Estimación de caudales en cuencas anidadas mediante regionalización hidrológica: caso de estudio en los Ríos Agua Caliente y Retes
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Resumen
La estimación de caudales en regiones con escasez de datos hidrometeorológicos, requiere técnicas especiales para este tipo de casos, una de ellas es la regionalización hidrológica basada en la transferencia de parámetros entre cuencas hidrográficas. El presente estudio implementó el modelo hidrológico HBV Light para estimar los caudales en la subcuenca del río Retes, ubicada en la zona norte de Cartago, Costa Rica, mediante la transferencia y aplicación de parámetros previamente calibrados en la subcuenca del río Agua Caliente. El análisis estadístico de los resultados evidencia un desempeño satisfactorio del modelo, reflejado en un coeficiente de determinación (R²) de 0,865 y un índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) de 0,76 durante el período de estiaje (enero-abril), lo que evidencia la capacidad del modelo para reproducir adecuadamente la dinámica hidrológica en cuencas anidadas. Adicionalmente, se verificó que parámetros como la capacidad de almacenamiento de agua del suelo (FC), la fracción del almacenamiento máximo (LP) y el control de distribución del agua (BETA) son congruentes con estudios previos en coberturas similares. Si bien los resultados obtenidos en el periodo lluvioso presentaron una disminución en su precisión, el estudio demuestra que una calibración cuidadosa y la regionalización basada en características físicas y climáticas permiten obtener estimaciones fiables de caudales. Este enfoque metodológico representa una contribución para optimizar la gestión de recursos hídricos en ecosistemas agrícolas particularmente vulnerables a la variabilidad y el cambio climático.
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Citas
[1] N. Addor, G. Nearing, C. Prieto, A. J. Newman, N. Le Vine y M. P. Clark, “A ranking of hydrological signatures based on their predictability in space,” Water Resources Research, vol. 54, no. 11, pp. 8792–8812, Nov. 2018, doi: 10.1029/2018WR022606.
[2] M. Ballestero Vargas y T. López Lee, El nexo entre el agua, la energía y la alimentación en Costa Rica: El caso de la cuenca alta del río Reventazón, Serie Recursos Naturales e Infraestructura, no. 182. Santiago, Chile: CEPAL, 2017. [En línea]. Disponible en: https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/42507/2/S1701032_es.pdf
[3] H. E. Beck, M. Pan, P. Lin, J. Seibert, A. I. J. M. van Dijk y E. F. Wood, “Global fully distributed parameter regionalization based on observed streamflow from 4,229 headwater catchments,” J. Geophys. Res. Atmos., vol. 125, no. 17, Sep. 2020, doi: 10.1029/2019JD031485.
[4] J. Carvajal, “Implementación de una metodología participativa de estrategias de adaptación al cambio climático en recursos hídricos en la parte alta de la cuenca del río Reventado, Cartago, Costa Rica,” Tesis de maestría, CATIE, Turrialba, Costa Rica, 2014. [En línea]. Disponible en: https://repositorio.catie.ac.cr/bitstream/handle/11554/7081/Implementacion_de_una_metodologia_participativa.pdf
[5] Comité Regional de Recursos Hidráulicos (CRRH), El clima, su variabilidad y cambio climático en Costa Rica. Costa Rica, 2008.
[6] W. Dou et al., “Fuzzy kappa for the agreement measure of fuzzy classifications,” Neurocomputing, vol. 70, nos. 4–6, pp. 726–734, Jan. 2007, doi: 10.1016/j.neucom.2006.10.007.
[7] E. V. García Medina, “Análisis comparativo de los modelos hidrológicos semidistribuidos GR4J, SOCONT y HBV aplicados al pronóstico,” Tesis de licenciatura, Univ. Nacional de Cajamarca, Cajamarca, Perú, 2024.
[8] S. Huang, S. Eisner, J. O. Magnusson, C. Lussana, X. Yang y S. Beldring, “Improvements of the spatially distributed hydrological modelling using the HBV model at 1 km resolution for Norway,” J. Hydrol., vol. 577, p. 123585, 2019, doi: 10.1016/j.jhydrol.2019.03.051.
[9] Y. Hundecha y A. Bárdossy, “Modeling of the effect of land use changes on the runoff generation of a river basin through parameter regionalization of a watershed model,” J. Hydrol., vol. 292, nos. 1–4, pp. 281–295, Jun. 2004, doi: 10.1016/j.jhydrol.2004.01.002.
[10] J. Jenness y J. J. Wynne, Cohen’s kappa and classification table metrics 2.0: An ArcView 3.x extension for accuracy assessment of spatially explicit models. Flagstaff, AZ, USA: U.S. Geological Survey, Southwest Biological Science Center, 2005. [En línea]. Disponible en: https://research.fs.usda.gov/treesearch/25707
[11] M. Méndez y L. Calvo-Valverde, “Development of the HBV-TEC hydrological model,” Procedia Eng., vol. 154, pp. 1116–1123, 2016, doi: 10.1016/j.proeng.2016.07.521.
[12] N. Mizukami et al., “Towards seamless large-domain parameter estimation for hydrologic models,” Water Resources Research, vol. 53, no. 9, pp. 8020–8040, Sep. 2017, doi: 10.1002/2017WR020401.
[13] N. Mizukami et al., “On the choice of calibration metrics for ‘high-flow’ estimation using hydrologic models,” Hydrol. Earth Syst. Sci., vol. 23, no. 6, pp. 2601–2614, Jun. 2019, doi: 10.5194/hess-23-2601-2019.
[14] I. Narváez, “Percepción sobre la tendencia de caudales, precipitación, temperatura y cambio de uso del suelo con relación al uso y manejo del agua en la zona norte de Cartago, Costa Rica,” Tesis, Costa Rica, 2013.
[15] H. Ouatiki, A. Boudhar, A. Ouhinou, A. Beljadid, M. Leblanc y A. Chehbouni, “Sensitivity and interdependency analysis of the HBV conceptual model parameters in a semi-arid mountainous watershed,” Water, vol. 12, no. 9, p. 2440, Aug. 2020, doi: 10.3390/w12092440.
[16] S. Pool, D. Viviroli y J. Seibert, “Value of a limited number of discharge observations for improving regionalization: A large-sample study across the United States,” Water Resources Research, vol. 55, no. 1, pp. 363–377, Jan. 2019, doi: 10.1029/2018WR023855.
[17] T. Razavi y P. Coulibaly, “An evaluation of regionalization and watershed classification schemes for continuous daily streamflow prediction in ungauged watersheds,” Can. Water Resour. J., vol. 42, no. 1, pp. 2–20, Jan. 2017, doi: 10.1080/07011784.2016.1184590.
[18] T. Sassolas-Serrayet, R. Cattin y M. Ferry, “The shape of watersheds,” Nat. Commun., vol. 9, no. 1, p. 3791, Sep. 2018, doi: 10.1038/s41467-018-06210-4.
[19] J. Seibert y M. J. P. Vis, “Teaching hydrological modeling with a user-friendly catchment-runoff-model software package,” Hydrol. Earth Syst. Sci., vol. 16, no. 9, pp. 3315–3325, 2012, doi: 10.5194/hess-16-3315-2012.
[20] Z. Song, J. Xia, G. Wang, D. She, C. Hu y S. Hong, “Regionalization of hydrological model parameters using gradient boosting machine,” Hydrol. Earth Syst. Sci., vol. 26, no. 2, pp. 505–524, Jan. 2022, doi: 10.5194/hess-26-505-2022.
[21] A. Trabado, “Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza,” 2023. [En línea]. Disponible en: https://hdl.handle.net/20.500.14075/BCO24017604e