Zona de estudio

El río Cauca es la segunda fuente hídrica superficial más importante de Colombia, después del río Magdalena. Nace en el Macizo Andino Colombiano, entre las cordilleras Occidental y Central, en el departamento del Cauca, y desemboca en el río Magdalena; su elevación varía entre los 900 y 4 000 msnm y cuenta con 39 afluentes, que influyen en el caudal promedio del río, llegando a aumentar hasta tres veces el caudal promedio desde la presa de Salvajina (unos 152 m³/s) hasta su salida del departamento del Valle del Cauca (568 m³/s aprox.) (^{Enciso, Carvajal, & Sandoval, 2016}). En su recorrido el río Cauca pasa por más de 180 municipios.

La cuenca hidrográfica del río Cauca de unos 63 300 km² presenta diversas actividades productivas, destacándose la industria azucarera, el cultivo de café, la generación de electricidad, y la explotación minera y agrícola (^{Pérez-Valbuena, Arrieta-Arrieta, & Contreras-Anaya, 2015}). Particularmente, la Cuenca Alta del Río Cauca, es de especial importancia estratégica, pues abarca casi todas las cadenas de producción priorizadas por el Ministerio de Agricultura de Colombia, así como una diversidad de sistemas agrícolas, que van desde pequeñas operaciones hasta granjas industriales; además es la base de gran parte de la agricultura técnica y de alto valor en el país (^{Peterson et al., 2012}). La zona evaluada para el estudio fue la Cuenca Alta del Río Cauca, comprendida entre la estación La Balsa, ubicada a la entrada del Valle del Cauca, hasta la estación Anacaro ubicada a la salida del río del departamento; su ubicación se muestra en la Figura 1.

Figura 1 Ubicación de la zona de estudio. 

Método: SDI

Las sequías se han intensificado como consecuencia del CC, de la creciente presión de la demanda de agua causada por el crecimiento de la población y de la expansión de los sectores agrícola, energético e industrial, entre otros. Lo anterior hace que sea indispensable monitorear las condiciones de sequía; una de las formas de hacerlo es por medio de índices, los cuales proporcionan un método cuantitativo para determinar el inicio y fin de un evento de sequía (^{Tabari, Nikbakht, & Hosseinzadeh-Talaee, 2013}), así como la intensidad, magnitud y frecuencia. Existen diferentes índices para analizar la sequía hidrológica, dentro de los que destacan: el índice de sequía hidrológica de Palmer (PDSI), el índice de suministro de agua superficial (SWSI), el índice de deficiencia de escurrimiento regional (RDI), el índice de escurrimiento estandarizado (SRI) y el índice de sequía de caudales (SDI) (^{Hao & Aghakouchak, 2014}; ^{Hao & Singh, 2015}; ^{Hong et al., 2015}; ^{Rajsekhar et al., 2015}; ^{Ravelo et al., 2014}; ^{Tabari et al., 2013}). En general, los índices para caracterizar la sequía hidrológica requieren de bastante información y de cálculos intensivos; sin embargo, el SDI es uno de los índices más sencillos y eficaces que se ha propuesto de manera reciente (^{Esquivel-Arriaga, Bueno, Sánchez-Cohen, Velásquez-Valle, & Esquivel-Arriaga, 2014}), al requerir sólo valores de caudal y su metodología; características y ventajas son análogas al índice de precipitación estandarizada (SPI), uno de los índices más usados en el orbe para caracterizar sequías meteorológicas.

Si bien la sequía hidrológica se define como una disminución significativa de la disponibilidad del agua en todas las formas que aparece en el ciclo hidrológico, el caudal permite conocer el comportamiento de los recursos hídricos superficiales y, desde el punto de vista de cantidad de agua, es la variable más importante (^{Nalbantis & Tsakiris, 2009}); además, incluye de modo indirecto otras variables climáticas, como precipitación y evapotranspiración, por tanto proporciona información holística; además, casi todos los efectos de la sequía están relacionados con la sequía hídrica del suelo o la sequía hidrológica, ya que tanto el ecosistema como la sociedad dependen del agua de los reservorios (suelos, acuíferos, lagos y ríos). Por lo anterior, se decidió emplear el SDI, que es un índice integrador por usar información de caudales, lo que, además, es especialmente útil en zonas con poca información. De acuerdo con la metodología de ^{Nalbantis (2008)}, a partir series normalizadas de caudales acumulados es posible identificar un evento de sequía hidrológica con base en su desviación estándar. Para normalizar los datos, el autor empleó la distribución log-normal de dos parámetros y calculó el índice a a partir de la (1), cuyo resultado indica la intensidad de la sequía; los rangos se muestran en la Tabla 1.

donde yi,k es el logaritmo natural del caudal acumulado con media (y-k) y desviación estándar s _y,k .

Existen diferentes métodos para seleccionar la distribución más adecuada para la normalización; por lo regular incluyen métodos gráficos y estadísticos. Para este trabajo se realizaron gráficas Q-Q y se aplicaron las pruebas de Kolmogorov-Sminov (KS) y Anderson-Darling (AD) para seleccionar la distribución adecuada para normalizar las series de caudal acumulado en 6 y 12 meses. Se seleccionaron estas agrupaciones, ya que al igual que el SPI, las series mensuales y trimestrales presentan alta sensibilidad, según ^{Núñez-López, Muñoz-Robles, Reyes-Gómez, Velasco-Velasco y Gadsden-Esparza (2007)}, cada registro mensual ejerce un efecto significativo en el total acumulado, dado que representa 100% para el acumulado mensual y, en promedio, 33.3% del trimestral; mientras que en series semestrales, el índice se estabiliza y define con mayor claridad el déficit hídrico, pues cada registro mensual representa sólo 16.6% para el acumulado en seis meses y 8.33% en 12 meses. Además, en regiones donde normalmente se dan condiciones secas durante algún periodo concreto, como es el caso de la zona de estudio, emplear el índice para 1 o 3 meses podría conducir a malinterpretaciones (^{OMM, 2012}).

Resultados

La hidrometeorología de la cuenca alta del río Cauca está fuertemente influenciada por el fenómeno ENSO. Presenta un régimen bimodal de lluvias, como resultado del doble paso de la zona de convergencia intertropical (ZCIT). Los dos periodos con mayores precipitaciones son marzo-abril-mayo y septiembre-octubre-noviembre, y los dos con menores precipitaciones son diciembre-enero-febrero y junio-julio-agosto. Como respuesta a la bimodalidad de la precipitación, el caudal del río Cauca en su valle alto también tiene periodos de mayor y menor caudal; el trimestre julio, agosto y septiembre se caracteriza por ser el más seco, mientras noviembre, diciembre y enero presenta los caudales promedios más altos.

Para este estudio se consideraron cuatro estaciones: La Balsa, Juanchito, La Victoria y Anacaro, como se puede ver en la

Figura 2, en la cual también se muestra el comportamiento de los caudales medios mensual multianuales. Los caudales registrados en la estación La Balsa, ubicada en la entrada del río al departamento, son menores en relación con los de salida, mientras que en Anacaro se han registrado valores máximos mensuales de hasta 1 242 m³/s; en La Balsa, el máximo fue de 838 m³/s, resultado que evidencia la influencia de los aportes de agua de los efluentes sobre el río.

Figura 2 Estaciones hidrológicas de estudio. 

Para la caracterización de los eventos de sequía hidrológica por medio del SDI, al inicio se llevaron a cabo pruebas estadísticas, con el fin de seleccionar la distribución adecuada para normalizar las series de caudal, ya que éstas no presentaban una distribución normal. Con las gráficas Q-Q se comparó la distribución de los datos con las distribuciones normal, log-normal, exponencial y gamma; los resultados obtenidos para la serie de caudal acumulado en seis meses de la estación Anacaro se muestran en la Figura 3, a partir de cuyos datos se identificó que la distribución que presenta el mejor ajuste es log-normal; resultados similares se obtuvieron en las otras tres estaciones. Adicional al ajuste gráfico, se realizaron las pruebas KS y DA. A manera de ejemplo, se presentan en la Tabla 2 los resultados obtenidos para las series de caudales acumuladas en seis meses registrados en la estación Anacaro; los resultados indicaron para todos los casos que la distribución adecuada para normalizar los datos es log-normal.

Figura 3 Gráficas Q-Q para caudales acumulados en seis meses de la estación Anacaro en m³/s. 

Los datos de caudal acumulados en 6 y 12 meses se normalizaron empleando la función de distribución Log-normal, por tanto, se siguió la metodología usada por ^{Nalbantis (2008)} y se calculó el índice por medio de la (1). Independientemente del sistema analizado (hidrológico, agrícola o ecológico), se ha comprobado una mayor capacidad de los índices de sequía que pueden calcularse a diferentes escalas de tiempo (SPEI, SPI, SDI), pues se correlacionan mejor con la variabilidad temporal de las diferentes variables (^{Vicente-Serrano et al., 2012}); el SDI permitió identificar por medio de desviaciones estándar, los periodos en los cuales los caudales acumulados en 6 y 12 meses estuvieron por debajo de la media. Las series se construyeron a partir de una suma móvil de los caudales mensuales; por tanto, para facilitar el manejo de la información, el mes al cual se hace alusión para describir cada evento corresponde al último mes de cada agrupación. En la Tabla 3 se presenta el periodo de registro de cada estación y el número de eventos calculados.

En la Figura 4 se muestra el transcurso del SDI calculado con las series de caudal acumulado en seis meses, y en la Figura 5 en 12 meses de la estación Juanchito; al comparar las gráficas, se encontró que al aumentar la agrupación se reduce el número de eventos, pero éstos son de mayor duración. También se observó que existe una relación entre los eventos de sequías hidrológicas con los años en los cuales se presentó la fase cálida de fenómeno ENSO, El Niño, tales como 1958, 1977, 1992 y 2016. Los efectos del fenómeno ENSO sobre los caudales de los ríos en el país no son despreciables; en términos porcentuales, las principales afectaciones frente al fenómeno El Niño se presentan en la cuenca del río Magdalena-Cauca, con una reducción promedio de 26% en los caudales, en la cuenca media del río Cauca de 38%, en los ríos Sogamoso y Suárez hasta un 30%; en el Sumapaz, las reducciones pueden llegar hasta un 40% y en el Urabá antioqueño entre 30 y 40% (^{García, Piñeros, Bernal, & Ardila, 2012}).

Figura 4 Transcurso del SDI_S en la estación Juanchito. 

Figura 5 Transcurso del SDI_A en la estación Juanchito. 

Los eventos de mayor duración están asociados con las mayores magnitudes, sin embargo, en ocasiones se presentan eventos de corta duración con grandes magnitudes. En la Tabla 4 se resumen los cinco eventos semestrales de mayor magnitud de cada estación, la fecha de inicio y finalización, duración y magnitud; y en la Tabla 5, para la agrupación anual. Las magnitudes más altas se presentaron en las estaciones La Victoria y Anacaro, ubicadas aguas abajo; resultado que además de reflejar posibles cambios en los factores climáticos, también pueden deberse a factores antrópicos, ocasionados por la toma de agua del río.

La sequía hidrológica está determinada por la propagación de la sequía meteorológica a través del ciclo hidrológico terrestre y, por lo tanto, está influenciada por las propiedades de este último (^{Van Loon & Laaha, 2015}). Con base en los resultados, las sequías hidrológicas de mayor magnitud se presentaron durante 2015 y comienzos de 2016, cuando ocurrió uno de los eventos más fuertes de El Niño en la historia. De acuerdo con el periódico (^{El Tiempo, 2016}), este fenómeno desencadenó en promedio 14 incendios durante los 15 meses que duró; Colombia perdió por incendios forestales 188 650 ha de bosques; las lluvias se redujeron entre 30 y 40% y, en promedio, 80% de las zonas con influencia de El Niño tuvo un aumento de la temperatura hasta de 2.5 °C. Esta sequía dejó los niveles históricos más bajos al río Magdalena y más de 200 municipios en calamidad por desabastecimiento de agua; la prevención y atención de emergencias le costó al país 1.6 billones de pesos. Lo anterior refleja la influencia del ENSO en el país, que durante la fase cálida, El Niño, genera principalmente una disminución de precipitación y, en consecuencia, de los caudales de los ríos, en la humedad del suelo y en la actividad vegetal (^{Rojo, 2011}).

Si bien estos resultados son una aproximación a la caracterización de las sequías hidrológicas, es importante considerar que el SDI, al ser calculado con los valores de caudales (los cuales, a su vez, son estimados a partir de curvas de nivel-caudal) implica que puede tener un alto porcentaje de error. Las curvas de calibración para estimar los caudales tienen asociada una alta incertidumbre, y pueden ser simples o complejas, según el régimen de flujo y las características del cauce (^{Carvajal-Escobar, 2010}). Asimismo, es importante considerar que durante los periodos secos sube la temperatura y con ello puede aumentar la evapotranspiración de los cultivos, incrementándose las necesidades de riego en algunos casos, ocasionando una mayor presión sobre los ríos; por consiguiente, sus niveles disminuyen al igual que los caudales no sólo por factores naturales sino también porque la demanda de agua de la sociedad es más demandantes. En ríos pequeños estos cambios afectan de modo significativo a los caudales y la incertidumbre en los cálculos es mayor; por ello se trabajó con los caudales del río Cauca, el cual tiene caudales mayores y más constantes en relación con otros ríos más pequeños.