Servicios Personalizados
Revista
Articulo
Indicadores
-
Citado por SciELO
-
Accesos
Links relacionados
-
Similares en SciELO
Compartir
Agrociencia
versión On-line ISSN 2521-9766versión impresa ISSN 1405-3195
Agrociencia vol.48 no.1 Texcoco ene./feb. 2014
Agua-suelo-clima
Modelado hidrológico de la cuenca del Río Mixteco en el Estado de Oaxaca, México
Hydrological modelling of Mixteco River watershed in the State of Oaxaca, México
Rodiberto Salas-Martínez1, Laura A. Ibáñez-Castillo1*, Ramón Arteaga-Ramírez1, M. Roberto Martínez-Menes2, D. Salvador Fernández-Reynoso2
1 Posgrado de Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua. Universidad Autónoma Chapingo. 56230. Chapingo, Estado de México. (libacas@gmail.com).
2 Hidrociencias. Campus Montecillo. Colegio de Postgraduados. 56230 Montecillo, Estado de México.
Recibido: septiembre, 2013.
Aprobado: diciembre, 2013.
Resumen
La cuenca del Río Mixteco en el estado de Oaxaca, México, presenta degradación fuerte de sus recursos naturales, suelo, agua y vegetación. El objetivo del presente estudio fue calibrar y validar el modelo hidrológico SWAT (Soil and Water Assessment Tool), para usarse como herramienta de predicción mensual de la producción de biomasa, escurrimientos y sedimentos en la cuenca del Río Mixteco en Oaxaca, México. Los datos utilizados para la calibración y validación de modelo son del periodo de 1986 a 1990 y fueron obtenidos en la estación hidrométrica Maríscala; los tres primeros años se seleccionaron para la calibración y para la validación los dos años restantes. En la calibración de biomasa el coeficiente de determinación (R2) fue 0.72. Para la producción de sedimentos sólo se realizó calibración pero no validación, debido a la disponibilidad limitada de sedimentos medidos en la estación hidrométrica. En la calibración de sedimentos R2 fue 0.71 y la pendiente de la recta de los valores medidos contra los simulados fue 1.18. En la calibración de producción de escurrimientos el R2 anual fue 0.94 y R2 mensual 0.83; en la validación de la misma variable R2 anual fue 0.93 y R2 mensual fue 0.82.
Palabras clave: SWAT biomasa, calibración SWAT, producción de escurrimientos, producción de sedimentos.
Abstract
Mixteco river basin in the state of Oaxaca, México, has a strong degradation of its natural resources, soil, water and vegetation. The aim of this study was to calibrate and validate the hydrological model SWAT (Soil and Water Assessment Tool), to serve as a tool for predicting biomass production, runoff and sediment on a monthly basis in the Mixteco river basin in Oaxaca, México. The data used for the model's calibration and validation are from the period 1986 to 1990 and were obtained from the hydrometric station Mariscala; the first three years were selected for calibration and the remaining two years for validation. In biomass calibration the coefficient of determination (R2) was 0.72. For sediment yield only calibration was performed but not validation due to the limited availability of sediments measured at the gaging station. In the calibration of sediments, R2 was 0.71 and the slope of the line of the values measured against the simulated was 1.18. In the calibration of runoff production the annual R2 was 0.94 and the monthly R2 0.83; in the validation of the same variable annual R2 was 0.93 and monthly R2 was 0.82.
Key words: SWAT biomass, SWAT calibration, runoff production, sediment production.
INTRODUCCIÓN
Los modelos de cuenca simulan los procesos naturales del flujo de agua, sedimentos, sustancias químicas, nutrientes y organismos microbiológicos dentro de las cuencas y cuantifican el impacto humano en estos procesos (Singh y Frevert, 2005). Entre los modelos de cuenca, los hidrológicos y en particular los de lluvia-escurrimiento, se distinguen por intentar sistematizar su cambio histórico y por tanto realizar una crítica constructiva para mejorar sus metodologías (Todini, 1988; Loague, 2010; Bedient et al., 2012).
SWAT (Soil and Water Assessment Tool) es un modelo para cuencas desarrollado por el Departamento de Agricultura de EE.UU. (USDA-ARS, 2013) a través del Servicio de Investigación Agrícola (ARS), y se ha aplicado en varias cuencas del mundo. Torres-Benites et al. (2005) con el modelo SWAT enfatizaron la calibración y validación sólo en los escurrimientos para el Río la Laja, Guanajuato, en la Región Hidrológica No. 12 del Río Lerma cuya cuenca cubre 7016 km2. Shen et al. (2009) usaron SWAT para modelar la erosión de la cuenca que drena hacia la presa Tres Gargantas en China, con una superficie de 40 005 km2; el modelo fue calibrado y validado solamente a la salida, con calibraciones de escurrimientos y sedimentos. Rivera-Toral et al. (2012) usaron SWAT para modelar la cuenca Ixtapan del Oro, Estado de México, con una superficie de 140 km2, dando énfasis especial al cálculo de la erosión hídrica, no calibraron el modelo y reportaron que el factor topográfico, LS de la ecuación de pérdida de suelo, es subestimado por el SWAT en subcuencas con pendiente media mayor de 25%, por lo cual se debe revisar este parámetro cuando se calibra el modelo. Según Zhang et al. (2008), el número de curva de escurrimiento y la capacidad del suelo disponible para almacenar agua son parámetros sensibles al momento de calibrar y validar un modelo. Hay un software especial para calibrar los modelos SWAT, el SWAT-CUP, basado en un algoritmo de optimización múltiple que demanda mucha memoria de computadora y tiempo de ejecución, pero que todavía se encuentra en una etapa de prueba (Arnold et al., 2012). En estudios posteriores se pudiera calibrar los modelos SWAT mexicanos con el SWAT-CUP.
Un punto clave en esta investigación para probar si el modelo SWAT representa correctamente diversos procesos en la cuenca, será cuantificar la precisión de sus simulaciones. Moriasi et al. (2007) muestran varios parámetros estadísticos que miden tal ajuste, como la pendiente de la relación lineal entre valores simulados y medidos, el coeficiente de determinación de tal relación lineal (R2) y el coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe. Estos autores también mencionan que cuando la pendiente de esta relación está más cercana a 1.0 indica que el modelo reproduce las magnitudes de los datos medidos. Según Moriasi et al. (2007) y Ross (2000) valores de R2 cercanos a 1.0 indican un buen ajuste del modelo y valores de R2 > 0.5 son aceptables. Valores del coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe entre 0.0 y 1.0 son aceptables y el óptimo se acerca a 1.0, mientras que un valor < 0.0 indica que la media es un mejor predictor que el modelo (Nash y Sutcliffe, 1970; Moriasi et al., 2007).
El objetivo del presente estudio fue calibrar y validar manualmente el modelo hidrológico SWAT en la cuenca del Río Mixteco en el estado de Oaxaca, para la producción de biomasa de las asociaciones vegetales dentro de la cuenca, además de la producción de escurrimientos y sedimentos que fluyen hasta la estación hidrométrica Mariscala, cuya área de la cuenca es 6539 km2.
MATERIALES Y MÉTODOS
Descripción de la cuenca
La cuenca del Río Mixteco se encuentra en la región hidrológica 18 (Balsas), en la cuenca general del Río Atoyac y en la subcuenca del Río Mixteco, en 18° 02' 57" N y 98° 16' 48" O, 17° 03' 36" S y 97° 22' 25" E, su superficie es 6539 km2 y abarca 91 municipios del estado de Oaxaca. A la salida de la cuenca se localiza la estación hidrométrica Mariscala sobre el cauce del Río Mixteco, en 17°51'45" N y 98°08'58" O.
Software usado
Para este estudio se usó SWAT, versión para ArcGIS 9.3 (ESRI, 2008), en la versión SWAT 93.7.b (Stone Environmental Inc, et al., 2011), disponible gratuitamente en la página web del SWAT Texas A&M University (USDA-ARS and Texas A&M AgriLife Research, 2013).
Información empleada
Topográfica
Para alimentar el modelo SWAT se usó el modelo digital de elevaciones del INEGI con una resolución de pixel de 30 m (INEGI, 2011). Dentro del área de estudio las altitudes van de 1034 a 3365 m, con una pendiente media de 31.45 %, la cual es estimada por el propio SWAT.
Uso de suelo y vegetación
La información de uso de suelo y vegetación para el periodo de calibración y validación se obtuvo del conjunto de datos vectoriales de la Carta de Uso de Suelo y Vegetación de la serie II, escala 1:250 000, clave E1409 para el área de estudio (INEGI, 1993a), y se identificaron 14 usos de suelo y vegetación. El modelo SWAT, para su sub-modelo de crecimiento vegetal, requiere los parámetros fisiotécnicos de las especies vegetales representativas. El SWAT, internamente contiene una base de datos de dichos parámetros fisiotécnicos por especie. Entre esos parámetros están los siguientes: altura de la planta, temperaturas máxima y mínima en la cual crece, profundidad de raíces, índice de área foliar, el valor de coeficiente C para la ecuación universal de pérdida de suelo, el valor del número de curva de escurrimiento, índice de cosecha, y otros (Neitsch et al., 2011).
Suelos
La modelación hidrológica de la cuenca requirió, para las Unidades de Suelo reportadas por INEGI (1993b), los datos de la Carta Edafológica E1409, escala 1:250 000 de la serie II, generar perfiles de suelo tipo y se obtuvieron muestras de suelos para los diferentes horizontes pedológicos observados en campo; se muestrearon 25 sitios y en cada sitio a diferentes profundidades se tomaron entre 1 y 3 muestras. Para elegir los sitios de muestreo se tomó como punto de partida la información de la carta edafológica (INEGI, 1993b), la cual da una idea de la variación espacial de las propiedades de los suelos de la cuenca.
El modelo SWAT, para efectuar el balance hidrológico y calcular la producción de sedimentos, requiere para cada tipo de suelo 18 parámetros físicos y químicos: textura, estructura, conductividad hidráulica, pH, conductividad eléctrica, capacidad de campo, punto de marchitez permanente, densidad aparente, densidad real, contenido de materia orgánica, contenido de carbono orgánico y porosidad. Dichas propiedades fueron determinadas en laboratorio usando las muestras de suelo.
Clima
La información de clima para la alimentación del modelo se obtuvo de la base de datos CLICOM del SMN (2010). Dentro de la cuenca se identificaron 18 estaciones climatológicas (Cuadro 1) de las cuales se obtuvieron datos climáticos diarios de precipitación, temperaturas máximas y mínimas correspondientes al periodo 1986-1990. Esos datos entran al programa en archivos de texto: uno para precipitación y otro para temperaturas máximas y mínimas. La evapotranspiración es un proceso importante en el balance hidrológico diario que realiza el SWAT y fue determinada por el método de Penman-Monteith, para lo cual requirió datos de radiación solar y velocidad del viento. Además, internamente, el SWAT genera datos perdidos por un método de series de tiempo, esto es, internamente el SWAT, mediante normales climatológicas mensuales puede generar de manera sintética algunos datos no disponibles a nivel diario para los varios años simulados, como la radiación solar, velocidad del viento y datos perdidos de precipitación. El balance hidrológico que realiza el SWAT es diario, pero en este estudio la calibración se realizó cada mes.
Datos hidrométricos
Del sistema de Banco Nacional de Datos de Aguas Superficiales, BANDAS, (CONAGUA, 2012) se obtuvieron los aforos mensuales de producción de agua (gastos medios y máximos) y sedimentos de la estación hidrométrica para el período 19611992. De esta serie de datos se seleccionaron 1980 a 1984, periodo en el cual está la serie mensual más completa de datos. Por tanto, los tres primeros años se utilizaron para la calibración y para la validación los dos años restantes.
Metodología
El principio básico de funcionamiento interno del SWAT, desde el punto de vista de las bases teóricas, es el balance hidrológico diario de la cuenca (Neitsch et al., 2011) y aunque su intervalo de tiempo de cálculo es diario, el software también genera reportes mensuales y anuales. Los procesos hidrológicos incluidos en tal balance reportan resultados en láminas en milímetros. Entre los procesos hidrológicos incluidos están la evapotranspiración y los escurrimientos y da la opción de elegir varios métodos de cálculo para cada uno de ellos. En este estudio se eligieron los métodos de Penman-Monteith y número de curva de escurrimiento para la evapotranspiración y los escurrimientos, respectivamente. Una vez realizado el balance hidrológico efectúa otros cálculos relevantes a este estudio, como el cálculo de la producción de sedimentos por el método de la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo Modificada (MUSLE). El manual teórico del SWAT (Neitsch et al., 2011) describe detalladamente el sustento teórico de todos los procesos del ciclo hidrológico modelados en SWAT.
Para este estudio se siguió una serie de pasos desde la recopilación de la información hasta la calibración y validación del modelo (Figura 1). Para la calibración manual del modelo se puso especial interés en calibrar tres productos de salida del SWAT de los cuales hay valores de medición para comparar biomasa, volúmenes de escurrimiento anual y mensual, y producción de sedimentos. Aunque para los volúmenes, en los resultados se muestran láminas de escurrimiento, en realidad es lo mismo ya que volumen entre área de la cuenca es igual a láminas escurrida.
Arnold et al. (2012) señalan que entre los parámetros más sensibles que afectan los valores de volúmenes escurridos está el parámetro de Número de Curva de Escurrimiento (NC). Internamente, el SWAT tiene la tabla de valores de NC del Servicio de Conservación de Suelos (SCS), el cual es asignado según el tipo de suelo y su cobertura vegetal. Pero Arnold et al. (2012) también señalan que estos valores pueden variar en ±10 %, considerado un rango de error aceptable de los valores de NC reportados en las tablas del SCS. De hecho, los mismos autores señalan que ajustar los parámetros en ± 10% es una práctica aceptable para ajustar los valores estimados con el SWAT con los valores observados. Para la calibración de los sedimentos se consideró lo señalado por Rivera-Toral et al. (2012) de que la longitud de pendiente es un parámetro sensible en el momento de calcular los sedimentos con la ecuación MUSLE. Otro documento clave en el proceso de la calibraciones es el de Arnold et al. (2001) quienes guían al usuario de cuales parámetros son los más sensibles y que pueden ser ajustados. Para calibrar la biomasa, los parámetros más sensibles son conversión de energía en biomasa, índice de cosecha, e índice de área foliar. Al igual que para la base de datos interna del SWAT para los números de curva de escurrimiento, el software trae la base de datos con valores promedio reportados para las especies vegetales que están en la cuenca. Por lo que dichos valores son ajustados de nuevo en ± 10%.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El SWAT parte de delimitar la cuenca a partir del MDE y la salida de la cuenca que se le indique; de manera paralela a la delimitación, divide a la cuenca en subcuencas y cada subcuenca la divide en unidades hidrológicas de respuesta (UHR). Esta división se efectúa para garantizar una uniformidad de respuesta hidrológica en los cálculos y después los efectos son sumados o transitados o ambos. En este estudio la cuenca de 6539 km2 fue dividida en 92 subcuencas cuya superficie varía entre 5 y 170 km2 con pendiente media de subcuenca entre 10 y 50% (Figura 2).
El modelo exhibe resultados de balance hidrológico diario, mensual o anual. En el presente estudio su calibración se basó en datos mensuales y se optó por reportar los resultados mensuales y anuales, debido a la facilidad de manipulación de los datos.
PERIODO DE CALIBRACIÓN
Producción de biomasa
Primero se calibró la producción de biomasa para las diferentes asociaciones vegetales presentes dentro de la cuenca en estudio. Es una tarea difícil calibrar este resultado SWAT, respecto a que la calibración de volúmenes y sedimentos es más fácil porque existen datos medidos en la base de datos BANDAS. En el caso de la biomasa, no hay una base de datos oficial; sólo hay datos medidos en campo en México en varios artículos (Masera et al., 2005; CIRCE, 2006; Acosta-Díaz et al., 2009). En el Cuadro 2 se muestra la comparación entre los valores medidos en campo por los autores previamente citados y los estimados en SWAT. En caso de requerir una aclaración de lo que significa cada grupo de uso de suelo, se recomienda consultar la guía para la interpretación de cartografía (INEGI, 2012).
Con los datos promedio esperados y simulados se realizó un análisis de regresión. La pendiente de la recta (1.078) y el coeficiente de determinación R2 (0.720) indican que la producción de biomasa simulada por el modelo se compara favorablemente con los datos esperados (Figura 3), los cuales se consideran aceptables (Moriasi et al., 2007). La comparación entre valores observados y simulados se realiza con figuras como la Figura 3 (Moriasi et al., 2007; Shen et al. , 2009).
Producción de escurrimientos
Los escurrimientos fueron calibrados para los años 1986, 1987 y 1988, y se realizó una comparación entre los valores anuales medidos en la estación hidrométrica Mariscala y los simulados por el modelo SWAT (Cuadro 3).
Entre las láminas escurridas medidas y simuladas por el modelo se realizó un análisis de regresión. El valor de R2 (0.935) y la pendiente de la recta (0.983) indican que la producción de agua simulada por el modelo se compara favorablemente con los datos medidos en la estación hidrométrica (Figura 4).
Los valores de escurrimientos mensuales medidos en la estación hidrométrica mariscala y los simulados por el modelo SWAT se compararon para el periodo de calibración (Cuadro 4).
Los valores mensuales simulados se asemejan a los aforados en la estación hidrométrica (Figura 5) y para valores pequeños de escurrimientos medidos el modelo tiende a subestimar esta variable.
En el análisis de regresión para los datos mensuales el valor de R2 fue 0.834 y 0.939 para la pendiente de la recta (Figura 6), los cuales son aceptables. El valor de la pendiente de la recta indica que el modelo subestima los escurrimientos dentro de la cuenca.
Producción de sedimentos
Para la calibración de sedimentos se usó el único año de información registrada en la base de datos BANDAS para la cuenca (1986). BANDAS reporta el volumen de sedimentos en miles de m3, el cual al afectarse por el peso específico del sedimento y considerando el área de la cuenca, se llega a un sedimento mensual reportado en t ha-1 (Cuadro 5).
Del análisis de los aforos, producto también de la simulación con SWAT, para julio de 1986 la cantidad de sedimentos no concordó con los niveles de precipitación y escurrimiento registrados (Figura 5): no se puede producir el doble de sedimentos en julio porque la lluvia fue 20% menor respecto a junio. Además, el mes de julio parece ser el único dato fuera del orden de valores reportados (Cuadro 5).
En el análisis de regresión para sedimentos (Figura 7) los valores 0.706 para R2 y 1.189 para la pendiente de la recta indican una calibración satisfactoria del modelo, si no se incluye el mes de julio. Si ese dato dudoso se incluyera bajaría el R2 a 0.46, dañando el buen trabajo realizado en los otros 11 meses. Estos indicadores muestran que la producción de sedimentos simulada se compara satisfactoriamente con los datos medidos, aunque en menor grado que para la producción de escurrimientos.
La calibración del modelo SWAT se realizó para tres años consecutivos; en el caso del ajuste de la producción de biomasa los resultados fueron satisfactorios. Respecto a la producción de escurrimientos y sedimentos, se resumen los valores de los coeficientes de calibración en el Cuadro 6.
PERIODO DE VALIDACIÓN
La validación del modelo se realizó sólo para la producción de escurrimientos ya que es la única variable con datos para ello. Los años validados fueron 1989 y 1990, pero la calidad de los datos de escurrimientos para 1989 es dudosa. Para observar la incongruencia de estos datos, en la Figura 8 se muestra la dinámica de precipitación y los escurrimientos medidos dentro de la cuenca a nivel mensual para el periodo de calibración y validación. El año 1989 es el único donde el comportamiento de los escurrimientos no conserva la misma tendencia aleatoria de la precipitación, y para julio el valor de escurrimiento es mayor al de la precipitación. Por tal razón en la validación anual se excluye este año para su análisis y para la validación mensual no se consideraron los datos correspondientes de julio, septiembre y octubre por ser los meses con la mayor incongruencia entre lo que llueve y lo que escurre (Figura 8).
Para cuantificar el nivel de certeza con que los escurrimientos son simulados en el modelo SWAT, se validaron los parámetros calibrados (sin ningún ajuste adicional) usando datos hidrométricos de escurrimiento por un periodo adicional de dos años consecutivos. Los valores de escurrimiento medidos y simulados se compararon para el periodo de validación (Cuadro 7), pero la incongruencia previamente mencionada en los datos medidos en 1989, dificulta un ajuste satisfactorio del modelo.
En el análisis anual el coeficiente de la pendiente de la recta fue 0.934, 0.975 para R2 y 0.90 para el índice Nash-Sutcliffe, lo cual indica un ajuste aceptable de los datos simulados con respecto a los medidos. En el análisis mensual los valores fueron 0.829 para R2, 0.861 para la pendiente de la recta (Figura 9), y 0.79 para el índice de Nash-Sutcliffe.
CONCLUSIONES
En términos de las producciones de agua, sedimentos y biomasa el modelo SWAT fue calibrado y validado satisfactoriamente para la cuenca del Río Mixteco. El modelo se puede usar como una herramienta en la toma de decisiones sobre como priorizar la problemática de la cuenca, o incluso como herramienta que predice lo que pasaría en la cuenca ante la implementación de prácticas de conservación de suelos en la cuenca del Río Mixteco.
El modelo de crecimiento vegetativo fue calibrado satisfactoriamente, lo cual permite una buena estimación de producción de biomasa de las asociaciones vegetativas en la cuenca porque su coeficiente de determinación indica un ajuste aceptable con tendencia al ajuste óptimo entre los datos simulados y los esperados.
La dinámica y magnitud de producción de escurrimientos mensual fueron estimados por el modelo SWAT con precisión aceptable, como lo muestran los coeficientes de determinación para la calibración y validación anual, para la calibración mensual y para la validación mensual.
El modelo SWAT permite estimar en forma aceptable la producción de sedimentos en la cuenca del Río Mixteco, aunque en menor grado comparado con la producción de escurrimientos, porque su coeficiente de determinación está dentro de los límites recomendados. Aunque si hubiera más datos disponibles en la base de datos BANDAS la simulación mejoraría, pero en muchas estaciones de aforo del país no se miden sedimentos y en otros no se miden escurrimientos. Mientras no haya medición de calidad, los modelos no serán calibrados satisfactoriamente.
LITERATURA CITADA
Acosta-Díaz, E., J. A. Acosta-Gallegos, M. D. Amador-Ramírez, y J. S. Padilla-Ramírez. 2009. Efecto del riego suplementario en la producción de biomasa y grano de frijol de temporal en Zacatecas, México. Agric. Téc. Méx. 35: 157-167. [ Links ]
Arnold J. G. S. L. Neitsch, and J. R. Williams. 2001. Soil and Water Assessment Tool User's Manual. Version 2000. Blac-kland Research Center, Texas Agricultural Experimental Station. Temple, TX. 472 p. [ Links ]
Arnold, J. G., D. N. Moriasi, P. W. Gassman, K. C. Abbaspour, J. J. White, R. Srinivasan, C. Santhi, R. D. Harmel, A. van Griensven, M. W. Van Liew, N. Kannan, and M. J. Jha. 2012. SWAT: Model use, calibration and validation. Trans. ASABE. 55: 1491-1508. [ Links ]
Bedient P. B., W. C. Huber, and B. E. Vieux. 2012. Hydrology and Floodplain Analysis. 5th Ed. Ed. Pearson Upper Saddle River, NJ, U.S.A. 801 p. [ Links ]
CIRCE. 2006. Evaluación del potencial de biomasa residual en los ecosistemas forestales y los medios agrícolas. Centro de Investigación de Recursos y Consumos Energéticos en España. 36 p. [ Links ]
CONAGUA. 2012. Banco Nacional de Datos de Aguas Superficiales, BANDAS. Sitio web: http://www.conagua.gob.mx/CONAGUA07/Contenido/Documentos/Portada%20BANDAS (Consulta: noviembre 2012). [ Links ]
ESRI. 2008. Software ArcGIS 9.3. Redlands, CA. USA. [ Links ]
INEGI. 1993a. Carta de Vegetación y Uso de Suelo E1409, Serie II, formato shape. Obtenida directamente en un centro de distribución INEGI. [ Links ]
INEGI. 1993b. Carta Edafológica E1409, Serie II, formato shape. Obtenida directamente en un centro de distribución INEGI. [ Links ]
INEGI. 2011. Continental-Continuo de Elevaciones Mexicano, CEM, 1:50,000, Versión 2.0. http://www.inegi.org.mx/geo/contenidos/datosrelieve/continental/continuoelevaciones.aspx. (Consulta: noviembre 2011). [ Links ]
INEGI. 2012. Guía para la interpretación de cartografía: uso del suelo y vegetación, escala 1:250, 000, Serie 4. 126 p. [ Links ]
Loague K. 2010. Rainfall-Runoff Modeling. Bechmark Papers in Hydrology. International Association of Hydrological Sciences. 512 p. [ Links ]
Masera, O., R. J. Aguillón, y B. Gamino. 2005. Estimación del Recurso y Prospectiva Tecnológica de la Biomasa como Energético Renovable en México. UNAM. 118 p. [ Links ]
Moriasi, D. N., J. G. Arnold, M. W. Van Liew, R. L. Bingner, R. D. Harmel, and T. L. Veith. 2007. Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Trans. ASABE 50: 885-900. [ Links ]
Nash, J. E. and J. V. Sutcliffe. 1970. River flow forecasting through conceptual models Part I-A discussion of principles. J. Hydrol. 10: 282-290. [ Links ]
Neitsch, S.L., J.G. Arnold, J.R. Kiniry, and, J.R. Williams. 2011. Soil and Water Assessment Tool. Theoretical Documentation. 618 p. [ Links ]
Rivera-Toral F., S. Pérez-Nieto, L. A. Ibáñez-Castillo, y F. R. Hernández-Saucedo. 2012. Aplicabilidad del Modelo SWAT para la estimación de la erosión hídrica en las cuencas de México. Agrociencia 46: 101-105. [ Links ]
Ross, S. M. 2000. Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists. 2nd Ed. Hardcourt Academic Press. San Diego, CA, U.SA. 578 p. [ Links ]
Servicio Meteorológico Nacional, SMN. 2010. Sistema de Información Climática Computadorizada, CLICOM. Base de datos proporcionada directamente en las oficinas del SMN, en Observatorio. [ Links ]
Shen Z. Y., Y. W. Gong, Y. H. Li, Q. Hong, L. Xu, and R. M. Liu. 2009. A comparison of WEPP and SWAT for modeling soil erosion of the Zhangjiachong Watershed in the Three Gorges Reservoir Area. Agric. Water Manage. 96: 1435-1442. [ Links ]
Singh V. P., and D. K. Frevert. 2005. Watershed Models. CRC Press. 512 p. [ Links ]
Stone Environmental Inc, Texas A&M Spatial Sciences Laboratoy and Blackland Research and Extension Center. 2011. Software ArcSWAT Version 93.7.b. [ Links ]
Todini E. 1988. Rainfall-runoff modeling- Past, present and future. J. Hydrol. 100: 341-352. [ Links ]
Torres-Benites. E., E. Mejía-Sáenz, J. Cortés-Becerra, E. Pa-lacios-Vélez, y A. Exebio-García. 2005. Adaptación de un modelo hidrológico a la cuenca del Río Laja, Guanajuato, México. Agrociencia 39: 481-490. [ Links ]
USDA-ARS and Texas A&M AgriLife Research. 2013. http://swat.tamu.edu. (Consulta: septiembre 2010 y junio 2013). [ Links ]
Zhang, X., R. Srinivasan, K. Zhao, and N. Van liew. 2008. Evaluation of global optimization algorithms for parameter calibration of a computationally intensive hydrologic model. Hydrol. Process. Published online in Wiley InterSciences. 12 p. [ Links ]