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Introducción
Los estudios sobre los procesos dinámicos de los cambios en la cobertura de suelo son importantes y necesarios porque proporcionan la base para conocer las tendencias de los procesos de degradación, desertificación y pérdida de la biodiversidad de una región determinada (Van Lynden & Oldeman, 1997). El cambio de uso y cobertura del suelo (LULC) altera el ciclo hidrológico, afectando los patrones de evapotranspiración, escurrimiento, infiltración y retención de agua, y cambiando el tiempo y el volumen de agua disponible.
En las últimas décadas, dada la capacidad productiva de los suelos de la zona serrana de la provincia de Buenos Aires, Argentina, los pastizales pampeanos han sido sustituidos por agroecosistemas y evidencian un importante nivel de degradación y un escaso grado de conservación (Vázquez & Zulaica, 2011; Modernel et al., 2016). Este cambio provoca erosión hídrica superficial como consecuencia del actual manejo del suelo, generando la pérdida del horizonte superficial y modificando la disponibilidad de agua superficial y subterránea.
La cuantificación de las funciones ecosistémicas hidrológicas, el uso del suelo y la dinámica del recurso hídrico son clave para el desarrollo de un manejo integral del recurso hídrico a escala de cuencas hídricas (Cotler & Priego, 2004; Barkmann et al., 2008). Conocer e identificar los patrones espaciales de esta interacción es fundamental para generar un análisis de la alteración de los procesos ambientales, como consecuencia de las decisiones sobre el uso y manejo del suelo en el nivel de cuenca hidrográfica.
El rendimiento hídrico es un servicio ecosistémico que contribuye al bienestar de la sociedad a través de la provisión de agua para consumo, irrigación, recreación e incluso a través de la producción de energía hidroeléctrica. El servicio ecosistémico de provisión hídrica depende de las características biofísicas de la cuenca hídrica (vegetación, topografía, suelo), al igual que de procesos dinámicos, como el cambio de uso y cobertura del suelo y clima (Brauman, Daily, Duarte, & Mooney, 2007; Jackson, Jobbágy, & Nosetto, 2009; Nosetto, Jobbágy, Brizuela, & Jackson, 2012; Jobbágy, Acosta, & Nosetto, 2013).
Para comprender la variabilidad espacial de las funciones ecosistémicas y las potenciales consecuencias del impacto del cambio del uso del suelo y el cambio climático, en la actualidad se implementa el uso de modelos espacialmente explícitos, otorgando una valiosa herramienta para el procesamiento geoespacial por medio de mapas y análisis espacio-temporal. Estos modelos generan escenarios de servicios de provisión hídrica en función del LULC y variabilidad climática (Bangash et al., 2013; Redhead et al., 2016; Zarandian et al., 2017; Trisurat, Aekakkararungroj, Ma, & Johnston, 2018), conformando una plataforma de simulación para la toma de decisiones a nivel productivo en una cuenca hidrográfica. Una herramienta de modelamiento espacial que permite cuantificar, mapear y valorar servicios ambientales es el modelo denominado Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs (InVest ®). Básicamente, proporciona información sobre la probabilidad de que los cambios en los ecosistemas modifiquen los flujos de beneficios para las personas (Tallis et al., 2013).
El InVest dispone del módulo Water Yield (WY) (rendimiento hídrico) para cuantificar el rendimiento hídrico en el paisaje a escala temporal anual, basándose en los principios del balance hídrico. Además, el WY permite la simulación del rendimiento hídrico ante diferentes escenarios climáticos (Hoyer & Chang, 2014; Hamel & Guswa, 2015; Vigerstol & Aukema, 2011; Lang, Song, & Zhang, 2017; Terrado, Ennaanay, Tallis & Sabater, 2014) y la evaluación de la influencia del cambio de uso del suelo a escala de cuenca hidrográfica. Se procesa bajo un entorno Sistema de Información Geográfico (SIG), lo cual favorece el fácil acceso y aplicación por los usuarios.
El conocimiento de la distribución y disponibilidad del rendimiento hídrico como un servicio ambiental y las posibles estrategias para su uso eficiente constituye una nueva oportunidad para el desarrollo de la agricultura local y familiar debido a que sus usuarios cuentan con conocimientos adaptados a la ecología local y pautas de manejo tradicionales, complejas y/o innovadoras de sus tierras (Gaspari, Diaz-Gómez, Delgado, & Senisterra, 2015). El estudio sobre servicios ecosistémicos hidrológicos a escala local es escaso en la región serrana del sudoeste bonaerense, Argentina. El tramo superior de la cuenca del río Sauce Chico constituye una unidad de interés actual y potencial para el abastecimiento de agua a la región (Navarro & Cano, 2017), la cual presenta un elevado grado de vulnerabilidad hídrica (Torrero, Campo, & Uboldi, 2010). Asimismo, esta zona presenta un tendencia positiva en las precipitaciones de verano desde 1960 (Gentili & Gil, 2013) y un desfasaje hídrico estacional, cuya demanda de agua para irrigación es coincidente con los caudales de estiaje, originando problemas de abastecimiento hídrico, donde el cauce principal es la única fuente de abastecimiento, dado que el recurso hídrico subterráneo casi no es explotado (Espósito, Fernández, Sequeira, & Paoloni, 2016).
En este contexto, el objetivo del trabajo fue analizar la distribución espacial del rendimiento hídrico en relación con el cambio de uso del suelo y escenarios de precipitación en la cuenca alta del río Sauce Chico, Tornquist, Argentina.
Para su cumplimiento se propuso implementar el uso del módulo WY de InVest ® como una herramienta para comprender la variabilidad del servicio ecosistémico hidrológico en la cuenca.
Área de estudio
El área de estudio es la cuenca alta del río Sauce Chico (CARSCH) ubicada sobre el sistema orográfico Sierra de la Ventana, al suroeste de la provincia de Buenos Aires, Argentina (Figura 1). Abarca una superficie de 373.25 km2, que presenta una topografía muy marcada, cuyo gradiente climático y procesos geomorfológicos regulan la existencia de diferentes suelos, condiciones hídricas, vegetación y uso del suelo, e influyen sobre la dinámica biofísica, social y económica regional. La red de drenaje es del tipo subdendrítica, con marcado control estructural (Torrero & Campo, 2008). La altitud varía entre 450 y 1 200 msnm, cuya pendiente supera el 8 % en las zonas con máxima altitud, con un máximo grado de erosión hídrica (Torrero et al., 2010). La dinámica hídrica, el escurrimiento medio, supera al módulo anual de 2.02 m3/s (derrame anual de 63.70 hm3) durante los meses de marzo a mayo y septiembre a noviembre. Los caudales mensuales medios mínimos ocurren en el verano durante el mes de enero (1.30 m3/s) y los máximos en el mes de abril (2.85 m3/s), que corresponde a la estación climática de otoño (Espósito et al., 2016).
En general, presenta suelos bien drenados, sin embargo, en determinados sectores elevados con presencia de tosca a poca profundidad, el desarrollo de los suelos es muy somero (< 25 cm). En la planicie y en espacios de poca pendiente, el desarrollo de los suelos se encuentra entre 25 y 50 cm (Torrero & Campo, 2008; Torrero, 2009). El principal uso del suelo actual es agropecuario, cuya componente agrícola se basa en el cultivo de avena, trigo y maíz; las zonas altas se aprovechan sobre todo para uso ganadero (Torrero et al., 2010). La vegetación natural en la cuenca se caracteriza por la presencia de estepa xerófila, típica de condiciones semiáridas (Galizzi, Peinemann, & Lamberto, 1998). El área tiene una densidad poblacional baja de cinco habitantes por km2 (Casado & Campo, 2019).
Materiales y métodos
Para analizar el cambio de uso del suelo en la CARSCH se generaron dos mapas, uno para el año 1997 (Gaspari, 2002) y otro para el año 2017. El primero se obtuvo por interpretación de fotografías aéreas y análisis de cartografía antecedente, mientras que el segundo se realizó mediante la interpretación de imágenes satelitales Landsat 8 (2017), obtenidas del Servicio Geológico de Estados Unidos o USGS, con el método de clasificación supervisada.
Las categorías de uso del suelo y vegetación definidas fueron las siguientes: roca en superficie (pastizal muy degradado), bosque, pastizal (en buen estado), zona de ribera, agropecuario y urbano, cuya zonificación actual se visualiza en la Figura 2 (izquierda). La superficie de ocupación de cada uso del suelo se determinó con un sistema de información geográfica.
La modelización del cambio de uso del suelo se realizó con el Módulo Land Change Modeler (LCM) del programa Idrisi Taiga©, que es un innovador sistema de planificación de tierras y apoyo a la toma de decisiones que está completamente integrado. Gracias a él se pudo determinar las tendencias del cambio de uso del suelo y modelar empíricamente las relaciones con variables explicativas.
La zonificación de los tipos de suelo en la CARSCH se obtuvo del Atlas de Suelos (INTA, 1995) (Figura 2, derecha), definiendo 16 unidades cartográficas. Particularmente, se trabajó con datos de profundidad del horizonte del suelo (mm) (soildepht) y con la textura edáfica (Saxton & Rawls, 2006).
El cálculo del rendimiento hídrico se hizo con SIG, por medio de la aplicación del módulo Water Yield (WY) del modelo InVest® versión 3.4.2, el cual se basa en los principios del balance hídrico en una escala espacio-temporal, considerando la curva de Budyko (Zhang, Dawes, & Walker, 2001) y la precipitación anual.
El módulo WY, en entorno SIG, requiere la disponibilidad de las siguientes capas temáticas, cuya información debe estar especializada en formato ráster, respetando el mismo tamaño de píxel, de 30 metros. La base de datos necesaria para la aplicación del modelo en la CARSCH fue:
El mapa de uso y cobertura del suelo para los dos momentos, 1997 y 2017 (Figura 2, izquierda).
El mapa de tipos de suelo (Figura 2, derecha).
Datos geoespaciales de distribución de la precipitación media anual (PMA) (mm) obtenidos a partir del Atlas Climático Digital de la República Argentina INTA (Bianchi & Cravero, 2010), para el periodo 1961-2010 (Figura 3, izquierda).
Zonificación de la evapotranspiración potencial media anual (PET) (mm) logrados del Atlas Climático Digital de la República Argentina INTA (Bianchi & Cravero, 2010), realizado para el período 1961-2010 (Figura 3 derecha).
El módulo WY de InVest® se basa en el procesamiento de datos de una tabla que contiene los atributos biofísicos para cada uso y cobertura del suelo, según códigos de uso del suelo preestablecidos; la profundidad de las raíces (mm), y el coeficiente de evapotranspiración (Kc) para cada uso y cobertura. El valor de Kc para la clase agrícola se estimó a partir de valores que contemplan la estacionalidad establecida por FAO (1998), así como también para pastizales naturales y bosques (Nosseto et al., 2012).
Otro parámetro que requiere el módulo es la constante de Zhang (Z), que se define a partir de la estacionalidad de las precipitaciones en el área de estudio. Para calcular el valor de Z se analizó la cantidad de tormentas en un año; en función de los datos antecedentes se consideró el año 1971 como modal para esta cuantificación, alcanzando un valor de 46 los eventos de tormentas. Aplicando la ecuación de Donohue, Roderick y McVicar (2012), Z se estima como (0.2 x N), siendo N el número de tormentas, por lo cual Z = 9.2.
A continuación, se presenta la metodología que implementa el módulo WY para la determinación del rendimiento hídrico anual del paisaje Y(x), que se definió a una escala espacial por píxel (30 x 30 m), para todas las capas de información. Se inicia aplicando la Ecuación (1):
Ecuación (1): rendimiento hídrico anual Y(x) (mm).
Donde AET(x) es la evapotranspiración actual anual por píxel para cada tipo de cobertura y uso del suelo y P(X) es la precipitación anual (mm) en ese píxel.
El cálculo de la AET(x) se estableció a partir de una aproximación de la curva de Budyko, desarrollada por Zhang et al. (2001), expresado en la Ecuación (2):
Ecuación (2): relación de evapotranspiración.
Donde R(x) es el índice de aridez de Budyko, basado en la relación entre la evapotranspiración potencial y la precipitación a nivel de píxel. En el índice de aridez de Budyko participan el factor Kc(x), que es el coeficiente de evapotranspiración de cada tipo de cobertura y uso por píxel.
El valor de R(x), mayores a 1 corresponde a pixeles que ocurren en áreas que son potencialmente áridas (Budyko, 1974), y se calcula por medio de la Ecuación (3):
Ecuación (3): índice de aridez de Budyko.
Donde ET 0 (x) es la evapotranspiración en el píxel (x), que depende de la altura, humedad y orientación de la pendiente en el área.
El cálculo de Ѡ (X) se establece con la Ecuación (4), que es un valor adimensional que relaciona el agua disponible para la planta (AWC) y la precipitación en un año. Es un parámetro biofísico que se utiliza para caracterizar las propiedades naturales del clima y el suelo (Zhang et al., 2001):
Ecuación (4): relación agua disponible-precipitación.
Donde AWC(x) (mm) se estima a partir de la textura del suelo y la profundidad efectiva de las raíces, y se calcula como la diferencia entre la capacidad de campo y el punto de marchitez permanente de la planta. El parámetro Z corresponde a la constante de Zhang y representa la estacionalidad de las precipitaciones.
La variabilidad del rendimiento hídrico está relacionada con la variabilidad espacio temporal de la precipitación debido a su alta sensibilidad en la modelización (Hamel & Guswa, 2015). Debido a ello, se integró a la metodología WY el análisis de diferentes escenarios pluviales, a partir de datos de la precipitación total anual, para establecer la respuesta hidrológica según el rendimiento hídrico. Estos escenarios aplicados en la CARSCH se elaboraron a partir de los datos pluviales de INTA mencionados, e incorporando también la base de datos mensuales y anuales de una estación meteorológica ubicada en Tornquist, para el periodo 1908-1985. Con esta base de datos se realizó una estadística descriptiva básica, alcanzando una media de 663 mm anuales, con una desviación estándar de 193 mm. Considerando este desvío como +/-30 % del valor medio de PMA, se establecieron escenarios de exceso y déficit pluvial. A partir de este valor se procesó con SIG el mapa de precipitación media anual (PMA = escenario 0) para lograr cuatro escenarios, generando capas de precipitación de (- 15 %), (- 30 %), (+ 15 %) y (+ 30 %) de variación de la PMA.
Los resultados que aportó el modelo WY se representaron cartográficamente, y describen, en el nivel de cuenca y tabular, productos como AET (mm), que expresa la evapotranspiración media real; el FRACTP (mm), que representa la fracción media de precipitación que realmente evapotranspira, y el WYIELD que indica el rendimiento hídrico, expresados en las unidades de medida lineal, superficie y volumétrica (mm, ha, m3), respectivamente. Para completar el análisis del WY se realizó una tabulación cruzada con las clases de uso del suelo en ambos momentos por medio de una tabla de contingencia para registrar y analizar la asociación entre las dos variables desde la distribución de frecuencias multivariada de las variables estadísticas.
Resultados
El análisis de tendencia de cambio de usos del suelo, con SIG, se basó en el procesamiento de cada mapa según momento. A partir de estos datos, se definió la superficie de ocupación para los usos del suelo del pasado (1997) y de la actualidad (2017), siendo el área con presencia de roca de 54.61/116.46 km2; el bosque se presenta en 8.67/4.05 km2; el pastizal se distribuye sobre 114.58/50 km2; el pastoreo se realizaba en el pasado en 113.90 km2; el uso agropecuario se extiende en 81.47/184.81 km2, y en la actualidad hay dos clases nuevas, que son la zona de ribera de 12.34 km2 y el área urbana que se expande sobre 5.57 km2. La modelización con LCM permitió evidenciar las ganancias y pérdidas, cambio neto, y persistencia de transiciones específicas del uso y cobertura del suelo en el periodo de 20 años. En 2017, la agricultura ocupó el 49 % de la cuenca (185 km2) desarrollada sobre áreas de pastoreo y pastizal en 1997; cambiaron su situación de uso, siendo ambas ocupadas por uso agropecuario mixto. En total se perdieron 64 km2 de áreas de pastizales. La planificación de la zona urbana se inició en la década de 1990, pero apenas en la actualidad se visualiza su ocupación. La zona de ribera se identifica claramente hoy día debido al cambio de vegetación dado por el pobre acceso del ganado y el aumento del uso turístico-recreativo. Las zonas urbanas y bosque de ribera ocupan < 1 % del área de la cuenca en 2017. En la Figura 4 se muestran los resultados del análisis de ganancias y pérdidas de superficie por uso del suelo entre 1997 y 2017 en la cuenca.
Figura 4 Distribución de ganancias y pérdidas de superficie de ocupación de uso del suelo (1997-2017).
También se establecieron las tendencias subyacentes del cambio complejo de tierras con la herramienta de abstracción del cambio, cuyos resultados se presentan en la Tabla 1. Las contribuciones al cambio neto expresaron un cambio porcentual muy alto en relación con la degradación del pastizal, generando áreas con cambio de categoría a rocosidad en superficie, uso agropecuario, bosque, área urbana y zonas ribereñas. Además, el cambio de pastoreo a implementación de actividades combinadas (agropecuarias) contribuyó a una modificación en todas las clases de uso. La incorporación de la zona ribereña se identificó sobre la mayoría de los márgenes de los arroyos, beneficiando la dinámica hídrica superficial, al contener mayor infiltración y contención hídrica edáfico-vegetal. En cambio, la urbanización generó un aumento de pérdida hídrica en el ciclo debido al aumento del escurrimiento superficial.
Tabla 1 LCM de uso del suelo. Contribuciones al cambio neto entre 1997 y 2017.
| Contribuciones al cambio neto (% superficie) | Cambio neto por categoría | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Agropecuario | Bosque | Pastizal | Roca | Pastoreo | Ribera | Urbano | ||
| Agropecuario | 0 | -0.7 | -1.4 | -0.39 | -10.89 | 0.21 | 0.26 |
|
| Bosque | 0.7 | 0 | -0.02 | -0.04 | -0.17 | 0.14 | 0.01 | |
| Pastizal | 1.4 | 0.02 | 0 | 7.71 | -1.26 | 0.61 | 0.17 | |
| Roca | 0.39 | 0.04 | -7.71 | 0 | -2.16 | 0.18 | 0.09 | |
| Pastoreo | 10.89 | 0.17 | 1.26 | 2.16 | 0 | 0.51 | 0.19 | |
| Ribera | -0.21 | -0.14 | -0.61 | -0.18 | -0.51 | 0 | 0 | |
| Urbano | -0.26 | -0.01 | -0.17 | -0.09 | -0.19 | 0 | 0 | |
El rendimiento hídrico reflejó la variabilidad de los escenarios de precipitación, como se observa en la Tabla 2, que muestra los resultados logrados en la modelización WY del InVest, por píxel y/o para la cuenca, según los escenarios pluviales.
Tabla 2 Resultados del módulo WY para los cinco escenarios de precipitación.
| Escenarios de precipitación (%) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| -30 | -15 | 0 | 15 | 30 | ||
| Por píxel |
wyield (mm) Rendimiento hídrico promedio |
362.89 | 482.49 | 602.69 | 723.18 | 843.82 |
| En la cuenca |
wyield (x-1000 m3) Volumen de rendimiento hídrico |
135 445 | 180 083 | 224 948 | 269 919 | 314 946 |
|
wyield_ha (m3) Volumen de rendimiento hídrico por hectárea |
3.63 | 4.82 | 6.03 | 7.23 | 8.44 | |
La modelización con InVest permitió reconocer la distribución geoespacial del rendimiento hídrico en el área de estudio en los cinco escenarios pluviales estudiados, como se visualiza en la Figura 5. Se identificó que la mayor amplitud de valores de WY se presentó en el escenario +30 con 206.9 mm, con un WY medio de +40 %, considerando que la amplitud en condiciones media anual fue de 196.1 mm y en déficit de -30 alcanzó a valores de 176.8 mm, con un WY medio de -39 %.
En todos los escenarios, los usos del suelo con menor cobertura, por ejemplo, el urbano y la roca, es donde se observa el mayor rendimiento hídrico promedio. En este sentido, un paisaje con menor cobertura vegetal exporta más agua en un periodo anual. Si esta situación se extrapola al pasado (1997) con los resultados alcanzados en el cambio del uso del suelo, donde predominaba la cobertura vegetal en mejor estado de conservación, estructura y distribución geoespacial, se establece una ganancia de WY del 35 % en la CARSCH, el área que no ha tenido cambio de uso del suelo, manteniendo el servicio hidrológico.
La Tabla 3 presenta un análisis de contingencia logrado a partir de interrelacionar los resultados del WY medio con los usos del suelo para la cuenca. Se visualizan colores cuyos rangos de valor coinciden con los colores de la leyenda de la Figura 5, reordenando los usos del suelo según WY. En ella se interpreta que el uso bosque, en los cinco escenarios modelados, es el que, en condiciones medias, siempre se mantuvo en la clase mínima de WY. En el otro extremo se presenta el uso urbano y roca, que tanto en situaciones de déficit como de exceso pluvial presentan los valores máximos.
Tabla 3 Tabla de contingencia entre rendimiento hídrico medio y usos del suelo en el año 2017 por escenario pluvial.
| Rendimiento hídrico medio (WY) (mm) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Escenarios de precipitación (%) | ||||||
| Uso del suelo | -30 | -15 | 0 | 15 | 30 | |
| Bosque | 312.01 | 424.89 | 540.07 | 656.56 | 773.88 |  |
| Ribera | 342.58 | 455.29 | 569.83 | 685.54 | 802.04 | |
| Pastizal | 355.24 | 472.54 | 591.09 | 710.32 | 829.96 | |
| Agropecuario | 364.63 | 484.04 | 604.15 | 724.55 | 845.07 | |
| Roca | 365.20 | 487.24 | 609.27 | 731.30 | 853.34 | |
| Urbano | 422.69 | 543.57 | 664.46 | 785.34 | 906.23 | |
Considerando el LCM, en el pasado, con la ausencia de la urbanización y la mejor cobertura sobre la zona rocosa compuesta por el pastizal (18.42%), con el uso pastoril menos agresivo (30,52%) y la mayor presencia de bosques (1.24%), se infiere que el WY se comportaría en todos los escenarios de precipitación con valores menores a 250 mm, alcanzando el valor de 257.89 mm sólo en el caso de uso agropecuario.
La Figura 6 muestra la variabilidad del WY en la CARSCH, en respuesta de los escenarios estudiados, indicando los valores máximos y mínimos logrados, y los resultados del análisis estadístico básico con SIG de los mapas de Figura 5. Se presenta la ecuación de regresión lineal y R 2 (porcentaje de variación de la variable de respuesta) en cada caso, que demuestra un buen ajuste del modelo a sus datos; de esta manera se establece que la cuenca reacciona de una forma ante cada escenario. Se incorporó al gráfico estadístico, el símbolo de las barras de error (al +/-5%), que indica que la concentración de valores es elevada.
Figura 6 Rendimiento hídrico y análisis estadístico para los escenarios: a) -30; b) -15; c) 0; d) 15; e) 30.
Como menciona Gaspari (2002), cuando el análisis se lleva a cabo en cuencas altamente intervenidas, durante los periodos de exceso hídrico/pluvial (p. ej., en el escenario +30), el agua no es contenida por la cuenca, lo que provoca riesgo de inundaciones; y ante escasos eventos de precipitación y en presencia de sequía (p. ej., en el escenario -30), se expresa la escasez hídrica como se interpreta en la CARSCH.
En relación con la fracción media de precipitación que realmente evapotranspira a nivel de cuenca (FRACTP), se analizó geoespacialmente su distribución en un mapa agrupado en cinco rangos de valores, donde se corroboró el resultado ya mencionado en relación con el uso del suelo urbano, manteniendo el mismo los valores más bajos. En particular, los usos del suelo con presencia de cobertura vegetal reflejan los valores más altos en todos los escenarios; el uso de bosque es el más favorecido en la relación FRACTP.
El servicio ecosistémico que brinda la cobertura vegetal en la CARSCH es un beneficio con respecto al rendimiento hídrico, pero no es la producción sino la regulación y conservación. Por ello, una cuenca con una buena cobertura de vegetación anual presenta una balanceada provisión del recurso hídrico, otorgando una oferta suficiente durante los meses secos, y regulando la crecida de ríos y/o inundaciones.
Discusión
El estudio del cambio del uso del suelo integrado a escenarios pluviales facilitó el entendimiento geoespacial del WY. El uso actual (2017) del suelo en la CARSCH presenta una vegetación dominada por pastizal y uso productivo agropecuario, y mantiene una descarga hídrica base de ~200 mm/año, considerando que la amplitud en condiciones media anual fue de 196.1 mm y, aproximadamente, un cuarto de los aportes de la precipitación. Los restantes tres cuartos de la precipitación de esta cuenca se perderían por evapotranspiración y picos de creciente. Esta situación se generó debido al cambio del uso del suelo en los últimos 40 años.
El uso del módulo WY de InVest permitió cuantificar la influencia en la distribución espacial del rendimiento hídrico ante el cambio en el uso y cobertura del suelo en la cuenca. Se observó que las zonas con la cobertura de pastizal y bosque, en la cabecera de la cuenca, son áreas de suministro hídrico; mientras que las áreas con agricultura, en las zonas medias a bajas, representan áreas de menor regulación del recurso hídrico y alta demanda de agua. Este esquema expresa el patrón espacial del servicio ecosistémico hidrológico constituido por áreas fuente y sumidero (Brauman et al., 2007). Es importante mencionar que áreas de máximo rendimiento hídrico pueden considerarse como áreas prioritarias para dirigir esfuerzos de conservación (Zarandian et al., 2017). Así, este análisis facilita la identificación de las áreas de provisión hídrica en la cuenca. Tal situación evidencia e incrementa la necesidad del manejo integral del recurso hídrico entre los beneficiarios de la cuenca (principalmente productores agrícolas).
El servicio ecosistémico hidrológico que brinda la cobertura vegetal natural en una cuenca hidrográfica (beneficio) con respecto al rendimiento hídrico no es la producción sino la regulación hídrica. Por ello se infiere que en esta cuenca la provisión del recurso hídrico no se encontraría balanceada debido a la pérdida de cobertura natural (pastizales) durante el periodo estudiado, pues una buena cobertura de vegetación presentaría una balanceada provisión del recurso hídrico en un periodo anual, otorgando una oferta suficiente durante el verano, y ausencia de inundaciones o crecidas de ríos.
El análisis de la tasa de cambio de uso del suelo reflejó las transformaciones en la estructura productiva regional, derivadas de la introducción de tecnología y de la adquisición de capacidades técnicas de los productores agropecuarios; favoreció la sustentabilidad del sistema, al aumentar la productividad y que la aptitud de los suelos no fuera subutilizada, considerando el reemplazo del uso del suelo para pastoreo del 1997 por agricultura en 2017. El uso del suelo para pastoreo implica una reducción en las tasas de infiltración y percolación, dada por la compactación del suelo, producto del pisoteo de los animales; de esta forma se incrementa el rendimiento hídrico, reduciendo los niveles de regulación hídrica en la cuenca (Park, Ale, Teague, & Dowhower, 2017). Por tal razón, la conversión de este uso del suelo por agricultura mejoraría la respuesta hidrológica de la cuenca en 2017. Sin embargo, son clave las estrategias de manejo del suelo en la producción agrícola.
Según Torrero et al. (2010), el aumento de FRACT en zonas con presencia de roca y cabecera de cuenca tendría una relación directa en los procesos de erosión hídrica, como es el caso de la CARSCH, que ante un escenario de escasez hídrica (reducción de 30% de precipitación), el modelo WY sugiere un 60 % menos de rendimiento hídrico total en la cuenca, indicando a las áreas de uso agrícola con menor regulación hídrica; mientras que un escenario de incremento de precipitación de 30 % aumentaría el rendimiento hídrico total en un 140 %, lo cual sugiere que esta cuenca es vulnerable ante los extremos hídricos.
En coincidencia con Hamel y Guswa (2015), quienes señalaron que, a partir de un análisis de incertidumbre, que el modelo es más sensible a la precipitación que al cambio en los valores de evapotranspiración potencial, en una cuenca de North Carolina, Estados Unidos, en la CARSCH, la respuesta del modelo WY sugiere que el rendimiento hídrico es sensible a los cambios en las precipitaciones.
La aplicación del WY del InVest requiere de un entendimiento integral del sistema, considerando factores intrínsecos del área en estudio y refinando la generación de los requerimientos necesarios (Scordo et al., 2018).
El análisis del funcionamiento hidrológico y funcional de una cuenca conlleva a comprender la estructura, funcionamiento y distribución de los ecosistemas que la conforman, donde la implementación de un enfoque físico-geográfico conforma una visión integradora de todos los componentes naturales, como mencionan Cotler y Priego (2004).
La zonificación y análisis espacio temporal del uso del suelo conforman el estudio de los servicios ecosistémicos, y colaboran con la toma de decisiones en un potencial ordenamiento territorial, e incorporan un estudio sobre su rendimiento hídrico para una producción sustentable, que equilibra la conservación y protección del ambiente.
Conclusiones
El modelo hidrológico InVest WY estimó la variabilidad espacial del rendimiento hídrico en la cuenca CARSH ante el cambio de uso y cobertura del suelo, y considerando escenarios pluviales. La capacidad de regulación hídrica en esta cuenca disminuyó en los últimos 40 años debido a la pérdida de cobertura natural a expensas de la expansión del uso del suelo agrícola. A su vez, la cuenca CARSH presenta mayor vulnerabilidad hídrica ante escenarios extremos de sequía e inundación.
El aporte logrado en este trabajo se hizo con base en el conocimiento geoespacial y temporal de la distribución del servicio ambiental de provisión hídrica en una cuenca hidrográfica. De esta manera, por medio de una herramienta técnica SIG de fácil aplicación y libre acceso, se pueden plantear nuevas pautas de ordenamiento territorial, racionalizando el uso del suelo y la actividad antrópica, promoviendo el desarrollo de información geoespacial, a fin de mejorar la productividad del territorio para el uso sustentable de agua y suelo.
Además, se sugiere incorporar al uso del modelo InVest© de funciones ecosistémicas hidrológicas un enfoque socioeconómico que potenciaría las metodologías para encontrar estrategias de adaptación al cambio global (Trisurat et al., 2018), e incorporar la identificación de los beneficiarios directos del servicio de provisión hídrica (agricultores), y la influencia de las pautas de manejo del suelo y producción que emplean.
Por último, es recomendable concretar un esfuerzo en el sistema de monitoreo de variables ambientales continuo en el tiempo y en el espacio en la cuenca (estaciones meteorológicas, hidrométricas).
