Introducción
Debido al crecimiento de la población y al desarrollo económico, se ha incrementado el requerimiento de
agua en todas las actividades productivas, generando una fuerte demanda por los recursos hídricos tradicionalmente utilizados en riego. Esta competencia obliga a mejorar el manejo de los recursos hídricos en
Modificación del modelo hidrológico
WaSiM-ETH
para
mejorar su aplicación en áreas regadas
Hamil Uribe-C.Instituto de Investigaciones Agropecuarias, Chile
Thorsten Arnold
Universidad de Hohenheim, Stuttgart, Alemania
José Arumí
Universidad de Concepción, Chile
Thomas Berger
Universidad de Hohenheim, Stuttgart, Alemania
Diego Rivera
Universidad de Concepción, Chile
Los modelos distribuidos, físicamente basados, se han usado ampliamente para el análisis hidrológico; sin embargo, sólo algunos incorporan el riego en el balance hídrico. El modelo Water Balance Simulation Model (WaSiM-ETH) incluye módulos de riego, evapotranspiración (ET) y distribución de agua, lo que permite su uso en cuencas con riego. Sin embargo, su aplicabilidad puede ser limitada por la carencia de datos para emplear la ecuación de Penman-Monteith (P-M). Para superar este inconveniente, los autores modificaron WaSiM-ETH, agregando el módulo “Reference_crop”, que estima la evapotranspiración potencial (ETP) a partir de la ET de un cultivo de referencia (ETref) y de los coeficientes de cultivo (Kc). El modelo WaSiM-ETH modificado fue calibrado y validado para el Sistema de Riego Linares (SRL), en la zona central de Chile. Los módulos “Reference_crop” y de riego fueron evaluados verificando su correcto funcionamiento. Los resultados indicaron que WaSiM-ETH modificado incorporó correctamente el consumo de agua y el riego de diferentes cultivos en la simulación hidrológica. En cuencas grandes, el modelo funcionó correctamente, mientras en cuencas pequeñas, donde los trasvases de agua de riego pueden ser incluso mayores que el caudal natural, el modelo presentó problemas debido a la carencia de información de flujo en canales y porque la distribución de los recursos hídricos no ocurre exactamente conforme a los derechos de agua, condición supuesta para la modelación. Los resultados permitieron concluir que es posible aplicar el modelo WaSiM-ETH modificado en cuencas regadas, constituyendo una herramienta para simular escenarios útiles para la toma de decisiones.
la agricultura, exigiendo un claro entendimiento de los componentes del balance hidrológico para proponer medidas que mejoren el uso del agua (Droogers et al., 2000).
Dado lo anterior, los modelos de simulación hidrológica toman relevancia, ya que forman la base de decisión para el desarrollo y manejo de suelo y agua en el nivel de cuenca (Singh et al., 1999; Gosain et al., 2005).
Para estudiar los componentes del balance hídrico es posible aplicar modelos hidrológicos anidados, que consideran los parámetros como un valor promedio para cada subcuenca, y logran un buen ajuste en cuencas con disponibilidad de datos de caudales. Por otro lado, los modelos distribuidos, físicamente basados, tienen la ventaja de representar los sistemas hidrológicos usando parámetros relacionados directamente con las características físicas de las cuencas (Singh et al., 1999), además de considerar la heterogeneidad espacial (Hansen et al., 2007).
En efecto, los modelos hidrológicos del tipo distribuido, físicamente basados, han sido usados para investigar el efecto potencial de cambios en las prácticas de manejo agrícola sobre la hidrología en cuencas, a través de la generación de distintos escenarios (Bor-mann et al., 1999). Este tipo de modelos, apoyados por técnicas de sistemas de información geográficas (SIG), han acrecentado su popularidad y aplicación práctica (Bahremand et al., 2007).
Algunas aplicaciones de los modelos distribuidos corresponden a evaluaciones de sistemas de riego mediante el modelo SWAP para distintos escenarios agrícolas (Singh et al., 2006a y Singh et al., 2006b). Modelos distribuidos como MIKE-SHE han sido aplicados en cuencas pequeñas para estudiar las variaciones del nivel freático, los flujos y la salinidad (Jayatilaka et al., 1998), y para la planificación del riego (Singh et al., 1999). Asimismo, se ha usado el modelo SWAT para analizar las posibilidades de reutilización del agua en sistemas de regadío (Gosain et al., 2005).
Un modelo hidrológico distribuido, físicamente basado, ampliamente utilizado es el WaSiM-ETH versión 2 (WaSiM-ETH v. 2) (Schulla y Jasper, 2007). Este modelo tiene la cualidad de permitir la simulación bajo las condiciones de operación de los sistemas de riego de la zona central de Chile, considerando la repartición de aguas y trasvases entre cuencas. Sin embargo, a pesar de estos atributos, el modelo no ha sido aplicado ni validado en el estudio de la hidrología de zonas regadas complejas, comparables con el Sistema de Riego Linares (SRL).
El SRL está localizado en la zona central de Chile, integrado por las cuencas de los ríos Putagán, Ancoa, Achibueno y Longaví (ilustración 1a) al sur de la región del Maule. Ahí el clima es templado cálido, con lluvias concentradas en invierno y demandas de riego en primavera-verano, estación con precipitación efectiva casi nula. En estas cuencas existe una fuerte intervención del hombre, que se manifiesta por la presencia de una compleja red de canales con gran influencia sobre la hidrología (Rivera et al., 2007).
Para estudiar la hidrología del SRL, inicialmente se utilizó el modelo “Water Balance Simulation Model” (WaSiM-ETH), versión 2 (Schulla y Jasper, 2007), apli-cando el módulo de evapotranspiración basado en la ecuación de Penman-Monteith (P-M). Sin embargo, dada la escasez de información de variables agronómicas (resistencia estomática e índice de área foliar por periodo fenológico), sólo fue posible simular la evapotranspi-ración de un cultivo de referencia (ETref). Por ello, para incluir la variabilidad espacial y temporal de la demanda de agua de los diferentes cultivos existentes en el área, se desarrolló el modelo WaSiM-ETH versión 2.1 ( WaSiM-ETH v. 2.1), capaz de estimar la evapotranspiración potencial (ETP) a partir de la ETref y de los coeficientes de cultivo (Kc), según la ampliamente usada metodología descrita en Allen et al. (1998).
En Chile existen numerosos sistemas de riego que podrían ser representados mediante el modelo WaSiM-ETH v. 2.1. Ello fortalece la importancia del objetivo de esta investigación, que es presentar las modificaciones y evaluar el modelo WaSiM-ETH modificado, aplicado a un caso representativo, como es el Sistema de Riego Linares.
Métodos
Área de estudio
El área de estudio corresponde a las cuencas de los ríos Putagán, Ancoa, Achibueno y Longaví (36° 10’ lat. sur y 71° 30’ long. oeste), en la VII región del Maule en Chile, con una superficie de 5 300 km2 (ilustración 1a).
Las mayores elevaciones están situadas en el este, es decir en la cordillera de los Andes, con altitudes sobre los 3 000 msnm. De este a oeste, el terreno declina hasta una altura de 100 msnm, lo que conforma la “depresión Central de Chile”. La mitad del área está situada en un plano entre 100 y 200 m de altitud, correspondiente a la zona agrícola de las cuencas, parte de la cual es regada.
entre octubre y marzo. La precipitación anual promedio alcanza los mil milímetros en el centro de la cuenca y los 2 500 milímetros en la alta cordillera. La temperatura media anual, en tanto, oscila entre 13 y 14 °C (del Pozo y del Canto, 1999). La información climática y fluviométrica diaria utilizada en este estudio corresponde a las estaciones oficiales de la Dirección General de Aguas (DGA), mostradas en la ilustración 1a.
Hidrología
Los cursos de agua de interés para el SRL comprenden los ríos Putagán, Ancoa, Achibueno, Longaví, y sus respectivos afluentes, los cuales fluyen de oriente a poniente hasta desembocar en el río Loncomilla, que corre de sur a norte (ilustraciones 1a y 2).
En plena cordillera de los Andes, fuera del área de estudio, se encuentra el río Melado, que aporta recursos hídricos (18 m3 s-1 en la época de riego) al SRL a través
del Canal Melado, pudiendo cubrir cerca del 20% de la superficie regable.
Al mismo tiempo, el río Maule, localizado al norte del área de estudio (ilustraciones 1 y 2), contribuye con agua para regar una superficie similar.
En ambos casos, estas fuentes de agua externas causan un fuerte efecto sobre la hidrología de los cauces naturales del Sistema de Riego Linares.
Uso de suelo
El uso de suelos en el área de estudio está determinado por los cultivos agrícolas existentes, predominando las praderas, el trigo, el maíz, el arroz y los frutales. La
distribución espacial de los cultivos se basó en el Censo Nacional Agropecuario de 1997 por distritos censales (INE, 1997). En tanto, la descripción de los suelos existentes y su clasificación fueron obtenidas de datos proporcionados por el CIREN (1997). Cabe consignar que en el SRL, la superficie de suelo localizada en la depresión Central de Chile utilizada para la agricultura es de 200 000 ha, de las cuales se riegan aproximada-mente 97 000 hectáreas.
Distribución del agua de riego
Uno de los aspectos fundamentales para la modelación de zonas regadas es la representación adecuada de la distribución de los recursos hídricos. En la actualidad, las principales fuentes de agua son superficiales y se usan fundamentalmente para riego.
De acuerdo con su origen, estas fuentes pueden ser clasificadas como: a) de los ríos o esteros del área de estudio (internas), o b) de ríos ubicados fuera del área de estudio (externas).
De acuerdo con la legislación chilena (Código de Aguas), la distribución del agua se basa en los derechos de aprovechamiento que poseen los usuarios, y los volúmenes se asignan en forma proporcional a dichos derechos, cualquiera sea el caudal en el río y la época del año. Los derechos de agua fueron definidos durante la Reforma Agraria, a fines de la década de los sesenta, en cuanto a los requerimientos de riego de los agricultores en ese momento; por lo tanto, están indirectamente asociados con la capacidad productiva agrícola de cada zona.
El agua es distribuida a los usuarios mediante una extensa red de canales que cubre la mayor parte del área agrícola, impactando fuertemente el régimen natural de los ríos y esteros.
La distribución de los recursos hídricos es compleja, principalmente porque el agua extraída desde un punto de extracción puede ser utilizada en subcuencas diferentes (ilustración 3); además, un predio podría contar con derechos de agua de más de una fuente.
El Modelo WaSiM-ETH
El modelo hidrológico distribuido, físicamente basado,
WaSiM-ETH v. 2.1 (versión modificada para este trabajo) mantiene las características del modelo WaSiM-ETH v. 2 (versión original, Schulla y Jasper, 2007) y cuenta con el nuevo módulo denominado “Reference_crop”. Las características principales de WaSiM-ETH v. 2.1 corresponden a los siguientes aspectos: a) es un sistema modular determinístico, es decir, que permite Ilustración 2. Esquema del Sistema de Riego Linares (SRL),
indicando áreas de influencia de los ríos (R) y canales importantes (C, líneas discontinuas), además de esteros (E).
C. Mel oza
l
Río Maule
Río Loncomilla
C. S orpam R. Melado R. Putagán R. Ancoa R. Achibueno R. Longaví
C. M
au
le-Sur
R. R ari
C. M elado
R. Ligu
ay
E. Bureo
C. Lo ngav
í
C. L lepo
C. R oblería
Canal Melado
A embalse Digua
la simulación de los flujos hidrológicamente relevantes para el balance del agua; b) aplica algoritmos físicamente basados para la mayoría de los procesos hidrológicos; c) contiene módulos que describen la intercepción, procesos nivales y evapotranspiración; d) aplica la ecuación de Green-Ampt para determinar la infiltración y la ecuación de Richards 1-D para modelar la dinámica del agua en el suelo (Cullmann et al., 2006); e) calcula la evapotranspiración potencial según P-M; f) estima la evapotranspiración real, usando una relación entre la humedad del suelo y la presión capilar real; g) cuenta con un módulo de riego que permite simular la aplicación de una lámina de agua de acuerdo con los requerimientos de los cultivos; h) posee herramientas para simular los trasvases de agua entre las subcuencas, el ingreso de agua desde otras cuencas y el consumo por los cultivos; i) el nuevo módulo “Reference_crop” estima la ETP para cualquier cultivo, conociendo los
Kc mensuales, lo que potencia su uso en cuencas con agricultura.
La resolución espacial se define por el tamaño de grilla, mientras que la resolución temporal puede variar desde minutos hasta días (Schulla y Jasper, 2007). Para la modelación con WaSiM-ETH v. 2.1, el área fue dividida en subcuencas, definidas en forma automática a partir de la ubicación de estaciones fluviométricas, puntos
de extracción y lugares de ingreso de recursos hídricos externos.
Módulo de riego
El módulo de riego permitió la aplicación de una lámina de agua distribuida uniformemente sobre una celda de acuerdo con una programación de riego por cultivo, basada en la ETref y los Kc de los meses con riego (cuadro 1). Considerando la diversidad de métodos de riego existentes en la zona, se aplicó un exceso de agua, asumiendo una eficiencia de aplicación representativa de 30%, de acuerdo con mediciones realizadas en la zona descritas por Holzapfel (1991). Se programó el riego definiendo láminas de agua para el primer y último día de cada mes, interpolando linealmente en los días intermedios. La programación del riego se realizó de acuerdo con la siguiente ecuación:
Ea Kc
ETref
LR= ×
Donde:
LR = lámina de riego (mm d-1).
Ilustración 3. Diagrama de flujo de la distribución del agua desde el origen en los nodos (bocatoma) hasta el destino (donde se ejecuta el riego de acuerdo con los derechos de agua). Las flechas indican traspasos de agua entre subcuencas; el número enmarcado corresponde al porcentaje del agua distribuida desde un nodo. AL corresponde a transferencias artificiales y OL son los cursos naturales de agua.
Cuadro 1. Propiedades físicas del suelo y del uso del suelo en la cuenca y coeficientes de cultivo (Kc), así como parametrización de la
ETref.
ID Textura θs θr α n ψ ks krec lt ln
(-) (-) (-) (-) (hPa) (m·s-1) (-) (m) (-)
700 Arenoso-franco 0.43 0.057 7.0 1.7 385 4.05E-5 0.1 0.3 31
600 Franco-arenoso 0.45 0.065 7.5 1.89 385 1.23E-5 0.1 0.3 31
400 Franco limoso 0.41 0.067 2.0 1.41 375 1.25E-6 0.1 0.3 31
500 Franco 0.43 0.078 3.6 1.56 375 2.89E-6 0.1 0.3 31
300 Arcillo-limoso 0.36 0.070 0.5 1.09 345 5.56E-8 0.1 0.3 31
200 Arcilloso 0.38 0.068 0.8 1.09 350 5.56E-7 0.1 0.3 31
Contenido de humedad a saturación (θs) y residual (θr), los parámetros de van Genuchten α y n, la succión (ψ), la conductividad hidráulica saturada
(ks), la constante de receso de la conductividad con la profundidad (krec), el espesor (lt) y número (ln) de capas de suelo.
Clases de uso de suelo α Rc LAI Z0
(-) (m·s-1) (-) (m)
Bosque secundario 0.17 100 8 10
Cultivos anuales 0.23 54 3 0.12
Agua 0.05 20 1 1
Pinos 0.12 80 12 10
Álamos 0.17 100 8 10
Nieve 0.17 55 8 10
Roca 0.12 250 1 0.5
Estepa 0.25 90 4 0.3
Zona urbana 0.15 150 1 0
Albedo (α), resistencia estomática (Rc), índice de área foliar (LAI) y altura efectiva (Z0).
Cultivos Ene. Feb Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep. Oct. Nov. Dic.
Arroz 1.2 1.0 0.2* 0.9* 0.8* 0.8* 0.8* 0.8* 0.5 1.1 1.1 1.1
Otros cultivos 0.9 0.9 0.9* 0.9* 0.8* 0.8* 0.8* 0.8* 0.7 0.8 0.9 0.9
Maíz 1.2 1.2 0.9 0.5 0.8* 0.8* 0.8* 0.8* 0.8* 0.4 0.8 0.9
Frutales 1.1 1.1 1.0 0.9 0.8* 0.8* 0.8* 0.8* 0.8* 0.5 0.8 1.0
Praderas 1.1 1.1 1.0 0.9 0.8* 0.8* 0.8* 0.8* 0.8* 0.9 1.0 1.1
Trigo 0.3 0.3* 0.3* 0.9* 0.8* 0.8* 0.8* 0.8* 0.8* 0.9 1.1 0.8
Coeficientes de cultivo (Kc) mensuales para los cultivos considerados. La clasificación “otros cultivos” se refiere al resto de los cultivos, cuyas
superficies individuales no son importantes. Esta información fue utilizada para el módulo “Reference_crop” del modelo WaSiM-ETH modificado.
*Kc no usados para la programación del riego por corresponder a meses sin riego del cultivo.
Albedo Resistencia estomática (Rc) por mes (m·s-1) Día juliano LAI Hef CV PR
- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 1 2 3 4 m % m
0.23 33 33 36 42 54 54 54 54 45 39 30 33 250 280 110 150 3 4 4 3 0.12 100 0.5
Parametrización para la estimación de la ETref que se ajusta a las condiciones de la zona. LAI es el índice de área foliar correspondiente a los días
ETref = evapotranspiración del cultivo de referencia (mm d-1).
Kc = coeficiente de cultivo para meses con riego (adimensional).
Ea = eficiencia de aplicación (fracción decimal).
Modificación del modelo: estimación de la ETP
El código fuente del modelo WaSiM-ETH fue modificado por los autores de este artículo, introduciendo el módulo “Reference_crop”, que estima la ETP de acuerdo con los siguientes pasos: a) estimación de la ETref con base en la información climática diaria para cada celda y los parámetros definidos para la ecuación de P-M; b) obtención del Kc desde la tabla “Reference_crop” acorde con el cultivo y el periodo fenológico (cuadro 1); y c) estimación de la ETP del cultivo, como el producto entre la ETref y el Kc.
Una vez calculada la ETP para una celda, el modelo continúa el cálculo de la evapotranspiración real (ETR) mediante un balance de agua en el suelo basado en la ecuación de Richards.
Para cada uso de suelo, el modelo WaSiM-ETH v. 2.1 permite elegir la modalidad para estimar la ETP, ya sea con el módulo “evapotranspiration” original o usando el módulo “Reference_crop”.
Datos requeridos
Datos temporales
Para la simulación del balance de agua con WaSiM-ETH
se contó con series de tiempo diarias de precipitación (mm d-1), temperatura del aire (ºC), humedad relativa (%),
velocidad del viento (m s-1), radiación global (Wh m-1) y
porcentaje de horas de sol (%). La resolución temporal fue de 24 horas, definida por la disponibilidad de datos fluviométricos y climáticos.
Relieve
Los datos espaciales se manejaron en forma de grilla (Raster), con una resolución de 2 000 x 2 000 m2. Se
utilizó un modelo digital de terreno (MDT) obtenido desde Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) (NASA, 2005). Usando TANALYS (Schulla y Jasper, 2007) se analizó el MDT, calculando grillas secundarias para pendiente, aspecto, dirección de flujo, acumulación de flujo y red de drenaje.
Mapa de uso de suelo
Se generó un mapa de usos de suelo agrícola a partir de la información del Censo Nacional Agropecuario de 1997
(INE, 1997), especificada por distrito, con las siguientes clasificaciones: a) otros cultivos, b) frutales , c) praderas, d) arroz, e) trigo y f) maíz. Los cultivos fueron asignados espacialmente a estos distritos censales de acuerdo con la superficie de cada uno y por las restricciones del tipo de suelo. Los suelos con clasificación de uso de I a IV se consideraron aptos para cultivos, no así los suelos clase V a VIII. Además, dentro de los suelos clase III y IV se diferenciaron series de suelo cuya permeabilidad no permitía la producción de arroz, pues se riegan por inundación. Se diferenció también entre cultivos regados y de secano.
Por otro lado, la clasificación para usos de suelo no agrícolas incluyó: a) bosque secundario, b) espejo de agua, c) bosque, d) nieve, e) roca, f) estepa, g) uso urbano y h) bosque nativo (CIREN, 1997). Ambas capas de uso de suelo, agrícola y no agrícola, fueron sobrepuestas para obtener el mapa de uso suelo para la modelación, presentado con una resolución espacial de 2 000 x 2 000 m2, aunque el procesamiento original fue
hecho con una resolución de 100 x 100 m2.
Distribución espacial del agua
En el área modelada existen aproximadamente 18 000 predios y 15 000 agricultores, de los cuales cerca de 6 500 cuentan con derechos de agua, información que fue recopilada y manejada en SIG para usarla en este trabajo. La superficie promedio de los predios es de 28 ha. Se contó con un plano digitalizado georreferenciado de los predios y mediante la asociación de información “predio-agricultor” y “agricultor-derechos de agua” fue posible precisar la distribución espacial de los derechos de agua por predio (ilustración 1b) y, a partir de esto, definir la asignación de los recursos hídricos provenientes de los puntos de extracción a las subcuencas (ilustración 3).
Dado que los trasvases de agua entre subcuencas interfieren entre ellos, el modelo debió iterar hasta que los trasvases alcanzaran un valor de equilibrio. El modelo
WaSiM-ETH permitió realizar extracciones de agua, generando un archivo con los caudales diarios extraídos desde cada nodo a cada subcuenca, el que fue utilizado para reingresar el agua a la subcuenca correspondiente en las siguientes corridas del modelo.
Durante los meses de riego, de octubre a marzo, se incluyeron en la modelación los flujos externos provenientes de ríos cordilleranos que ingresan al sistema de acuerdo con los correspondientes derechos de agua.
Parámetros
Se especificaron parámetros para los tipos y usos de suelo con base en la recomendación de los autores del modelo (Schulla y Jasper, 2007), mientras que para la estimación de la ETP se usaron los Kc mensuales y la parametrización para estimar la ETref con la ecuación de P-M del cuadro 1.
No obstante, para la programación del riego sólo se aplicaron los Kc correspondientes a los meses con riego. Para los meses en que el suelo no tiene cultivo, se usaron Kc definidos de tal forma que la modelación representara la evaporación potencial que ocurre en el suelo desnudo.
Pre-procesamiento
La generación de la estructura de las 21 subcuencas (ilustación 1a) se basó en la ubicación de puntos de interés, tales como estaciones fluviométricas de calibración, puntos de entrada de agua y puntos de extracción en los ríos. Estos últimos corresponden a un número entre diez y treinta tomas de agua, que fueron agrupadas en uno o dos puntos por río. El área de estudio es parte de una cuenca mayor, lo que hizo necesario definir la subcuenca de cabecera (8) para simular el ingreso del agua proveniente del área no considerada en la modelación (ilustración 1.a). Otras dos cuencas de cabecera (cuencas 10 y 11 en la ilustración 1a) se consideraron como externas, pues no se tienen suficientes datos como para incluirlas en la modelación.
Evaluación de los módulos
Para el modelo WaSiM-ETH v. 2.1 se realizó una evaluación de los módulos “Reference_crop” y de riego relevantes para la aplicación en cuencas regadas y que no han sido aplicados anteriormente. Se seleccionaron
celdas representativas de tipos de suelo y cultivos, y se generaron las series de tiempo de ETP y lámina de riego para verificar que los valores de dichas variables fueran consistentes con los datos de la zona.
Calibración y validación
En muy pocos casos reportados en la literatura ha sido posible aplicar modelos hidrológicos sin calibración (Beven, 2001). El proceso de la calibración está centrado en encontrar una combinación de parámetros que dé un buen ajuste entre la observación y el valor del modelo. El proceso de calibración de los paráme-tros del modelo se basó en las recomendaciones propuestas por Schulla y Jasper (2007), que incluyen: a) densidad de drenaje (rd); b) constante de reducción de la conductividad hidráulica saturada con el aumento de la profundidad de suelo (krec), y c) factor de escala para el flujo base (Qo). Sin embargo, previamente se procedió a calibrar en forma independiente los parámetros para estimar la ETref mediante la ecuación de P-M incluida en WaSiM-ETH v. 2.1, usando los valores de ETref disponibles para la zona.
La calibración manual fue llevada a cabo para el periodo 1995-1998 y la validación entre 1999-2002. En ambos casos se evaluó en forma cualitativa (gráfica) y cuantitativa, comparando las series resultantes de la simulación y datos observados en cuatro estaciones pluviométricas de la DGA (ilustración 1). La evaluación cuantitativa consideró los criterios: a) coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe (N-S) (Nash y Sutcliffe, 1970) y b) coeficiente de determinación (R²). Para generar las condiciones iniciales de humedad del suelo se ejecutó el modelo por un año.
Resultados
Validación del cálculo de ETP y del riego
La validación temporal de la ETP se realizó en dos etapas: a) cálculo diario de ETref, y b) cálculo diario de ETP como el producto entre la ETref diaria y el Kc
mensual correspondiente a un cultivo y a una fecha determinada.
En la etapa de validación se ejecutó el modelo, asumiendo que toda el área agrícola correspondía al cultivo de referencia (Kc=1), con lo cual se verificó que la
Por otra parte, el módulo de riego fue validado en forma cualitativa para asegurar que las láminas de agua se aplicaran de acuerdo con la programación de riego realizada para cada cultivo. La ilustración 6 muestra el comportamiento temporal del riego; se aprecia que corresponde a la programación definida por el modelador.
Además, se observan las variaciones del riego que son consecuencia del manejo del agua para cada cultivo. Por ejemplo, el trigo se cosecha en enero y de inmediato deja de ser regado, mientras que el arroz se cosecha a fines de marzo, manteniéndose con riego hasta mediados de febrero; el maíz y otros cultivos son regados hasta marzo o abril, con base en las condiciones climáticas.
Calibración y validación
La ilustración 4 muestra los gráficos de los flujos simulados y los observados, y presenta los resultados de criterios de evaluación para la calibración y la validación.
Por otro lado, en el cuadro 1 se especifica la parametrización de la ecuación de P-M para estimar
Ilustración 6. Láminas de riego aplicadas para los usos de suelo agrícolas más importantes. En la zona, el trigo se cosecha en enero y el arroz en marzo, pero se riega hasta mediados de febrero; el maíz y otros cultivos se siguen regando hasta marzo o abril.
30
25
20
15
10
5
0
Riego aplicado (mm/día)
7/20/1995 8/19/1995 9/18/1995 10/18/1995 11/17/1995 12/17/1995 1/16/1996 2/15/1996 3/16/1996 4/15/1996 5/15/1996 6/14/1996 7/14/1996
Fecha
Maíz Trigo Arroz Otros
la ETref, que dio valores cuantitativa y temporalmente adecuados para la zona (ilustración 5).
Discusión
El modelo WaSiM-ETH v. 2.1 se ajustó bien en cuencas grandes y pobremente en cuencas pequeñas (menores que 50 000 ha), donde los flujos artificiales que se extraen o ingresan a los ríos no se conocen con exactitud; sin embargo, se pueden modelar de acuerdo con los derechos de agua. En época de riego, las cuencas pequeñas consideradas en la calibración y validación presentaron flujos menores a 20 m3s-1, condición que
implicó que los caudales artificiales fueron una porción relevante del caudal total, dificultando el ajuste del modelo. Los valores de N-S obtenidos en la salida de las cuencas grandes (1 y 12) estuvieron en el rango 0.85-0.95, clasificado como bueno. No obstante, para las cuencas pequeñas (3 y 9), los valores de N-S fueron pobres (<0.7) (Andersen et al., 2001). La misma tendencia se presentó con el R2. El análisis cualitativo indicó buenos
la temporada de riego. Se hace notar que los valores de los índices de calibración no fueron muy diferentes a los obtenidos aplicando el modelo WaSiM-ETH v. 2 (sin modificación) y considerando un cultivo de referencia como único uso de suelo agrícola. Sin embargo, con la modificación introducida a WaSiM-ETH fue posible representar los procesos hidrológicos importantes para la agricultura, como cantidad y épocas de riego por cultivo, lo que permite simular el efecto de cambios de uso de suelo agrícola en condiciones de riego.
Los resultados obtenidos se pueden explicar porque el área recibe aportes hídricos externos que ingresan aguas arriba de las estaciones fluviométricas 3 y 9. Cabe consignar que estos aportes son del mismo orden, o incluso mayores, que los caudales naturales en los ríos en verano, y que no se contó con mediciones confiables a escala diaria de los trasvases ocurridos a través de los canales.
Otro aspecto relevante fue que en la modelación se supuso que la distribución del agua se realiza de acuerdo con los derechos de aprovechamiento, pero es probable que por razones prácticas esto no ocurra, debido la ausencia de puntos de medición, cortes de agua en canales por reparación, ineficiencias en la conducción de agua, robo de agua, etcétera.
En periodos del año con disponibilidad de recursos hídricos abundantes, los agricultores extraen agua usando los canales a su máxima capacidad y sin preocuparse en demasía de la distribución legalmente permitida, puesto que nadie sufre de falta agua. En periodos de escasez de agua, los agricultores tratan de obtener la mayor cantidad posible; puede ocurrir que la distribución no suceda realmente de acuerdo con los derechos de agua, ya que no se logra impedir que algunos agricultores extraigan más agua que la efectivamente permitida.
En el nivel de cuencas grandes y pequeñas, los errores en los flujos artificiales son cuantitativamente similares; sin embargo, en las primeras el efecto se compensa. Por otro lado, en las cuencas menores, dichos errores pueden corresponder a una alta porción del agua en los ríos, haciendo difícil que los flujos simulados concuerden con los observados.
El modelo WaSiM-ETH v. 2.1 resultó útil para la modelación de cuencas regadas, ya que permitió incorporar, en detalle, los cultivos agrícolas en la simu-lación de los balances de agua en el nivel de cuencas. Esto fue posible mediante el módulo “Reference_crop”, cuya capacidad para calcular ETP para diferentes cultivos fue probada en este estudio. En las ilustraciones 5 y 6 es posible apreciar las variaciones estacionales que sufren el consumo del agua y el riego dependientes
del tipo de cultivo, lo que demuestra la importancia temporal y cuantitativa del riego en la hidrología de cuencas agrícolas, cuya modelación pierde sentido si no se consideran los cultivos y su abastecimiento de agua.
Conclusiones
En los sistemas de riego, la influencia humana sobre la distribución del agua es fuerte y dificultó la calibración en cuencas regadas pequeñas durante las temporadas de riego, en especial si no se cuenta con datos diarios de flujos de canales de distribución. En tanto, en cuencas grandes fue posible obtener buenos resultados del modelo. Durante el periodo sin riego, entre abril y septiembre, el modelo WaSiM-ETH v. 2.1 representó de mejor manera los flujos observados, aunque también existió un marcado efecto atribuible al tamaño de las cuencas. Efectivamente, en las cuencas grandes, el modelo pudo simular bien los flujos medidos; mientras que en cuencas pequeñas, los flujos artificiales resultaron altamente influyentes, sobre todo porque fueron de una magnitud similar a los caudales de los ríos.
Fue posible distinguir entre los componentes del balance hídrico, tales como evapotranspiración y riego en nivel de celda, lo que permitió validar los módulos relacionados con estas variables.
El uso del modelo WaSiM-ETH v. 2.1 permitió simular en buena forma el sistema de riego para las condiciones de escala temporal y espacial utilizadas, con problemas de calibración en cuencas pequeñas durante los periodos de riego, haciendo posible la incorporación del efecto del consumo de agua de los cultivos y el riego, aspectos fundamentales en la modelación hidrológica de cuencas con un desarrollo agrícola intensivo.
Las principales limitaciones encontradas para esta modelación tuvieron relación con la disponibilidad o inexistencia de datos fluviométricos de canales de distribución durante la época de riego. Por otra parte, la ausencia tanto de datos de resistencia estomática como de índices de área foliar por periodo fenológico, condición generalizada en Chile, no permitió simular la ETP por cultivo directamente con la ecuación de P-M, fortaleciendo la importancia de la modificación realizada al modelo WaSiM-ETH, que posibilita la estimación de la ETP a partir de la ETref y los Kc, mediante el módulo “Reference_crop”.
consistente con la distribución de los métodos de riego en el ámbito local.
Agradecimientos
Este estudio fue llevado a cabo como parte de un proyecto cooperativo financiado por el Challenge Program on Water and Food (CGIAR) y ejecutado por la Universidad de Hohenheim, Alemania, el Instituto de Investigaciones Agropecuarias de Chile (INIA), la Universidad de Talca-Chile y el IFPRI. Contó con aportes del convenio CONICYT-DAAD, que permitió el trabajo conjunto de los investigadores involucrados. El trabajo es parte de los estudios de doctorado del primer autor en la Facultad de Ingeniería Agrícola de la Universidad de Concepción, Chile.
Recibido: 31/01/2008 Aprobado: 25/08/2008
Referencias
ALLEN, R., PEREIRA, L., RAES, D. and SMITH, M. Crop evapotranspiration. Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper56, Rome, 1998.
ANDERSEN, J., REFSGAARD, J.C. and JENSEN, K.H. Distributed hydrological modelling of the Senegal river basin-model construction and validation. Journal of Hydrology. Vol. 247, 2001, pp. 200-214.
BAHREMAND, A. and DE SMEDT, F. Distributed hydrological modeling and sensitivity analysis in Torysa watershed, Slovakia. Water Resources Management. Vol. 22, 2008, pp. 393-408.
BEVEN, K. Rainfall-Runoff modelling. The Primer: Wiley, John & Sons, Incorporated, 2001, 372 pp.
BORMANN, H., DIEKKRÜGER, B. and HAUSCHILD, M. Impacts of landscape management on the hydrological behavior of small agricultural catchments. Phys. Chem. Earth (B). Vol. 24, 1999, pp. 291-296.
CULLMANN, J., MISHRA, V. and PETERS, R. Flow analysis with WaSiM-ETH-model parameter sensitivity at different scales. Advances in Geosciences. Vol. 9, 2006, pp. 73-77.
CIREN. Estudio agrológico VII Región. Centro de Información de Recursos Naturales, Santiago, Chile, 1997, 624 pp. DEL POZO, A. y DEL CANTO, P. Áreas agroclimáticas y sistemas
productivos en la VII y VIII regiones. Serie Quilamapu, núm. 113. Chillán, Chile: INIA Quilamapu, 1999, 116 pp.
DROOGERS, P., BASTIAANSSEN, W.G.M., BEYAZGÜL, M., KAYAM, Y., KITE, G.W. and MURRAY-RUST, H. Distributed agro-hydrological modeling of an irrigation system in western Turkey. Agricultural Water Management. Vol. 43, no. 2, 2000,pp. 183-202.
GOSAIN, A.K., RAO, S., SRINIVASAN, R. and GOMAL-REDDY, N. Return-flow assessment for irrigation command in the Palleru river basin using SWAT model. Hydrological Processes. Vol. 19, 2005, pp. 673-682.
HANSEN, J.R., REFSGAARD, J.C., HANSEN, S. and ERNSTSEN, V. Problems with heterogeneity in physically based agricultural catchment models. Journal of Hydrology. Vol. 342, 2007, pp. 1-16.
HOLZAPFEL, E. Evaluación de la disponibilidad y utilización del agua para riego en la primera sección del río Maule. Volumen 4. Eficiencia del riego a nivel predial. Chillán, Chile: Universidad de Concepción, 1991.
INE. VI Censo Agropecuario y Forestal. Santiago, Chile: Instituto Nacional de Estadística, 1997.
JAYATILAKA, C.J., STORM, B. and MUDGWAY, L.B. Simulation of water flow on irrigation bay scale with MIKE-SHE. Journal of Hydrology. Vol. 208, 1998, pp. 108-130.
NASA. Shuttle Radar Topograhy Mission (SRTM) [en línea] ftp:// e0mss21u.ecs.nasa.gov/srtm/, 2005.
NASH, J. and SUTCLIFFE, G.J. River flow forecasting through conceptual models. Journal of Hydrology. Vol. 10, 1970, pp. 282-290.
RIVERA, D., ARUMÍ, J. y HOLZAPFEL, E. Efecto de la red de canales y sistema de riego en la hidrología del valle de Peumo, Chile. Ingeniería hidráulica en México. Vol. XXII, núm. 4, octubre-diciembre de 2007, pp. 115-119.
SCHULLA, J. and JASPER, K. Model Description WaSiM-ETH (Water balance Simulation Model ETH). Zürich: Institute for Atmospheric and Climate Science, 2007, 181 pp.
SINGH, R., SUBRAMANIAN, K. and REFSGAARD, J.C. Hydrological modelling of a small watershed using MIKE SHE for irrigation planning. Agricultural Water Management. Vol. 41, 1999, pp. 149-166.
SINGH, R., KROES, J.C., VAN DAM, J.C. and FEDDES, R.A. Distributed ecohydrological modelling to evaluate the performance of irrigation system in Sirsa district, India: I. Current water management and its productivity. Journal of Hydrology. Vol. 329, 2006a, pp. 692-713.
Abstract
URIBE H., ARNOLD, T., ARUMÍ, J., BERGER, T. & DIEGO RIVERA. Modification of the hydrological model WaSiM-ETH to improve its application in irrigated areas. Hydraulic engineering en Mexico (in Spanish). Vol. XXIV, no. 2, April-June, 2009, pp. 23-36.
Distributed, physically-based models have been widely used for hydrological analysis; nevertheless, few models incorporate crop irrigation in the water balance. The Water Balance Simulation Model (WaSiM-ETH) includes modules for irrigation, evapotranspiration (ET) and water distribution, which allows its application in basins with irrigated land systems. Nevertheless, its applicability may be limited due to the data requirements to use the Penman-Monteith equation (P-M). In order to improve this disadvantage, the authors modified the WaSiM-ETH model by adding the “reference_crop” module that calculates the Potential Evapotranspiration (ETP) using a reference crop ET (ETref) and Crop Coefficients (Kc). The modified WaSiM-ETH model was used to simulate the hydrology of the Linares Irrigation System (SRL), in the Central Zone of Chile. The model was calibrated and validated, evaluating the correct operation of the “reference_crop” and irrigation modules. Results indicated that the modified WaSiM-ETH model allowed the incorporation of the crop’s water consumption and the irrigation in the hydrologic simulation. In large watersheds the model worked correctly, while the model presented problems in small watersheds where the natural flow is smaller than the irrigation conveyed, due to the scarcity of information of volumes in channels and because the distribution of water does not follow exactly the water rights, a condition assumed for the modeling. The results allow concluding that it is possible to apply the modified WaSiM-ETH model in irrigated river basins, thus being a tool to simulate useful scenarios for decision-making.
Keywords: distributed models, irrigation, river basins, hydrology.
Dirección institucional de los autores:
Dr. Hamil Uribe-C.
Instituto de Investigaciones Agropecuarias
Departamento de Recursos Naturales y Medio Ambiente Avenida Vicente Méndez 515, Chillán, Chile
teléfono: + (56) (42) 209 759 fax: + (56) (42) 209 799 [email protected]
Candidato a Dr. Thorsten Arnold
RR3 Allenford ON NOH 1AO Canada
Dr. José Arumí
Profesor titular.
Universidad de Concepción, Departamento de Recursos Hídricos Vicente Méndez 595, Chillán, Chile teléfono: + (56) (42) 208 804 fax: + (56) (42) 275 303 [email protected]
Dr. Thomas Berger
Universität Hohenheim (490d) 70593 Stuttgart
Deutschland
teléfono: + (49) (0711) 4592 4116 fax: + (49) (0711) 4592 4248 [email protected]
Dr. Diego Rivera
