Publicación:

Evaluación del impacto de diferentes escenarios de uso y cobertura del suelo en la producción de sedimentos en la cuenca abastecedora del río Tona

Resumen

os modelos hidrológicos son una herramienta importante para comprender los procesos que controlan la producción hídrica y de sedimentos en cuencas hidrográficas, facilitando la planificación y priorización de estrategias de manejo. No obstante, desarrollar un modelo que represente la respuesta hidrológica con una incertidumbre adecuada requiere evaluar la calidad y la representatividad espacial de los datos de entrada, particularmente la precipitación y escorrentía. En este estudio, se utilizó el modelo hidrológico semidistribuido SWAT en la cuenca del río Tona, Santander Colombia, integrando una estrategia metodológica que combina la calibración tradicional con un proceso de reanálisis de la precipitación. Este proceso contempló el ajuste controlado de la precipitación mediante una función de error derivada del análisis entre caudales simulados y observados, la cual fue optimizada mediante la herramienta BaCo, desarrollada para tal fin. La estrategia incrementó el NSE de 0,21 a 0,81 y el KGE de 0,23 a 0,64 y, mejoró la representación de la dinámica de sedimentos. Con el modelo calibrado, se evaluaron escenarios de cambio en el uso del suelo y su efecto sobre la producción de sedimentos durante el periodo 2005-2024. Las simulaciones indican que el cambio a coberturas con mayor capacidad de protección del suelo reduce la de producción de sedimentos en la cuenca durante el periodo evaluado. Dependiendo de los cambios, se obtuvieron reducciones entre el 50 y 71%. Los cambios en las coberturas no tuvieron una afectación significativa de la producción hídrica (reducciones ≤4,7 % en bosques y aumentos ≤3,1 % en pino). La metodología propuesta mejoró la capacidad de representar los procesos hidrológicos en la cuenca y constituye un aporte replicable en regiones con limitaciones de información. Sin embargo, la confiabilidad de los modelos hidrológicos donde se aplique esta metodología sigue estando condicionada por la disponibilidad, calidad e incertidumbre de los datos de entrada.