunque la suma de valores fue más adecuada, las

estadísticas básicas indican una distribución más diferenciada con respecto a la de los valores

registrados, con menor desviación estándar, sesgo y curtosis (Cuadro 30).

84

Cuadro 30. Estadísticas básicas de la producción de agua mensual registrada y simulada con

tres combinaciones de parámetros de agua subterránea en la fase de validación.

Registrada Valores

iniciales

Combinación 2 Combinación 3

Número de datos (meses) 72 72 72 72

Mínimo 1,30 6,12 1,02 1,05

Máximo 81,21 50,78 75,76 75,41

Suma 1218,05 1427,19 1587,47 1528,23

Promedio 16,92 19,82 22,05 21,23

Mediana 11,02 19,72 18,10 16,66

Desviación estándar 16,59 9,46 19,98 19,70

Error estándar 1,96 1,12 2,36 2,32

Sesgo 1,70 0,88 1,16 1,26

Curtosis 3,45 1,02 0,57 0,79

En el Cuadro 31 se muestran los índices basados en diferencia, regresión y agregados

correspondientes a la fase validación. De ellos, se concluye un buen funcionamiento del

modelo con las combinaciones 2 y 3 de parámetros de agua subterránea.

85

Cuadro 31. Evaluación de las simulaciones para validación del modelo con diversas

combinaciones de parámetros de agua subterránea.

Según los valores de Eficiencia de Simulación, las simulaciones de producción de agua

mensual para el período de validación, califican de buenas (Moriasi et al., 2007). Las

simulaciones con las combinaciones de parámetros de agua subterránea 2 y 3 presentaron los

mejores comportamientos, ambas con muy baja “pertenencia” a valores “inadecuados” en los

índices empleados (ver módulos de diferencia y regresión e indicador agregado en Cuadro

31). Además de los buenos valores de Eficiencia de Simulación, destacan los altos valores de

Coeficiente de Concordancia, valores de Error Medio Absoluto bajos (inferiores a la mitad de

la desviación estándar), las pendientes de regresión similares a uno con una alta probabilidad y

los relativamente bajos valores del intercepto. Con la combinación inicial de valores, a pesar

de que se obtienen buenos indicadores de diferencia, se obtienen indicadores de regresión

poco adecuados, con un módulo de regresión mucho más alto que en las otras simulaciones.

Valores iniciales Combinación 2 Combinación 3

Eficiencia de la simulación (EF) 0,58 0,52 0,55

Coeficiente de concordancia (d) 0,82 0,90 0,90

Error medio absoluto (EMA, mm) 8,07 7,61 7,13

Coeficiente de correlación (R) 0,82 0,86 0,86

P(t) R = 0 0 0 0

Pendiente de la recta de regresión (B1) 0,46 1,03 1,02

P(t) B1 =1 0 0,65 0,83

Intercepto de la línea de regresión (B0) 11,87 4,56 4,05

P(t) B0 =0 0 0,011 0,023

P(f) B1 = 1 y B0 = 0 0 0,0002 0,0029

Módulo de diferencias 0,44 0,37 0,34

Módulo de regresión 0,62 0,20 0,18

Indicador agregado 0,53 0,22 0,19

86

En cuanto a las estadísticas de regresión, nótese que con las tres combinaciones se obtuvieron

altos coeficientes de correlación, con probabilidad cero de valer cero, es decir, significativos

en cualquier caso. Los valores del coeficiente de regresión son similares o ligeramente más

altos que los obtenidos por otros autores en fase de calibración (Torres Benites et al., 2000;

Reungsang et al. 2005) y validación (Bracmort et al., 2006).

En el caso de la combinación inicial de parámetros de agua subterránea, la pendiente de

regresión notablemente menor a uno y el valor alto del intercepto, indican que las

simulaciones tenderán a sobrestimar los valores bajos y subestimar los altos.

Con las otras dos combinaciones, que presentaron alto valor significativo de coeficiente de

regresión, valores de la pendiente de regresión cercanos a uno con alta probabilidad, y al tener

un intercepto un poco superior a cero, puede inferirse que la producción de agua se simulará

consistentemente, pero con alguna desviación de magnitud, en este caso, una ligera

sobrestimación. Debe tenerse presente que los buenos valores de las estadísticas basadas en

diferencia indican que estas sobrestimaciones son de poca magnitud.

7.4. Sensibilidad de la producción de agua ante variaciones en el número de estaciones pluviométricas, extensión de la cobertura boscosa y parámetros hidrológicos del suelo.

7.4.1. Ajuste de la producción de agua registrada a la superficie de la cuenca media (abstracción de los aportes de la cuenca alta).

Los valores de producción de agua mensual simulados para la cuenca media y el conjunto

cuenca media y alta mostraron alta correlación (R=0,96; R2=0,92; Figura 27), por lo tanto, la

ecuación de regresión obtenida se consideró adecuada para efectuar el ajuste del gasto

producido por toda la cuenca (alta y media) al gasto producido sólo por la cuenca media

(Figura 28).

87

Gasto cuenca media = 0.6901(Gasto cuencas media y alta) + 0.5554R2 = 0.92

0

10

20

30

40

50

60

70

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Gasto simulado para las cuencas alta y media (m3 s-1)

Gas

to s

imul

ado

para

las

cuen

ca

med

ia (m

3 s-1

)

Figura 27. Regresión entre los gastos simulados para la cuenca media individualizada y el

conjunto cuenca media y alta.

010

2030

4050

6070

8090

ene-67 jul-67 ene-68 jul-68 ene-69 jul-69 ene-70 jul-70 ene-71 jul-71 ene-72 jul-72 ene-73 jul-73

Fecha

Gas

to (

m3

s-1)

Cuencas Alta y MediaCuenca Media

Figura 28. Gastos mensuales registrados en el sitio La Balsa (cuenca media y alta) y gastos

ajustados para la cuenca media individualizada. Período 1967 – 1973.

La abstracción de los aportes de la cuenca alta a la producción de agua trajo consigo una

disminución de las diferencias entre los valores registrados ajustados y simulados, lo cual se

debe a la eliminación de fuentes de incertidumbre como lo fue la simulación de la Unidad de

Respuesta Hidrológica que representaba a lo cuenca alta. Las diferencias entre valores

registrados y simulados disminuyen debido al recálculo de los gastos escurridos y su relación

con las superficies de cada uno de los sectores simulados. Proporcionalmente, en cuanto a

superficie, la cuenca alta aporta menor volumen de agua que la cuenca media, por lo tanto, al

hacer abstracción de sus aportes, y luego transformar los gastos a lámina según la superficie,

al ser la cuenca media de menor tamaño, se obtienen láminas de producción de agua registrada

ajustada mayores. Ello ocasiona que los índices basados en diferencia y el Coeficiente de

Correlación produzcan mejores valores.

88

7.4.2. Sensibilidad de la producción de agua ante el número de estaciones pluviométricas.

La eliminación progresiva de estaciones pluviométricas tuvo cierto impacto en los promedios

anual y mensuales de producción de agua simulada. En este caso, el efecto del menor uso de

estaciones pluviométricas fue bajo debido a la poca variabilidad en cuanto a patrón y magnitud

de las precipitaciones en la cuenca. Debe tenerse presente que el impacto será mayor en la

medida en que varíe el patrón y magnitud de las lluvias entre las diferentes estaciones

climáticas de la cuenca. En general, se tendió a aumentar la producción de agua simulada en la

medida en que se emplearon menos estaciones (Figura 29), independientemente del aumento o

disminución de la lluvia promedio anual (Cuadro 32).

0

10

20

30

40

50

60

70


Pro

ducc

ión

de a

gua

(mm

)

RegistradaSeis

Cinco

CuatroTres

Figura 29. Producción de agua promedio mensual simulada con diverso número de estaciones

pluviométricas. Período 1967 – 1973.

En el Cuadro 32 se observa cómo aumenta la producción de agua en la medida en que

disminuye el número de estaciones empleadas, así disminuya la lluvia promedio anual. Ello

indica que el modelo es sensible a la homogenización espacial de los eventos de lluvias, pues

en la medida en que se emplean menos estaciones, las precipitaciones ocurridas ocupan

simultáneamente más área, y por lo tanto, las tasas de escurrimiento son mayores. Ello

muestra la importancia de emplear el mayor número posible de ellas, aún en cuencas

aparentemente homogéneas en régimen de lluvias y a pesar del aparente poco impacto que

pueda tener en los valores acumulados de producción de agua.

89

Cuadro 32. Variaciones en los promedios de precipitación y producción de agua simulada al

reducir el número de estaciones pluviométricas en la simulación. Período 1967 – 1973.

Numero de estaciones pluviométricas empleadas

Precipitación promedio anual (mm)

Producción de agua promedio simulada (mm)

Diferencia con respecto a la producción de agua promedio registrada (mm)

Seis 1478,4 314,9 61,7

Cinco 1498,2 321,9 68,7 Cuatro 1562,3 338,8 85,6

Tres 1528,0 343,2 90,0

Aunque el efecto del número de estaciones fue apreciablemente poco sobre los promedios

anual y mensuales, se observa como disminuye la calidad de las simulaciones (aumenta el

valor del indicador agregado) en la medida en que se reduce el número de aquellas (Cuadro

33). El ajuste entre magnitudes simuladas y registradas se afectó más que la correlación entre

ambas (nótese que el incremento en el módulo de diferencia es mayor que en el de regresión).

Los índices más afectados fueron la Eficiencia de Simulación y la probabilidad de que la

pendiente valga uno en la línea de regresión entre valores simulados y registrados. Si se

considera que aumentan las diferencias entre magnitudes, al mismo tiempo en que lo hace el

valor de la pendiente y además, esta disminuye en su probabilidad de valer uno, se infiere que

en la medida en que se emplean menos estaciones pluviométricas, los valores de producción

de agua tienden a sobrestimarse en la medida en que son más altos. Por tanto, aunque los

valores promedio de producción de agua parezcan afectarse poco, debe señalarse que la

cantidad y distribución de las estaciones pluviométricas puede afectar sus valores mensuales

absolutos.

90

Cuadro 33. Evaluación de las simulaciones con diverso número de estaciones climáticas. Período 1967 – 1973. Número de estaciones pluviométricas Seis* Cinco Cuatro Tres Eficiencia de la simulación (EF) 0,65 0,60 0,51 0,46 Coeficiente de concordancia (d) 0,93 0,92 0,91 0,90 Error medio absoluto (EMA, mm) 8,02 8,50 9,45 9,83 Coeficiente de correlación (R) 0,91 0,90 0,91 0,90 P(t) R = 0 0 0 0 0 Pendiente de la recta de regresión (B1) 1,12 1,15 1,21 1,22 P(t) B1 =1 0,052 0,019 0,002 0,003 Intercepto de la línea de regresión (B0) 2,56 2,46 2,65 2,90 P(t) B0 =0 0,16 0,19 0,17 0,16 P(f) B1 = 1 y B0 = 0 0 0 0 0 Módulo de diferencias 0,32 0,35 0,41 0,45 Módulo de regresión 0,14 0,17 0,21 0,23 Indicador agregado 0,15 0,19 0,25 0,30

*Número de estaciones empleado en la fase de calibración. El insuficiente número de estaciones climatológicas con que se represente la cuenca en el

modelo ha sido señalado como razón de simulaciones deficientes por diversos autores.

Jayakrishnan et al. (2005), al calibrar y validar SWAT en una cuenca de 3050 km2 en Kenya,

África, obtienen valores de Eficiencia de Simulación inferiores a 0,10, y atribuyen la falta de

ajuste a la deficiente información de entrada, en especial, a los inadecuados datos climáticos.

A pesar de haber empleado cuatro estaciones climatológicas en el estudio, sólo una de ellas se

ubicaba dentro de la cuenca, con lo cual no se representó bien la variabilidad espacial de las

precipitaciones. Ello se evidenció por la falta de correlación entre los valores de lluvia y de

producción de agua. Bekiarisi et al. (2005), al evaluar SWAT en Suecia, obtienen una

reducción de la Eficiencia de Simulación de 0,7 a 0,4 entre la fase de calibración y de

validación, lo que atribuyen a la falta de calibración adicional y de representatividad de la

información climática. Al respecto, indican que el empleo de información climática

representativa de cada una de las subcuencas mejoró el ajuste del modelo, aunque información

de origen y calidad dudosa pudo haber sido causa de importantes divergencias entre los

valores simulados y medidos de producción de agua. Stehr et al. (2008) en una cuenca de

91

Chile (4265 km2), obtienen diversos valores de Eficiencia de Simulación para cada una de las

subcuencas que conformaron las simulaciones, e indican que el peor valor (0,54 en fase de

calibración) se obtuvo en la subcuenca donde la información climática tuvo la peor

representatividad en cuanto a número de estaciones climatológicas.

7.4.3. Sensibilidad de la producción de agua ante el incremento de la cobertura vegetal en la cuenca.

El incremento artificioso de la superficie bajo cobertura vegetal densa ocasionó disminución

de la de la producción de agua, con lo cual, en promedio, se presenta una ligera

sobrestimación en casi todo el año (Figura 30). Se mantuvo el mismo patrón obtenido con

anterioridad, con sobrestimación de la producción de agua durante el período lluvioso de los

años 1967 y 1968 (Figura 31).

0

10

20

30

40

50

60

70


Prod

ucci

ón d

e ag

ua (m

m)

Registrada

Uso 1989 (25% Bosque)50% Bosque

66% Bosque89% Bosque

Figura 30. Producción de agua promedio mensual registrada y simulada diversa superficie

cubierta por bosque. Período1967-1973.

0

20

40

60

80

100

120


Fecha

Prod

ucci

ón d

e ag

ua (m

m)

Producción de agua simuladaProducción de agua registrada

89% de bosque.Combinación de parámetros de agua subterránea 3Almacenamiento revap: 0,5 mm.Retardo de agua subterránea: 30 días.

Figura 31. Producción de agua mensual registrada y simulada con 89% de la superficie

cubierta por bosque. Período1967-1973.

92

La sensibilidad de la producción de agua ante el Número de Curva fue alta. Variaciones de

hasta -13% en éste, ocasionaron cambios de similar proporción en las simulaciones, con lo

cual, de una sobrestimación de la producción de agua en 24%, se pasó a una de 8% (Cuadro

34). Nótese, aunque en este caso el incremento de la cobertura vegetal con respecto a la

superficie fue artificioso, la variación ponderada del valor de Número de Curva sea similar o

ligeramente superior que las empleada por otros autores a los fines de calibrar el modelo

(Benaman et al., 2005; Heuvelmans et al., 2005; Reungsang et al., 2005; Manoj et al., 2006;

Stehr et al., 2008).

Cuadro 34. Variaciones en el promedio anual de producción de agua simulada al aumentar la

superficie bajo bosque. Período 1967 – 1973.

Superficie bajo bosque

(%)

Número de Curva ponderado †

Producción de agua promedio simulada

(mm año-1) †

Diferencia con respecto a la producción de agua promedio registrada

(mm año-1) ‡

25* 52,9 314,9 61,7 (24%) 50 49,3 (-6%) 301,4 (-4%) 48,2 (19%) 66 47,6 (-10%) 290,1 (-8%) 36,9 (14%) 89 45,6 (-13%) 273,4 (-13%) 20,2 (8%)

*Simulación inicial. Entre paréntesis: † Variación porcentual con respecto al valor inicial. ‡ Variación porcentual con respecto al valor registrado.

La reducción en la producción de agua al aumentar la superficie bajo bosque se explica con la

variación en los componentes del balance hídrico (Cuadro 35). La mayor biomasa ocasiona

pérdidas de agua por mayor transpiración, y además, se produce menos escorrentía que aporte

a la producción de agua. El flujo de base aumenta ligeramente, y no compensa las reducciones

por transpiración e infiltración.

93

Cuadro 35. Producción de agua y componentes del balance hídrico simulados para diversa

superficie bajo cobertura de bosque. Período 1967 – 1973.

Superficie bajo

bosque (%)

Número de Curva

ponderado

Producción de agua

(mm año-1)

Escorrentía superficial (mm año-1)

Flujo lateral(mm año-1)

Flujo base (mm año-1)

Infiltración profunda

(mm año-1)

Agua en el suelo (mm)

Transpiración(mm año-1)

25 52,9 314,9 95.8 7.2 212.0 407.5 99.6 973.6

50 49,3 301,4 79.8 7.2 214.4 409.3 97.1 998.0

66 47,6 290,1 66.5 7.3 216.4 411.2 95.2 1009.6

89 45,6 249,1 49.6 7.3 216.6 411.3 91.6 1027.0

La disminución de la producción de agua en la medida en que se aumentó la superficie

boscosa, ocasionó mejoras en la calidad de las simulaciones. En el Cuadro 36 se observa como

aumentan los valores de Eficiencia de Simulación e Índice de Concordancia, disminuye el

Error Medio Absoluto, y los valores de pendiente e intercepto se acercan a uno y cero

respectivamente, con incremento notable de sus probabilidades. Estos resultados indican que

valores de Número de Curva sobrevaluados pueden ser la razón de las sobrestimaciones

obtenidas. No obstante, debe tenerse presente, que aún existiendo tales diferencias, sin forzar

el uso de parámetros descriptivos, la simulación había resultado satisfactoria. Por otro lado,

aunque se obtenga una simulación con índices de validación sumamente adecuados, como en

el caso de una cobertura artificiosa de 89% de bosque, se transgrede y distorsiona la

descripción de la realidad, a pesar de que la variación ponderada del valor de Número de

Curva sea similar a la admitida por otros autores.

94

Cuadro 36. Evaluación de las simulaciones con escenarios progresivos de bosque. Período 1967 – 1973 Uso 1989

(26% bosque)

CN=52,9*

50 % bosque

CN=49,3

66% bosque

CN=47,6

89% bosque;

CN=45,6

Eficiencia de la simulación (EF) 0,65 0,68 0,70 0,70 Coeficiente de concordancia (d) 0,93 0,93 0,94 0,94 Error medio absoluto (EMA, mm) 8,02 7,44 7,13 7,04 Coeficiente de correlación (R) 0,91 0,91 0,91 0,90 P(t) R = 0 0 0 0 0 Pendiente de la recta de regresión (B1) 1,12 1,14 1,11 1,08 P(t) B1 =1 0,052 0,030 0,074 0,21 Intercepto de la línea de regresión (B0) 2,56 1,17 0,70 -0,02 P(t) B0 =0 0,16 0,51 0,70 0,81 P(f) B1 = 1 y B0 = 0 0 0 0,032 0,13 Módulo de diferencias 0,32 0,28 0,26 0,26 Módulo de regresión 0,14 0,09 0,06 0,04 Indicador agregado 0,15 0,10 0,08 0,07

*. Número de Curva ponderado de la cuenca.

7.4.4. Sensibilidad de la producción de agua ante el incremento en los valores de parámeros hidrológicos del suelo.

El empleo de valores más altos de agua aprovechable del suelo (obtenidos al emplear la

opción Mayr – Jarvis en el sistema SoilPar) ocasionó una notable disminución de la

producción de agua simulada, con subestimación generalizada de los valores promedio

mensuales. Tal disminución continuó al emplear mayores valores de conductividad hidráulica

saturada (obtenidos con la opción Jabro) (Figura 32). Además, y a diferencia de la simulación

con los parámetros hidrológicos de suelo originales, casi desaparece la sobrestimación de la

producción de agua en la época de lluvias (Figura 33).

95

0

10

20

30

40

50

60

70

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic

Meses

Pro

ducc

ión

de a

gua

(mm

)

Registrada

AA: Campbell; Ksat: Campbell

AA: Mayr - Jarvis; Ksat: Campell

AA: Mayr - Jarvis; Ksat: Jabro



saturada del suelo. Período 1967 – 1973.

0

20

40

60

80

100

120


Fecha

Prod

ucci

ón d

e ag

ua (m

m)

Producción de agua registradaAA: Campbell; Ksat: CampbellAA: Mayr-Jarvis; Ksat: CambellAA: Mayr-Jarvis; Ksat: Jabro

Combinación de parámetros de agua subterránea 3Almacenamiento revap: 0,5 mm.Retardo de agua subterránea: 30 días.

Figura 33. Producción de agua mensual registrada y simulada con diversas combinaciones de

métodos para estimar el agua aprovechable y conductividad hidráulica saturada del suelo.

Período 1967 – 1973.

La sensibilidad de la producción de agua ante el agua aprovechable fue mayor que ante la

conductividad hidráulica saturada. Una variación de 100% en el agua aprovechable por si sola

causó una variación de -28% en la producción de agua, mientras que al acompañarse con una

variación de la conductividad hidráulica saturada de 110% causó una variación de -30%

(Cuadro 37). Por tanto, puede asumirse el agua aprovechable del suelo como un valor más

crítico que la conductividad hidráulica al momento de sus estimaciones. Sin embargo, no debe

96

restarse importancia a la determinación o estimación de la conductividad hidráulica, dado el

impacto que causó su variación en la calidad de las simulaciones (Cuadro 38).

Cuadro 37. Producción de agua y componentes del balance hídrico simulados con diversas


saturada del suelo. Período de 1967 – 1973.

Estimación AA1

Estimación Ksat2

Producción de agua3

(mm año-1)

Escorrentía superficial (mm año-1)

Flujo lateral(mm año-1)

Flujo base (mm año-1)

Infiltración profunda

(mm año-1)

Agua en el suelo

Transpiración(mm año-1)

Campbell (0,11)

Campbell (2,0)

314,9 95,8 7,2 212,0 407,5 99,6 973,6

Mayr –Jarvis (0,22; 100%)

Campbell (2,0)

224 (-28%) 53,9 13,1 156,8 294,5 181,8 1135,3

Mayr –Jarvis (0,22; 100%)

Jabro (4,2; 110%)

218 (-30%) 29,0 16,6 172,6 316,3 184,1 1135,0

1. AA: Agua aprovechable, entre paréntesis el valor promedio estimado (mm mm-1) y variación con respecto al valor original.

2. Ksat: Conductividad hidráulica saturada, entre paréntesis el valor promedio estimado (mm h-1) y variación con respecto al valor original.

3. Entre paréntesis la variación con respecto a la simulación original.

En el Cuadro 37 se muestra el efecto del incremento de los valores de agua aprovechable y de

conductividad hidráulica saturada del suelo sobre la producción de agua y los componentes del

balance hídrico. De tales resultados, se resalta lo siguiente:

a) La reducción de la producción de agua está asociada a reducciones en la escorrentía

superficial y del flujo de base, pues se incrementa el agua retenida en el suelo y la

transpiración por parte de las plantas.

b) El incremento de la conductividad hidráulica saturada, aunque incrementa al flujo de

base, reduce notablemente a la escorrentía superficial. Por lo tanto, disminuye la

producción de agua.

c) Aumenta el flujo lateral. No obstante, la pequeña magnitud de este flujo aporta muy

poco a la producción de agua.

d) Disminuyen las pérdidas por infiltración profunda debido a la mayor retención de agua

en el suelo.

97

El empleo de las diversas opciones de estimación de agua aprovechable y de conductividad

hidráulica saturada produjo un impacto apreciable en la calidad de las simulaciones. A pesar

de las subestimación incurrida, las variaciones empleadas produjeron mejores simulaciones

que la combinación inicial de parámetros hidrológicos del suelo. El empleo de la opción

Mayr-Jarvis para estimar el agua aprovechable del suelo, manteniendo la opción Campbell

para estimar la conductividad hidráulica, produjo la mejor simulación. Al emplear la opción

Jabro para estimar la conductividad hidráulica, la consecuente mayor subestimación de la

producción de agua desmejora ligeramente la calidad de la simulación, lo cual se evidencia en

el aumento de los índices agregados, es decir, se incrementa la pertenencia a valores

desfavorables. En la medida que se sustituyen opciones de estimación por aquellas que

producen mayores valores de agua aprovechable y conductividad hidráulica, la tendencia a

subestimar la producción de agua se manifiesta en pendientes de regresión progresivamente

menores a uno e interceptos progresivamente decrecientes (Cuadro 38).

Cuadro 38. Evaluación de las simulaciones con diversas combinaciones de métodos para estimar el agua aprovechable y conductividad hidráulica saturada del suelo. Período 1967 – 1973

Opciones de estimación del agua aprovechable del suelo y de conductividad hidráulica saturada.

Agua aprovechable Campbell* Mayr - Jarvis Mayr - Jarvis Conductividad hidráulica saturada Campbell* Campbell Jabro

Eficiencia de la simulación (EF) 0,65 0,79 0,76 Coeficiente de concordancia (d) 0,93 0,94 0,93 Error medio absoluto (EMA, mm) 8,02 5,90 6,55 Coeficiente de correlación (R) 0,91 0,89 0,88 P(t) R = 0 0 0 0 Pendiente de la recta de regresión (B1) 1,12 0,85 0,81 P(t) B1 =1 0,052 0,0045 0,007 Intercepto de la línea de regresión (B0) 2,56 0,61 -1,34 P(t) B0 =0 0,16 0,67 0,54 P(f) B1 = 1 y B0 = 0 0 0,0038 0,008 Módulo de diferencias 0,32 0,18 0,22 Módulo de regresión 0,14 0,07 0,11 Indicador agregado 0,15 0,05 0,08

* Combinación empleada en la fase de calibración.

98

8. Conclusiones.

Con información relativamente rápida y fácil de obtener, y además, a pesar de deficiencias en

ella, fue posible calibrar y validar exitosamente al modelo SWAT en cuanto a producción de

agua en la cuenca media del río Pao. Por lo tanto, se estima que este modelo, tal como fue

calibrado y validado, pueda ser de utilidad para la evaluación y planificación de esta cuenca.

Aún en cuencas relativamente homogéneas en cuanto a distribución espacial de los regimenes

y magnitudes de precipitación, es conveniente emplear el mayor número posible de estaciones

pluviométricas. Tal fue el caso del presente estudio, donde el número de estaciones tuvo un

efecto apreciable en los índices empleados en la evaluación. Se estima que en cuencas más

heterogéneas este efecto sea mucho más acentuado.

El desenglobe de datos de precipitación según la proporción de los valores registrados en la

estación más cercana puede ser un procedimiento adecuado a los fines la simulación mensual

de la producción de agua. Sin embargo, debe tenerse presente que el impacto que la

manipulación de la información diaria de precipitación tenga sobre la calidad de las

simulaciones dependerá de la calidad de los registros de precipitación. Por lo tanto, se

requieren evaluaciones acerca del impacto de datos faltantes y su consecuente estimación

sobre las simulaciones, así como del efecto que esta manipulación de información climática

pueda tener sobre la calidad de simulaciones diarias.

Para cuencas similares a la de este estudio en cuanto a régimen, geología y tamaño, es

recomendable comenzar la calibración con los parámetros de agua subterránea aquí

determinados. Luego, mediante pequeños cambios por vez, en especial, de los parámetros

tiempo de retardo del flujo subsuperficial y de almacenamiento revap, ajustar la producción de

agua según los registros disponibles.

El modelo tendió a sobrestimar la producción de agua durante la época lluviosa, lo cual se

atribuye a sobrestimación de la escorrentía superficial. Por lo tanto, es conveniente, al

momento de asignar los valores de Número de Curva, considerar criterios adicionales a los

expuestos en la metodología tradicional para establecer el tipo hidrológico de suelo.

Debido a que los estudios de suelo por lo general carecen de valores de densidad aparente,

agua aprovechable y de conductividad hidráulica, es necesario estimarlos mediante funciones

99

de pedotransferencia. Al respecto, es conveniente comparar los resultados que estos métodos

producen con valores reales de referencia, o al menos, revisarlos críticamente, para seleccionar

los valores conceptualmente más adecuados. Igualmente, es necesario efectuar análisis de

sensibilidad para determinar el efecto que el uso de estos métodos causaría sobre las salidas

del modelo.

Al carecer de información de los parámetros hidrológicos del suelo, con fines prácticos es

recomendable calibrar el modelo con valores obtenidos con una función de pedotransferencia

que produzca valores intermedios, y luego, evaluar el impacto que tendría sobre la calidad de

la simulación el empleo de valores obtenidos con funciones que produzcan valores más altos o

más bajos, lo cual podría mitigar la sobrestimación de la producción de agua en la época de

lluvias.

La experiencia obtenida en este trabajo, más la recabada en la literatura, hace concluir que,

debido a la considerable cantidad de parámetros de SWAT, y posiblemente de modelos

simulares, que están sujetos a incertidumbre, bien sea por disponibilidad o calidad, como la

información de clima, suelos y cobertura vegetal, una calibración adecuada para el escenario

de línea base es imprescindible para obtener estimados confiables en órdenes de magnitud y

tendencias en los escenarios hipotéticos o alternativos.

100

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107

10. Anexos.

Anexo 1. Gastos registrados (m3 s-1). Río Pao en Paso La Balsa .

MARNR – SINAIHME.

Año Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Total 52 6.4 3.7 2.8 19.7 10.7 37.0 59.1 85.9 49.9 6.4 3.7 2.8 19.753 5.9 2.7 1.7 2.9 20.1 17.1 29.3 71.6 50.0 5.9 2.7 1.7 2.954 5.2 3.8 2.5 4.2 11.6 24.9 71.5 76.9 49.9 5.2 3.8 2.5 4.255 11.1 7.0 5.0 5.7 6.1 28.7 57.5 70.1 60.8 11.1 7.0 5.0 5.756 8.8 5.6 5.4 5.7 11.2 12.3 32.7 60.2 43.1 8.8 5.6 5.4 5.757 5.3 3.7 2.7 2.6 6.8 18.1 24.6 38.4 59.1 5.3 3.7 2.7 2.658 5.9 3.1 2.0 1.5 16.5 62.7 72.7 84.4 37.8 5.9 3.1 2.0 1.559 3.5 2.2 1.2 1.1 6.7 14.6 22.0 37.0 44.6 3.5 2.2 1.2 1.160 5.5 2.8 1.5 2.8 7.2 18.3 30.2 39.2 49.7 5.5 2.8 1.5 2.861 3.3 1.7 0.9 1.0 0.8 10.5 28.6 63.7 39.6 3.3 1.7 0.9 1.062 4.5 2.5 1.6 1.1 16.4 46.5 26.1 47.9 26.9 4.5 2.5 1.6 1.163 3.1 1.6 1.0 5.0 75.9 67.9 89.1 66.8 79.0 3.1 1.6 1.0 5.064 5.4 3.5 2.2 3.0 5.5 15.2 54.1 56.7 68.0 5.4 3.5 2.2 3.065 4.6 3.2 2.3 1.8 3.3 26.1 34.2 66.2 43.7 4.6 3.2 2.3 1.866 5.7 2.7 1.8 1.6 6.5 35.3 44.9 55.2 40.3 5.7 2.7 1.8 1.667 9.1 5.0 2.9 4.4 8.0 14.3 30.2 31.5 23.5 9.1 5.0 2.9 4.468 3.4 2.3 1.4 3.4 9.3 32.5 29.8 37.4 26.3 3.4 2.3 1.4 3.469 70 7.8 4.4 3.2 4.4 28.2 27.8 47.7 84.0 75.8 7.8 4.4 3.2 4.471 6.4 3.9 2.8 5.4 14.5 7.4 12.3 20.5 32.0 6.4 3.9 2.8 5.472 3.6 2.5 1.9 3.7 20.0 10.5 18.9 22.0 43.1 3.6 2.5 1.9 3.773 3.5 2.0 1.3 2.8 3.1 6.5 15.8 42.5 56.2 3.5 2.0 1.3 2.874 4.5 2.1 0.6 0.3 7.2 1.8 11.9 21.6 22.1 4.5 2.1 0.6 0.375 0.9 0.5 0.2 0.3 3.7 4.6 7.2 56.4 60.3 0.9 0.5 0.2 0.376 3.9 1.8 1.1 3.4 18.2 10.4 0.0 17.4 18.8 3.9 1.8 1.1 3.477 2.0 0.7 1.3 1.1 1.4 25.6 16.6 29.2 15.6 2.0 0.7 1.3 1.178 1.0 0.5 0.4 1.8 24.7 50.2 37.5 42.8 28.4 1.0 0.5 0.4 1.879 1.6 0.7 1.5 4.7 5.6 28.2 42.6 46.1 52.9 1.6 0.7 1.5 4.780 28.7 3.0 0.1 0.3 7.4 10.3 22.4 27.8 33.3 28.7 3.0 0.1 0.381 1.4 0.4 0.8 3.9 20.3 25.8 29.1 45.9 63.2 1.4 0.4 0.8 3.982 0.1 0.0 0.0 0.0 0.1 48.0 47.6 11.1 8.8 0.1 0.0 0.0 0.083 13.9 7.6 4.4 0.0 0.1 0.2 34.4 66.3 42.4 13.9 7.6 4.4 0.084 11.9 9.9 9.4 9.4 9.0 6.4 1.8 2.2 2.2 11.9 9.9 9.4 9.485 6.8 2.7 3.2 3.5 4.4 3.8 3.0 4.8 38.8 6.8 2.7 3.2 3.586 7.4 2.3 0.0 0.0 0.5 0.8 1.1 0.8 6.9 7.4 2.3 0.0 0.0

108

Anexo 2. Gastos registrados (mm). Río Pao en Paso La Balsa.

MARNR – SINAIHME.

Año Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Total 52 6.2 3.5 2.7 19.0 10.3 35.8 57.1 83.0 48.2 31.5 18.5 11.2 27.353 5.7 2.6 1.7 2.8 19.4 16.5 28.3 69.2 48.3 28.5 28.7 9.9 21.854 5.0 3.7 2.4 4.1 11.2 24.1 69.1 74.3 48.2 77.6 38.0 20.5 31.555 10.7 6.8 4.9 5.5 5.9 27.7 55.6 67.7 58.8 49.2 32.6 14.1 28.356 8.5 5.4 5.2 5.5 10.8 11.9 31.6 58.2 41.7 39.1 22.0 11.5 21.057 5.1 3.5 2.6 2.5 6.6 17.5 23.8 37.1 57.1 33.1 34.2 11.8 19.658 5.7 3.0 2.0 1.4 15.9 60.6 70.3 81.6 36.5 18.6 10.5 5.9 26.059 3.4 2.1 1.2 1.1 6.4 14.1 21.3 35.8 43.1 24.5 30.0 9.9 16.160 5.3 2.7 1.5 2.7 7.0 17.7 29.2 37.9 48.0 17.6 10.2 9.4 15.861 3.2 1.7 0.9 1.0 0.8 10.1 27.6 61.6 38.3 22.9 24.1 10.8 16.962 4.4 2.4 1.5 1.1 15.8 44.9 25.2 46.3 26.0 20.4 14.3 4.9 17.363 2.9 1.6 1.0 4.8 73.4 65.6 86.1 64.6 76.3 33.0 24.0 9.8 36.964 5.2 3.4 2.1 2.9 5.3 14.7 52.3 54.8 65.7 28.3 12.3 6.2 21.165 4.5 3.1 2.2 1.7 3.2 25.2 33.1 64.0 42.2 29.9 27.1 10.8 20.666 5.5 2.6 1.8 1.5 6.3 34.1 43.4 53.3 38.9 33.4 39.6 34.9 24.667 8.8 4.8 2.8 4.2 7.7 13.8 29.2 30.4 22.7 34.9 14.2 6.3 15.068 3.3 2.2 1.4 3.3 9.0 31.4 28.8 36.1 25.4 17.3 9.2 5.0 14.469 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.070 7.6 4.2 3.1 4.2 27.2 26.8 46.1 81.2 73.2 32.2 25.0 19.1 29.271 6.2 3.8 2.7 5.2 14.0 7.1 11.9 19.8 30.9 16.1 14.6 5.9 11.572 3.5 2.4 1.8 3.5 19.3 10.1 18.3 21.2 41.6 20.3 13.2 5.5 13.473 3.4 1.9 1.3 2.7 3.0 6.3 15.3 41.0 54.3 43.2 34.4 9.9 18.174 4.3 2.0 0.6 0.3 7.0 1.7 11.5 20.9 21.4 23.7 10.1 2.8 8.975 0.9 0.5 0.2 0.3 3.6 4.4 7.0 54.5 58.3 46.4 18.3 16.2 17.576 3.8 1.7 1.1 3.3 17.6 10.1 0.0 16.8 18.2 34.4 18.6 5.9 10.977 1.9 0.7 1.3 1.1 1.4 24.7 16.0 28.2 15.1 17.0 16.8 4.0 10.778 1.0 0.5 0.4 1.7 23.9 48.5 36.2 41.4 27.4 26.7 10.3 5.0 18.679 1.5 0.7 1.4 4.5 5.4 27.3 41.2 44.6 51.1 39.5 16.9 40.8 22.980 27.7 2.9 0.1 0.2 7.2 9.9 21.7 26.9 32.2 31.0 23.0 11.5 16.281 1.3 0.3 0.7 3.8 19.6 24.9 28.1 44.3 61.0 61.5 36.4 0.0 23.582 0.1 0.0 0.0 0.0 0.1 46.4 46.0 10.8 8.5 12.3 22.6 23.8 17.383 13.5 7.4 4.2 0.0 0.1 0.2 33.2 64.1 40.9 41.6 29.9 23.1 21.484 11.5 9.6 9.1 9.1 8.7 6.2 1.7 2.1 2.2 22.9 4.7 8.3 8.085 6.6 2.6 3.1 3.4 4.3 3.7 2.9 4.6 37.5 32.5 24.0 11.7 11.486 7.2 2.2 0.0 0.0 0.5 0.8 1.1 0.8 6.6 33.8 18.5 5.0 6.4

109

Anexo 3: Clasificación del grupo hidrológico de suelos.

Fuente: Chiang (1971; Citado por Rojas, 1986).

SWAT Pao V3.1

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