Estudio de las metodologías de calibración para la aplicación del modelo soil and water assessment tool (swat)en la cuenca del rio Suratá

Abstract

La modelación de las cuencas hidrográficas cada vez es más utilizada para apoyar las decisiones sobre la distribución del agua, cambio en el uso del suelo y control de la contaminación. El modelo Soil and Water Assessment Tool (SWAT) es considerado como uno de los modelos más eficaces para la evaluación de los problemas de contaminación que ocurren en una cuenca [1]. La utilización de SWAT involucra las etapas de Ingreso a las Bases de datos, Parametrización, Calibración y Validación de los datos. La calibración es un factor clave para reducir la incertidumbre y aumentar la capacidad de predicción [2] y por lo tanto, se constituye como el paso fundamental en la implementación de los modelos de cuenca. En los últimos años se han desarrollado diferentes técnicas de calibración para la modelación de una cuenca. Por consiguiente, se debe revisar la literatura con el fin de investigar las diferentes metodologías para calibrar el modelo con el software de SWAT, identificando las condiciones para su aplicación. En este estudio, se revisaron y compararon las siguientes metodologías: Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE), Parameter Solution (ParaSol), Bayesian Inference, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) y Sequential Uncertainty Fitting (SUFI-2). La comparación incluyó las ventajas, desventajas de cada metodología de acuerdo a ciertos criterios planteados por diferentes autores en la literatura científica publicada. A partir de esta revisión y teniendo en cuenta las características físicas de la Cuenca del Río Suratá se propone la metodología de calibración más adecuada para la aplicación del modelo SWAT en dicha cuenca. Los resultados de esta revisión sirven como base para la construcción de un modelo calibrado que apoye los programas de descontaminación que necesita esta cuenca.