ESTIMACIÓN DE LA CARGA DE SEDIMENTOS EN LA CUENCA DEL RÍO TECOLUTLA UTILIZANDO EL MODELO SWAT

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1 ESTIMACIÓN DE LA CARGA DE SEDIMENTOS EN LA CUENCA DEL RÍO TECOLUTLA UTILIZANDO EL MODELO SWAT Osuna-Osuna Ana Karen 1, White Joseph, D. 2, de Anda José 1, Díaz-Torres José de Jesús 1 y Dávila-Vázquez Gustavo 1 1 Tecnología Ambiental, Centro de Investigación y Asistencia en Tecnología y Diseño del Estado de Jalisco, Av. Normalistas N 800, Colinas de la Normal, 44270, Guadalajara, Jalisco, México. 2 Institute of Ecological, Earth, and Environmental Sciences (TIE 3 S), Baylor University, One Bear Place #97205, 76798, Waco, Texas, EUA. Correos electrónicos: osuna_anakaren@hotmail.com, joseph_d_white@baylor.edu, janda@ciatej.mx, jdiaz@ciatej.net.mx, gdv@ciatej.mx Resumen En la cuenca del río Tecolutla, el sector agropecuario ha provocado una reducción de la vegetación natural, a medida que se han incrementado las áreas de cultivo y de pastizales inducidos. Esta transición ha traído consecuencias que se han visto reflejadas en un incremento de escurrimientos superficiales y en un fuerte arrastre de sedimentos hacia el cauce principal. Es por ello, que el objetivo principal de este estudio fue identificar las subcuencas que tienen mayor aporte de sedimentos y recomendar tratamientos de conservación del suelo eficaces para la reducción de los mismos. Para abordar esta problemática se utilizó el modelo Soil and Water Assessment Tool (SWAT), el cual fue calibrado y confirmado para el periodo Las subcuencas críticas fueron identificadas considerando el promedio anual de producción de sedimentos. El estudio reveló que en el periodo de evaluación, el modelo SWAT predice satisfactoriamente el caudal diario. El modelo SWAT identificó que el 50% de las subcuencas cuentan con un grado alto de pérdida de suelo. Se simularon cinco tratamientos de conservación del suelo para estas áreas críticas. Sus resultados mostraron que el escenario de reforestación en áreas destinadas al uso agropecuario con pendientes mayores a 25, es el más eficiente en controlar la erosión en la cuenca, dando un porcentaje de eficiencia de hasta el 45%. Introducción La erosión del suelo y su consecuente transporte a través de los cuerpos de agua, es universalmente reconocida como una grave amenaza para los recursos ambientales de una cuenca hidrológica, ya que el sedimento es considerado como uno de los principales factores que generan degradación en los ecosistemas (Phomcha et al., 2012). Las actividades de deforestación y la disposición de suelo destinado al uso agropecuario son las principales causas de erosión y deposición de sedimentos en ríos y lagos (Ward y Trimble, 2004). Este fenómeno de cambio de uso de suelo se ha visto intensificado en países como México, donde las actividades agropecuarias han incrementado a costa de los cambios inducidos en la cobertura natural existente (selvas y bosques), como es el caso de la cuenca del río Tecolutla, cuya superficie abarca parte de los estados de Veracruz, Puebla, Tlaxcala e Hidalgo (Osuna-Osuna et al., 2015). Esta transición ha traído consecuencias que se han visto reflejadas en un incremento en los escurrimientos superficiales y un fuerte arrastre de sedimentos al cauce principal. Sin embargo, la magnitud de estos impactos son aún desconocidos (Pérez- Sesma et al., 2012). Aunque el método más fiable para la estimación de la carga de sedimentos es la medición directa, es un método costoso y frecuentemente el muestreo de la concentración de sedimento no puede llevarse a cabo en cuencas grandes (Talebizadeh et al., 2010), como es el caso de la cuenca del río Tecolutla. Sin embargo, hoy en día existen modelos hidrológicos y de erosión, como lo es el modelo Soil and Water Assessment Tool (SWAT), que permiten caracterizar los procesos físicos que controlan la transformación de precipitación a escorrentía, mientras modelan la erosión del suelo y el transporte de sedimentos (Neitsch et al., 2011). Además, el modelo SWAT puede ser utilizado para responder preguntas tales como: Qué pasaría si?, lo que permite simular diversos escenarios. Por lo tanto, SWAT es un modelo adecuado para evaluar las prácticas de conservación del suelo, tal y como lo

2 han demostrado los estudios de Arabi et al. (2007), Woznicki (2011) y Strauch et al. (2013). El objetivo principal de este estudio fue estimar la carga de sedimentos en la cuenca del río Tecolutla utilizando el modelo hidrológico SWAT, así como recomendar algunas prácticas de conservación de uso de suelo que permitan reducir la carga de sedimentos en la cuenca del río Tecolutla. Metodología Descripción del área de estudio La cuenca del río Tecolutla (7 446 km 2 ) se encuentra ubicada entre los paralelos y de latitud norte y y de longitud oeste, comprendiendo parte de los estados de Veracruz, Puebla, Tlaxcala e Hidalgo. Cuenta con una elevación que oscila entre los -10 a msnm. A lo largo y ancho de la cuenca se identifican cuatro diferentes tipos de climas: cálido subhúmedo, semicálido húmedo, clima templado con abundantes lluvias en verano y clima semifrío subhúmedo, de acuerdo a la clasificación de Köppen, modificada por Enriqueta García en La temperatura media anual varía de 12 C a 24 C y la precipitación total anual de hasta más de mm (INEGI, 2005). En la cuenca del río Tecolutla, destacan las comunidades vegetales de bosques de coníferas, bosques de encino, bosque mesófilo de montaña, selva subcaducifolia, matorral xerófilo y vegetación de manglar. En lo que respecta a uso de suelo, la cuenca se caracteriza por zonas destinadas a la agricultura y a la ganadería (Osuna-Osuna, et al., 2015). En términos de tipo de suelo, los suelos dominantes son Andosol, Regosol, Luvisol y Feozem (INEGI, ). Modelo hidrológico SWAT Se utilizó el modelo hidrológico SWAT, versión 2012, integrado al software Arc GIS 10.0 para simular la hidrología de la cuenca del río Tecolutla y el impacto de las prácticas agropecuarias en la generación de sedimentos dentro de la cuenca. La escorrentía superficial fue estimada utilizando una modificación del método de curva desarrollado por el Servicio de Conservación del Suelo (SCS-CN). Los picos de escurrimiento se calcularon mediante una modificación del método racional. La evaporación y la transpiración se simularon por separado: la evaporación se calculó utilizando funciones exponenciales de la profundidad del suelo y contenido de agua y la transpiración se estimó utilizando una función lineal de la evapotranspiración potencial (ETP) y el índice de área foliar. El modelo SWAT ofrece tres métodos para calcular la ETP: Hargreaves, Priestley-Taylor y Penman- Monteith. En el presente estudio, se seleccionó el método de Penman-Monteith para calcular la ETP. El cálculo de la producción de sedimentos en SWAT utiliza la ecuación de pérdida de suelo modificada (MUSLE) (ecuación 1). sed = 11.8(Q surf q peak area hru ) 0.56 K C P LS CFRG Donde sed es la producción de sedimentos en un día determinado (toneladas métricas), Q surf es el volumen de escorrentía superficial (mm/ha); q peak es la tasa de escorrentía pico (m 3 /s), area hru es el área de la Unidad de Respuesta Hidrológica (HRU, por sus siglas en inglés) (ha); K es el factor de erodabilidad del suelo (0.013 tm m 2 hr/m 3 -tm cm), C es el factor para cobertura vegetal de la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo (USLE, por sus siglas en inglés), P es el factor USLE para manejo de cultivos, LS es el factor topográfico de USLE y CFRG es el factor de fragmento macro. Introducción de datos espaciales La cuenca del río Tecolutla se delineó en 18 subcuencas, en base a la topografía del terreno del Modelo Digital de Elevación (MDE) del Instituto de Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) ( Se utilizó el mapa de uso de suelo y vegetación del año 2010, reportado en el estudio de Osuna-Osuna, et al. (2015), el cual cuenta con un total de 9 clases (selva, bosques, suelo agrícola, agua, vegetación perturbada, asentamientos urbanos, pastizales, cultivos de cítricos y matorrales). Las clases fueron reclasificadas de acuerdo a la base de datos de SWAT, definiéndose al maíz y a la naranja como cultivos predominantes, cuyas fechas de siembra y cosecha, usos de fertilizantes y pesticidas fueron configuradas en el modelo. Se introdujo el mapa con los tipos de suelos, el cual fue obtenido de INEGI ( ), cuyas propiedades físicas y químicas fueron estimadas de acuerdo a datos de campo de INEGI ( ) y lo recomendado por Siebe et al. (2006). Se realizó la superposición de uso de suelo, tipo de suelo y topografía, considerando umbrales de 2%, 10% y 10%, respectivamente, cuyo resultado dio un total de 585 HRU. El módulo hidrológico del modelo SWAT fue calibrado y confirmado utilizando datos diarios de precipitación, temperatura máxima y mínima, radiación solar y viento recopilados entre 1990 y Los datos meteorológicos de temperatura y precipitación se obtuvieron de 12 estaciones del Sistema Meteorológico Nacional (SMN), mientras que el viento y radiación solar se adquirieron del National Centers for Environmental Prediction ( Calibración y confirmación del modelo (1)

3 Los parámetros relevantes del modelo fueron ajustados manualmente durante la calibración, la cual fue realizada para el periodo , donde los primeros dos años no se incluyeron en el análisis y se utilizaron como periodo de calentamiento o warm-up. En la confirmación se utilizó el año Las simulaciones fueron comparadas con datos de caudales obtenidos de la estación hidrométrica El Remolino. Las simulaciones fueron realizadas en etapa de tiempo diaria, cuya precisión fue juzgada por el porcentaje bias (PBIAS), el coeficiente de Nash-Sutcliffe (NSE), el coeficiente de determinación (r 2 ) y la relación de desviaciones estándar- RMSE (RSR), de acuerdo a lo recomendado por Moriasi et al. (2007) y Santhi et al. (2001). Una descripción más detallada sobre el proceso de calibración y confirmación se puede encontrar en Osuna-Osuna et al. (2014). Identificación de áreas críticas a la erosión Con la finalidad de proponer medidas adecuadas para el manejo y conservación de suelos, las áreas con mayor generación de sedimentos fueron identificadas en la cuenca, considerando el año 2010 como escenario base. De acuerdo a la clasificación de pérdida de suelo de la FAO, se pueden considerar cinco grados de pérdida de suelo: ligera (< 10 t/ha/año), moderada (10-50 t/ha/ año), alta (50 a 200 t/ha/año) y muy alta (> 200 t/ha/año). Para este estudio, las subcuencas que produjeron una pérdida de suelo mayor a 50 t/ha/ año fueron identificadas como áreas críticas, considerando el aporte de sedimentos promedio anual durante el periodo Configuración de escenarios Después de identificar las áreas de erosión críticas, se desarrollaron y evaluaron cinco escenarios que fueron aplicados en las áreas previamente seleccionadas, con la finalidad de determinar su impacto en la producción de sedimentos. Los cinco escenarios seleccionados fueron: terrazas (TER), surcos en contorno (CNT), reforestación basada en la topografía (RT), rotación de cultivos (RC) y filtros vegetativos (FV). Los procedimientos de aplicación para la generación de las prácticas de manejo de uso de suelo fueron obtenidos de los trabajos de Arabi, et al. (2007), Tuppad et al. (2010) y Woznicki (2011). Terrazas (TER) Las terrazas en SWAT fueron simuladas ajustando los parámetros CN2 y USLE_P. CN2 afecta la cantidad de escorrentía superficial simulada, mientras que USLE_P es el factor de manejo de cultivos, el cual soporta la ecuación MUSLE. Para el escenario de terrazas (TER), se redujeron 5 unidades los valores de CN2 a partir de los valores de calibración (Arabi, et al., 2007). El valor de USLE_P se fijó de acuerdo a lo recomendado por Neitsch, et al. (2011). Surcos en contorno (CNT) Para reflejar esta operación de manejo en SWAT, CN2 se redujo en 3 unidades y el valor de USLE_P fue determinado según el porcentaje de ladera, de acuerdo a lo recomendado por Arabi, et al. (2007) y Neitsch, et al. (2011). Reforestación basada en la topografía (RT) La aplicación de la reforestación en la cuenca completa es un escenario irreal. Por lo tanto, seleccionando las subcuencas críticas, se identificaron las áreas destinadas a usos agropecuarios con pendientes mayores a 25 y se convirtieron a coberturas forestales. Este escenario se realizó modificando el mapa de uso de suelo y vegetación, pero manteniendo los valores fijados durante el proceso de calibración. Rotación de cultivos (RC) El modelo SWAT contiene una función que permite representar la práctica de rotación de cultivos. En este estudio, se consideró la rotación maíz-frijol considerando los ciclos primavera-verano y otoño-invierno, de acuerdo a lo recomendado por Tinoco-Alfaro et al. (2002). Filtros Vegetativos (FV) En el modelo SWAT, los filtros vegetativos son simulados empíricamente. Sin embargo, en el presente trabajo los filtros vegetativos fueron representados físicamente a través de la alteración del mapa de uso de suelo y vegetación, de acuerdo a la recomendación de Woznicki (2011). Se estableció una zona buffer de 10 m alrededor de las corrientes ubicadas en las subcuencas críticas que bordeaban los suelos con uso agropecuario, considerando una cobertura vegetal de la planta denominada como vetiver (Chrysopogon zizanioides). Resultados El módulo hidrológico del modelo SWAT fue calibrado y confirmado para la cuenca del río Tecolutla, utilizando datos meteorológicos de El modelo fue evaluado de forma estadística, de acuerdo a lo recomendado por Moriasi, et al. (2007) y Santhi, et al. (2001). Los valores estadísticos obtenidos en el periodo de calibración para PBIAS, NSE, r 2 y RSR fueron 0.46, 0.71, 0.79 y 0.54 respectivamente, mientras que en la confirmación fueron de 17.94, 0.72, 0.73 y 0.53, indicando que el modelo SWAT es capaz de simular satisfactoriamente el caudal del río Tecolutla (Moriasi, et al., 2007, Santhi, et al., 2001). Identificación de áreas críticas a la erosión

4 Los resultados de la simulación del modelo revelaron que 3 de las 18 subcuencas corresponden a la categoría de prioridad muy baja (< 10 t/ha/año). En la categoría de moderada pérdida de suelo (10-50 t/ha/año) se encontraron 6 subcuencas, mientras que las 9 restantes estuvieron en la categorías de alta pérdida de suelo ( t/ha/año), representando ha (Figura 1). Producción de sedimentos bajo escenarios de conservación del suelo La producción media de sedimentos para el escenario base y los 5 escenarios de conservación del suelo en los 21 años de simulación se presentan en la Tabla 1. Los resultados mostraron que el escenario RT generó la menor generación de sedimentos, presentando una reducción de 45.21% con respecto al escenario base, mientras que el escenario FV presentó el menor porcentaje de reducción (0.11%). Discusión De acuerdo a los resultados obtenidos con el modelo SWAT, la mayor proporción de los sedimentos generados en las subcuencas de alta prioridad provienen de las Unidades de Respuesta Hidrológica con usos de suelo agropecuarios (cultivos de maíz y pasturas), las cuales son predominantes en la parte baja de la cuenca (estado de Veracruz). A partir de la simulación de escenarios de conservación de uso de suelo, los resultados revelaron que las prácticas de conservación podrían reducir de manera significativa la producción de sedimentos en la cuenca del río Tecolutla. Aparentemente, el escenario de reforestación en pendientes mayores a 25 (escenario RT) es el más eficaz para reducir el aporte de sedimentos, con un área de aplicación equivalente al 7.17% de la cuenca. Por otra parte, cambiar las prácticas convencionales de cultivos en hileras a terrazas en pendientes menores a 25 también proporciona una reducción importante en la generación de sedimentos (escenario TER). Sin embargo, el cambio de cultivos en hileras a contorno (escenario CNT) no presentó una disminución tan alta de sedimentos (3.09%), como en el caso de las terrazas (13.99%), sugiriendo que estos últimos son más eficaces en la reducción de sedimentos. Estos resultados concuerdan con los resultados obtenidos en el estudio de Arabi, et al. (2007) quienes encontraron porcentajes de efectividad similares para estas dos prácticas agrícolas (15% para terrazas y 5% para cultivos en contorno). El escenario de rotación de cultivos de maíz y frijol en la cuenca del río Tecolutla tuvo una reducción de sedimentos muy baja, de tan sólo 1.08%. Este porcentaje de reducción se encuentra por debajo de los resultados obtenidos en el trabajo de Strauch, et al. (2013), quienes encontraron una reducción de 5.1% considerando una rotación de cultivos (maíz-soja) en el 10% del área cultivada de la zona en estudio. Figura 1. Subcuencas con riesgo de erosión en la cuenca del río Tecolutla. Tabla 1. Producción media y porcentaje de reducción de sedimentos en escenarios simulados con el modelo SWAT Escenario Área de aplicación de escenario en ha (% de la cuenca) Producción de sedimentos (t/ha/año) Producción de sedimentos (% de reducción) Base TER (4.83) CNT (4.83) RT RC (7.17) (6.47) FV 106 (0.01) El escenario FV fue el que produjo mayor aporte de sedimentos en la cuenca, siendo el escenario con menor reducción en el porcentaje de sedimentos (0.11%), esto puede deberse a que en este escenario se trató un área menor con respecto a los otros escenarios simulados. Este resultado concuerda con los resultados obtenidos por Woznicki (2011), quienes reprodujeron este escenario alrededor de la red de drenaje en sitios con actividad agrícola, obteniendo resultados menores a 0.7%. Probablemente estas eficiencias podrían ser incrementadas si este escenario se implementara a lo largo de toda la corriente, o bien si se aplicaran filtros vegetativos entre las tierras de cultivo, pasturas y la vegetación perturbada. Conclusión El modelo SWAT fue capaz de representar los escurrimientos superficiales de la cuenca del río Tecolutla, a pesar de las diferentes condiciones climáticas, hidrológicas y topográficas presentes en la zona de estudio. En el caso especial de la

5 cuenca del río Tecolutla no fue posible confirmar los resultados de sedimentos, debido a una falta de disponibilidad de datos observados. No obstante, estas estimaciones permitieron conocer las subcuencas que producen mayor cantidad de sedimentos y esto a su vez dio pie para estimar el comportamiento de la cuenca ante diferentes escenarios. Los resultados indicaron que en la situación actual de uso de suelo y vegetación, un 50% de las subcuencas se encuentran en un estado crítico ante la producción de sedimentos, encontrándose en la categoría de alta generación de sedimentos. De acuerdo a las prácticas de conservación del suelo evaluadas en las subcuencas críticas, se han propuesto dos directrices para la conservación del suelo en la cuenca. En primer lugar, se recomienda reforestar las zonas destinadas al uso agropecuario con pendientes mayores a 25, ya que la simulación de este escenario proporcionó un porcentaje de efectividad de 45.21% en la reducción de sedimentos. En segundo lugar, se recomienda sustituir las actuales prácticas de cultivo en hileras por terrazas, ya que este escenario suministró una reducción en la carga de sedimentos del 13.99%. Agradecimientos Se agradece al Fondo Mixto CONACYT-Gobierno del Estado de Veracruz, por el financiamiento al proyecto VER C y a la beca de CONACYT con número de registro que permitieron la realización de este estudio. Referencias ARABI, M., J. R. FRANKENBERGER, B. A. ENGEL y J. G. ARNOLD. Representation of agricultural conservation practices with SWAT. Hydrological Processes, Vol. 22, núm. 16, 2007, pp INEGI Conjunto de datos vectorial Edafológico escala 1: , México, INEGI. Síntesis de Información Geográfica del Estado de Veracruz.Aguascalientes: Instituto Nacional de Geografía, Estadística e Informática, MORIASI, D. N., J. G. ARNOLD, M. W. V. LIEW, R. L. BINGNER, R. D. HARMEL y T. L. VEITH. Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. American Society of Agricultural and Biological Engineers, Vol. 50, núm. 3, 2007, pp NEITSCH, S., J. ARNOLD, J. KINIRY y J. WILLIAM. Soil and Water assessment tool theoretical documentation Version 2009.Texas: USDA Agricultural Research Service, OSUNA-OSUNA, A. K., J. D. J. DÍAZ-TORRES, J. DE ANDA-SÁNCHEZ, E. VILLEGAS-GARCÍA, J. GALLARDO-VALDEZ y G. DAVILA-VAZQUEZ. Evaluación de cambio de cobertura vegetal y uso de suelo en la cuenca del río Tecolutla, Veracruz, México; periodo Ambiente & Água, Vol. 10, núm. 2, Abril-Junio de 2015, pp OSUNA-OSUNA, A. K., J. D. WHITE, J. DE ANDA- SÁNCHEZ, J. J. DÍAZ-TORRES y G. DÁVILA-VÁZQUEZ. Impacto de las actividades agropecuarias en el régimen hidrológico y calidad del agua de la cuenca del río Tecolutla, Veracruz. Documento presentado en el VI Congreso Nacional de Limnología, Ciudad Universitaria, México de noviembre PÉREZ-SESMA, J. A., L. E. MADEREY-RASCÓN, D. PEREYRA-DÍAZ y U. A. FILOBELLO-NIÑO. Estimation of flood design using the instantaneous hydrograph unit: A case study of the Tecolutla river watershed, Mexico. Investigaciones Geográficas, Vol. 79, 2012, pp PHOMCHA, P., P. WIROJANAGUD, T. VANGPAISAL y T. THAVEEVOUTHTI. Modeling the impacts of alternative soil conservation practices for an agricultural watershed with the SWAT model. Procedia Engineering, Vol. 32, núm. 0, 2012, pp SANTHI, C., J. G. ARNOLD, J. R. WILLIAMS, W. A. DUGAS, R. SRINIVASAN y L. M. HAUCK. Validation of the SWAT model on a large river basin with point and nonpoint sources. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, Vol. 37, núm. 5, 2001, pp STRAUCH, M., J. E. F. W. LIMA, M. VOLK, C. LORZ y F. MAKESCHIN. The impact of Best Management Practices on simulated streamflow and sediment load in a Central Brazilian catchment. Journal of Environmental Management, Vol. 127, Supplement, núm. 0, 2013, pp. S24-S36. TALEBIZADEH, M., S. MORID, S. A. AYYOUBZADEH y M. GHASEMZADEH. Uncertainty analysis in sediment load modeling using ANN and SWAT model. Water Resources Management, Vol. 24, núm. 9, 2010, pp TINOCO-ALFARO, C., F. RODRÍGUEZ-MONTALVO, J. A. SANDOVAL-RINCÓN, S. BARRÓN-FREYRE, A. PALAFOX-CABALLERO, V. ESQUEDA-ESQUIVEL, M. SIERRA-MACÍAS y J. ROMERO-MORA. Manual de producción de maíz para los estados de Veracruz y Tabasco[en línea]. Veracruz, México: Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, 2002 [rev. 28 de abril, 2015]. Disponible en:

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