Modelación de cuencas hidrológicas en SWAT

Modelaci´on de cuencas hidrol´ogicas en SWAT Jos´ e A.F. Monteiro1,2 1

Department of Biosystems Engineering, Federal University of S˜ ao Jo˜ ao del-Rei, MG, BR 2 Spatial Analysis Laboratory, Texas A&M University, TX, USA

Ciclo de Conferencias de las Ciencias de la Tierra GeoEMI 2014, 28.11.2014

1

Que es un modelo?

2

Que es un modelo?

Representaci´ on de la realidad con un objetivo I

Navaja de Ockham: Principio de la parsimonia – “En igualdad de condiciones, la explicaci´ on m´ as sencilla suele ser la correcta”.

I

Consideraci´ on de Einstein – “Todo tiene que ser lo mas simples posible, pero no mas simples que eso”.

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Importancia del Agua

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Utilizaci´on del Agua

Cantidades consumidas I

I

Aproximadamente 50% (hasta 100% en zonas ´aridas) del agua disponible es utilizada por humanos (Oki and Kanae, 2006; Carpenter and Biggs, 2009) Consumo antr´ opico (UNFAO, 2013) – 70% industria – 19% agricultura

I I

Se puede llevar agua hasta donde se la necesita? Problemas futuros(?) – Calidad (contaminaci´ on) – Cantidad (menos agua o/y m´ as consumo)

5

SWAT SWAT - Soil and Water Assessment Tool I

Modelo hidrologico en escala de cuenca (Arnold et al., 1998)

I

Inicialmente concebido para evaluar los impactos de la utilizaci´ on de la tierra en la calidad y cantidad del agua

Datos de Entrada I Escenario – Topograf´ıa (DEM) – Mapa de tipos de suelos – Cobertura vegetal – (Mapa de r´ıos) I

Datos meteorol´ ogicos – – – – –

Temperatura Precipitaci´ on (Radiaci´ on solar) (Humedad relativa) (Velocidad del viento)

Reproducido desde Allan (1995)

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Ejemplo Datos de Entrada Datos entrada Amazonia

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Estructura del Modelo I

Cuenca (Basin) Sub-cuenca (Subbasin)

I

Hidrologic Response Unit (HRU, Unidad de Respuesta Hidrol´ogica)

I

– Definida por un umbral de ´ area m´ınima. – Combinaci´ on u ´nica de pendiente, tipo de suelo y cobertura vegetal – Definidos con umbral de ´ area o fracci´ on m´ınima de cada una de las categor´ıas – No contiene informaci´ on geogr´ afica – Fracci´ on del ´ area de la sub-cuenca I

Base de datos y archivos de entrada y salida de SWAT

BD general SWAT2012.dbf

BD especifica Projecto.dbf

Archivos entrada .bsn .sub .hru .mgt .gw .. .

Archivos salida output.std output.rch output.sub output.hru .. . 8

Ejemplo Output Output.rch SUB 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

YEAR 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973

MON 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

FLOW INcms 10.33 6.45 16.93 130.30 17.75 161.50 112.00 19.41 15.09 139.50 91.73 3.07 205.00 9.60 191.00 87.01 203.50 203.50 223.20 5.40 11.01 65.78 49.02 48.99 20.85

FLOW OUTcms 10.30 6.44 16.92 130.20 17.69 161.40 111.90 19.23 15.05 139.30 91.71 3.06 204.90 9.57 190.80 86.98 203.50 203.40 223.00 5.37 10.99 65.64 49.02 48.98 20.81

EVAPcms 0.03 0.01 0.00 0.05 0.05 0.03 0.03 0.13 0.04 0.20 0.02 0.00 0.08 0.02 0.19 0.03 0.01 0.03 0.13 0.02 0.02 0.13 0.00 0.01 0.03

SED INtons 9617.00 4446.00 61250.00 360700.00 18120.00 344400.00 262700.00 19670.00 19280.00 391400.00 202700.00 4606.00 247600.00 10980.00 467000.00 190300.00 236500.00 235700.00 1829000.00 6236.00 33630.00 425300.00 157900.00 157900.00 66180.00

SED OUTtons 34950.00 26260.00 36680.00 382600.00 63260.00 390700.00 322800.00 52120.00 58960.00 249200.00 209900.00 9567.00 1766000.00 25620.00 207900.00 197600.00 245900.00 236500.00 616000.00 20090.00 31240.00 169900.00 386500.00 157900.00 19400.00

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Ejemplo Output Output.sub SUB 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

YEAR 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973 1973

MON 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

AREAkm2 302.86 198.53 4.52 34.00 506.65 10.74 25.63 658.47 416.68 232.82 116.75 140.81 38.99 261.88 300.81 21.12 0.85 79.74 84.31 252.86 118.91 240.69 2.11 27.69 130.47

PRECIPmm 230.11 229.91 254.69 254.69 229.88 258.79 254.69 218.50 234.97 254.69 254.69 244.57 258.30 235.36 258.35 254.69 258.79 258.37 257.25 244.37 244.57 254.69 244.57 244.57 254.69

SNOWMELTmm 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

PETmm 103.44 102.55 100.63 102.84 103.92 101.32 102.28 103.55 104.54 103.43 104.30 101.68 106.31 106.08 105.31 103.45 109.48 105.06 104.19 102.75 102.24 103.45 101.33 102.25 104.11

ETmm 75.03 75.55 70.97 73.09 75.01 81.95 72.51 74.02 82.65 74.75 75.07 74.05 86.83 83.15 82.17 76.23 92.19 81.75 85.59 75.65 73.84 77.19 74.54 77.08 75.72

SURQmm 25.23 24.06 26.33 37.15 24.28 31.76 35.42 32.90 27.65 31.88 36.85 31.85 33.55 28.34 35.04 35.43 33.90 33.84 33.49 29.91 31.13 31.25 30.99 33.62 32.08

SYLDt ha 0.31 0.22 0.08 0.37 0.35 0.33 0.27 0.29 0.46 0.37 0.44 0.32 0.42 0.41 0.43 0.47 0.31 0.27 0.51 0.24 0.33 0.31 0.09 0.22 0.39

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Calibraci´on y Validaci´on

I

Calibraci´ on: ajustes de los par´ametros del modelo para aproximar la simulaci´ on de la observaci´ on. Validaci´ on: verificaci´ on de la perforaci´ on del modelo en un periodo no utilizado durante la calibraci´ on. Ejemplo de hidrogr´afico de calibraci´ on y validaci´ on

I

Ejemplos de estad´ıstica de calibraci´ on y validaci´ on

I

I

Variable Q 36

Period Calib. (n = 332) Valid. (n = 61)

p-factor 0.55 0.66

r-factor 0.61 0.58

R2 0.71 0.78

NS 0.58 0.72

bR2 0.71 0.77

PBias −6.0 −2.2 11

Estudio de Caso: Rio das Mortes, MG, Brasil Caracter´ısticas de la Cuenca y definici´ ones del modelo

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Estudio de Caso: Rio das Mortes, MG, Brasil Caracter´ısticas de la Cuenca y definici´ ones del modelo

Land use

Soil

Slope

Abbreviation FRST SAVA RNGE PAST BSVG AGRL WATR FRSE URLD UTRN Bd1-3b-5401 Lf5-2b-5608 Fo4-3b-5463 0–10 10–20 20–30 >30

Description Forest-Mixed Savannah Range-Grasses Pasture Barren or sparsely vegetated Agricultural Land-Generic Water Forest-Evergreen (Eucalyptus) Residential - Low Density Transportation

Area (km2 ) 967 1131 26 2580 571 365 574 84 75 135 5932 575 2 2771 3565 161 12

% 14.9 17.4 0.4 36.6 8.8 5.6 8.8 1.3 1.2 2.1 91.1 8.8 600 m

Zona Riparia 30 m 50 m 100 m 200 m 500 m

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Estudio de Caso: Rio das Mortes, MG, Brasil Calibraci´ on y validaci´ on del aporte de sedimento

Period Calib. (n = 155) Calib. (E. Seca ; n = 78) Calib. (E. Lluviosa; n = 77) Valid. (n = 69) Valid. (E. Seca; n = 33) Valid. (E. Lluviosa; n = 36)

p-factor 0.77 0.83 0.65 0.83 0.90 0.72

r-factor 1.25 3.78 1.76 2.11 4.70 3.32

R2 0.62 0.38 0.52 0.63 0.70 0.53

NS 0.32 −6.13 0.14 0.39 0.33 0.01

bR2 0.61 0.22 0.47 0.62 0.70 0.52

PBias 40.1 68.5 47.3 −5.3 −10.4 −4.9 14

Estudio de Caso: Rio das Mortes, MG, Brasil Aporte de sedimento y reducion del aporte por reforestamiento de la zona riparia

Condiciones actuales: I

3.88 ± 3.60 t ha−1

Reforestamiento de la vegetaci´ on riparia (1.5% del area la cuenca): I

35.1% ± 7.7

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Bibliografia Allan, J. 1995. Stream Ecology: The Structure and Function of Running Waters. Stream Ecology: Structure and Function of Running Waters, Chapman & Hall. URL http://books.google.com.bo/books?id=3Lh7lbEytgcC. Arnold, J. G., R. Srinivasan, R. S. Muttiah, and J. R. Williams. 1998. Large area hydrologic modeling and assessment part I: Model development. Journal of the American Water Resources Association 34:73–89. Carpenter, S., and R. Biggs, 2009. Freshwaters: Managing across scales in space and time. in F. Chapin III, G. Kofinas, and C. Folke, editors. Principles of natural resource stewardship: Resilience-based management in a changing world. Springer Verlag, New Your, NY, USA. Oki, T., and S. Kanae. 2006. Global Hydrological Cycles and World Water Resources. Science 313:1068–1072. URL http://www.sciencemag.org/content/313/5790/1068.abstract. UNFAO, 2013. Food and Agricultural Organization of the United Nations.

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Agradecimientos I

Prof. Gabriel Zeballos, por la invitaci´ on

I

Swiss National Science Foundation, por el financiamiento pos-doctoral

Gracias por su atenci´on!

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