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Introducción
Los trasvases son dispositivos sociotécnicos para movilizar, transportar, desplazar y relocalizar el agua de una cuenca a otra. Para esto se tienen que vencer los parteaguas de las cuencas. Esto se traduce en cambios importantes en términos políticos, socioculturales, hidrológicos y bióticos, pues implican transformaciones territoriales profundas (Peña y Granados, 2021). Junto con los trasvases, se crean obras secundarias como caminos, acueductos y plantas de tratamiento, que también causan alteraciones en los ecosistemas por ocasionar un cambio de uso del suelo.
Los ecosistemas son dinámicos y sostenidos por los procesos de flujo de recursos genéticos, energía y materia que se llevan a cabo en ellos. Sin embargo, las actividades humanas como la agricultura de riego y temporal, el pastoreo extensivo de ganado y la explotación forestal de productos maderables con varias unidades de producción rural, junto con los cambios en su estructura provocan perturbaciones en los procesos naturales. La condición de la superficie del suelo es un factor que controla el agua que se infiltra y aquella que se desplaza en la superficie por medio de la escorrentía (Chen, Sela, Svoray y Assouline, 2013; Muñoz-Robles, Reid, Tighe, Briggs y Wilson, 2011a, 2011b).
Además, la humedad del suelo es un factor clave para la producción primaria y la mineralización de nutrientes, que a su vez depende de la disponibilidad de agua (Rodríguez-Iturbe y Porporato, 2005). Es decir, los elementos biológicos característicos se asocian de manera espacio-temporal formando unidades estructurales y funcionales (Ledezma y García, 2015). De acuerdo con Tongway y Hindley (2004) es importante evaluar los cambios en la estructura y función de los ecosistemas en zonas áridas y semiáridas, donde la recuperación de la cobertura vegetal es muy lenta. Entre las principales funciones de la vegetación se encuentran proteger el suelo contra la erosión, regular la escorrentía, mantener y restituir la fertilidad de los suelos, procesos útiles en la aportación de materia orgánica y el ciclo de nutrientes (Ledezma y García, 2015).
En zonas áridas y semiáridas, los ecosistemas se estructuran en mosaicos de dos fases, formados por una matriz abierta por la intercalación de la vegetación; una fase consiste en las áreas con poca o nula vegetación (inter-parches) y la otra, con una cobertura vegetal mayor (parches) (Valentin, D’Herbès y Poesen, 1999). En este tipo de ecosistemas, la escorrentía obedece a un sistema fuente-sumidero, donde las fuentes de escorrentía son los inter-parches, que tienen mayor nivel de compactación y menor capacidad de infiltración y los sumideros o parches, que capturan y retienen la escorrentía producida por los inter-parches dada su mayor capacidad de infiltración (Wilcox, Breshears y Allen, 2003).
Así, la escorrentía proveniente de los inter-parches puede seguir su camino por áreas de baja cobertura o dirigirse hacia los parches, en función del arreglo espacial de éstos (Ludwig y Tongway, 1995; Puigdefábregas, 2005). De esta manera, al generarse mayor escorrentía, esta se va acumulando y es especialmente importante para comprender los controles topográficos sobre los flujos de agua, carbono, nutrientes y sedimentos dentro y sobre las cuencas hidrográficas (Do, Limet y Melin, 2011).
Hoy en día existen numerosas herramientas computacionales, tales como el aprendizaje computacional (Machine Learning en inglés) que tienen como objetivo aplicar técnicas, métodos y algoritmos con los que las computadoras aprendan a reconocer patrones a partir de datos de un modelo de deducción con propósitos predictivos (Alpaydin, 2014). Estos métodos son utilizados cada vez con mayor frecuencia, para el procesamiento de imágenes de satélite en la evaluación de los recursos ecosistémicos.
En este sentido, el procesamiento de imágenes de satélite se ha utilizado para el estudio de la cobertura de suelo, lo cual se realiza mediante la observación visual, utilizando métodos computacionales o bien, la combinación de ambos (Suárez-Londoño, Jiménez, Castro y Cruz, 2017). Gracias a la resolución espacial y espectral de las imágenes de satélite disponibles, se pueden cubrir áreas extensas y estudiar aspectos fenológicos de la cobertura terrestre (Suárez-Londoño et al., 2017). Así, los sistemas de información geográfica, la teledetección y numerosos modelos geomáticos representan herramientas que deben ser integradas en los análisis ambientales, económicos y sociales para evaluar la dinámica espacio-temporal de territorio por ser métodos de mayor exactitud y capaces de crear simulaciones de proyecciones futuras (Camacho-Olmedo, Molero y Paegelow, 2010; Eastman y Toledano, 2018).
Los modelos de distribución espacial son representaciones cartográficas de la idoneidad de un espacio para la presencia de un fenómeno en función de las variables empleadas para generar dicha representación (Mateo, Felicísimo y Muñoz, 2011; Yao et al., 2021), en este caso la escorrentía y la tasa de infiltración final (Zhao, Nearing y Guertin, 2022). Junto con lo anterior, los algoritmos de acumulación de flujo predicen la cantidad de escorrentía aguas arriba con referencia en un punto de interés, con lo que es posible identificar la superficie o superficies donde se presenta una mayor escorrentía (Zhou, Wei y Fu, 2019). La importancia de la aplicación de modelos espacialmente distribuidos permite hacer estimaciones de la escorrentía y por ende en el funcionamiento ecohidrológico.
El objetivo de este estudio fue estimar la acumulación de flujo con un modelo espacial para la identificación de las posibles afectaciones de las obras secundarias de trasvase en la funcionalidad ecohidrológica en la cuenca de la presa de La Muñeca, en el municipio de Tierra Nueva, San Luis Potosí.
Materiales y Métodos
Área de estudio
El área de estudio es la cuenca de la presa La Muñeca localizada en el municipio de Tierra Nueva, San Luis Potosí, tiene una extensión de 299.4 km2 entre los 21° 24’ 22.9” y 21° 39’ 27.5” N y los 100° 21’ 59.9” y 100° 34’ 5.5” O. Fisiográficamente, está localizada en la provincia de la Mesa del Centro y en la subprovincia de Sierras y Llanuras del Norte de Guanajuato, con una composición principal de sierras altas escarpadas. El rango de elevación es de 1836 a 2538 m de altitud y la variación de la pendiente es de 1.72° a 90°. Una proporción importante del área de estudio corresponde a rocas de la era del Cenozoico del sistema Neógeno (87.5%), con unidades estratigráficas de clase ígnea extrusiva de tipo ácida. El clima predominante es semiseco templado (BS1kw) en la parte este y oeste y seco templado (BS0kw) en la parte central, de acuerdo con la clasificación de Köppen modificada por García (1973), con una temperatura promedio anual entre los 18 °C y 28 °C y una precipitación media anual de 40 mm. El tipo de suelo predominante es feozem, que cubre 49.15% del área total, seguido del luvisol (33.35%) y el litosol (16.55%), todos con textura media. El tipo de vegetación presente es de bosque (Juniperus y Quercus spp.), matorral crassicaule, pastizal inducido y natural y vegetación secundaria de bosque de encino y pastizal natural. Los usos de suelo son agricultura de temporal, extracción de laja y pastoreo (Figura 1), (INEGI, 2021).
Figura 1: Cuenca de la presa La Muñeca (INEGI, 2021).
Adquisición de datos
Para estimar la distribución espacial y cobertura de suelo se usó la banda pancromática de las imágenes de satélite LandSat 8 OLI en formato tiff tomada el 17 de mayo de 2021 con una resolución espacial de 15 m. Las imágenes fueron corregidas geométricamente usando 45 puntos de control y logrando un valor de 0.36 en la raíz del error cuadrático medio (RMSE). La proyección usada fue UTM (WGS84 Zona 14N). Se realizó la corrección radiométrica y atmosférica para minimizar los errores ocasionados por los efectos de la atmósfera (Muñoz-Robles et al., 2011c), por medio de los parámetros contenidos en el archivo de metadatos de la imagen.
Se usó un Modelo Digital de Elevación (MDE) para ortorectificar la imagen de satélite y estimar la dirección de flujo para el cálculo del flujo acumulado. El MDE del área de estudio fue extraído del Continuo de Elevación Mexicano 3.0 (INEGI, 2013), con una resolución espacial de 15 m. Se realizó el preproceso estándar al MDE para minimizar/eliminar las elevaciones o depresiones con la herramienta Pit Remove de TauDEM 5.3 (Tarboton, 2015a) para obtener el MDE corregido y apto para el análisis hidrológico.
Características de las propiedades de la superficie del suelo y simulaciones lluvia
Para determinar las características de la superficie del suelo y realizar las simulaciones de lluvia, se seleccionaron ocho sitios de muestreo (Figura 1) de acuerdo con la proporción del área cubierta por los diferentes tipos de vegetación presentes en el área de estudio. En cada sitio, se identificaron parches de vegetación con distinta cobertura de plantas vasculares (vivas y muertas), hojarasca y costra biológica utilizando transectos LFA (Landscape Function Analysis) de 50 m de longitud (Tongway y Hindley, 2004). La cobertura se clasificó en tres categorías: inter-parches con menos de 30% de cobertura, parches de cobertura media de 30 a 60% y parches densos con cobertura mayor a 60%, y en cada categoría se evaluaron las respuestas hidrológicas usando simulación de lluvia.
Antes de cada simulación de lluvia, el porcentaje de cobertura total se estimó visualmente dentro de cada una de las parcelas. La rugosidad del suelo se midió por medio del método de la cadena (Saleh, 1993) y la pendiente se midió manualmente con un nivel. Para medir la escorrentía se utilizó un simulador tipo Cornell Sprinkle Infiltrator (Ogden, Van Es y Schindelbeck, 1997), desarrollado por el Soil Health Lab de la Universidad de Cornell, que fue calibrado para una intensidad de lluvia de 75 mm h−1. Cada simulación se realizó durante 30 min con una intensidad promedio de 76.58 mm h−1 (SD = 8.45 mm h−1). La tasa y duración es similar a los eventos naturales de tormenta con un período de retorno de 10 años en las áreas de estudio (SCT, 2015). Se realizaron tres simulaciones por sitio para medir la escorrentía, una por cada categoría de cobertura de suelo. La parcela del simulador de lluvia constó de un anillo metálico de 24.5 cm de diámetro insertado en el suelo a 7 cm de profundidad y por medio de una salida ubicada al nivel del suelo y en dirección de la pendiente se recolectó el volumen escurrido. Se registró el inicio de la escorrentía y posteriormente se extrajo, midió y registró cada minuto. Para cada parcela se calculó la tasa promedio de escorrentía y la tasa de infiltración final (mm h-1).
Mapa de cobertura de suelo
El porcentaje de cobertura de suelo fue determinado de manera visual en parcelas de 2 × 2 m con la cantidad de plantas, hojarasca y costra biológica (Muñoz-Robles et al., 2011c). Un total de 100 parcelas distribuidas al azar fueron muestreadas en campo y georreferenciadas con un sistema de geoposicionamiento con una precisión aproximada de 1 m para asegurar la correspondencia con la imagen de satélite.
El 75% de las parcelas de cobertura de suelo georreferenciadas en campo fueron seleccionadas al azar para calibrar el mapa y el 25% restante fueron utilizadas para la validación. A partir de estadística de zonas de ArcGIS Pro (Esri, 2021), se extrajo el promedio de los valores de las tonalidades de la imagen pancromática. Se generó un modelo de regresión con los datos de las parcelas para calibración y la banda pancromática de la imagen de satélite para predecir y generar un mapa continuo de la cobertura de suelo. Este modelo se aplicó con algebra de mapas en ArcGIS Pro (Esri, 2021). Con el mapa de cobertura de suelo resultado de la aplicación del modelo de regresión, se extrajeron los valores del porcentaje de cobertura de suelo correspondientes a las parcelas restantes para validación y se comparó con el porcentaje de cobertura medido en campo. Posteriormente se calculó la raíz cuadrada media (RMS) entre los valores de cálculo y los de validación y con esto se estimó el promedio de error de predicción de modelo de regresión aplicado.
Distribución espacial de la escorrentía y tasa de infiltración final
Los mapas del promedio de escorrentía y la tasa de infiltración final se obtuvieron aplicando modelos de regresión simple para estimar la tasa de infiltración final y la escorrentía promedio obtenidas en las simulaciones de lluvia en función de la cobertura del suelo. Los modelos fueron aplicados con algebra de mapas en ArcGIS Pro (Esri, 2021).
Acumulación de escorrentía
Para generar el mapa de la acumulación de escorrentía (la transferencia de escorrentía entre celdas en la imagen de satélite) se aplicó la función Retention Limited Flow Accumulation (Tarboton, 2015b), que utiliza un algoritmo recursivo para la acumulación de flujo en cualquier celda dependiendo del flujo acumulado de celdas adyacentes y de pendiente ascendente y la capacidad de infiltración de cada celda.
Para ejecutar esta función se utilizaron como insumos de entrada el mapa de la dirección de flujo, el cual se obtuvo a partir del MDE con la función D-infinity Flow Directions (Tarboton, 2015a), y los mapas de infiltración final y el promedio de escorrentía. Por lo tanto, la cantidad de escorrentía acumulada en cada celda fue el total del flujo generado por esa celda y el flujo de todas las celdas vecinas contribuyentes, cada una ponderada según la proporción de flujo aportada por la celda, siempre que se excediera la capacidad de infiltración en cada celda.
Resultados y Discusión
Mapa de cobertura de suelo
El modelo de regresión para estimar el porcentaje de cobertura de suelo de cada pixel fue significativo (P < 0.0001) y con una R2 ajustada de 0.85, al igual que en modelos aplicados por Bauer, Loffelholz y Wilson (2007), Van de Voorde, Vlaeminck y Canters (2008) y Rujoiu-Mare y Mihai (2016). La aplicación del modelo de regresión sirvió para obtener un mapa continuo de porcentajes de vegetación (0-100%), y con este mapa se obtuvo una clasificación del porcentaje de cobertura de suelo en parches e inter-parches, lo que permitió determinar las áreas que retienen, así como las áreas por donde fluye la escorrentía y otros recursos.
Hacia el este de la cuenca de la presa de La Muñeca se muestra mayor cantidad de parches densos, principalmente en áreas de bosque de encino-pino, bosque de táscate, vegetación secundaria arbustiva de bosque de pino-encino, matorral crassicaule y pastizal inducido, mientras que en el oeste, norte y sur se localizan las áreas con mayor cobertura de inter-parches cubierta por pastizales y agricultura (Figura 2). La cobertura del suelo está estrechamente relacionada con el ciclo hidrológico y el sistema climático a diversas escalas; en el área de estudio, al ser un ecosistema semiárido, el tipo de cobertura y su distribución establecen en gran medida la dinámica de la tasa de infiltración y de la escorrentía (Oki, Blyth, Berbery y Alcaraz-Segura, 2013; Barbosa-Briones, Cardona, Reyes y Muñoz, 2019).
Además, la cobertura del suelo juega un papel importante en muchos estudios científicos y sociales. Por esta razón, en el presente estudio su evaluación es esencial y puede ser de gran utilidad en la gestión de la cuenca ya que está relacionada con la calidad ambiental, los servicios ecosistémicos (p. ej.: hidrológicos), la ocurrencia de fenómenos naturales (p. ej.: incendios de vegetación) (Backoulou, Elliott, Giles y Mirik, 2015; Bokusheva, Kogan, Vitkovskaya, Conradt y Batyrbayeva, 2016; Eisavi, Homayouni, Yazdi y Alimohammadi, 2015; Rodriguez-Galiano, Ghimire, Rogan, Chica y Rigol, 2012). Hoy en día existen muchos modelos de cobertura de suelo disponibles tanto a escala global como nacional; sin embargo, a escalas detalladas no siempre son muy precisos (Rujoiu-Mare y Mihai, 2016) porque las áreas de estudio son muy específicas y muchas veces de tamaños muy pequeños, como el caso del presente estudio.
Por esta razón, fue necesario recurrir a la obtención de datos propios de cobertura, ya que se requería de mayor detalle, y el error obtenido (RMSE =17.1) fue similar al reportado en otros estudios (Muñoz-Robles, et al., 2011c). Sin embargo, en la actualidad, es posible obtener información con mayor detalle (imágenes de alta resolución), y aunque este tipo de información es más accesible (Cavalli, Crema y Marchi, 20201), posee costos elevados que pueden dificultar su obtención para estudios a escala local como el caso presentado en este trabajo.
Las características de la cobertura superficial del suelo (plantas vivas, hojarasca y su distribución espacio-temporal, así como la rugosidad de la superficie) y su respuesta hidrológica son de suma importancia en estudios hidrológicos (Ortíz-Rodríguez, Muñoz, Rodríguez, Osorio y Barbosa, 2022). De esta forma los mapas obtenidos de la cobertura de suelo muestran las áreas que tienen mayor capacidad de retener recursos como agua y sedimentos y las áreas por donde pueden fluir dentro de la cuenca de la presa de La Muñeca. De esta manera, los resultados presentados concuerdan con estudios de la evaluación y distribución del cambio en la cobertura de suelo como el de Vilalta (2005) quien encontró que su distribución espacial es vital para la evaluación de la funcionalidad ecohidrológica. Esto, a su vez, puede considerarse como base para predecir tendencias de degradación del suelo, desertificación, deforestación y pérdida de biodiversidad en la cuenca de estudio (Lambin et al., 2001), que son provocados por factores como el relieve, los socioeconómicos, la tenencia de la tierra y las políticas (Delgado et al., 2017).
Distribución espacial de la acumulación de escorrentía
El mapa de la escorrentía promedio y la tasa de infiltración final que sirvieron de entrada para modelar la acumulación de flujo se muestran en la Figura 3. Los resultados de la aplicación de la herramienta de acumulación de flujo de Tarboton (2015b) mostraron que el área donde hubo mayor acumulación de flujo fue al este y hacia la parte central de la cuenca La Muñeca. La acumulación de flujo fue menor en la parte oeste, donde existen menor tasa de infiltración y mayor escorrentía.
La acumulación de escorrentía está directamente relacionada con la capacidad de infiltración y la generación de escorrentía. En la cuenca de la presa de La Muñeca, dicha acumulación depende de la distribución de los parches que tienen mayor proporción de cobertura; es decir, en parches densos. Aunque el tamaño del parche puede modular el potencial de la vegetación para interceptar la lluvia, proteger el suelo y mejorar el micrositio (Hao et al., 2016; Ludwig, Wiens y Tongway, 2000; Magliano, Whitworth-Hulse, Florio, Aguirre y Blanco, 2019), la cobertura total del parche ejerce un efecto importante sobre estos procesos a través del control de la extensión del área donde pueden tener lugar (Tongway y Hindley, 2004); en algunos casos los parches producen hasta siete veces menos escorrentía que los interparches (Barbosa-Briones et al., 2019). La cobertura y su distribución espacial contribuyen a entender las relaciones ecohidrológicas (vegetación-procesos hidrológicos) en regiones donde la distribución espacial de la vegetación es heterogénea y forma un mosaico de dos fases de parches con vegetación inmersos dentro de una matriz de cobertura baja (Barbosa-Briones et al., 2019). Otros estudios han demostrado que el aumento de la cobertura vegetal y su arreglo espacial, en conjunto con el establecimiento con obras de conservación de suelo pueden reducir la acumulación de flujo en un 68% (Muñoz-Robles et al., 2011d), lo que resalta la importancia de considerar estos aspectos en estudios ecohidrológicos.
Las variaciones en la distribución espacial de las respuestas hidrológicas están determinadas por las coberturas de suelo, atributos topográficos como la pendiente y el área de acumulación (Cataño-Álvarez et al., 20162). Por ejemplo, en el presente estudio, donde los procesos ecohidrológicos dependen en gran medida de los parches de vegetación que funcionan obstruyendo la escorrentía, son clave para aumentar o mantener su tamaño y determinar las rutas del flujo superficial de agua y con esto proporcionar retroalimentación al sistema en términos de conservación y retención de recursos como agua, sedimentos y nutrimentos (Ludwig, Wilcox, Breshears, Tongway y Imeson, 2005; Urgeghe, Mayor, Turrión, Rodríguez y Bautista, 2021).
Los resultados permiten tener un mayor entendimiento de las relaciones ecohidrológicas entre la cobertura de suelo y la acumulación de flujo de agua hacia el interior de la cuenca de la presa de La Muñeca. Esto facilita la identificación de las áreas más susceptibles a la pérdida de agua, sedimentos, nutrimentos, ubicadas en la parte oeste por ser la zona más desprovista de vegetación. Una aplicación de este tipo de resultados es la creación de escenarios de la distribución de parches de vegetación. En este sentido, la modelación puede servir como herramienta de apoyo para mejorar el diseño de acciones de conservación y restauración del suelo, así como políticas de gestión del agua en zonas áridas y semiáridas (Gupta y Panigrahy, 2008).
Los trasvases y la acumulación de escorrentía
La escorrentía se ve afectada por factores meteorológicos, geológicos, topográficos y de cobertura vegetal, así como por las actividades humanas. Estas actividades son necesarias en la cuenca de estudio, ya que la agricultura y la ganadería son muy importantes en la producción de alimentos para el autoconsumo humano y animal (en algunos casos generan ingresos económicos) y la extracción de productos maderables como la leña que son indispensables en el hogar de muchas familias. Sin embargo, es importante tener en cuenta que generan un impacto negativo en los ecosistemas y que ocasionan modificaciones en los procesos hidrológicos (de la Torre-Robles, Muñoz, Huber y Reyes, 2023).
Los impactos de las obras de trasvase poseen distintos efectos en el ambiente y en la sociedad. A medida que se desarrollan obras de infraestructura, una gran parte del paisaje natural se reemplaza por superficies impermeables, aproximadamente el 12% del área total de la cuenca, como carreteras, caminos, construcción habitacional e industrial, lo que reduce la infiltración y retención de recursos y acelera la escorrentía, lo que ocasiona mayor acumulación (Bell, Tague y McMillan, 2019; Chithra, Harindranathan, Amarnath y Anjana, 2015). Los impactos ambientales de los proyectos que llevan agua de una cuenca a otra se han analizado en múltiples estudios (Shumilova, Tockner, Thieme, Koska y Zarfl, 2018; Zhuang, 2016), y, en general, la magnitud del proyecto está relacionada con la intensidad del impacto ambiental que genera. En el caso del trasvase objeto de este estudio, el volumen de agua se recibe en la planta potabilizadora (Q = 1 m3 s-1) que se encuentra en el norte de la cuenca, justo en el parteaguas de la cuenca la presa de La Muñeca. Una vez que potabiliza este volumen es enviado a través de un acueducto a seis tanques de regulación y distribución que abastecen a una parte de la población de San Luis Potosí. De esta manera, la funcionalidad ecohidrológica de la cuenca podría verse afectada por la reducción del volumen que llegaría por escorrentía superficial en laderas a la presa de La Muñeca y los caminos construidos en el parteaguas específicamente para acceder a la planta potabilizadora interrumpen la conectividad natural de los flujos y modifican la distribución de la cobertura vegetal. Adicionalmente, la obra de trasvase podría ocasionar impactos sociales relacionados con problemas de abastecimiento, mantenimiento adecuado del acueducto que desencadena problemas relacionados con inundaciones en las zonas aledañas a las fallas que este presenta y afectación a la población vecina.
Al igual que en otros casos, la transferencia de agua se da entre regiones hidrológicas muy diferentes; es decir, que puede cambiar la concepción y el uso de la tierra, como se ha demostrado en otros lugares (Sternberg, 2016), donde el agua se obtiene para atender las necesidades de poblaciones distantes (Shumilova et al., 2018). En el caso de la cuenca de estudio se tiene registro de situaciones donde las parcelas se han dividido por el paso del acueducto y un ejemplo de esto es una parcela donde se tenía ganado y por la divisíon, de un lado quedo el ganado y de otro los abrevaderos y por tal motivo cambio la dinámica y los animales ya no tiene la movilidad que tenía. Lo que refleja el impacto potencial de estas obras en el uso de la tierra. Estas transferencias de agua entre cuencas que afectan el funcionamiento ecohidrológico e impactan a la sociedad deben ser tratadas bajo una perspectiva transdisciplinar como la socio-ecohidrología (Hein et al., 2021; Van Meter, Basu, McLaughlin y Steiff, 2015), que permita la resolución de conflictos sociales derivados del uso y abastecimiento de agua como se ha propuesto en otros estudios (Reyes-Hernández, Silva, Muñoz y Ortiz, 2022).
Conclusiones
Los resultados permiten tener un mayor entendimiento de las relaciones entre la cobertura de suelo y la acumulación de flujo con el fin de conocer el funcionamiento ecohidrológico de los ecosistemas, ya que reflejan la dinámica espacial del movimiento y acumulación de los recursos escasos en zonas semi-áridas.
La distribución espacial de la acumulación de escorrentía en la cuenca de la presa La Muñeca puede modificarse por las obras secundarias del trasvase, como los caminos y la planta potabilizadora que modifican la cobertura vegetal, y por lo tanto el funcionamiento ecohidrológico. La localización de las obras secundarias de trasvase en el parteaguas, interfieren con la dinámica natural de la escorrentía ya que se modifica el parteaguas de la cuenca y tiene importantes afectaciones tanto en la cuenca donadora como en la receptora.
Disponibilidad de Datos
Los conjuntos de datos utilizados o analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a solicitud razonable.
Contribución de los Autores
Conceptualización: E.B.B., F.J.P.P. y C.A.M.R. Metodología: E.B.B. y C.A.M.R. Software: E.B.B. Validación: E.B.B., F.J.P.P. y C.A.M.R. Análisis formal: E.B.B. Investigación: E.B.B. Recursos: F.J.P.P. y C.A.M.R. Curación de datos: E.B.B. Escritura, preparación del borrador original: E.B.B. Escritura, revisión y edición: E.B.B., F.J.P.P. y C.A.M.R. Administración del proyecto: E.B.B. Adquisición de fondos: F.J.P.P.
