IAHR CICXX SEMINARIO NACIONAL DE HIDRÁULICA E HIDROLOGÍA –

I SEMINARIO INTERNACIONAL SOBRE RESTAURACIÓN DE RÍOS YGESTIÓN DEL MAR

BARRANQUILLA, COLOMBIA, 8 AL 10 DE AGOSTO DE 2012

SIMULACIÔN DE HIDROGRAMAS BAJO TRES COBERTURASARBÓREAS EN LA CUENCA ALTA DEL RÍO SAN CRISTÓBAL. BOGOTÁ

DC

Carlos Francisco García OlmosAndrés Camilo Rey Sánchez, Juan Carlos Medina Avellaneda

Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Avenida Circunvalar, Venado de Oro, Bogotá D.C., Colombia,cfgarciao@udistrital.edu.co

RESUMEN: El objetivo fue determinar la influencia de los bosques plantados de ciprés (cupressuslusitánica mill.), eucalipto (eucalyptus globulus labill.) y el bosque natural en los caudales máximosde los hidrogramas en la cuenca alta del río San Cristóbal., cerros orientales de la ciudad de BogotáD.C.

Se realizó la caracterización de la cuenca con énfasis en las coberturas arbóreas. Con ella sedefinieron parámetros utilizados para generar modelos de lluvia-escorrentía bajo la plataforma delprograma HEC-HMS (US Army Corps of Engineers, Redlands, CA). Adicionalmente, se creó unmodelo geo-espacial con ayuda de los programas HEC-GeoHMS y ArcGIS 9.2 (ESRI, Redlands,CA) para evaluar en detalle las variaciones espaciales de la cuenca.

Para obtener el mejor modelo se propusieron 6 opciones con base en combinaciones de los procesosde pérdida, transformación y transito. Segun un proceso de optimización, calibración y evaluaciónse identificó el mejor modelo de acuerdo con una función objetivo. La mejor combinación fue laCurva Número con el hidrograma unitario de Snyder.

La influencia del bosque en la predicción de crecientes, se estudió con el método de la CurvaNumero. Se propuso una ecuación para determinar el valor de la CN con base en datos físicos desuelos y de los tipos de bosques considerados. Se hizo un diseño experimental en el cual seplantearon situaciones en las cuales cada una de las coberturas boscosas se modeló en todas y cadauna de las microcuencas conservando sus coberturas no boscosas. Se hallaron, a partir del modelo,los caudales máximos por microcuenca que cada arreglo de coberturas generó, encontrando lacobertura con mejor capacidad de atenuación de crecientes.

Según los resultados no hubo diferencias significativas estadísticamente entre los Bosques, nitampoco entre estos y las coberturas no arbóreas, con variaciones de -0.5% cuando predominó lacobertura de bosque natural, de 0% con el eucalipto, 1% con el ciprés, y 8.0% en la cobertura noboscosa. Se concluye que los incrementos en el caudal máximo están más condicionados por lascaracterísticas de la cuenca y de la precipitación que por la cobertura cuando de eventos extremos setrata.

Palabras clave: bosques, modelación, crecientes

INTRODUCCIÓN

Las crecientes en cuencas de alta montaña son fenómenos naturales que han llegado a causargrandes problemas a escala nacional, con fuertes pérdidas materiales y de vidas humanas (DNP,2006). Para hacer frente a esta problemática, la modelación hidrológica ha sido una herramientausada por la comunidad científica en las últimas décadas (Feldman, 2000). Con fines de planeacióny evaluación de obras hidráulicas, el manejo de aguas, y la predicción de avenidas, entre otras.

Se ha atribuido a los bosques un papel positivo en la protección y regulación de flujos hídricos. Seafirma que las coberturas vegetales actúan como un agente regulador de inundaciones, amortigualas precipitaciones fuertes y ayuda, además de evitar la erosión, a atenuar el caudal de salida ante unevento extremo. (Bruijnzeel, 1990, De La Torre, 2004). Estas afirmaciones no son totalmenteaceptadas y aun existen hipótesis por comprobar (FAO, 2008), no obstante, el conocimiento comúnindica que los bosques son fundamentales en el control de inundaciones cuando las lluvias son altas,y, por otro lado, en el abastecimiento continuo del recurso cuando haga falta de ellas.

Sin embargo no todas las coberturas vegetales se comportan de la misma manera ante lasprecipitaciones (Sellers & Lockwood, 1981), esto es debido a factores propios de las plantas y delos suelos (Radersma et al. 2006), que generan que los procesos del ciclo hidrológico tales como elescurrimiento superficial, evaporación infiltración e interceptación varíen con el tiempo, todo estodetermina la magnitud de aguas gravitacionales que alimentan las subterráneas, y que van asignificar la regulación y la sostenibilidad de los caudales. (De Las Salas & García, 2000).

Los bosques cumplen un rol fundamental en la atenuación de crecientes. No obstante, elconocimiento del papel de diferentes coberturas en la regulación de este fenómeno es incierto y aunexiste el debate entre la conveniencia de las coberturas naturales y las plantaciones de especiesforáneas de rápido crecimiento en la regulación del ciclo hidrológico. En este estudio se determinóla influencia de 3 tipos de coberturas forestales (nativas e introducidas) y no forestales, en el controlde crecientes mediante las herramientas de la modelación hidrológica.

2. OBJETIVOS

2.1. Objetivo General

Determinar la influencia de los bosques plantados de Ciprés y Eucalipto y de bosque natural en elcomportamiento de los eventos máximos de caudal para la predicción de las crecientes en la cuencaalta del río San Cristóbal. Bogotá D.C.

2.2. Objetivos Específicos

Realizar la caracterización morfométrica, hidrológica, de suelos y de vegetación de la cuencaalta del río San Cristóbal.

Hacer la modelación hidrológica para la predicción de inundaciones en la cuenca alta del ríoSan Cristóbal.

Evaluar la influencia de las coberturas vegetales en el comportamiento de los caudalesmáximos en la cuenca alta del río San Cristóbal.

3. MATERIALES Y MÉTODOS

La Figura 1 señala las etapas que siguió este proyecto, y la Figura 2 las ilustra en forma específica.

Figura 1.- Etapas Generales del Proceso.

Figura 2. Etapas Específicas del Proceso.

3.1. Área de Estudio

La cuenca alta del río San Cristóbal se encuentra al sur oriente de la ciudad de Bogotá DC, en unazona de reserva forestal de los cerros orientales que pertenece a la empresa de acueducto yalcantarillado de Bogotá DC (DELSA, 1986). Se ubica en las coordenadas geográficas X= 74º 01´41” de latitud norte; y Y=04º 30 ´ 42” latitud oeste, en un rango altitudinal de los 2900 msnm a los3600 msnm. De acuerdo a los registros de las estaciones climatológicas de la empresa de acueductode Bogotá la precipitación tiene un régimen monomodal con un promedio anual de 1225 mm, conlos valores más altos a mediados del año. La temperatura media anual es de 13°C sobre la cota delos 3000 m.s.n.m. La humedad relativa presenta un régimen casi uniforme a lo largo del año, entreel 75 y el 80 %.

3.2. Caracterización de las Microcuencas

Se tuvo en cuenta, como características más representativas, las morfométricas, las de la coberturavegetal, las relacionadas con los suelos y las hidrológicas. Estas variables se determinaron de formaseparada para la microcuencas de Paloblanco, la Osa y La Upata, a partir de un sistema deinformación geográfica con ayuda del programa ArcGIS (ESRI, Redlands, CA, 2010)

3.3. Instrumentación

En cada microcuenca se instalaron dos maxímetros que se ubicaron en el punto de cierre, y con losque se tomó información durante un año. De la misma forma, en cada una de las microcuencas seinstaló un pluviómetro.

3.4. Recopilación de la Información de Lluvias y Caudales Históricos

Se recogieron dos tipos de información: la primera relacionada con los datos históricos registradospor la estación Limnigráfica el Delirio de propiedad de la Empresa de Acueducto y Alcantarilladode Bogotá (EAAB). Para ello, se revisaron los niveles del río (limnigramas) de la estación y seidentificaron eventos aislados de crecimiento del caudal. El segundo tipo de información fue lapropiamente obtenida durante el año de la investigación. La toma de los datos se hizo diariamente.

3.5. Generación de Modelos

Se seleccionaron varios métodos para cada proceso, con los cuales se hizo el máximo número decombinaciones posibles.

3.5.1. Métodos de pérdida utilizados

3.5.1.1. Initial and ConstantLos datos de este método son el: Porcentaje de Área permeable de la cuenca, Tasa de infiltracióndel suelo y pérdida inicial. La tasa de infiltración del suelo, se estimó de acuerdo con los valoresregistrados por la tabla de grupos de Suelos del SCS y de tasas de Infiltración y la pérdida inicialfue un valor obtenido vía calibración.La clasificación de los suelos en cada uno de los grupos del SCS y sus Tasas de Infiltración seobtuvieron del mapa de estudio General de Suelos y Zonificación de Tierras del departamento deCundinamarca (IGAC, 2000). Las unidades identificadas fueron asignadas de un valor deinfiltración en mm/h. Posteriormente con ayuda del SIG se calcularon las áreas de cada unidaddentro de cada microcuenca, esto permitió calcular un valor de infiltración ponderado de acuerdocon los valores de infiltración de cada unidad.

3.6.1.2. Curva NumeroEl valor de la CN se obtuvo a partir de las tablas del SCS (SCS, 1972, 1986). Teniendo en cuenta lapresencia de diferentes coberturas vegetales en cada una de las microcuencas, se realizó un análisiscualitativo con base en las visitas de campo y los muestreos realizados para determinar el valor deCN inicial. Después se elaboró un valor de CN compuesto en el cual de cada cobertura obtuvo unaponderación de acuerdo con el porcentaje de área en la cuenca, como lo muestra la siguienteecuación:

i

iiCOMPUESTA A

CNACN [1]

En donde:

B)

Ai, = Área de la i-esima Cobertura.CNi, = Valor de la CN de la i-esima cobertura.

3.6.2. Métodos de escorrentía

3.6.2.1. HU de ClarkPara los datos de entrada, el tiempo de concentración se halló de acuerdo con la caracterizaciónmorfométrica de las microcuencas. El coeficiente de Clark se encontró por calibración del modelo.

3.6.2.2. HU de SCSEl único dato que requiere este modelo es la identificación del lag o, tiempo de retardo. Este lag sehalló bajo la siguiente relación con el tiempo de concentración (Tc):Lag= 0.6 Tc

3.6.2.3. HU de SnyderEste método requiere como datos de entrada, el lag y el coeficiente del pico. El Lag se halló deacuerdo con la siguiente fórmula:

[2]

En donde: tp= LagCt= Coeficiente de la cuenca.L= Longitud de la corriente principalLc= Longitud de la C principal hasta el centroide de la cuencaC= Constante de conversión= 0.75 para SI

El coeficiente de la cuenca (Ct), se halló con base en las pendientes de la cuenca. El coeficiente delpico, el cual es el otro dato de entrada, se asoció con las características morfométricas de la cuenca,principalmente la pendiente. No obstante, estos valores fueron sometidos a proceso de calibración.

3.6.3. Métodos de transitoDado que los tránsitos en este modelo, son relativamente cortos, se determinó utilizar el método delLag. Para las dos secciones en donde se va a transitar el hidrograma, se determinó el tiempo detraslación a partir de la medida de la longitud de la sección, la pendiente y la rugosidad.

3.6.4. CombinacionesSe realizaron 6 combinaciones que se muestran en la Tabla 1. Para cada combinación se simularonun total de 15 eventos. Los datos de entrada de cada método, fueron los hallados en los numeralesanteriores, aquellos que pudieron ser medidos directamente, fueron estimados vía calibración.

Tabla 1. Combinaciones Utilizadas en la ModelaciónCombinación Pérdida Escorrentía Transito

1Initial andConstant

Clark UH Lag

2 SCS CN Clark UH Lag3 SCS CN SCS Lag

4Initial andConstant

SCS Lag

5Initial andConstant

Snyder Lag

6 SCS CN Snyder Lag

3.7. Calibración

Una vez determinadas las variables que iban a alimentar el modelo, se procedió a corrersimulaciones con los valores hallados. Después de esto se realizó una calibración para todos loseventos de una misma combinación. Esta calibración consiguió identificar el hidrograma calculadoque mejor se ajustaba al hidrograma observado. Figura 3.

La calibración se logró mediante ensayos de optimización. Un ensayo de optimización es unabúsqueda programada por un algoritmo que define cambios en los parámetros identificados para deesta forma acercar el valor calculado al observado, hasta cumplir con los criterios de búsqueda.

El cálculo de que tan bien se está acercando el valor calculado al observado se hace mediante lautilización de una función objetivo. Esta función es un algoritmo que evalúa las diferencias entre elcaudal observado y el calculado, dándole valores grandes a aquellas simulaciones que no se acercany valores bajos a los mejores resultados, siendo de esta forma el cero el valor obtenido cuando elajuste es perfecto.

Figura 3. Procedimiento de la Calibración de Modelos.

3.8. Selección de Modelos

Los aspectos tenidos en cuenta para la predicción de crecientes fueron la predicción de los caudalesmáximos, y de los tiempos de caudal máximo. Para medir el comportamiento de los modelospropuestos se definió una función matemática, que identificó el modelo que mejor representó loshidrogramas de las crecientes máximas.

3.9. Evaluación de Modelos

Una vez identificado el mejor modelo con la función objetivo, se procedió a evaluar el mismo conotros eventos que no fueron utilizados en la calibración. Este procedimiento se hizo de manera tal,que no solo se comprobara en el punto de cierre de la cuenca alta, es decir la Estación LM ElDelirio, sino que también se hizo la evaluación en cada una de las tres microcuencas.

3.10. Predicción de crecientes

Para la predicción de crecientes se utilizó el concepto del caudal asociado a un posible riesgo deinundación, mas no se consideró un análisis del área inundable dado que el riesgo asociado a estas

crecientes se encuentra en la parte media y baja, en donde la topografía es plana y existenurbanizaciones en las cuales el rio se encuentra canalizado.Por esta razón se hizo un análisis de la probabilidad de las lluvias, en donde se predijo las lluviasque ocurrirían con un periodo de retorno de 5, 15 y 25 años. Este análisis se hizo a partir de losregistros históricos de lluvia máxima diaria de la estación pluviográfica del Delirio la cual contócon datos del año 1931 hasta el 2010. El análisis de probabilidad de las lluvias se hizo por elmétodo de Gumbel.

3.11. Determinación de la Influencia de los Bosques

Para determinar la influencia de los bosques en la modelación, se definieron valores de curvanúmero, de acuerdo con una ecuación propuesta que tuvo en cuenta: parámetros físicos,representados por el análisis de suelos y parámetros empíricos, según las tablas de curva número delservicio de conservación de suelos (SCS) de los Estados Unidos.

4. RESULTADOS

Se hicieron para dos tipos de coberturas contrastantes, la primera vegetación actual y la segunda encaso hipotético de que solo existan coberturas no arbóreas en las microcuencas.

El hidrograma resultante es el obtenido en el punto de cierre denominado el delirio y como seobserva en la Figura 4, las predicciones se hicieron para eventos de lluvia extremos con periodos deretorno de 5, 15 y 25 años.

Tabla 1. Diferencias en los Caudales por Cambio de CoberturaBoscosa y el Incremento para Diferentes Periodos de Retorno.

EventoDiferencia Caudal Pico

(m3.s-1) Incremento

TR= 5 años 2 8.63 %TR=15 años 2,5 7.82 %Tr=25 años 3,1 7.63 %Promedio 2.53 8.03 %

En la Tabla 2 se observa la diferencia del caudal pico en dos situaciones: la cobertura de bosquesactual y la situación hipotética de la cobertura no boscosa. Se puede apreciar que las diferencias sonmenores y presentan un promedio de 2.53 m3.s-1. Los incrementos porcentuales, fueron en promedio8.03 %

Tabla 2. Diferencias en los Caudales pico por Cambio de Cobertura Boscosay el Incremento Porcentual para los Eventos Máximos Registrados.

EventoDiferencia Caudal Pico

(m3/s-1) Incremento

08-Jun-02 0,5 10,20 %29-May-02 1,4 8,48 %29-Oct-02 1,3 7,60 %25-Jul-03 0,8 7,14 %29-Oct-99 2.6 7.01 %Promedio 1.32 8.08 %

En cuanto a las diferencias presentadas en los eventos de lluvia máxima, las diferencias fueronmenores en términos absolutos pero mayores en términos porcentuales, presentado un promedio de1.32 m3/.s- y 8.08 %, respectivamente. Tabla 3.

Figura 4. Predicción de Hidrogramas en la Estación LM-LG El Delirio para Periodos de Retornode: A) 5 años B) 15 años y C) 25 años en dos Situaciones: Cobertura Actual y Cobertura noBoscosa.

A)

B)

C)

De acuerdo con el ANAVA utilizado en la evaluación de diferencias entre los tratamientosplanteados: el real y el hipotético, se asevera que no existen diferencias significativas entre lostratamientos con un nivel de confiabilidad del 99.5 %. Tabla 4.

Tabla 3. ANAVA para las Diferencias dadas por los Cambios de Cobertura Boscosa en elPunto El Delirio.

Fuente de VariaciónGrados

deLibertad

Suma deCuadrados

CuadradoMedio

F

C T

Tratamientos 1 12,78 12,78 0,0702 16,24E.E. 14 2548,28 182,02Total 15 2561,06

6. DISCUSION

Los resultados obtenidos por otros autores con respecto a las variaciones del caudal pico dados porcambios en la cobertura vegetal de la cuenca son variables. Por un lado, autores como Guillemetteet al. (2004), encontraron que después del aprovechamiento forestal a tala rasa del 85% de losbosques de pino (Abies balsamea) en una cuenca de 122 Has localizada en Montmorency Forest(Quebec, Canadá), los cambios en el flujo fueron representados por reducciones en el tiempo deretardo (lag), y en el tiempo base. Así mismo, los incrementos en el caudal pico alcanzaron un valormáximo de 57%. Luego al comparar los datos de estudios hechos en 50 cuencas, se obtuvo queexistió un promedio de 49% de aumento en el caudal pico cuando se remueve entre el 70 y el 100%de la cobertura forestal. Sin embargo otras cuencas tuvieron variaciones similares a las de esteestudio, cercanas al 10 %.

Tremblay et al. (2008), determinaron que la hipótesis de que para que el incremento en los caudalespico no sobrepase el 50%, el área intervenida en aprovechamiento debería ser menor al 50%. Ellosconcluyen que en cuencas pequeñas (>50 Has), estos incrementos en caudal picos son menores yque estas respuestas son potenciadas por fenómenos climatológicos como los ocurridos durante elhuracán Katrina. Además, encontraron que pese a lo que se cree, los incrementos en el caudal picono fueron mayores cuando las áreas aprovechadas correspondían a áreas cercanas a los drenajes.

Hay que considerar que los datos anteriores corresponden a bosques en su mayoría boreales y no abosques tropicales. Estos bosques boreales presentan características de fisiográficas, climáticas demanejo forestal y de especies diferentes, además se comparan las condiciones iníciales y lascondiciones después del aprovechamiento, las cuales son por lo general presentan cambios másmarcados al principio hasta que después se establece la nueva cobertura, ya sea pastos, arbustos obosque natural sucesional.

En ecosistemas europeos, Robinson et al (2003) encontraron que las coníferas, generalmenteplantadas en suelos pobremente drenados y los eucaliptos del sureste de Europa son las situacionesen las que pueden presentar las mayores variaciones en caudal pico. Por último concluyen quecambios de otro tipo de coberturas a escala regional producen leves cambios tanto en los caudalespico como en los caudales bajos.

7. CONCLUSIONES

Los bosques no influyen significativamente en eventos de precipitación extrema. No obstante,algunas diferencias son observables cuando se comparan con vegetación no boscosa. La respuesta

del hidrograma, específicamente el caudal pico alcanzado por este, depende primordialmente de laintensidad de la precipitación y de las características morfométricas de la cuenca hidrográfica.

La influencia de los bosques en la regulación de eventos extremos, es trascendente si se comparacon las coberturas no boscosas, como vegetación de paramo, arbustos y pastos, de acuerdo alincremento en el caudal pico cuando se comparan estas coberturas, lo que no ocurrió al analizardiferencias significativas entre bosques. Además, se evidencio que entre mayor el tiempo deretorno, mayor la diferencia entre regulación de caudal pico de las cobertura boscosa y no boscosa.

La morfometría influye de manera significativa en el tamaño del caudal pico. Esto se evidencia, apartir de la observación de los caudales picos de La Osa que pese a ser más pequeña que lamicrocuenca Paloblanco, presenta hidrogramas más agudos y por consiguiente niveles más altos.Concluyendo que no existe una relación lineal entre área de la microcuenca y los caudales picogenerados, relación que si existe cuando se habla en términos de volumen.

A nivel del balance hídrico, dentro de los bosques estudiados, se infiere que las perdidas porinterceptación, evaporación y demás, son mínimas con relación a la infiltración y posteriorescorrentía. Esto se debe a que en un evento de pocas horas donde caen varios centímetros de lluvia,algunos procesos como la evapotranspiración, evaporación del agua del suelo y de las copas, sepresentan en una escala temporal mayor y son menores en cantidad de agua en movimiento.

Las microcuencas no se pueden considerar muestras dentro del diseño ya que estas presentancaracterísticas únicas que no permiten que sean comparables entre si, por ejemplo la microcuencade La Osa se observa que los valores de rendimiento, en términos de caudal pico, son muchomayores que en las otras dos microcuencas, debido a ser una cuenca torrencial, con pendientesfuertes y bajo tiempo de concentración

A pesar de que en el suelo del bosque no se observe escorrentía superficial directa, si puede haberun movimiento de agua a nivel del suelo, como flujo sub-superficial que va a alimentar el drenajemás cercano. No obstante los movimientos del agua bajo el suelo son diferentes, así que futurasinvestigaciones relacionadas con la modelación de la escorrentía bajo el bosque deberán tener encuenta diferentes tiempos de concentración que suceden en este complejo sistema.

Los incrementos porcentuales fueron mayores en los eventos de lluvia reales, que en los eventoscon un periodo de retorno determinado, pese a que la magnitud de la lluvia fue mayor en losúltimos. Esto indica que la respuesta del hidrograma también está condicionada por lascaracterísticas del hietograma (i.e. la intensidad de la lluvia efectiva en cada uno de los intervalos detiempo)

BIBLIOGRAFIA

Bruijnzeel, L.A. (1990). Hydrology of Moist Tropical Forests and Effects of Conversion: a State ofKnowledge Review. Humid Tropics Programme, IHP-UNESCO, Paris, and Vrije Universiteit,Amsterdam, 224 p.Crockford, R. & Richardson, D. (2000). Partitioning of rainfall into throughfall, stemfolw andinterception: effect of forest type, ground cover and climate. Hydrol. Process. 14, 2903-2920.De las Salas, G. & García, C. (2000). “Balance hídrico bajo tres coberturas contrastantes en lacuenca del río San Cristóbal”. Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas yNaturales, Separata, Volumen XXIV, NÚMERO 91,http:77www.accefyn.org.co/PubliAcad/rev/rev.htm/ Fondo FEN, Bogotá.FAO, (2008). Forests and water. A thematic study prepared in the framework of the Global ForestResources Assessment 2005. Rome, 78 p.