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1. Revista de producción más limpia 365 (2022) 132657
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Revista de producción más limpia
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Metodología para incluir la regulación de embalses en la evaluación de la escasez de agua
Jiqiang Xie, Jinjun usted*, Zhenzhen Ma , Xiaoya Deng , Pengfei Lin , Juanjuan Gao
Instituto de Investigación de Recursos Hídricos e Hidroenergía de China, Laboratorio Estatal Clave de Simulación y Regulación del Ciclo del Agua en la Cuenca del Río, Beijing, 100038, China
INFORMACIÓN DEL ARTÍCULO RESUMEN
Editor de manejo: Prof. Jiri Jaromir Klemeš La evaluación de la escasez de agua es esencial para el desarrollo sostenible de los recursos hídricos. Los embalses pueden regular el
agua temporal y espacialmente para satisfacer las necesidades humanas y mitigar la escasez de agua. Ningún enfoque ha considerado la
regulación de embalses en la evaluación de la escasez de agua. Proponemos un modelo de simulación de un sistema de recursos hídricos
que incorpora explícitamente funciones de regulación de embalses en la evaluación de la escasez de agua. El modelo se valida utilizando
datos de la cuenca del río Haihe, en el norte de China, utilizando un indicador mejorado de escasez de agua para describir la gravedad de
la escasez de agua. Los resultados muestran que, de 2000 a 2005, el índice de estrés hídrico anual de la cuenca del río Haihe fue de 1,02
sin considerar la regulación del embalse y de 0,92 considerando la regulación del embalse. Eso es, incorporar la disponibilidad de agua
del embalse en la evaluación reduce la escasez de agua estimada. La escasez de agua se sobreestimó temporal y espacialmente cuando
no se tuvo en cuenta el efecto de la regulación del embalse. Nuestros resultados muestran que los embalses pueden tener una influencia
significativa en la evaluación de la escasez de agua, especialmente en unidades más pequeñas y subdivididas. Recomendamos considerar
el papel de los embalses al evaluar la escasez de agua para informar mejor las decisiones de gestión de recursos hídricos.
Palabras clave:
escasez de agua azul
Índice de estrés hídrico
Modelo de sistema de recursos hídricos
Regulación de embalses
cuenca del río Haihe
1. Introducción indicador a diferentes escalas espaciotemporales, ya que requiere menos
información de entrada que otros enfoques y tiene un cálculo simple y fácil de
comprender (Vanham et al., 2018). Con la mejora continua de los métodos de
observación, los resultados de la evaluación se han vuelto más precisos y la escala
de evaluación se ha vuelto más elaborada. La escala espacial varía desde escalas
globales hasta nacionales y de cuencas hidrográficas (Vanham et al., 2021;Xi et al.,
2021), y la escala temporal de años a meses (Kummu et al., 2016;Liu et al., 2017). Si
bien una escala de evaluación cada vez más refinada puede proporcionar “puntos
calientes” más específicos para la gestión de los recursos hídricos, la precisión
espaciotemporal de la evaluación de la escasez de agua se ve afectada por los
embalses en el contexto de escalas de evaluación espaciotemporales más
específicas (Ma et al., 2020). Un número creciente de autores también están
reportando la necesidad de considerar los embalses al evaluar la escasez de agua (
Wada et al., 2011;Vanham et al., 2018).Zhuo et al. (2019)en una escala temporal,
pero no en una escala espacial.Bruner et al. (2019)examinó la influencia de los
embalses en la evaluación de la escasez de agua considerando el efecto de los
embalses sin tener en cuenta los procesos espaciotemporales en el suministro
dinámico de agua del embalse. Estos estudios indican que la evaluación de la
escasez de agua no puede incorporar completamente los procesos reales de
suministro de agua de los embalses en múltiples escalas espaciotemporales
debido a la falta de un modelo adecuado. Los indicadores actuales de evaluación
de la escasez de agua tampoco reflejan la disponibilidad de agua suministrada por
los embalses.
Los recursos mundiales de agua dulce están bajo una presión cada vez mayor
debido al cambio climático, el crecimiento de la población y la contaminación del
agua. La escasez de agua puede causar una explotación insalubre e injusta del
agua, lo que da como resultado ecosistemas degradados y una mayor
competencia. Se anticipa que los conflictos por agua limitada serán más
frecuentes y severos. La escasez de agua se reconoce como un desafío clave para
el desarrollo sostenible y es el tema de la Meta 6.4 de los Objetivos de Desarrollo
Sostenible (Vanham et al., 2018). La evaluación de la escasez de agua puede
capturar “puntos críticos” espaciotemporales para que la gestión de los recursos
hídricos pueda enfocarse para aliviar la escasez de agua. La evaluación de la
escasez de agua ha pasado de la escasez de agua azul a la escasez de agua azul-
verde (Falkenmark, 2013), y de la escasez basada en la cantidad (Gosling y Arnell,
2013;Baccour et al., 2021) a la escasez basada en cantidad y calidad (Zeng et al.,
2013; Ma et al., 2020). La investigación más extensa y profunda se basa en la
evaluación de la escasez de agua azul, que es el foco del presente estudio. Para
evaluar cuantitativamente la escasez de agua azul, se han propuesto varios
indicadores cuantitativos, incluido el indicador Falkenmark (Falkenmark et al.,
1974), Relación de retiro a disponibilidad (Raskin et al., 1996), índice de pobreza
hídrica (IPM) (Sullivan, 2002), y el índice de estrés hídrico (WSI) (Smakhtin et al.,
2004). WSI, que es la relación entre la extracción de agua local y la disponibilidad
de agua, es el método más utilizado
* Autor correspondiente.
Dirección de correo electrónico:youjj@iwhr.com (J. Tú).
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.132657
Recibido el 14 de octubre de 2021; Recibido en forma revisada el 28 de mayo de 2022; Aceptado el 9 de junio de 2022
Disponible en línea el 13 de junio de 2022
0959-6526/© 2022 Elsevier Ltd. Todos los derechos reservados.
Traducido del inglés al español - www.onlinedoctranslator.com

2. J.Xie et al. Revista de producción más limpia 365 (2022) 132657
Este estudio propone un modelo simulado para un sistema de recursos
hídricos que considera explícitamente el impacto de los embalses en la escasez de
agua e incorpora el suministro de agua de los embalses para mejorar la fórmula
actual de cálculo de la escasez de agua. Para ilustrar y validar el método
propuesto, se utilizaron datos de la cuenca del río Haihe de 2000 a 2005. El modelo
de simulación de asignación de recursos hídricos orientado a objetos y basado en
reglas (ROWAS) se adoptó para simular el proceso de suministro de agua de los
embalses. La fórmula mejorada de cálculo de la escasez de agua se utilizó para
evaluar cuantitativamente la escasez de agua en múltiples escalas
espaciotemporales. Este estudio se centró en el impacto de la regulación del
embalse en la evaluación de la escasez de agua en tres partes: (1) La evaluación de
la escasez de agua en la cuenca del río Haihe, la subcuenca y toda la cuenca se
analizaron en tres escalas espaciales. (2) Se analizaron los resultados de la
evaluación mensual promedio de la escasez de agua para cada subcuenca en la
cuenca del río Haihe desde 2000 hasta 2005. (3) Se investigó el impacto de los
embalses en la desigualdad de la escasez de agua a escala espacial de toda la
cuenca. Este estudio facilita una mejor comprensión de los efectos de la
regulación de embalses sobre la escasez de agua.
la evaporación superficial es de 1.080 mm. Al oeste y al norte de la cuenca hay
montañas y mesetas, respectivamente, y al este y sureste hay vastas llanuras. La
cuenca comprende ocho provincias: Beijing, Tianjin, Hebei, Henan, Shandong,
Shanxi, Liaoning y Mongolia Interior. Beijing, la capital de China, está en el centro
de la cuenca del río Haihe y está densamente poblada. La cuenca es una de las
tres principales áreas productoras de cereales de China y tiene la actividad
antropogénica más intensa. Se han construido muchos proyectos de ingeniería
hidráulica, incluidos tres embalses de gran escala de nivel 1 (almacenamiento total
>1 billón de metros cúbicos (BCM); Embalse de Miyun, Embalse de Guanting y
Embalse de Panjiakou), 34 embalses a gran escala (almacenamiento total>100
millones de metros cúbicos (MCM)), 114 embalses medianos (almacenamiento
total entre 10 y 100 MCM) y 1,711 embalses de pequeña escala (almacenamiento
total<10 MCM).
2.2. Datos
La preparación de datos incluyó una serie temporal de recursos hídricos,
extracción de agua e información sobre las instalaciones de suministro de agua.
Los datos de disponibilidad y extracción de agua de 1995 a 2005 se obtuvieron del
Boletín de recursos hídricos de la cuenca del río Haihe (Comisión de Conservación
del Agua del Río Haihe, Ministerio de Recursos Hídricos). Los datos de
disponibilidad de agua incluyeron recursos de aguas superficiales y subterráneas.
Los datos de extracción de agua incluyeron la extracción de agua doméstica,
industrial, agrícola y para el entorno ecológico fuera del río. La información sobre
ingeniería hidráulica, incluidos embalses a gran, mediana y pequeña escala y
proyectos de transferencia de agua entre cuencas, se recopiló del Comité de
Recursos Hídricos del Río Haihe.
2. Material y métodos
2.1. Cuenca de estudio
Este estudio se realizó en la cuenca del río Haihe de China (112◦E-120◦mi,
35◦N–43◦N), que es la cuenca más controlada por embalses y el área con
escasez de agua del país, con un área de drenaje total de ~320,600 km2(
Figura 1). La cuenca tiene un clima monzónico continental con una
precipitación media anual de 535 mm, el nivel de precipitación más bajo en
la costa este de China. El promedio anual promedio de agua
2.3. WSI mejorado
El WSI, el indicador de evaluación cuantitativa de la escasez de agua más
utilizado, fue elegido y mejorado en este estudio. WSI fue propuesto por
primera vez porFalkenmark y Lindh (1974)y posteriormente mejorado (
Smakhtin et al., 2004;Vanham et al., 2018). La fórmula WSI actual se define
como Ecuación(1), que compara la extracción de agua con la disponibilidad
de agua y considera un equilibrio entre el uso humano y la protección del
medio ambiente:
WWyo
Washingtonyo
WWyo
TRWRyo−EFRyo
WSIyo= = (1)
WSIyoes el WSI deliª unidad de cálculo en eljmes;WWyoes la Retiro de
Agua deliª unidad de cálculo en eljmes, incluyendo: Agua SanitariaDWyo,
Agua industrialIWyo, Agua AgrícolaAWyo, y Eco-ambiental Agua fuera del
ríoEWyo;y Washingtonyoes la disponibilidad de agua deliª unidad de
cálculo en eljmes, que es el total de recursos renovables de agua dulce
TRWRyomenos los requisitos de caudal ambientalEFRyo.
Ecuación(1)se mejoró al incluir el volumen de suministro de agua de los
embalses para crear la Ecuación(2).
WWyo
Washingtonyo
WWyo
TRWRyo+RSyo−
WSIyo= = (2)
EFRyo
RSyoes la cantidad de agua suministrada por los embalses aliª unidad de
cálculo en eljmes. La disponibilidad de agua de cada unidad de cálculo se
puede analizar y determinar mediante cálculos mensuales de modelos de
simulación de sistemas de recursos hídricos.
El análisis hidrológico e hidráulico y los métodos de hábitat basados en
la biología se utilizan para calcular el flujo ambiental ecológico (EFR) al
evaluar la escasez de agua (Tharme, 2003). Este estudio siguió la literatura (
Mekonnen et al., 2016bib_Mekonnen_and_Hoekstra_2016), y EFR se calculó
utilizando el método hidrológico. Este método, que se considera el más
adecuado para el nivel de planificación de la gestión de los recursos hídricos
(Vanham et al., 2018), puede determinar EFR en función de las condiciones
específicas de la cuenca del río (Pahl-Wostl et al., 2013; Pastor et al., 2014;
Nilsalab et al., 2017).
Figura 1.Panorámica de la cuenca del río Haihe.
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3. J.Xie et al. Revista de producción más limpia 365 (2022) 132657
El suministro de agua proporcionado por las aguas subterráneas profundasDGWyoy
transferencia de agua desde fuera de la cuencaTWyodeben ser considerados ya que
también satisfacen la demanda local de agua. El volumen de suministro de agua de estos
recursos no forma parte de los recursos de agua dulce renovables locales en la cuenca; el
agua subterránea profunda y la disponibilidad de transferencia de agua fuera de la
cuenca deben deducirse de la extracción de agua (Wada et al., 2011; Muller et al., 2020),
que se define por la ecuación(3):
fuentes, cada tipo de fuente de agua se definió como la capa de red de la fuente
de agua en el modelo. El modelo realiza computación en capas e intercambios de
datos entre capas a través de nodos, como unidades y embalses. Las capas de red
definidas en el modelo incluyen la escorrentía local, el embalse, las aguas
subterráneas, las aguas residuales y las capas de agua transferida. De acuerdo
con el orden de prioridad en el recálculo de fuentes de agua en diferentes niveles,
la cantidad de agua descargada inicialmente de la capa de red de fuente de agua
puede ser aceptada por la capa de red de fuente de agua subsiguiente. Un mapa
de generalización del sistema de recursos hídricos y el marco de investigación de
este estudio se muestran enFigura 2.
WWyo=DWyo+IWyo+AWyo+EWyo−DGWyo−TWyo (3)
El estándar de clasificación (Hoekstra et al., 2012;Li et al., 2017) se ha
establecido de acuerdo con investigaciones previas;WSI <1 indica poca o
ninguna escasez de agua; 1–1.5 indica escasez de agua moderada; 1.5–2
indica una escasez significativa de agua, y>2 indica escasez severa de agua.
2.4.2. Simulación de procesos de regulación de embalses en ROWAS
El sistema de embalse tiene dos etapas: (1) suministro de agua del embalse y
(2) descarga de agua. Primero se calculó el suministro de agua del sistema. Se contaron
los diversos volúmenes de agua de entrada de los nodos; se calcularon las pérdidas por
filtración por evaporación, el volumen de agua y la capacidad de almacenamiento inicial
antes de la distribución; El agua entrante del embalse, la demanda de agua de las
unidades receptoras de agua y el rendimiento de la regulación del embalse se integraron
de acuerdo con la Técnica de Operación de Conducta de la Curva de la Regla de
Autoadaptación para la red de embalses (SAROT) (Lin et al., 2020). Se calculó el volumen
de suministro de agua para su unidad o embalse aguas abajo, después de lo cual se
obtuvo el suministro de agua completo del embalse. El principio de cálculo general del
sistema de suministro de agua del embalse era reducir el abandono total de agua tanto
como fuera posible mientras se satisfacían varias limitaciones del sistema y para
disminuir el grado de diferencia de escasez de agua entre las unidades receptoras de
agua para lograr daños amplios y superficiales entre regiones. El segundo paso fue
calcular la etapa de descarga de agua. El volumen de agua de cada nodo que excedía el
límite superior de la capacidad de almacenamiento de agua permisible del embalse se
calculó y descargó de acuerdo con la línea de red del sistema, y se obtuvo el volumen
final de agua de almacenamiento de cada nodo en este período. Cuando una
2.4. Modelo de simulación del sistema de recursos hídricos
2.4.1. Introducción a ROWAS
Los embalses son el vínculo entre el ciclo natural del agua y el suministro de agua
para las actividades humanas. A través de la ingeniería, las personas pueden regular los
recursos hídricos para satisfacer la creciente demanda. Los modelos de simulación de
sistemas de recursos hídricos se basan en los elementos generalizados del sistema de
recursos hídricos y sus relaciones, lo que los hace capaces de describir completamente el
proceso de suministro de agua de un embalse. El modelo ROWAS, desarrollado por
primera vez porTú et al. (2005), puede describir de manera simple, pero completa, el
proceso de suministro de agua de los embalses bajo suposiciones razonables y
proporcionar información detallada sobre la condición del ciclo del agua (Lin et al., 2020).
Ha sido ampliamente utilizado en diferentes cuencas fluviales y regiones municipales de
China (Jia et al., 2010a,b;Jia et al., 2010a,b;Canción et al., 2016), y fue seleccionado para
simular la escasez de agua en la cuenca del río Haihe en este estudio. Para facilitar el
cálculo paralelo de diferentes tipos de agua
Figura 2.Sistemas y redes de embalses. ( a ) Diagrama de capa de red del sistema de reservorio. (b) Relaciones de suministro y descarga del embalse. (c) Mapa de
generalización del sistema de recursos hídricos. El uso de agua de la unidad 1 representa un escenario (WS-NR) sin considerar el suministro de agua del embalse, y para el
cual la disponibilidad de agua solo incorpora agua generada localmente y agua de aguas arriba. El uso de agua de las unidades 3 y 4 representan un escenario (WS-R) que
considera el efecto de la regulación de los embalses y la disponibilidad de agua que incluye explícitamente el suministro de agua de los embalses. (d) Marco de
investigación de este estudio. La escasez de agua se mide a través de una relación entre la extracción de agua y la disponibilidad de agua. La extracción de agua se
obtiene de las estadísticas de cada sección de uso de agua, incluyendo agua doméstica, industrial, agrícola y ecoambiental fuera del río;
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4. J.Xie et al. Revista de producción más limpia 365 (2022) 132657
el embalse descarga la capacidad de almacenamiento de agua adicional, se determina si la
unidad receptora de agua aguas abajo correspondiente tiene una demanda de agua insatisfecha,
de ser así, se proporciona un suministro de agua adicional.
La ecuación de balance de agua de la capa de la red de embalses está
representada por la Ecuación(4):
red de transmisión, los resultados de salida del modelo reflejan más fielmente los datos
observados. Los valores de los parámetros deben estimarse con referencia a los datos de
prueba de pérdida de transmisión de agua existentes. Se obtuvieron valores de
parámetros y estructuras de modelo más razonables, y en la figura se muestra un
diagrama de flujo de la calibración de parámetros.Fig. 3.
La calibración de los parámetros de las relaciones hidráulicas es importante
para la verificación del modelo. Los parámetros de relación hidráulica se refieren a
los coeficientes de pérdidas por evaporación y pérdidas por fugas, que conducen a
pérdidas en el proceso de transmisión de agua. Se establecen diferentes
relaciones de transmisión hidráulica (principalmente canales) en el modelo con los
coeficientes de pérdida por evaporación y pérdida por fuga, que son dos
parámetros importantes para el balance hídrico regional. Teniendo en cuenta que
no hay datos disponibles directamente para los coeficientes de evaporación y
pérdida por fuga de los canales, se debe determinar mediante la calibración de
parámetros y el balance de agua. Hay dos métodos para la calibración de
parámetros: (1) análisis del balance de agua cuando un embalse o estación
hidrológica está aguas abajo del canal (es decir, los datos medidos de los nodos
aguas abajo se pueden utilizar para calibrar los parámetros a través del balance
de agua de la salida y entrada aguas arriba de los nodos aguas abajo); (2)
estimación empírica basada en posibles datos de referencia cuando no hay ningún
embalse o estación hidrológica aguas abajo, que es promedio en el área plana.
La eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE;Nash y Sutcliffe, 1970;Krause et al.,
2005) y Porcentaje de sesgo (PBIAS) se utilizaron como indicadores del
rendimiento del modelo. El coeficiente NSE se puede expresar usando la
Ecuación(8):
Wresina−Wresultado−Wautocaravana=0 (4)
Wautocaravanaes la variable de almacenamiento del embalse; es decir, la diferencia
entre la demanda de agua al final y al comienzo del período. La fórmula para
calcularWautocaravanaestá representado por la ecuación(5):
Wautocaravana=Wfinal−Wmendigar (5)
La cantidad de agua que ingresa al sistema de reservorio,Wresina, se
calcula usando la Ecuación(6)e incluye la entrada natural del embalse como
entrada del modelo, así como el agua que fluye hacia la capa de la red del
embalse desde otras capas de la red.
Wresina=WRin+Wrnet (6)
WRines la entrada natural del embalse yWrnetrepresenta el volumen de
agua entrante para la unidad aguas arriba. Desde la perspectiva de toda la
capa de red de embalses, el suministro de agua entre embalses pertenece a
la circulación de agua interna de la capa de red, que no se refleja en la
Ecuación(6). Como embalse único, esto incluye el suministro de agua del
embalse aguas arriba (Figura 2a).
La cantidad de agua descargada del sistema de embalse,Wresultado
se puede determinar usando la Ecuación(7)e incluye la cantidad de
agua suministrada por el reservorio y la cantidad de agua descargada
de la capa de red del reservorio.
∑norte(qi− pagsi)2
q)2
NSE=1 - (8)
i=1(qi−
Wresultado=Wreserva+Wresilir+Wrespl+Wrnet+Wrccl (7) qes la media del valor observado,qies el valor simulado en el tiempo
yo,pagsies el valor observado en el tiempo t, yNSEva desde −∞a 1.NSE= 1 indica
una coincidencia perfecta entre los datos observados y simulados, y cuanto menor
sea elNSE, peor será el ajuste entre los resultados de la simulación del modelo y
las observaciones reales.Moriasi et al. (2007)encontró que un NSE superior a 0,5 es
satisfactorio para los resultados de la simulación.
El coeficiente PBIAS (Gupta et al., 1999) se puede expresar mediante la
Ecuación(9):
Wreservaes la evaporación del agua del embalse;Wresilirrepresenta la
cantidad de agua que se escapa del embalse;Wresples la cantidad de
agua suministrada por el reservorio a la unidad o reservorio aguas
abajo, y la cantidad de agua es controlada por la línea de despacho;W
rnetes la cantidad de agua descargada en la unidad o reservorio aguas
abajo, que está controlada por el nivel máximo de agua del reservorio;
yWrccles la pérdida de agua en el canal de transmisión del suministro de
agua y abandono en el embalse. Las principales relaciones de
suministro y descarga del reservorio y el diagrama generalizado del
reservorio se muestran enFigura 2b y c.
∑norte
PBIAS= [ i=1(YObs.−YSim
∑norte
i i )*100
] (9)
i=1(YObs.
i )
YObs.es el valor observado en el tiempo t yYSim
valor en el tiempo t.PBIASse basa en la diferencia porcentual de la simulación de
las observaciones.PBIAS=0 es el número óptimo para mostrar la confiabilidad del
modelo de simulación, mientras que±15<PBIAS <±25 normalmente se considera
satisfactorio para los resultados de la simulación (Moriasi et al., 2007).
i i representa el simulado
2.4.3. Parametrización, calibración y validación del modelo ROWAS El modelo
ROWAS se calibró utilizando datos observados. Se seleccionaron como
parámetros sensibles los utilizados descritos porLin et al. (2020)para reducir el
error en las simulaciones de sistemas de recursos hídricos. El principal proceso de
calibración de parámetros fue comparar los datos observados, es decir, la entrada
de los embalses y el suministro de agua en las cuencas, con los resultados de
salida del modelo. Mediante el ajuste de parámetros sensibles, como la tasa de
consumo de agua y las relaciones hidráulicas en el agua
Fig. 3.Proceso de calibración de parámetros.
4

5. J.Xie et al. Revista de producción más limpia 365 (2022) 132657
2.5. Construcción de un modelo de simulación para el sistema de recursos hídricos de la
cuenca del río Haihe
2.6. Curva de Lorenz y coeficiente de Gini
La curva de Lorenz es una representación gráfica de la desigualdad de
ingresos desarrollada por el economista estadounidense Max Lorenz en 1905 (
Lorenzo, 1905; Lamberto, 2001). El coeficiente de Gini fue desarrollado
originalmente por el economista Corado Gini para evaluar la desigualdad en la
distribución del ingreso (Gini, 1921;Milanovic, 1997). El coeficiente de Gini se
puede calcular mediante la fórmula: Coeficiente de Gini = A/(A + B), donde A y B
son el área por encima y por debajo de la curva de Lorenz, respectivamente. La
curva de Lorenz y el coeficiente de Gini se basan en el principio de juzgar la justicia
de la distribución de recursos describiendo cuántos recursos tiene una
determinada proporción de unidades (como riqueza e ingresos). En este estudio
se determinó la curva de Lorenz y el coeficiente de Gini para evaluar la
desigualdad espacial de la escasez de agua.
El sistema de recursos hídricos comprendió unidades de cálculo, ingeniería
hidráulica y canales de abastecimiento y drenaje de agua. La cuenca del río Haihe
se dividió en 85 unidades de cálculo basadas en áreas superpuestas entre
subcuencas y regiones municipales. En estudios anteriores, las celdas de
cuadrícula se utilizaron como unidad básica. Aunque esto produce simulaciones
precisas del ciclo natural del agua, la precisión de la reducción de escala de los
resultados coincidentes para los datos de extracción de agua y los datos
socioeconómicos no es satisfactoria (Zhou et al., 2016). Este estudio no dividió la
cuenca en celdas de cuadrícula, sino que utilizó el método de superposición de
regiones municipales y subcuencas para dividir la unidad básica de cálculo (Figura
4). Este método puede satisfacer la reducción de escala de los recursos hídricos,
los datos de extracción de agua y los datos socioeconómicos simultáneamente con
resultados más precisos. Se construyó un sistema de ingeniería hidráulica después
de dividir las unidades de cálculo. Los embalses y los proyectos de transferencia
de agua son ejemplos de ingeniería hidráulica en la cuenca del río Haihe. Los
embalses de la cuenca se generalizaron como nodos para calcular la asignación de
recursos hídricos según la relación de suministro de agua entre las unidades de
cálculo y la ingeniería hidráulica. Para los proyectos de transferencia de agua
entre cuencas, la cuenca del río Amarillo fue la principal fuente de transferencia de
agua durante el período de evaluación. De acuerdo con la ubicación de la fuente
de agua y el alcance del suministro de agua, hay cuatro proyectos de transferencia
de agua: el desvío del río Amarillo al norte de Henan, el desvío del río Amarillo a
Hebei, el desvío del río Amarillo al norte de Shandong y el desvío del río Amarillo a
Tianjin. 76 canales de suministro de agua y 85 canales de drenaje están presentes
en la cuenca del río Haihe para conectar unidades de cálculo e ingeniería
hidráulica. Se construyó el sistema de recursos hídricos de la cuenca del río Haihe (
Figura A1yFigura A2).
Debido a la grave escasez de agua en la cuenca del río Haihe, los
requisitos de caudal ambiental en el río solo pueden mantenerse al mínimo.
Se tomó como requerimiento de caudal ambiental mensual en términos de
métodos hidrológicos un total del 10% del escurrimiento promedio anual.
Para la calibración se utilizó el período de 1990 a 2000, para el cual hay datos
relativamente completos y buena consistencia en el uso del agua. Se
seleccionaron como sujetos seis embalses (Panjiakou, Miyun, Guanting, Wangkuai,
Gangnan y Yuecheng), y los resultados de la simulación para el suministro y uso
de agua en el año 2000 se compararon con valores reales.
3. Resultados y discusión
A través de la construcción del modelo de simulación del sistema de recursos
hídricos, la incorporación de la disponibilidad de agua suministrada por los
embalses en elWSIfue propuesto y aplicado a la cuenca del río Haihe como
ejemplo. Mediante el establecimiento de diferentes escenarios, se comparó y
analizó la influencia del embalse sobre la escasez de agua a varias escalas
temporales y espaciales.
3.1. Calibración de parámetros y verificación de modelos
Las comparaciones de los datos reales y los resultados de la simulación para el
suministro y el uso del agua, y para la entrada de los embalses principales, se
muestran entabla 1y Figura 5, respectivamente. Todos los resultados de la
simulación del uso del agua para las secciones de uso del agua están en línea con
los valores reales, excluyendo el agua ecoambiental fuera del río. El valor de
simulación del agua ecoambiental fuera del uso del río de toda la cuenca fue un
50% superior al valor real, principalmente debido a que la cantidad de agua
ecoambiental fuera del río es sensible a la influencia de factores de incertidumbre.
Debido a la pequeña cantidad de agua, se puede ignorar su impacto en los
resultados de la evaluación de la escasez de agua. Los resultados de la simulación
representaron con precisión el suministro de agua. Una comparación entre los
valores reales y simulados de la entrada del embalse del embalse de Guanting en
1995, 1996 y 1998 muestra una gran desviación, principalmente debido al cambio
en los años húmedos y secos. El uso de agua aguas arriba del embalse de Miyun
tuvo el menor impacto y fue comparable. Los resultados estadísticos de Miyun
Figura 4.División de unidades de cálculo (n = 85). Las unidades básicas de cálculo se obtienen superponiendo regiones municipales (n = 35) y subcuencas de la cuenca del río Haihe (n =
15). En la figura, “m” representa una subcuenca en zona de montaña y “p” representa una subcuenca en zona de llanura. Las abreviaturas alfabéticas representan nombres de áreas.
5

6. J.Xie et al. Revista de producción más limpia 365 (2022) 132657
tabla 1
Comparación de valores reales y simulados de uso de agua y suministro de agua en 2000.
subcuenca Categoría uso de agua (106metro3) Abastecimiento de agua (106metro3)
UDW RDW EW IW AW Total parcial LBV LSW UW TW Total parcial
L-RB AV
SV
AV
SV
AV
SV
AV
SV
AV
SV
1.5
1.3
4.7
4.7
8.9
8.8
1.2
1.3
16.3
16.1
1.6
1.3
2.6
2.5
8.6
8.3
2.1
1.9
14.9
13.9
0.3
0.2
0.6
1.8
1.0
1.5
0.0
0.1
1.8
3.6
7.7
8.0
22.7
21.3
43.6
41.1
9.4
10.2
88.4
80.6
27,9
19.3
53.8
47.3
150.8
136.4
53.4
51.5
285.9
254.3
33,9
30.1
84.4
77.6
212.9
196.0
66.1
64,9
402.3
368.6
19.9
16.9
51.1
48.3
127.9
113.6
24.3
24.4
223.2
203.2
5.0
3.8
16.1
10.0
27.3
26.4
1.0
0.0
49.3
40.1
11.5
8.9
14.2
16.8
23.1
28.6
6.0
5.8
54.8
60.0
0.0
0.0
0.0
0.0
5.2
4.6
32.2
32.4
37.4
37.0
36.4
29.6
81.4
75.1
183.5
173.2
63.5
62.6
364.7
340.3
RB del norte
RB sur
THMJ-RB
Toda la cuenca
Nota: RB denota subcuencas de la cuenca del río Haihe, incluidas L-RB, Northern RB (DQ-RB, BS-RB, YD-RB), Southern RB (ZY-RB, ZW-RB, HLG-RB) y THMJ-RB. UDW, RDW,
EW, IW, AW, LGW, LSW, UW y TW se refieren al agua doméstica urbana, agua doméstica rural, agua ecológica fuera del río, agua industrial, agua agrícola, agua
subterránea generada localmente, agua superficial generada localmente , aguas arriba y agua de transferencia, respectivamente. AV es el valor real y SV es el valor
simulado.
Los yacimientos se obtuvieron utilizando NSE y PBIAS. De acuerdo a los
resultados se verificó la factibilidad del modelo para el proceso de cálculo, y
se ajustaron los parámetros para reflejar el sistema actual con mejor
desempeño. La simulación del modelo se aproxima a los datos reales
después de la verificación y calibración de parámetros.
También se calibraron los resultados integrales de los coeficientes de pérdida
por evaporación y pérdida por fuga en la red de transmisión de agua. Por ejemplo,
para el canal entre el embalse de Cetian y el embalse de Guanting, para el cual los
nodos aguas abajo son embalses, el resultado integral de los coeficientes de
pérdida por evaporación y pérdida por fuga para el canal se calibró en un 19,5%
por promedio anual, de acuerdo con el histórico naturalizado. datos de la entrada
del embalse de Guanting aguas abajo, la salida del embalse de Cetian corriente
superior y la entrada naturalizada entre ellos. Para el canal entre ZYRP-SJZ y ZYRP-
HS en el área plana (es decir, un canal sin embalses o estaciones en los nodos
aguas abajo), el resultado integral de los coeficientes de pérdida por evaporación
y pérdida por fuga para el canal fue de ~10% por promedio anual en referencia a
los datos de prueba de pérdida de transmisión de agua descubiertos por
ingenieros que probaron datos en ríos cercanos. Los datos de prueba se
obtuvieron deZhang et al. (2002), quien realizó pruebas de campo sobre la pérdida
de transmisión de agua de la sección Yugu-Liancun del río Qingliangjiang en la
provincia de Hebei, ubicada cerca del canal entre ZYRP-SJZ y ZYRP-HS. De 1997 a
2001, la escorrentía promedio de la sección aguas arriba de Yugu fue de 285,75
MCM, mientras que la de la sección aguas abajo de Liancun fue de 261,25 MCM. La
pérdida de transmisión de agua promedio fue de 24,5 MCM, lo que equivale a una
tasa de pérdida de 8,57% a lo largo del curso del río de 75 km. Estos resultados
experimentales se usaron como valores de calibración iniciales en las áreas planas
y fueron proporcionales por la longitud de la transmisión de agua. Luego, los
resultados finales de los parámetros fueron calibrados a través del balance hídrico
en el modelo.
3.2.1. Escasez de agua a escala espacial
La escasez de agua que no tuvo en cuenta el agua suministrada por los
embalses (escenario WS-NR) representó el método original de evaluación de la
escasez de agua (correspondiente a la Ecuación(1)). La escasez de agua
considerando el agua suministrada por embalses (WS-R) representó el método
mejorado de evaluación de la escasez de agua (correspondiente a la Ecuación(2)).
La escasez anual de agua durante 2000–2005 se muestra geográficamente a nivel
de unidad enFigura 6, y a nivel de subcuencas y municipios enFigura 7. A nivel de
unidad, WS-R se redujo en áreas con escasez de agua, lo que mitigó la escasez de
agua en muchas áreas de la cuenca, en comparación con WS-NR (Figura 5b–d). En
el noroeste de la cuenca, que tiene grandes regiones naturales y despobladas, la
escasez de agua en ambos escenarios fue baja. Por el contrario, en la cuenca
central y oriental del río Haihe, que tiene una población densa y grandes tierras de
cultivo irrigadas, la escasez de agua era grave en la mayoría de las áreas, y la
escasez de agua comúnmente excedía el umbral moderado (WSI>1). Para las áreas
de cultivo irrigadas, cambiar el patrón de cultivo podría reducir la escasez de agua
y aumentar la producción de alimentos y financiera en la cuenca (Nouri et al., 2020
). La escasez de agua reducida únicamente por los embalses se muestra mediante
WS-NR menos WS-R (Figura 6C). Entre las unidades, la que tuvo el efecto de alivio
más significativo debido a la contribución de la regulación del embalse fue DQCZ,
que se superpone con la subcuenca DQ-RB y la región municipal CZ. La escasez de
agua de esta unidad disminuyó de 3,31 a 1,69, lo que indica que la presión por
escasez de agua disminuyó significativamente (una tasa de disminución del 95,7
%). En general, el 38,4% y el 36,2% de toda la cuenca sufrieron escasez de agua
(WSI>1) en los escenarios WS-NR y WS-R, respectivamente, con 19.1% y 25.0% en
estado de escasez moderada de agua, 9.1% y 7.5% en estado de escasez
significativa de agua, y 10.2% y 3.7% en estado estado de escasez severa de agua,
respectivamente. Era evidente que la gravedad de las áreas que sufrían escasez de
agua era directamente proporcional al papel de los embalses en el alivio de la
escasez de agua (Figura 6C).
La evaluación de la escasez de agua a nivel de subcuenca y municipio a escala
mensual se muestra enFigura 7. A nivel de subcuenca, la subcuenca DQ mostró el
efecto de mitigación más significativo por el impacto del embalse entre todas las
subcuencas, con una disminución de la escasez de agua local de 1.57 a 1.15, lo que
significa que la escasez de agua en esta subcuenca había paliado con una tasa de
declive del 36,5%, acercándose al umbral de baja escasez de agua. Parte de la
demanda humana de agua se satisface con embalses cercanos, incluidos grandes
embalses como Guanting. A nivel municipal, Tianjin demostró el efecto mitigador
del embalse en todas las áreas municipales, donde la escasez de agua disminuyó
de 1,84 a 1,50, con una tasa de disminución de 22,9%. La escasez de agua general
de toda la cuenca disminuyó de 1,02 (WS-NR) a 0.92 (WS-R), lo que implica que
aunque algunas áreas de la cuenca tenían una grave escasez de agua a nivel de
subcuenca o unidad, el nivel de escasez de agua de toda la cuenca se redujo de
moderado a bajo, con una tasa de disminución del 10,9%. Los resultados revelan
que la influencia de los embalses es más significativa cuanto más pequeños
3.2. Escasez de agua con y sin considerar los embalses de la cuenca del río
Haihe
Para analizar el impacto de los embalses en la escasez de agua, se
establecieron dos escenarios dependiendo de si se consideraban los embalses (es
decir, WS-NR y WS-R) para medir la escasez de agua. Después de la calibración de
parámetros y la verificación del modelo,WSIse utilizó para medir la escasez de
agua mensual de cada unidad en diferentes escenarios. El impacto de los
embalses sobre la escasez de agua en la cuenca del río Haihe se demostró
temporal y espacialmente. Se analizaron los resultados de la evaluación de la
escasez de agua en tres escalas espaciales de la cuenca, subcuenca y distrito del
río Haihe. Se analizaron los resultados mensuales promedio de la evaluación de la
escasez de agua para cada subcuenca en la cuenca del río Haihe desde 2000 hasta
2005. Se analizó el impacto de los embalses en la desigualdad de la escasez de
agua a escala espacial de toda la cuenca.
6

7. J.Xie et al. Revista de producción más limpia 365 (2022) 132657
Figura 5.Comparaciones de datos reales y
simulados. (A) Caudal anual real y simulado de
los embalses. (a) Embalse Panjiakou (PJK), (b)
Embalse Miyun (MY), (c) Embalse Guanting
(GT), (d) Embalse Wangkuai (WK), (e) Embalse
Gangnan (GN), (f) Embalse Yuecheng (YC). (B)
Flujo de entrada mensual real y simulado de
1980 a 2000 para el embalse de Miyun, el
embalse más importante de la cuenca. La
eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) y el
porcentaje de sesgo (PBIAS) se muestran para
el análisis estadístico.
y se utilizan más unidades subdivididas en la evaluación. unidades se alivia hasta cierto punto. En otras áreas, sin reservorios de regulación
plurianuales a gran escala, solo los reservorios de tamaño pequeño y mediano con
capacidad de regulación anual no podían cumplir con los requisitos, y el grado de
escasez de agua era relativamente alto en una escala anual. Se observaron más datos de
escasez de agua en la cuenca del río Haihe y quedó claro el papel de los embalses para
aliviar la presión del agua. Durante el invierno, la cuenca tuvo menor extracción de agua,
lo que llevó a una baja escasez de agua en ambos escenarios. Para WS-NR, el 6,17% (o 5
de las 85 unidades de evaluación) del área de la cuenca del río Haihe se encontraba en un
estado de grave escasez de agua; para WS-R, 4.94% del área estaba en un nivel severo.
En primavera, afectado por la masa de aire continental de Mongolia, el clima es seco con
altas tasas de evaporación, lo que a menudo conduce a la escasez de agua disponible. La
demanda de agua para el crecimiento de los cultivos conduce a un pico en la extracción
de agua agrícola. La escasez de agua aumentó considerablemente en comparación con la
del invierno, con un 46,9 % (WS-NR) y un 40,7 % (WS-R) del área en niveles severos. En
verano, la cuenca se ve afectada por las masas de aire oceánico, que son relativamente
húmedos y producen entre el 70% y el 80% de la precipitación anual. En el verano, el
agua
3.2.2. Escasez de agua a escala temporal
Debido a las variaciones estacionales en la extracción y disponibilidad de agua, la
escasez de agua muestra una diversidad estacional. Los resultados de la evaluación de la
escasez de agua de los dos escenarios en la cuenca del río Haihe se resumieron en
escalas plurianuales, anuales, estacionales y mensuales. Los resultados se muestran
como el porcentaje de resultados de escasez de agua en diferentes grados de evaluación
de escasez de agua en todas las unidades en cada escala de tiempo, como se muestra en
Figura 8una. La variación interanual de la escasez de agua en los dos escenarios se
muestra enFigura 8b.
La cuenca del río Haihe se encuentra en la zona climática templada del monzón de
Asia oriental. En una escala de varios años, la escasez de agua aumentó
considerablemente entre 2000 y 2005, principalmente porque 2002 fue un año seco. A
través de embalses de ajuste plurianual a gran escala, el agua almacenada durante los
años húmedos se suministró a las unidades receptoras de agua río abajo, como los
embalses de Miyun y Guanting; la escasez de agua de sus receptores
7

8. J.Xie et al. Revista de producción más limpia 365 (2022) 132657
Figura 6.Escasez anual de agua a nivel de unidad en la
cuenca del río Haihe. (a) Distribución espacial de los
principales embalses de la cuenca. (b) WS-NR: escasez de
agua sin considerar el agua suministrada por embalses. (c)
Efecto R: escasez de agua reducida por embalses. (d) WS-
R: escasez de agua considerando el agua suministrada por
embalses. Los resultados de la evaluación se miden con
base en el promedio de la evaluación anual durante 2000–
2005 a nivel de unidad (n = 85). La escasez de agua
reducida únicamente por los embalses es el resultado de
WS-NR menos WS-R. Cuando el Índice de Estrés Hídrico
(WSI) es inferior a 1, no hay escasez de agua o es baja;
entre 1 y 1,5, la escasez de agua es moderada; entre 1,5 y
2, la escasez de agua es significativa; y cuando WSI es
mayor que 2, la escasez de agua es severa.
la escasez disminuyó, con 20.99% (WS-NR) y 14.81% (WS-R) de áreas en niveles
severos. El otoño tiene menos lluvias que el verano, pero suficiente
almacenamiento de agua en los embalses, con una demanda de agua pequeña en
comparación con otras estaciones. La escasez de agua se encontraba en un estado
bajo, con solo el 2,47 % (WS-NR) y el 2,47 % (WS-R) del área en niveles severos. La
primavera tuvo los niveles de escasez de agua más graves; los embalses podían
tener un papel limitado, principalmente por la cantidad de agua almacenada antes
de que el vertido satisficiera la demanda, que por lo general era insuficiente. En
verano, aunque la extracción de agua fue ligeramente mayor, los embalses
pudieron almacenar más agua en la época de lluvias y luego abastecerla para
satisfacer la demanda de agua. El índice de disminución de la escasez de agua por
el nivel severo del embalse fue del 41,7%, muy superior al de otras temporadas. En
verano,
A escala multianual, se observó claramente la variación interanual de la escasez de
agua. La escasez de agua fue la más alta en 2002, y los embalses desempeñaron un papel
destacado en el alivio de la escasez de agua; a escala anual,
los resultados de baja escasez de agua bajo los dos escenarios fueron similares. El
principal cambio se reflejó en la proporción de unidades de evaluación con niveles de
escasez de agua moderados y superiores a moderados, lo que indica que el papel
principal de los embalses fue aliviar el grado de escasez de agua en las unidades que
experimentan escasez de agua (WSI>1). A escala estacional, la diferencia entre los dos
escenarios se reflejó principalmente en la proporción de las unidades de evaluación en
niveles moderados y por encima de la escasez de agua en primavera y verano, mientras
que el invierno y el otoño no fueron significativamente diferentes, lo que indica que la
demanda fue mayor en primavera y verano. aún más alto en otoño. Durante los períodos
de entrada de agua natural insuficiente, los embalses suministraron agua almacenada a
las unidades usuarias de agua donde la demanda de agua no se satisfizo lo suficiente,
reduciendo así el grado de escasez de agua. A escala mensual, los embalses
desempeñaron el papel más importante en el alivio de la escasez de agua de abril a junio.
Como se muestra enFigura 8a y c, se podría obtener un refinamiento continuo de la
escasez de agua, lo que puede respaldar una gestión de recursos hídricos más refinada.
8

9. J.Xie et al. Revista de producción más limpia 365 (2022) 132657
Figura 7.Escasez de agua en subcuencas (n = 8) y municipios (n = 8) sobre una base anual. WS-NR: escasez de agua sin considerar el agua suministrada por embalses. WS-
R: escasez de agua considerando el agua suministrada por embalses.
Figura 8.Escasez de agua a escala temporal y
desigualdad regional de escasez de agua. (a)
Proporciones de unidades para dos escenarios
(WS-NR: escasez de agua sin considerar el
agua suministrada por embalses; WS-R:
escasez de agua considerando el agua
suministrada por embalses) bajo varios niveles
de escasez de agua (n = 85). Las evaluaciones
se realizaron en tres escalas temporales (Año:
anual; W–A: estacional de invierno a otoño;
Ene–Dic: mensual de enero a diciembre.
Invierno representa de diciembre a febrero).
(b) Variación interanual de la escasez de agua
para los dos escenarios. La unidad de volumen
de agua es mil millones de metros cúbicos
(BCM). (c) Desigualdad regional de escasez de
agua de dos escenarios sobre una base anual.
La desigualdad regional de escasez de agua se
estimó mediante la probabilidad acumulada
de disponibilidad de agua frente a la
extracción de agua,
3.2.3. Desigualdad regional por escasez de agua
Se utilizaron la curva de Lorenz y el coeficiente de Gini para analizar si la
desigualdad de escasez de agua en toda la cuenca se aliviaba bajo la función de
embalses. La curva de Lorenz de la cuenca del río Haihe se estimó utilizando la
probabilidad acumulada de disponibilidad de agua frente a la extracción de agua
sobre una base anual a nivel de unidad, que se clasificó en orden ascendente de la
relación entre la extracción de agua y la disponibilidad de agua (Figura 8C). Una
comparación de los dos escenarios en la curva de Lorenz mostró que WS-R estaba
más cerca de la línea de igualdad absoluta que WS-NR, lo que significa un menor
nivel de desigualdad. Se utilizó el coeficiente de Gini para evaluar
cuantitativamente la desigualdad espacial de la escasez de agua en los dos
escenarios. El coeficiente de Gini de WS-NR fue de 0,31 y el de WS-R fue de 0,27. La
desigualdad espacial de WS-R fue 17,1% menor que la de WS-NR. A través de la
función de redistribución espacial de los embalses, el agua de las áreas ricas en
agua se transportaba a las áreas pobres en agua para satisfacer la demanda de
agua y reducir la escasez geográfica de agua. La escasez de agua en los embalses
tendía a tener una distribución espacial más equitativa. Los resultados revelan que
los embalses juegan un papel importante en el alivio de la
distribución espacial desigual de la escasez de agua. Otros estudios encontraron que la
transferencia de agua entre cuencas también reduce la desigualdad espacial de la
escasez de agua al mismo tiempo que reduce la escasez de agua (Huang et al., 2021; Sun
et al., 2021).
Este estudio proporciona un análisis completo de la evaluación de la
escasez de agua en la cuenca del río Haihe; los resultados de la
evaluación anual de escasez de agua de la cuenca fueron 1,02 (WS-NR)
y 0,92 (WS-R), lo que demuestra que incorporar la disponibilidad de
agua del embalse en la evaluación mitiga la escasez de agua. A nivel de
unidad de cálculo, el efecto de alivio más significativo de los embalses
fue para DQCZ, con 3.31 (WS-NR) y 1.69 (WS-R). Esto implica que la
influencia de los embalses es más significativa cuando se utilizan
unidades más pequeñas y más subdivididas en la evaluación. El
coeficiente de Gini de WS-NR de toda la cuenca sobre una base anual
fue de 0,31 y el de WS-R fue de 0,27. La desigualdad espacial de WS-R
fue 17,1% menor que la de WS-NR. Esto significa que la desigualdad
geográfica en la escasez de agua es mitigada por los embalses. Según
estudios recientes,Huang et al., 2018; yXi et al., 2021); estos estudios no
9

10. J.Xie et al. Revista de producción más limpia 365 (2022) 132657
proporcionar los resultados mensuales de escasez de agua y carecía de la dimensión
temporal de la escasez de agua. Los resultados de este estudio son consistentes con los
de estudios de sistemas de abastecimiento de agua más complejos.
El uso sostenible del agua y la conciencia pública sobre la conservación del agua también son factores críticos que influyen en la
gravedad de la escasez de agua en una cuenca o región. Los impactos de estos factores se reflejaron en la demanda de agua de los
usuarios de agua en este estudio. Para analizar la influencia del uso racional del agua y la conciencia de conservación del agua en los
resultados de la evaluación de la escasez de agua, se diseñaron dos escenarios. El primer escenario evaluó un escenario de alta
eficiencia y ahorro de agua. El segundo escenario no consideró un esquema de ahorro de agua. Los resultados de la evaluación de
toda la cuenca para los dos escenarios se compararon y mostraron que si se consideraban factores influyentes como las medidas de
ahorro de agua, la demanda de agua de toda la cuenca alcanzaba los 45,87 BCM. La escasez de agua bajo los mismos recursos
hídricos pero considerando el efecto regulador del embalse fue de 1,05, que superó el umbral bajo de escasez de agua y fue un 14%
superior al resultado de 0,92 bajo la condición de ahorro de agua. El consumo sostenible de agua y la conciencia sobre la
conservación del agua son factores importantes que afectan la gravedad de la escasez de agua en una región y no pueden ignorarse
en las evaluaciones de escasez de agua. Si no se implementan medidas de ahorro de agua para mejorar la conciencia pública sobre la
conservación del agua, es posible que se produzca una escasez de agua más grave. El consumo sostenible de agua y la conciencia
sobre la conservación del agua son factores importantes que afectan la gravedad de la escasez de agua en una región y no pueden
ignorarse en las evaluaciones de escasez de agua. Si no se implementan medidas de ahorro de agua para mejorar la conciencia
pública sobre la conservación del agua, es posible que se produzca una escasez de agua más grave. El consumo sostenible de agua y
la conciencia sobre la conservación del agua son factores importantes que afectan la gravedad de la escasez de agua en una región y
no pueden ignorarse en las evaluaciones de escasez de agua. Si no se implementan medidas de ahorro de agua para mejorar la
conciencia pública sobre la conservación del agua, es posible que se produzca una escasez de agua más grave.
Se necesita más investigación para refinar la evaluación de la escasez de agua
utilizando modelos de simulación de recursos hídricos. En este estudio, el suministro de
agua de los embalses se calculó sin considerar la reducción en la disponibilidad de agua
cuando el agua era transportada y suministrada a otras unidades por los embalses. La
evaluación de estas unidades, que se ubicaron predominantemente en embalses, fue
inferior a la situación actual. Los embalses de la cuenca del río Haihe se concentraron en
las llanuras del piedemonte. Teniendo en cuenta el suministro de agua del embalse, los
resultados de la evaluación de la escasez de agua en el área de la llanura fueron más
consistentes con los datos reales; los resultados de la evaluación en áreas montañosas
pueden haber sido subestimados. En futuros estudios, se pueden utilizar datos más
detallados para compensar esta deficiencia considerando la reducción en la
disponibilidad de agua en los embalses. Modelos de simulación de sistemas de recursos
hídricos, como RIVERWARE (Zagona et al., 2001), MIKEBASIN (Jha y Gupta, 2003) y IQQM (
Simons et al., 1996), también debe utilizarse en las evaluaciones de escasez de agua para
comparar los efectos de simulación de todos los modelos. El efecto de la calidad del agua
también se puede obtener a través del modelo de simulación del sistema de recursos
hídricos utilizado en este estudio, lo que ofrece una posible dirección para futuras
investigaciones. En resumen, la escasez de agua se ve afectada por muchos factores
antropogénicos y cambios naturales, y estos elementos interactúan para formar un
mecanismo de acoplamiento complejo. La evaluación de la escasez de agua debe avanzar
desde el cálculo de un índice cuantitativo simple hasta la descripción completa del
complejo sistema de acoplamiento humano-agua para obtener resultados de escasez de
agua más realistas.
incorpora la disponibilidad de agua suministrada por los embalses, lo que revela la
escasez espaciotemporal de agua en la cuenca del río Haihe al considerar la
regulación de los embalses. Estos hallazgos tienen importancia para la gestión de
recursos hídricos y la formulación de políticas para evaluar con precisión el estado
de escasez de agua en una cuenca fluvial. La simulación precisa de todo el proceso
de suministro de agua por embalses es esencial para incorporar funciones de
regulación de embalses en las evaluaciones de escasez de agua. Con base en
nuestro modelo de simulación del sistema de recursos hídricos, se consideró
completamente el efecto de regulación del embalse y se pudo determinar con
mayor precisión el período y el área de escasez de agua. Las decisiones sobre la
planificación y gestión de los recursos hídricos pueden volverse más importantes y
específicas para aliviar los problemas de escasez de agua.
El método original de evaluación de la escasez de agua puede no ser adecuado para
estudiar sistemas de recursos hídricos con múltiples embalses. La noción de que el agua
se consume en condiciones naturales es incompatible con el contexto de un gran
número de embalses diseñados para gestionar y regular una parte significativa de los
recursos hídricos naturales para satisfacer las demandas humanas y sobreestima la
escasez de agua. El método propuesto en este estudio puede abordar este problema y se
puede aplicar para calcular el WSI para cualquier región o cuenca utilizando un modelo
de simulación del sistema de recursos hídricos.
Fondos
Este trabajo fue apoyado por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China
(número de subvención 52079143), el Programa Nacional Clave de I+D de China (número
de subvención 2018YFC0407705) y el Programa Clave de I+D de la provincia china de
Hebei (número de subvención 21374201D).
Declaración de contribución de autoría CRediT
Jiqiang Xie:Curación de datos, análisis formal, metodología y
redacción: borrador original.Jinjun Tú:Conceptualización, Validación,
Metodología, Redacción – revisión y edición, y Supervisión.Zhenzhen
Ma:Conceptualización y Metodología.Xiaoya Deng:Redacción: revisión
y edición.Pengfei Lin:Curación de datos y Metodología. Juan Juan Gao:
Curación de datos, investigación, visualización y conceptualización.
Declaración de competencia de intereses
Los autores declaran que no tienen intereses financieros en competencia ni
relaciones personales conocidas que pudieran haber influido en el trabajo
informado en este documento.
Expresiones de gratitud
4. Conclusiones Agradecemos a Xinmin Xie por sus valiosos comentarios y a Linye
Wang por ayudarnos con este trabajo y pulir el manuscrito. Los autores
expresan su sincera gratitud por los útiles comentarios y sugerencias
del editor y los revisores.
Este estudio demuestra que la regulación de los embalses puede tener un impacto
significativo en el resultado de las evaluaciones de escasez de agua. El WSI mejorado
Apéndice
10

11. J.Xie et al. Revista de producción más limpia 365 (2022) 132657
Figura A.1.Red del sistema de recursos hídricos de la cuenca del río Haihe.
11

12. J.Xie et al. Revista de producción más limpia 365 (2022) 132657
Figura A.2.Sistema de abastecimiento de agua del embalse de la cuenca del río Haihe.
Referencias en la cuenca del río Ebro, España. J. Limpio. Pinchar. 327, 129459https://doi.org/10.1016/
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12

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