Área de estudio

El área de estudio se localiza al noroeste del estado de Durango, principalmente en el municipio de Santiago Papasquiaro. El clima de la región es templado, subhúmedo, con lluvias moderadas en el verano y ocasionales en el invierno. La precipitación promedio anual es de 985 mm y la temperatura promedio de 13.3 °C (^{Silva-Flores, Perez y Wehenkel, 2014}). El terreno es accidentado, con elevaciones entre 1800 y 2800 m y pendientes entre 10 y 60 por ciento.

La vegetación está compuesta de bosques de pino y encino, con algunas áreas cubiertas con pastizales naturales o inducidos (Figura 1). Las especies arbóreas más importantes son Pinus durangensis Martínez, P. leiophylla Schiede ex Schltdl. & Cham., P. teocote Schltdl. & Cham., P. engelmannii Carr., P. lumholtzii B.L. Rob. & Fernald, Quercus sideroxyla Bonpl., Q. rugosa Neé, Q. convallata Trel., Q. brachystachys Benth., Q. urbanii Trel., Q. durifolia Seemen, Juniperus deppeana Steud. y Arbutus madrensis S. González (^{González-Elizondo, González, Tena, Ruacho y López, 2012}).

Figura 1: Ubicación del área de estudio y de las presas filtrantes evaluadas en el noroeste de Durango, México. Fuente: elaboración propia. 

Figure 1: Location of the study area and check dams in northwestern Durango, Mexico. Source: own information. 

Selección de la muestra

Con base en el listado de ejidos y predios particulares que han sido beneficiados por la Comisión Nacional Forestal (CONAFOR) y el proyecto Irritila, uno de los fondos concurrentes de apoyo a la restauración de suelos y que agrupa varias empresas privadas, gobierno federal y usuarios del agua, se ubicaron 360 presas filtrantes construidas en el periodo 2011 a 2021 en la zona de estudio. Se seleccionaron presas integras y funcionales al momento de la toma de información. Se hizo un pre-muestreo de ocho presas para estimar la varianza y error estándar, considerando el volumen y peso de sedimentos por presa. Con estos datos, utilizando la ecuación de tamaño de muestra, se escogieron 76 presas distribuidas de forma representativa, como sigue: 58 de piedra acomodada y 18 de morillos de madera.

Para compensar el desigual tamaño de muestras y evaluar diferencias, se hizo un análisis de varianza (ANOVA) con la prueba de permutaciones Monte Carlo con el fin de evaluar el efecto del material de construcción en la retención de sedimentos. Esta prueba evalúa las diferencias entre los tipos de material, reordenando sus datos con todas las posibles agrupaciones y volviendo a calcular el promedio de esas diferencias (^{Fraker y Peacor, 2008}). En este caso, no es necesario cumplir con los supuestos de normalidad y homogeneidad de varianzas que se exige en el ANOVA paramétrico, ya que la prueba de permutaciones genera una distribución empírica, mediante múltiples reorganizaciones aleatorias de los datos. Esto permite evaluar la significancia estadística de manera robusta, incluso en condiciones donde los datos no cumplen dichos supuestos (^{Janssen y Pauls, 2003}). Las simulaciones se hicieron con 10 000 repeticiones al utilizar la muestra total de 76 presas, con los dos tipos de material como factores y el peso de sedimentos, peso de materia orgánica y carbono, como variables de respuesta.

Las presas se ubican en 15 cárcavas y en cada una de ellas, con un dispositivo de navegación portátil (GPS 60), se delimitó el área de captación de la microcuenca, identificando el parteaguas y su cauce principal. Se cuantificó la cantidad de sedimentos arrastrados hacia el cauce principal y depositados en las presas filtrantes. En cada microcuenca, con un sistema de información geográfica, se calculó el área y perímetro, y se registraron datos de los árboles, como especie arbórea, diámetro normal, diámetro de copa y altura; con esa información se calculó el porcentaje de cobertura (o área ocupada por los árboles), densidad (m² ha^-1) y volumen (m³ rollo ha^-1) de los árboles existentes, para relacionar esta información con la cantidad de sedimentos en la presa filtrante. También, se registró la precipitación anual promedio de la zona con datos de la Comisión Nacional del Agua y, con un clinómetro se midió la pendiente del cauce principal donde se establecieron las presas. La efectividad de las presas filtrantes se evaluó a través de la cantidad de sedimentos, material orgánico y carbono retenidos.

Dado que esta efectividad depende de las características específicas del sitio, se consideró el efecto de la cantidad de lluvia recibida y la pendiente del terreno (^{CONAFOR, 2023}). Por ello, se establecieron dos clases de presas: aquellas que estuvieran por debajo de los 1000 mm de precipitación que es la mediana de la zona, y las que estuvieran por arriba de esa cantidad. En el segundo caso, se clasificaron utilizando un 23% de pendiente como punto de división, que es también la mediana de los datos. Esto permitió ubicar 44 presas con precipitación menor a 1000 mm y 32 mayor a esa cantidad; así como 42 presas en la clase 1 de pendiente (menor al 23%) y 34 en la clase 2 (mayor al 23%). Las diferencias en los sedimentos retenidos se evaluaron a través de un análisis de varianza con permutación de tres vías: tipo de material, precipitación y pendiente.

Estimación de sedimentos y carbono orgánico

El volumen de los sedimentos en la presa filtrante se estimó asumiendo figuras geométricas como el prisma asimétrico con forma de triángulo irregular (M^{ejía-Bojórquez, Javier, Graciano y Cruz, 2015}). En este caso, se midió el área frontal de la presa, dividiéndola en secciones rectangulares o triangulares, y se multiplicó por el largo o el límite de acumulación de sedimentos (Figura 2). La ecuación para estimar el volumen de sedimentos (V _s ) se hizo de la siguiente manera:

Figura 2: Estimación del volumen de sedimentos del suelo en una presa de morillos de madera en el noroeste de Durango. Ab es el área frontal de la presa y h es el largo de acumulación de sedimentos (Foto cortesía: Lorena Amador Sierra). 

Figure 2: Volume estimation of soil sediments in a wood-made check dam in northwestern Durango. Ab is frontal area of the check dam and h is the length of sediment accumulation (Photo courtesy: Lorena Amador Sierra). 

Donde Ab es el área frontal de la presa (m²) y h es la longitud de sedimentos acumulados (m). Con los datos de densidad de las muestras de suelo se obtuvo el peso total de sedimentos acumulados en la presa.

En cada presa, se obtuvo una muestra compuesta de tres submuestras de suelo colectadas a diferentes niveles de profundidad, con lo que se determinó su densidad. La muestra se pasó por una malla de distintos anchos para separar por tamaños y estimar la granulometría de las partículas de suelo. Al material filtrado se le determinó la textura, contenido de materia orgánica y carbono; los análisis se realizaron en laboratorios del Instituto Politécnico Nacional en el Centro Interdisciplinario de Investigación para el Desarrollo Integral Regional, Unidad Durango. La textura del suelo se determinó mediante el método táctil sugerido por el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (^{USDA, 1999}), que consiste en humedecer una muestra de suelo, manipularla manualmente y evaluar su comportamiento al tacto, como la formación de bolas o cintas y la sensación predominante. A partir de estas observaciones se identificaron las proporciones relativas de arena, limo y arcilla, clasificando el suelo en distintas categorías texturales. Para el cálculo de densidad del suelo se utilizaron tubos de cloruro de polivinilo (PVC) de un litro de capacidad, de 11 cm de diámetro y 10.52 cm de largo. Los tubos se insertaron en el sedimento y la muestra se extrajo luego de ser secada al aire y pesada para calcular su densidad.

La estimación de materia orgánica se hizo a través del método de calcinación (^{Schulte y Hopkins, 1996}), consistente en secar los sedimentos a una temperatura de 105 °C durante 24 horas. Luego, las muestras se depositaron en un desecador de plástico para ser pesadas y posteriormente se introdujeron a una mufla a una temperatura de 360°C por cinco horas. El porcentaje de materia orgánica en el suelo (MOS) se calculó como la diferencia entre el peso inicial y final dividido por el peso de la muestra inicial, como sigue (^{Izquierdo-Bautista y Arévalo, 2021}):

Para estimar el carbono orgánico en el suelo se utilizó el factor de Van Bemmelen de 0.58, el cual asume que la materia orgánica contiene un 58% de carbón orgánico (^{Heaton, Fullen y Bhattacharyya, 2016}). La razón de incluir materia orgánica en el análisis fue porque las presas pueden ser receptoras de carbono orgánico y, eventualmente, ser contabilizadas en proyectos que comercializan bonos de carbono en suelos y bosques. El peso total (P _t ), expresado en toneladas, de la materia orgánica y carbono retenido en las presas filtrantes se calculó utilizando la ecuación de densidad (D), multiplicando ésta por el volumen total de sedimentos (V _s ).

Evaluación de la relación entre la vegetación arbórea y la retención de sedimentos

Para evaluar la relación entre el peso de los sedimentos retenidos y el volumen de la vegetación forestal, por clases de precipitación y pendiente del cauce, se consideraron los procedimientos estadísticos de regresión lineal paramétrica y no paramétrica. Se utilizó el volumen del arbolado (expresado en m³ rollo) para evaluar la influencia de la vegetación arbolada en la retención de sedimentos. La razón es que es una variable que los técnicos forestales pueden modificar a través de la aplicación de tratamientos silvícolas. Para cotejar si las variables volumen del arbolado y sedimentos en peso seco (t) tuvieron una distribución normal, se hicieron pruebas de Shapiro-Wilk. Los valores para volumen del arbolado y peso del sedimento fueron 6.04 (P < 0.001), 5.25 (P < 0.001), respectivamente. Por lo tanto, se rechazó la hipótesis nula de que los datos asumían una distribución normal.

En consecuencia, se revaluó esta relación con un modelo de regresión por cuantiles con la prueba de bootstrapping, la cual es una técnica de remuestreo que ayuda a obtener coeficientes e intervalos de confianza en grupos con tamaño desigual (^{Chihara y Hesterberg, 2018}). A diferencia del método de ajuste por mínimos cuadrados para la regresión lineal, la regresión por cuantiles no asume estrictamente una distribución normal y tampoco una varianza constante. Además, es resistente a valores atípicos y ofrece una mejor estimación de parámetros ante cambios en los cuantiles en la distribución de las variables (^{Cade y Noon, 2003}).

La regresión por cuantiles es una herramienta útil para estudios de erosión del suelo donde existen múltiples y complejas interacciones entre agentes causantes y protectores (^{Van Zijl, Ellism y Rozanov, 2014}). Es efectiva para evaluar la variabilidad de condiciones de escurrimientos superficiales, y eventualmente de arrastre de sedimentos extremos. Esto se observa cuando se grafican los valores de los parámetros de regresión en todos los niveles a través de sus respectivos intervalos de confianza (^{Cade y Noon, 2003}). El modelo utilizado para la regresión por cuantiles que se adecuó más a los datos fue el siguiente:

Donde PS es peso de sedimentos (t), VOL es volumen del arbolado (m³ rollo ha^-1), β_q y τ_q son los coeficientes de regresión del cuantil q y ε es el error del modelo. Los datos fueron capturados en hojas de cálculo y posteriormente procesados en el paquete estadístico STATA (^{StataCorp LLC, 2023}).

Efectividad del material de construcción

La cantidad de sedimentos varió de 0.02 a 24.9 toneladas con una media 4.01 toneladas. El peso total de los sedimentos fue 283.6 toneladas, en una superficie total de 11.1 ha, lo cual arroja un promedio de 2.55 Mg ha^-1 año^-1. En promedio, se almacenó 0.20 toneladas (±0.196 toneladas) de material orgánico y 0.11 toneladas (±0.11 toneladas) de carbono orgánico por presa.

Con relación a los costos de construcción, presas de morillos de madera son las de menor costo, en promedio MEX $155 por presa, mientras que las de piedra acomodada tienen un costo de MEX $570 m^-3 construido (^{CONAFOR, 2016}). La información de costos da una ligera ventaja a las presas de madera; sin embargo, como se comenta adelante, se debe analizar la efectividad y duración del material de construcción.

Los resultados de la prueba de permutación Monte Carlo indican que no existieron diferencias significativas en la retención de sedimentos de acuerdo con el tipo de material de construcción de las presas filtrantes; en cambio, se encontraron diferencias significativas en la eficiencia del tipo de material para retener materia orgánica y carbono. Las presas de morillos de madera retuvieron más material orgánico, y eventualmente de carbono, debido al tipo de material de construcción y reducción de espacios (Figura 3). Estas estructuras de retención se distinguen por su diseño compacto y baja porosidad, lo que deja pocos espacios libres entre las uniones de piezas y favorece la captura de partículas finas como sedimentos y material orgánico (^{CONAFOR, 2023}).

Figura 3: Efectividad del tipo de construcción de presas filtrantes para controlar sedimentos y retener materia orgánica y carbono. Comparaciones hechas a través de la prueba de Permutación Monte Carlo (10 000 repeticiones).  

Figure 3: Efficiency of the type of construction of check dams to control sediments and retain organic matter and carbon. Comparisons made using a Monte Carlo Permutation test (10 000 replication). 

La efectividad de las presas en mucho depende del tiempo de vida (periodo útil) y en algunas presas de morillos de madera, la capacidad de retención es afectada por la descomposición del material. En este sentido, las presas de piedra acomodada, aun cuando tienden a retener menor cantidad de sedimentos, soportan mejor las condiciones de intemperismo a la que están expuestas a través del tiempo (^{Leyew, G/Michael, Mullu y Melesse, 2021}).

Una de las grandes ventajas que tiene la construcción de piedra acomodada es su abundancia, ya que es un material relativamente disponible y de bajo costo en las zonas forestales. Sin embargo, son susceptibles a la presencia de socavones alrededor de la estructura o el desplazamiento de las rocas aguas abajo cuando se presentan escurrimientos de gran magnitud (^{Nichols y Polyakov, 2019}). Eventualmente, en las presas de piedra acomodada puede existir más erosión cuando el agua desborda la presa y erosiona la base posterior de las presas (^{Castillo et al., 2007}).

Las estructuras hechas a base de madera tienen la ventaja de que el material es abundante y de más bajo costo. Sin embargo, su efectividad puede disminuir debido a la descomposición por efecto del tiempo, la cual se acelera por las altas temperaturas, humedad e, incluso, por la presencia de plagas que utilizan la madera como nido, alimento o reproducción (^{Akita, Kitahara y Ono, 2014}). En el área de estudio, alrededor de un 20% de las presas hechas a base de morillos de madera presentaban signos de descomposición y pudrición. Existen algunas presas de llantas, cuyo material es perdurable, de bajo costo (al ser de desecho) y, por lo general, se utilizan cerca de las localidades. Su eficiencia es alta y resiste mejor los altos escurrimientos, pero no son abundantes. En el estudio, se encontraron solo tres presas de llantas, pero no fueron incluidas en el análisis.

La pendiente del cauce y precipitación son factores que influyen en el escurrimiento y movimiento de partículas del suelo. Generalmente, la construcción de presas en cauces con pendientes altas reduce la velocidad del agua, lo cual propicia la acumulación de sedimentos detrás de la presa, proceso que se conoce como agradación (^{Bombino et al., 2008}). Se hizo otro análisis de varianza de tres vías incluyendo el tipo de material, la pendiente y la precipitación. El Cuadro 2 confirma las similitudes en los tipos de material que se usan para detener sedimentos (peso), mismo que se comentó anteriormente. Asimismo, la precipitación no tuvo efecto en la capacidad de retención de sedimentos en estas presas, quizás porque es poca la variación en la zona de estudio, pero si existe un incremento significativo en el peso de sedimentos retenidos en las presas en aquellas con pendientes mayores al 25% (4.77 toneladas). La interacción conjunta entre el tipo de material de construcción, precipitación y la pendiente no fue significativa; es decir, el efecto combinado de estos tres factores no tiene impacto en la retención de sedimentos en las presas evaluadas.

Otros estudios han documentado la efectividad de las presas en la retención de sedimentos. M^{ejía-Bojórquez et al. (2015)}, utilizando también figuras geométricas, encontraron que el promedio de azolves retenidos en algunos predios del estado de Durango varió de 3.24 a 16.3 m³ (equivalentes entre 4 y 23 toneladas). Estas cantidades coinciden con el rango estimado en este estudio; sin embargo, se desconoce el tipo de material de construcción y el tamaño de las obras evaluadas. También, ^{Lira-Caballero et al., (2020)}, en la Mixteca Alta de Oaxaca, encontraron que solo una presa de piedra acomodada capturó 35 toneladas de sedimentos provenientes de una microcuenca de 37 hectáreas.

Los resultados indican que en promedio cerca de 0.19 toneladas de material orgánico y 0.11 toneladas de carbono orgánico se almacenan por presa filtrante. La importancia de las presas filtrantes es que además de retener sedimentos, contribuyen a la retención de materia orgánica y secuestro de carbono (^{Aguirre-Salado, Pérez, Aguirre, Monterroso y Gallardo, 2023}). ^{Lü, Sun, Fu y Wang (2012)} encontraron que las presas filtrantes construidas hasta el 2009, en la región central de China, habían retenido cerca de 42.3 millones de toneladas de carbono orgánico. Esta cantidad es alta debido al número y tamaño de presas que ese país ha construido en las últimas décadas. De manera similar, ^{Addisu y Mekomen (2019)} reportaron que las presas filtrantes construidas en el noroeste de Etiopia han retenido cerca de 4.47 millones de toneladas de carbono. En el caso de México, no se encontraron datos de la cantidad de carbono orgánico retenidos en todas las presas de manera agregada, pero los datos de este estudio podrían ayudar a hacer estimaciones generales.

Las presas requieren de una planeación y mantenimiento adecuados para evitar problemas en su funcionamiento. Factores como el anclaje al suelo, ausencia de un vertedor, espaciamiento óptimo y falta de obras complementarias aguas arriba de las presas influyen en la buena retención de sedimentos (^{Leyew et al., 2021}). ^{Abbasi et al. (2019)}, ^{Lira-Caballero et al. (2018}, 2020) y ^{Lucas-Borja et al. (2019)} indican que algunas presas fallan cuando el drenaje, o microcuenca de captación es grande, la pendiente longitudinal es alta y éstas se construyen ignorando especificaciones técnicas, como anclado, calidad de material y tamaño requerido. Ellos mismos recomiendan, basado en una extensiva revisión de literatura, hacer una correcta selección del sitio donde se construirán las presas, revisar la historia y magnitud de las precipitaciones y escurrimientos, así como complementar estas presas con otras actividades de restauración como la reforestación y obras de protección al suelo.

Relación de los sedimentos con el volumen de los Árboles

La regresión con la técnica de bootstrapping para los cuantiles 0.25, 0.5 y 0.75, muestran que el valor de τ_q de la variable volumen del arbolado es siempre negativo (Ecuación 4), lo que indica que la cantidad de sedimentos retenidos en las presas filtrantes disminuye a medida que el volumen del arbolado aumenta (aproximadamente 0.30 Mg m^-3 de arbolado) (Cuadro 3). La regresión por cuantiles muestra también que, aunque la variable independiente es negativa, ésta tiene diferentes tasas de cambio, especialmente cuando cambia del cuantil 0.50 (τ_0.5=-0.294) al 0.75 (τ_0.75=-0.557). Lo anterior sugiere que el volumen del arbolado tiene un efecto inverso en el peso de los sedimentos retenidos, particularmente en las presas con mayor retención o tamaño. El efecto del cambio se estabiliza un poco entre los cuantiles 0.25 y 0.50, donde la diferencia en las tasas de cambio es menor. En este caso, se trata de presas de menor tamaño y menor acumulación de sedimentos (Figura 4). Generalmente, el peso de los sedimentos tiene una relación directa con el contenido de materia orgánica y carbono; en consecuencia, bosques más densos tienden a incrementar el nivel de carbono, tanto en la biomasa aérea, como en el suelo (^{Boča, Van Miegroet y Gruselle, 2014}; ^{Paz-Pellat, Argumedo, Cruz, Etchevers y de Jong, 2016}).

Figura 4: Dispersión de datos originales y líneas de regresión por cuantiles del modelo global para las presas filtrantes en el noroeste de Durango, México. Los puntos de color negro indican los datos originales y las líneas representan la regresión para los cuantiles 0.25, 0.50 y 0.75. 

Figure 4: Dispersion of observed data and quantile regression lines of the global model for check dams in northwestern Durango, Mexico. Black points represent observed data and lines indicate results for the 0.25, 0.50, and 0.75 regression quantiles. 

En la Figura 5 se observa que existe una alta dispersión de los parámetros de regresión en los cuantiles mayores a 0.5. Las diferencias en las tasas de cambio de los cuantiles en diferentes partes de la distribución son útiles para evaluar los efectos de factores ecológicos que pueden estar ocultos en una regresión linear simple (^{Cade y Noon, 2003}).

Figura 5: Intervalos de confianza para los parámetros de la regresión por cuantiles del modelo global. La grafica de la izquierda muestra los valores para la constante (β_q ) y la de la derecha para el volumen del arbolado (τ_q ) (Ecuación 4). Las líneas discontinuas en color indican el valor de la regresión y sus intervalos de confianza según el método de mínimos cuadrados. 

Figure 5: Confidence intervals for the quantile regression parameters of the global model. Left figure shows the values for the constant (β _q ), while the right shows the tree volume values (τ _q ) (Equation 4). Dashed, colored lines indicate regression values and confidence intervals resulting from ordinary least squares method. 

Los resultados confirman el rol de la cubierta forestal para reducir la erosión del suelo. ^{Cruz-Garcia, Monárrez, Tecle, Wehenkel y Perez (2020)} utilizaron este tipo de regresión para evaluar la relación entre la densidad arbolada y el escurrimiento superficial en bosques templados de Durango, México. Ellos concluyeron que los bosques más densos tienen menor escurrimiento superficial del agua. ^{Monárrez-González, Lopez, Marquez y Perez (2023)} también encontraron una relación inversa entre el escurrimiento del agua y la densidad arbórea y sugieren que escurrimientos altos propician una mayor erosión del suelo. Lucas-^{Borja et al. (2018)} encontraron que la erosión del suelo es más susceptible que se manifieste en terrenos con baja cobertura forestal.

Por lo que se recomienda que, para incrementar la efectividad de las presas, se deben combinar prácticas de restauración como la reforestación con plantas nativas con buen sistema radicular fibroso y buena resistencia a la tensión longitudinal, obras de conservación del suelo como líneas clave, subsoleo, acordonamiento con residuos forestales o piedras, e incluso, cuando las condiciones lo permitan, con siembra de pastizales para incrementar la cohesión de las partículas del suelo (^{Lira-Caballero et al., 2018}, 2020). Aunque todas estas acciones requieren una inversión económica, su eficacia en la retención de sedimentos y los beneficios ambientales que se generan en las cuencas, pueden reducir el impacto económico ambiental en las presas de embalse y zonas que se localizan aguas abajo (^{Mekonnen, Keesstra, Baartman, Ritsema y Melesse, 2015}).