Aplicabilidad del modelo SWAT para la estimación de la erosión hídrica en las cuencas de México

Applicability of SWAT Model for estimating water erosion in México's watersheds

Francisco Rivera-Toral¹, Samuel Pérez-Nieto², L. Alicia Ibáñez-Castillo^3*, F. Raúl Hernández-Saucedo²

^{1 y 3} Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua. ^* Autor responsable. (libacas@gmail.com)

Recibido: mayo, 2011.
Aprobado: enero, 2012.

Resumen

El modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool) puede ser una herramienta de gran ayuda en la estimación de sedimentos y escurrimientos, sin embargo, su aplicación tiene algunas limitantes. En este estudio se revisó la aplicabilidad del modelo de simulación hidrológica SWAT en las cuencas de México, aplicándolo a la cuenca Ixtapan del Oro, Estado de México, para estimar la pérdida de suelo, comparando los resultados con los valores estimados mediante la técnica del álgebra de mapas. Se encontró que SWAT subestima el factor topográfico en las subcuencas, sobre todo cuando las pendiente es mayor de 25 %, ya que realiza una mala estimación de la longitud de la pendiente, asignándoles valores constantes de 0.05 m. Ese valor se puede corregir si se estima fuera del modelo y se introduce manualmente. Se calculó que 88.7 % (13 138.8 ha) de la cuenca se encuentra en las clases de erosión incipiente y ligera, lo cual muestra una buena conservación de su vegetación y sus suelos; además 75.4 % (11 150.7 ha) de su superficie está cubierta por bosque. Con estas consideraciones se concluye que el modelo SWAT se puede usar para estimar la pérdida de suelo en las cuencas de México.

Palabras clave: SWAT, erosión, factor topográfico, Ixtapan del Oro.

Abstract

Keywords: SWAT, erosion, topographic factor, Ixtapan del Oro.

INTRODUCCIÓN

Cuando se evalúa la erosión en cuencas usando la ecuación universal de pérdida de suelo (EUPS), el mayor inconveniente es el cálculo del factor topográfico LS, lo cual se debe al concepto original basado en lotes experimentales uniformes en pendiente y longitud de fujo superfcial.

El Soil and Water Assessment Tool (SWAT) es un programa de modelación hidrológica desarrollado por el Dr. Jef Arnold de la Universidad de Texas para el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos Americanos (ARS-USDA). Este modelo permite simular la producción de agua y sedimentos en cuencas hidrográficas, así como el efecto que las prácticas agronómicas tienen en la calidad del agua por el uso de pesticidas y fertilizantes. El modelo SWAT se aplicó en cuencas costeras del estado de Chiapas, México, por la CONAGUA (2006) para estimar la erosión. Los valores fueron bajos, lo cual se atribuyó que no estaba creado para cuencas con características físicas como las de México; además, habría una subestimación del factor topográfico (LS), por ser cuencas con un alto grado de pendiente.

Uribe et al. (2002) consideran que la erosión es el principal problema edáfico en gran parte de los terrenos agrícolas de México debido a las características de su clima tropical, y el relieve accidentado. Al respecto, Vergara y Etchevers (2006) aconsejan que el manejo del suelo en condiciones de ladera requiere cuidados especiales por los riesgos de erosión y degradación; en esos terrenos el uso de la tierra varía desde bosques primarios a intensivo agrícola y son frecuentes los cambios de uso.

El factor topográfico LS

Neitsch et al. (2002) describen el factor topográfico LS como la relación esperada de la pérdida de suelo por unidad de área de un campo con pendiente, con respecto a un terreno de 22.1 m de longitud, con 9 % de inclinación, y se calcula con la expresión (1), donde L_h es la longitud de la pendiente (m), m es un término exponencial (adimensional) y a_h, es el ángulo de la pendiente (grados). A su vez, el término exponencial m se calcula con la expresión (2), donde Sh es la pendiente de la Subcuenca o Unidad de Respuesta Hidrológica (URH) expresada como elevación sobre distancia (en m m^-1) obtenida de la expresión (3).

La longitud de la pendiente (Lh) se define como la distancia del parteaguas o punto de origen del escurrimiento superficial al punto donde el gradiente de la pendiente disminuye provocando el depósito o bien donde el escurrimiento llega a una corriente superficial de un cauce definido. Por tanto, la selección adecuada de Lh es difícil y está en función de la precisión de la identificación de los cauces naturales y de los puntos donde ocurre el depósito. Al respecto, Barrios (2000) concluye que hay un elevado riesgo de sobrestimar el factor LS a escala de cuencas cuando se considera la distribución espacial de la longitud de pendiente y en su lugar se recurre a procedimientos más simples, como asumir longitud de pendiente constante e igual a 100 o usar una relación general en LS y pendiente. Según Röder (2006), la EUPS no fue desarrollada para aplicarse en escenarios extremos de topografía; no obstante, permite identificar y evaluar de manera aproximada el estado de peligro o riesgo de áreas susceptibles a la erosión.

El objetivo del presente estudio fue encontrar la causa por la cual SWAT subestima la erosión y revisar su aplicabilidad a las cuencas de México, con principal interés en el factor LS, especificando sus limitaciones y proponer una alternativa de solución.

MATERIALES Y MÉTODOS

La cuenca se localiza al oeste del Estado de México, entre 19° 14' 26.8'' y 19° 24' 15.8''N, y entre 100° 10' 51.4'' y 100° 19' 20.9'' O, con una superficie de 148.064 km². El clima predominante en la región de acuerdo con García (1987) es el templado húmedo con lluvias en verano (Cw). La precipitación media anual en la cuenca, estimada mediante polígonos de Tiessen, es 906.5 mm y la temperatura media anual es 16.9 °C.

La siguiente información fue registrada: Modelo Digital de Elevaciones (MDE) se obtuvo del sitio electrónico de INEGI para delimitar la cuenca; carta topográfica E14A36 del INEGI (1994) se usó para identificar las carreteras y poblados principales); unidades de suelo y propiedades físico-químicas, lo cual se obtuvo de muestreos en campo; los usos del suelo se obtuvieron mediante imágenes de satélite SPOT 5; los datos climáticos que el modelo requirió fueron precipitaciones diarias, temperaturas máximas y mínimas, obtenidas del IMTA (2006). Con la información descrita se alimentó el modelo y se realizó la primera corrida. Y con la información recabada se elaboró un SIG para estimar la tasa de erosión de la cuenca con la técnica del álgebra de mapas usando la extensión Sistema de Evaluación y Diagnóstico Ecológico para el Ordenamiento del Territorio (SEDEOT) para ArcView 3.x, para evaluar la EUPS, y se compararon con los valores de pérdida de suelo estimados con el modelo SWAT. Al estimar la erosión con SWAT, este modelo calculó el índice de erosividad de la lluvia por medio del EI₃₀ (Wischmeier 1959), y lo definió como el producto de la energía cinética total de la lluvia (E) por la intensidad máxima en 30 min (I₃₀). En el álgebra de mapas por falta de datos de intensidad de lluvia, la erosividad se estimó mediante la expresión (4) propuesta por (Cortés, 1991)⁴, donde R es el índice de erosividad de la lluvia (MJ mm ha^-1 h^-1) y P es la precipitación media anual (mm):

En la segunda corrida del modelo se tomaron los valores de LS estimados del álgebra de mapas y tomando los datos de pendiente estimados con SWAT, se despejó la longitud de pendiente de la ecuación (1) y se introdujeron al SWAT. De esta forma se obtuvieron nuevos valores de erosión y se compararon con la EUPS del álgebra de mapas.

Del cálculo de la erosión con la técnica del álgebra de mapas tomando valores por pixel se encontró que 87.7 % de la cuenca se encuentra en clase de erosión incipiente y ligera. De la simulación del SWAT se obtuvieron 35 subcuencas. En la primera corrida del modelo se realizó la prueba estadística de comparación de medias del factor LS del SWAT y del álgebra de mapas, y se encontró que las medias de los LS eran diferentes (p≤0.1).

Se encontró que SWAT presenta difcultades para estimar la longitud de la pendiente (L_h) sobre todo cuando las pendientes son mayores del 25 %, ya que les asigna por defecto un valor de 0.05 m, lo que causa una subestimación de LS. La corrección de L_h consistió en modificar los dichos valores en la tabla de atributos del archivo "subbasins.shp", en el campo "Sll", y se corrió nuevamente el modelo. Con los valores obtenidos de EUPS del SWAT y los del álgebra de mapas se aplicó la prueba estadística de comparación de medias y se concluyó que las medias son similares (p>0.1).

En 22 de las subcuencas (114.3 km²) la pendiente fue mayor a 25 %, lo que indica que en 77.2 % de la cuenca se subestimaba gravemente la erosión. Con la corrección del LS se obtuvieron 10 subcuencas (3878.0 ha) que representan 26.2 % con problemas de erosión moderada y severa, en tanto que con el álgebra de mapas y asignando un valor promedio de erosión, un 27.7 % tiene problemas de erosión moderada y severa, lo cual es muy similar.

CONCLUSIONES

SWAT estima incorrectamente la longitud de la pendiente (L_h), sobre todo cuando la pendiente es mayor de 25 %. Sin embargo, es posible corregir los valores de longitud de pendiente mal estimada realizando su cálculo externamente mediante otras herramientas computacionales e incorporándolo de forma manual a la tabla de atributos del archivo "subbasins. shp". Respecto a la cuenca, se puede concluir que sus suelos están en buen estado de conservación teniendo en cuenta que 88.7 % tiene erosión incipiente y ligera; esto si se considera el cálculo de la erosión por el álgebra de mapas, ya que es más detallado debido a sus valores por pixeles y no ponderados por sub-cuencas.

LITERATURA CITADA

Barrios R., A. G. 2000. Distribución especial del factor LS (RUSLE) usando procedimientos SIG compatibles con Idrisi aplicación en una microcuenca Andina. Rev. For. Venezolana 44 (1): 57-64.         [ Links ]

CONAGUA. 2006. Evaluación de los efectos del cambio de cobertura y de uso del suelo en la erosión hídrica y las relaciones precipitación-escurrimiento en las cuencas de los Ríos Huixtla, Huehuetán y Coatán, del estado de Chiapas. 1ra. Edición. Universidad Autónoma Chapingo para la Comisión Nacional de Agua. Chapingo, México. 225 p.         [ Links ]

García E., 1987. Modificaciones al Sistema de Clasificación de Köppen. Instituto de Geografía. Universidad Nacional Autónoma de México. 4ª. Edición. México D. F. 217 p.         [ Links ]

INEGI. 1994. Carta topográfica, E14A36 Villa de Allende, escala 1:50 000. Aguascalientes. Aguascalientes, México. Instituto Mexicano de Tecnología del Agua (IMTA). 2006. Extractor Rápido de Información Climatológica (ERIC III). Jiutepec, Mor. México.         [ Links ]

Neitsch S., L., J. Arnold G., J. Kiniry R., and J. Williams R. 2002. Soil and Water Assessment Tools; Teoretical Documentation; version 2000. Grassland, Soil and Water Research Laboratory of Agricultural Research Service and Blackland Research Center of Texas Agricultural Experiment Station. Texas, USA. 506 p.         [ Links ]

Röder J., G. Villavicencio R., y V. Zarazúa P. 2006. Aplicación de la ecuación de pérdida de suelo "USLE" en SIG para estimar riesgo potencial de erosión en el área protegida "Sierra de Guila". XVII Semana de la investigación científica. Universidad de Guadalajara. Centro Universitario de Ciencias Biológicas y Agropecuarias. Zapopan, Jalisco. Artículo 7 p.         [ Links ]

Uribe G., S., F. Nicolás N., y F. Turrent A. 2002. Pérdida de suelo y nutrimentos en un entisol con prácticas de conservación en los Tuxtlas, Veracruz, México. Agrociencia 36: 161-168.         [ Links ]

Vergara S., M. A. y J. D. Etchevers B. 2006. Relación entre el uso de la tierra y su fertilidad en las laderas de la Sierra Norte de Oaxaca, México. Agrociencia 40: 557-567.         [ Links ]

Wischmeier W. , H. 1959. A rainfall erosion index for universal soil equation. Soil Sc. Soc. Am. Proc. 23: 246-249.         [ Links ]

Nota

⁴ Cortés T. , H. G. 1991. Caracterización de la erosividad de la lluvia en México utilizando métodos multivariados. Tesis de Maestría en Ciencias. Colegio de Postgraduados. Montecillo, México. 168 p.