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Caracteristicas de las cuencas en los Andes  Las cuencas de los Andes se caracterizan por la significativa diversidad pais...
Cuales servicios son relevantes en            los Andes?• Rendimiento total• Mejora/mantenimiento  del régimen hidrológico...
Principales necesidades de investigación• La identificación de áreas prioritarias para la  provisión de servicios ambienta...
Lugares de estudio     PAIS         CUENCA      ÁREA (Km2)Ecuador     Quijos                 2426.8Peru        Cañete     ...
Modelación hidrológica: una opción paraanticipar impactos                       A donde deben ser dirigidos los pagos?    ...
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Unidades de Respuesta Hidrológica                               Zonas que hay que proteger           Subcuenca           p...
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Situación deseada                 Inversión en (4000-5800) Cuenca Alta                 alternativas de uso                ...
Los datos hidrológicos y meteorológicos
Resultados de la modelación hidrológica                                                                               Cuad...
Cuadal Mensual - Calibración (1993-2000)                                                                                  ...
Calibración: Parametros ajustados                                                                                         ...
Caudal Mensual Subcuenca1 Vs Est. Aguas Calientes (1993-1997)                   50                                        ...
Priorización de las URH (Unidades de Respuesta Hidrologica)
Agricultura:Relación entre la productividad y el riego                          10.00                           9.00 Produ...
Estudio de caso Colombia, cuenca del río Amaime      Escenarios cambio de cobertura
Analisis de Impacto en caudal y sedimentos                                    Promedio mensual Caudal simulado Vs Aforado ...
Estudio de caso Colombia, cuencas del Valle del Cauca Comportamiento del Clima Actual Vs. Clima Futuro al 2020 y 2050
PROMEDIO DE PRODUCCIÓN DE AGUA – CUENCA TULUÁProducción de Agua (mm/año)   1600                              1400         ...
PROMEDIO DE PRODUCCIÓN DE AGUA – CUENCA FRAILEProducción de Agua (mm/año)   1600                              1400        ...
Análisis de Cambio – Promedio Modelos GCM’s                                 CAMBIO EN PRODUCCIÓN DE AGUA       CUENCA ÁREA...
Que tan inciertas son estas evaluaciones? ¿Sonconfiables para el diseño de esquemas de PSA? • “En esencia, todos los model...
Ventajas de la selección de HRU como              unidad de análisis• Identificación de aéreas prioritarias en la cuenca.•...
Gracias por su atención!!     n.uribe@cgiar.org
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Identificación de los servicios ecosistémicos relacionados con el agua. modelo SWAT

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NATALIA URIBE RIVERA - Centro Internacional de Agricultura Tropical CIAT

Ponencia realizada durante el seminario internacional “Manejo de Cuencas Hidrográficas y Cambio Climático”, desarrollado en Neiva-Huila, Colombia, desde el 4 al 6 de Diciembre de 2012

http://www.fao.org/alc/u/mg

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Identificación de los servicios ecosistémicos relacionados con el agua. modelo SWAT

  1. 1. Identificación de los servicios ambientales hidrológicos empleando el modelo SWATLa entrada para el diseño de esquemas de PSA en los Andes Marcela Quintero, Natalia Uribe International Center for Tropical Agriculture (CIAT)
  2. 2. Caracteristicas de las cuencas en los Andes Las cuencas de los Andes se caracterizan por la significativa diversidad paisajistica, amplia variedad de tipos del suelos, usos del suelo y fuertes pendientes, que combinados con los cambios en el clima a lo largo del gradiente altitudinal, que crean diferentes respuestas hidrologicas dentro de la misma cuenca.
  3. 3. Cuales servicios son relevantes en los Andes?• Rendimiento total• Mejora/mantenimiento del régimen hidrológico (caudales de base y caudales máximos)• Retención de sedimentos
  4. 4. Principales necesidades de investigación• La identificación de áreas prioritarias para la provisión de servicios ambientales hidrológicos• Impacto de los cambios de uso del suelo y las prácticas de gestión promovidos por esquemas de Pago por Servicios Ambientales• Beneficios económicos y los costos de mejorar/mantener los servicios ambientales hidrológicos• Impacto del cambio climático en los servicios ambientales hidrológicos
  5. 5. Lugares de estudio PAIS CUENCA ÁREA (Km2)Ecuador Quijos 2426.8Peru Cañete 5794.0 Piedras Blancas 27.8 La Fe 77.1 Guabas 192.5 Desbaratado 192.5 Tunjuelo 360.5Colombia Fraile 363.2 Tulua 768.2 Fuquene 783.8 Riogrande II 1034.3 Guavio 1476.2 Magdalena 259232.0 Valles 3859.3Mexico Axtla 890.4 Necaxa 877.5
  6. 6. Modelación hidrológica: una opción paraanticipar impactos A donde deben ser dirigidos los pagos? Permite determinar línea base sobre el balance hídrico Identificacion de las areas que prestan el servicio empleando modelos hirologicos Cuantos pagos se deberian emplear? Evaluacion ex-ante de las probables alternativas eco-eficientes de uso del suelo; medidas de conservacion de los ecosistemas y los proyectos de desarrollo social. Cuál es el impacto del cambio climatico? Estimación de los impactos de cambios climáticos sobre el balance hídrico :
  7. 7. Modelo Hidrológico - SWATSWAT (Soil and Water Assessment Tool) es una herramienta que permitemodelar el impacto del manejo del suelo en la generación de sedimentos y laregulación del agua, en cuencas hidrográficas.Posee una interface bajo ArcGIS 9.2 – 9.3, la cual hace mas sencillo su manejo. Río Grande II - EPM
  8. 8. Unidades de Respuesta Hidrológica Zonas que hay que proteger Subcuenca porque abastecen servicios hidrológicas Uso de la Tierra Pendiente Zonas que hay que recuperar para que se mejoren los servicios hidrológicos Suelos Con cuanto contribuye cada Unidades de Respuesta zona al volumen total del Hidrológica caudal aguas abajo?
  9. 9. Estudio de caso peruano, cuenca del río Cañete - Situación actualExtensión: 5794 km2 Precipitacióndel suelo Agua usos (mm) Uso delyagua (m3/s) (4000-5800) Cuenca Alta (4000-5800) Cuenca Alta (4000-5800) Cuenca Alta 736-1169 Pastoreo extensivo 0 (principalmente de manantiales) Agricultura de subsistencia Cuenca Media 231-266 (350 – 4000) Empresa Hidroelectrica Cuenca Media Cuenca Media (350 – 4000) (350 – 4000) Prodcutores de camarones 250, 64 0-17 Cuenca Baja Habitantes urbanos (0-350) Baja Cuenca Baja Cuenca Uso ineficiente del agua para la agricultura (0-350) (0-350) comercial Turistas (rafting)
  10. 10. Situación deseada Inversión en (4000-5800) Cuenca Alta alternativas de uso de la tierra (altos rendimientos de agua y rendimiento económico) Cuenca Media (350 – 4000) Conservación de Transferir ecosistemas una parte de sus Las asimetrias beneficios socioeconomicas de la cuenca pueda ser Cuenca Baja (0-350) balanceadas por estos mecanismos para compartir beneficios
  11. 11. Los datos hidrológicos y meteorológicos
  12. 12. Resultados de la modelación hidrológica Cuadal Mensual- CAÑETE (1993 - 2009) 350 300 Simulated Observed 250 Caudal (m3/s) 200 150 100 50 0 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Cuenca Cañete (5794 km2) Estadisticos Caudal mensual Caudal mensual simulado (m3/s) observado (m3/s) Q obs 44.1 55.9 NS 0.65 r 0.83 = Promedio del caudal Q obs NS = Coeficiente de Nash-Sutcliffe R = Coeficiente de Correlacion
  13. 13. Cuadal Mensual - Calibración (1993-2000) Caudal Mensual - validacion (2001-2009) 350 200 300 Simulado Observado Simulado Observado 250 150Caudal (m3/s) Caudal (m3/s) 200 100 150 100 50 50 0 0 1995 1996 1997 2000 1993 1994 1998 1999 2001 2005 2006 2007 2008 2002 2003 2004 2009 Caudal Diario - Calibración (1993-2000) Caudal Diario - Validacion (2001-2009) 600 500 Simualdo Observados 500 Simulado Observados 400 400 Caudal (m3/s) 300 Caudal (m3/s) 300 200 200 100 100 0 0 Daily Flow Monthly Flow Statistics Calibrated Simulated Calibrated Simulated NS 0.39 0.15 0.59 0.73 r 0.66 0.64 0.78 0.88
  14. 14. Calibración: Parametros ajustados VALOR OBTENIDO NOMBRE VARIABLE VALOR PARAMETRO RANGO CALIBRACION EN SWAT DEFULT MANUALBaseflow alpha factor [days] ALPHA_BF.gw 0-1 0.048 0.01Groundwater delay [days] GW_DELAY.gw 0 - 500 31 25Groundwater "revap" coefficient GW_REVAP.gw 0.02 - 0.2 0.02 0.02Threshold water depth in the shallow aquifer for flow [mm] GWQMN.gw 0 - 5000 0 1Threshold water depth in the shallow aquifer for "revap" REVAPMN.gw 0 - 500 1 50Soil evaporation compensation factor ESCO.hru 0.01 - 1 0.95 1Plant uptake compensation factor EPCO.hru 0.01 - 1 1 1Maximum canopy storage [mm] CANMX.hru 0 - 100 0 0Average slope steepness [m/m] SLOPE.hru 0 - 0.6 Varia por HRU Varia por HRUAverage slope length [m] SLSUBBSN.hru 10 – 150 Varia por HRU Varia por HRUSnow pack temperature lag factor TIMP.bsn 0.01 - 1 1 0.5Melt factor for snow on June 21 [mm H2O/ºC-day] SMFMX.bsn 0 - 10 4.5 3.5Melt factor for snow on December 21 [mm H2O/ºC-day] SMFMN.bsn 0 - 10 4.5 1Snowfall temperature [ºC] SFTMP.bsn ±5 1 1Snow melt base temperature [ºC] SMTMP.bsn ±5 0.5 2Surface runoff lag time [days] SURLAG.bsn 1 - 24 4 8Available water capacity [mm H20/mm soil] SOL_AWC.sol 0-1 Varia por suelo Varia por SueloSaturated hydraulic conductivity [mm/hr] SOL_K.sol 0 - 2000 Varia por suelo Varia por SueloMoist soil albedo SOL_ALB.sol 0 - 0.25 Varia por suelo Varia por SueloChannel effective hydraulic conductivity [mm/hr] CH_K2.rte 0 - 150 0 0Mannings nvalue for main channel CH_N2.rte 0 - 0.3 Varia por HRU Varia por HRUInitial SCS CN II value CN2.mgt 20 - 90 Varia por HRU Varia por HRUTemperature lapse rate [°C/km] TLAPS.sub -5 - 50 0 -6.5
  15. 15. Caudal Mensual Subcuenca1 Vs Est. Aguas Calientes (1993-1997) 50 Simulado Observado 40 Caudal (m3/s) 30 20 10 0 1993 1994 1996 1997 1995 Caudal mensual Subcuenca 6 Vs Est. Tinco (1993-1997) Caudal mensual Subcuenca 13 Vs Est. Chavín (1993-1997) 50 250 Simulado Observado 40 Simulado Observado 200Caudal (m3/s) Caudal (m3/s) 30 150 20 100 10 50 0 0 1993 1994 1995 1996 1997 1996 1997 1993 1994 1995 Caudal Mensual (1993-1997) Stadistica Aguas Tinco Chavín Regantes Calientes NS 0.01 0.80 0.66 0.62 r 0.97 0.95 0.93 0.81
  16. 16. Priorización de las URH (Unidades de Respuesta Hidrologica)
  17. 17. Agricultura:Relación entre la productividad y el riego 10.00 9.00 Productividad (ton/ha) 8.00 7.00 CORA (Jul-Ago)-Ene CORB (Jun-Jul)-Dic CORC May-Nov 6.00 CORD Abr-Oct CORE Mar-Set 5.00 CORF (Feb-Mar)-Ago CORL Oct-Feb 4.00 3.00 0 50 100 150 200 250 300 Variación del riego (mm) (Pareja, 2011)
  18. 18. Estudio de caso Colombia, cuenca del río Amaime Escenarios cambio de cobertura
  19. 19. Analisis de Impacto en caudal y sedimentos Promedio mensual Caudal simulado Vs Aforado - Amaime Promedio mensual Sedimentos simulado Vs Aforado - Amaime 16.00 8 14.00 7 Sedimentos (T/Ha)Caudal (m3/seg) 12.00 6 10.00 Actual 5 Actual 8.00 Sin Politica 4 Sin Politoca 6.00 Con Politica 3 Con Politica 4.00 2 2.00 1 0.00 0 yo rzo re ril re to re o ero nio re lio o zo e ril e o e ro o nio e lio rer Ab ay mb t ub os r Ma mb mb br br er t br Ju Ab Ma re ub os ar Ju En Ju b Ju m En M m m Ag b vi e Oc M ci e e Ag Fe t vi e Oc cie ie Fe pt i No pt Di Se No Di Se Tiempo (mes) Tiempo (mes) C U EN C A A MA IME C audal (m 3/seg) Sedim entos (t/ha) Tiem po Escenario Escenario 1 C am bio Escenario 2 C am bio Escenario Escenario 1 C am bio Escenario 2 C am bio (M es) Actual Sin politica (% ) C on Politica (% ) Actual Sin politica (% ) C on Politica (% ) Enero 8.69 9.61 10.5 8.90 2.4 2.6 5.70 119.2 1.42 -45.4 Febrero 8.36 9.27 10.9 8.57 2.6 1.03 4.77 363.1 0.59 -42.7 M arzo 9.83 10.87 10.6 10.07 2.5 1.11 5.02 352.3 0.45 -59.5 Abril 8.35 8.95 7.2 8.59 2.8 0.74 2.59 250.0 0.23 -68.9 M ayo 8.28 8.77 5.8 8.53 2.9 0.91 2.90 218.7 0.46 -49.5 Junio 4.02 4.06 1.1 4.20 4.5 0.16 0.33 106.3 0.06 -62.5 Julio 3.97 3.97 -0.2 4.11 3.5 0.01 0.05 0.0 0 -100.0 Agosto 3.63 3.63 0.0 3.73 3.0 0.02 0.06 200.0 0 -100.0 Septiem bre 5.25 5.45 3.8 5.41 3.2 0.2 0.52 160.0 0.08 -60.0 O ctubre 10.09 10.79 6.9 10.30 2.1 1.94 2.95 52.1 1.01 -47.9 N oviem bre 13.16 14.52 10.3 13.43 2.1 1.54 4.76 209.1 0.88 -42.9 D iciem bre 9.81 10.89 11.1 9.94 1.4 4.71 7.41 57.3 3.02 -35.9
  20. 20. Estudio de caso Colombia, cuencas del Valle del Cauca Comportamiento del Clima Actual Vs. Clima Futuro al 2020 y 2050
  21. 21. PROMEDIO DE PRODUCCIÓN DE AGUA – CUENCA TULUÁProducción de Agua (mm/año) 1600 1400 1200 1990-2004 1000 800 2040-2069 600 400 200 0 Modelo PROMEDIO DE PRODUCCIÓN DE AGUA – CUENCA GUABAS 1400Producción de Agua (mm/año) 1200 1000 1990-2004 800 2040-2069 600 400 200 0 Modelo
  22. 22. PROMEDIO DE PRODUCCIÓN DE AGUA – CUENCA FRAILEProducción de Agua (mm/año) 1600 1400 1200 1990-2004 1000 800 2040-2069 600 400 200 0 Modelo PROMEDIO DE PRODUCCIÓN DE AGUA – CUENCA DESBARATADO 1600Producción de Agua (mm/año) 1400 1200 1990-2004 1000 800 2040-2069 600 400 200 0 Modelo
  23. 23. Análisis de Cambio – Promedio Modelos GCM’s CAMBIO EN PRODUCCIÓN DE AGUA CUENCA ÁREA (Km2) MÍN. MÁX. PROMEDIO GANANCIA PÉRDIDA Tuluá 766.767 -783.078 1145.290 246.973 595.11 Km2 (77.61 %) 171.65 Km2 (22.39 %) Guabas 191.450 -667.615 677.692 16.774 85.81 Km2 (44.82 %) 105.64 Km2 (55.18 %) Fraile 361.578 -140.122 1249.100 416.843 322.41 Km2 (89.17 %) 39.16 Km2 (10.83 %) Desbaratado 192.368 152.811 1460.100 649.627 192.37 Km2 (100 %) 0 Km2 (0 %)
  24. 24. Que tan inciertas son estas evaluaciones? ¿Sonconfiables para el diseño de esquemas de PSA? • “En esencia, todos los modelos tienen inertidumbre, pero algunos son útiles" (Box, 1919) • Qué tanto nivel de incertidumbre deben tener para no ser útil? • Analisis de Incertudumbre • Las decisiones de PSA no se toman sobre la base de los valores absolutos de los resultados • Con SWAT se puede obtener buena información para identificar áreas importantes de SAH en términos relativos • Buen desempeño de los resultados con respecto a la simulación del caudal. Útil para el análisis de valoración económica • Muy útil para proporcionar argumentos durante el diseño y negociación de los proyectos de PSA (dónde, por qué?)
  25. 25. Ventajas de la selección de HRU como unidad de análisis• Identificación de aéreas prioritarias en la cuenca.• Una mejor identificación de costos y beneficios directos y sociales.• Un mayor reconocimiento de los ecosistemas poco estudiados y/o tenidos en cuenta.• Una mejor contabilización de las actividades en el momento en que ocurre.• Un método ágil de extrapolación e integración de la información.
  26. 26. Gracias por su atención!! n.uribe@cgiar.org

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