Investigadores asociados: MICHA WERNER a, ERASMO RODRÍGUEZ b, LÁSZLÓ HAYDE a, CHARLOTTE DE FRAITURE a. Introducción

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1 "Evaluación del recurso hídrico superficial y confiabilidad de suministro en condiciones tropicales con escasez de datos. Caso de estudio: Cuenca del río Pamplonita, Colombia y Venezuela" Autor: ALEXANDER JOSÉ KAUNE SCHMIDT Master of Science Degree in Water Science and Engineering - specialization in Hydraulic Engineering - Land and Water Development. UNESCO-IHE Institute for Water Education, Delft, The Netherlands. Licenciatura y Bachillerato en Ingeniería Agrícola. Facultad de Ingeniería, Universidad de Costa Rica, San Pedro, Costa Rica. Investigadores asociados: MICHA WERNER a, ERASMO RODRÍGUEZ b, LÁSZLÓ HAYDE a, CHARLOTTE DE FRAITURE a a. Department of Water Science and Engineering, UNESCO-IHE Institute for Water Education, Delft, The Netherlands. b. Departamento de Ingeniería Civil y Agrícola, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia. Introducción Entender el balance hídrico en la cuenca del río Pamplonita en Colombia y Venezuela es esencial para el desarrollo de la región, principalmente para actividades agrícolas. La mayoría del agua se obtiene del mismo sistema hídrico superficial. Sin embargo, la disponibilidad del recurso hídrico no se ha cuantificado apropiadamente, debido a la escasez de datos y la ubicación geopolítica, ocasionando inseguridad en el suministro hídrico. El objetivo de esta investigación fue determinar la disponibilidad hídrica superficial y demanda en la cuenca para cuantificar la confiabilidad de suministro con el fin de incentivar la agricultura. Área de estudio La cuenca del río Pamplonita es una cuenca transfronteriza ubicada en el departamento de Norte de Santander en Colombia y el departamento de Táchira en Venezuela. En la cuenca alta y media, el río Táchira sirve de límite natural entre ambos países. Por otra parte, el río Pamplonita tiene una longitud aproximada de 136 kilómetros a partir de la región de páramo de Pamplona (3648 metros sobre el nivel del mar) hasta la región de llanura de Puerto Santander (42 metros sobre el nivel del mar), donde se descarga al Río Zulia. La superficie total de la cuenca es de 2100 km² (Figura 1). 1

2 La cuenca está expuesta a aspectos meteorológicos externos e internos que afectan las condiciones climáticas. Por ejemplo, la Zona de Convergencia Inter Tropical (ZCIT), los fenómenos El Niño y La Niña, y aire húmedo del Lago Maracaibo y el río Orinoco en la región hidrográfica del Caribe. Además, las condiciones de microclima persisten principalmente en la cuenca alta debido al entorno montañoso (CORPONOR 2010). Metodología Figura 1. Cuenca del río Pamplonita, Colombia y Venezuela. El modelo hidrológico basado en el concepto de Budyko (Budyko 1958) y aplicado por Zhang et al. (2008) fue implementado con el objetivo de determinar la disponibilidad hídrica superficial. Los datos de entrada del modelo son la evapotranspiración ET y la precipitación P e incluye cuatro parámetros, a donde 1 es la eficiencia de retención de precipitación, 2 es la eficiencia de evapotranspiración, Smax es la capacidad máxima de almacenamiento de humedad en el suelo y d es la constante de recesión de la cuenca. Se estimó la demanda para riego, la cual es mayor en la cuenca media, alcanzando aproximadamente 17 Mm³ en el mes de Agosto. Sin embargo, debido a la escasez de datos, la cantidad de agua disponible es incierta. El modelo escogido fue extendido para incluir la variabilidad de la precipitación (natural) e incertidumbre de los parámetros del modelo. El método de GLUE (Beven and Binley 1992) fue aplicado para determinar la incertidumbre de los parámetros del modelo. Se estimó la confiabilidad de suministro (r) del recurso hídrico superficial (Q) para satisfacer la demanda de riego (I), lo que representa calcular la probabilidad de excedencia: p(q-i)>0 (Figura 2). 2

3 Figura 2. Procedimiento para obtener la confiabilidad de suministro: r = p(q-i), r>0. Resultados En el caso de la cuenca media, se calculó una confiabilidad (r) menor del 30% para la mayoría de los meses, cuando el recurso se extrae de una fuente aguas arriba. Por otro lado, la confiabilidad en las zonas agrícolas fue alta (r>98%) en la cuenca baja, cuando la fuente se ubica aguas abajo. Los resultados muestran que la zona idónea para el desarrollo de riego es la cuenca baja, ya que tiene una confiabilidad de abastecimiento mayor. Esta investigación resalta que se puede usar un modelo simple, no obstante, suficientemente robusto para determinar la confiabilidad del abastecimiento hídrico en zonas con escasez de datos hidrológicos en zonas tropicales. Adicionalmente, se debe enfatizar la importancia de incluir la incertidumbre de los parámetros del modelo para estimar la confiabilidad de suministro. Incluir o no incluir la incertidumbre de parámetros en un modelo? A continuación, se presenta los resultados de confiabilidad de suministro del recurso hídrico en puntos de toma en el río Pamplonita (Figura 3a y Figura 3b). Se demuestra una variación, Δ hasta del 10% en la confiabilidad de suministro mensual del recurso hídrico cuando se incluye la incertidumbre de parámetros del modelo. Incluyendo esta incertidumbre genera resultados más "reales", por ende una toma de decisiones más segura. 3

4 Conclusión El modelo basado en el concepto de Budyko fue extendido para considerar la variabilidad natural y la incertidumbre de los parámetros del modelo, y a través de esto se estimó la confiabilidad de suministro mensual para satisfacer la demanda de riego en la cuenca del río Pamplonita. Los resultados muestran que el área ideal para el desarrollo de la agricultura por medio del riego es la cuenca baja, en donde se calculó una confiabilidad de suministro mayor en comparación a la parte media y alta de la cuenca. Específicamente la confiabilidad de suministro r en la parte baja es del 98% para tomas en el río Pamplonita localizadas aguas abajo. Se determinó que se debe cuantificar e incluir las fuentes de incertidumbre en modelos hidrológicos, sobre todo en lo que respecta a parámetros del modelo los cuales influencian una diferencia de confiabilidad entre 5% a 10%. Al incluir estas incertidumbres se determinan resultados confiables que permiten una toma de decisión más segura, no solo en respuesta a la demanda hídrica, sino también para generar un plan de mitigación ante condiciones hidrológicas extremas como sequías e inundaciones. Esta investigación representa un aporte fundamental en el entendimiento de la variabilidad en modelos hidrológicos y puede ser aplicado en agencias de manejo de cuencas hidrográficas, distritos de riego, y servicios de agua potable entre otras. 4

5 Agradecimientos Los autores expresan su más sincero agradecimiento al proyecto ColCuencas que apoya la implementación de planes de manejo de cuencas bajo la nueva política integrada de gestión del recurso hídrico en Colombia. Un agradecimiento especial a Gonzalo Peña, Hans van der Kwast de UNESCO-IHE, y a las instituciones del gobierno de Costa Rica: MICIT/ CONICIT y SENARA. Referencias Beven, K. and Binley, A The future of distributed models: Model calibration and uncertainty prediction. Hydrological Processes, 6, Budyko, M. I The Heat Balance of the Earth's Surface. US Department of Commerce, Washington, DC. CORPONOR, Plan de Ordenación y Manejo de la Cuenca Hidrográfica del Río Pamplonita. Colombia: CORPONOR. Zhang, L., et al Water balance modeling over variable time scales based on the Budyko framework - Model development and testing. Hydrology, 360,

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