Producción de agua en la Cuenca del Río Limay: modelado y calibración

Abstract

En este trabajo se realizó un análisis de sensibilidad, calibración y evaluación del desempeño del modelo InVEST para simular la producción de agua media anual en la Cuenca del Río Limay. La producción de agua es una servicio ecosistémico hidrológico fundamental que resulta del balance entre la evapotranspiración y la precipitación, dependiendo de las características del suelo y de la cobertura. Las simulaciones permitieron determinar el orden desubcuencas productoras de agua, mostrando que la subcuenca que más produce es la de Aluminé, seguida de la subcuenca Nahuel Huapi. El análisis de sensibilidad a las bases de datos de precipitación evidenció la necesidad de utilizar bases de datos de precipitación con alta resolución espacial y alta densidad de estaciones meteorológicas para este tipo de estudio de modelado a escala de cuenca. La base de datos de precipitación NPCG, generada par aPatagonia Norte con alta densidad de estaciones meteorológicas, dio resultados muy satisfactorios y permitió una buena calibración delmodelo. Las simulaciones realizadas con diferentes bases de datos globales o cuasi-globales de precipitación mostraron una marcada dispersión en los resultados.La sensibilidad al uso de diferentes bases de datos de uso/cobertura desuelo fue menor que al uso de diferentes bases de precipitación. Sin embargo, se registraron cambios relevantes en la producción de agua en algunas subcuencas cuando las diferencias de uso/cobertura se localizaban en la cabecera de la cuenca. La mejor calibración del modelo (errores menores al 10%.) se obtuvo conla base de datos de uso/cobertura de suelo SERENA, con la base de precipitación NPCG y con un valor del parámetro ecohidrológico Z=15.

In this study, we carried out a sensitivity analysis and calibration of the InVEST model and we tested its performance to simulate annual water yield for the Limay River Basin. Water yield is an important hydrological ecosystem service which results from the evaporation-precipitation budget, and also depends on land cover and soil characteristics. We evaluated the sensitivity of water yield to different precipitation and land use/ land cover databases. These simulations allowed us to rank the Limay River sub-basins according to their annual water yield. This ranking, showed that Aluminé is the subbasin with the largest water yield, followed by Nahuel Huapi subbasin. The sensitivity analysis to the precipitation databases demonstrates the need for using precipitation databases with high spatial resolution and high density of meteorological stations when modelling studies at the basin scale are performed. The NPCG precipitation database, generated for North Patagonia with high meteorological station density, produced the best results and allowed for a good model calibration. The simulations performed using different global or quasi-global precipitation databases showed an important dispersion in the results. Results also suggest that water yield sensitivity to land use/land cover is lower than to precipitation. However, when relevant mismatches among land use/land cover databases were located in the headwater subbasins, simulated water yield showed important differences. The best model performance (error less than 10% in annual water yield) was obtained using the SERENA land use/land cover database together with the NPCG precipitation database and a value of 15 for the eco-hydrological parameter Z.