EVALUACIÓN INTEGRAL DE LA CUENCA DEL RÍO BRAVO USANDOUN SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA

Luis Bravo Inclán 1, Javier Sánchez Chávez 1 y Oscar Lemus Ramírez 2

1 Coordinación de Tratamiento y Calidad del Agua y 2 Coordinación de Riego y Drenaje,Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, Paseo Cuauhnáhuac 8532,

Col. Progreso, Jiutepec, Mor., 62550 México, D.F., Tel. y fax (3) 19-4281.E-mail: lubravo@tlaloc.imta.mx.

RESUMEN

El estudio del destino y transporte de nutrientes y agroquímicos en aguas superficiales ysubterráneas, permite apoyar la toma de decisiones con el fin de prevenir lacontaminación no puntual.

Se describe el proceso de capturar y adaptar la información básica de México y EE.UU.en un sistema compatible para su uso en un Sistema de Infomación Geográfica (GIS). Lainformación digitalizada que se obtuvo, sirvió para modelar la hidrometría del río Bravo yPecos por medio de SWAT-GRASS, que consistió de: topografía, datos climáticos, suelo,uso del suelo, etc. En 1996, se logra la primera corrida de la cuenca del río Bravo. Elpaquete SWAT posee la capacidad suficiente para simular varias subcuencas por unperiodo de años. Sin embargo, el aplicar esta herramienta ha probado ser difícil yrequiere de un equipo interdisciplinario. A pesar de ello, se recomienda ampliamentecontinuar con esta línea de investigación, con énfasis en la modelación de la calidad delagua.

INTRODUCCIÓN

Con frecuencia, las instituciones responsables de combatir la contaminación del agua, seenfrentan con dificultades para cumplir su labor, debido a la gran variedad de fuentes ytipos de contaminación. Hace algunos años, la contaminación del agua fue percibidacomo un problema local, creado principalmente por fuentes puntuales de contaminación,fácilmente identificables y regulables. Sin embargo y a nivel mundial, en la medida en quese han controlado las fuentes puntuales de contaminación, la contaminación difusa hacobrado mayor preocupación, por la dificultad de su control y por el impacto que provocaen los acuíferos, drenes, lagos y embalses.

La contaminación difusa o no puntual, se caracteriza por no identificarse fácilmente lospuntos de descarga. Frecuentemente, la presencia de contaminantes difusos no estáasociada de manera directa a la aplicación -intencional o no- de los mismos. Este tipo decontaminación también se caracteriza por su naturaleza intermitente; una intensa lluviasuele ser el factor determinante, a diferencia del flujo de la descarga más regular ylocalizada de las fuentes puntuales.

Desde la década de los 60, el incremento en el uso de fertilizantes en la agricultura, hafavorecido el transporte de nutrientes hacia ríos, embalses y acuíferos. El exceso defósforo (P) y nitrógeno (N) en los lagos y presas, ha provocado una alta productividadfitoplanctónica y, por ello, el deterioro de la calidad del agua en los mismos (Bravo, 1995).Por otro lado, la toxicidad de los plaguicidas para la biota acuática y su persistencia en elambiente por períodos de tiempo variables, ilustra la necesidad de estudiar estoscompuestos de manera integral.

El estudio del destino, transformación y transporte de nutrientes y agroquímicos utilizadoscomo fertilizantes y plaguicidas tanto de aguas superficiales como subterráneas, permiteevaluar y apoyar la toma de decisiones con el fin de prevenir la contaminación por fuentesdifusas. Para estimar la calidad del agua en amplias regiones como son las cuencashidrológicas, los modelos de simulación, acoplados con Sistemas de InformaciónGeográfica (GIS), representan herramientas poderosas para el análisis y evaluación de lacontaminación proveniente de fuentes puntuales y no puntuales de contaminación.

Dos naciones y ocho estados (tres en los EE.UU. y cinco en México) reclaman el uso delas agua de la cuenca río Bravo. Se estima que unas 10 millones de personas dependende las aguas del río para usos agrícolas, municipales e industriales (Lurry et al., 1998).Dada la importancia de esta cuenca, se requiere contar con información electrónica geo-referenciada (GIS) del sistema, con el fin de realizar análisis cuantitativos de diversasactividades de planeación y manejo; por ejemplo, análisis de escenarios de sequía,operación de embalses, programas de identificación de carga de contaminantes, y demejoramiento y restauración de la calidad del agua en cuencas, etc.

Este estudio se inició como un proyecto de cooperación entre la Estación ExperimentalAgrícola de Texas (TAMUS), de la Universidad de Texas A&M, por un lado, con un gruponorteamericano a cargo de el Dr. R. Srinivasan, y la Comisión de la Conservación deRecursos Naturales de Texas (TNRCC); y, por otro lado, por el Instituto Mexicano deTecnología del Agua (IMTA); el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales yAgropecuarias (INIFAP); y la Comisión Nacional del Agua (CNA).

Este trabajo tiene como objetivo el describir el proceso de capturar y adaptar lainformación temática básica de México y EE.UU. en un sistema compatible para su usoen un GIS. Con esta información y para la cuenca del lado norteamericano, secompararon los resultados hidrológicos obtenidos por simulación, contra los datosactuales, registrados en estaciones de la U.S. Geological Survey (USGS). En una etapaposterior, la base de datos puede servir para aplicar un modelo de calidad del agua

(SWAT), que permita simular el transporte de fuentes no puntuales de contaminación en lacuenca del río Bravo.

ANTECEDENTES

Modelos matemáticos para investigar fuentes no puntuales

La aplicación de los modelos matemáticos en áreas agrícolas, así como de otros usosdel suelo, ha evolucionado en la escala espacial estudiada y en la complejidad pararepresentar las interacciones que ocurren en una cuenca hidrológica. A continuación, ydebido al auge que estos modelos han tenido en los EE.UU., se da un breve resumenhistórico del desarrollo de modelos que investigan fuentes no puntuales de contaminación.

A principios de los 80 surgió el modelo llamado Chemicals, Runoff and Erosion fromAgricultural Management Systems (CREAMS) (Knisel, 1980). Es un modelo a nivelparcela, desarrollado para simular el impacto del manejo del suelo en relación con: agua,sedimento, nutrientes y pesticidas. De 1980 a 1985, fueron desarrollados varios modelosa partir de este modelo original. En 1984, el modelo Environment Policy IntegratedClimate (EPIC) fue originalmente diseñado para simular el impacto de la erosión en laproducción agrícola. Este modelo ha evolucionado incluyendo la evaluación de fuentesdifusas de contaminación; la simulación se realiza a escala puntual o de parcela, esto es,definiendo la parcela como una unidad homogénea que tiene: a) Uso de suelo definido(un sólo cultivo); b) Suelos homogéneos; c) Lluvia y clima espacialmente uniforme; y d)Prácticas agrícolas sin variaciones (Arnold et al., 1994; Németh, 1996).

Otra línea consistió en la modificación de CREAMS para simular la complejidad de lascuencas con variaciones en edafología, uso del suelo y prácticas agrícolas. Comoresultado, se desarrolló el Simulator for Water Resources in Rural Basins (SWRRB),para simular las fuentes no puntuales de contaminación en tiempo contínuo, esto es, convariaciones diarias. Este modelo permite la subdivisión de cada cuenca en máximo diezsubcuencas. A finales de la década de los 80, el SWRRB fue utilizado para cuencaspequeñas (cientos de km2) y se enfatizó la modelación de aspectos de calidad del agua.

Debido a la necesidad de simular cuencas extensas, a principios de los 90 se desarrollóel modelo Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Dicho modelo es la continuación deun esfuerzo a largo plazo para modelar fuentes no puntuales de contaminación, realizadopor el Servicio de Investigacion de Agricultura (ARS) de los EE.UU. Este modelo es detiempo contínuo y permite evaluar impactos del manejo de los recursos naturales a largoplazo, como por ejemplo la sedimentación de embalses incluso, por más de 50 ó 100años (Arnold et al., 1994).

Como ejemplo de un estudio en cuencas, se puede mencionar que cerca de Dallas,Texas, se utilizaron imágenes de satélite para crear una base de datos utilizada en un

Sistema de Información Geográfica (GIS). Con dicho sistema se estudiaron 14,760 km2

de terreno, que comprenden ocho cuencas de abastecimiento de agua. Se utilizaronimágenes del satélite Landsat para determinar el cambio histórico de 1974 a 1986, deluso del suelo en cuencas; con el uso del GIS, estos datos fueron combinados con otrasvariables, como tipo de suelo y precipitación, para predecir la pérdida de suelo en cadacuenca. Las cargas de N y P fueron también calculadas usando coeficientes deexportación de nutrientes (DelRegno y Atkinson, 1988).

Chen et al. (1994) desarrollaron una aplicación que integraba un modelo de transporte deP acoplado a un GIS denominado Geographic Resources Analysis Support System(GRASS). El modelo simulaba la carga de fósoro utilizando un balance de masas diario ycon base en el área, e incorpora los efectos de la lluvia, topografia, propiedades delsuelo, fertilización, aplicación de desechos animales y manejo agrícola. Las prediccionesincluyeron: volumen de escorrentía, transporte de sedimentos y concentración de Pdisuelto y asociado a partículas. Los autores recomiendaban que es esencial identificar ypriorizar la producción de P e identificar las diferencias de esta producción en diferenteszonas dentro de una cuenca dada. Es por medio de este proceso, que se puedenidentificar áreas fuente de mayor liberación de P, y así identificar zonas de tratamientoprioritario, con el fin de optimizar los beneficios de una mejor calidad del agua conrecursos económicos limitados.

Bravo (1995) y Olvera et al. (1998) evaluaron el estado trófico de la presa Madín y Vallede Bravo, respectivamente. Con base en un modelo simplificado se estimaron las cargasde fósforo (LP) y nitrógeno (LN) procedentes de cuenca, por dos métodos: por fuentespuntuales y por fuentes no puntuales. Se resalta que éstos métodos dan información sobrela importancia cuantitativa de los factores que influyen en la calidad del agua de unacuenca, ya que permiten evaluar las causas de la LP y LN, de acuerdo con su ubicación yel orden de importancia; por tanto, se convierten en herramientas que permiten resaltar lasmedidas prioritarias de atención en programas de mejoramiento ambiental de cuencas.

Descripción del modelo SWAT

El modelo SWAT fue desarrollado para simular el comportamiento de grandes cuencasque tienen un uso del suelo principalmente agrícola. Las principales aplicaciones deSWAT incluyen la planeación de cuencas para el control de la erosión y sedimentos encuencas complejas y el análisis de calidad del agua con compuestos provenientes defuentes dispersas, como son los nutrientes (N y P) y los pesticidas (Srinivasan y Arnold,1994). Estos compuestos pueden transportarse con el agua y/ó asociados a las partículas(sedimentos suspendidos).SWAT es un modelo hidrológico contínuo en el tiempo, con resolución temporal de un día.Está concebido para predecir el impacto de prácticas de manejo del agua en cuencasextensas, incluyendo: erosión y calidad del agua. Tiene capacidad de simularsimultáneamente varias subcuencas (hasta 2,500) por un período de 100 años o más.Los mayores componentes de este sistema son ocho: hidrología, clima, sedimentación,

temperatura del suelo, crecimiento de las cosechas, pesticidas, nutrientes y manejoagrícola.

Además, una característica de SWAT que lo hace una herramienta eficiente en lamodelación de cuencas, consiste en la posibilidad de enlazar las bases de datosgeneradas de un GIS, con el modelo mismo.

Sistemas de Información Geográfica (GIS)

Los GIS crean una relación entre la información de los recursos naturales y su ubicacióngeográfica, al conectar los datos con el lugar físico. Los usos de los GIS involucran costosrelacionados con la tecnología empleada. Así mismo, la información que se requiere pararealizar un análisis es muy amplia. Como cualquier otra herramienta, la calidad delanálisis involucrado por esta aplicación es sólo tan buena como la calidad de los datos deentrada al sistema. Aún con dichos requerimientos, los GIS continúan representando unaalternativa muy importante en el campo de la evaluación de los recursos naturales.

El modelo SWAT ha sido enlazado a un Sistema de Información Geográfica denominadoGraphical Resources Analysis Support System (GRASS), altamente interactivo yorientado a la graficación de la información generada en dos y tres dimensiones. ElSWAT-GRASS es una herramienta para el análisis y desarrollo de información mediantedespliegue espacial. GRASS es un GIS de uso general realizado por el Cuerpo deIngenieros de la Armada de los EE.UU. (U.S. Army, 1991). Este GIS es adecuado paraevaluar los impactos de la agricultura, el manejo forestal y el uso del suelo, entre otros, engrandes extensiones.

GRASS provee bases de datos tanto espaciales como de atributos, que se organizan enarchivos tipo base de datos (de modo tabular), así como la herramienta necesaria paramanipular y transferir datos al modelo SWAT. Así mismo, GRASS permite crear nuevainformación al integrar las capas de información y mostrar los datos originales desdediferentes perspectivas.

Dado el impacto tanto ambiental como en salud humana de las fuentes no puntuales decontaminación, existe la necesidad de desarrollar GIS para evaluar los efectos denutrientes y pesticidas a nivel cuenca. Con la combinación de GRASS y la modelacióncon SWAT se puede predecir el destino de nutrientes, así como del transporte desedimentos.

DESCRIPCIÓN DE LA ZONA DE ESTUDIO

La cuenca del río Bravo/río Grande es una de las 100 mayores cuencas del mundo. El ríoes conocido como río Bravo para la gente de México y como río Grande para la gente delos Estados Unidos. Es un sistema único ya que forma una frontera natural entre los dospaíses. Por décadas, esta zona fronteriza ha sido un área de actividad económica yactualmente está experimentando un cambio muy rápido impulsado por el Tratado deLibre Comercio (TLC). Dicha actividad industrial y agrícola está favoreciendo unacreciente presión en las ya afectadas aguas del río Bravo y las comunidades económicasque se sustentan en esta región. Los retos del manejo local de las aguas no sólo incluye elabastecimiento de agua, sino también la calidad del agua, con problemas como:sistemas de tratamiento de agua insuficientes, desarrollo industrial y demográfico rápido,y contaminación por metales pesados procedentes de áreas mineras abandonadas(Hansen et al., 1996).

El río Bravo separa a México del estado de Texas por un tramo de más que 1,400 km. Laregión tiene una población de más que 3.4 millones de habitantes dentro de una franja de100 km de cada lado de la frontera. Existen varias poblaciones y actividades agrícolasdentro de las dos regiones más prominentes, el Valle del Alto río Bravo y el Valle del Bajorío Bravo.

El Valle del Alto río Bravo es dominado por las ciudades de El Paso y Ciudad Juárez, quetienen una actividad agrícola que ocupa un área de aproximadamente 40,000 hectáreas.El Valle del Bajo río Bravo se extiende desde McAllen hasta Brownsville, tiene un áreaagrícola de cerca de 800,000 ha, de la cual una tercera parte se encuentra bajo irrigación(TWRI, 1994).

En los últimos 30 años, ambas regiones han experimentado aumentos tanto en poblacióncomo en actividades industriales. El desarrollo de la industria maquiladora haproporcionado empleos y mejorado las condiciones económicas en esta parte del país,pero también ha empeorado las condiciones ambientales a lo largo de la frontera. Porotro lado, las actividades agrícolas han provocado la salinización de los suelos ycontaminación de los aquíferos y aguas superficiales por pesticidas y fertilizantes. Asímismo, la agricultura ha sido el principal consumidor de agua por mucho tiempo.Actualmente, la creciente población municipal e industrial, representa una fuertecompetencia por el recurso hídrico.

Clima

El clima en la porción septentrional de la cuenca es generalmente caliente y árido,volviéndose más tropical en la parte sur. La precipitación media anual en el área deCiudad Juárez/El Paso es de 200 mm; en Acuña/Del Río es de 460 mm; en NuevoLaredo/Laredo de 510 mm y en Matamoros/Brownsville de 650 mm (CILA, 1994). En lasregíones más áridas muchos de los arroyos tributarios son intermitentes (Lurry etal.,1998).

Fisiografía

El río se divide en tres tramos distintivos, con base en sus características geológicas,fisiográficas, clímáticas y bióticas (CILA, 1994): a) el tramo superior.- Se extiende desdela frontera de Nuevo México hasta la Linda y se sitúa dentro de la provincia biótica deChihuahua; b) el tramo medio o Sección del Bajo Cañón.- Se extiende desde La Lindahasta el sur de Ciudad Acuña/Del Río, se sitúa en una zona transicional entre tresprovincias bióticas: la Chihuahuense al oeste, la Balconiana al este y la Tamaulipeca alsur; y, c) el tramo bajo o Sección Plana Costera.- Se extiende hasta el Golfo de México.Esta área abarca la provincia biótica Tamaulipeca.

Hidrología

El río Bravo nace en las montañas de San Juan, al sur de Colorado; fluye hacia el sur através de Nuevo México y entra al territorio del estado de Texas aproximadamente a 32km al noroeste del área de Cd. Juárez/El Paso, y a partir de este punto se convierte en lalínea divisoria internacional entre México y los EE. UU (figura 1). La longitud del río es de3,059 km. La superficie aproximada de la cuenca del río Bravo es de casi 600,000 km2

(Srinivasan et al., 1997). Según la CILA (op. cit.), del área total de la cuenca,aproximadamente 230,327 km2 de territorio están ubicados en los EE. UU. y 226,177km2, en México, drenan hacia el río Bravo, una parte significativa de la zona correspondea cuencas cerradas (endorréicas).

Los tres principales embalses presentes en la corriente principal del río Bravo son:Elephant Butte, Nuevo México, y las presas Internacional La Amistad y la InternacionalFalcón, ambas entre Texas y México, en los estados de Coahuila y Tamaulipas,respectivamente.

Actividades económicas y calidad del agua

A nivel de cuenca, se estima que unos 10 millones de personas dependen del río parausos como la agricultura, la industria, el abastecimiento de agua con fines domésticos, derecreación y diversión (Lurry et al.,1998).

Las principales áreas agrícolas donde se deriva agua del río Bravo con fines de riego,incluyen Ciudad Juárez/El Paso, Piedras Negras/Eagle Pass y Valle del río Bravo aguasabajo de la presa Falcón. En el tramo ubicado entre Nuevo Laredo/Laredo hasta el Golfo,el río constituye la principal fuente de abastecimiento de agua potable paraaproximadamente el 98% de la población (CILA, 1994).

De las 3,500 maquiladoras distribuidas en el país, aproximadamente 2,000 estánlocalizadas en la frontera México-Estados Unidos. La SECOFI estima que el 98% deéstas carecen de sistemas de tratamiento de aguas residuales. Sin embargo, no existeninguna revisión sistemática de las cantidades exactas, tipos y destinos de las descargaspor las maquiladoras y su relación con la calidad del agua (TNRCC, 1994).

Figura 1. Zona de estudio, cuenca del río Bravo

Río Pecos

PRESA ELEPHANT BUTTE

PRESA RED BLUFF

Río Bravo

Río Conchos

PRESA FALCÓN

PRESA LA AMISTAD

SUBCUENCAS:

METODOLOGÍA

El primer paso que se realizó en el estudio consistió en encontrar y adquirir las bases dedatos naturales para cada lado de la cuenca. El GIS utilizado fue el GRASS desarrolladopor el Cuerpo de Ingenieros de la Armada de los EE.UU. (U.S. Army, 1991). Todos losmapas y bases de datos fueron formateados de tal modo que pudieran ser utilizadosdirectamente en la interface GIS de SWAT, desarrollada por Srinivasan et al. (1994).

El manejo y adecuación de las bases de datos con SWAT-GRASS fueron realizados enuna estación de trabajo SUN SPARCStation 20 en ambiente UNIX.

Topografía

Para México, los archivos de altura y pendiente fueron construidos a partir de los modelosde elevación digital (DEM) del INEGI, a una escala de 1:250,000. La resolución vertical deestos mapas es de un metro. Los DEM se encuentran divididos en archivos digitales deun grado de latitud por un grado de longitud. Por tanto, con el programa r.patch deGRASS se unieron 44 mosaicos en total para cubrir el área de estudio mexicana.Asímismo, a partir de los DEM de la U.S. Geological Survey (USGS), se armaron yunieron los mosaicos topográficos de EE.UU. con los de México (figura 2). Aunque eltamaño de celda horizontal de estos datos es de 100 x 100 m, éste mapa fuereclasificado a una resolución de 500 x 500 m, con el fin de reducir la intensidadcomputacional para éste análisis a gran escala.

Con el uso del programa r.watershed de GRASS y con la topografía del área de estudio,se hizo la división por subcuencas. Se llegaron a realizar varias corridas, con el fin de quelas subcuencas del lado mexicano fueran comparables en tamaño a las de los EE.UU.,basadándose en las Unidades Hidrologicas de Área (HUA) de 4 dígitos, de acuerdo conla USGS. Para poder correr el modelo SWAT, la cuenca del río Bravo se distribuyó en232 subcuencas, que resultaron mayores a 200 km2 (figura 3).

Datos climáticos

Los información climática mexicana fue obtenida de la base de datos del ServicioMeteorológico Nacional (CLICOM) de la CNA. Se tomaron datos diarios de precipitacion,temperatura máxima y mínima para 87 estaciones climáticas. Se escogieron lasestaciones con diez o más años de registro. En general, se tuvo información de finales de1935 a mediados de 1980 con un promedio de 19.5 años.

Por otro lado, las estaciones climáticas de los EE.UU. fueron 48 y se obtuvieron delServicio Nacional del Clima (NWS). Además de los parámetros climáticos yamencionados, se incluyó la radiación solar. Los datos de ambos países fueronsintetizados anualmente, por medio del Weather parameter calculator (WXPARM)(Williams, 1992).

Figura 2. Mapa topográfico de la cuenca del río Bravo. Las altitudes van de 0 a 3,500 msnm.

Figura 3. Mapa de subcuencas e hidrología de la cuenca del río Bravo.

Colorado

NuevoMéxico

Texas

Chihuahua

Durango Coahuila

Nuevo León

Texas

NuevoMéxico

Colorado

Chihuahua

Durango Coahuila

Nuevo León TamaulipasTamaulipas

Suelos

Para los EE.UU., las bases de datos y mapas de suelo utilizan un sistema digitalizadodesarrollado por el Servicio de Conservación de Recursos Naturales (NRCS) y la Base deDatos Edafológica, Geográfica y Estatal (STATSGO), a escala 1:250,000. El mapa de laSTATSGO está ligado al modelo SWAT, a través de la interface de GIS. Por tanto, fuenecesario crear una base de datos y mapa para el lado mexicano, que fuera compatible alformato y estructura de la STATSGO.

Para México, las cartas edafológicas en papel y las bases de datos fueron obtenidas delINEGI (SPP, 1981). En 1995, en INIFAP se digitalizaron las cartas y se capturó en hoja decálculo la información edafológica de la zona. Esta información se complementó condatos de muestreo de núcleos de suelo, proporcionados por la CNA e INIFAP. Sinembargo, éstos datos sólo tenían información sobre la textura de los suelos (porcentajede arcilla, limo y arena) esto es, con una clasificación de tipo FAO. Con esta información,otros parámetros del suelo, tales como: la densidad de la masa (bulk density), capacidaddisponible de agua, y conductividad eléctrica, que se requieren para modelar con SWAT,fueron calculados usando un programa de computadora (MUUF) desarrollado por Baumeret al. (1994).

Cada punto de muestreo disponible fue adaptado al formato requerido en el sistemaSWAT-GRASS. Para el lado mexicano, se obtuvieron 197 archivos de éste tipo (tabla 1).El mapa de suelo para la cuenca del río Bravo se muestra en la figura 4.

Hidrología y datos de estaciones hidrométricas

La hidrología se obtuvo con base en los DEM y del comando r.watershed de GRASS(figura 3).

Uso del suelo

Se utilizó un mapa de uso del suelo que incluye a Canadá, EE.UU. y México generado conbase en imágenes de satélite por la empresa Sistema de Recursos de la Tierra (EROSData Center), en proyección métrica (albers igual al área). El mapa original tenía un altonivel de categorías, por lo que se reclasificó en 9 tipos de uso de suelo (figura 5). En latabla 2 se muestra el área de acuerdo al uso del suelo de la cuenca. Del área totalpredominan tres tipos: pastizal/matorral y pastizal con una superficie conjunta 77.2% delárea y bosque perenne con 13.7%. El uso de tipo agrícola sólo ocupa un 5.8% del áreatotal.

Puesta en marcha del modelo y análisis de resultados

De los diversos mapas y bases de datos desarrolladas para la cuenca, las entradasrequeridas por SWAT fueron consultadas utilizando la interface SWAT-GRASS(Srinivasan et al., 1994). Durante la simulación del caudal del río Bravo, se contaba con la

información de las estaciones hidrométricas del lado de los EE.UU., proporcionados porla USGS. Para el periodo de 1965 a 1989, se obtuvo la información del río Bravo en elestado de Nuevo México y del río Pecos para el mismo estado y Texas (Srinivasan et. al.,1997). Para evaluar el comportamiento del modelo, se utilizaron gráficas de serie detiempo y regresión lineal.

Tabla 1. Ejemplo de un archivo que contiene los datos de suelo, requeridos parasimular con el sistema SWAT-GRASS.

Cuenca del río BravoEstado:CH:MX0001: 1Núm. de polígono: 683137Clave del mapa (INEGI) G13-1-01LONGITUDE -107.10LATITUDE 28.00DEPTH (mm) 10.00 200.00 690.00 1250.00BULK DENSITY MOIST (g/cc) 1.24 1.24 1.29 1.37BULK DENSITY DRY (g/cc) 1.24 1.24 1.29 1.37AVAILABLE WATER CONT. 0.15 0.15 0.12 0.10SAT. CONDUCTIVITY (mm/hr) 3.212 3.212 1.004 0.517ORG. CARBON (weight %) 2.06 2.06 1.29 0.53CLAY (weight %) 36.00 36.00 48.00 54.00SILT (weight %) 40.00 40.00 28.00 20.00SAND (weight %) 24.00 24.00 26.00 26.00ROCK FRAGMENTS (vol. %) 0.00 0.00 0.00 0.00SOIL ALBEDO (moist) 0.12 0.12 0.12 0.12SOIL ALBEDO (dry) 0.12 0.12 0.12 0.12EROSION K 0.32 0.32 0.32 0.32SALINITY (EC, form 5) 0.00 0.00 0.00 0.00WILTING POINT (vol. %) 22.24 22.24 27.08 29.44FIELD CAPACITY (vol. %) 37.53 37.53 39.33 39.27REACTIVITY (pH) 5.90 5.90 6.10 6.90

Tabla 2. Distribución de uso del suelo en la cuenca del río Bravo

Categoría de uso del suelo Superficie(km2)

Porcentaje de cobertura

1.- Pastizal/Matorral 422,708 70.62.- Bosque perenne 82,246 13.73.- Pastizal 39,692 6.64.- Agricultura 34,519 5.85.- Bosque deciduo 9,019 1.56.- Bosque mixto 7,293 1.27.- Cuerpos de agua 1,982 0.38.- Urbano 954 0.29.- Pantanos 343 0.1

TOTAL: 598,756 100.0

Figura 4. Mapa de suelos de la cuenca del río Bravo Figura 5. Mapa de uso del suelo de la cuenca del río Bravo

Colorado

NuevoMéxico

TexasChihuahua

Durango Coahuila

Nuevo LeónTamaulipas

Colorado

NuevoMéxico

Texas

Chihuahua

Durango Coahuila

Nuevo LeónTamaulipas

Sin datosUrbanoAgrícolaPastizalPastizal matorralBosque deciduoBosque pereneBosq mixtoCuerpos de aguaPantanos

RESULTADOS

En las figuras 6 y 7 se observa la comparación de las series de tiempo de los flujosanuales observados y simulados en las estaciones de Otowi Bridge y Cochiti. Es evidentede que el modelo SWAT-GRASS explica bien la tendencia general de los datos en eltiempo. En la tabla 3, se presenta una semejanza aceptable entre el gasto promedio anualobservado y simulado para las dos estaciones, con coeficiente de correlación (r) de 0.96y 0.71, respectivamente.

En la figura 8 se muestra la gráfica de tiempo de los datos observados y simulados en elefluente del embalse Elephant Butte. Las operaciones del embase no fueronincorporadas en SWAT-GRASS, y ésta es la razón por lo cual las curvas no se parecenmucho. Cabe destacar que las predicciones de SWAT-GRASS pueden verse como elflujo ‘natural’, sin la influencia del ‘factor humano’. Se aprecia que la operación delembalse tiende a suavizar la curva del gasto. Sin embargo en el largo plazo, el flujopromedio predecido por SWAT-GRASS (59.8 m3/s) es dos veces mayor que el flujoobservado (26.4 m3/s, tabla 3). Esto puede deberse a que algunas extracciones de aguadel embalse pueden no estar incluidas en la modelación. En la tabla 3, el valor de r másbajo corresponde a la estación Elephant Butte (0.27), que implica que no hay semejanzaentre las dos curvas, que es resultado de lo comentado arriba.

Tabla 3. Análisis de regresión lineal de los datos hidrométricos observados y simuladosen la cuenca alta del río Bravo

Río / Estación hidrométrica nGasto promedio

observado(m3/s)

Gasto promediosimulado

(m3/s)

r(coeficiente de

correlación)Bravo / Otowi Bridge 11 32.4 45.6 0.96Bravo / Cochiti 25 41.7 47.4 0.71Bravo / Elephant Butte 25 26.4 59.8 0.27Pecos / Red Bluff 25 2.8 42.8 0.73

La figura 9 muestra los datos observados y simulados aguas arriba del embalse RedBluff, río Pecos. Los datos de flujo observado muestran muy poco gasto en dicha estación(2.8 m3/s), la cual fue estimada 15 veces mayor por el modelo (42.8 m3/s). Lo anterior sepuede explicar por la pérdida excesiva de agua en los canales de desvío usados parairrigación, o por pérdidas de transmisión del río, que no fueron tomadas en cuenta en elproceso de modelación.

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65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90

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) Q observado

Q simulado

Figura 6. Gasto promedio anual (Q) observado y simulado en la estación Otowi Bridge, río Bravo

Figura 7. Gasto promedio anual (Q) observado y simulado en la estación Cochiti, río Bravo

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65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90

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) Q observado

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65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90

Año

Gas

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3 /s

) Q observado

Q simulado

Figura 8. Gasto promedio anual (Q) observado y simulado en el efluente del embalse Elephant Butte, río Bravo

Figura 9. Gasto promedio anual (Q) observado y simulado cerca del embalse Red Bluff, río Pecos

DISCUSIÓN

Los mapas de subcuencas y de uso de suelo cuentan con superficies diferentes (584,003km2 y 598,756 km2, respectivamente). Es posible que esta situación se deba, en parte, almanejo de una imagen raster la cual no es tan exacta en sus bordes exteriores; ademásen el caso de uso del suelo, existe un área que no se incluyó, que estaba catalogadacomo ‘ausencia de dato’. Otro problema que se enfrentó consistía en que, al digitalizarselos mapas en dos países, las fronteras entre México y EE.UU. no embonabanperfectamente. Estas islas tampoco se contabilizaron.

En su tramo final, el río Conchos pasa cerca del borde exterior de la cuenca. Esto provocaque el programa r.watershed asume que este caudal se sale de la cuenca en la zonaoeste del Bajo Conchos. Se trató de corregir esta anomalía añadiendo tres capas en elborde exterior de la cuenca, con el comando r.grow de GRASS. A pesar de ello, elproblema no se corrigió, posiblemente por la baja resolución utilizada del DEM. Sinembargo, la resolución que se utilizó (de 200 m) va en función del tiempo necesario paramodelar la cuenca entera, con una mayor resolución el tiempo de simulación se verádesfavorablemente incrementado.

SWAT posee la capacidad suficiente para simular simultáneamente várias subcuencaspor un período de 100 años o más. Sin embargo, esta capacidad del modelo es tanto sufortaleza como su debilidad, ya que el aplicar esta herramienta a una cuenca internacionalha probado ser difícil.

Una de las mayores limitantes para el uso directo del modelo norteamericano, consistióen la adaptación y uso de la información edafológica digital del país, así como estimaralgunos datos no accesibles, requeridos por el modelo SWAT. Debido al uso declasificaciones totalmente distintas (FAO versus STATGO) en México y los EE.UU.,respectivamente, se acudió a expertos en edafología de la TAMUS, para complementarde modo satisfactorio la información mexicana requerida.

Así mismo, en el país no se cuenta con estadísticas de la frecuencia de lluvias máximasen 0.5 y 6 horas, que se requieren por un período mínimo de 10 años. Esta informaciónpermite modelar más finamente la cantidad de agua transportada por un río duranteépocas de tormenta.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

La integración del sistema SWAT-GRASS ha probado ser un modelo hidrológico y decalidad del agua, efectivo para colectar, manipular, visualizar y analizar la entrada y salidade datos, por lo que se recomienda su uso en las cuencas del país.

Los datos de gasto promedio anual predecidos por SWAT-GRASS para las estacionesdel río Bravo, antes del embalse Elephant Butte, se comparan satisfactoriamente con los

datos observados en las estaciones hidrométricas, con valores de r de 0.96 y 0.71 paralas estaciones Otowi Bridge y Cochiti, respectivamente.

La simulación hidrométrica en el efluente del embalse Elephant Butte tiene que serrevisada. El flujo promedio predecido en esta estación por SWAT-GRASS, es dos vecesmayor que el flujo observado; además, en el análisis de regresión lineal, el valor de r da unvalor muy bajo (0.27). Se recomienda incorporar en la simulación los datos sobre:operación del embalse, desvío del agua para uso agrícola, entre otros, con el fin decalibrar la simulación. Aplica la misma recomendación para el río Pecos.

En México, los servicios de información ambiental, como cartografía digitalizada einventarios son insuficientes, requieren de un fuerte impulso en su actualización y unaadecuada difusión y comercialización. Por lo tanto, se debe atender la necesidad de crearun inventario sistematizado de productos aplicados y prácticas agrícolas, que incluyainformación completa y confiable acerca de los mismos. De otra manera, resulta difícil laaplicación de modelos de migración de contaminantes y la obtención de resultadosconfiables.

Se recomienda contar con un equipo interdisciplinario bien capacitado, además delsoftware requerido, que permita desarrollar Sistemas de Información Geográfica (GIS),conectado a un paquete(s) de modelación (como SWAT-GRASS), necesarios paraconocer y predecir el comportamiento ambiental de cuencas, apoyando así, la toma dedecisiones en el manejo integral regional de México.

Se recomienda considerar los ventajas y desventajas de utilizar un GIS y paquetes demodelación de cuencas que sean factibles de correr en computadoras personales de altorendimiento (por ejemplo, y por lo menos, equipo tipo Pentium con 200 mhz de velocidad,memoria RAM de 128 megabytes y disco duro de 10 gigabytes), en vez de utilizarestaciones de trabajo.

Se requiere afrontar la problemática asociada a la creación de bases de datos para elmodelado a nivel cuenca. Por tanto, se recomienda la instrumentación del sistemaSWAT/GRASS, para lo cual, se hace necesaria la obtención y adecuación la informacióntemática digitalizada faltante, capacitación del personal del IMTA y otras instituciones, yadquisición de hardware necesario.

AGRADECIMIENTOS

Se agradece a la Dra. Anne M. Hansen y al Dr. Hector Quiñones, por su gran interés yatinada decisión para que el IMTA participara en el curso de GIS y SWAT/GRASS,realizado, en la TAMUS. Así mismo, se reconoce el interés y apoyo brindados por éstosinvestigadores, para el desarrollo del presente estudio.

Además, se agradece el apoyo del Dr. Raghavan Srinivasan, cuya asesoría fue siempreuna guía inapreciable para nosotros. Al Dr. Charles Allan Jones, director de la TAMUS,por su incondicional apoyo durante los tres meses de estancia en los EE.UU. Hacemosextensiva nuestra gratitud a la M.Sc. Angela K. Miller, coordinadora del proyecto GIS delrío Bravo/río Grande, de la TNRCC, que auspició nuestra estancia en el estado de Texas,durante el desarrollo del proyecto de cooperación.

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