Estimación de los Factores de Transporte del Índice de Fósforo (FTIP)

El proceso de evaluación de los FTIP se resumió en el modelo conceptual mostrado en la Figura 1, para obtener los niveles de vulnerabilidad a la pérdida de fósforo. Esta figura describe el proceso de estimación de la erosión hídrica con la USLE constituida por los factores erosividad de la lluvia (R), erosionabilidad del suelo (K), los factores longitud e inclinación de la pendiente (LS), la cobertura del suelo (C) y las prácticas de manejo (P); el escurrimiento superficial anual se evalúa con el Número de Curva y la Distancia de contribución de fósforo por un predio a la red de drenaje o cuerpo de agua superficial. El valor de vulnerabilidad con los niveles de FTIP varía desde 0.072 a 1.

Figura 1 Modelo conceptual con los factores de transporte del Índice de Fósforo 

Factores de transporte de fósforo

Se constituye por la erosión hídrica, el escurrimiento superficial y el periodo de retorno o la distancia a los cuerpos de agua o red de drenaje superficial. Cada uno de estos componentes se describe a continuación.

Erosión hídrica. La erosión hídrica se estimó con la USLE, la cual fue diseñada para calcular la erosión laminar y en surcos de terrenos²⁵; consiste en un modelo matemático multifactorial que integra seis procesos que intervienen en la erosión hídrica, como los que indica la expresión²⁶: E=R K L S C P[/p]

Donde:

E es la pérdida anual de suelo en (t)·(ha·a) ^-1 ;

R es el factor de erosividad de la lluvia en (MJ·mm)·(ha·h)^-1;

K es el factor de erosionabilidad del suelo (en t·ha^-1)·(ha·h)·(MJ·mm)^-1;

L es el factor de longitud de la pendiente (adimensional);

S es el factor del grado de la pendiente (adimensional);

C es el factor de manejo del cultivo (adimensional);

P es el factor de prácticas mecánicas para el control de la erosión (adimensional).

El factor R. Se generaron mapas con la precipitación promedio anual del área de estudio para los escenarios climáticos 1961-2010, 2021-2040, 2041-2060 y 2061-2080²⁷. El factor R se estimó para cada escenario climático, utilizando las ecuaciones que presentó Figueroa et al²⁸, correspondientes a las regiones IV, VII y X de la República Mexicana, en las cuales se localiza el estado de Jalisco. Los modelos aplicados fueron los siguientes: (Región IV) Y2.8959X+0.002893X2 con R²= 0.92, (Región VII) Y=0.0334X+0.006661X2 con R²= 0.98 y (Región X) Y=6.8938X+0.000442X2 con R²= 0.95, donde Y es el valor de EI₃₀ anual en MJ·mm·(ha·h)^-1 y X es la lluvia promedio anual en milímetros. Para la localidad de Tepatitlán de Morelos, Jalisco, localizada en la región VII, Flores²⁹ estimó la erosividad de la lluvia en 2002 y 2003 con precipitación anual de 1,074.2 y 1,264.75 mm anuales, respectivamente. Este autor utilizó la ecuación correspondiente a esta región VII de Figueroa et al²⁸ y el modelo de Wischmeier y Smith²⁶ para estimar la erosividad. El modelo de la región VII tiene tendencia a incrementar la erosividad cuando aumenta la lluvia de acuerdo con los datos de precipitación disponibles en 2002 y 2003, la erosividad fue de 9,400 y 10,183 (MJ·mm)·(ha·h)^-1, respectivamente. Con la lluvia promedio anual en el periodo de 1983 a 2017 de 890.2 mm, la erosividad estimada con la ecuación para la región VII fue 5,255 (MJ·mm)·(ha·h)^-1. Este valor es menor al ocurrido en 2002 y 2003, debido a que en estos años la lluvia fue por encima de la media de la localidad.

El factor K. Se utilizaron los valores indicados por Figueroa et al²⁸, para cada una de las unidades de suelo de las cartas edafológicas de INEGI³⁰, para el estado de Jalisco con la clasificación edáfica de FAO.

El factor longitud de la pendiente del suelo (L). Para calcular el factor de longitud de la pendiente (L) se utilizó la función: L=22.13m, donde ( es la longitud de la pendiente en m, m es un exponente con la modificación propuesta por Foster et al³¹: m=β1+ β, β=sen θ0.08963.0 sen θ0.8 + 0.56, donde ( es el ángulo de la pendiente en grados. La longitud de la pendiente para cada píxel se ajustó con la relación siguiente: =90cos⁡θ ³². El valor promedio de cada píxel fue de 90 m.

El factor inclinación de la pendiente (S). Se calculó con las ecuaciones siguientes: S=10.8 senθ+0.03, si S < 9%, S=16.8 senθ-0.50, si S ≥ 9, donde ( es el ángulo de la pendiente en grados³².

El factor de cobertura y manejo del cultivo (C). El uso del suelo procedió de los mapas vectoriales de INEGI de la serie IV. Para los terrenos con uso agrícola se consideró que estuvieran cultivados con maíz, por lo que en este uso se aplicó el factor C= 0.433; en terrenos con pastizal se adjudicó un valor de C= 0.16. Otros valores de C para el uso de suelo se reportan por Flores et al³³.

El factor prácticas mecánicas (P). Los valores del factor P para el control de la erosión en terrenos agrícolas, se utilizaron los recomendados por Williams et al³⁴. Estos son una relación entre el porcentaje de la pendiente y la longitud máxima de los surcos trazados en contorno y solo se aplicaron a los suelos con uso agrícola de temporal. En terrenos con otros usos (ganadero y forestal), el valor de P fue igual a 1, pues en ellos se supuso no se desarrollan prácticas mecánicas.

Escurrimiento superficial. El efecto del escurrimiento superficial sobre el transporte de fósforo se evaluó con base en el Número de Curva (CN, por sus siglas en inglés). El cálculo de CN siguió el siguiente procedimiento:

a) Se estimó el parámetro de retención de humedad (s) con el uso de volumen de escurrimiento medio y la cantidad de lluvia, con la expresión³⁵: s=5PPan+2Q-4Q2+5PPanQ, donde Q es la lámina de escurrimiento medio anual en mm, PPan es la lluvia promedio anual (mm) y s es un parámetro de retención de humedad del suelo (mm). El volumen de escurrimiento medio se estimó por medio de la expresión³⁶: Q=c PPan, donde Q es la lámina de escurrimiento anual en mm, c es el coeficiente de escurrimiento superficial y PPan es la precipitación promedio anual en mm¹. El valor de c se determinó con la información del uso del suelo, la pendiente y textura del suelo en el área de estudio, con valores indicados por Flores-López et al³⁷. La PPan sirvió de base para el cálculo de R en los escenarios climatológicos en estudio para Jalisco. El uso del suelo procedió de los mapas vectoriales de INEGI de la serie IV; la textura se obtuvo de mapas edafológicos de la serie III de INEGI y la pendiente se obtuvo del modelo de elevación digital de INEGI.

b) El CN se determinó con base en el parámetro s, a partir de la ecuación siguiente³⁸: CN=25,400s + 254. Con el CN estimado, este se combina con el valor de la pendiente para determinar la clase de escurrimiento.

Distancia de un predio a la red de drenaje o cuerpo de agua superficial. La distancia del sitio de origen al punto de conexión con la red de drenaje o cuerpo de agua superficial se determinó en ARCGIS con los comandos flow direction y flow accumulation, aplicados sobre el modelo de elevación digital de INEGI para Jalisco.

Escenarios de cambio climático

Se utilizó la mediana de 11 modelos de circulación general (MCG) de precipitación mensual generados por Ruiz-Corral et al²⁷, pertenecientes al CMIP5 (Intercomparación de Modelos Acoplados Fase 5): BCC-CSM1-1, CCSM4, GISS-E2-R, HadGEM2-AO, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC-ESM-CHEM, MIROC-ESM, MIROC5, MRI-CGCM3, NorESM1-M. Se utilizaron los resultados reducidos y calibrados de lluvia de dos rutas representativas de concentración de gases efecto invernadero (RCP, por sus siglas en inglés): RCP4.5 y RCP8.5, aplicadas a tres climatologías en el área de estudio: 2030, 2050 y 2070, y en la línea base de lluvia la climatología de 1961 a 2010, identificada en el análisis como 2010 y generada en estudio previo por Ruíz-Corral et al²⁷.

Análisis de la información

Se estimó el FTIP con la lluvia anual de las climatologías 2010, 2030, 2050 y 2070, de acuerdo con la metodología descrita en imágenes raster con resolución de 3”, para las rutas de concentración de gases de invernadero (RCP) 4.5 y 8.5 del estado de Jalisco. Se considera el mismo uso del suelo para los escenarios futuros. Los cambios en el FTIP se obtuvieron con las restas en las imágenes de los periodos 2010-2030, 2010-2050 y 2010-2070, cálculo realizado con IDRISI Selva. La tasa de cambio en la FTIP se evaluó con la pendiente de regresión lineal entre la superficie de estratos de FTIP en los años de evaluación para las RCP 4.5 y 8.5.

Factor de Transporte del Índice de Fósforo (FTIP) en el escenario RCP4.5

En las Figuras 2a, b, c y d se muestra el FTIP de las tierras de Jalisco con RCP 4.5 en las climatologías 2010, 2030, 2050 y 2070, respectivamente. El FTIP para la climatología base varió de 0.072 a 0.54, con la climatología de 2030 y 2050 fue 0.072 a 0.491, para la climatología 2070 cambió de 0 a 0.486. En el Cuadro 1 se presenta la superficie ocupada por los niveles de vulnerabilidad a la pérdida de P.

Figura 2 Factor de transporte del Índice de Fósforo para el escenario RCP 4.5 en las climatologías: a) 2010, b) 2030, c) 2050 y d) 2070 

En la línea base, el nivel de vulnerabilidad a la pérdida de fósforo en las tierras se clasifica desde riesgo muy bajo a alto, mientras que, en las climatologías de 2030, 2050 y 2070, el nivel de riesgo va de muy bajo a medio y el nivel alto desaparece. El nivel de vulnerabilidad por el FTIP muy bajo (< 0.15) ocupa la mayor superficie, seguido del nivel medio (0.30 a 0.50) y bajo (0.15 a 0.30). La tendencia que tiene cada estrato del FTIP del escenario RCP4.5 en las climatologías estudiadas con la superficie ocupada, se muestra con las pendientes de los modelos de regresión lineal mostrada en el Cuadro 5. Estas pendientes muestran que las superficies en los niveles de vulnerabilidad muy bajo y medio tienen mayor tendencia a disminuir por año, mientras en el nivel bajo la tendencia es a incrementarse.

Dado que el riesgo de transporte de fósforo se asocia con la movilidad que genera el agua, produciendo desprendimiento de partículas por el salpicado del agua de lluvia y su energía cinética contenida, el flujo de agua superficial y subsuperficial³⁹. Este proceso se identifica en los valores de riesgo medio y alto del escenario RCP4.5 y climatologías estudiadas, asociados principalmente a las tierras con cercanía a las redes de drenaje o cuerpos de agua. Este resultado coincide con otros estudios realizados en escala de cuenca^40,41,42. Por esta razón, el valor de vulnerabilidad por FTIP actual con respecto al escenario RCP 4.5 en las climatologías evaluadas no refleja grandes cambios, ya que las cantidades de lluvia estimadas para Jalisco en las climatologías futuras no se esperan incrementos importantes o inclusive, en algunas áreas la lluvia se reduce provocando una disminución de riesgo del FTIP en los niveles muy bajo y medio, agregándose esta superficie en el nivel de riesgo bajo que tiende a aumentar. Esta tendencia es similar a la estimada en el FTIP para el lago Poyang de China⁴³ en los escenarios de cambio climático RCP2.6, 4.5 y 8.5, aun incluyendo cambios en la intensidad de eventos extremos y su frecuencia.

La comparación del FTIP de la línea base con la estimada en las climatologías 2030, 2050 y 2070 del escenario climático RCP4.5, se muestra en el Cuadro 2. Los cambios negativos del FTIP señalan que en el escenario futuro el índice aumenta, por el contrario, cuando el cambio es positivo, el índice disminuye y la superficie de la climatología futura se reduce. En este contexto, el cambio positivo en el FTIP implica una reducción en el riesgo por contaminación difusa de P. El periodo 2010 a 2030 presenta la mayor superficie con un cambio negativo en el FTIP, pero en el periodo 2010-2050 y 2010-2070, la situación se invierte con mayor FTIP en 2010 con respecto a 2050 y 2070. Esto implica mayor riesgo por contaminación difusa de P en el periodo 2010-2030 y menor en las climatologías del 2010-2050 y 2010-2070 para las tierras de Jalisco.

La precipitación pluvial de las climatologías 2030 a 2070 en el escenario del cambio climático RCP4.5, no manifestó grandes incrementos en la lluvia anual utilizada por el modelo del IP. La modificación más importante se espera en los patrones de lluvia con eventos de mayor intensidad¹⁶, pero el modelo de FTIP solo utiliza la lluvia anual en la climatología de la línea base y climatologías futuras. Con eventos extremos en la lluvia futura, los efectos posiblemente se reflejarán en mayor erosión hídrica y más cantidad de escurrimientos superficiales, sin embargo, el conocimiento actual no permite identificar estas características en los modelos de predicción climática^16,18.

Factor de Transporte del Índice de Fósforo (FTIP) en el escenario RCP8.5

En las Figuras 3a, b, c y d, se muestra la distribución del FTIP para las tierras de Jalisco en los escenarios RCP8.5 de las climatologías 2010, 2030, 2050 y 2070. A partir de estos mapas se identificaron los estratos por nivel de vulnerabilidad de FTIP mostrado en el Cuadro 3. El FTIP para la climatología base y las climatologías de 2030, 2050 y 2070 varió de 0.03 a 0.54, con generación de los estratos con FTIP mostrados en el Cuadro 3. Los estratos con la mayor superficie fueron el muy bajo (FTIP < 0.15) y medio (FTIP 0.30 - 0.50), con tendencia a reducir el factor de transporte de las climatologías futuras, mientras en los estratos bajo y alto, no obstante que tuvieron baja superficie, su tendencia fue a incrementarse en las climatologías futuras.

Figura 3 Factor de Transporte del Índice de Fósforo para el escenario RCP 8.5 en las climatologías: a) 2010, b) 2030, c) 2050 y d) 2070 

La comparación del valor de FTIP en las climatologías 2010 a 2030, de 2010 a 2050 y de 2010 a 2070, se muestra en el Cuadro 4, donde se resume el cambio en las superficies asociadas con los niveles del FTIP de este escenario y climatologías estudiadas. Esta comparación produjo cambios en la superficie de FTIP desde menores a cero hasta mayores de 0.10, todos calificados como niveles de vulnerabilidad muy bajo. En el estrato con FTIP menor a 0, la superficie fue mayor en 2030 con respecto a 2010 en más de 54 mil ha, pero en los periodos 2010-2050 y 2010-2070 este estrato desaparece.

El estrato de FTIP de 0 a 0.05 mostró la mayor superficie en el periodo 2010-2030, con reducción importante en la superficie para los periodos 2010-2050 y 2010-2070. En los estratos de 0.05-0.10 y mayor de 0.10, del FTIP se incrementa la superficie, particularmente en el estrato con FTIP mayor de 0.10 en los periodos 2010-2050 y 2010-2070. Estos cambios son atribuidos a la modificación esperada de mayor cantidad de lluvia, la cual genera un aumento en la pérdida de fósforo en las tierras agrícolas, resultado similar también reportado en el RCP 8.5 del lago Poyang de China⁴³.

Las tasas de cambio observadas en las superficies de cada nivel de vulnerabilidad del FTIP y las climatologías de estudio se muestran en el Cuadro 5. Aunque la respuesta observada en el FTIP es muy baja, es producto de los mínimos cambios de la precipitación pluvial de las climatologías 2030, 2050 y 2070 del escenario RCP 8.5; también es un reflejo del pequeño aumento en la lluvia anual utilizada por el modelo del IP. Por esta razón, es posible que se esté subestimando el FTIP, ya que se espera una modificación en los patrones de lluvia con eventos de mayor intensidad^16,44, que el modelo FTIP no considera en sus componentes de erosión del suelo y escurrimiento superficial. Al respecto, el 7 de septiembre de 2003 Flores²⁹ reporta para Tepatitlán, Jalisco, evento de lluvia de 150.05 mm en 24 h con intensidad máxima en 30 min de 68.5 mm/h. Una posible solución es calcular la erosión hídrica y escurrimiento superficial a escala mensual o inclusive diaria, como se indica en el FTIP¹¹, para utilizarse con la información climática futura²⁷.

Los modelos de estimación de erosividad de la lluvia con escala mensual están logrando buenos resultados en estudios recientes^45,46, así como la generación de nuevas funciones matemáticas para escalas de tiempo mensuales y diarias⁴⁷, que para México es importante desarrollarlas dadas las predicciones de cambio climático esperadas¹⁶, y que a la fecha poco avance se tiene. Aunque los actuales modelos para el cálculo de erosividad de lluvia²⁸ muestran la tendencia a incrementar la agresividad de la lluvia con el aumento en la lluvia anual, es recomendable evaluar este índice en condiciones más amplias a la mencionada en el presente estudio. Pero además es urgente obtener estimaciones de lluvia futura a escalas diaria, pues con la escala mensual o anual es posible se produzcan sobreestimación de tales eventos^48,49.

Aunque las superficies con el FTIP resultaron similares en los escenarios RCP4.5 y RCP8.5 en las climatologías estudiadas, el riesgo de contaminación difusa de P persiste con nivel de riesgo alto en las áreas con cercanía a los cuerpos de agua y red de drenaje superficial, sitios en los que se debe poner atención actualmente y para escenarios futuros, diseñando buenas prácticas agrícolas que permitan contener la contaminación difusa de dichas áreas.