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Introducción
El agua juega roles en distintos procesos y se complica definirla en una categoría específica de servicio ecosistémico (Vörösmarty et al., 2005); por ello podría considerársele un servicios ecosistémico transversal, dada su habilidad para establecer la sostenibilidad de los ecosistemas vivos (Ripl, 2003).
La subcuenca del río Quiscab es uno de los dos principales ríos que drenan hacia el lago de Atitlán (MAGA-DIGEGR, 2013), y está dentro de la Reserva de Uso Múltiple de la Cuenca del Lago Atitlán (CONAP, 2007). Dicho lago es uno de los lagos más importantes del mundo (Rejmánková, Komárek, Dix, Komárková, & Girón, 2011), que se formó por un ciclo de erupciones llamado Los Chocoyos (Newhall, 1987). Últimamente el lago de Atitlán ha presentado problemas de incremento de contaminación del agua dadas las cargas de contaminantes que impactan negativamente y aceleran la eutrofización (Dix, Fortin, & Medinilla, 2003; Hernandez et al., 2011; Komárek et al., 2013; Rejmánková et al., 2011).
Imbach, Molina, Locatelli y Corrales (2010) afirman que en el ámbito Mesoamericano la producción de agua potable es vulnerable al reducirse la precipitación a futuro, lo cual afecta el acceso a servicios ecosistémicos hidrológicos por el posible impacto del cambio climático; esto, como resultado de probables alteraciones de las condiciones hidrológicas del lugar (Zhang, Srinivasan, & Hao, 2007). Se estima que el cambio climático continuará su avance y se debe estar preparado para adaptarse y ser resiliente (Locatelli, 2014). Se prevé que Guatemala incrementará su temperatura entre 1 y 3 °C de 2010 a 2060, con cambios de hasta 75 mm de precipitación (Oglesby & Rowe, 2014).
Por otro lado, existe evidencia de que tanto el cambio climático como el cambio de uso/cobertura de la tierra son impulsores de cambio directo en los ecosistemas, ocasionando transformaciones en la tasa de dotación de servicios ecosistémicos (Carpenter et al., 2009; MEA, 2005). El cambio de cobertura de la tierra juega un papel importante en el ciclo hidrológico, pues procesos como la evapotranspiración dependen del tipo de cobertura, clima y capacidad de agua disponible para la planta, entre otros (Fitts, 2012; McNaughton & Jarvis, 1983; Zhang, Dawes, & Walker, 2001; Zhang, Walker, & Dawes, 1999), además de poder incrementar la escorrentía superficial o atenuarla. Bajo este contexto conocer la dinámica del ciclo hidrológico y erosión hídrica en la subcuenca del río Quiscab ante cambios futuros del clima y de uso/cobertura de la tierra es necesario.
Este estudio pretende determinar la respuesta hidrológica y erosión hídrica ante el cambio climático y cambio de uso/cobertura de la tierra en la subcuenca del río Quiscab, Guatemala. Para tal fin se utilizó el modelo SWAT (Arnold, Srinivasan, Muttiah, & Williams, 1998; Neitsch, Arnold, Kiniry, Williams, & King, 2005), el cual tiene la capacidad de incorporar anomalías climáticas y cambios de cobertura en el proceso de simulación (Neitsch et al., 2005). Es un modelo operacional o conceptual (Arnold et al., 1998; Zhang, 2014) semidistribuido (Arnold et al., 2012) y de tiempo continuo a escala de cuenca, que opera en intervalos de tiempo diario; fue desarrollado para evaluar y predecir el impacto de las prácticas de manejo del suelo en la generación de agua, sedimentos, nutrientes y sustancias químicas agrícolas (Arnold et al., 2012; Arnold et al., 1998; Gassman, Reyes, Green, & Arnold, 2007; Neitsch et al., 2005).
Arnold et al. (1998) mencionan que el modelo SWAT no requiere calibración para cumplir con su objetivo de predicción, esta es una realidad en cuencas con pobre instrumentación. El modelo SWAT simula los procesos hidrológicos en dos etapas: la primera es la fase terrestre del ciclo hidrológico (cantidad) y con base en ecuación de balance de masa; la segunda etapa consiste en el enrutamiento o conducción de las cargas simuladas en la fase terrestre hacia la red hídrica o reservorios (Arnold et al., 2012; Neitsch et al., 2005; Zhang, 2014).
Métodos
Área de estudio
La subcuenca del río Quiscab (14º 48’ 32.9” N, 91º 13’ 51.89” O), pertenece a la cuenca del lago Atitlán de la vertiente del Pacífico, y posee un área de 149.7 km2, que representa el 28 % de la cuenca del lago en mención (Figura 1).
Su clima, según Thornthwaite, va de frío húmedo a semicálido muy húmedo (MAGA-DIGEGR, 2013; UPGGR-MAGA, 2009). Comprende tres zonas de vida de Holdridge: bosque muy húmedo montano subtropical (bmh-M); bosque muy húmedo montano bajo subtropical (bmh-MB), y el bosque húmedo montano bajo subtropical (bh-MB). El 35 % de su superficie corresponde a bosque; 38.6 %, a granos básicos; 4.8 %, a hortalizas; 1.3 % a pastos; 18.3 %, matorrales, y 0.1 %, a lugares con poca vegetación (GIMBUT, 2014; INAB & CONAP, 2015; MAGA-DIGEGR, 2015).
Datos para el modelo SWAT
La simulación con el modelo SWAT requirió información climática y biofísica que se obtuvo de diferentes fuentes (Tabla 1). En cuanto al uso/cobertura local se reclasificó según la base de datos de SWAT. Se completó las variables de suelo con los programas Soil Water Characteristic, desarrollado por Saxton y Rawls (2006) , y NumCur, para estimar variables de suelo no contenidas en las fuentes citadas. La estadística de las variables climáticas se calculó con la Macro 4.1 de Microsoft Excel®. La información topográfica, de cobertura, suelos, clima y caudales fue sistematizada y analizada para configurar el modelo SWAT.
Tabla 1 Datos utilizados para configurar el modelo SWAT.
| Variable | Información | Fuente |
|---|---|---|
| Topografía | Modelo de elevación digital (1:50 000), resolución espacial 20 m | MAGA, 2010 |
| Uso/cobertura de la tierra | Mapa de bosques y uso de la tierra 2012 (1:50,000), mapa forestal por tipo y subtipo de bosque (1:50,000), y mapa de cobertura vegetal y uso de la tierra de la República de Guatemala (1:50 000) | GIMBUT, 2014; Inab & Conap, 2015; MAGA-DIGEGR, 2015 |
| Tipo de suelo | Estudio semidetallado de los suelos del departamento de Sololá (1:50 000) | MAGA-DIGEGR, 2013 |
| Clima | Estación meteorológica El Tablón, variables precipitación pluvial y temperatura (mínima y máxima). Periodo 1994-2015 | INSIVUMEH, 2016 |
| Caudal mensual | Datos de aforos de río Quiscab y Pamán. Periodos: 15 meses (entre 2013 y 2014) y 12 meses (entre 2007 y 2008) | URL-UNR-UVG-DRI-UCD, 2014; Xicay, 2011 |
| Cambio climático | Plataforma MarkSim®, escenario de cambio climático RCP 8.5, y modelo HadGEM2-ES para el año 2050. Anomalías mensuales de precipitación y temperatura | Jones & Thornton, 2013 |
Configuración y simulación modelo SWAT
El estudio se realizó con la extensión ArcSWAT 2012.10 (Winchell, Srinivasan, Di-Luzio, & Arnold, 2013) para el programa ArcGis® versión 10.2 (Esri Inc., 2014). Se definieron siete microcuencas para la subcuenca del río Quiscab y un periodo de calentamiento de tres años. El traslape único de topografía, suelo y vegetación generó las unidades de respuesta hidrológica (URH); la pendiente se categorizó según la clasificación de FAO (2009). Es así como el modelo SWAT ―considerando los dos niveles de heterogeneidad espacial, subcuencas y URH (Zhang, 2014)― simula el ciclo hidrológico en cada una de estas unidades, para luego combinarlas y calcular el balance hídrico en cada cuenca. El ciclo hidrológico es simulado según la ecuación dada a continuación, la cual define el contenido final de agua en el suelo en función del contenido inicial de agua en el suelo (
Por su lado, la erosión hídrica se calcula con la ecuación universal de pérdida de suelo modificada (MUSLE, por sus siglas en inglés) por Williams (1975a):
Donde
Previo a calibrar se realizaron ajustes de parámetros para lograr la mejor simulación de referencia o inicial. Se definió el método de Hargreaves y Samani (1985) para la evapotranspiración potencial. La curva número inicial (CN) se varió según las condiciones locales de la vegetación (condición hidrológica) y grupo hidrológico de los suelos (Cronshey, 1986). El coeficiente de rugosidad (n) de Manning para flujo superficial se modificó para cada categoría de cobertura según Engman (1986) . Finalmente, la rugosidad del canal principal y tributarios se modificó por el método tabular de Manning (Chow, 1994). Estableciéndose así la simulación inicial, que posteriormente fue sometida a calibración con la variable caudal medio mensual según se describe en la sección siguiente.
Calibración y análisis de incertidumbre
El análisis de sensibilidad, calibración y análisis de incertidumbre se realiza con el algoritmo SUFI-2 (Abbaspour, Johnson, & Van Genuchten, 2004; Abbaspour et al., 2007) incluido en el programa SWAT-CUP (Abbaspour, 2015). Dicho algoritmo realiza modelado inverso semiautomatizado, y combina optimización (calibración y análisis de sensibilidad) y análisis de incertidumbre (Abbaspour et al., 2004; Abbaspour et al., 2007), el cual cuantifica la incertidumbre de las salidas del modelo con la banda de predicción de incertidumbre del 95 % (95 PPU) a dos colas, a través de muestreo por método hipercubo latino. Para medir la bondad de ajuste de la calibración utiliza las reglas de P-factor y R-factor; la primera es la fracción de los datos observados más su error contenido en la banda 95 PPU, varía de 0 a 1; la segunda es la fracción entre la distancia media de los valores mínimos y máximos de la banda 95 PPU, y la desviación estándar de los datos observados (Abbaspour et al., 2004; Abbaspour et al., 2015; Abbaspour et al., 2007).
La calibración se ejecutó con la variable caudal mensual y se realizó en dos puntos: uno en el río Pamán y otro en la desembocadura del río Quiscab. En el primer punto, el periodo de calibración fue de abril de 2014 a agosto de 2015, y para la desembocadura del río Quiscab, además del mismo periodo del río Pamán, se agregó otro registro (de septiembre de 2007 a agosto de 2008). La función objetivo que se utilizó para evaluar el ajuste hidrológico de la calibración fue el criterio de Kling-Gupta (Gupta, Kling, Yilmaz, & Martinez, 2009):
Donde
Se calcularon 600 simulaciones en dos iteraciones y se usó el método de sensibilidad global para definir las variables de mayor sensibilidad en la calibración del caudal. Los 12 parámetros de calibración se definieron con base en revisión de literatura (Abbaspour, 2015; Abbaspour et al., 2015; Arnold et al., 2012; Marcinkowski, Piniewski, Kardel, Giełczewski, & Okruszko, 2013; Me, Abell, & Hamilton, 2015; Rostamian et al., 2008; Santhi, Kannan, Arnold, & Di-Luzio, 2008; Singh, Bankar, Salunkhe, Bera, & Sharma, 2013) y la sensibilidad global (Tabla 2).
Tabla 2 Parámetros usados para la calibración en dos puntos de la subcuenca Quiscab.
| Parámetro | Descripción | Rango de calibración |
|---|---|---|
| r__CN2.mgt | Curva número para condición de humedad II | -0.17 a 0.03 |
| r__SOL_AWC().sol | Capacidad de agua disponible en el suelo, mm/mm suelo | -0.15 a 0.03 |
| v__GW_REVAP.gw | Coeficiente de retorno de agua del acuífero a la zona de raíces | 0.07 a 0.24 |
| v__ALPHA_BF.gw | Factor alfa de la curva de recesión de agua subterránea del acuífero profundo, 1/días | 0.34 a 1.0 |
| v__GW_DELAY.gw | Tiempo de retardo para recarga del acuífero, días | 0.00 a 243.97 |
| v__ESCO.URH | Factor de compensación de evaporación del suelo | 0.20 a 0.75 |
| v__CH_N2.rte | Coeficiente “n” de Manning para el canal principal | 0.14 a 0.30 |
| r__SOL_K().sol | Conductividad hidráulica saturada, mm/h | -0.80 a -0.0066 |
| v_CH_K1.sub | Conductividad hidráulica efectiva en el canal tributario, mm/h | 17.18 a 55.32 |
| v_RCHRG_DP.gw | Coeficiente de percolación del acuífero profundo. | 0.40 a 1.00 |
| r_SLSUBBSN.URH | Longitud de pendiente promedio, m | 0.09 a 1.00 |
| r_SOL_BD().sol | Densidad aparente del suelo, g/cm3 | -0.10 a 0.14 |
Escenario de cambio climático y cambio de uso/cobertura de la tierra
Posterior a la calibración se incorporaron escenarios prospectivos, uno de cambio climático y dos de cambio de uso/cobertura de la tierra, los cuales fueron comparados con el escenario base (1994-2015), y se consideraron cambios relativos y la variabilidad asociada. Para cada escenario, la siguiente configuración del modelo SWAT no fue modificada: topografía, tipo de suelo, y división de cuencas.
El escenario de cambio climático supone que la distribución espacial de la precipitación, temperatura y uso de la tierra son constantes; mientras que la distribución espacial de precipitación no cambia. Es así como se evalúa el escenario RCP 8.5 al año 2050. Se seleccionó este escenario por los criterios siguientes: es el más crítico del CMIP5 (Cubasch et al., 2013); similitud en forzamiento radiativo (Meinshausen et al., 2011), y en anomalía de temperatura con los otros escenarios (RCP 4.5 y RCP 6.0) (Collins et al., 2013); al año 2050. Además, el último año de la simulación base fue el más caliente en la superficie global de la tierra (Hansen, Sato, Ruedy, Schmidt, & Lo, 2016; WMO, 2016), y en Guatemala, al 2015, se reporta que las estaciones monitoreadas presentaron mayores frecuencias (días) con temperaturas medias diarias superiores al promedio en el periodo 1981-2010 (Amador, Hidalgo, Alfaro, Durán-Quesada, & Calderón, 2016).
Se usó el Modelo de Circulación General (GCM) HadGEM2-ES (Hadley Centre Global Environmental Model versión 2, Earth System Model) (Collins et al., 2011; Jones et al., 2011; Martin et al., 2011), con reducción de escala por el método estadístico de la plataforma MarkSim® (Jones & Thornton, 2013).
La elección de este modelo se debe a que se ubica en el tercio de modelos con mayor magnitud (> 66 %) de la anomalía de temperatura, considerando los 17 modelos de MarkSim®; de allí que es probable que las anomalías de este modelo sucedan (Stocker et al., 2013). El modelo HadGEM2-ES incluye componentes de la atmósfera, océano, estratósfera y del sistema terrestre (Earth-System, ES); este último contiene la dinámica de la vegetación, biología del océano y química de la atmósfera (Jones et al., 2011; Martin et al., 2011).
Para la dinámica de cambio de uso/cobertura de la tierra (CUCT) se plantearon dos escenarios hipotéticos: a) reducción del 80 % (CUCT 1); b) e incremento del 50 (CUCT 2) de la superficie de bosque. En la configuración del modelo SWAT, el clima no fue modificado. Estos escenarios están representados por la dinámica entre bosque y pastos, matorrales y lugares con poca vegetación; esta conversión fue establecida por la proximidad espacial. El uso de escenarios hipotéticos de cambio de uso/cobertura de la tierra y de cambio climático se aplica en varios estudios donde se utiliza el modelo SWAT (Chen, Ale, Rajan, Morgan, & Park, 2015; Gassman et al., 2007; Morán‐Tejeda et al., 2015; Qi, Sun, Wang, McNulty, & Myers, 2009; Zhang, Nan, Xu, & Li, 2016).
Resultados
Calibración del modelo SWAT
De los dos puntos de calibración, la mejor fuerza de calibración y evaluación de incertidumbre la presentó el río Pamán, dado su valor de P-factor próximo al 70 % recomendado por Abbaspour et al. (2015) para la variable descarga. También los criterios NS, RSR y PBIS presentaron valores muy buenos según escala propuesta por Moriasi et al. (2007); el criterio de Kling-Gupta tuvo un comportamiento muy bueno, dado que sus tres componentes: sesgo, variabilidad y correlación lineal fueron cercanos a su valor óptimo (1) (Figura 2).
En cuanto a la sensibilidad de los parámetros sujetos a calibración, 8 de los 12 presentaron la mayor sensibilidad (p ≤ 0.05) al ajuste de la descarga: conductividad hidráulica saturada, curva número, conductividad hidráulica efectiva del canal tributario, factor de compensación de evaporación del suelo, coeficiente de percolación del acuífero profundo, longitud de pendiente promedio, capacidad de agua disponible en el suelo y densidad aparente del suelo.
Efecto del cambio climático en la respuesta hidrológica y erosión hídrica
Durante el escenario base (1994-2015) en la subcuenca del río Quiscab, el aporte medio anual de la precipitación pluvial fue igual a 1 472 ± 276.4 mm; mientras, la producción de agua fue de 696 ± 224.2 mm; escorrentía superficial de 234 ± 113.5 mm; flujo lateral de 316 ± 74 mm; flujo base de 61 ± 31.2 mm; percolación de 150 ± 75.3 mm, y erosión hídrica de 26.8 ± 15 t ha-1 año-1; la mediana de la evapotranspiración actual fue de 749.6 mm (724.4-781.0). Entretanto, el caudal simulado medio anual en la salida de la subcuenca del río Quiscab fue de 3.3 m3 s-1.
Para el año 2050, bajo el escenario de cambio climático RCP 8.5 del modelo HadGEM2-ES, se sugieren cambios anuales de -23 %, -6 %, -40 % y -51 % para precipitación pluvial (PRECIP), evapotranspiración actual (ET), producción de agua (WYLD) y percolación (PERC), respectivamente. La recarga hídrica (GW_RCHG) disminuiría 48 % y la erosión hídrica (SYLD) se prevé experimentará una reducción anual del 20 %. A escala mensual multianual se prevé el mayor cambio de las variables hidrológicas PRECIP, ET, y WYLD en -100, -19 y -68 %, respectivamente (Figura 3). La recarga y erosión hídrica prevé su mayor cambio en -86 y -100 %, respectivamente.
Figura 3 Cambio porcentual promedio mensual de las fracciones del balance hídrico ante cambio climático al 2050.
A lo largo del año con el escenario RCP 8.5 al 2050 se espera que la variabilidad se incremente de manera leve para ET, PRECIP y flujo lateral (LATQ) (6-15 %); moderada para escorrentía superficial (SURQ), WYLD y GW_RCHG (entre 15 y 35 %), y severa para PERC, flujo base (GW_Q) y SYLD (> 35 %), todas con respecto a la línea base. El cambio espacial de los componentes del balance hídrico, producción de agua y erosión hídrica se presenta en la Figura 4, donde se observa el efecto del escenario de cambio climático, y se prevé reducción generalizada de estas variables hidrológicas y erosión hídrica.
Efecto del cambio de uso/cobertura en la respuesta hidrológica y erosión hídrica
El posible cambio anual bajo el escenario de CUCT 1 (-80 % bosque) sería -3 % para ET; por su lado, WYLD, SURQ, LATQ, GW_Q, recarga y erosión hídrica se prevé cambiarán +3, +4, -1, +10, -1 y +10 %, respectivamente. En promedio a escala mensual multianual, los mayores cambios para las variables ET, WYLD, SURQ, GW_Q serán -36, +5, +8 y +24 %, respectivamente (Figura 5). La recarga y erosión hídrica sugieren sus mayores cambios en el orden de +10 y +61 %, respectivamente. La variabilidad (coeficiente de variación) a lo largo del año presentará cambios muy leves (< 6 %) para las variables SURQ, PERC, GW_Q, LATQ, WYLD y GW_RCHG; leves para ET (entre 6 y 15 %), y moderados para la erosión hídrica (entre 15 y 35 %).
Figura 5 Cambio porcentual promedio mensual de las fracciones del balance hídrico ante dos escenarios de cambio de cobertura.
Se sugieren cambios promedio anuales bajo el escenario de CUCT 2 (+50 % bosque), donde ET incrementaría 2 %, SURQ -2 %, GW_Q -8 %, y WYLD -2 %, recarga -14% y erosión hídrica -1 %. LATQ no experimentaría cambio en el balance anual. Con respecto al cambio promedio mensual (Figura 5), se prevén los mayores cambios para las variables ET, WYLD, SURQ, LATQ, y GW_Q, en +25, -3, -4, -23 +2 %, respectivamente. La recarga hídrica presentará su mayor cambio de -28 %, y la erosión hídrica en +34 %. La variabilidad durante el año de las fracciones del balance y la erosión hídrica se sugiere presentaría cambios muy leves (CV < 6 %).
La dinámica espacial de los componentes del balance hídrico, producción de agua y erosión hídrica se presenta para los dos escenarios hipotéticos de cambio de uso/cobertura, donde es evidente que el escenario -80 % de la cobertura bosque (CUCT 1) provocaría incremento en producción de agua, escorrentía superficial, flujo base y erosión hídrica. La evapotranspiración real presenta reducción. El escenario de incremento de 50 % del bosque (CUCT 2) se prevé reduciría la escorrentía superficial, flujo base, producción de agua y erosión hídrica, con un incremento de la evapotranspiración real (Figura 6).
Discusión
Calibración del modelo SWAT
La falta de ajuste entre caudales simulados y observados en un punto de calibración indica falta de emparejamiento general. Se utilizó el enfoque de calibración multisitio (Cao, Bowden, Davie, & Fenemor, 2006), sin embargo los datos observados de caudal (también de lluvia) disponibles son de limitado detalle espacial, contrario a lo que recomiendan Zhang, Srinivasan y Van Liew (2008) para este enfoque, lo cual resulta en una limitada calibración espacial (Arnold et al., 2012) y salidas enmascaradas del modelo (Takken et al., 1999), pues el buen ajuste en un punto (río Pamán) no se reflejó en la calibración en la salida del río Quiscab; además, la distribución temporal de caudales observados es pobre. Estas limitaciones espacio-temporales de datos, caudal y clima conducen a errores en los modelos de simulación (Refsgaard & Storm, 1996), lo que se confirma con los factores de evaluación de incertidumbre, que reflejan la mala calidad de los datos observados (Abbaspour et al., 2007).
Las condiciones morfométricas (densidad de drenaje, tiempo de concentración) de la subcuenca Quiscab propician su alta eficiencia en evacuar la lluvia que recibe, dada su baja permeabilidad y rápida respuesta hidrológica (Horton, 1932), lo que se presenta en altos valores de caudal en época lluviosa. Además, la alta carga de sedimentos transportados en su lecho en eventos de tormenta hace difícil establecer puntos de aforo fijos (Hernández-Moreno, Álvarez-Nuñez, Girón, & Gutiérrez-López, 2011). Al adicionar en el análisis la ubicación del punto de aforo, hora de medición y acceso al punto de aforo, la incertidumbre del instrumento y personal dificultan la toma de datos que reflejen de modo adecuado la descarga natural del río; ello se traduce en errores registrales de valores observados (Refsgaard & Storm, 1996).
Aunque el modelo conceptual de SWAT permite considerar la extracción de agua (Neitsch et al., 2005), y así mejorar la calibración de caudales, no se dispone de un registro histórico de puntos de aforo y monitoreo en la subcuenca, situación observada en el recorrido de campo. La extracción es un factor para considerar a monitorear debido que la fuente principal de acceso hídrico en esta zona es a través de ríos y manantiales (IARNA-URL, 2013).
Dadas las limitaciones de datos observados para calibración, característica típica de cuencas poco instrumentadas, se alcanzó un ajuste bueno de calibración de caudal en un punto de la subcuenca Quiscab. Lo positivo fue evidenciar la variabilidad espacial de la variable caudal debido a que en una microcuenca (Pamán) poco intervenida la calibración fue satisfactoria, situación que no se presentó en otro punto de alta intervención. Se evidencia que la información de uso, consumo y gestión es necesaria en zonas de alta intervención.
Efecto del cambio climático en la respuesta hidrológica y erosión hídrica
Al incorporar la anomalía clima, precipitación y temperatura, se esperaría que los otros componentes del ciclo del agua se modifiquen, pues la precipitación es el principal componente de este ciclo (Brutsaert, 2005; Davie, 2008; Han, 2010) y la temperatura es uno de los componentes que gobierna la evapotranspiración (Fitts, 2012), donde la fracción transpiración es el proceso de mayor pérdida de agua de la cuenca (Fetter, 2000). Los cambios moderados a severos que se prevén en la respuesta hidrológica y erosión hídrica de la subcuenca Quiscab se deben en gran medida a la reducción de la tasa de evapotranspiración por la disminución de la capacidad de agua disponible en el suelo y la intercepción vegetal y se desconoce la capacidad de amortiguamiento natural del ecosistema local.
En cuanto a la variabilidad del régimen anual de los componentes del balance hídrico, se incrementará, y con ello los cambios en época seca y lluviosa podrán ver un incremento de problemas de estrés hídrico y escasez de agua (Arnell, 2004; Revenga, Brunner, Henninger, Kassem, & Payne, 2000); cambio de aptitud agrícola (Bouroncle et al., 2016); e impactos en agua potable (Imbach et al., 2010), y en otros servicios hidrológicos del ecosistema.
En comparación con otros estudios, con el uso del modelo SWAT se revelan respuestas hidrológicas variables ante el efecto de cambio climático en otras latitudes. Por ejemplo, en EUA, para dos cuencas de Idaho, se proyectan caudales máximos en el rango de -198 y +106 m3 s-1, predominando anomalías positivas de precipitación y temperatura; en una de las cuencas prevalece cobertura forestal y, en la otra, cobertura diversa (Jin & Sridhar, 2012). Chien, Yeh y Knouft (2013) , lo cual sugiere una reducción del caudal anual entre 41.1 y 45.2 % para el periodo 2051-2060 para cuatro cuencas del río Mississippi, donde destaca el uso agrícola (> 68 %).
En la cuenca del río Nilo Azul, Koch y Cherie (2013) estimaron que ante el escenario A2 los mayores cambios de precipitación, producción de agua y evapotranspiración fueron -13, -45 y -2 %, respectivamente. Igualmente en África, Awotwi, Kumi, Jansson, Yeboah y Nti (2015) mostraron que la escorrentía superficial, flujo base y evapotranspiración incrementarían 26, 24 y 6 %, respectivamente, ante cambio climático. En la India, Pandey, Gosain, Paul y Khare (2016) cuantificaron que ante cambio climático en la cuenca Armur, la evapotranspiración y producción de agua incrementarán 28 y 49 %, respectivamente. En Chile, Stehr, Debels, Arumi, Alcayaga y Romero (2010) modelaron en la cuenca del río Biobío que ante cambio climático el caudal disminuye entre 32 y 45 %.
La erosión promedio anual de la subcuenca Quiscab actualmente es moderada según la clasificación de FAO (1980). Esta categoría, en gran medida, se debe a las características geomorfológicas y de paisaje del área de estudio (MAGA-DIGEGR, 2013). La erosión promedio simulada en la línea base, 26.8 t ha-1 año-1, se asemeja al promedio entre erosión potencial y erosión potencial por sobreuso en la subcuenca Quiscab (24 t ha-1 año-1) estimada por Pineda (2009) . En la subcuenca Quiscab, la combinación de malas prácticas de conservación de suelo y vegetación, al combinarse con las características inherentes geomorfológicas, exacerban la erosión en la zona, sin olvidar que la subcuenca está por alcanzar el equilibrio del ciclo de erosión de acuerdo con el criterio de Strahler (1957) .
En esta subcuenca, la erosión hídrica se prevé tenga una reducción de 20 % debido a que los factores decisivos, lluvia y escorrentía superficial, disminuyeron 23 y 51 %, respectivamente, resultando en pérdidas de suelo menores a la línea base (FFTC, 1995; Morgan, 1997). La disminución de la escorrentía superficial es clave, pues el método de estimación de la erosión utilizado, MUSLE, usa dicha variable como factor de energía (Williams, 1975a; Williams, 1975b). También la anomalía de precipitación juega un rol importante, dado que la cantidad e intensidad de lluvia son los factores que controlan los cambios de erosión ante cambio climático (Nearing, Pruski, & O'neal, 2004).
Similarmente a este estudio y con el uso del modelo SWAT, en Vietnam, Khoi y Suetsugi (2013) proyectan que ante cambio climático (escenario A1B) al 2050, la producción de sedimentos se reducirá 1.4 %. De la misma manera, en China, Yu, Xie y Meng (2017) prevén reducción de hasta 1.4 Mt mes-1, en el periodo 2049-2064, bajo los modelos ESM2M, HadGEM2 y CM5A del CMIP5. Opuestamente, en Vietnam, Khoi y Suetsugi (2013) indican que para el 2080, los sedimentos aumentarán 4.5 % ante una subida de temperatura promedio de 2.9 °C. De igual forma, Thai, Thao y Dieu (2017) estiman incremento de la pérdida de suelo desde 6.2 (2020-2039) hasta 25.5 % (2080-2100).
Para la erosión hídrica, las prácticas de conservación del suelo pueden jugar un rol protagónico en el control de las fases erosivas de desprendimiento y transporte de suelo (Morgan, 1997), como son los residuos vegetales que cubren el suelo (Cogo, Moldenhauer, & Foster, 1984; Jin et al., 2008; Jordán, Zavala, & Gil, 2010); medidas agronómicas a mantener e incrementa la densidad de cobertura vegetal (Fullen, Guerra, Jorge, & Alexandre, 2014); y métodos mecánicos de conservación de suelos, como terrazas, cortinas rompevientos y barreras de protección, entre otras (Fullen et al., 2014; Morgan, 1997).
Efecto del cambio de uso/cobertura en la respuesta hidrológica y erosión hídrica
En los escenarios hipotéticos de cambio de uso/cobertura de la tierra planteados existen cambios anidados de los componentes del ciclo hidrológico, tal es el caso de la evapotranspiración real (ET), la cual es calculada por el modelo SWAT en función de la evaporación del agua interceptada por el dosel, y tasas máximas de transpiración del dosel y evaporación del suelo (Neitsch et al., 2005). Considerando que la ET es el factor clave para entender el efecto en la producción de agua del cambio de cobertura (Morán‐Tejeda et al., 2015), se deben entender los elementos que constituyen este flujo, como temperatura, área foliar, radiación y albedo de la superficie, entre otros (Fitts, 2012; McNaughton & Jarvis, 1983; Zhang et al., 2001; Zhang et al., 1999).
Por consiguiente, al reducir la cobertura de bosque 80 % (CUCT 1), se disminuyó el área foliar potencial, índice de área foliar e intercepción; por lo tanto, se redujo la evapotranspiración. Esto se presenta dado que el área foliar está relacionada con la intercepción y radiación, y define el área foliar disponible para evapotranspiración (Zhang et al., 1999), por lo que, el agua que se dejó de evapotranspirar (-3 %) e interceptar favoreció los otros flujos del ciclo del agua, incrementando la escorrentía superficial, flujo base y, en consecuencia, la producción de agua, pues la vegetación afecta la escorrentía superficial por los cambios de intercepción y evapotranspiración (Zhang et al., 2001; Zhang et al., 1999).
Asimismo, al darse un cambio de cobertura también se modifica la curva número (CN), y con ello cambian la escorrentía y producción de agua debido a que en este estudio se utiliza el método de la CN para generar escorrentía, tal como lo demuestran Kundu, Khare y Mondal (2017) en la relación entre cambios de CN y producción de agua.
Similar a la respuesta que se prevé en la subcuenca Quiscab, en Carolina del Norte, EUA, Qi et al. (2009) muestran la reducción de la evapotranspiración (7 %) y un incremento de la producción de agua (14 %) ante un cambio total de cobertura boscosa a cultivos y pastizales. Del mismo modo, en la India, Kundu et al. (2017) concluyen que el cambio de uso de la tierra hacia aumento de agricultura mostró incremento de la producción de agua (hasta 17. 5%) y disminución de la evapotranspiración real (hasta 8.4 %).
El aumento de la cobertura de bosque del 50 % (CUCT 2) en la subcuenca Quiscab presentó cambio en los flujos del balance en dirección contraria a los que se prevén para CUCT 1 (-80 % de bosque). La evapotranspiración real incrementó (+2 %) por ampliación del área foliar y, por defecto, aumentó la intercepción de la precipitación; esto provocó la reducción de la escorrentía superficial, flujo base y producción de agua en -2, -8 y -2 %, respectivamente.
En igual dirección de incremento de cobertura boscosa en la cuenca Aragón de España, Morán‐Tejeda et al. (2015) estimaron reducción de escorrentía superficial anual en 7.4 %. De igual manera, en Ecuador, al incrementar el área de bosque se aumentó la evapotranspiración con la reducción de flujos rápidos (Crespo et al., 2008). En China, Wei et al. (2016) evidenciaron el mayor incremento en escorrentía superficial y producción de agua ante un aumento de la cobertura forestal de 30.39 %.
La dinámica de erosión por cambio de cobertura en la subcuenca Quiscab es leve (+10 y -1 % para CUCT 1 y 2, respectivamente), considerando el alto cambio relativo de cobertura. Hallazgos similares al escenario CUCT 2 (+50 % bosque) muestran Phan, Wu y Hsieh (2011) en Vietnam, cuando el área de pastizales se convirtió en bosque, ya que la carga de sedimentos disminuyó 6.08 %. Del mismo modo, en Brasil, Blainski, Porras, Garbossa y Pinheiro (2017) , en cuencas con reducción de superficie de pasto e incremento del bosque, se presentó disminución de la erosión de > 20 a 12.1-20 t ha-1 año-1.
Además, Li, Zhang y Peng (2015) plantean que el bosque y pastizales tienen similar efecto de reducción de erosión, pues ambos usos manifiestan similar capacidad de infiltración que reduce la fuerza erosiva de la lluvia (Nunes, De-Almeida, & Coelho, 2011). Aunque la cobertura boscosa es más efectiva, si la cubierta herbácea es densa puede llegar a tener similar eficiencia (Morgan, 1997). La dinámica de erosión y sedimentos puede ser más sensible al plantear cambios de cobertura de bosque o pastos hacia agricultura (Alibuyog et al., 2009; Da-Silva, Silva, & Souza, 2016; Huang & Lo, 2015), ya que las tierras de cultivo son más propensas a erosión que el bosque y se acelera el movimiento del suelo, sobre todo en lugares de relieve pronunciado (Bakker et al., 2008; Brooks, Ffolliott, & Magner, 2012).
Conclusiones
Con datos observados limitados ―temporal y espacialmente― se simuló el ciclo hidrológico y erosión hídrica, donde un punto de calibración fue satisfactorio (río Pamán), y otro no satisfactorio (río Quiscab), que se diferencian por la intervención del territorio. Resalta la importancia del monitoreo hidrológico, y conocer la dinámica de uso y gestión del agua para lograr mejores ajustes hidrológicos en zonas de alta intervención, e incrementar el uso potencial de la modelación hidrológica como herramienta de planificación.
Ante el escenario de cambio climático RCP 8.5 del modelo HadGEM2-ES al año 2050, se prevé reducción severa generalizada de los componentes del balance hídrico y producción de agua a escala anual y mensual, con cambios de leves a severos en la variabilidad del régimen hidrológico anual. Se espera reducción de moderada a severa de recarga a los acuíferos; de manera similar, la erosión hídrica se reducirá mensual y anualmente, y su variabilidad anual disminuirá severamente.
Debido al cambio de cobertura, cada año se incrementarán los flujos del balance hídrico (con excepción de la evapotranspiración actual, flujo lateral y recarga hídrica), producción de agua, escorrentía superficial, flujo base y erosión hídrica ante el escenario de reducción del 80 % de bosque. Opuestamente, ante el escenario +50 % de bosque, dichos componentes disminuirán y la evapotranspiración real se incrementará. Cambios muy leves a moderados se esperan en la variabilidad del régimen hidrológico anual y de erosión hídrica para ambos escenarios.
Es mayor la sensibilidad de los componentes del balance hidrológico y erosión hídrica ante el escenario de cambio climático que los escenarios hipotéticos de cambio de uso/cobertura de la tierra. Ante cambio climático se pronostican mayores cambios a escala mensual y anual, y de variabilidad del régimen anual.
Los cambios en erosión hídrica estimados en los escenarios de cambio de cobertura se determinan de leves a moderados, dado el alto cambio relativo de superficie de transición. Las coberturas involucradas en la dinámica (bosque, pastizales y matorrales) son responsables de las menores tasas de erosión anual en comparación con la agricultura anual.
En la subcuenca Quiscab, el uso/cobertura bosque (conífera, latifoliado y mixto) no garantiza producción de agua; no obstante, su presencia muestra la regulación de flujos del balance hidrológico y erosión hídrica.
