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Universidad de Chile

Facultad de Ciencias FÍsicas y MatemÁticas

Departamento de INGENIERÍA CIVIL

INFLUENCIA DE LA COBERTURA DE BOSQUE NATIVO EN LA GENERACIÓN DE ESCORRENTÍA EN EL SUR DE CHILE: ESTUDIO COMPARATIVO DE MICROCUENCAS

TESIS PARA OPTAR AL GRADO DE MAGÍSTER EN

CIENCIAS DE LA INGENIERÍA, MENCIÓN RECURSOS Y MEDIO AMBIENTE HÍDRICO

MEMORIA PARA OPTAR AL TÍTULO DE INGENIERÍA CIVIL

CAMILA DESIRÉE ÁLVAREZ GARRETÓN

PROFESOR GUÍA:

JAMES MCPHEE TORRES

MIEMBROS DE LA COMISIÓN:

XIMENA VARGAS MESA

ANTONIO LARA AGUILAR

SANTIAGO DE CHILE

JUNIO 2010

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RESUMEN DE LA MEMORIA PARA OPTAR AL TÍTULO DE INGENIERA CIVIL Y GRADO DE MAGÍSTER EN CIENCIAS DE LA INGENIERÍA, MENCIÓN RECURSOS Y MEDIO AMBIENTE HÍDRICO POR: CAMILA DESIRÉE ÁLVAREZ GARRETÓN FECHA: 29/06/2010 PROF. GUÍA: Sr. JAMES MCPHEE

“INFLUENCIA DE LA COBERTURA DE BOSQUE NATIVO EN LA GENERACIÓN DE ESCORRENTÍA EN EL SUR DE CHILE:

ESTUDIO COMPARATIVO DE MICROCUENCAS”

Los bosques nativos influyen de manera directa en los procesos de generación de escorrentía y otros servicios ecosistémicos tales como la conservación de suelos, diversidad biológica, oportunidades para el turismo y recreación. La creciente degradación de los bosques nativos ha generado la necesidad de una valoración y cuantificación de estos servicios, de manera de aportar con herramientas para las políticas y toma de decisiones asociadas al manejo y conservación de este recurso. Dentro de este marco, la presente investigación determina relaciones entre bosques nativos de distintas características y procesos de generación de escorrentía. Los resultados de esta tesis se basan en los registros instrumentales de cinco microcuencas (área menor a 80 ha) de la precordillera del sur de Chile (39.5° Lat S), en el predio San Pablo de Tregua de la Universidad Austral de Chile, que poseen distintas coberturas de bosque nativo. Estas coberturas incluyen bosques de diferente edad (bosque adulto y bosque de renovales), con distintos tipos de intervención (con y sin criterio silvícola), y una cuenca mayormente cubierta por praderas. Todas las cuencas poseen una geomorfología y composición de suelos similar, por lo que se espera que las diferencias encontradas en cuanto a los procesos de generación de escorrentía, se deban principalmente a las diferencias en la cobertura. Se desarrolla una metodología de análisis comparativo de los registros de caudal y precipitación de las distintas cuencas, a escala anual, estacional, mensual, en períodos de recesión y frente a eventos de tormenta. Los resultados coinciden con los encontrados por otros autores, y muestran que para bosques de la misma edad, una reducción del área basal producida por la intervención del bosque, resulta en una mayor generación de escorrentía anual, estacional y frente a eventos de tormenta. Sin embargo, las relaciones para caudales en los meses más secos (enero y febrero), cuya precipitación alcanza aproximadamente al 10% del total anual y que tienen asociada la mayor actividad biológica de los bosques, dependen de la edad y tipo de intervención del bosque. Para los bosques de renovales, la intervención silvícola induce una mayor producción de escorrentía en todo momento; en los meses de verano las diferencias se hacen máximas, llegando a órdenes de un 50%, lo que daría cuenta de que un manejo silvícola de bosque nativo de renovales constituiría una buena alternativa para producción maderera, al mismo tiempo asegurando una mayor disponibilidad hídrica durante los períodos de menor recarga. Por el contrario, la intervención sin criterio silvícola de un bosque adulto, resulta en una reducción de hasta un 25% en los caudales asociados a períodos de recesión de los meses secos. Al comparar cuencas de bosques de distinta edad, se observa que aún cuando el área basal del bosque adulto es mayor, el bosque de renovales, que tiene asociado un mayor consumo de agua debido a su fase de crecimiento, genera menos escorrentía. Para la cuenca con cubierta de praderas se observa en general, una mayor generación de escorrentía en comparación con las cuencas con cubierta de bosque, lo que se condice con las menores tasas de evapotranspiración e intercepción asociadas a la pradera. Las relaciones encontradas entregan nuevos antecedentes para la valoración y cuantificación de los servicios ecosistémicos asociados al bosque nativo en Chile. Además, sugieren que sería posible intervenir cuencas con criterio silvícola, tanto para producción maderera como de escorrentía.

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ÍNDICE 1 INTRODUCCIÓN 7

1.1 CONTRIBUCIONES............................................................................................................................................. 8

1.2 OBJETIVOS ........................................................................................................................................................ 8

1.2.1 OBJETIVO GENERAL ................................................................................................................................. 8

1.2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS .......................................................................................................................... 9

2 REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA 10

2.1 GENERACIÓN DE ESCORRENTÍA ..................................................................................................................... 10

2.2 MODELO CONCEPTUAL DE GENERACIÓN DE ESCORRENTÍA .......................................................................... 11

2.2.1 MODELO DE HORTON ............................................................................................................................ 11

2.2.2 MODELO DE ÁREA VARIABLE ................................................................................................................. 11

2.3 ESTUDIO Y MODELACIÓN DE UN HIDROGRAMA ........................................................................................... 15

2.3.1 HIDROGRAMAS ANUALES Y ESTACIONALES .......................................................................................... 15

2.3.2 HIDROGRAMAS DE TORMENTA ............................................................................................................. 15

2.4 SEPARACIÓN COMPONENTES DE UN HIDROGRAMA ..................................................................................... 17

2.5 EL BOSQUE ..................................................................................................................................................... 20

2.5.1 PARÁMETROS DASOMÉTRICOS DE LOS BOSQUES ................................................................................ 20

2.5.2 EL BOSQUE NATIVO ............................................................................................................................... 21

2.5.3 SERVICIOS ECOSISTÉMICOS ASOCIADOS AL BOSQUE NATIVO .............................................................. 22

2.5.4 MANEJO DEL BOSQUE ........................................................................................................................... 23

2.5.5 RELACIÓN BOSQUES Y SUELOS .............................................................................................................. 24

2.5.6 RELACIÓN BOSQUES Y GENERACIÓN DE ESCORRENTÍA ........................................................................ 27

3 ÁREA DE ESTUDIO 32

3.1 CLIMA ............................................................................................................................................................. 33

3.2 CARACTERÍSTICAS TOPOGRÁFICAS CUENCAS EN ESTUDIO ............................................................................ 35

3.3 COBERTURA .................................................................................................................................................... 36

3.3.1 EDAD E INTERVENCIÓN DE LOS BOSQUES ............................................................................................. 36

3.3.2 ESPECIES DOMINANTES ......................................................................................................................... 37

3.3.3 PARÁMETROS DASOMÉTRICOS DE LOS BOSQUES ................................................................................ 39

3.4 SUELOS ........................................................................................................................................................... 40

4 METODOLOGÍA 41

4.1 ANÁLISIS BASE DE DATOS ............................................................................................................................... 42

4.2 ANÁLISIS RÉGIMEN HIDROLÓGICO ................................................................................................................. 42

4.3 COMPARACIÓN CURVAS DOBLE ACUMULADAS ............................................................................................ 42

4

4.4 COMPARACIÓN CURVAS DE DURACIÓN ........................................................................................................ 43

4.5 ANÁLISIS CURVAS DE RECESIÓN Y AGOTAMIENTO ........................................................................................ 43

4.5.1 CALIBRACIÓN COEFICIENTE DE DECAIMIENTO K ................................................................................... 44

4.6 SEPARACIÓN Y ANÁLISIS DE COMPONENTES DEL HIDROGRAMA .................................................................. 47

5 RESULTADOS 51

5.1 RESULTADOS ANÁLISIS BASE DE DATOS ......................................................................................................... 51

5.1.1 PRECIPITACIÓN ...................................................................................................................................... 51

5.1.2 CAUDAL .................................................................................................................................................. 52

5.2 RESULTADOS ANÁLISIS RÉGIMEN HIDROLÓGICO ........................................................................................... 62

5.3 RESULTADOS COMPARACIÓN CURVAS DOBLE ACUMULADAS ...................................................................... 63

5.3.1 COMPARACIÓN BOSQUE (RCM/RSM) – PRADERAS (PRAD) .................................................................. 63

5.3.2 COMPARACIÓN BOSQUE ADULTO: PRÍSTINO (ENC) ‐ ALTERADO (TRAN) ............................................. 64

5.3.3 COMPARACIÓN RENOVAL: CON MANEJO (RCM) ‐ SIN MANEJO (RSM) ................................................ 64

5.3.4 COMPARACIÓN BOSQUE ADULTO (ENC) ‐ RENOVAL (RSM) .................................................................. 65

5.4 RESULTADOS COMPARACIÓN CURVAS DE DURACIÓN .................................................................................. 65





5.5 RESULTADOS ANÁLISIS CURVAS DE RECESIÓN Y AGOTAMIENTO .................................................................. 70

5.5.1 ÍNDICE DE DECAIMIENTO .................................................................................................................. 70

5.5.2 ANÁLISIS ESTACIONAL ÍNDICE DE DECAIMIENTO ............................................................................. 72

5.5.3 CURVA DE AGOTAMIENTO GENERALIZADA (MRC) ............................................................................... 73





5.6 RESULTADOS SEPARACIÓN Y ANÁLISIS DE COMPONENTES DEL HIDROGRAMA ............................................ 80

5.6.1 RESULTADOS ANÁLISIS ESTACIONAL COMPONENTES HIDROGRAMA .................................................. 80

5.6.2 RESULTADOS ANÁLISIS MENSUAL COMPONENTES HIDROGRAMA ...................................................... 84

5.6.3 RESULTADOS COMPONENTES HIDROGRAMA EN EVENTOS DE TORMENTAS ....................................... 87

6 DISCUSIÓN 92

7 CONCLUSIONES 97

5

8 BIBLIOGRAFÍA 100

ANEXO A : ANÁLISIS CURVAS DE RECESIÓN Y AGOTAMIENTO 105

A 1. RESUMEN CURVAS DE DECAIMIENTO SELECCIONADAS ................................................................................... 106

A 2. FACTORES QUE INFLUYEN EN EL ÍNDICE DE DECAIMIENTO K .......................................................................... 109

ANEXO B : SEPARACIÓN Y ANÁLISIS DE TORMENTAS 112

B 1. DESCRIPCIÓN PROGRAMA DE SEPARACIÓN Y ANÁLISIS DE TORMENTAS ........................................................ 112

B 2. RESULTADOS ETAPA 1 ...................................................................................................................................... 120




B 6. CLASIFICACIÓN DE TORMENTAS ....................................................................................................................... 133

ÍNDICE DE FIGURAS CAPÍTULO 2

FIGURA 2‐1: ESQUEMA CICLO HIDROLÓGICO (IARNA, 2009) .......................................................................................... 10

FIGURA 2‐2: ESQUEMA COMPONENTES ESCORRENTÍA (ELABORACIÓN PROPIA) .......................................................... 11

FIGURA 2‐3: ESQUEMA MODELO DE ÁREA VARIABLE. CORTE LONGITUDINAL. (ELABORACIÓN PROPIA) ...................... 13

FIGURA 2‐4: COMPONENTES DE UN HIDROGRAMA ........................................................................................................ 16

FIGURA 2‐5: ESQUEMA HIDROGRAMA (MUSY, 1998) ..................................................................................................... 16

CAPÍTULO 3 FIGURA 3‐1: ZONA DE ESTUDIO Y UBICACIÓN ESTACIONES METEOROLÓGICAS. ........................................................... 32

FIGURA 3‐2: GRADIENTE DE PRECIPITACIÓN ZONA DE ESTUDIO .................................................................................... 34

FIGURA 3‐3: DISTRIBUCIÓN MENSUAL DE PRECIPITACIONES ......................................................................................... 35

FIGURA 3‐4: TIPOS DE BOSQUE ....................................................................................................................................... 36

FIGURA 3‐5: ESPECIES DE BOSQUE NATIVO. CUENCAS EN ESTUDIO ............................................................................... 38

FIGURA 3‐6: CORRELACIONES ENTRE LA TRANSPIRACIÓN DIARIA Y FACTORES METEOROLÓGICOS DE N. OBLIQUA Y N.

DOMBEYI, SEGÚN HUBER ET AL. (1983). ......................................................................................................................... 39

CAPÍTULO 4 FIGURA 4‐1: CLASIFICACIÓN CUALITATIVA DE LOS BOSQUES ......................................................................................... 41

FIGURA 4‐2: PASOS 2, 3 Y 4. RECESS (RUTLEDGE, 2007) ................................................................................................. 45

CAPÍTULO 5 FIGURA 5‐1: PLUVIÓGRAFO ............................................................................................................................................. 51

FIGURA 5‐2: PERÍODO DE REGISTRO PLUVIÓGRAFOS ..................................................................................................... 51

FIGURA 5‐3: VERTEDERO TRIANGULAR ........................................................................................................................... 52

FIGURA 5‐4: PERÍODO DE REGISTRO: LECTURAS DIARIAS DE ALTURA SOBRE LA REGLETA (HD), REGISTRO HORARIO DE

ALTURA DE PRESIÓN COMPENSADA (HH) ....................................................................................................................... 53

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FIGURA 5‐5: ESQUEMA OBTENCIÓN BASE DE DATOS CAUDAL ....................................................................................... 53

FIGURA 5‐6: COMPARACIÓN DIARIA REGLETA, ALTURA HORARIA. AÑO HIDROLÓGICO 2004‐2005. ............................. 55

FIGURA 5‐7: CORRELACIÓN H LECTURA DIARIA / H HORARIO PROMEDIO 8, 9, 10 AM .................................................. 57

FIGURA 5‐8: ERROR (95% CONFIANZA) ........................................................................................................................... 58

FIGURA 5‐9: ERROR DE CAUDAL ASOCIADO A LAS BASES DE DATOS DE LECTURAS DIARIAS DE LA REGLETA (HD) Y

ALTURA HORARIA REGISTRADA POR EL DATALOGGER (HH) ........................................................................................... 59

FIGURA 5‐10: HIDROGRAMA PERÍODO COMPLETO DE REGISTRO .................................................................................. 61

FIGURA 5‐11: HIDROGRAMA MENSUAL .......................................................................................................................... 62

FIGURA 5‐12: CUOCIENTE Q/PP ....................................................................................................................................... 62

FIGURA 5‐13: CURVA DOBLE ACUMULADA. .................................................................................................................... 63




FIGURA 5‐17: CURVA DE DURACIÓN (A) ANUAL, (B) ABR‐SEP, (C) OCT‐MAR .................................................................. 66



FIGURA 5‐20: CURVA DE DURACIÓN. (A) ANUAL, (B) ABR‐SEP, (C) OCT‐MAR ................................................................. 69

FIGURA 5‐21: CURVAS DE DECAIMIENTO ANALIZADAS ................................................................................................... 70

FIGURA 5‐22: CURVAS DE DECAIMIENTO Y MRC. ANÁLISIS ANUAL. ............................................................................... 74

FIGURA 5‐23: MRC. COMPARACIÓN BOSQUE ‐ PRADERAS ............................................................................................. 76

FIGURA 5‐24: MRC. COMPARACIÓN BOSQUE ADULTO PRÍSTINO (ENC) ‐ALTERADO (TRAN). ........................................ 77

FIGURA 5‐25: MRC. COMPARACIÓN BOSQUE RENOVAL CON MANEJO (RCM) – SIN MANEJO (RSM). ........................... 78

FIGURA 5‐26: MRC. COMPARACIÓN BOSQUE RENOVAL CON MANEJO (RCM) – SIN MANEJO (RSM). ........................... 79

FIGURA 5‐27: ANÁLISIS ESTACIONAL COMPONENTES HIDROGRAMA. ........................................................................... 81




FIGURA 5‐31: ANÁLISIS MENSUAL COMPONENTES HIDROGRAMA. ............................................................................... 84




FIGURA 5‐35: CORRELACIONES QT VS PP ........................................................................................................................ 88

FIGURA 5‐36: CORRELACIONES QB VS PP ........................................................................................................................ 88

FIGURA 5‐37: CORRELACIONES QD VS PP ........................................................................................................................ 89

FIGURA 5‐38: COEFICIENTES DE ESCORRENTÍA. 85% NIVEL DE CONFIANZA. .................................................................. 89

FIGURA 5‐39: COMPONENTES HIDROGRAMA EN EVENTOS DE TORMENTA. 85% NIVEL DE CONFIANZA. ..................... 90

CAPÍTULO 6 FIGURA 6‐1: CUADRO RESUMEN RESULTADOS ............................................................................................................... 93

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1 I N T R O D U C C I Ó N

Los estudios de efectos del cambio de uso del suelo en el ciclo hidrológico han ido adquiriendo mayor

importancia gracias a la creciente valoración de la disponibilidad del recurso hídrico, que se ha visto

afectada, entre otros factores, por la degradación de los recursos forestales (Lara et al., 2009). Estos

estudios están enfocados en desarrollar herramientas que permitan predecir cambios en los regímenes

hídricos, en función de cambios en la cobertura de suelo de la cuenca, de manera de contribuir con la

evaluación de impactos de proyectos de esta índole. Hasta ahora, los estudios disponibles se han

desarrollado principalmente en bosques de plantaciones exóticas, que corresponden al tipo de bosque

utilizado en los sectores productivos forestales, y han demostrado que la reducción en la cubierta de

bosques genera alteraciones al ciclo hidrológico, redistribución de las precipitaciones y un aumento de la

escorrentía superficial y en los procesos erosivos, ya que la vegetación actúa como un factor interceptor y

regulador de dichos procesos (Bosch y Hewlett, 1982).

En Chile, en las últimas décadas, se han desarrollado estudios que combinan y comparan los efectos que

provocan los cambios de cobertura de bosque nativo, de plantaciones exóticas y de cubiertas mixtas, en la

generación de escorrentía, redistribución de precipitaciones y propiedades del suelo, entre otros

(Schlatter, 1977; Huber, 1983; Ellies et al., 1993; Schlatter y Otero, 1995; Oyarzún y Huber, 1999; Iroumé y

Huber, 2002; Lara et al., 2005; Neira, 2005; Echeverría et al., 2007; Lara et al., 2009).

En los últimos 30 años, Chile ha experimentado un aumento significativo en cambios de uso de suelos, con

el reemplazo de bosques nativos a plantaciones forestales de especies exóticas, a cultivos agrícolas o a

praderas. Estos bosques nativos son en su mayoría de propiedad privada y han sido utilizados

principalmente para producción maderera, generalmente con técnicas de raleo no sostenibles (72% del

total, Lara et al., 2009). La degradación de estos bosques han tenido como consecuencia importantes

pérdidas de servicios ecosistémicos, tales como la disponibilidad y calidad del agua, el turismo, la pesca

recreacional y la conservación de la biodiversidad (Lara et al., 2003). Es por eso que se hace indispensable

contar con estudios que aporten con herramientas para establecer relaciones, y entender la dinámica,

entre la cobertura de bosque nativo y generación de escorrentía.

Esta tesis en particular, se enmarca dentro de las investigaciones del núcleo científico milenio FORECOS de

la Universidad Austral de Chile, y desarrolla un estudio de la relación que tienen bosques nativos de

diferentes características, en los procesos de generación de escorrentía. Las cuencas en estudio poseen

cubiertas de bosques nativos con distinto grado de intervención (con manejo silvícola y sin manejo, con

extracción maderera sin criterio silvícola y de bosque prístino) y de edades diferentes (renovales y

adultos). Además, se comparan los resultados de estas cuencas de bosque, con una cuenca aledaña con

cubierta de praderas. Al establecer las relaciones entre estas distintas coberturas y los procesos de

generación de escorrentía se pretende determinar si es posible compatibilizar la intervención del bosque

nativo para producción maderera con la generación hídrica de las cuencas afectadas, y ver cómo influye en

tipo de intervención y la edad del bosque.

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Para este propósito, se toma como supuesto que la escorrentía es principalmente función del clima y de

las características de la vegetación, y se considera la precipitación como variable representativa del clima.

Las características físicas de las cuencas a estudiar, tales como las propiedades del suelo y la topografía son

similares y se suponen constantes en el tiempo, por lo que su impacto sobre la generación de escorrentía

se considera uniforme a lo largo del análisis. A partir de esto se desarrolla un estudio hidrológico

comparativo de los registros de caudal y precipitación de las distintas cuencas, a escalas anuales,

estacionales, mensuales, en períodos de recesión y a frente de eventos de tormenta. Para lo cual se

implementan técnicas de análisis que involucran un estudio en detalle de los procesos de almacenamiento

de las cuencas y de los procesos de respuesta rápida frente a eventos de precipitación.

La estructura de este informe consiste en 8 capítulos: el capítulo 2 comprende una revisión bibliográfica de

los conceptos hidrológicos y forestales básicos que se analizan en esta investigación, así como una revisión

de estudios similares; el capítulo 3 describe el área de estudio en términos del clima, características

topográficas y cobertura; el capítulo 4 presenta un detalle de la metodología implementada; en el capítulo

5 se detallan los resultados de las técnicas de análisis descritas en el capítulo 4 y se comparan los

resultados en términos de las coberturas de cada cuenca; en el capítulo 6 se discuten los principales

resultados obtenidos en el capítulo 5; en el capítulo 7 se mencionan las conclusiones obtenidas a partir de

la investigación; el capítulo 8 corresponde a un listado de la bibliografía utilizada durante la investigación.

1 . 1 C O N T R I B U C I O N E S

La principal contribución de esta investigación es el desarrollo de una metodología para analizar distintos

procesos hidrológicos de una cuenca y relacionarlos con su cobertura de bosque nativo. De esta manera se

asocian condiciones hídricas a los distintos tipos de bosque nativo (renoval, adulto, intervenido, prístino),

tales como capacidad de almacenamiento, generación de escorrentía, efectos de la intercepción y

evapotranspiración, etc. Además, se generan avances en el entendimiento de cómo se traslada el agua a

través del manto poroso del suelo en cuencas de cubierta boscosa de montañas.

Una vez que se establecen relaciones y características para los tipos de bosque nativo y su grado de

intervención, se cuenta con nuevas herramientas que apoyan los estudios asociados a la evaluación de los

impactos en el recurso hídrico que tienen los cambios de cobertura de bosque nativo a plantaciones

exóticas, a la potencialidad de un manejo sustentable del bosque nativo para producción combinada de

madera y agua, a la conservación del bosque nativo, entre otros.

1 . 2 O B J E T I V O S

1 . 2 . 1 OB J E T I V O G E N E R A L

El objetivo general de esta investigación es establecer relaciones cuantitativas entre las características del

bosque nativo de una cuenca y la generación y composición de escorrentía de ésta.

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1 . 2 . 2 OB J E T I V O S E S P E C Í F I C O S

1. Revisar el estado del arte en técnicas de análisis para el estudio de efectos de cambios de

cobertura vegetal en la generación de escorrentía.

2. Implementar una metodología de análisis de distintos procesos hidrológicos dentro de una cuenca.

3. Desarrollar cada una de las técnicas de análisis de procesos hidrológicos, implementando

programas computacionales en caso de ser necesario.

4. Establecer relaciones entre resultados del estudio hidrológico y las coberturas de las cuencas.

5. Hacer comparaciones cualitativas y cuantitativas entre cuencas de distintas cobertura boscosa.

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2 R E V I S I Ó N B I B L I O G R Á F I C A

En el presente capítulo se revisan los principales temas a tratar en esta tesis, estableciendo el estado del

arte de los avances que existen en el mundo científico, asociados a esta investigación. También se hace

una revisión de los conceptos básicos a manejar para la comprensión de los procedimientos propuestos en

este trabajo, y de los resultados obtenidos.

2 . 1 G E N E R A C I Ó N D E E S C O R R E N T Í A

El término generación de de escorrentía corresponde al resultado de una serie de interacciones entre la

cobertura vegetal, el suelo y el agua que entra a un sistema a través de la precipitación líquida o sólida, y

se constituye básicamente de procesos de intercepción, infiltración, percolación, evapotranspiración y

escorrentía (Espíldora et al., 1975). Un esquema estos procesos se muestra en la Figura 2‐1.

Figura 2‐1: Esquema ciclo hidrológico (IARNA, 2009)

La escorrentía está constituida por cuatro componentes: escorrentía superficial, que corresponde a la

cantidad de precipitación que avanza a través del suelo hacía el cauce, sin infiltrarse en ningún momento;

la escorrentía subsuperficial o flujo Intermedio, que se define generalmente como el movimiento de aguas

que viajan a través de las capas superiores de suelo hacia el cauce en un determinado intervalo de tiempo;

la escorrentía subterránea, que corresponde a la descarga lenta por parte de almacenamientos de

acuíferos en la cuenca, y está sujeto también a factores tales como conexiones con lagos o humedales,

nieve, glaciares o almacenamientos temporales en las laderas de los cauces debido a eventos de tormenta

o crecidas; y la precipitación directa sobre los cauces (ver Figura 2‐2) (Ward y Trimble, 1995):

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Figura 2‐2: Esquema componentes escorrentía (Elaboración propia)

2 . 2 MO D E L O C O N C E P T U A L D E G E N E R A C I Ó N D E E S C O R R E N T Í A

El estudio de los procesos hidrológicos asociados a la generación de escorrentía ha llevado a desarrollar

modelos conceptuales que proponen interacciones entre las distintas componentes de una cuenca. Entre

los modelos desarrollados se reconocen dos tendencias principales, que se basan en el modelo de Horton y

en el modelo de área variable.

2 . 2 . 1 MOD E L O D E HO R TON

El primer modelo, desarrollado por el ingeniero hidrólogo Robert Horton en la década de 1930, propone

que la escorrentía superficial se produce una vez que la intensidad de lluvia excede la capacidad de

infiltración del suelo. Así, la principal componente de una crecida sería la escorrentía superficial, y la curva

ascendente de un hidrograma se explicaría básicamente porque el suelo ha llegado a un nivel tal de

saturación que ha perdido la capacidad de infiltración y la precipitación por tanto escurre

superficialmente. Este concepto es aplicable a superficies impermeables en áreas urbanas y a superficies

naturales con capas delgadas de suelo y con baja capacidad de infiltración como ocurre en tierras áridas y

semiáridas (Chow et al., 1994).

2 . 2 . 2 MOD E L O D E Á R E A V A R I A B L E

Posteriormente, en la década de 1960, el ingeniero especializado en hidrología forestal John Hewlett llega

a la conclusión de que las tasas de infiltración son generalmente mayores a la mayoría de las tasas de

precipitación. A partir de esto propone que la precipitación infiltra a través del suelo, recargando al

almacenamiento de agua de éste, y se mueve a través del manto de suelo hacia el río en forma de flujo

subsuperficial. De esta manera, la escorrentía total sobre el cauce correspondería a escorrentía

subsuperficial, hasta que se evidencie la presencia de escorrentía superficial sobre las laderas (Ward y

Trimble, 1995).

Escorrentía

superficial Escorrentía

subsuperficial

Flujo

subterráneo

Infiltración

Percolación

Precipitación

directa

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Hewlett estudia cuencas cubiertas de bosques, en zonas montañosas y húmedas, de área pequeña (hasta

5000 ha), en dónde el lecho de materia orgánica protege el suelo mineral, manteniendo altos niveles de

permeabilidad superficial (Hewlett y Hibbert, 1965).

Resumiendo, esta teoría plantea que frente a un evento de precipitación, la cuenca contribuye en la

escorrentía asociada a dicha tormenta, no a través de la totalidad de su superficie sino que a través de un

área dinámica. Esta área normalmente representa un pequeño porcentaje del área total de la cuenca y

varía en función de los aportes directos del flujo subsuperficial. Las partes bajas de una cuenca por lo

tanto, que normalmente exhiben niveles de humedad mayores a las partes altas, contribuirían a la

escorrentía más tempranamente durante una tormenta.

A continuación se detallan los procesos que involucra el modelo (Hewlett y Hibbert, 1965):

‐ Una unidad de precipitación cae sobre una unidad de área de la cuenca.

‐ Sobre esa unidad de área se produce una escorrentía subsuperficial, que es una fracción de la

escorrentía directa total de la salida del cauce principal.

‐ Cercano a los límites de la cuenca, si el suelo no está casi saturado a lo largo de toda la cuenca, la

fracción de aporte subsuperficial producido por una unidad de precipitación disminuirá, ya que el

agua viajará más lento a medida que el suelo esté más seco.

‐ El área aportante de la cuenca entonces crece o disminuye dependiendo de la cantidad de

precipitación y de la humedad antecedente.

‐ Las áreas cercanas a los límites de la cuenca retendrán la precipitación, de manera que el aporte a

la escorrentía directa será casi imperceptible, pero será el abastecimiento de la humedad del suelo

para mantener el flujo base o la evapotranspiración de las semanas siguientes.

‐ Si la lluvia continúa, una mayor proporción del área total de la cuenca será aportante de la

escorrentía directa.

‐ Esta expansión del área aportante puede derivar en la generación de cauces intermitentes, que se

producirían por la superación de la capacidad de transmisión del suelo. Podría decirse que la

aparición de estos cauces intermitentes es producto de escorrentía superficial, pero la mayoría, o

toda el agua podría estar entrando a estos cauces de manera subsuperficial.

El flujo subsuperficial sería entonces el factor principal de la escorrentía directa en las zonas cercanas al

cauce, y para las zonas altas se manifestaría como un pulso de humedad de suelo que va migrando

lentamente hacia el cauce. Con esto se explica el hecho de que tierras cubiertas de bosques puedan

producir grandes volúmenes de agua en una tormenta, sin una escorrentía superficial que sea

considerable. Y la escorrentía superficial que pueda observar, podría ser vista como una extensión del

sistema de canales de la cuenca, en zonas en que el suelo ya no puede transmitir más como flujo

subsuperficial.

El suelo de cuencas cubiertas de bosques generalmente contiene raíces entrelazadas, madrigueras de

animales, hoyos de gusanos, etc., lo que forma una red de canales interconectados, (macroporos) el cual

facilita el flujo rápido de agua. El agua también percola verticalmente a través de este medio y se topa con

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una capa de suelo más impermeable, generando un flujo lateral. De esta manera, se divide el flujo

subsuperficial en dos dominios: el flujo a través de macroporos interconectados y a través de la matriz de

suelo o microporos.

El tiempo de respuesta del flujo a través de estos dos dominios es diferente: el flujo a través de los

macroporos responde relativamente rápido a la precipitación, produciendo ascensos de consideración en

la escorrentía del cauce, pareciéndose a la respuesta que podría tener la escorrentía superficial en otros

tipos de suelo. En cambio, la respuesta del flujo a través de los microporos es más lenta y no siempre

alcanza a contribuir directamente a la escorrentía del mismo evento de tormenta. Esta respuesta lenta es

la que provee de humedad al suelo, generando el flujo base.

Un esquema de los procesos descritos, se muestra en la Figura 2‐3.

Figura 2‐3: Esquema modelo de área variable. Corte longitudinal. (Elaboración propia)

El concepto de área variable entonces, es una forma de interpretación del coeficiente de escorrentía, que

corresponde a la relación entre la escorrentía y la precipitación en un período de tiempo dado. Este

concepto tiene una base física más consistente que la hipótesis de que toda la cuenca contribuye a la

generación de escorrentía de una manera uniforme.

14

Dickinson y Whiteley (1970), proponen que el área mínima que contribuye a la escorrentía en un evento

de tormenta será la dada por el cuociente entre el volumen total de escorrentía directa producido y la

precipitación efectiva total caída durante el evento, tal como muestra la Ecuación 2‐1.

Ecuación 2‐1

Donde:

R: Mínima área que, contribuyendo un 100% de la precipitación efectiva, produce la escorrentía

directa de la tormenta.

V: Volumen de escorrentía directa.

P: Precipitación efectiva total.

C: Coeficiente adimensional que determina las unidades de R.

El porcentaje que R constituya del área total de la cuenca corresponde al denominado coeficiente de

escorrentía directa, que relaciona la escorrentía directa con la precipitación efectiva de una tormenta. Un

coeficiente igual a 1 para un evento de tormenta, dará cuenta de que la cuenca completa estaría

aportando a la escorrentía directa sobre el cauce.

Otro término ampliamente descrito en la literatura, que se refiere a un área completa de la cuenca

aportando a la escorrentía, es el denominado tiempo de concentración. Este término se define como el

tiempo para el cual toda la cuenca empieza a contribuir con la escorrentía, y correspondería al tiempo de

flujo desde el punto más alejado hasta la salida de la cuenca. Según esta definición, la escorrentía

alcanzaría un máximo en el tiempo de concentración (Chowet al., 1994).

El concepto de un tiempo de concentración asociado a una cuenca concuerda con el modelo de área

variable, ya que contempla una variación del área aportante en función del tiempo. Sin embargo, al

considerar que un aporte fundamental de la escorrentía es el flujo subsuperficial, el cálculo de este

término se vuelve complejo. Las técnicas empíricas de cálculo del tiempo de concentración, en su mayoría

consideran factores de longitud del cauce, pendiente del cauce y del terreno, y características de la

cobertura vegetal, lo que podría ser insuficiente para representar la dinámica de la cuenca, en términos de

los procesos de generación y tránsito de la escorrentía subsuperficial (Chow et al., 1994).

Una vez que se adopta un modelo conceptual que se adapta a las características de la cuenca que se está

estudiando, es posible abordar de mejor manera el análisis y la modelación de los procesos hidrológicos de

ésta.

15

2 . 3 E S T U D I O Y MOD E L A C I Ó N D E U N H I D R O G R AM A

El hidrograma corresponde a un gráfico de la escorrentía total medida en una sección dentro un cauce, en

función del tiempo. Éste representa una expresión integral de las características fisiográficas y climáticas

que rigen las relaciones entre precipitación y escorrentía de una cuenca, y pueden estudiarse a nivel anual,

estacional o para eventos de tormentas (Chow et al., 1994).

Un parámetro altamente estudiado, característico de un hidrograma y que entrega importante

información acerca de los procesos hidrológicos de una cuenca, es el coeficiente de escorrentía. Este

coeficiente se obtiene comúnmente para escorrentía y precipitaciones de una tormenta, pero también

puede utilizarse para información de precipitación y caudales mensuales o anuales (Chow et al., 1994).

2 . 3 . 1 H I D ROG R AMA S ANUA L E S Y E S T A C I O N A L E S

El estudio de un hidrograma anual o estacional entrega información del balance hídrico de una cuenca y de

su régimen hidrológico (Chow et al., 1994). Otra herramienta comúnmente utilizada para el estudio del

régimen hidrológico de una cuenca es la curva de duración, que corresponde a una distribución de

frecuencia acumulada que indica el porcentaje del tiempo durante el cual los caudales han sido igualados o

excedidos. Este tipo de curvas permite combinar en una sola figura las características fluviométricas de un

cauce en todo su rango de caudales, independientemente de su secuencia de ocurrencia en el tiempo. La

curva de duración también aporta información acerca de la componente de flujo base del escurrimiento

de un cauce (Brodie y Hostetler, 2005).

2 . 3 . 2 H I D ROG R AMA S D E T O RM EN T A

El estudio de un hidrograma correspondiente a un evento de tormenta entrega información de la

naturaleza del sistema y de los procesos que generan la escorrentía en una cuenca: atmósfera, geología,

geomorfología, suelos, vegetación, actividades antrópicas, etc. Así, el estudio de los hidrogramas se

convierte en una herramienta importante para la comprensión de los procesos hidrológicos de una cuenca

(Maidment, 1993).

Al igual que la escorrentía total, un hidrograma tiene asociado componentes de precipitación directa sobre

el cauce, escorrentía superficial, flujo subsuperficial (rápido y lento) y flujo base. Se hace la distinción de

flujo subsuperficial rápido y lento ya que, como se vio en el capítulo 2.2.2, el suelo bajo cubierta de

bosque, forma una capa de raíces entrelazadas, madrigueras de animales, hoyos de gusanos, etc.

(macroporos) en donde el flujo avanza más rápido.

Para facilitar el estudio y modelación de los hidrogramas, la escorrentía total se divide en dos

componentes: la escorrentía directa y el flujo base. La escorrentía directa corresponde a la precipitación

directa sobre el cauce, a la escorrentía superficial y subsuperficial rápida, y se asocia a la escorrentía

producida por la precipitación durante el mismo evento de tormenta. El flujo base corresponde al flujo

subterráneo y a la escorrentía subsuperficial lenta, que tiene asociado aportes por parte de

almacenamientos previos al evento. Estas componentes se esquematizan en las Figura 2‐4 y 2‐5.

16

Figura 2‐4: Componentes de un hidrograma

Figura 2‐5: Esquema hidrograma (Musy, 1998)

La curva que da forma a un hidrograma se define como la composición de tres curvas: curva de

concentración, de recesión y de agotamiento (Figura 2‐5). Estas curvas se definen a continuación:

‐ Curva de concentración: corresponde a la curva creciente de un hidrograma. Esta curva es el

resultado de la liberación gradual de agua por parte de los distintos elementos de

almacenamiento. Y se debe a los distintos niveles de saturación que van experimentando los

elementos de suelo, cuando se someten a eventos de precipitación. Las características de esta

curva (tamaño, forma, pendiente) están influenciadas principalmente por la naturaleza de la

precipitación (intensidad y duración), por la variación de las capacidades de infiltración y

características de los elementos de almacenamiento de la cuenca (Jain y Srinivasulu, 2005).

Pp directa sobre el cauce

Flujo subterráneo

Escorrentía

subsuperficial rápida

Escorrentía superficial

Escorrentía

Total

Escorrentía

Directa

Flujo

Base

Escorrentía

subsuperficial lenta

Curva de recesión

Flujo subsuperficial

Curva de agotamiento

Flujo base

Curva de

concentración

EscorrentíaPrecipitación efectiva

Tiempo

Caudal

Precipitación

17

‐ Curva de recesión: corresponde al segmento del hidrograma donde la escorrentía directa

disminuye hasta que el flujo base se hace predominante. Se asocia al decaimiento de la escorrentía

superficial y de flujos subsuperficiales rápidos. Una vez que la escorrentía total coincide con la

componente de flujo base, la curva se denomina curva de agotamiento (Brodie y Hostetler, 2005).

‐ Curva de agotamiento: corresponde a la curva que comienza una vez que la escorrentía total

coincide con la componente de flujo base y dura hasta que el hidrograma comienza nuevamente a

aumentar debido a algún evento de precipitación. La forma de esta curva se puede asociar con el

proceso de liberación de agua por parte de los almacenamientos naturales característicos de una

cuenca, típicamente aportes de flujo subterráneo (Brodie y Hostetler, 2005). En el contexto de

cuencas pequeñas de montaña, con cubierta de bosque, esta curva estará representando la

liberación de escorrentía subsuperficial lenta.

Dada la interpretación física que hay detrás de cada una de las curvas descritas, es posible modelarlas a

partir de suposiciones del comportamiento de los sistemas de almacenamiento de la cuenca. De las tres

curvas asociadas a un hidrograma, generalmente se modela la curva de agotamiento. El estudio y

modelación de esta curva tiene diversas aplicaciones, entre las cuales se destacan: determinar las

componentes de flujo base y escorrentía directa de un hidrograma, evaluar las propiedades de un acuífero,

estimar la recarga y descarga del acuífero, aportar con antecedentes para modelos de precipitación –

escorrentía, análisis de hidrogramas, etc. (Brodie y Hostetler, 2005).

Existen diferentes técnicas para esta modelación, que dependen de los supuestos que se tomen sobre el

comportamiento de los almacenamientos de la cuenca, entre las más utilizadas se encuentran la

simulación del almacenamiento como embalse lineal y como embalse no lineal.

2 . 4 S E P A R A C I Ó N C OM P O N E N T E S D E U N H I D R O G R AM A

La separación de hidrogramas consiste en la identificación de la componente de flujo base, a partir de la

serie de caudales totales. Esta separación permite la identificación de las componentes de escorrentía que

provienen de distintas fuentes en el sistema estudiado, y que tienen una respuesta desfasada y suavizada

frente a un mismo evento de precipitación (Eckhardt, 2005).

Tal como se explica en el capítulo 2.3, el conocimiento de las distintas componentes de un hidrograma

entrega información importante sobre los procesos que rigen la generación de escorrentía en una cuenca.

La separación y estudio de la componente de flujo base es necesaria para entender la variabilidad espacial

y temporal de los procesos de escorrentía, y para tener herramientas para la toma de decisiones sobre el

manejo de la cantidad y calidad del agua en la misma. (Furey y Gupta, 2001).

El análisis de esta componente constituye una gran herramienta para entender la dinámica de los aportes

del escurrimiento subterráneo hacia el cauce. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el supuesto

de que el flujo base es igual a la descarga de aguas subterráneas no siempre es válida, ya que esta

componente está influenciada también por las pérdidas de agua por efectos de evaporación, transpiración

18

de la vegetación, uso y manejo de la cuenca, etc. Además, dependiendo de la técnica que se utilice para su

identificación, tendrá asociado también una componente de flujos subsuperficiales (Brodie y Hostetler,

2005). El flujo base está asociado a caudales en épocas secas, por lo que su estudio es de gran interés,

especialmente en zonas en que la disponibilidad hídrica en épocas estivales es crítica.

Existen variadas técnicas para separar el aporte del flujo base a la escorrentía total. Estas técnicas se

pueden agrupar en cuatro grandes grupos: geoquímicas, gráficas, filtros y analíticas. Los últimos tres

grupos en general, sólo requieren de estadística hidrológica (Furey y Gupta, 2001).

• Técnicas Geoquímicas

Estas técnicas consisten en la medición de la concentración de trazadores hidrológicos (isótopos

estables, colorantes, sales, etc.) de aguas de lluvia y de aguas previo al evento de lluvia, medidas

desde el cauce. A partir de estas mediciones y de la calibración de modelos que combinan una

deconvolución de los isótopos de entrada asociados a la precipitación con una función de

ponderación (asociada al sistema de respuesta de la cuenca), se estiman tiempos de salida de los

isotopos. Una vez que se calibra el modelo, es posible determinar tiempos de respuesta (o tiempos

de residencia o edad del agua) que se pueden asociar con las distintas componentes del

hidrograma y de esta manera, establecer cómo el agua se mueve a través de la cuenca. La

componente del hidrograma asociada al evento de tormenta (escorrentía directa) estará

representada por la composición isotópica de precipitación y escorrentía superficial, y la

componente asociada a agua pre existente estará representada por la composición isotópica del

agua del cauce previo al evento (T. Vitvar, 2005).

• Técnicas Gráficas

Las técnicas gráficas se basan en la identificación de los puntos en los que la escorrentía directa

empieza y termina (Furey y Gupta, 2001). El punto de partida se identifica como el instante en que

el flujo comienza a aumentar, mientras que el punto de término usualmente se toma como el

instante en que un gráfico del logaritmo del caudal total en función del tiempo se transforma en

una línea recta, es decir, suponiendo un comportamiento lineal del almacenamiento de la cuenca.

Una vez identificados el comienzo y el final del evento, son aplicables una variedad de reglas de

extrapolación gráfica para definir el flujo base entre estos dos puntos. Para el resto de la serie, se

supone que el flujo base coincide con el caudal total registrado. Estas técnicas se aplican a eventos

de tormenta individuales (Chapman, 1999).

• Técnicas analíticas

La técnica analítica más utilizada para separar flujo base se resume en el trabajo de Birtles (1978).

La aproximación analítica que se hace está basada en procesos físicos, y considera el flujo base de

una cuenca como la sumatoria de flujos bases de distintas áreas de la cuenca. Para cada

discretización de la cuenca, el flujo base se calcula a partir de ecuaciones de balance hídrico que

incluyen un término forzante de infiltración. A partir de este término de infiltración se define la

recarga de agua subterránea en función de una serie de parámetros. Luego, se ajusta una curva

para calibrar dicha ecuación con el registro de caudal, de manera de optimizar la simulación del

19

flujo base. La ventaja de este método es que está basado en procesos físicos, tanto para los

períodos de recesión como para eventos de tormenta, la desventaja es que involucra una gran

cantidad de parámetros (Furey y Gupta, 2001).

• Técnicas de filtro

En el espectro de frecuencias de un hidrograma, las mayores longitudes de onda estarán asociadas

al flujo base, y las cortas a la componente de escorrentía directa. A partir de esta observación se

crean los filtros de paso bajo, que suavizan el hidrograma. Una característica de la mayoría de los

filtros es que no tienen una base física detrás de ellos, pero establecen un algoritmo objetivo,

repetible y fácilmente automatizable, que puede ser relacionado con la respuesta del flujo base de

una cuenca.

A continuación se resumen algunas de las técnicas que se basan en procesar o filtrar la serie

continua de caudales (Brodie y Hostetler, 2005):

1. Smoothed minima technique: usa un mínimo de 5 días en que no hayan registros de crecida en el

hidrograma. El hidrograma de flujo base se genera conectando los subconjuntos de puntos

seleccionados con el criterio del mínimo. El programa de separación de hidrogramas HYSEP (USGS)

usa una variante de esta técnica llamada local‐minimun method.

2. Método del intervalo fijo: discretiza el hidrograma en intervalos incrementales de tiempo fijo. La

magnitud del intervalo fijo usado se calcula como el doble de la duración de la escorrentía directa,

calculada empíricamente como D = 0.827 A0.2 (D en días, A en km2, Linsley et al., 1958). El menor

valor de escorrentía registrado en un intervalo, se atribuye a la componente de flujo base de dicho

intervalo (Pettyjohn y Henning, 1979).

3. Método del intervalo móvil: asigna un valor de flujo base diario basado en el menor registro diario

entre un intervalo fijo de tiempo antes y después de ese día en particular (Pettyjohn y Henning,

1979).

4. Filtros digitales recursivos: rutinas que remueven las señales de alta frecuencia del hidrograma

asociadas a escorrentía directa para quedarse con las señales de baja frecuencia asociadas al flujo

base. Estos filtros son simples y robustos, pero los resultados son muy sensibles a los parámetros

que utilicen, los cuales necesitan calibración.

5. Streamflow partitioning method: usa registros diarios de precipitación y escorrentía. El flujo base

se iguala a la escorrentía medida de un día dado, si la precipitación en ese día y en un set dado de

días previos, es menor a un umbral definido de precipitación. La separación de la componente de

escorrentía directa se obtiene por interpolación lineal durante los eventos de alta precipitación

(Shirmohammadi et al., 1984).

20

2 . 5 E L B O S Q U E

Los bosques constituyen un ecosistema dominado por árboles que incluye a las comunidades vegetales y

animales, y suelos. Están influidos por el clima, la geología y la geomorfología. Cada bosque en un área

determinada es el resultado de una cadena de cambios climáticos, geológicos, desarrollo de suelos y

muchos otros factores y procesos ambientales que dan forma al paisaje y determinan las especies que lo

componen: tipo, número y tamaño de los árboles (Pacheco, 2001).

Desde tiempos prehistóricos, los bosques han jugado un rol esencial en la supervivencia, desarrollo y

crecimiento de la sociedad humana, constituyendo una fuente básica de materia prima, generación de

oxígeno, reducción y almacenamiento de dióxido de carbono. Debido a esto se ha desarrollado una gran

preocupación e interés en estudiar la ecología y dinámica de los bosques, de manera de poder planificar su

manejo de manera sostenible (Chang, 2005).

Un bosque se puede caracterizar según las especies que lo constituyen, a su vez, esta especie o árbol, se

caracteriza principalmente por su copa o dosel, tronco y sistema de raíces. La copa de los árboles está

compuesta de hojas, flores y frutos que se sujetan a través de ramas. En presencia de luz, estas hojas

convierten la energía solar en energía de enlaces químicos (carbohidratos) y liberan oxígeno, a partir del

consumo de dióxido de carbono del aire y agua del suelo. Este proceso se denomina fotosíntesis, y es

fundamental en materia biológica ya que provee el alimento de las plantas. En materia ambiental, provee

a los árboles la característica de actuar de sumideros de carbono, principal componente que afecta el

proceso de calentamiento global. El agua que se consume en este proceso, proviene del sistema de raíces

y se transmite a través del tronco, sin embargo, una gran fracción de esta agua es transpirada al aire a

través de las estomas, que son poros localizados en las hojas (Buell, 1949).

Las características del sistema de raíces influyen directamente en las propiedades del suelo, en los

procesos hidrológicos y en la estabilidad de las laderas. Las raíces crecen y mueren todos los años,

volviéndose parte importante de la materia orgánica del suelo. Proveen un ambiente físico adecuado para

una amplia variedad de plantas y organismos (Buell, 1949).

La gran presencia de microorganismos promueve la descomposición de materia orgánica y materia

inorgánica del suelo, con lo que se mejora las condiciones químicas y físicas de éste: aumenta la porosidad

del suelo, la capacidad de infiltración, la capacidad de retención de agua, y la transpiración de las plantas

(Chang, 2005).

2 . 5 . 1 P A R ÁM E T R O S DA SOM É T R I C O S D E L O S BO S QU E S

La dasomentría corresponde a la ciencia que se ocupa de la determinación de volúmenes y crecimientos

de los árboles y de las masas forestales, así como del estudio de las relaciones métricas y leyes que rigen

su desarrollo (Dieguez et al., 2003).

Los parámetros dasométricos asociados a un bosque se miden para una muestra representativa de árboles

y son dinámicos en el tiempo, aunque para el período de tiempo analizado en este estudio se pueden

21

considerar constantes. Para el caso de las cuencas en estudio, se tiene información de los siguientes

parámetros:

• Densidad del bosque: estimada como el número de árboles por unidad de superficie

• Área basal del bosque: superficie de la sección transversal del árbol, medida a 1.30 m de altura. Este

parámetro se relaciona con el volumen de los árboles de la muestra, con su biomasa y las

características de su copa. Y se calcula como la sumatoria de las secciones transversales de cada árbol

de la muestra:

Donde di = diámetro árbol i, medido a 1.30 m de altura

• Diámetro medio de los árboles: medido a 1.30 m de altura. El diámetro medio de un bosque se mide

generalmente como un promedio cuadrático medio de los diámetros de los árboles de la muestra. Este

diámetro tiene una fuerte correlación con el volumen de la muestra (Brack, 1999):

2 . 5 . 2 E L BO S QU E NA T I V O

Los bosques nativos de Chile abarcan desde formaciones arbóreas de ambientes semiáridos en el norte,

hasta los bosques húmedos templados lluviosos del extremo sur. Poseen más de 120 especies de árboles,

lo que hace a estos bosques uno de los más diversos del planeta (Pacheco, 2001).

El 78% del total de bosques nativos se presenta entre la VII y la XI Región. Estos bosques, en conjunto con

áreas adyacentes de Argentina, han sido clasificados dentro de la Eco‐región de los bosques valdivianos

lluviosos por la Iniciativa Global 200, emprendida por el Banco Mundial y el Fondo Mundial para la

Naturaleza. Más de un 30% de los géneros de árboles y arbustos del país vive exclusivamente en esta Eco‐

región. Estos ecosistemas incluyen además, diez especies leñosas en peligro de extinción y varias especies

de aves y mamíferos en categorías de conservación (Armesto et al., 1998).

Estos bosques autóctonos de Chile han sido explotados para producción de madera y leña durante más de

dos siglos, y han sido reemplazados de manera progresiva por otros usos de suelos, principalmente por la

habilitación de praderas, como terrenos para agricultura, ganadería, y plantaciones forestales exóticas

(pino radiata y eucaliptus en su mayoría) (Lara et al., 2003). Estas plantaciones forestales en general tienen

asociado un crecimiento más rápido que le bosque nativo, lo que permite una producción maderera más

eficiente, mayores tasas de evapotranspiración y sistemas más profundos de raíces, que les permite llegar

a reservas de agua más profundas (Pacheco, 2001).

á 4 Ecuación 2‐2

á á ∑

Ecuación 2‐3

22

Hoy en día los bosques nativos participan en una baja proporción dentro del sector forestal (20% de la

producción forestal nacional y 10% de las exportaciones). Sin embargo, sus posibilidades de desarrollo son

muy importantes, tanto por el valor que presentan sus maderas, que superan en cinco o más veces a las de

plantaciones forestales, como por el crecimiento que es posible obtener con un manejo adecuado y

sustentable. Este crecimiento, para algunas especies, puede alcanzar cifras similares a las de pino radiata

(Pacheco, 2001).

En términos de intercepción de la precipitación por parte del follaje de los árboles, se han registrado

diferencias importantes en el caso de bosques nativos y plantaciones exóticas. En el trabajo de Oyarzún y

Huber (1999) se estima una intercepción promedio anual de 4.4% y 3.8% para plantaciones jóvenes (0 a 5

años de edad) de pino radiata y eucalipto respectivamente, estos valores se contrastan con mediciones de

un 15.3% para plantaciones de pino radiata de 30 años de edad. Además, estimaciones de

evapotranspiración anual aumentaron de un 30% a un 58% en los primeros tres años de reforestación de

estas plantaciones forestales jóvenes. Esto da cuenta de que el consumo de agua y la intercepción de una

plantación forestal aumentan con su crecimiento. Iroume y Huber (2002) estiman que un bosque nativo

mixto de Coigüe, Raulí y Tepa de 80 años intercepta un 14% de la precipitación total durante 2 años de

mediciones, versus un 22% para una plantación de Pino Oregón de 27 años. Este estudio también

establece que a medida que aumenta la edad de un bosque nativo, su intercepción disminuye, y que en el

caso de plantaciones ocurre lo contrario. Rowe y Pearce (1999) reportan que el reemplazo de bosque

nativo por plantaciones de Pino en una cuenca en estudio en Nueva Zelanda causó un incremento de la

intercepción y de la transpiración, de un 15% y 30% respectivamente.

Estos resultados indican que la intercepción y evapotranspiración asociadas a plantaciones forestales sería

mayor que las asociadas a bosques nativos, especialmente en épocas secas, en donde los niveles de

evapotranspiración aumentan y las bajas precipitaciones conllevan a intercepciones porcentuales mayores.

Además, indican que el crecimiento de las plantaciones forestales tiene asociado un incremento de estas

dos variables, y que el crecimiento del bosque nativo tiene asociado una disminución de la

evapotranspiración.

2 . 5 . 3 S E R V I C I O S E C O S I S T ÉM I C O S A S O C I A DO S A L B O S QU E NA T I V O

Los servicios ecosistémicos se definen como aquellos servicios que los bosques proveen a las personas y la

sociedad tales como regulación de producción de agua (cantidad y calidad), conservación de suelos y de la

diversidad biológica, oportunidades para el turismo y la recreación (Lara et al, 2003).

En los últimos años, se ha progresado en determinar y comprender la relación entre la magnitud y calidad

de estos servicios con variables relevantes, tales como uso de suelo (bosque nativo, plantaciones de

especies exóticas, praderas y otros), estructura (bosque adulto o renoval), y estado de conservación e

intervención de los bosques. Además, se han realizado estudios que buscan desarrollar esquemas de

manejo que permitan compatibilizar la producción de madera con la mantención y restauración de

servicios ecosistémicos (Lara et al., 2005).

23

Con respecto a los servicios ecosistémicos asociados a la producción hídrica de cuencas con cubiertas de

bosque nativo, estudios en marcha del núcleo milenio FORECOS muestran estos bosques tienen un papel

clave en la acumulación y entrega gradual del agua a ríos y arroyos, produciendo en verano un flujo de

agua que es entre 3 y 6 veces más alto que el de cuencas con otros tipos de cobertura vegetal, tales como

praderas o plantaciones forestales de pino o eucaliptos (Lara et al., 2003).

La degradación de los bosques nativos, con la consecuente disminución de sus servicios ecosistémicos, se

debe en gran medida a que estos servicios no cuentan con una cuantificación física y económica clara, y

por lo tanto, no poseen un precio de mercado, tal como el que tiene la madera y otros productos del

bosque. Debido a esto es necesario avanzar en el estudio y cuantificación de estos servicios, de manera de

que puedan ser incluidos en las políticas del manejo y conservación del bosque nativo (Lara et al., 2009).

2 . 5 . 4 MAN E J O D E L B O S QU E

La silvicultura corresponde a la teoría y puesta en práctica del control, establecimiento, composición y

crecimiento de un bosque. El objetivo de esta disciplina es manejar un bosque de manera de que se

cumplan los propósitos de producción y sustentabilidad del recurso.

Una de las intervenciones más comunes en un bosque es el raleo, que consiste en la corta de árboles en

base a algún criterio de selección, lo que favorece el crecimiento más vigoroso y provechoso del bosque.

Los beneficios específicos más importantes de esta intervención son:

‐ Obtener árboles de mayor diámetro, y por ende, de mayor rendimiento aserrable

‐ Concentrar el volumen de madera en menos árboles

‐ Disminuir de la competencia por nutrientes, agua y luz

‐ Mejorar la forma y estado sanitario de los árboles.

Para esto es necesario clasificar los árboles, de manera de tener claridad de cuáles son los que se desean

dejar en pie. Esta clasificación generalmente se hace a partir de criterios de altura, estado sanitario y

forma. Una vez que ya se tienen clasificados los árboles dentro del bosque, el raleo se debe enfocar en

cortar los árboles de peores condiciones, considerando un espaciamiento homogéneo entre los árboles.

Una vez que se lleva a cabo el raleo del boque, los árboles ya no compiten por luz, nutrientes y agua. Y

quedan en el bosque sólo árboles de buena forma y en buen estado sanitario. El bosque sigue creciendo,

pero más rápidamente que antes del raleo. Los tocones que quedan de los árboles caídos, empiezan a

rebrotar, a no ser que se tomen medidas para evitarlo.

Se ha determinado que intervenciones silviculturales de diferente intensidad en plantaciones forestales de

crecimiento rápido (plantaciones exóticas como pino y eucalipto) afectan la redistribución de

precipitaciones, disminuyendo la capacidad de intercepción en los primeros años de intervención dada la

disminución del área basal (Neira, 2005).

24

2 . 5 . 5 R E L A C I Ó N BO SQU E S Y S U E L O S

El suelo forma parte del sistema ecológico que constituye un bosque y sus características están

fuertemente ligadas con el tipo de cobertura forestal de la cuenca. El espacio poroso del suelo afecta

directamente al crecimiento vegetal y al agua que entra o sale del sistema, ya que el flujo que circula a

través del suelo es proporcional al diámetro de los poros. En condiciones de saturación, la disminución de

velocidad del agua a través de poros de diámetros pequeños es aún mayor debido a un efecto de

adsorción entre las partículas de agua y de suelo (Ellies et al., 1993).

La distribución de tamaño de poros no sólo incide sobre la cantidad de agua que puede retener el suelo,

sino que regula la energía con que la misma está retenida. Esta energía regula el movimiento de agua hacia

la planta, hacia la atmósfera y hacia otras zonas del suelo (Gil, 2001).

En condiciones de saturación (o casi saturación), los suelos de textura gruesa presentan una mayor

conductividad, como consecuencia del mayor tamaño de sus poros, permitiendo una transmisión más fácil

del agua. Sin embargo, a potenciales mátricos1 bajos, las mayores conductividades se logran en suelos de

texturas finas, ya que poseen una sección efectiva de transmisión en esas condiciones, superior a los

suelos de textura gruesa. En condiciones de un suelo seco, la cantidad total de agua que entra es mayor,

no obstante, la velocidad de avance del agua a lo largo del perfil del suelo, es inferior que en el caso de un

suelo húmedo (Gil, 2001).

Para estudiar los procesos de retención de humedad por parte del suelo, generalmente se genera una

curva de retención, que relaciona porcentajes de humedad asociados a distintas tensiones del suelo. Para

generar y estudiar esta curva, es necesario conocer dos conceptos que se han establecido a partir de una

clasificación biológica de la humedad del suelo:

‐ Capacidad de Campo (CC): contenido de agua de un suelo, después que ha sido mojado

abundantemente y se ha dejado drenar libremente alrededor de 24 a 48 horas después del riego o

la lluvia. En este proceso se debe evitar las pérdidas por evapotranspiración. Corresponde

aproximadamente al contenido de agua del suelo a una tensión o potencial Mátrico del agua de –

0,33 bares (Gil, 2001).

‐ Punto de Marchitez Permanente (PMP): contenido de agua de un suelo al cual la planta se

marchita y ya no se recupera al colocarla en una atmósfera saturada durante 12 horas. Por

convención corresponde al contenido de agua a una tensión o potencial Mátrico de ‐15 bares. Este

punto marca el límite entre el agua disponible y el agua no disponible para la planta.

1 El potencial mátrico define la fuerza de retención del agua por el suelo. Corresponde a las fuerzas de capilaridad y

adsorción, que establecen las relaciones de energía entre el agua y las partículas de suelo. normalmente se mide en

centibares (cb) o kilopascales (kPa) (Bowen y Moreno, 2006).

25

La planta extrae agua desde la porción más fácilmente disponible (retenida por el suelo con menos

fuerza), es decir, aquella que ha permanecido en los poros de mayor diámetro. A medida que el

contenido de agua del suelo disminuye, se requerirá más energía para extraer el agua, llegando un

punto en que la planta ya no podrá generar la energía suficiente para hacerlo (Gil, 2001).

Se suele definir el porcentaje de agua disponible para las plantas como la resta aritmética del agua a

tensión de agua a CC menos PMP. Esta definición de agua disponible conlleva a errores puesto que los

límites están definidos pobremente y no son válidos para todas las plantas por igual.

La determinación de las curvas de retención se encuentra descrita en varios textos metodológicos (Hartge

y Horn, 1989). En general, este procedimiento implica una muestra no perturbada de suelo saturado, a la

cual se le aplica una presión externa conocida y se permite que el agua libre salga del sistema. Una vez que

se llega a un estado de equilibrio interno entre el sistema poroso de la muestra de suelo y la presión

externa, se determina el total de agua acumulada en el proceso. Este volumen de agua se asocia al agua

retenida por el suelo para la presión ejercida.

Por lo general se aplican presiones de aire de 6, 10, 33 y 150 kPa. A partir de sus resultados es posible

definir la distribución de poros por tamaño resumida en la Tabla 2‐1 (Cuevas, 1994):

Tabla 2‐1: Distribución tamaño de poros. Fuente: (Cuevas, 1994)

Poros Diámetro

equivalente (µm)

Tensión

(bares) Rango

Drenaje rápido > 50 0.06 Capacidad de campo CC

Drenaje lento 50‐10 0.06 – 0.33 Capacidad de campo CC

Agua útil 10‐0.2 0.33 – 15 Capacidad de campo CC

Agua inútil < 0.2 15 Punto marchitez permanente PMP

La curva de retención entonces, entrega información de tamaños y distribución de poros, lo que da cuenta

también de las condiciones del suelo en relación a los flujos subsuperficiales lentos y rápidos de la cuenca.

Existen varios estudios que analizan las relaciones entre las características del suelo y la cobertura de

bosque de éstos. Los resultados son bastante consistentes y coinciden en que el suelo de un bosque nativo

presenta una porosidad y una cantidad de microorganismos mayor, al compararlo con suelos de

plantaciones exóticas o praderas. Sin embargo, los estudios no son concluyentes en cuanto al manejo de

bosque nativo.

A continuación se resumen algunos de los resultados de los estudios revisados:

‐ “En los alrededores de la ciudad de Valdivia se encontraron diferencias en las poblaciones de

microorganismos del suelo bajo Pinus radiata, al compararlos con bosque nativo valdiviano. Este

último presentó una mayor cantidad de microorganismos en comparación con el pino, en el cual se

favoreció la proliferación fungosa en detrimento de la bacteriana. Bajo la cobertura de pino las

26

condiciones de pH de 3.6 a 3.9 fueron significativamente más ácidas que bajo el bosque natural

con pH entre 4.2 a 4.4, explicando con esto en parte el cambio en la población de

microorganismos” (Schlatter, 1977). La porosidad de suelo por su parte está directamente

relacionadas con la cantidad de microorganismos.

‐ “El suelo de una plantación de Pinus radiata de 18 años de la quebrada de Uraco en Vichuquén,

presentó un 75% de los organismos edáficos existentes bajo un renoval de Nothofagus leoni de 60

‐ 70 años de edad” (Schlatter, 1977).

‐ “Las reservas de agua del suelo en una pradera son marcadamente mayores que en plantaciones

de Pinus radiata, especialmente durante el período de primavera. Por tanto, es importante para

un adecuado manejo de cuencas conocer la redistribución de las precipitaciones y los montos de

uso‐consumo de una especie introducida, que puede alterar los ciclos hidrológicos y con ello, otras

actividades económicas. Los resultados obtenidos en rodales de Pinus radiata no deben

extrapolarse a bosques nativos, debido a que aparentemente en ellos el balance hídrico permite

un mayor reflujo de agua al ciclo hidrológico.” (Huber et al., 1985)

‐ “La disminución de la porosidad gruesa se debe, por lo general, a una acción mecánica. En cambio,

un incremento del espacio poroso grueso se produce con la incorporación al suelo de elementos

estabilizantes de la estructura y por el incremento de la actividad biológica” (Anderson, 1991).

‐ “Al eliminar el bosque nativo y reemplazarlo por otro de pino se observan modificaciones

estructurales en el suelo, disminuyendo el volumen total de poros y la porosidad gruesa, pero

aumentando las porosidades media y fina” (Ellies et al., 1993)

‐ “Los contenidos volumétricos de la materia orgánica en el suelo no se alteran significativamente

con los distintos manejos silvícolas” (Ellies et al., 1993).

‐ “El Pinus radiata puede recuperar suelos de dunas o suelos erosionados, mejorando su fertilidad y

acondicionando el sitio para otras especies. Sin embargo, su cultivo masivo exige que se logre un

adecuado dominio de la dinámica biogeoquímica en sus plantaciones.” (Schlatter et al., 1995)

‐ “La actividad agropecuaria modifica en el mediano plazo la estructura del suelo, la cual a su vez

depende de la intensidad de uso y del tiempo de utilización de éste. Junto con el cambio

estructural, debería cambiar la magnitud y dirección de los flujos de agua y aire” (Ellies et al, 1997).

‐ “Se debería esperar que los suelos bajo bosque manejado tengan una alta conductividad

hidráulica en fase no saturada en todos los rangos de tensiones, mientras que en los suelos bajo

pradera la conductividad será alta solamente donde domine determinada fracción de poros”

(Nissen et al., 2005).

27

‐ “En la zona de raíces de un suelo cubierto de bosque, el espacio poroso del suelo es mayor que en

una pradera y dominan las fracciones de poros gruesos” (Nissen et al., 2005).

‐ “La velocidad de desplazamiento del frente de agua a través de los cambios del potencial mátrico,

es mayor en los suelos con cubierta de bosque que en suelos bajo praderas, debido a la mayor

presencia de poros de drenaje en éstos” (Nissen et al., 2005).

2 . 5 . 6 R E L A C I Ó N BO SQU E S Y G E N E R A C I Ó N D E E S C O R R E N T Í A

La cobertura de bosque tiene una influencia directa en el ciclo hidrológico ya que interviene en los

procesos de intercepción de la precipitación, infiltración del agua en los suelos, percolación hacia las aguas

profundas, adsorción a través de las raíces y evapotranspiración, entre otros (Pacheco, 2001).

Cambios en la cobertura de bosque inducen alteraciones en la redistribución de las precipitaciones, origina

variaciones en la reservas de agua del suelo y determina los montos de agua involucrados en la

evapotranspiración (Echeverría et al., 2007).

Desde principios del siglo XX, se ha intentado establecer relaciones entre el porcentaje de cambio de

cobertura de bosque y el porcentaje de cambio en generación de escorrentía. Varios trabajos realizados

(Hibbert et al, 1967; Swift y Swank, 1981; Kuczera, 1987; Cornish y Vertessy, 2001; Jones y Post, 2004)

indican que al reducir la cobertura de bosque de una cuenca se produce un incremento en la generación

de escorrentía en el corto plazo, y en un mediano plazo se volvería a la condición inicial, o inclusive a una

condición de menor producción. Además, estas alteraciones provocan una disminución del tiempo de

concentración de la cuenca y un aumento de los caudales peak asociados a un evento de precipitación, lo

que conlleva a un deterioro en la calidad del agua debido al mayor transporte de sedimentos de las laderas

y al aumento de las fuerzas erosivas de los canales (Hubbart y Matlock, 2009).

Generalmente los estudios que analizan los efectos del cambio de cobertura vegetal en la generación de

escorrentía, se realizan usando escalas de tiempo anuales o estacionales. Sin embargo, el manejo y

planificación adecuada del recurso hídrico y forestal requieren de un entendimiento del problema a una

escala temporal más discreta, de manera de establecer relaciones de la cobertura de bosque con respecto

a caudales de crecidas, a almacenamiento y liberación de la humedad del suelo, etc. Debido a esto se hace

necesario conocer el efecto que tienen los cambios de cobertura vegetal en la distribución diaria de la

escorrentía (Brown et al., 2004). El método más utilizado para este tipo de estudios es el de cuencas

experimentales. En estos experimentos, cuencas son sometidas a intervención (a través de manejo

silvícola, reforestación, desforestación, alteraciones2, cambios de cobertura, incendios, etc.), y son

estudiadas y comparadas con una cuenca control. Esta cuenca control puede ser la cuenca existente, antes

de que se realice el cambio de uso de suelo (estudio de cuencas individuales), o una cuenca separada

(estudio de cuencas pareadas), o una mezcla de ambos (Brown et al., 2004):

2 Alteración de un bosque se refiere a la extracción de árboles sin criterio silvícola.

28

‐ Estudios de cuencas individuales: En este tipo de estudios los efectos del cambio de uso de suelo se

estiman comparando mediciones hechas antes y después del cambio. Una desventaja de este tipo de

experimentos es que requiere de una identificación y separación del efecto meteorológico en las

respuestas de la cuenca.

‐ Estudio de cuencas pareadas: En este tipo de estudios la cuenca control mantiene su cobertura de

suelo mientras la otra experimenta el cambio. La gran ventaja de este tipo de experimento es que

eliminan el factor de variabilidad climática, ya que se comparan cuencas de distinta cobertura vegetal,

sujetas a las mismas condiciones climáticas.

La técnica más común utilizada en estudios de cuencas pareadas, es la generación de una regresión lineal

entre la producción anual de las cuencas en un período de calibración (período previo a la intervención).

Esta regresión se usa posteriormente para predecir la producción hídrica de la cuenca manejada. Las

diferencias entre la respuesta dada por la regresión y la observada, se asumen como consecuencia del

cambio de cobertura vegetal. Este procedimiento comúnmente se usa para escalas anuales, sin embargo

ha sido utilizado también con datos mensuales, con componentes de escorrentía directa y flujo base (Bari

et al., 1996).

Los principales resultados de estudios revisados en donde se realizan balances hídricos anuales en cuencas

experimentales se detallan a continuación:

‐ Una reducción en la cobertura de bosque incrementa la producción hídrica y el reemplazo de una

cobertura de escasa vegetación, por bosque la disminuye. Se ha encontrado también que los impactos

de reducciones en cobertura boscosa menores a un 20%, aparentemente no pueden distinguirse a

partir de un análisis de la escorrentía medida anual. Sin embargo se hace necesario poder detectar

estos cambios, con algún otro análisis, ya que muchas veces ese 20% corresponde a un área

importante para el balance hídrico de una zona (Bosch y Hewlett, 1982).

‐ Estudios asociados a intervención de bosques muestran que si una cuenca de cobertura de bosque se

somete a manejo, la producción hídrica anual de ésta aumenta, y este aumento se puede prolongar si

se controla el crecimiento, lo que es análogo a un caso de cambio permanente de cobertura vegetal.

Cuando se permite la regeneración del bosque, el aumento de producción disminuye rápidamente, en

un rango de 3 ‐ 10 años aproximadamente. Los experimentos que involucran regeneración del bosque

tienen el potencial de investigar los cambios en evapotranspiración y escorrentía en función de la

edad de la especie. Son escasos los estudios que analizan los impactos a largo plazo de un cambio

permanente en la vegetación (Brown et al., 2004).

‐ El aumento en la generación media anual de escorrentía debido a una disminución de la cobertura de

bosque se vuelve más difícil de identificar a medida que la cuenca de estudio crece en tamaño. Esto

debido a que se vuelve más complejo identificar los efectos que tiene la heterogeneidad espacial de

las características que determinan los procesos de generación de escorrentía dentro de la cuenca

(Smakhtin, 2001).

29

‐ Al analizar el efecto de tratamientos silvícolas sobre la producción media anual de escorrentía,

Stoneman y Schofield (1989) encuentran que existe una relación inversa entre la cobertura de

copas y el área basal, sobre la escorrentía y la precipitación efectiva. Este resultado también es

señalado por Calder (1993).

Los principales resultados de estudios revisados en donde se realizan balances hídricos estacionales en

cuencas experimentales se detallan a continuación:

‐ Para cuencas pareadas (una con reducción de cobertura de bosque y la otra como cuenca control)

con un régimen pluvial, la diferencia absoluta de caudal total es mayor en los meses de invierno,

mientras que la diferencia porcentual es mayor en los meses de verano, siendo la cuenca

intervenida la que produce mayor escorrentía. Esto se debe principalmente a la disminución en

intercepción y evapotranspiración de la cuenca intervenida (Brown et al., 2004).

Los principales resultados de estudios revisados en donde se analizan caudales de crecidas en cuencas


‐ En el trabajo de Austin (1999) se estudian los porcentajes de cambio de caudales de crecida (o

caudales peak) frente a una disminución en la cobertura de bosque, en términos de máximos

instantáneos anuales, máximos diarios anuales, máximos en épocas de crecimiento vegetacional,

máximos en épocas de dormancia (meses del año asociados a condiciones climáticas no

apropiadas para el crecimiento como días cortos, temperaturas bajas o disminución de

precipitaciones). Se encuentra que frente a una disminución en la cobertura de bosque de una

cuenca, los caudales peak bajos (asociados a períodos de crecimiento del bosque) muestran un

aumento relativo, más significativo que los caudales peak altos. La diferencia poco significativa de

los caudales peak altos podría deberse a que en los períodos en que éstos ocurren los niveles de

humedad del suelo son altos, independiente de la cobertura de bosque.

‐ En una cuenca cuyo régimen hidrológico es principalmente nival, la relación entre los caudales de

crecida y la disminución de cobertura de bosque será altamente variable, ya que el efecto en el

descenso en la acumulación y derretimiento de nieve provocado por la disminución de copas de

árboles, se compensa con un efecto de disminución de evapotranspiración y de aumento de la

humedad del suelo (Smakhtin, 2001).

Los principales resultados de estudios revisados en donde se hace un análisis de caudales base en cuencas


‐ En una cuenca con régimen hidrológico pluvial, en donde los caudales base están asociados a

períodos continuos sin precipitaciones, generalmente durante los meses de verano, la

evapotranspiración juega un rol muy importante ya que la radiación es mayor y por ende el nivel

de energía también, lo que aumenta el consumo de agua por parte del bosque. Asimismo, la

30

menor intensidad y magnitud de las precipitaciones en esta época aumentan la capacidad de

intercepción de la cubierta (Neira, 2005).

‐ Varios estudios han demostrado que experimentos que involucran un aumento en la cobertura de

bosque, tienen un efecto de disminución mayor para caudales base que para caudales totales

(Smakhtin, 2001).

‐ Estudios de reforestación de plantaciones exóticas han encontrado reducciones de caudales base

que llegan hasta un 100%, siendo las plantaciones de eucaliptos las que generan los cambios más

fuertes (Smakhtin, 2001).

‐ Si debido a una intervención en la cobertura, la capacidad de infiltración del suelo disminuye hasta

un nivel en que la cantidad de agua que libera una unidad de área en forma de escorrentía directa

es mayor a la ganancia en flujo base asociada a la disminución de la evapotranspiración, entonces,

la generación de escorrentía en épocas estivales decrecerá. Si la capacidad de infiltración se

mantiene, la reducción en evapotranspiración provocará un aumento en los caudales base (Bosch

y Hewlett, 1982).

Los principales resultados de estudios revisados que analizan los regímenes hidrológicos a través de curvas

de duración en cuencas experimentales se detallan a continuación:

‐ El régimen de una cuenca está definido por la magnitud, frecuencia, duración, tiempos y tasas de

cambio de la escorrentía en un punto. Las curvas de duración entregan un resumen gráfico y

estadístico de la variabilidad de escorrentía. Por lo que las diferencias en forma y magnitud de

estas curvas, entregará información de los impactos que tiene el cambio de cobertura en el

régimen hídrico de la cuenca intervenida (Brown et al., 2004).

‐ Para determinar los impactos que tiene el cambio de cobertura vegetal en las componentes de la

escorrentía, a partir de un análisis de curvas de duración, es necesario diferenciar caudales peak

de los caudales base. Existen diversas expresiones que diferencian los caudales base y peak dentro

de una curva de duración. Entre estas se encuentra el definir el caudal base como todo caudal que

sea excedido un 70 – 90 % del tiempo, y el caudal peak como todo caudal que sea excedido un 1 –

5 % del tiempo (Smakhtin, 2001).

‐ Se han encontrado resultados que muestran que al analizar las curvas de duración de la cuenca

intervenida y la cuenca control a nivel anual, puede no haber mayores diferencias, pero que si se

separa el análisis a nivel estacional, éstas podrían ser más notorias, sobre todo si se analiza la parte

baja de la curva, que corresponde a los caudales base, sujeto al tipo de cobertura y clima del área

de estudio (Brown et al., 2004).

En cualquier tipo de experimento que se realice, es necesario medir y estimar los errores experimentales

que se cometen en función de la variable que se quiere estudiar. Muchos estudios experimentales de este

31

tipo han arrojado resultados poco concluyentes debido a que los errores experimentales son del mismo

orden que los efectos medidos. Además, sin el conocimiento específico de todos los procesos que están

involucrados en las cuencas estudiadas, es difícil extrapolar los resultados a otras zonas, por lo tanto los

resultados serán aplicables a situaciones donde opera el mismo set de procesos (Brown et al., 2004).

En general, la mayoría de los estudios revisados indican que el aumento de pérdidas de agua por efectos

de evapotranspiración asociado a un aumento en la cobertura de bosques, se refleja en una menor

producción de escorrentía en una cuenca (y viceversa). Cabe destacar que estos estudios generalmente

trabajan con tipos de bosques que corresponden a plantaciones exóticas nuestras. Y como se vio en el

capítulo 2.5.2, entre las plantaciones exóticas y los bosques nativos existen diferencias importantes, entre

las cuales se encuentra: la configuración de copas de árboles, sistemas de raíces, características de los

suelos, procesos de intercepción y tasas de evapotranspiración, entre otras. Debido a esto, los resultados

encontrados en la mayoría de los estudios revisados, no son directamente extrapolables a casos en que la

cobertura sea bosque nativo chileno.

Estudios recientes en Chile (Lara et al., 2009) han comparado cuencas cubiertas combinadas de bosque

nativo y plantaciones forestales, y han encontrado que un aumento del porcentaje de cobertura de bosque

nativo y una disminución del porcentaje de plantaciones forestales, tienen asociado una mayor generación

de escorrentía en los meses de la época seca de verano. Este aumento de escorrentía puede explicarse por

las mayores tasas de intercepción y de evapotranspiración de las plantaciones, disminuyendo la cantidad

de agua que llega al suelo y al subsuelo y que finalmente llega a los arroyos, ríos (Oyarzún y Huber, 1999;

Oyarzún et al, 2004). Estos resultados muestran que los ecosistemas constituidos por los bosques nativos

tienen un papel clave en la acumulación del agua en el suelo y subsuelo, así como en la entrega gradual del

agua a los arroyos y ríos. Esto ha llevado al concepto de “bosque‐esponja”, que evita las crecidas en

invierno, y en forma más importante en verano asegura la mantención de un cierto nivel de caudales y de

las napas freáticas que alimentan los pozos en las zonas rurales en la época cuando la escasez de agua se

hace crítica (Lara et al, 2003).

32

3 Á R E A D E E S T U D I O

El área de estudio comprende cinco microcuencas localizadas en el predio San Pablo de Tregua, 39°35’ S,

71°45’ W. Este predio es propiedad de la Universidad Austral de Chile, y se encuentra a unos 30 km de

Panguipulli, Región de los Ríos (ver Figura 3‐1). Las cuencas forman parte del diseño experimental del

proyecto FORECOS (Núcleo de investigación patrocinado por la iniciativa científica Milenio de MIDEPLAN).

Figura 3‐1: Zona de estudio y ubicación estaciones meteorológicas.

33

3 . 1 C L I M A

La zona de Panguipulli pertenece al tipo climático templado lluvioso con influencia mediterránea (DGAC,

2010), y se caracteriza por tener temperaturas medias de 11°C, con una temperatura mínima promedio en

el mes más frio (agosto) de 5°C y una máxima promedio del mes más cálido (febrero) de 20°C.

Para hacer una caracterización de las condiciones climáticas de la zona de estudio en particular, se analiza

la información disponible de estaciones cercanas de la Dirección General de Aguas (DGA), en el período

común coincidente con el estudio (Abril 2003 ‐ Febrero 2007) y en el período de registro de cada estación.

En la Figura 3‐1 se muestra la ubicación de las estaciones meteorológicas, y en la Tabla 3‐1 su promedio

anual. Algunas estaciones no se incorporan en el análisis ya que no se cuenta con información del período

común.

Además de las estaciones de la DGA, se cuenta con dos estaciones pluviográficas en el predio San Pablo de

Tregua, denominadas Praderas y Profesores. Estas estaciones son las que se utilizan en el presente

estudio, y sus valores anuales se presentan en la Tabla 3‐1.

Tabla 3‐1: Precipitación anual estaciones meteorológicas.

Estación Período de registro Altura

(m s.n.m.)

PP anual (mm)

período registro estación

PP anual (mm) promedio

período mar 2003 ‐ feb 2007

Lago Calafquén Jul 1986 ‐ Ago 2007 385 2113 2263

Lago Riñihue Abr 1985 ‐ Ago 2007 120 2279 2569

Pirihueico en Pto. Fui Nov 1999 ‐ Ago 2007 600 4467 4498

Lago Neltume Dic 1976 ‐ May 1986 260 3426 ‐

Praderas Ene 2003 ‐ Feb 2007 650 3577 3577

Profesores Ene 2003 ‐ Feb 2007 700 3998 3998

A partir de información resumida en la Tabla 3‐1, se observa que existe un aumento de la precipitación

anual en función de la altura de la estación. Este gradiente (ver Figura 3‐2) 3 se explica por el efecto

orográfico que experimentan los frentes de precipitación al acercarse a la Cordillera de los Andes. A partir

de este gradiente se verifica que existe consistencia entre los datos de las estaciones meteorológicas de la

DGA y las estaciones del estudio.

A partir de la información del período total de registro de las estaciones de la DGA se observa que los años

del estudio poseen una precipitación anual levemente mayor que el promedio anual del total del registro

(11%, 1% y 7% para las estaciones Lago Calafquén, Lago Riñihue y Pirihueico en Pto. Fui respectivamente).

3 La estación Lago Neltume se grafica para el período completo de registro, ya que no se cuenta con información para el período concurrente.

34

Figura 3‐2: Gradiente de precipitación zona de estudio

Un análisis de los datos mensuales de precipitación de las estaciones resumidas en la Tabla 3‐1, muestra

que más de un 65% de la precipitación total del año cae en los meses de otoño‐invierno (abril‐septiembre).

Asimismo, se obtiene que los meses de mayor precipitación corresponden a mayo, junio y julio, en los

cuales llueve entre un 40% y un 46% del total anual, y los meses de menor precipitación son enero y

febrero, que abarcan entre un 4% y un 6% de la precipitación total anual.

La distribución mensual se grafica en la Figura 3‐3 y se resume en la Tabla 3‐2.

Tabla 3‐2: Precipitación mensual estaciones meteorológicas.

Mes Lago

Calafquén

Lago

Riñihue

Pirihueico

en Pto. Fui Praderas Profesores

Abril 160 217 278 237 230

Mayo 242 245 445 359 393

Junio 526 576 1063 706 715

Julio 281 337 583 461 554

Agosto 223 272 436 318 358

Septiembre 183 194 340 366 394

Octubre 164 163 307 321 343

Noviembre 161 196 366 282 310

Diciembre 109 155 267 237 304

Enero 77 72 159 101 138

Febrero 50 41 54 42 56

Marzo 87 101 201 148 204

Anual 2263 2569 4498 3577 3998

Abr‐Sep 1615 1841 3145 2447 2644

Oct‐Mar 648 729 1354 1130 1354

(Abr‐Sep)/Anual 71% 72% 70% 68% 66%

(Oct‐Mar)/Anual 29% 28% 30% 32% 34%

y = 2.2396x + 2570R2 = 0.655

0

1000

2000

3000

4000

5000

0 200 400 600 800Cota (m s.n.m.)

PP a

nual

(mm

)

Lago Riñihue Puerto Fui Lago Neltume Praderas Profesores

35

Figura 3‐3: Distribución mensual de precipitaciones

Las características climáticas de la zona de estudio, para el período de tiempo analizado, consisten en una

precipitación anual media entre 3500 y 4500 mm, con veranos muy cortos concentrados en los meses de

enero y febrero, en donde la precipitación corresponde a un 5% aproximadamente del total anual, y con

inviernos húmedos y extensos.

En un estudio realizado en 1975 en el predio San Pablo de Tregua, se estimó un número de heladas al año

que varía entre 30 y 50 días, y se estableció que sobre los 800 m s.n.m. la mayor parte de la precipitación

en invierno cae en forma de nieve (Schlatter, 1975).

3 . 2 C A R A C T E R Í S T I C A S T O P O G R Á F I C A S C U E N C A S E N E S T U D I O

La nomenclatura de las cuencas a estudiar se presenta en la Tabla 3‐3:

Tabla 3‐3: Nombre cuencas en estudio Cuenca Nomenclatura

Praderas Prad

Renovales con manejo Rcm

Renovales sin manejo Rsm

Tranque Tran

Encuentro Enc

La información disponible de las cuencas se obtiene de diversos estudios de FORECOS. Esta información

consiste principalmente en áreas, cotas máximas y mínimas, y pendiente media. Para dos de las cinco

cuencas en estudio (Rcm y Rsm), se cuenta con un levantamiento topográfico con curvas de nivel

interpoladas a 1 m a partir del cual se hizo la delimitación de estas dos cuencas. Para el resto de las

cuencas, la delimitación del área se efectuó a partir de una inspección y trazado en terreno de la divisoria

de aguas, registrado por un GPS.

0

200

400

600

800

1000

1200

abr

may jun jul

ago

sep

oct

nov

dic

ene

feb

mar

Pp (m

m)

Lago Calafquén Lago Riñihue Puerto Fui PP Prad PP Prof

36

Además, se cuenta con la información de la elevación máxima y mínima, y de la pendiente media de todas

las cuencas, menos Prad. Un resumen de las características disponibles de cada cuenca se resume en la

Tabla 3‐4.

Tabla 3‐4: Área cuencas en estudio Cuenca Área

(ha)

Elevación

(m s.n.m.)

Pendiente

(%)

Prad 12.3 ‐ ‐

Rcm 12.6 601‐719 27

Rsm 7.4 602‐718 13

Tran 7.5 730‐850 26

Enc 72.1 800‐925 12

3 . 3 C O B E R T U R A

3 . 3 . 1 E D A D E I N T E R V E N C I Ó N D E L O S BO S QU E S

Las cuencas Prad, Rcm y Rsm eran parte de un mismo paño de bosque nativo, que en la década del 40

sufrió de un incendio que arrasó con el bosque. En la década del 50 comenzó el establecimiento de nuevos

individuos de Roble y Raulí en las cuencas Rcm y Rsm. En la cuenca Prad se establecieron pocos árboles,

dejando a la cuenca cubierta principalmente de praderas (aproximadamente un 90%). En el año 2002, la

cuenca Rcm fue sometida a manejo silvícola, en donde se extrajo un 35% de su área basal, para producción

maderera.

Las cuencas Tran y Enc están cubiertas de bosque nativo adulto, de unos 400 años. Enc es un bosque

prístino (sin ningún tipo de intervención), en cambio Tran es una cuenca alterada. Esta alteración está

relacionada con extracciones de árboles sin criterios silvícolas, para la producción maderera. No se tiene

información de las condiciones de esta alteración.

En resumen, se tiene 2 tipos de bosque: renovales de segundo crecimiento (bosque joven de unos 50 años)

y bosque adulto, con distintos tipos de intervención: manejo silvícola, alteración, prístino. Un esquema de

esta configuración de tipos de cobertura se muestra en la Figura 3‐4

Figura 3‐4: Tipos de bosque

Bosque adulto

Bosque renoval

de 2° crecimiento

Pradera

Alterado

Prístino

Sin manejo

Manejado

Enc

Tran

Rsm

Rcm

Prad

37

3 . 3 . 2 E S P E C I E S DOM I NAN T E S

La cobertura vegetal de las cuencas está dominada por diferentes especies de bosque nativo. La

información de las especies de cada cuenca se resume en la Tabla 3‐5, y sus características se resumen a

continuación.

Tabla 3‐5: Especies dominantes cuencas en estudio Cuenca Especie Nombre Tipo

Prad ‐ ‐ ‐

Rcm Nothofagus obliqua/Nothofagus alpina Roble /Raulí de hoja caduca

Rsm Nothofagus alpina /Laurelia philippiana Raulí / Tepa de hoja caduca

Tran Laurelia philippiana / Saxegothaea conspicua / Myrceugenia planipes Tepa/Mañío/Patagua siempreverde

Enc Nothofagus dombeyi / Laurelia philippiana / Saxegothaea conspicua Coigüe/Tepa/Mañío siempreverde

Nothofagus obliqua (Roble): árbol monoico4, de hoja caduca (pierde sus hojas en los meses de invierno).

Alcanza una altura de unos 40 m y un diámetro de 2 m. Habita áreas con suelos profundos y fértiles. Crece

en sitios expuestos, con alta luminosidad y evaporación, e incluso aceptando temperaturas nocturnas

cercanas al punto de congelación (Weinberger y Ramirez, 2001). Su madera es valorada por su durabilidad,

y generalmente se utiliza para muebles y construcciones (Stark, 2007).

Nothofagus alpina (Raulí): árbol monoico, frondoso, de hoja caduca (pierde sus hojas en los meses de

invierno). Alcanza una altura de unos 40 m y un diámetro de 2 m. Habita en lugares con bajas

temperaturas y fuertes vientos. Crece en condiciones de alta o media luminosidad, evaporación reducida y

temperaturas ambientales (aire y suelo) moderadas (Weinberger y Ramirez, 2001). Su madera es muy

cotizada, es de grano fino y hermoso tono rosado, muy empleada en todo tipo de construcción (Stark,

2007).

Nothofagus dombeyi (Coigüe): árbol monoico, siempreverde. Alcanza una altura de unos 45 m y un

diámetro de 3 m. Habita en lugares con alta luminosidad, bajas temperaturas y fuertes vientos. Su madera

es muy cotizada, es de grano fino y hermoso tono rosado, muy empleada en todo tipo de construcción

(Stark, 2007).

Laurelia philippiana (Tepa): árbol siempreverde. Alcanza una altura de unos 30 m y un diámetro de 1.4 m.

Habita en suelos profundos y húmedos. Su madera es empleada en construcción, sin embargo no es muy

resistente a la humedad, pudriéndose con facilidad al estar expuesta a ésta (Stark, 2007).

Saxegothaea conspicua (Mañío de hojas cortas): árbol monoico, siempreverde. Alcanza una altura de unos

25 m y un diámetro de 2 m. Habita sitios húmedos de alta precipitación. Su madera es empleada en

construcción y fabricación de muebles (Stark, 2007).

4 Monoico: Plantas que presentan los órganos sexuales en flores distintas, sobre el mismo individuo. (Stark, 2007)

38

Myrceugenia planipes (Patagua de Valdivia): árbol pequeño, siempreverde. Alcanza una altura de unos 8

m. Habita sitios húmedos de alta precipitación. Su corteza es utilizada en medicina popular contra

enfermedades a la piel (Stark, 2007).

Una imagen de cada una de las especies se muestra en la Figura 3‐5.

Roble

Raulí

Coigüe

Tepa

Mañío Patagua

Figura 3‐5: Especies de bosque nativo. Cuencas en estudio

En el estudio de Huber (Huber, 1983) se analizan las variaciones diarias y estacionales del consumo de

agua por transpiración de las especies Nothofagus Obliqua (Roble) y Nothofagus Dombeyi (Coigüe) de 8 a

10 años de edad. Estas especies se trasladaron en recipientes especiales, con el mismo suelo del bosque al

que pertenecían, hasta la estación meteorológica de la Universidad Austral de Chile, y se realizaron

observaciones diarias entre agosto 1978 y julio 1979. Dentro de los resultados más relevantes del estudio

se encuentra que en condiciones permanentes de aportes hídricos, el consumo de agua del Roble (293.8

l/m2/año) es mayor que el de Coigüe (191.2 l/m2/año). En este estudio se establecen relaciones entre la

transpiración de las especies y la radiación solar, la temperatura, la humedad relativa del aire y la

velocidad del viento. Los resultados encontrados se muestran en la Figura 3‐6.

39

Figura 3‐6: Correlaciones entre la transpiración diaria y factores meteorológicos de N. obliqua y N.

dombeyi, según Huber et al. (1983).

Los gráficos de la Figura 3‐6 muestran que hay un aumento de consumo de agua asociado a un aumento

en la radiación solar y temperatura, y una disminución del consumo en función de un aumento de la

humedad relativa. También se observa que en todas las relaciones estudiadas, la especie Roble consume

más agua que el Coigüe. Estos resultados dan cuenta de que en épocas de verano, en donde las

temperaturas y la radiación solar son mayores y las humedades relativas menores, se produce el mayor

consumo de agua de ambas especies, y las diferencias entre ambas serían máximas, y en invierno se

producirían los menores consumos, y las diferencias serían mínimas.

3 . 3 . 3 P A R ÁM E T R O S DA SOM É T R I C O S D E L O S BO S QU E S

Los parámetros dasométricos (descritos en el acápite 2.5.1) disponibles para cada cuenca se resumen en la

Tabla 3‐6.

Tabla 3‐6: Parámetros dasométricos bosques cuencas en estudio Cuenca Densidad (árbol/ha) Área Basal (m2/ha) Diámetro cuadrático medio (MQD) (cm)

Prad ‐ ‐ ‐

Rcm 1030 30.1 19.3

Rsm 2300 50.0 16.6

Tran 873 95.7 37.4

Enc 501 126.9 56.8

40

3 . 4 S U E L O S

El área de estudio presenta suelos originados por cenizas volcánicas modernas y estratificadas, conocido

como trumao, sobre un estrato pronunciado de pomacita, con una profundidad media aproximada de 70 –

80 cm. Estos suelos pertenecen a la serie Liquiñe, y presentan un alto contenido de materia orgánica, con

buenas condiciones de infiltración, drenaje y alta capacidad de retención de agua (Schlatter J. , 1975).

Su textura es franco limoso a franco arenoso, con un PH ácido a moderadamente ácido, y con un

contenido de materia orgánica en el horizonte superior del orden de un 15 a 20% (Neira, 2005).

Tienen una densidad aparente que no supera los 0.5 g/cm3, y una densidad real de aproximadamente 2.3

g/cm3. Su alto volumen de poros hace que estos suelos sean altamente susceptibles a compactación en

épocas húmedas, y que en condiciones de relieve quebrado, presenten riesgos de deslizamiento (Neira,

2005). En general son suelos poco variables espacialmente y el horizonte de pomacita en profundidad se

comporta como una capa poco permeable (Pröschle, 2007).

41

4 M E T O D O L O G Í A

En el presente capítulo se detallan los procedimientos que se desarrollan en esta tesis para analizar el

efecto de la cobertura vegetal en los procesos de generación de escorrentía de las 5 microcuencas

descritas en el capítulo 3. Para esto se hace un análisis de la base de datos disponible, un análisis

hidrológico de las cuencas, y se establece la relación y comparación de los resultados de éste análisis con la

cobertura de bosque de cada una de ellas.

El análisis hidrológico consta de diversas etapas que se basan en los conceptos, técnicas y análisis

estudiados y resumidos en los capítulos 2.1 a 2.4, tales como la generación de curvas de duración; curvas

doble acumuladas; modelación de curvas de recesión y agotamiento; y un análisis de las componentes del

hidrograma, a una escala de tiempo continua y frente a eventos de tormentas.

Para relacionar los resultados del estudio hidrológico con las distintas coberturas de bosque nativo, es

necesario establecer criterios de comparación. En el presente estudio se propone considerar criterios

cualitativos y cuantitativos de la cobertura de bosque. Dentro de las características cualitativas de los

bosques en estudio se encuentra su edad, tipo de tratamiento, características de las especies dominantes,

etc. Así, según un criterio cualitativo, se podrían agrupar los bosques tal como lo muestra la Figura 3‐4,

agregando la componente del tipo de hoja de las especies dominantes (siempreverde o caduca). Esta

clasificación se muestra en el siguiente esquema:

Figura 4‐1: clasificación cualitativa de los bosques

A partir de este esquema, se propone comparar los resultados del análisis hidrológico según las siguientes

configuraciones:

1. Comparación de resultados de cuencas de bosque (Rcm, Rsm, Tran Enc) versus cuenca con

cubierta de praderas (Prad).

2. Comparación de resultados de cuencas con cubiertas de bosque adulto, prístina (Enc) versus

alterada (Tran).

3. Comparación de resultados de cuencas con cubiertas de renovales de segundo crecimiento, con

manejo (Rcm) versus sin manejo (Rsm).

Adulto

Renoval

2° crecimiento

Pradera

Alterado

Prístino

Sin manejo

Manejado

Enc

Tran

Rsm

Rcm

Prad

Siempreverde

Hoja caduca

Comparables

ComparablesComparables

Bosque nativo

42

4. Comparación de resultados de cuenca con cubierta de bosque adulto prístino (Enc) versus cuenca

con cubierta de renovales sin intervención (Rsm).

Las características cuantitativas de los bosques tienen que ver con sus parámetros dasométricos. En este

caso, los parámetros medidos corresponden al porcentaje de área basal, el diámetro cuadrático medio y

densidad, tal como se describe en el acápite 3.3.3. Para hacer comparaciones entre los resultados del

análisis hidrológicos con los parámetros dasométricos, es necesario establecer las diferencias entre los

parámetros asociados a los pares de cuencas que se van a comparar. En la Tabla 4‐1 se muestran las

diferencias relativas en términos porcentuales para cada par de cuencas.

Tabla 4‐1: Diferencia porcentual Parámetros dasométricos bosques cuencas en estudio

Pares de cuencas Densidad Área Basal Diámetro cuadrático

medio (MQD)

Rcm 55%

(Rsm mayor)

40%

(Rsm mayor)

16%

(Rcm mayor) Rsm

Tran 74%

(Tran mayor)

25%

(Enc mayor)

34%

(Enc mayor) Enc

Enc 359%

(Rsm mayor)

61%

(Enc mayor)

71%

(Enc mayor) Rsm

4 . 1 A N Á L I S I S B A S E D E D A T O S

En este capítulo se recopilan los datos registrados de las cuencas en estudio, y se hace un análisis de

errores de cada variable registrada. Una vez realizado el análisis de errores, se establece la base de datos a

utilizar para el resto del estudio, de manera de trabajar con la serie de tiempo que tenga el menor error

asociado. Además, se analiza un estudio físico de suelo que se realizó en algunas de las cuencas de estudio.

4 . 2 A N Á L I S I S R É G I M E N H I D R O L Ó G I C O

A partir de la base de datos de caudales definida para el estudio, y la base de datos de precipitación, se

analizan los hidrogramas de caudales medios mensuales para cada año hidrológico. De esta manera se

determina el tipo de régimen que predomina en la zona de estudio y se comparan los regímenes de cada

cuenca estudiada.

4 . 3 C OM P A R A C I Ó N C U R V A S D O B L E A C UMU L A D A S

En este capítulo se generan las curvas doble acumuladas de escorrentía mensual (expresado en unidades

de volumen a nivel mensual normalizado por el área de cada cuenca). Estas curvas generalmente se

utilizan para verificar la consistencia de los datos de caudal medidos en distintas estaciones, y en este

estudio se utilizarán también para establecer relaciones entre la producción de escorrentía superficial

mensual de cada cuenca.

43

4 . 4 C OM P A R A C I Ó N C U R V A S D E D U R A C I Ó N

Con la serie de caudales diarios expresados en (mm) se establece el período común de registros y se

ordenan los datos de caudal de mayor a menor. A esta serie ordenada se le asigna una probabilidad de

excedencia según la distribución de Weibull. La curva de duración para cada cuenca se determina como la

serie de caudal versus probabilidad de excedencia, y la comparación de éstas permite evaluar caudales

asociados a una misma probabilidad de excedencia.

4 . 5 A N Á L I S I S C U R V A S D E R E C E S I Ó N Y A G O T AM I E N T O

Como se menciona en el capítulo 2.3, la modelación de las curvas de agotamiento de un hidrograma se

basa en el supuesto que se haga con respecto a los procesos de almacenamiento de la cuenca. Dadas las

características de las cuencas en estudio, en cuanto a morfología (zona precordillerana) y en cuanto al tipo

de cobertura (bosque nativo), y tal como se establece en el capítulo 2.2, se puede inferir que estos

procesos de almacenamiento están dominados principalmente por aportes de flujos subsuperficiales

rápidos y lentos, que afloran por las laderas de la cuenca y por el lecho del río, en períodos sin

precipitación y también en eventos de tormenta.

Tradicionalmente, y dada la simpleza de su formulación matemática, los modelos conceptuales de los

procesos hidrológicos de una cuenca trabajan en su mayoría bajo un supuesto de embalse lineal, es decir,

de un decaimiento lineal de caudal en función del tiempo en un gráfico semilog (Sujono et al., 2004;

Wittemberg, 1999).

Se acepta que para períodos cortos de recesión, un decaimiento lineal se ajusta bastante bien a la curva de

agotamiento, no obstante, varios estudios han obtenidos resultados no lineales de la curva de

agotamiento (Wittemberg, 1999; Hammond y Han, 2006). Se ha postulado que en casos en que los aportes

subterráneos de un rio provengan de un acuífero somero, los efluentes de este acuífero no serían

linealmente proporcionales al almacenamiento de la cuenca, por lo que no sería correcto simular la curva

de agotamiento como un embalse lineal. Debido a esto, estudios han propuesto asumir un supuesto de

embalse no lineal (Wittemberg, 1999), sin embargo, estos estudios han estado limitados a decaimientos de

flujo base en donde existe poca o nula influencia de escorrentías directas anteriores (Hammond y Han,

2006).

Existen varias técnicas para abordar la no linealidad del almacenamiento. Algunas de éstas se resumen en

el trabajo de Brodie y Hostetler (2005). Wittemberg (1999) describe también técnicas que asumen que el

flujo base correspondería a la descarga de dos o más embalses lineales paralelos, que representan

componentes de distintos tiempos de respuesta. Estas aproximaciones, generalmente tienen como

resultados un mejor ajuste de la curva de recesión ya que trabajan con más parámetros. Pero para la

mayoría de las cuencas es poco probable que el acuífero no confinado esté dividido en dos zonas de

almacenamiento independientes, por lo que la base física del modelo quedaría restringida a casos

especiales.

44

Dadas las características de las cuencas en estudio, como su régimen natural, su pequeña escala espacial,

la no presencia o influencia evidente de acuíferos dada su ubicación precordillerana, la presencia de una

primera capa de suelo de alta permeabilidad y capacidad de infiltración, y un régimen de precipitaciones

que se caracteriza por precipitaciones durante todo el año, con una leve disminución en verano, lo que

conlleva a períodos de recesión relativamente cortos, se considera que el supuesto de embalse lineal

podría dar resultados coherentes.

Se propone trabajar en primera instancia con un supuesto de embalse lineal, y una vez analizadas las

recesiones de cada una de las cuencas, verificar su linealidad. En caso de que en general no se cumpla, se

propone implementar un modelo de embalse no lineal.

La ecuación de decaimiento exponencial de un embalse lineal tiene la siguiente forma:

ó Ecuación 4‐1

Donde:

Qt = Escorrentía total en el tiempo t.

Q0 = Escorrentía o almacenamiento inicial, al principio de la curva de recesión.

α = Constante.

Tc = Tiempo de residencia

El término se puede reemplazar por k: coeficiente de decaimiento, factor que es comúnmente usado

como un indicador de la magnitud del flujo base, con lo que la Ecuación 4‐1 queda:

k Ecuación 4‐2

Este parámetro debe ser calibrado para cada cuenca, y para cada período de decaimiento que se analice,

de manera de encontrar un valor representativo. A partir del análisis de estas curvas se puede determinar

una curva de agotamiento generalizada (MRC del inglés Master Recession Curve) que será representativa

de todos los períodos analizados.

4 . 5 . 1 C A L I B R A C I Ó N C O E F I C I E N T E D E D E C A IM I E N T O K

Para la calibración del parámetro k se utiliza RECESS, programa gratuito elaborado por el U.S. Geological

Survey (Rutledge, 2007) que determina un índice de decaimiento (definido de manera distinta al

coeficiente de decaimiento k) y la curva de agotamiento generalizada MRC a partir del análisis de un

registro de caudales. RECESS trabaja con períodos durante los cuales hay un decaimiento estricto de los

registros de caudal, y supone un decaimiento exponencial del almacenamiento subterráneo.

Los pasos que sigue el programa se resumen a continuación y se esquematizan en la Figura 4‐2:

45

PASO 1:Selección de períodos a utilizar.

PASO 2:Determinación del índice de recesión para cada período analizado y de un índice característico de

la cuenca a nivel estacional y anual.

PASO 3:Determinación de una relación lineal entre los índices de recesión el promedio de los caudales

para cada período.

PASO 4:Determinación de la curva de agotamiento generalizada, a partir de la regresión obtenida en 3.

Figura 4‐2: Pasos 2, 3 y 4. RECESS (Rutledge, 2007)

PASO 1.

RECESS analiza toda la serie de datos de escorrentía y selecciona períodos de decaimiento continuo,

con un mínimo de días consecutivos especificado por el usuario, y a partir de un día después del peak

que da inicio a la curva de decaimiento. Una vez que el programa selecciona estos períodos, viene una

etapa en la cual el usuario debe decidir qué períodos utilizar y qué partes de la curva correspondiente a

cada período corresponde a un decaimiento exponencial (o a una condición lineal o cuasi lineal en un

gráfico semilog).

Para el análisis se impone que el decaimiento sea de a lo menos 10 días. Un primer segmento de la

curva seleccionada correspondería entonces, a la curva de recesión descrita en el capítulo 2.3, y un

segundo segmento, a la curva de agotamiento. Es por esto que de aquí en adelante se refiere a estas

curvas como curvas de decaimiento, de manera de no inducir a confusiones entre los términos

recesión y agotamiento. Una vez que se seleccionan los períodos de recesión a utilizar, se debe

especificar el inicio y el fin del decaimiento que se quiere analizar, de manera de seleccionar datos

consecutivos que decaigan linealmente en un gráfico semi‐log.

PASO 2.

Una vez que se seleccionan los segmentos de las curvas de decaimiento que se deben analizar, se

utiliza la siguiente ecuación para modelar el descenso del caudal:

log Ecuación 4‐3

Donde:

Tiempo desde

el peak

Índice de

decaimiento k

Tiempo

Log (Q)

PASO 1, ,2 PASO 3 PASO 4

46

t = Tiempo en días.

Q = Caudal total en L/s.

, = Coeficientes determinados a partir de una regresión lineal.

Para cada período analizado se calculan los parámetros , . Estos coeficientes corresponden a la

pendiente de la curva modelada (menor a cero) y la intersección con el origen respectivamente. Con

esta expresión se deduce el índice de decaimiento , para cada período seleccionado, dado por el

valor absoluto del parámetro calculado ( = ‐ ).

log

Una vez que se tiene un índice para cada curva de decaimiento analizada, se identifican los índices

asociados a eventos estacionales comprendidos en los meses de otoño‐invierno (abril‐septiembre) y

los meses de primavera‐verano (octubre‐marzo), de manera de incorporar dicho efecto en los

resultados.

Para determinar un índice característico de cada cuenca se promedian los índices calculados. De

esta manera se obtienen 3 índices por cada cuenca: un primer correspondiente al período de otoño‐

invierno (abril‐septiembre), un segundo correspondiente al período de primavera‐verano (octubre‐

marzo) y un tercer anual que considera todos los meses del año.

PASO 3.

Se relaciona el Índice calculado para cada período, con el promedio de log(Q) de los datos utilizados,

obteniendo una serie de puntos que se correlaciona a través de una ecuación lineal. De esta manera se

obtiene una ecuación de en función de log(Q):

log Ecuación 4‐4

PASO 4.

Los coeficientes de la Ecuación 4‐4 se usan para determinar la curva de agotamiento generalizada

(MRC). Si se expresa el índice de decaimiento como la pendiente de la Ecuación 4‐4 se obtiene la

siguiente expresión:

log log Ecuación 4‐5

Integrando la Ecuación 4‐5 e imponiendo una condición inicial de que en t=0, log(Q0) es el mayor valor

del promedio de log(Q) registrado para los períodos analizados:

log

47

Esta ecuación se puede escribir de manera más genérica:

Ecuación 4‐6

Con: , ,

Para relacionar los resultados de RECESS con la coeficiente de decaimiento definida en la Ecuación 4‐2, se

deben relacionar las Ecuación 4‐2 y Ecuación 4‐3. Ambas son ecuaciones que simulan un decaimiento

exponencial del almacenamiento, pero el coeficiente de decaimiento (k) de la Ecuación 4‐2 y el índice de

decaimiento ( ) de la Ecuación 4‐3 están definidos de distinta manera.

El coeficiente de decaimiento k se define según la Ecuación 4‐2:

k log log k log log k log log k

log

Y el índice de decaimiento se define según la Ecuación 4‐3:

log

Igualando estas dos ecuaciones:

1

log k 0, y log log k

Despejando el parámetro k se obtiene la expresión que relaciona el coeficiente de decaimiento de la

Ecuación 4‐2 con el índice de decaimiento de la Ecuación 4‐3:

k 10 10 Ecuación 4‐7

Una vez que se tiene la MRC, que corresponde a una curva representativa de la manera en que las cuencas

liberan agua en períodos sin recarga, se establecen relaciones entre las cuencas y se analizan en función

de su cobertura de bosque.

4 . 6 S E P A R A C I Ó N Y A N Á L I S I S D E C OM P O N E N T E S D E L H I D R O G R AM A

A partir de las técnicas de separación de hidrogramas resumidas en el capítulo 2.4, para el presente se

estima que la técnica más adecuada a utilizar es la de filtro digital, ya que es simple de implementar y se

puede asociar a parámetros característicos de cada cuenca, de manera de que tenga un base física.

48

De una serie de filtros digitales recursivos descritos en el trabajo de Brodie (Brodie y Hostetler, 2005), el

único que trabaja bajo un supuesto de embalse lineal es el filtro de un parámetro. Este filtro estima el flujo

base como un promedio ponderado de la escorrentía directa y el caudal de flujo base del tiempo anterior

(Chapman, 1999):

k 1 1 k Ecuación 4‐8

Donde: Qb(i) y Qd(i) corresponde al caudal de flujo base y al caudal de escorrentía directa respectivamente,

en el tiempo i, y el parámetro k corresponde a la coeficiente de decaimiento de la curva de agotamiento.

Expresando Qd como la diferencia entre el caudal total (QT) y el caudal base (QT):

k

2 k 1

1 k2 k

Ecuación 4‐9

Así, para la separación de la componente de flujo base, a partir de la serie continua de caudales totales, se

utiliza la Ecuación 4‐9, con el parámetro calibrado en la modelación de las curvas de agotamiento (capítulo

4.5). Dadas las dificultades para la identificación de la curva de agotamiento, planteadas en dicho capítulo,

se debe tener en cuenta que la modelación de esta curva (y por lo tanto la calibración del coeficiente de

decaimiento k) podría tener asociada una componente de flujo subsuperficiales rápido, por lo que el flujo

base podría estar representando no sólo la respuesta lenta y desfasada de la cuenca frente a eventos de

tormenta, sino que también una respuesta directamente asociada a la precipitación caída durante dicha

tormenta.

Una vez que se tienen separadas las componentes de la serie completa de caudales de cada cuenca, se

hacen comparaciones estacionales, mensuales y de eventos de tormenta de estas componentes.

Para el análisis de las componentes del hidrograma asociado a eventos de tormenta es necesario generar

una metodología de selección de eventos a partir de la serie completa de caudales. Dada las características

climáticas de la zona de estudio, es difícil encontrar eventos de tormenta que sean completamente

independientes, ya que las precipitaciones ocurren prácticamente durante todo el año, salvo en ciertos

períodos en los meses de verano. Si bien se reconocen fácilmente diferentes curvas de concentración y de

recesión‐agotamiento a lo largo de los hidrogramas de las cuencas estudiadas, se espera que las curvas de

concentración, ya sea en su forma o magnitud, estén influenciadas por eventos anteriores. Esto debido a la

cercanía de los eventos, y a las condiciones prácticamente constantes de alta humedad del suelo. Es por

esto que se debe buscar un método que se acomode a estas características. Y los resultados encontrados

deben incorporar este posible efecto de no completa independencia entre eventos.

En la bibliografía revisada se han encontrado diversos criterios para la selección de eventos de tormenta,

entre los más utilizados se encuentran los que se basan en registros de precipitación y los que se basan en

registros de caudal (Hammond y Han, 2006). El método basado en datos de precipitación es empírico e

inexacto y está comúnmente relacionado con perturbaciones de gran escala, en zonas en que las

tormentas tienden a llegar en clusters. Sin embargo, provee de una herramienta útil para la separación de

49

eventos. Consiste en asumir independencia entre dos eventos de precipitación, en base a un tiempo

mínimo entre ellos. Este tiempo se determina haciendo un análisis estocástico de los datos de

precipitación, asumiendo que las tormentas se generan siguiendo una distribución de Poisson. Por su

parte, el método basado en datos de caudal también establece un tiempo mínimo entre dos eventos de

crecida.

Dada la alta concentración de eventos de precipitación, se opta por independizar las tormentas siguiendo

el criterio basado en los datos de caudal, en función de un tiempo mínimo para cada cuenca.

Una manera de establecer este tiempo característico, está dada por una relación empírica que establece el

tiempo en el que la escorrentía directa decrece hasta convertirse en flujo base, en función del área de la

cuenca (Lisley et al., 1958)

0.827 . Ecuación 4‐10

Con D en días, y A en km2.

Al calcular el tiempo a partir de la Ecuación 4‐10, para cada cuenca, éstos resultan del orden de medio día.

Estos valores se consideran poco adecuados al analizar los hidrogramas de las cuencas, ya que las

recesiones analizadas de todas las cuencas poseen mayores tiempos de decaimiento. Por lo que se

propone otra alternativa para estimar este tiempo.

En el capítulo 4.5, los períodos seleccionados para el análisis de las curvas de recesión y agotamiento

corresponden a decaimientos seleccionados a partir de un día después del peak que da inicio a la curva.

Debido a esto, se propone considerar un tiempo característico asociado a la duración de estos

decaimientos. Estos decaimientos, como se ha mencionado anteriormente, probablemente representan

decaimientos tanto de escorrentía directa (escorrentía superficial‐ escorrentía subsuperficial rápida) como

de flujo base (escorrentía subsuperficial lenta – flujo subterráneo). En el capítulo 5.5, se hace un análisis en

detalle estas curvas y de lo que representan. Una vez definido este tiempo, se implementa un programa

para separar y analizar los eventos de tormenta seleccionados.

Para el análisis de las tormentas seleccionadas se propone extraer parámetros representativos de cada

evento. Estos parámetros se resumen en la Tabla 4‐2.

De manera de trabajar con un único dato de precipitación acumulada a lo largo de la tormenta, para el

cálculo de los parámetros resumidos en la Tabla 4‐2, se propone que para eventos en los que los datos de

precipitación acumulados durante la tormenta de ambos pluviógrafos difieran en un 20% o más, se

considere la mayor medición. Siempre verificando la consistencia de los resultados.

50

Tabla 4‐2: Parámetros tormentas

Parámetro Unidad Descripción

QT mm Caudal total acumulado, expresado en volumen, normalizado por el área de cada

cuenca

QB mm Caudal base acumulado, expresado en volumen, normalizado por el área de cada

cuenca

QD mm Caudal de escorrentía directa acumulado, expresado en volumen, normalizado por el

área de cada cuenca

Pp mm Precipitación acumulada durante el evento de tormenta, medida desde un día antes

del comienzo de la curva de concentración asociada a la tormenta.

D día Duración de la precipitación

I mm/día Intensidad de la tormenta (Pp/D)

QT/Pp ‐ Coeficiente de escorrentía asociado al caudal total

QB/Pp ‐ Coeficiente de escorrentía asociado al caudal base

QD/Pp ‐ Coeficiente de escorrentía asociado al caudal de escorrentía directa

Una vez que se tienen todas las tormentas analizadas, se propone hacer una clasificación de éstas en

función de la época del año en que ocurren, de manera de identificar los períodos en que las cuencas de

bosque de renovales no tienen hojas (bosques de hoja caduca), y de la humedad antecedente a cada

tormenta. De esta manera se pretende identificar los posibles factores que generen diferencias en las

respuestas de las cuencas.

51

5 R E S U L T A D O S

5 . 1 R E S U L T A D O S A N Á L I S I S B A S E D E D A T O S

Tal como se describió en el capítulo 4, en el presente capítulo se recopila la base de datos disponible,

consistente en datos de caudal y de precipitación.

5 . 1 . 1 P R E C I P I T A C I ÓN

Los datos de precipitación son medidos en dos pluviógrafos HOBO®, denominados Praderas (Praderas) y

Profesores (Profesores). Ambos tienen una superficie de 200 cm2, y se encuentran conectados a un

datalogger de registro horario. Estos pluviógrafos registran eventos de precipitación superiores a 0.25 mm,

y se encuentran a una altura de 1.3 m sobre el nivel del suelo. Están ubicados en sectores abiertos y

distantes a unos 700 ‐ 3000 metros de las microcuencas.

Figura 5‐1: Pluviógrafo

En la Figura 5‐2 se muestra la existencia de datos desde el año 2003, año en que se instalaron los

pluviógrafos. Los datos mensuales y anuales del período de registro de los pluviógrafos se presentan en las

Tabla 3‐1 y Tabla 3‐2 del acápite 3.1.

Figura 5‐2: Período de registro Pluviógrafos

Los valores anuales y mensuales de las estaciones Praderas y Profesores se detallan en el capítulo 3.1, en

donde se analiza el clima de la zona de estudio.

52

5 . 1 . 2 C A UDA L

Los datos de caudal son medidos a la salida de cada una de las cuencas, a través de un vertedero

triangular de 90°, que cuenta con una regleta que mide la altura de la lámina de agua que pasa por sobre

el vertedero. Estos vertederos fueron instalados por personal del grupo FORECOS en el año 2002.

Figura 5‐3: Vertedero triangular

Las curvas de descarga de estos vertederos fueron calibradas y se les asocia la siguiente ecuación, en

función de la altura de la regleta (Neira, 2005):

Ecuación 5‐1

En donde:

a y b: parámetros del vertedero triangular. (a = 0.0147, b = 2.48).

h: altura estimada de la regleta en cm.

El cuidador del predio, lee y registra cada día entre 8 y 10 de la mañana, el nivel de la regleta de los

vertederos. A partir de estas lecturas, y utilizando la Ecuación 5‐1, se obtiene una base de datos de

caudales instantáneos diarios (un caudal instantáneo por día).

Además de la regleta, que determina la altura para el cálculo del caudal en la Ecuación 5‐1, los vertederos

cuentan con un sensor de presión (datalogger) que registra alturas de presión a nivel horario, en la misma

sección que la regleta. Para que la altura horaria pueda ser utilizada en la Ecuación 5‐1, ésta debe ser

correlacionada con la altura de la regleta, de manera de estimar una altura equivalente sobre la regleta.

Esto debido a que esta ecuación ha sido calibrada para la altura sobre la regleta instalada en cada

vertedero.

Los períodos de observación de cada serie se interrumpen en ciertas ocasiones. Estas interrupciones se

deben tanto a faltas humanas como a fallas en las instalaciones experimentales. El objetivo de esta

investigación no involucra el relleno de datos o el rastreo de fallas en el monitoreo.

53

En la Figura 5‐4 se resumen los períodos en los que se cuenta con datos, tanto para la base de datos de

lecturas diarias (Hd) como para la base de datos de alturas horarias (Hh):

Figura 5‐4: Período de registro: Lecturas diarias de altura sobre la regleta (Hd), Registro Horario de altura

de presión compensada (Hh)

Estas dos alturas (una proveniente de la regleta y otra proveniente del registro horario de presión del

datalogger) generan dos bases de datos distintas de caudal, con distintos errores asociados. Estos errores

se analizan a continuación, de manera de escoger las serie de tiempo a utilizar en el estudio (ver esquema

de la Figura 5‐5).

Figura 5‐5: Esquema obtención base de datos caudal

Error asociado a base de datos de lecturas diarias de la regleta:

La altura sobre la regleta es un tipo de medida directa, que tiene asociada una incerteza. El error asociado

es de tipo instrumental y depende de la sensibilidad del instrumento usado. En este caso, la regleta se

clasifica como instrumento análogo, por lo que su error asociado será igual a la mitad de la menor medida,

es decir, error = 0.5 cm.

lecturas diarias altura regleta

altura de presiónhoraria

caudal diario(L/s)

altura regletaequivalente

(horaria)

ecuacióndel vertedero

caudal horario(L/s)

ecuacióndel vertedero

caudal diario(L/s)

promedio24 hrs

correlaciónhp vs lectura 8,9,10 am

análisiserrores

54

El error asociado a una función que depende de esta altura h se obtiene directamente de la fórmula de

propagación de errores:

Ecuación 5‐2

Evaluando la fórmula de propagación de errores de una función (Ecuación 5‐2) para la fórmula del

vertedero, se obtiene lo siguiente:

2.48 0.0147 . 0.5

0.018 .

Ecuación 5‐3

De la Ecuación 5‐3 se desprende que el caudal instantáneo diario que se obtienen a partir de la lectura

diaria de la regleta, tiene asociado un error igual para todas las cuencas. Este error depende de la

magnitud de la altura registrada.

Error asociado a base de datos de registros horarios de presión:

La altura de presión de una sección transversal se compone de la altura de la columna de agua y de la

presión atmosférica sobre esa columna.

100 Ecuación 5‐4

Donde:

z: altura de la columna de agua (cm)

p: presión (kg‐m/s2‐m2)

γ: densidad * aceleración de gravedad (Kg‐m/m3‐s2)

Las alturas registradas por el datalogger se deben compensar con la información horaria del barómetro,

para que sean comparables con la información diaria de lectura de la regleta. Una vez que se compensa la

serie, ésta se correlaciona con la lectura diaria de la regleta. A partir de esta correlación se obtiene una

altura de regleta equivalente a nivel horario, que a través de la Ecuación 5‐1, entrega una base de datos de

caudales horarios.

Como la lectura diaria se realiza en horas de la mañana, para establecer la relación, se propone utilizar el

promedio de los datos horarios compensados (alturas horarias) de las 8, 9 y 10 AM.

De manera de visualizar la relación entre el registro diarios y el registro horario de alturas sobre el

vertedero, a continuación se grafican las series en función del tiempo, para el año hidrológico 2004‐2005.

55

(A)

(B)

(C)

Figura 5‐6: Comparación diaria regleta, altura horaria. Año hidrológico 2004‐2005.

(A) Prad, (B) Rcm, (C) Rsm, (D) Tran, (E) Enc.

Prad

0

10

20

30

40

50

60

01-04-04 31-05-04 30-07-04 28-09-04 27-11-04 26-01-05 27-03-05

Altu

ra (c

m)

H horario 8, 9,10 am

H diario

Rcm

0

10

20

30

40

50

60

01-04-04 31-05-04 30-07-04 28-09-04 27-11-04 26-01-05 27-03-05

Altu

ra (c

m)


H diario

Rsm

05

10

152025

3035

4045

50

01-04-04 31-05-04 30-07-04 28-09-04 27-11-04 26-01-05 27-03-05

Altu

ra (c

m)


H diario

56

(D)

(E)

Continuación Figura 5.6: Comparación diaria regleta, altura horaria. Año hidrológico 2004‐2005.

(A) Prad, (B) Rcm, (C) Rsm, (D) Tran, (E) Enc.

Como se puede observar en los gráficos de la Figura 5‐6, las series de lectura diaria y horaria, tienen un

comportamiento similar y un sesgo consistente a lo largo del tiempo, salvo para la cuenca Prad, que en

agosto del 2004 comienza a registrar alturas horarias mayores. Sin embargo, es necesario establecer la

relación entre ambas series para verificar que efectivamente el comportamiento de los registros sea

consistente y exista correlación.

En la Figura 5‐7 se muestran los gráficos que relacionan ambas series para el período completo de registro.

De esta figura se observa que para las cuencas Prad, Rcm, Rsm y Tran se distingue una correlación principal

entre las series comparadas, y además, correlaciones secundarias (en el sentido que tienen asociado una

menor cantidad de datos), en cambio, para la cuenca Enc se distingue una única correlación.

Tran

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

01-04-04 31-05-04 30-07-04 28-09-04 27-11-04 26-01-05 27-03-05

Altu

ra (c

m)


H diario

Enc

0100200

300400500

600700

800900

1000

01-04-04 21-05-04 10-07-04 29-08-04 18-10-04 07-12-04 26-01-05 17-03-05

Altu

ra re

gist

ro h

orar

io 8

, 9,

10 A

M (c

m)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Altu

ra d

iari

a re

glet

a (c

m)


H diario

57

Figura 5‐7: Correlación H lectura diaria / H horario promedio 8, 9, 10 AM

Se propone estimar el error asociado a la correlación principal, de manera de decidir si se sigue adelante

con esta base de datos. Si se opta por continuar analizando los caudales asociados a esta base de datos, se

propone identificar los períodos correspondientes a las distintas correlaciones encontradas en los gráficos

de la Figura 5‐7, y estimar una regresión lineal aceptable para cada uno de ellos, de manera de establecer

las alturas equivalentes asociadas a la regleta, con las cuales se podrá estimar el caudal a partir de la

ecuación del vertedero (Ecuación 5‐1). Para esto se obtienen los niveles de confianza de un 95% de dicha

correlación, y su error asociado, para cada cuenca. Los gráficos de las correlaciones principales, con sus

intervalos de confianza del 95% y el error asociado, se muestran en la Figura 5‐8:

58

Figura 5‐8: Error (95% confianza)

Correlación principal H lectura diaria / H horario promedio 8, 9, 10 AM

Una vez que se tiene el error asociado a la altura equivalente de la regleta (ver gráficos Figura 5‐8), se

puede establecer el error asociado al caudal generado por dicha serie, a partir de la fórmula de

propagación de errores aplicada a la ecuación del vertedero (Ecuación 5‐3). En la Tabla 5‐1 se muestra un

resumen del error asociado a la altura y al caudal, para cada cuenca. Como se observa en esta tabla, el

error de caudal depende de la lectura horaria equivalente estimada sobre el vertedero.

59

Tabla 5‐1: Error caudal asociado a base de datos de registros horarios de alturas de presión

Cuenca error altura

equivalente (cm) (L/s)

Prad 7.2 0.262 h b‐1

Rcm 6.5 0.237 h

b‐1

Rsm 4.9 0.179 h b‐1

Tran 6.0 0.219 h

b‐1

Enc 11.1 0.405 h b‐1

Comparación de errores y determinación de base de datos de caudal a utilizar

Los errores asociados a los datos de caudal para las distintas cuencas y para las dos bases de datos (de

lecturas diarias y registros horarios) están dados por la Ecuación 5‐3 y las ecuaciones de la Tabla 5‐1, y son

función de la altura sobre la regleta y por lo tanto, del caudal pasante sobre el vertedero.

En la Figura 5‐9 se comparan estos errores y se grafican en función del caudal que pasa sobre el vertedero.

Figura 5‐9: Error de caudal asociado a las bases de datos de lecturas diarias de la regleta (Hd) y altura

horaria registrada por el datalogger (Hh)

Al analizar la Figura 5‐9, se observa que los caudales asociados a la base de datos de lecturas diarias tienen

asociado un error considerablemente menor a los de la base de datos horaria. Si se considera que los

caudales de todas las cuencas, salvo Enc, son del orden de los 10 l/s, de la Figura 5‐9 se deduce que la

magnitud del error para los registros horarios sobrepasa el 50% del valor del caudal.

Debido a lo anterior, se establece que la base de datos que induce a un menor error en los resultados del

análisis hidrológico al que se somete los caudales, es la de lecturas diarias. Esta base de datos tiene la

desventaja de representar un caudal instantáneo, por lo que no incorpora la variabilidad horaria que

pueda tener el caudal.

0%10%

20%30%

40%50%

60%70%

80%90%

100%

0 200 400 600 800 1000 1200 1400

Caudal (l/s)

Erro

r

Hh Enc

Hh Tran

Hh Rcm

Hh Rsm

Hh Prad

Hd Todas

60

Los estadígrafos de dispersión principales de la base de datos escogida para realizar el estudio se resumen

en la Tabla 5‐2.

Tabla 5‐2: Estadígrafos de dispersión. Base de datos de caudal Q (l/s) a utilizar

Estadígrafo Q (l/s)

Prad Rcm Rsm Tran Enc Máximo 156 175 99 114 1181 Mínimo 0.04 0.14 0.12 0.08 1.25 Promedio 13.0 13.1 6.9 8.9 68.8

Para visualizar los resultados del análisis hidrológico, para las distintas cuencas, es necesario representar el

caudal en unidades que sean comparables. Para esto se propone expresar el caudal en unidades de

volumen normalizado por el área de cada cuenca (Ecuación 5‐5). Esta conversión tiene como supuesto que

el caudal instantáneo diario es representativo del caudal medio diario de la cuenca.

1

86400 í 1

10000 1

1000 1000

8.64 1

Ecuación 5‐5

A partir de la Ecuación 5‐5, se obtiene un volumen diario en mm, que será comparable entre las distintas

cuencas del estudio. Por notación, este volumen diario se expresará de aquí en adelante como Q(mm). Los

estadígrafos de dispersión principales de la base de datos escogida para realizar el estudio se resumen en

la Tabla 5‐3.

Tabla 5‐3: Estadígrafos de dispersión. Base de datos de caudal Q (mm) a utilizar

Estadígrafo Q (mm)

Prad Rcm Rsm Tran Enc Máximo 110 120 116 131 142

Mínimo 0.03 0.10 0.14 0.09 0.15

Promedio 9 9 8 10 8

En la Figura 5‐10 se grafica la serie de tiempo de caudales a utilizar en el estudio para cada cuenca, junto

con la base de datos de precipitación disponible, para todo el período de registro.

61

Figura 5‐10: Hidrograma período completo de registro

A continuación se analiza la sensibilidad de estos caudales expresados en unidades de mm frente a errores

en la estimación de las áreas de cada cuenca. Para esto, se hace un análisis de sensibilidad frente a una

variación de un 5% del área:

8.64 1

Ecuación 5‐6

5% 8.64 1

1.05 0.95 8.64

1

5% 8.64 1

0.95 1.05 8.64

1

% ó 5% 18.64 1

1.05 8.64 1

1.05 1

1.05 5%

% ó 5% 18.64 1

0.95 8.64 1

0.95 1

0.95 5%

A partir de este análisis se observa que si el área de la cuenca estuviese sobreestimada en un 5%, los

caudales expresados en unidades de mm estarían sobreestimados en un 5%. A su vez, si el área de la

cuenca estuviese subestimada en un 5%, los caudales expresados en unidades de mm estarían

subestimados en un 5%. Estos rangos de error se deben considerar en el análisis de resultados.

Hidrograma período 2003 - 2007

0

50

100

150

200

20-03-03 17-08-03 14-01-04 12-06-04 09-11-04 08-04-05 05-09-05 02-02-06 02-07-06 29-11-06 28-04-07

Fecha

Q (m

m)

0

50

100

150

200

Pp (m

m)

Prad Rcm Rsm Tran Enc pp Prad pp Prof

62

5 . 2 R E S U L T A D O S A N Á L I S I S R É G I M E N H I D R O L Ó G I C O

En la Figura 5‐11 se muestra el hidrograma mensual con los caudales expresados como volumen

acumulado normalizado por el área de cada cuenca Q (mm) y la precipitación acumulada mensual PP

(mm), para los cuatro años hidrológicos de registro y en la Figura 5‐12 se grafica el cuociente Q/PP (caudal

mensual (mm) normalizado por precipitación mensual (mm)).

Figura 5‐11: Hidrograma mensual

Figura 5‐12: Cuociente Q/PP

A partir del gráfico de la Figura 5‐11 se observa que todas las cuencas tienen un régimen hidrológico

similar, principalmente pluvial. Con respuestas consistentes de caudal frente a aumentos y disminuciones

de la precipitación. Así, los caudales son dependientes del régimen de precipitaciones, que como se

aprecia en la Figura 5‐11 y en el análisis de precipitaciones realizado en el acápite 3.1, es bastante variable

y tiene asociado precipitaciones en todos los meses del año.

La relación entre el caudal y la precipitación mensual es coherente con el comportamiento que se espera

de las cuencas en relación a su tamaño y su cota ya que, aunque pueda caer precipitación en forma de

nieve durante algunas tormentas de los meses fríos, dada la escala espacial reducida de las cuencas, la

acumulación será muy pequeña y no debiera influir notoriamente en los caudales.

Hidrograma Mensual

0100200300400500600700800900

1000

Abr-0

3M

ay-0

3Ju

n-03

Jul-0

3Ag

o-03

Sep-

03O

ct-0

3N

ov-0

3D

ic-0

3En

e-04

Feb-

04M

ar-0

4Ab

r-04

May

-04

Jun-

04Ju

l-04

Ago-

04Se

p-04

Oct

-04

Nov

-04

Dic

-04

Ene-

05Fe

b-05

Mar

-05

Abr-0

5M

ay-0

5Ju

n-05

Jul-0

5Ag

o-05

Sep-

05O

ct-0

5N

ov-0

5D

ic-0

5En

e-06

Feb-

06M

ar-0

6Ab

r-06

May

-06

Jun-

06Ju

l-06

Ago-

06Se

p-06

Oct

-06

Nov

-06

Dic

-06

Ene-

07

Q (m

m)

020040060080010001200140016001800

PP (mm

)

Pp Praderas Pp Profesores Prad Rcm Rsm Tran Enc

0

1

2

3

4

5

Abr

-03

May

-03

Jun-

03Ju

l-03

Ago

-03

Sep

-03

Oct

-03

Nov

-03

Dic

-03

Ene

-04

Feb-

04M

ar-0

4A

br-0

4M

ay-0

4Ju

n-04

Jul-0

4A

go-0

4S

ep-0

4O

ct-0

4N

ov-0

4D

ic-0

4E

ne-0

5Fe

b-05

Mar

-05

Abr

-05

May

-05

Jun-

05Ju

l-05

Ago

-05

Sep

-05

Oct

-05

Nov

-05

Dic

-05

Ene

-06

Feb-

06M

ar-0

6A

br-0

6M

ay-0

6Ju

n-06

Jul-0

6A

go-0

6S

ep-0

6O

ct-0

6N

ov-0

6D

ic-0

6E

ne-0

7

Q/P

P

Prad Rcm Rsm Tran Enc

63

5 . 3 R E S U L T A D O S C OM P A R A C I Ó N C U R V A S D O B L E A C UMU L A D A S

Tal como se menciona en el capítulo 4.3, para el análisis de la producción hídrica mensual de las cuencas se

generan las curvas doble acumuladas de escorrentía superficial mensual para el período abril 2003 ‐ marzo

2006. Las comparaciones se hacen según el criterio establecido en el capítulo 4 y se detallan en los

acápites 5.3.1 a 5.3.4.

5 . 3 . 1 C OMP A R A C I Ó N BO S QU E ( R CM / R SM ) – P R A D E R A S ( P R A D )

Para hacer la comparación entre la cuenca con cubierta de praderas y las cuencas de bosques, se propone

utilizar las cuencas Rcm y Rsm. Esto debido a que, tal como se explica en el acápite 3.3, estas tres cuencas

pertenecían a un mismo paño de bosque y la cuenca Prad tiene ciertas especies similares a Rcm y Rsm que

abarcan aproximadamente un 10% de la superficie de la cuenca, por lo que se considera consistente

compararlas. Además, al comparar cuencas con especies de renovales se elimina el efecto que pueda tener

la edad del bosque en la generación de escorrentía. Las curvas doble acumuladas de estas tres cuencas se

comparan en el gráfico de la Figura 5‐13.

Figura 5‐13: Curva doble acumulada.

Comparación Bosque (Rcm / Rsm) – Praderas (Prad)

El gráfico de la Figura 5‐13 muestra la variación de la producción de escorrentía superficial a lo largo del

período de registro para las cuencas analizadas. A partir de las regresiones lineales de cada curva se

observa que la cuenca con cubierta de praderas (Prad) produciría entre un 12% y un 25% más de

escorrentía superficial mensual que las cuencas con cubierta de renovales con manejo (Rcm) y sin manejo

silvícola (Rsm), respectivamente. Este resultado es consistente con lo que se ha encontrado en la literatura

(acápite 2.5.6) con respecto a una mayor generación de escorrentía en cuencas con menor porcentaje de

cobertura de bosque (Swift y Swank, 1981; Kuczera, 1987; Cornish y Vertessy, 2001; Jones y Post, 2004;

Brown et al., 2004).

Al incorporar un error de un ±5% en el cálculo de las áreas de cada cuenca (ver acápite 5.1.2), las

relaciones encontradas serían de un rango de 2%‐22% de mayor producción de la cuenca Prad en relación

a la cuenca Rcm y de un 15%‐35% en relación a la cuenca Rsm.

64

5 . 3 . 2 C OMP A R A C I Ó N BO S QU E ADU L T O : P R Í S T I N O ( E N C ) ‐ A L T E R A DO

( T R A N )

En la Figura 5‐14 se muestra la curva doble acumulada para las cuencas Tran y Enc. Se observa que Tran

produce del orden de un 14% más de lo que produce Enc en términos de escorrentía superficial mensual.

Al incorporar un ±5% de error en la estimación de las áreas de ambas cuencas, la cuenca Tran produciría

entre un 4%‐24% más que la cuenca Enc.


Comparación Bosque Adulto Prístino (Enc) –Alterado (Tran)

5 . 3 . 3 C OMP A R A C I Ó N R E NOV A L : C ON MAN E J O ( R CM ) ‐ S I N MAN E J O ( R SM )

En la Figura 5‐15 se muestra la curva doble acumulada para las cuencas Rcm y Rsm. Se observa que Rcm

produce del orden de un 15% más de lo que produce Rsm en términos de escorrentía superficial mensual,

lo que equivaldría a un rango entre 5%‐25% si se incorpora un error de ±5% en la estimación de las áreas

de ambas cuencas.


Comparación Bosque Renoval con manejo (Rcm) – sin manejo (Rsm)

65

5 . 3 . 4 C OMP A R A C I Ó N BO S QU E ADU L T O ( E N C ) ‐ R E NO V A L ( R SM )

Para esta comparación se propone trabajar con las cuencas Enc y Rsm, ya que constituyen a bosques

adulto y de renovales sin intervención, ambas con Laurelia philippiana (Tepa) como una de las especies

dominantes. De esta manera se busca dejar fuera efectos que pueda tener el tipo de manejo al que se

somete el bosque. La curva generada se muestra en la Figura 5‐16.


Comparación Bosque Adulto (Enc) – Renovales (Rsm)

El gráfico de la Figura 5‐16 muestra que el bosque adulto produciría un 18% más de escorrentía superficial

mensual que un bosque de renovales (lo que equivaldría a un rango entre 8%‐38% si se incorpora un error

de ±5% en la estimación de las áreas de ambas cuencas).

5 . 4 R E S U L T A D O S C OM P A R A C I Ó N C U R V A S D E D U R A C I Ó N

En el presente capítulo se determinan las curvas de duración de cada cuenca, estimadas a partir de una

distribución de Weibull asociada a la serie de escorrentía superficial diaria ordenada, para el período

común de registro (abril 2003 – marzo 2006). El análisis se hace a nivel anual (utilizando todo el período de

registro) y estacional (utilizando los datos diarios de los meses de Abr‐Sep y Oct‐Mar).


A partir del mismo análisis desarrollado en el acápite 5.3.1, se decide utilizar las cuencas Rcm y Rsm para

comparar con la cuenca de praderas (Prad). En la Figura 5‐17 se muestran las curvas generadas a nivel

anual y estacional.

66

(A)

(B)

(C)

Figura 5‐17: Curva de duración (A) Anual, (B) Abr‐Sep, (C) Oct‐Mar


Los resultados de las curvas de la Figura 5‐17 muestran que para el rango de probabilidades de 0 a 95%,

tanto para un análisis anual como estacional, la cuenca Prad tiene asociada en promedio un 14% y 33%

mayor escorrentía superficial diaria que las cuencas Rcm y Rsm. Si se incorpora el efecto de un ±5% de

error en el cálculo de las áreas de cada cuenca, las relaciones encontradas serían de un rango de 4%‐24%

para la comparación entre la cuenca Prad y Rcm, y de un 23%‐43% para Prad y Rsm.

El panel (c) de la Figura 5‐17 (período Oct‐Mar) muestra que para probabilidades de excedencia mayores a

95%, la escorrentía superficial de la cuenca de renovales con manejo (Rcm) supera a la escorrentía

superficial de la cuenca con praderas (Prad) hasta en un 25%.

Las relaciones encontradas muestran que la cuenca Prad tiene en general, una escorrentía superficial

mayor tanto para los sectores de la curva asociados a caudales de crecida, como para los sectores

asociados a los caudales base, salvo para ciertos días de los meses de verano.

67


( T R A N )

Para comparar las cuencas Tran y Enc en la Figura 5‐18 se grafican las curvas de duración y la diferencia

porcentual de éstas. Se hace el análisis a nivel anual y estacional. La diferencia porcentual se determina de

a partir de la Ecuación 5‐7:

% 100 1

Ecuación 5‐7

(A)

(B) (C)


Comparación Bosque adulto prístino (Enc) – Bosque adulto alterado (Tran)

Los gráficos de la Figura 5‐18 muestran que para probabilidades de excedencia entre 0% y 50%, tanto para

el análisis anual como estacional, la cuenca Tran presenta una mayor escorrentía superficial diaria que la

cuenca Enc, llegando a diferencias de un 30%. Esta relación se invierte al analizar la serie de caudales

bajos, asociados a probabilidades de excedencia de entre 50% y 100%, en donde la cuenca Enc presenta

una generación de escorrentía superficial mayor que la cuenca Tran, llegando a alcanzar diferencias de un

60%.

68


En la Figura 5‐19 se muestran los resultados para las cuencas Rcm y Rsm. En este caso, la diferencia

porcentual se calcula según la Ecuación 5‐8:

% 100 1

Ecuación 5‐8

(A)

(B) (C)


Comparación Bosque renoval con manejo (Rcm) – Bosque renoval sin manejo (Rsm)

De los gráficos de la Figura 5‐19 se observa que a nivel anual, la cuenca manejada (Rcm) genera una mayor

escorrentía superficial diaria en comparación con la cuenca sin manejo. La diferencia entre la escorrentía

generada aumenta a medida que la probabilidad de excedencia aumenta, llegando a diferencias del orden

de un 50%. A nivel estacional se observa que en los meses de Oct‐Mar (primavera‐verano), la distribución

de caudales diarios de ambas cuencas sigue la misma relación, disminuyendo la diferencia a medida que

los caudales crecen y alcanzando incluso revertirla para las probabilidades menores en donde se observan

ciertos caudales de la cuenca Rsm mayores a los de la cuenca Rcm. Para la distribución de los meses Abr‐

Sep (otoño‐invierno), la diferencia entre la escorrentía de ambas cuencas oscila alrededor de un 13% para

todo el rango de probabilidades, siendo la cuenca Rcm la que genera más.

69


De manera similar a como se procede en el capítulo 5.3.4, para establecer la relación entre los bosques

adultos y renovales se comparan las cuencas Enc y Rsm. En la Figura 5‐20 se muestran las curvas de

duración de la escorrentía diaria, junto con la diferencia porcentual de éstas, a nivel anual y estacional. En

este caso, la diferencia porcentual se calcula según la Ecuación 5‐9:

% 100 1

Ecuación 5‐9

(A)

(B) (C)

Figura 5‐20: Curva de duración. (A) Anual, (B) Abr‐Sep, (C) Oct‐Mar

Comparación Bosque Adulto (Enc) –Renoval (Rsm).

De los gráficos de la Figura 5‐20 se observa que tanto a nivel anual como estacional, la cuenca con cubierta

de bosque adulto (Enc) produce una mayor escorrentía que la cuenca con cubierta de renovales, salvo para

los extremos de la curva, es decir, para los caudales de crecida y para los caudales bajos de la serie.

70

5 . 5 R E S U L T A D O S A N Á L I S I S C U R V A S D E R E C E S I Ó N Y A G O T AM I E N T O

En el presente capítulo se establecen comparaciones entre las curvas de agotamiento generalizada (MRC)

de cada cuenca, ya que estas curvas son representativas del set de curvas de decaimiento analizado.

Para el análisis de las curvas de decaimiento (curvas de recesión y agotamiento) se opta por trabajar con

los caudales asociados a las lecturas diarias de caudal, suavizados con un filtro de media móvil de 5 días.

De esta manera se extrae parte del ruido asociado a los datos. Se toma como supuesto que en períodos de

recesión, cuando no hay eventos de precipitación, las lecturas diarias son representativas del caudal medio

diario y no debieran sufrir mayores variaciones entre una lectura y la siguiente.

5 . 5 . 1 Í N D I C E D E D E C A IM I E N T O

A partir de la metodología expuesta en el capítulo 4.5, se analizan las series completa de caudales de cada

cuenca, se seleccionan los períodos de decaimiento a analizar y se determina un índice de decaimiento

para cada uno de ellos.

En las Tabla A. 1 a A.5 del 0 se resume la información de las curvas de decaimiento analizadas, para cada

cuenca: fecha del peak asociado, índice de decaimiento calibrado a través de regresión lineal,

coeficiente de determinación R2 de la regresión, duración D (Días), promedio de log(Q) de la recesión

seleccionada, log(Q) inicial considerado y los días después del peak en que comienza la curva (DDP).

En la Figura 5‐21 se muestran las curvas de decaimiento analizadas para cada cuenca. En estos gráficos, el

tiempo T=0 corresponde al peak de la curva.

(A)

Figura 5‐21: Curvas de decaimiento analizadas

(A) Prad, (B) Rcm, (C) Rsm, (D) Tran, (E) Enc

71

(B)

(C)

(D)

(D)

Continuación Figura 5‐20: Curvas de decaimiento analizadas


72

En la Figura 5‐21 se observa que las curvas de decaimiento seleccionadas tienen un comportamiento cuasi

lineal, lo que daría cuenta de que el supuesto de que el almacenamiento de las cuencas se comporta como

un embalse lineal se estaría cumpliendo.

También se observa que para la cuenca Prad, las curvas seleccionadas se dividen claramente en dos

grupos: uno en el que las curvas comienza a un día después del peak, y otro grupo en donde las curvas

comienzan después de 10 días del peak aproximadamente. En el primer grupo, las pendientes son más

fuertes, y en general, los caudales peak con mayores. Este grupo entonces, estaría representando los

decaimientos de curvas de recesión (asociadas al decaimiento de la escorrentía directa: escorrentía

superficial + escorrentía subsuperficial lenta + precipitación directa sobre el cauce). Y el segundo grupo

sería más representativo de los decaimientos de curvas de agotamiento (asociadas al decaimiento del flujo

base: flujo subterráneo + escorrentía subsuperficial lenta).

Para la cuenca Rcm (panel (B) Figura 5‐21), la diferencia entre los dos grupos no es tan marcada, pero sí se

observa que hay un grupo de curvas que comienzan entre 1 y 5 días después del peak, y otro que comienza

entre 5 y 10 días después. Para el resto de las cuencas (Rsm, Tran y Enc), el análisis es similar al de las

cuencas Prad y Rcm.

5 . 5 . 2 ANÁ L I S I S E S T A C I O N A L Í N D I C E D E D E C A IM I E N T O

De manera de incorporar el efecto estacional de precipitaciones, la caída de hojas de las distintas

coberturas de las cuencas y para diferenciar los decaimientos representativos de curvas de recesión y los

representativos de las curvas de agotamiento, se hace un análisis separando las curvas pertenecientes a

los períodos Abril‐Septiembre y Octubre‐Marzo.

En la Tabla 5‐4 se muestran los índices de decaimiento asociados a cada cuenca y a cada período

característico del año. Estos resultados se obtienen a partir de un promedio de los valores resumidos en

las Tabla A. 1 a A.5 del 0. Además, se muestra la conversión a la constante de recesión k descrita en el

capítulo 4.5, y también el parámetro DPP promedio, que corresponde al promedio de los días después del

peak en que las curvas de decaimiento comienzan.

Tabla 5‐4: Índice de decaimiento K, coeficiente de decaimiento k, DDP. Análisis estacional

Cuenca Índice de recesión Constante de recesión k DPP promedio (días)

Oct‐Mar Abr‐Sep Anual Oct‐Mar Abr‐Sep Anual Oct‐Mar Abr‐Sep Anual Prad 30.93 20.86 25.34 0.928 0.895 0.913 9.1 4.0 6.0

Rcm 35.22 24.92 29.80 0.937 0.912 0.926 4.5 4.5 4.0

Rsm 22.09 18.83 20.17 0.901 0.885 0.892 4.6 3.9 4.0

Tran 18.79 12.48 15.63 0.885 0.832 0.863 5.3 4.0 5.0

Enc 22.77 16.88 19.67 0.904 0.872 0.890 6.8 5.8 6.0

Valores del coeficiente de decaimiento k altos (> 0.9) tienen asociado decaimientos lentos y dan cuenta

del dominio del flujo base en la escorrentía total. A partir de esto, y analizando los datos de la Tabla 5‐4, se

observa que los períodos de primavera ‐ verano (Oct‐Mar) tienen constantes de recesión más altas, lo que

73

indicaría una mayor representatividad de curvas de agotamiento, en comparación con el análisis del

período de otoño ‐ invierno (Abr‐Sep).

El parámetro DDP promedio también da cuenta de la representatividad de los procesos de recesión o

agotamiento, que tiene la curva decaimiento. Las curvas del período Oct‐Mar tienen asociados DDP

mayores, por lo que se asume representan de mejor manera las curvas de agotamiento de la cuenca. Y las

curvas del período Abr‐Sep tienen asociados DDP menores y se asume representan de mejor manera las

curvas de recesión.

El índice calculado está sujeto diversos factores, entre los cuales se pueden identificar: la duración del

período analizado (D), la magnitud del caudal inicial, la magnitud promedio de los caudales asociado a la

curva, la no linealidad de la curva en el gráfico semi‐log y las características geomorfológicas y tipo de

cobertura de la cuenca. De manera de visualizar la relación entre el índice y estos factores mencionados,

en las Figura A. 1 a A.5 del Anexo A se muestran los gráficos de en función del promedio de log(Q), del

log(Q) inicial (y máximo) y de la duración, para cada cuenca.

Como se observa en los paneles (a) y (b) de las Figura A. 1 a A.5 del Anexo A, el índice de recesión

disminuye a medida que el caudal de la curva de decaimiento aumenta (ya sea el promedio de log(Q), o

log(Q) inicial). Esto es coherente con el hecho de que índices mayores tienen asociado una mayor

componente de flujo base en la escorrentía directa. La relación inversamente proporcional entre índice

y caudal da cuenta de que los menores caudales del hidrograma tienen una componente mayor de flujo

base. Por lo tanto, las curvas de decaimientos de los caudales más bajos estarían representando de mejor

manera las curvas de agotamiento, en comparación con los caudales altos. La relación del índice y la

duración de las recesiones es menos fuerte, pero muestra una tendencia positiva, lo que indica que

decaimientos más largos estarían asociados a curvas de agotamientos más que a curvas de recesión, en

comparación con decaimientos más cortos.

A partir de este análisis se concluye que el índice promedio del período Abr‐Sep será representativo de

las curvas de recesión de las cuencas (decaimientos de escorrentía superficial y subsuperficial rápida) y que

el índice promedio del período Oct‐Mar será representativo de las curvas de agotamiento de las cuencas

(decaimientos de escorrentía subsuperficial lenta y flujo subterráneo). Esta definición es importante ya

que determina el parámetro a utilizar en el filtro para la separación de flujo base.

5 . 5 . 3 C U R VA D E AGO T AM I E N T O G E N E R A L I Z A D A ( M R C )

La curva de agotamiento generalizada (MRC) es representativa de las curvas de decaimiento seleccionadas

de las cuencas y se obtiene según lo descrito en el capítulo 4.5. En la Figura 5‐22 se muestran las curvas de

decaimiento con la MRC anual superpuesta, para cada cuenca, el mismo análisis se puede hacer con las

curvas de los período Abr‐Sep y Oct‐Mar. A partir de estas curvas es posible establecer comparaciones

anuales y estacionales entre las cuencas.

74

(A)

(B)

(C)

(D)

Figura 5‐22: Curvas de decaimiento y MRC. Análisis anual.


75

(E)

Continuación Figura 5‐25: Curvas de decaimiento y MRC. Análisis anual.


A partir de la curva MRC para cada período (Anual, Abr‐Sep, Oct‐Mar) se establece una tasa porcentual de

decaimiento lineal β representativa del decaimiento de log(Q) en función del tiempo, correspondiente a la

curva MRC. Esta tasa se utiliza para hacer comparaciones entre los resultados de cada cuenca. Los

resultados se resumen en la Tabla 5‐5.

Tabla 5‐5: Tasa de decaimiento β

Curva de agotamiento generalizada (MRC)

Cuenca β (log(Q)/día) Oct‐Mar Abr‐Sep Anual

Prad 6.0% 6.2% 6.1%

Rcm 4.2% 5.2% 5.0%

Rsm 6.2% 8.0% 7.6%

Tran 7.9% 12.8% 8.3%

Enc 5.6% 7.7% 6.7%

De manera de hacer comparables los datos obtenidos para cada cuenca se proponen normalizar los

caudales mediante dos procedimientos:

(1) Normalizar los caudales diarios expresados en volumen, por el área estimada para cada cuenca.

(2) Normalizar los caudales por el promedio de registro de caudales para cada cuenca. De esta manera

se intenta eliminar la incertidumbre asociada al cálculo del área de las cuencas. El promedio

utilizado es el correspondiente al período común de registro (abril 2003 – marzo2006).

76


En la Figura 5‐23 se grafican las curvas de agotamiento generalizada y se analizan a nivel estacional, bajo

los dos criterios de normalización descritos.

(A)

(C)

(B)

(D)

Figura 5‐23: MRC. Comparación Bosque ‐ Praderas

Q normalizado por área: (A) Abr‐Sep, (B) Oct‐Mar .

Q normalizado por Q promedio: (C) Abr‐Sep, (D) Oct‐Mar

De los gráficos de la Figura 5‐23 se observa que la cuenca con cubierta de praderas presenta mayores

caudales en la curva de agotamiento generalizada que las cuencas con cubierta de bosques para los meses

Oct‐Mar, en donde las cuencas con cubierta de bosque presentan un mayor consumo de agua. Estas

diferencias expresadas en milímetros son del orden de un 40% si se compara con la cuenca Rcm y de un

80% si se compara con la cuenca Rsm. Para el período Abr‐Sep la cuenca Rcm presenta mayores caudales

que la cuenca con praderas (con diferencias de un 10% aproximadamente) y ambas cuenca presentan

mayores caudales que la cuenca control (Rsm).

Al analizar la tasa de decaimiento de la curva MRC para cada cuenca (Tabla 5‐5), se encuentra que la

cuenca manejada (Rcm) tiene asociado un decaimiento más suave que el resto de las cuencas,

especialmente en el período de verano. Esto se puede interpretar como que tanto la cuenca con praderas

(Prad) como la cuenca con bosque nativo sin manejo (Rsm) vacían o consumen el agua de los

77

almacenamientos naturales de la cuenca de manera más rápida que la cuenca con cubierta de bosque

manejado (Rcm).


( T R A N )

En la Figura 5‐24 se grafican las curvas de agotamiento generalizada de las cuencas de bosque adulto y se

analizan a nivel estacional, bajo los dos criterios de normalización descritos.

(A)

(C)

(B)

(D)

Figura 5‐24: MRC. Comparación bosque adulto prístino (Enc) ‐alterado (Tran).



De los gráficos de la Figura 5‐24 se observa que la cuenca con cubierta de bosque adulto sin intervención

(Enc) presenta en promedio caudales 25% mayores en períodos sin recarga que la cuenca alterada (Tran),

tanto en estaciones de primavera‐verano (Oct‐Mar) como en otoño‐invierno (Abr‐Sep). Además, la cuenca

de bosque prístino presenta una menor tasa de decaimiento, con diferencias de un 30% para los meses

Abr‐Sep y de un 40% para los meses de Oct‐Mar (ver Tabla 5‐5).

78


En la Figura 5‐25 se grafican las curvas de agotamiento generalizada de las cuencas de bosque de renovales

y se analizan a nivel estacional, bajo los dos criterios de normalización descritos.

(A)

(C)

(B)

(D)

Figura 5‐25: MRC. Comparación bosque renoval con manejo (Rcm) – sin manejo (Rsm).



De los gráficos de la Figura 5‐25 se observa que la cuenca con cubierta de bosque de renovales manejado

(Rcm) presenta en promedio caudales 60% mayores en períodos sin recarga que la cuenca control (Rsm)

para las estaciones de primavera‐verano (Oct‐Mar) y del orden de un 50% mayores para las estaciones de

otoño‐invierno (Abr‐Sep). Estas diferencias se explicarían por una menor pérdida de agua por procesos de

evapotranspiración e intercepción de la cuenca manejada, y la disminución de la brecha en el los meses de

Abr‐Sep podría deberse a una mayor similitud en términos de intercepción debido a la pérdida de hojas de

las especies arbóreas de los bosques. Además, la cuenca de bosque manejado presenta una tasa de

decaimiento menor que la cuenca control, con diferencias del orden de un 50% para todas las estaciones

analizadas (ver Tabla 5‐5).

79


En la Figura 5‐26 se grafican las curvas de agotamiento generalizada de las cuencas de bosque adulto

prístino (Enc) y de renovales sin intervención (Rsm).

(A)

(C)

(B)

(D)

Figura 5‐26: MRC. Comparación bosque renoval con manejo (Rcm) – sin manejo (Rsm).



De los gráficos de la Figura 5‐26 se observa que la cuenca con cubierta de bosque adulto prístino (Enc)

presenta en promedio caudales 60% mayores en períodos sin recarga que la cuenca control (Rsm) para las

estaciones de primavera‐verano (Oct‐Mar) y del orden de un 15% mayores para las estaciones de otoño‐

invierno (Abr‐Sep). Estas diferencias se explicarían por un mayor consumo de agua por bosques de

renovales en comparación al consumo de un bosque adulto. La disminución de la brecha en el los meses

de Abr‐Sep podría deberse a la disminución de consumo de agua de las especies arbóreas del bosque de

renoval en esa época. Además, la cuenca de bosque adulto prístino presenta una tasa de decaimiento

menor que la cuenca de renovales, con diferencias del orden de un 5% para todas las estaciones analizadas

(ver Tabla 5‐5).

80

5 . 6 R E S U L T A D O S S E P A R A C I Ó N Y A N Á L I S I S D E C OM P O N E N T E S D E L

H I D R O G R AM A

La separación de las componentes de la serie completa de caudal se lleva a cabo a través de la

implementación de un filtro de un parámetro (filtro de Chapman), tal como se detalla en el capítulo 4.6.

Para aplicar este filtro se utiliza el coeficiente de decaimiento asociado al decaimiento exponencial del

almacenamiento de la cuenca, calibrado en el capítulo 5.5. Tal como se comentó en dicho capítulo, se

considera que el coeficiente que representa de manera más adecuada la curva de agotamiento

(representativa del decaimiento del flujo subterráneo y escorrentía subsuperficial lenta), es la calibrada

para el período Octubre‐Marzo.

Una vez que se separan las componentes de los hidrogramas de cada cuenca a partir de la base de datos

de caudales provenientes de las lecturas diarias, se realiza un análisis estacional, mensual y para eventos

de tormenta. Los resultados de estos análisis se resumen en los acápites 5.6.1, 5.6.2 y 5.6.3.

5 . 6 . 1 R E S U L T A DO S ANÁ L I S I S E S T A C I O N A L C OMPON EN T E S H I D R OG R AMA

Las estaciones analizadas corresponden a los meses resumidos en la Tabla 5‐7.

Tabla 5‐6: Meses asociados al análisis estacional

Estación Meses Otoño Marzo ‐ Abril ‐Mayo

Invierno Junio ‐ Julio ‐ Agosto

Primavera Septiembre ‐ Octubre ‐ Noviembre

Verano Diciembre ‐ Enero ‐ Febrero

Los resultados del análisis estacional se expresan en función de los parámetros resumidos en la Tabla 5‐7.

Tabla 5‐7: Componentes hidrogramas

Parámetro Unidad Descripción

QT mm Caudal total acumulado, expresado en volumen,

normalizado por el área de cada cuenca

QB mm Caudal base acumulado, expresado en volumen,


QD mm Caudal de escorrentía directa acumulado, expresado en volumen,


81

5 . 6 . 1 . 1 C OMP A R A C I Ó N B O S QU E ( R CM / R SM ) – P R A D E R A S ( P R A D )

En la Figura 5‐27 se grafican las componentes estacionales de los hidrogramas de las cuencas con cubierta

de bosque de renovales (Rcm y Rsm) y se comparan con las componentes de la cuenca con cubierta de

praderas (Prad). A partir de estos gráficos se observa que tanto el caudal total como el caudal base y de

escorrentía directa de la cuenca con cubierta de praderas supera al de las cuencas de bosque en todas las

estaciones del año. Las mayores diferencias se dan al comparar la cuenca de praderas con la cuenca de

renovales no manejada (Rsm) para la estación de verano, llegando a diferencias de un 40% en caudal base

(QB) y de un 30% de diferencia en caudal de escorrentía directa (QD).

Figura 5‐27: Análisis estacional componentes hidrograma.


5 . 6 . 1 . 2 C OMP A R A C I Ó N B O S Q U E A D U L T O : P R Í S T I N O ( E N C ) ‐ A L T E R A DO

( T R A N )


de bosque adulto prístino (Enc) y alterado (Tran) y su diferencia porcentual. A partir de estos gráficos se

observa que tanto el caudal total como el caudal base y de escorrentía directa de la cuenca alterada

supera al de la cuenca de bosque prístino en todas las estaciones del año. Las mayores diferencias son del

orden de un 30% y se dan en las épocas de invierno y primavera, para todas las componentes. En verano

estas diferencias disminuyen hasta órdenes de un 0% a 5%.

82


Comparación Anual Bosque Adulto Prístino (Enc) – Alterado (Tran).

5 . 6 . 1 . 3 C OMP A R A C I Ó N R E NOV A L : C ON MAN E J O ( R CM ) ‐ S I N MAN E J O ( R SM )


de bosque de renovales con manejo (Rcm) y sin manejo (Rsm) y su diferencia porcentual. A partir de estos

gráficos se observa que tanto el caudal total como el caudal base y de escorrentía directa de la cuenca

manejada supera al de la cuenca control en todas las estaciones del año. Las menores diferencias son del

orden de un 5 a 10% para las tres componentes, y se dan en épocas de otoño. Las mayores diferencias se

dan en verano y oscilan entre un 30% para el caudal base y 15% para el caudal de escorrentía directa.

Estos resultados muestran que las cuencas tienen un comportamiento similar en épocas en donde los

árboles tienen asociado el menor consumo de agua (otoño) y no hay presencia de hojas en el follaje, tanto

en la generación de escorrentía directa como de flujo base. En épocas de verano estas diferencias

aumentan en términos de la generación de caudal total y caudal base. La diferencia en la generación de

caudal de escorrentía directa sin embargo, decrece en esta época en comparación con las estaciones de

invierno y primavera.

83


Comparación bosque renoval con manejo (Rcm) – sin manejo (Rsm)

5 . 6 . 1 . 4 C OMP A R A C I Ó N B O S QU E A D U L T O ( E N C ) ‐ R E NO V A L ( R SM )


de bosque adulto prístino (Enc) y bosque de renovales sin manejo (Rsm) y su diferencia porcentual. A

partir de estos gráficos se observa que salvo para los meses de primavera, tanto el caudal total como el

caudal base y de escorrentía directa de la cuenca con bosque adulto supera al de la cuenca de renovales.

Esto se explicaría por el mayor consumo de agua asociada a bosque jóvenes en comparación con los

bosques adultos, y es consistente con las diferencias máximas en generación de la época de verano (del

orden de un 30%), en donde el consumo de agua por parte de los bosques es máximo. Las menores

diferencias se dan en épocas de invierno y son del orden de un 5%.



84

Continuación Figura 5‐30: Análisis estacional componentes hidrograma.


5 . 6 . 2 R E S U L T A DO S ANÁ L I S I S MEN SU A L C OMPON EN T E S H I D R OG RAMA

Los resultados del análisis mensual de las componentes del hidrograma de cada cuenca se expresan en

función de los parámetros resumidos en la Tabla 5‐7.


En la Figura 5‐31 se grafican las componentes mensuales de los hidrogramas de las cuencas con cubierta

de bosque de renovales (Rcm y Rsm) y se comparan con las componentes de la cuenca con cubierta de

praderas (Prad). A partir de estos gráficos se observa que tanto el caudal total como el caudal base y de

escorrentía directa de la cuenca con cubierta de praderas supera al de las cuencas de bosque en todos los

meses del año.

Las mayores diferencias se dan al comparar la cuenca de praderas (Prad) con la cuenca de renovales no

manejada (Rsm) para el mes de enero, siendo la cuenca con praderas la que produce mayor caudal,

llegando a diferencias de un 50% en caudal base (QB) y de un 30% de diferencia en caudal de escorrentía

directa (QD). Las menores diferencias (menores a un 10%) se dan al comparar los caudales total, base y de

escorrentía directa con la cuenca manejada, para el mes de agosto. Esto es consistente con el hecho de

que este mes tiene asociado un bajo consumo de agua por parte del bosque, y una disminución en la

intercepción dada la no presencia de hojas en los árboles.

Figura 5‐31: Análisis mensual componentes hidrograma.


85

Continuación Figura 5‐31: Análisis mensual componentes hidrograma.



( T R A N )


de bosque adulto prístino (Enc) y alterado (Tran) y su diferencia porcentual. A partir de estos gráficos se

observa que tanto el caudal total como el caudal base y de escorrentía directa de la cuenca alterada

supera al de la cuenca de bosque prístino para todos los meses del año salvo por enero y febrero. Las

mayores diferencias son del orden de un 50% para el caudal de escorrentía directa en el mes de octubre y

de un 40% para el caudal base en julio. En el mes de abril las diferencias en generación de escorrentía son

nulas, para las tres componentes analizadas.


Comparación Anual Bosque Adulto Prístino (Enc) – Alterado (Tran).

86



de bosque de renovales con manejo (Rcm) y sin manejo (Rsm) y su diferencia porcentual. A partir de estos

gráficos se observa que tanto el caudal total como el caudal base y de escorrentía directa de la cuenca

manejada supera al de la cuenca control en todos los meses del año. Las menores diferencias son del

orden de un 10% para los meses de marzo y abril. En los meses más secos (diciembre, enero y febrero) hay

un incremento en la diferencia del caudal base, llegando a valores de un 50%. Este incremento se ve

directamente reflejado en el caudal total de las cuencas durante esos meses, ya que en épocas de escasa

recarga la componente de caudal base corresponde al principal aporte a la escorrentía total.





de bosque adulto prístino (Enc) y bosque de renovales sin manejo (Rsm) y su diferencia porcentual. A

partir de estos gráficos se observa que en general, la cuenca de bosque adulto posees un mayor caudal

total, caudal base y de escorrentía directa. Esto se explicaría por el mayor consumo de agua asociada a

bosques jóvenes en comparación con los bosques adultos. Las mayores diferencias se dan en los meses de

marzo y abril.

87



5 . 6 . 3 R E S U L T A DO S C OMPON EN T E S H I D R OG R AMA E N E V E N TO S D E

T O RM EN T A S

Como se establece en el capítulo 4.6, la identificación de eventos de tormentas a partir de la serie continua

de caudales se hace a través de un tiempo característico de cada cuenca, que se establece como el tiempo

mínimo de independencia entre un evento y otro. Para realizar esta separación de eventos se implementa

un programa en MATLAB que consta de diversas etapas, las cuales se detallan en el Anexo B.

De manera de analizar las componentes de los hidrogramas de tormentas de cada cuenca en relación a la

precipitación asociada a cada evento, se analizan los coeficientes de escorrentía resumidos en la Tabla 4‐2.

Estos coeficientes se calculan como la pendiente de la regresión lineal entre las variables QT vs PP, QD vs

PP y QB vs PP (ver análisis completo en Anexo B). En la Figura 5‐35 se grafican estas regresiones.

Además, de manera de analizar las componentes de flujo base y de escorrentía directa de una tormenta en

relación al caudal total, se establecen las regresiones entre las variables QD vs QT y QB vs QT de todas las

tormentas analizadas, cuya pendiente será representativa de los aportes de cada componente a la

escorrentía total.

88

Figura 5‐35: Correlaciones QT vs PP

Figura 5‐36: Correlaciones QB vs PP

89

Figura 5‐37: Correlaciones QD vs PP

De los gráficos de las Figura 5‐35 a 5‐37 se observa que para las 5 cuencas existen fuertes correlaciones,

con coeficientes de determinación mayores a 0.76 en todos los casos, siendo la cuenca Tran la que

muestra la mejor correlación. Para relacionar los resultados entre las distintas cuencas, en la Figura 5‐38 se

comparan las pendientes de las correlaciones lineales mostradas en las Figura 5‐35 a 5‐37, graficándose

con un nivel de confianza de un 85%.

Figura 5‐38: Coeficientes de escorrentía. 85% nivel de confianza.

90

Para relacionar los resultados con respecto a los aportes de cada componentes (flujo base y escorrentía

directa) a la escorrentía total en un evento de tormenta entre las distintas cuencas, en la Figura 5‐39 se

comparan las pendientes de las correlaciones lineales entre el caudal base total versus el caudal total de

cada tormenta (pendiente QB vs QT), y el caudal de escorrentía directa versus el caudal total de cada

tormenta (pendiente QD vs QT), graficándose con un nivel de confianza de un 85%.

Figura 5‐39: Componentes hidrograma en eventos de tormenta. 85% nivel de confianza.


Los gráficos de coeficientes de escorrentía (Figura 5‐38) muestran que la cuenca con cubierta de praderas

(Prad) muestra mayores valores de coeficientes de escorrentía que las cuencas de bosque (Rcm y Rsm), lo

que significaría que una mayor fracción de la precipitación se transformaría tanto en escorrentía directa

como en flujo base en la cuenca Prad, sin embargo, estas relaciones tienen errores asociados a un 85% de

confianza mayores a las diferencias de los valores de los coeficientes, por lo que se consideran poco

significativas.

Los gráficos de las componentes de los hidrogramas de todas las tormentas analizadas (Figura 5‐39)

muestran que existen diferencias entre la cuenca Prad y la cuenca con bosque manejado Rcm, tanto para

la componente de escorrentía directa sobre la escorrentía total, en donde Prad tiene un valor menor en un

5% y para la componente de flujo base, en donde Prad tienen un valor mayor en un 6%. Un

comportamiento similar se obtiene al analizar las tormentas ocurrentes en épocas en en que los árboles de

las cuencas de bosque tienen hojas (meses octubre‐mayo, ver resultados de clasificación por fecha de

tormentas en Anexo B 6) y al analizar tormentas asociadas a una precipitación acumulada durante los 10

días previos al inicio de la tormenta menor a 100 mm (ver Figura B. 20 del Anexo B 6).

Sin embargo, al hacer un análisis de estas mismas componentes para tormentas ocurrentes en épocas en

que los árboles de las cuencas de bosque no tiene hojas (meses junio‐septiembre, ver resultados de

clasificación por fecha de tormentas en Anexo B 6), que coincide también con los meses de mayor

precipitación, se observa que la cuenca Prad tiene una contribución de caudal base 22% y 16% menor y

una contribución de escorrentía directa 15% y 11% mayor que las cuencas Rcm y Rsm respectivamente

(ver Figura B. 15 del Anexo B 6). Un comportamiento similar se obtiene al analizar las tormentas asociadas

a una precipitación acumulada durante los 10 días previos al inicio de la tormenta mayor a 100 mm (ver

Figura B. 19 del Anexo B 6).

91


( T R A N )

Los gráficos de coeficientes de escorrentía (Figura 5‐38) muestran que la cuenca de bosque adulto alterado

(Tran) genera en promedio un 20% mayor caudal total, base y de escorrentía directa que la cuenca de

bosque adulto prístino frente a eventos de precipitación. Esta misma configuración se da al analizar las

tormentas asociadas a una humedad antecedente menor a 100 mm (ver Figura B. 20 del Anexo B 6). Sin

embargo, la contribución de las componentes de flujo base (0.47) y escorrentía directa (0.54) sobre de la

escorrentía total generada en eventos de tormenta presentan diferencias menores a un 2%.


Los gráficos de coeficientes de escorrentía (Figura 5‐38) muestran que la cuenca de bosque de renovales

con manejo (Rcm) genera entre un 5% y un 15% mayor caudal total, base y de escorrentía directa que la

cuenca control (Rsm) frente a eventos de precipitación, lo que significaría que una mayor fracción de la

precipitación se transformaría tanto en escorrentía directa como en flujo base en la cuenca Rcm. Sin

embargo, estas relaciones tiene un error asociado a un 85% de confianza mayor a las diferencias de los

valores de los coeficientes, por lo que se consideran poco significativas.

Con respecto a la contribución de las componentes de flujo base y escorrentía directa sobre de la

escorrentía total generada en eventos de tormenta (Figura 5‐39), se observa que la cuenca manejada tiene

una mayor contribución de escorrentía directa (superior en un 5%) y una menor de flujo base (menor en

un 7%). Esta configuración se mantiene para los distintos análisis y clasificaciones efectuadas (resultados

Anexo B 6).


Los gráficos de coeficientes de escorrentía (Figura 5‐38) muestran que las cuencas de bosque adulto (Enc)

de renovales (Rsm) poseen un coeficiente de escorrentía directa similar (0.42), lo que da cuenta de que

ambas cuencas generarían una misma cantidad de escorrentía directa a partir de un evento de

precipitación. Con respecto a la generación de flujo base sin embargo, la cuenca de bosque adulto

presenta un coeficiente mayor en un 20% que la cuenca de bosque de renovales. Esto indica que la cuenca

de renovales tendría una mayor pérdida de agua, asociada a un mayor consumo por parte de los arboles, o

una mayor intercepción, etc.

Con respecto a la contribución de las componentes de flujo base y escorrentía directa sobre de la

escorrentía total generada en eventos de tormenta (Figura 5‐39), ambas cuencas presentan valores de

0.45 para la componente de flujo base y 0.55 para la componente de escorrentía directa.

92

6 D I S C U S I Ó N

Para analizar los principales resultados de esta investigación, en el cuadro de la Figura 6‐1 se resumen los

distintos análisis efectuados, con las distintas comparaciones y los resultados más importantes de cada

ítem. En el cuadro resumen, los símbolos Δ+ y Δ‐ corresponden a diferencias positivas y negativas

respectivamente.

Principales resultados comparación bosques ‐ praderas:

Un análisis comparativo entre la cuenca con cubierta de praderas (Prad) y las cuencas de bosque nativo de

renovales (Rcm y Rsm) (paneles A‐F 1 del cuadro resumen de la Figura 6‐1) muestra consistentemente una

mayor generación de escorrentía para Prad, salvo para períodos sin recarga de los meses abril‐septiembre

(panel C1) en donde la cuenca manejada la supera en un 10%.

El análisis de producción mensual de escorrentía muestra que la cuenca de praderas supera en un 12% y

25% a las cuencas Rcm y Rsm respectivamente (panel A1); el análisis de caudales diarios asociados a todo

el rango de probabilidades de excedencia muestra que la cuenca de praderas supera en un 14% y 33% a las

cuencas Rcm y Rsm respectivamente (panel B1); el análisis de curvas de recesión y agotamiento muestra

que para épocas en que el caudal total de las cuencas en estudio corresponde principalmente a flujo base

(octubre‐marzo) Prad presenta 40% y 80% mayor caudal en relación a las cuencas con cubierta de bosque

Rcm y Rsm respectivamente, lo que se explicaría por el mayor consumo de agua de los árboles en este

período, para los meses entre abril y septiembre Prad supera a Rsm en un 35%, pero presenta caudales

menores a Rcm en un 10%, además, Rcm muestra la menor tasa de decaimiento, lo que se podría explicar

por una menor evapotranspiración en comparación con la cuenca control (Rsm), y una mayor capacidad de

almacenamiento en la zona de macroporos y zona radicular en comparación con la cuenca de praderas

(Prad) (panel C1); el análisis de las componentes estacionales del hidrograma entrega diferencias máximas

de un 30% en verano (diciembre‐enero‐febrero) al comparar Prad con la cuenca control Rsm (panel D1); el

análisis de las componentes mensuales del hidrograma presenta diferencias máximas de 50% para la

componente de flujo base y de 30% para la escorrentía directa en el mes de enero en comparación con la

cuenca Rsm (panel E1); y el análisis de las componentes del hidrograma frente a eventos de tormenta

muestra que para los meses en que los bosques botan sus hojas (junio‐septiembre) y para tormentas con

humedades antecedentes superiores a 100 mm, la cuenca Prad posee una contribución de escorrentía

directa a la escorrentía total un 15% mayor y una contribución de flujo base un 20% menor en

comparación a las cuencas Rcm y Rsm, además, se observan mayores coeficientes de escorrentía (de la

componente de flujo base y de escorrentía directa) para la cuenca Prad, sin embargo, la dispersión de los

datos no permite establecer relaciones consistentes entre los coeficientes (panel F1).

A partir de estos análisis se comprueba que una cuenca con cubierta de praderas, dadas las menores

pérdidas por intercepción y evapotranspiración, favorecería los procesos de infiltración y por lo tanto, a la

generación de escorrentía subsuperficial rápida, que constituye la fuente principal de aporte a la

escorrentía total, especialmente en las épocas de verano, tal como se ha encontrado en la literatura (Swift

y Swank, 1981; Kuczera, 1987; Bari et al., 1996; Cornish y Vertessy, 2001; Jones y Post, 2004; Brown et al.,

2004; Hubbart y Matlock, 2009).

Figura 6‐1: Cuadro resumen resultados

Principales resultados comparación bosques renovales con manejo ‐ sin manejo:

A partir de los 5 análisis efectuados (paneles A‐F 3 del cuadro resumen de la Figura 6‐1), se observa que al

hacer comparaciones entre cuencas con cubierta de bosques de renovales con y sin manejo, se da una

relación inversa entre el área basal del bosque y la generación de escorrentía, lo que es consistente con

resultados encontrados en los estudios revisados en el capítulo 2.5.6 (Jones y Post, 2004; Swift y Swank,

1981; Kuczera, 1987; Cornish y Vertessy, 2001, Hubbart y Matlock, 2009) y que se asocia a una reducción

en la intercepción y evapotranspiración debido a la disminución en la cobertura de copas de los árboles en

la cuenca raleada.

Estas diferencias se observan en el análisis de producción mensual de escorrentía, en donde la cuenca

manejada (Rcm) supera en un 15% a la cuenca sin manejo (Rsm) (panel A3); en el análisis de caudales

diarios asociados a todo el rango de probabilidades de excedencia, con diferencias que crecen a medida

que la probabilidad aumenta, llegando a valores de un 50% (panel B3); en el análisis de curvas de recesión

y agotamiento en períodos sin recarga, en donde las diferencias llegan a un 60% en los meses entre

octubre y marzo, y además se observa una menor tasa de decaimiento del caudal para la cuenca manejada

(panel C3); en el análisis de las componentes estacionales del hidrograma, llegando a diferencias de un

30% en verano (diciembre‐enero‐febrero) para la componente de flujo base y para el caudal total (panel

D3); en el análisis de las componentes mensuales del hidrograma, llegando a valores de un 50% en febrero

para las componentes de flujo base y escorrentía directa (panel E3); y en el análisis de las componentes del

hidrograma frente a eventos de tormenta, en donde se observan mayores coeficientes de escorrentía (de

la componente de flujo base y de escorrentía directa) para la cuenca manejada, sin embargo, la dispersión

de los datos no permite establecer relaciones consistentes entre los coeficientes (panel F3).

Los resultados muestran que la cuenca manejada presenta consistentemente una mayor generación de

escorrentía que la cuenca control, sin embrago, la magnitud de estas diferencias depende de la escala

temporal, la época del año y el tipo de análisis efectuado. Se observa que existe un aumento de estas

diferencias en los meses de verano y al analizar los caudales bajos de la serie (entre un 30% y un 60%

dependiendo del análisis que se realice). Esto indica que mediante esquemas adecuados de manejo, se

lograría compatibilizar la producción maderera de un bosque nativo de renovales con la producción hídrica

de la cuenca, asegurando el abastecimiento de caudales en épocas de poca recarga. Además, este

aumento en producción no sería tan notorio en épocas de invierno, cuando se producen las mayores

crecidas (las diferencias varían entre un 5% a un 15% dependiendo del análisis que se realice).

La disminución de diferencias en la generación de escorrentía en los meses de invierno podría estar

asociada a que los bosques pierden sus hojas en este período, produciendo una mayor similitud de las

cuencas de renovales en términos de intercepción, y por lo tanto de precipitación efectiva, de infiltración,

almacenamiento y niveles de humedad del suelo. Además, la evapotranspiración en estos meses de

dormancia disminuye con respecto a los meses de verano. En verano en cambio, las diferencias en

términos de intercepción y evapotranspiración aumentan, desfavoreciendo la generación de escorrentía

de la cuenca control.

95

Principales resultados comparación bosque adulto alterado ‐ prístino:

En relación a las comparaciones realizadas para las cuencas con cubierta de bosque adulto (paneles A2, B2,

C2, D2, E2 y F2 del cuadro resumen de la Figura 6‐1), se observa una relación inversa entre el área basal

del bosque y la generación de escorrentía para todos los análisis realizados salvo para los análisis asociados

a caudales bajos de la serie de tiempo, a los meses de verano y a períodos sin recarga.

El análisis de la producción mensual de escorrentía muestra que la cuenca intervenida (Tran) supera en un

14% a la cuenca de bosque adulto prístino (Enc) (panel A2); el análisis de caudales diarios asociados a todo

el rango de probabilidades de excedencia muestra mayores caudales para la cuenca intervenida (Tran) en

el rango entre 0% y 50%, con diferencias de hasta un 30%, y mayores caudales para la cuenca de bosque

prístino (Enc) en el rango entre 50% y 100%, con diferencias de hasta un 60% (panel B2); el análisis de

curvas de recesión y agotamiento en períodos sin recarga muestra caudales de Tran 25% menores a los

caudales de Enc y una mayor tasa de decaimiento (panel C2); el análisis de las componentes estacionales

del hidrograma entrega mayores caudales para la cuenca alterada, con diferencias de entre un 0% a 5% en

verano (diciembre‐enero‐febrero) para las componentes de flujo base y escorrentía directa, y hasta 30%

en invierno y primavera (panel D2); el análisis de las componentes mensuales del hidrograma muestra la

máxima diferencia (45%) de caudales total, base y de escorrentía directa de Tran con respecto a Enc en el

mes de octubre y la máxima diferencia (40%) de caudales de Enc con respecto a Tran en los meses de

enero y febrero (panel E2); y el análisis de las componentes del hidrograma frente a eventos de tormenta

entrega coeficientes de escorrentía de caudal base y escorrentía directa 25% mayores para la cuenca

alterada (panel F2).

Al igual que para el análisis comparativo de las cuencas de bosque de renovales, la magnitud de las

diferencias encontradas depende de la escala temporal, la época del año y el tipo de análisis efectuado,

pero además, el signo de estas diferencias también depende de estos factores. Se observa que la cuenca

alterada genera mayores caudales de crecida (paneles B2, F2) y durante los meses de invierno y primavera

(paneles D2, E2), lo que constituye una relación inversa entre el área basal del bosque y la generación de

escorrentía en estos períodos, sin embargo, para rangos altos de probabilidad de excedencia, en períodos

de recesión y en épocas de verano, los caudales de la cuenca de bosque prístino superan a los de la cuenca

alterada (paneles B2, C2, E2), lo que constituye una relación positiva entre el área basal del bosque y la

generación de escorrentía en estos períodos. Esto indica que una alteración sin criterio silvícola de un

bosque nativo adulto no lograría compatibilizar la producción maderera con la producción hídrica de la

cuenca, ya que se experimentaría una disminución de caudales en épocas de menor recarga.

Principales resultados comparación bosque adulto ‐ bosque de renovales:

Al contrario de las relaciones encontradas en las comparaciones entre cuencas con cubiertas de bosque de

la misma edad, las comparaciones efectuadas entre la cuenca de bosque adulto prístino (Enc) y la cuenca

de bosque de renovales sin manejo (Rsm) (paneles A4, B4, C4, D4, E4 y F4 del cuadro resumen de la Figura

6‐1) entregan en general una relación inversa entre el área basal del bosque y la generación de

escorrentía. Así, la cuenca Enc, cuya área basal es un 61% mayor a la cuenca Rsm, presenta mayores

caudales para todos los análisis efectuados. Esto se explicaría por el mayor consumo de agua asociado a

bosques jóvenes en comparación a bosques adultos.

96

Los resultados de este análisis comparativo muestran que la producción mensual de escorrentía del

bosque adulto Enc supera en un 18% al bosque de renovales Rsm (panel A1); el análisis de caudales diarios

asociados a probabilidades de excedencia muestra caudales entre 0 y 25% mayores para la cuenca de

bosque adulto Enc, para todo el rango de probabilidades salvo para ciertos días asociados a probabilidades

entre 90% y 100% (panel B1); el análisis de curvas de recesión y agotamiento en períodos sin recarga

muestra caudales mayores para Enc, con diferencias de un 15% en los meses de abril‐septiembre y de

hasta un 60% en los meses de octubre‐marzo, y una menor tasa de decaimiento (panel C1); el análisis de

las componentes estacionales del hidrograma entrega mayores caudales para la cuenca de bosque adulto,

con diferencias de un 5% en invierno (diciembre‐enero‐febrero) para las componentes de flujo base y

escorrentía directa, y hasta 30% en verano (panel D1); el análisis de las componentes mensuales del

hidrograma muestra la máxima diferencia (55%) de caudales total, base y de escorrentía directa de Enc con

respecto a Rsm en el mes de febrero y la mínima diferencia (10%) en marzo y abril (panel E1); y el análisis

de las componentes del hidrograma frente a eventos de tormenta entrega coeficientes de escorrentía de

caudal base 20% mayores para la cuenca de bosque adulto (panel F1).

A partir de estos resultados se comprobaría que aún cuando el bosque adulto presenta una mayor área

basal y diámetro medio, la alta densidad asociada al bosque de renovales, junto con la mayor demanda de

agua que estos árboles presentan en su etapa de crecimiento (Iroumé y Huber, 2002), conlleva a una

mayor producción de escorrentía superficial mensual del bosque adulto, especialmente en los meses de

verano y en períodos sin recarga, en donde las diferencias llegan a órdenes de un 60%. Con esto también

se establece que la relación entre el área basal de bosques de distinta edad y la generación de escorrentía

superficial mensual no es consistente con las relaciones que se dan al analizar bosques de la misma edad,

bajo distintos tipos de manejo.

97

7 C O N C L U S I O N E S

La creciente preocupación por la disponibilidad y el manejo sustentable de los recursos hídricos, así como

la imperativa necesidad de conservar los bosques nativos, al tiempo de seguir desarrollando la actividad

forestal de nuestro país, posicionan la línea de investigación desarrollada de esta tesis en un ámbito en

donde confluyen diversas disciplinas e intereses.

Uno de los objetivos principales de la línea de investigación dentro de donde se enmarca esta tesis, es

ampliar la valoración del bosque nativo a disciplinas como la hidrología y colaborar con un entendimiento

transversal de la interacción entre la cobertura de bosque y el ciclo hidrológico, de manera de avanzar

hacia la cuantificación de los servicios ecosistémicos asociados al bosque nativo. Para esto, en la presente

investigación, se desarrollaron técnicas que buscan caracterizar hidrológicamente las cuencas con distintas

coberturas de bosque nativo, de manera de poder atribuir los resultados en cuanto a la generación de

escorrentía total, directa y flujo base, a las características que diferencian estas coberturas. Esta atribución

única a las características de los bosques que cubren cada cuenca, tiene una hipótesis fuerte que es el

suponer que los pares de cuenca con cubierta de bosques de la misma edad, producirían la misma

escorrentía si no estuviesen intervenidas. Este supuesto no se puede verificar ya que no existen registros

previos a las intervenciones realizadas.

Durante la investigación se desarrolló un análisis de los errores asociados a las bases de datos diarias y

horarias de caudal, a partir del cual se decidió descartar la base de datos horarios por tener asociados

errores muy altos (capítulo 4.1). Esto implicó desechar datos que hubiesen aportado valiosa información

en los análisis efectuados, especialmente en los análisis de eventos de tormentas, en donde la variación

diaria del caudal juega un rol fundamental en la cuantificación de las componentes de la escorrentía.

Además, se desaprovecha el material, el tiempo y los fondos invertidos en el monitoreo de estas cuencas.

Es por esto que se recomienda encarecidamente elaborar programas de monitoreo que cuenten con una

calibración periódica de los instrumentos de medición mediante aforos. Los análisis mensuales,

estacionales y de curvas de recesión y agotamiento sin embargo, se considera que no están fuertemente

influidos por la variabilidad diaria de los caudales, por lo que sus resultados se consideran consistentes,

aún al estar efectuados en base a caudales instantáneos.

Con respecto a las técnicas implementadas para el análisis hidrológico de las cuencas, se distinguen tres

procedimientos fundamentales que determinan directamente los resultados analizados: el análisis de

curvas de recesión y agotamiento, la separación de la componente de flujo base de la serie de caudales

totales, y la separación de tormentas.

La principal debilidad del proceso de análisis de curvas de recesión y agotamiento, es la distinción del

punto asociado al fin de una curva y el comienzo de la otra. Para lidiar con esta dificultad, y dado que en

las curvas de decaimiento seleccionadas no se distinguía claramente un cambio de pendiente que indicara

la posición de este punto, se optó por respetar la cuasi‐linealidad de las curvas de decaimiento, y hacer un

análisis estacional de los índices de decaimiento, duraciones, y días después del peak asociados al inicio de

cada curva. De esta manera se estableció que las curvas representativas del descenso del flujo base (curvas

98

de agotamiento) de una cuenca eran las del período de primavera‐verano, y las representativas del

descenso de la escorrentía directa (curvas de recesión), las del período de otoño‐invierno.

Con respecto a la separación de la componente de flujo base, la técnica utilizada tiene la ventaja de que se

aplica directamente a la serie completa de caudales totales. Esto se hace a partir de la constante calibrada

en el análisis de curvas agotamiento, para el período de primavera‐verano. El gran inconveniente que tiene

el filtro implementado, es la suposición de un comportamiento lineal del almacenamiento de la cuenca. Y

si bien las curvas de agotamiento modeladas para el período de primavera‐verano presentan un

decaimiento prácticamente lineal, se recomienda hacer un modelamiento como embalse no lineal, de

manera de implementar un filtro de separación de flujo base bajo este supuesto. Así se podría hacer una

comparación de resultados y estimar de esta manera, qué supuesto es más adecuado para la modelación

de estas cuencas.

Con respecto a la técnica de separación de tormentas, se estableció una metodología en donde la

separación quedó sujeta únicamente al análisis de almacenamiento de las cuencas. Para esto se relacionó

el tiempo de duración de las recesiones de invierno, con un tiempo característico de cada cuenca, que

indicara la independencia entre dos eventos de tormenta. Este tiempo característico es determinante en

las tormentas resultantes. A pesar de la subjetividad inherente en la metodología propuesta (en cuanto a

la elección del tiempo característico, y a la posibilidad que tiene el usuario de modificar tormentas a partir

de un análisis visual), se estima que la metodología implementada llevó a buenos resultados en cuanto a

las tormentas seleccionadas. Sin embargo, la falta de datos horarios obligó a determinar coeficientes de

escorrentía a partir de datos instantáneos (obtenidos de la lectura diaria de la regleta del vertedero

triangular), perdiendo la información de la variabilidad diaria de los caudales.

Los resultados de esta investigación son consistentes con los encontrados en diversos estudios en donde

se ha concluido que una disminución de la cobertura de bosque produciría un aumento en la generación

de escorrentía de cuencas experimentales. Esta consistencia se observa en las relaciones inversas

encontradas entre el área basal de los bosques y las componentes de caudal total, base y de escorrentía

directa durante eventos de tormenta, a nivel mensual y estacional, para las comparaciones entre cuencas

de bosques de la misma edad con distinto tipo de intervención, y entre la cuenca de praderas y de bosque

de renovales.

Sin embargo, estos resultados difieren de los encontrados en la literatura al hacer las comparaciones entre

cuencas con bosques nativos de distintas edades. Por ejemplo, el bosque de renovales sin intervención,

con menor área basal, tiene asociado una menor generación de escorrentía que el bosque adulto, lo que

entrega una relación positiva entre área basal y generación de escorrentía. Así, se incorpora la edad del

bosque como factor determinante en el análisis, dadas las diferencias significativas en intercepción y

evapotranspiración asociadas a las distintas edades. También se encuentran nuevos resultados al reducir la

escala temporal de análisis, ya que al analizar los caudales bajos de la serie asociados a períodos continuos

sin recarga de los meses de verano, para ambas cuencas de bosque adulto, la cuenca alterada presenta

una menor generación de escorrentía que la cuenca de bosque adulto prístino, que tiene asociada una

mayor área basal. Estas nuevas relaciones encontradas tienen que ver con el carácter innovador de esta

99

investigación en Chile, que consiste en realizar comparaciones entre cuencas experimentales pequeñas, en

régimen natural, con cubierta de bosques nativos de distinta edad, y en analizar los resultados en escalas

temporales menores a las usualmente estudiadas.

De esta manera se colabora con el avance en la comprensión de los procesos de generación de escorrentía

relacionados con la cobertura de bosque nativo de distintas edades, y permite sentar antecedentes para

futuras investigaciones. Además, se contribuye con un mayor entendimiento de la dinámica que se da en

las cuencas de montañas con cubierta de bosque, las que generalmente corresponden a cuencas

cabeceras, que constituyen una de las fuentes principales de agua de cuencas más grandes, con posibles

asentamientos humanos que dependen fuertemente abastecimiento de agua.

Las relaciones encontradas entre las cuencas de renovales muestran que el manejo forestal de la cuenca

Rcm, además de mejorar la calidad del bosque y producir recurso maderero, aumenta la cantidad de agua

producida por la cuenca, principalmente en épocas verano. Esto se puede utilizar, por ejemplo, de base

argumental para estudios de factibilidad de producción maderera a partir de bosque nativo de renovales

mediante un manejo silvícola y asegurando su conservación, en comunión con una generación de

escorrentía que permita la disponibilidad de agua en épocas estivales. Esta alternativa de producción se

perfila como una buena opción para resolver el conflicto de intereses entre producción y desarrollo, versus

conservación.

Si bien esta investigación aporta con nuevas relaciones que ayudan a una mejor valoración de los servicios

ecosistémicos de los bosques nativos de nuestro país, es necesario realizar más estudios con cuencas

experimentales de pequeña, mediana y gran escala, de manera de establecer relaciones más consistentes,

y así contribuir con herramientas robustas para la toma de decisiones que involucren un manejo

sustentable de los recursos hídricos y forestales.

100

8 B I B L I O G R A F Í A

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105

ANEXOS

106

Anexo A : ANÁLISIS CURVAS DE RECESIÓN Y AGOTAMIENTO A 1. RESUMEN CURVAS DE DECAIMIENTO SELECCIONADAS

Tabla A. 1: Resumen curvas de decaimiento Prad. ID

decaimiento Fecha peak R2

D (Días)

Prom log(Q) (L/s)

log (Q) inicial (L/s)

DDP (Días)

1 23‐04‐2003 20.051 0.995 13 0.628 0.934 1

2 20‐07‐2003 13.056 0.984 10 1.249 1.547 3

3 23‐08‐2003 18.843 0.993 10 1.011 1.246 1

4 22‐09‐2003 32.104 0.950 12 1.070 1.258 1

5 19‐11‐2003 16.674 0.982 12 1.104 1.396 1

6 11‐12‐2003 21.790 0.998 12 1.003 1.253 1

7 29‐12‐2003 58.603 0.969 26 0.117 0.362 14

8 07‐09‐2004 11.885 0.994 9 1.153 1.500 1

9 16‐11‐2004 17.399 0.995 11 0.791 1.093 2

10 04‐12‐2004 55.989 0.973 16 0.215 0.362 27

11 18‐04‐2005 40.139 0.991 7 0.328 0.398 3

12 06‐06‐2005 10.875 0.973 7 1.345 1.563 6

13 04‐07‐2005 20.309 0.990 11 0.894 1.149 12

14 08‐09‐2005 31.346 0.977 8 0.550 0.681 11

15 24‐11‐2005 8.474 0.995 7 1.440 1.807 3

16 09‐12‐2005 32.806 0.981 14 0.403 0.623 11

17 07‐01‐2006 35.707 0.993 26 0.275 0.653 14

18 12‐08‐2006 10.023 0.998 11 1.220 1.705 1

Tabla A. 2: Resumen curvas de decaimiento Rcm.

ID recesión Fecha peak R2 D

(Días) Prom log(Q)

(L/s) log (Q) inicial

(L/s) DDP (Días)

1 22‐04‐2003 30.804 0.977 8 0.205 0.322 8

3 20‐07‐2003 11.892 0.985 8 1.243 1.490 3

4 22‐08‐2003 18.623 0.993 10 0.953 1.217 1

5 21‐09‐2003 27.328 0.983 13 0.990 1.238 2

6 26‐10‐2003 19.142 0.996 10 0.804 1.025 1

7 19‐11‐2003 15.401 0.989 13 0.973 1.340 1

8 28‐12‐2003 39.653 0.993 20 0.321 0.556 4

10 26‐09‐2004 25.503 0.993 9 0.797 0.968 1

11 03‐12‐2004 27.849 0.998 11 0.604 0.792 1

12 17‐12‐2004 47.249 0.971 8 0.312 0.380 9

14 26‐01‐2005 46.404 0.977 17 0.015 0.204 5

15 12‐04‐2005 36.402 0.968 13 0.186 0.362 3

16 06‐06‐2005 12.453 0.960 9 1.339 1.580 4

17 03‐07‐2005 27.831 0.946 18 1.031 1.258 5

18 08‐09‐2005 33.965 0.960 9 0.645 0.785 9

19 13‐10‐2005 42.791 0.997 13 0.493 0.633 2

20 09‐12‐2005 34.252 0.984 17 0.504 0.771 7

21 10‐01‐2006 44.221 0.991 32 0.221 0.602 10

23 24‐04‐2006 24.397 0.997 7 0.957 1.086 9

107

Tabla A. 3: Resumen curvas de decaimiento Rsm.


(Días) Prom log(Q)


(L/s) DDP (Días)

1 20‐07‐2003 8.900 0.990 10 0.939 1.433 1

2 22‐08‐2003 14.021 0.992 10 0.636 0.987 1

3 21‐09‐2003 20.769 0.992 7 0.539 0.672 8

4 09‐12‐2003 15.234 0.983 11 0.467 0.839 4

5 28‐12‐2003 32.152 0.935 17 ‐0.256 0.000 9

6 04‐05‐2004 18.600 0.974 14 0.214 0.633 1

8 07‐09‐2004 9.004 0.982 8 0.717 1.152 1

9 26‐09‐2004 18.957 0.996 10 0.421 0.663 1

10 16‐11‐2004 14.916 0.979 10 0.251 0.591 3

11 03‐12‐2004 20.114 0.991 10 0.258 0.462 1

12 12‐04‐2005 28.629 0.943 14 ‐0.082 0.176 4

13 09‐09‐2005 24.674 0.947 11 0.144 0.380 6

14 08‐12‐2005 20.028 0.967 14 0.133 0.519 5

15 07‐01‐2006 31.671 0.977 30 ‐0.199 0.342 9

16 21‐04‐2006 23.162 0.991 8 0.475 0.623 9

17 12‐08‐2006 21.623 0.940 10 0.310 0.580 7

18 17‐11‐2006 20.494 0.944 12 0.179 0.462 1

Tabla A. 4: Resumen curvas de decaimiento Tran.


(Días) Prom log(Q)


(L/s) DDP (Días)

3 20‐07‐2003 7.976 0.998 5 0.900 1.146 6

4 07‐08‐2003 9.719 1.000 6 0.789 1.045 3

5 21‐09‐2003 18.608 0.995 6 0.587 0.716 9

6 19‐11‐2003 9.845 0.994 8 0.577 0.934 6

7 12‐12‐2003 15.594 0.999 11 0.714 1.041 1

8 29‐12‐2003 14.768 0.997 13 0.179 0.556 1

9 06‐08‐2004 18.018 0.987 8 0.516 0.699 1

10 07‐09‐2004 8.896 0.990 10 0.784 1.318 1

11 26‐09‐2004 16.296 0.997 10 0.532 0.799 1

12 16‐11‐2004 10.972 1.000 10 0.367 0.778 2

13 03‐12‐2004 15.113 0.994 9 0.225 0.491 2

14 19‐12‐2004 28.778 0.966 12 ‐0.012 0.146 5

15 06‐06‐2005 6.360 0.993 5 0.951 1.253 8

16 08‐09‐2005 7.401 0.993 10 0.755 1.356 1

17 15‐10‐2005 27.638 0.968 12 ‐0.029 0.204 5

18 09‐12‐2005 13.362 0.997 9 0.124 0.431 7

19 07‐01‐2006 33.007 0.937 18 ‐0.343 ‐0.046 19

21 12‐08‐2006 19.069 0.956 6 0.541 0.690 6

108

Tabla A. 5: Resumen curvas de decaimiento Enc.


(Días) Prom log(Q)


(L/s) DDP (Días)

2 20‐07‐2003 14.778 0.974 5 1.916 2.059 4

3 19‐11‐2003 14.281 0.998 9 1.601 1.877 5

4 12‐12‐2003 19.875 0.994 11 1.649 1.913 1

5 11‐07‐2004 14.711 0.995 7 1.807 2.006 4

6 04‐08‐2004 19.547 0.994 7 1.370 1.535 4

7 08‐09‐2004 9.974 0.993 6 1.915 2.180 1

8 15‐11‐2004 15.952 0.980 11 1.359 1.610 3

9 09‐04‐2005 27.510 0.966 15 0.975 1.255 6

10 06‐06‐2005 11.477 0.996 4 1.694 1.828 10

11 10‐07‐2005 22.342 0.996 4 1.158 1.228 12

12 09‐09‐2005 17.357 0.991 10 1.143 1.420 9

13 07‐01‐2006 31.283 0.993 40 0.712 1.425 11

14 10‐03‐2006 21.870 0.998 13 1.105 1.377 17

15 21‐04‐2006 19.469 0.996 14 1.421 1.760 7

16 12‐08‐2006 11.608 0.990 10 1.989 2.358 1

18 15‐10‐2006 15.724 0.998 12 1.575 1.921 1

19 04‐11‐2006 24.671 0.961 25 0.814 1.322 16

20 03‐01‐2007 24.913 0.983 20 0.728 1.117 6

21 17‐02‐2007 36.372 0.968 16 0.315 0.556 1

109

A 2. FACTORES QUE INFLUYEN EN EL ÍNDICE DE DECAIMIENTO K

(a)

(a)

(b)

(b)

(c)

(c)

Figura A. 1: Relación (a) K vs promedio log(Q),

(b) K vs log(Q) inicial, K vs Duración. Prad


(b) K vs log(Q) inicial, K vs Duración. Rcm

R2 = 0.789

0

20

40

60

80

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0P ro medio lo g(Q) (L/ s)

R2 = 0.7618

01020304050

0.0 0.5 1.0 1.5P ro medio lo g(Q) (L/ s)

R2 = 0.8228

0

20

40

60

80

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0lo g(Q) (L/ s) inic ia l

R2 = 0.7658

01020304050

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0lo g(Q) (L/ s) inicial

R2 = 0.4138

0

20

40

60

80

0 10 20 30D uración (D ía)

R2 = 0.2344

01020304050

0 10 20 30 40D uración (D ía)

110

(a) (a)

(b) (b)

(c) (c) Figura A. 3: Relación (a) K vs promedio log(Q),

(b) K vs log(Q) inicial, K vs Duración. Rsm


(b) K vs log(Q) inicial, K vs Duración. Tran

R2 = 0.7813

0

10

20

30

40

-0.5 0.0 0.5 1.0P ro medio lo g(Q) (L/ s)

R2 = 0.6823

0

10

20

30

40

-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5P ro medio lo g(Q) (L/ s)

R2 = 0.8286

0

10

20

30

40

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0lo g(Q) (L/ s) inic ia l

R2 = 0.7893

0

10

20

30

40

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R2 = 0.3931

0

10

20

30

40

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R2 = 0.4276

0

10

20

30

40

0 5 10 15 20D uración (D ía)

111

(a)

(b)

(c)


(b) K vs log(Q) inicial, K vs Duración. Enc

R2 = 0.8551

0

10

20

30

40

0.0 1.0 2.0 3.0P ro medio lo g(Q) (L/ s)

R2 = 0.7623

0

10

20

30

40

0.0 1.0 2.0 3.0lo g(Q) (L/ s) inic ia l

R2 = 0.4546

0

10

20

30

40

0 20 40 60D uración (D ía)

112

Anexo B : SEPARACIÓN Y ANÁLISIS DE TORMENTAS B 1. DESCRIPCIÓN PROGRAMA DE SEPARACIÓN Y ANÁLISIS DE TORMENTAS

Selección inicio/fin de cada tormenta

Como se mencionó en el capítulo 4.6, la independencia entre un evento de tormenta y otro se define en

relación a un tiempo mínimo de ocurrencia entre ambos, denominado tiempo característico de la cuenca

(T):

“Dos eventos son independientes, si el tiempo entre un peak local de la serie de caudales y el comienzo de

la curva concentración asociada al siguiente peak es mayor al tiempo característico de la cuenca”.

En base al análisis de curvas de recesión y agotamiento (capítulo 5.5) se concluye que las curvas

seleccionadas en el período abril‐septiembre son representativas de curvas de recesión (decaimiento de

escorrentía directa) y que las curvas seleccionadas en el período octubre‐marzo son representativas de

curvas de agotamiento (decaimiento de flujo base). A partir de esto se propone que el tiempo

característico que determina la independencia entre un evento de tormenta y otro para cada cuenca, se

establezca como un tiempo asociado a las duraciones de las curvas de decaimiento analizadas para el

período abril‐septiembre.

En forma gráfica esto se puede esquematizar como:

Figura B. 1: Independencia entre dos eventos de tormenta

El programa implementado en MATLAB para la selección de inicio y fin de los eventos de tormenta se

denomina ETAPA 1 y tiene las siguientes características:

ETAPA 1

Esta etapa consiste seleccionar las fechas de inicio y fin de los eventos de tormenta, para cada cuenca, a

partir de la serie de caudales totales diarios. Los pasos específicos a seguir se detallan a continuación:

peak local

min local

minlocal

peak local

ΔT > T ? ΔT > T ?

113

1. Utiliza como input: una base de datos de caudal total diario (L/s), una base de datos de caudal base

diario (L/s), una base de datos de precipitación diaria (mm), el área de cada cuenca (ha), el tiempo

característico de cada cuenca (Días).

2. El usuario debe ingresar las bases de datos de caudal, precipitación, áreas y tiempos característicos.

3. Se grafican todos los máximos y mínimos locales de cada una de las series de caudales, y se destacan

los mínimos que son candidatos a ser “fin de tormenta”, es decir, que cumplen con la condición de

estar T días después del último peak. Los gráficos generados se guardan en la carpeta

“I_MinMax_SerieCompleta”.

114

4. Una vez que se tienen los “fin de tormenta” seleccionados, una tormenta se define como el hidrograma

que queda entre dos “fin de tormenta” consecutivos. El usuario debe decidir si quiere hacer un análisis

visual de las tormentas seleccionadas.

Este análisis permite modificar el fin seleccionado de cada tormenta o derechamente eliminar la

tormenta. El programa recorre la serie completa de caudales destacando la tormenta que se está

analizando y da la opción de conservar la tormenta.

Si se decide conservar la tormenta, el programa ofrece cambiar el final por algún candidato a fin de

más adelante.

5.

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116

Modificación tormentas seleccionadas

El procesamiento y modificación de las tormentas seleccionadas en la ETAPA 1, se desarrollan en las ETAPA

2, 3 y 4 del programa. A continuación se describe cada una de ellas:

ETAPA 2

Esta etapa consiste en generar los hidrogramas de tormentas asociados a los puntos de inicio y fin

determinados en la ETAPA 1 y calcular sus parámetros asociados. Los pasos específicos a seguir se detallan

a continuación:

1. Utiliza como input: los resultados de la ETAPA 1, una base de datos de caudal total diario (L/s), una base

de datos de caudal base diario (L/s), una base de datos de precipitación diaria (mm), el área de cada

cuenca (ha), el tiempo característico de cada cuenca (Días). En esta etapa se podrá trabajar con la base

de datos diarios que se desee (lecturas diarias, filtro diario, etc.).

2. A partir de los datos de inicio/fin heredados de la ETAPA 1, se recorre la base de datos ingresada y se

grafican las tormentas resultantes por separado. Estos gráficos que se guardan en las carpetas

“II_Tormentas_iniciales_#nombrecuenca#_#tipo de variable Q#_T_#valor de T#_días”. De esta manera,

para cada cuenca se genera una carpeta que contiene todas sus tormentas inicialmente seleccionadas.

Adicionalmente, se calculan los parámetros descritos en la Tabla 4‐2 asociados a cada tormenta, se

117

grafican y se guardan en la carpeta “II_Parametros_Tormentas_iniciales_#nombrecuenca#_#tipo de

variable Q#_#nombre arreglo *.mat heredado de la etapa 1#”. El usuario debe decidir si guardar las

variables calculadas en esta etapa (en un arreglo *.mat), para su posterior análisis en la ETAPA 3.

ETAPA 3

Esta etapa consiste analizar la consistencia de las tormentas seleccionadas y almacenadas en la ETAPA 2.

Esto se hace a partir de un análisis del comportamiento del flujo base dentro de la tormenta, de la

existencia de datos de precipitación, etc. Los pasos específicos a seguir se detallan a continuación:

1. Utiliza como input: los resultados de la ETAPA 2. Este arreglo contiene todas las variables almacenadas

en la ETAPA 2. En esta etapa no se pide al usuario que cargue una nueva base de datos de caudales, ya

que ésta estará dada por lo resultados de la etapa anterior.

118

2. Primer procesamiento de las tormentas seleccionadas inicialmente, consistente en verificar la relación

entre el caudal total y el caudal base, al final de cada tormenta. Se pide al usuario ingresar una

diferencia mínima aceptable entre estos valores (DifMaxQTQB). A partir de este criterio, se ofrece al

usuario modificar el final de una tormenta, de manera de unirla con la tormenta siguiente. Esta

modificación se haría en el caso de que el flujo base vaya por debajo del caudal, más de lo aceptable, lo

que daría cuenta de una tormenta que, en términos de caudal de escorrentía directa, aún no ha

terminado.

El programa en este punto recorre cada tormenta seleccionada, para cada cuenca, y verifica si cumple

la condición: QT‐QB < DifMaxQTQB. En caso de que no cumpla esta condición, se ofrece unir la

tormenta analizada, con la tormenta siguiente, en el caso de que éstas sean consecutivas. El valor de la

diferencia máxima aceptable queda a criterio del usuario, pero se recomienda probar con distintos

valores.

Una vez que se recorren todas las tormentas de cada cuenca, se almacenan los nuevos datos y se

grafican las nuevas tormentas, incorporando las modificaciones que se hayan hecho.

ETAPA

Segund

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una an

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Un esq

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119

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120

Análisis parámetros tormentas

En las etapas 2, 3 y 4 descritas anteriormente, para cada set de tormentas seleccionado, se determinan los

parámetros resumidos en la Tabla 4‐2. Esta parte del proceso consiste en el análisis de dichos parámetros.

B 2. RESULTADOS ETAPA 1

A partir de la metodología expuesta en el Anexo B 1, y utilizando el programa denominado ETAPA 1, se

determinan los puntos de inicio y fin de los eventos de tormentas de cada una de las cuenca, para los

tiempos característicos asociados a la mínima duración de las curvas de decaimiento del período abr‐sep

(Tmín) y para el promedio de las duraciones (Tmed). Este proceso se desarrolla para la serie de caudales

diarios filtrados con una media móvil de 5 días. Se opta por no modificar los finales de las tormentas en

esta etapa.

En la Figura B. 2 se muestran las series completas con los máximos y mínimos seleccionados por cuenca y

por tiempo característico utilizado.

Figura B. 2: Máximos y mínimos seleccionados.

121

Continuación Figura B.2: Máximos y mínimos seleccionados.

122

Continuación Figura B.2: Máximos y mínimos seleccionados.

123


A partir de la metodología expuesta en el Anexo B 1, y utilizando el programa denominado ETAPA 2, se

generan las tormentas asociadas a los puntos de inicio y fin de la ETAPA 1 y se determinan los parámetros

correspondientes. Esto se hace para cada cuenca, para cada base de datos, y para cada T utilizado (Tmín,

Tmed).

En la Tabla B. 1 se resume el número de tormentas generadas a partir de los resultados de la ETAPA 1,

para cada tiempo característico utilizado.

Tabla B. 1: Número de tormentas seleccionadas inicialmente. Resultados ETAPA 2

Cuenca Número de tormentas

seleccionadas T mín T med

Prad 43 9Rcm 39 10Rsm 24 12Tran 30 20Enc 37 12

El número de tormentas seleccionadas en esta etapa es independiente a la base de datos que se utilice, ya

que las fechas de inicio y fin vienen dados por el análisis de la ETAPA 1. Pero los sets de tormentas

generados sí son distintos, ya que provienen de distintas bases de datos. En la Tabla B. 2 se resumen los

sets generados en esta etapa.

Tabla B. 2: Set de de tormentas ETAPA 2. Set Tcarac asociado (días) Q asociado (L/s) Nomenclatura

Etapa 2T mín

Q diario II_Tmin_Qdiario Etapa 2 Q diario filtrado II_Tmin_Qfiltrado Etapa 2

T med Q diario II_Tmed_Qdiario

Etapa 2 Q diario filtrado II_Tmed_Qfiltrado

Debido al gran número de tormentas seleccionadas, se opta por no adjuntarlas. Para mostrar el formato

de los resultados de esta ETAPA 2, en las Figura B. 3 a la B. 8 se muestra una tormenta para cada cuenca,

para cada tiempo característico, y para cada base de datos utilizado.

124

(a) Tmín, Q diario filtrado

(b) Tmáx, Q diario filtrado

(c) Tmín, Q diario

(d) Tmáx, Q diario

Figura B. 3: Ejemplo eventos del set de tormentas ETAPA 2, Prad.



(c) Tmín, Q diario

(d) Tmáx, Q diario

Figura B. 4: Ejemplo eventos del set de tormentas ETAPA 2, Rcm.

125



(c) Tmín, Q diario

(d) Tmáx, Q diario

Figura B. 5: Ejemplo eventos del set de tormentas ETAPA 2, Rsm.



(c) Tmín, Q diario

(d) Tmáx, Q diario

Figura B. 6: Ejemplo eventos del set de tormentas ETAPA 2, Tran.

126



(c) Tmín, Q diario

(d) Tmáx, Q diario

Figura B. 7: Ejemplo eventos del set de tormentas ETAPA 2, Enc.

Al analizar los gráficos de las figuras recién expuestas se observa que en el caso de las tormentas

seleccionadas con Tmín, el hidrograma es coherente con un hidrograma de tormenta, según el criterio de

una escorrentía directa prácticamente nula al comienzo y al fin de éste. Por el contrario, en el hidrograma

correspondiente a las tormentas seleccionadas con Tmed, se observan curvas de concentración con

caudales de escorrentía directo despreciables en su inicio, que no se están considerando como nuevas

tormentas. Esto da cuenta de que el tiempo característico Tmed podría estar sobreestimado, y por lo tanto

no estaría contemplando inicios de nuevos eventos de tormentas, dejando varias tormentas consecutivas

como un único evento.

En relación a las diferencias entre los resultados según la base utilizada, para todas las cuencas se observan

tormentas más ruidosas en cuanto a la serie de caudal para el caso de los caudales diarios, que es

consecuencia directa del proceso de filtrado y suavizado de los caudales. Estas diferencias podrían verse

reflejadas en los parámetros de las tormentas correspondientes.

El resultado principal de la ETAPA 2, dado el análisis expuesto en los párrafos anteriores, es la constatación

de que al utilizar Tmín se estaría representando de mejor manera eventos individuales de tormenta, y que

al utilizar Tmed, los eventos estarían representando una sucesión de varias tormentas, lo que conllevaría a

resultados asociados a una escala de tiempo mayor. Sin embargo, los análisis posteriores se continúan

haciendo con los set de tormentas asociados a ambos tiempos característicos, de manera de ver el efecto

de acumulación de tormentas en el comportamiento y correlación de los parámetros asociados.

127


Tal como se detalla en el Anexo B 1, en esta etapa se utiliza un criterio de máxima diferencia aceptable

entre el caudal total y el caudal base al fin de cada tormenta. No se ha encontrado en la literatura un

criterio establecido para esta condición, por lo que se recomienda probar distintos valores, y evaluar las

tormentas que caen dentro del filtro y a las cuales el usuario debe decidir si unir con la tormenta siguiente.

La decisión de unir o no unir la tormenta filtrada con la tormenta siguiente, viene dada por un análisis

visual de las curvas de recesión y de concentración de ambas, estableciendo de cierta manera la

coherencia de suponer independencia entre ellas. Si la dependencia entre ambas es evidente, entonces se

decide por la unión, pero de lo contrario se sigue con la configuración inicial. En este caso se comenzó con

un límite de 10%, con lo que se filtraban muchas tormentas que finalmente no se unían con la tormenta

siguiente, por lo que se optó por trabajar con un límite de 15%, que entrega resultados más adecuados, en

términos de cuáles tormentas filtra.

En esta etapa se trabaja con la base de datos diarios y con la base de datos diarios filtrados con una media

móvil de 5 días (ambas series provenientes de las lecturas diarias de altura sobre la regleta), y con los

resultados provenientes de la ETAPA 2, asociados a los tiempos característicos Tmín y Tmed. Un resumen

con los sets de tormentas generados en esta etapa se muestra en la Tabla B. 3.

Tabla B. 3: Set de de tormentas ETAPA 3. Set Tcarac asociado (días) Q asociado (L/s) Nomenclatura

Etapa 3T mín

Q diario III_Tmin_Qdiario Etapa 3 Q diario filtrado III_Tmin_Qfiltrado Etapa 3

T med Q diario III_Tmed_Qdiario

Etapa 3 Q diario filtrado III_Tmed_Qfiltrado

En el caso de los sets III_Tmin_Qdiario y III_Tmin_Qfiltrado, que provienen del análisis de los sets

II_Tmin_Qdiario y II_Tmin_Qfiltrado, para un límite de 15%, se unen tres pares de tormentas en Prad (6/7,

19/20 y 36/37) y un par en Rcm (6/7). Las tormentas analizadas del resto de las cuencas se consideran

independientes unas de otras, por lo que no se modifican en esta etapa. En el caso del análisis del set de

tormentas de la ETAPA 2 asociado a Tmed, II_Tmed_Qdiario y II_Tmed_Qfiltrado, los eventos no se

modifican, por considerarse independientes unos de otros, para todas las cuencas.

A modo de ejemplificar el criterio visual utilizado en la elección de tormentas a modificar, en las Figura B. 8

y B. 10 se muestran algunas de las tormentas modificadas en la ETAPA 3, a partir del análisis del set

II_Tmin_Qfiltrado.

128

(a)

(a)

(b)

(b)

(c)

(c)

Figura B. 8: (a), (b) Tormentas generadas en ETAPA 2,

(c) Tormenta modificada ETAPA 3. Prad

Figura B. 9: (a), (b) Tormentas generadas en ETAPA 2,

(c) Tormenta modificada ETAPA 3. Prad

En los módulos (a) y (b) de las Figura B. 8 y B. 10 se muestran las tormentas del set de la ETAPA 2. En el

módulo (c) de las figuras se observa la tormenta modificada, que corresponde a la unión de las tormentas

(a) y (b). La numeración de las tormentas varía de acuerdo al número de tormentas que se hayan

modificado en la cuenca. Ejemplo: unión 6/7 (Prad) 6, unión 36/37 (Prad) 34.

De estas figuras se desprende que el análisis visual y sus resultados estarán sujetos al criterio del usuario.

129


Esta etapa corresponde a la eliminación de ciertas tormentas de los sets de tormentas resultantes de la

ETAPA 2 y 3, a partir de los criterios expuestos en el Anexo B 1:

‐ Eliminar eventos que tengan asociados coeficientes de escorrentía (calculados a partir del caudal

total, caudal base o caudal de escorrentía directa) mayores a 2. Este criterio se propone como un

caso límite en el cual la escorrentía se debe al evento de precipitación y al los procesos internos de

la cuenca. En caso contrario se asume que se está frente a errores instrumentales.

‐ Eliminar eventos cuyos parámetros se encuentren notablemente fuera de rango del resto de los

parámetros, y que no hayan sido eliminados por los dos primeros criterios expuestos.

‐ Finalmente se propone analizar los hidrogramas de las tormentas restantes y eliminar un evento

en caso de que el hidrograma asociado se muy poco consistente con un hidrograma de tormenta.

En la Tabla B. 4 se resume el número de tormentas eliminadas y el número total de tormentas

(N°Tormentas eliminadas/N°Tormentas set), para cada set analizado, para cada cuenca. Posteriormente,

se analizan los resultados de los parámetros asociados a los sets de tormentas de la ETAPA 4.

Tabla B. 4: Set de de tormentas ETAPA 4.

Dado que en la ETAPA 3 no se modificaron los sets de tormentas asociados a tiempos Tmed, y que en la

ETAPA 4 se utilizó el mismo criterio de eliminación, los sets asociados a este tiempo, resultantes de ésta

última etapa con los mismos. Es decir, los parámetros de tormentas calculados para cada cuenca son los

mismos.

En el caso de los sets asociados a Tmin, tanto para la serie de caudales diarios como para la serie de

caudales filtrados, los resultados de las cuencas Rsm, Tran y Enc también son los mismos, dada la

modificación efectuada en la ETAPA 3.

En resumen, para cada cuenca existen los siguientes tipos de resultados:

Set entrada Cuenca

Set salida Prad Rcm Rsm Tran Enc

II_Tmin_Qdiario 14/43 10/39 5/24 7/30 9/37 IV_Etapa2_Tmin_QdiarioII_Tmin_Qfiltrado 13/43 10/39 5/24 7/30 9/37 IV_Etapa2_Tmin_QfiltradoII_Tmed_Qdiario 2/9 1/10 1/12 2/20 1/12 IV_Etapa2_Tmed_QdiarioII_Tmed_Qfiltrado 2/9 1/10 1/12 2/20 1/12 IV_Etapa2_Tmed_QfiltradoIII_Tmin_Qdiario 13/40 9/38 5/24 7/30 9/37 IV_Etapa3_Tmin_QdiarioIII_Tmin_Qfiltrado 13/40 9/38 5/24 7/30 9/37 IV_Etapa3_Tmin_QfiltradoIII_Tmed_Qdiario 2/9 1/10 1/12 2/20 1/12 IV_Etapa3_Tmed_QdiarioIII_Tmed_Qfiltrado 2/9 1/10 1/12 2/20 1/12 IV_Etapa3_Tmed_Qfiltrado

130

Tabla B. 5: Tipos de resultados análisis de parámetros de tormentas.

Set Número de tormentas

Nomenclatura Prad Rcm Rsm Tran Enc

IV_Etapa2_Tmin_Qdiario 29 29 19 23 28Parámetros Tmin Qdiario*

IV_Etapa3_Tmin_Qdiario 27 29 19 23 28IV_Etapa2_Tmin_Qfiltrado 30 29 19 23 28

Parámetros Tmin Qfiltrado** IV_Etapa3_Tmin_Qfiltrado 27 29 19 23 28IV_Etapa2_Tmed_Qdiario 7 9 11 18 11

Parámetros Tmed Qdiario IV_Etapa3_Tmed_Qdiario 7 9 11 18 11IV_Etapa2_Tmed_Qfiltrado 7 9 11 18 11

Parámetros Tmed Qfiltrado IV_Etapa3_Tmed_Qfiltrado 7 9 11 18 11* Para las cuencas Prad y Rcm la nomenclatura es Parámetros Tmin Qdiario Etapa 2 y Parámetros Tmin

Qdiario Etapa 3 según el set que se esté analizando

** Para las cuencas Prad y Rcm la nomenclatura es Parámetros Tmin Qfiltrado Etapa 2 y Parámetros Tmin

Qfiltrado Etapa 3 según el set que se esté analizando

El color indica que se trata del mismo set de parámetros.

El análisis de los sets de parámetros resumidos en la Tabla B. 5 permite estudiar el comportamiento de

respuesta de cada cuenca frente a eventos de precipitación, lo que da indicios de los mecanismos que

rigen sobre cada cuenca, que pueden ser asociados a la diferencia de cobertura de bosque.

Para analizar los parámetros de las tormentas de las distintas, primero es necesario analizar cada cuenca

por separado, y verificar si es que existen correlaciones significativas entre parámetros. Una vez se tengan

establecidas estas relaciones, que físicamente tienen que ver con los mecanismos de respuesta, se pueden

establecer comparaciones entre las distintas cuencas.

Como primer análisis se propone relacionar los parámetros de la Tabla 4‐2: QT, QB, QD, PP y D. Se opta por

no relacionar parámetros en función de la intensidad de la tormenta (I), ya que este parámetro, calculado

como el cuociente entre la precipitación total (PP) y la duración de ésta (D) esconde el efecto separado que

puede tener la magnitud de PP y de D.

Este análisis se hace gráficamente para tríos de parámetros, para cada set de datos, para cada cuenca. Una

vez que se establecen las relaciones y se analizan los comportamientos de los parámetros, se analizan

relaciones entre dos variables, de manera de establecer correlaciones lineales simples, comparables entre

las distintas cuencas.

En las Figura B. 10 y B. 12 se muestran los gráficos generados para los sets Parámetros Tmin Qdiario para la

cuenca Rsm a modo de ejemplo. En general, la relación entre parámetros es consistente para todas las

cuencas.

131

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

Figura B. 10: Gráficos 3D‐Burbujas: QT ‐QB ‐QD vs D vs PP, QT/PP‐QB/PP‐QD/PP vs D vs PP

Set Parámetros Tmin Qdiario Rsm.

132

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

Figura B. 11: Gráficos 3D‐Burbujas: QT ‐QB ‐QD vs D vs PP, QT/PP‐QB/PP‐QD/PP vs D vs PP

Set Parámetros Tmin Qdiario Rsm.

133

A partir de un análisis de los gráficos de las Figura B. 10 y B. 12 se observa que el cuociente de caudal y

precipitación en función de los parámetros D y PP (paneles (b), (d) y (f)) no entregan buenas correlaciones.

Los paneles de la izquierda ((a), (c) y (e)) sin embargo, entregan buenas correlaciones para los caudales en

función de los parámetros D y PP, siendo éste último parámetro el que genera la mejor correlación. En los

paneles (a), (c) y (e) de la Figura B. 11, se ve que existe una fuerte correlación lineal para los tres caudales

analizados en función de PP, y que al mismo tiempo, se da una configuración de tamaños y colores que

indica que también existe una correlación lineal positiva con D. Sin embargo, en los paneles (a), (c) y (e) de

la Figura B. 10 se observa que dicha correlación no es tan fuerte. El caudal total, base y el de escorrentía

directa tienen una relación principalmente lineal con la precipitación, lo que es coherente con los modelos

conceptuales más utilizados en la generación de escorrentía. Esto se desprende del análisis de los gráficos

del resto de las cuencas también.

Debido a todo lo anterior se opta por comparar las relaciones lineales entre QT, QB y QD con la PP, para las

todas las cuencas estudiadas.

B 6. CLASIFICACIÓN DE TORMENTAS

Para fortalecer el análisis y estudio de las componentes de los hidrogramas de tormenta, para distintas

épocas del año (clasificación por fecha) y para distintas condiciones iniciales de humedad (clasificación por

humedad antecedente), se propone estudiar los parámetros que relacionan los caudales base y de

escorrentía directa, con el caudal total asociado a la tormenta (QB/QT y QD/QT respectivamente). Estos

parámetros tienen la ventaja de que son independientes del área de la cuenca, lo que elimina un fuente de

error importante, y los hace directamente comparables entre las distintas cuencas.

1. Clasificación por fecha

La clasificación según la época del año (o clasificación por fecha), tiene por objetivo relacionar las

respuesta de las cuencas con la caída de las hojas de los árboles (en el caso de bosques de hoja caduca),

que se produce en los meses de junio, julio, agosto y septiembre, y con las características climáticas de

esos meses. Así, esta clasificación tiene incorporada un análisis estacional de las tormentas.

Esta clasificación agrupa las tormentas en dos grupos: período octubre‐mayo y período junio‐septiembre.

El número de tormentas que caen dentro de cada grupo se resume en la Tabla B. 6.

Tabla B. 6: Número de tormentas seleccionadas clasificación por fecha.

Tipo de gráfico Período

octubre‐mayo Período

junio‐septiembre Prad 19 10Rcm 18 11Rsm 16 3Tran 15 8Enc 16 12

134

De la Tabla B. 6 se desprende que para la cuenca Rsm el número de tormentas pertenecientes al período

junio‐septiembre son muy escasas, en comparación con el resto de las cuencas. Esto se debe a que Rsm es

la cuenca con el mayor tiempo característico, lo que implica que especialmente en los meses de invierno,

las tormentas consideren varios peaks y abarquen lo que para el resto de las cuencas podrían ser eventos

independientes.

Los coeficientes de escorrentía de cada cuenca, calculados como la pendiente de las correlaciones de los

caudales total, base y de escorrentía directa en función de la precipitación, se muestran en la Figura B. 12

(período octubre‐mayo) y en la Figura B. 13 (período junio‐septiembre).

Figura B. 12: Pendiente correlación QT vs PP, QD vs PP, QB vs PP. 85% nivel de confianza.

Clasificación por fecha. Período octubre‐mayo.

De las Figura B. 12 y B. 14 se observa que la cuenca Rsm, tal como se comentó anteriormente, posee muy

pocas tormentas en el período junio‐septiembre, lo que induce a una dispersión bastante grande en los

datos. Para el período junio‐septiembre la dispersión se podría deber a la dificultad de independizar

eventos de tormenta en el período de invierno, en donde la precipitación en prácticamente constante y sin

una completa independencia entre eventos, los caudales no serán representativos de la precipitación caída

durante un evento.

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Clasificación por fecha. Período junio‐septiembre.

La pendiente de las correlaciones de los caudales base y de escorrentía directa en función del caudal total,

se muestran en las Figura B. 14 (período octubre‐mayo) y Figura B. 15 (período junio‐septiembre).

Figura B. 14: Pendiente correlación QB vs QT, QD vs QT. 85% nivel de confianza.

Clasificación por fecha. Período octubre‐mayo.

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Clasificación por fecha. Período junio‐septiembre.

De las Figura B. 14 y B.16 se observa que existe una fuerte correlación entre las componentes de flujo

base y escorrentía directa en función del caudal total, para las tormentas de los meses octubre‐mayo. En

este período también se observa que el porcentaje de flujo base del caudal total de las tormentas

analizadas, es menor al porcentaje de escorrentía directa. A partir de esto se desprende, que incluso para

épocas estivales, el factor determinante en la generación de escorrentía sería la componente de

escorrentía subsuperficial rápida, tal como lo establece el concepto de área variable explicado en el

capítulo 2.2.2. La época de invierno presenta más dispersión en los datos. Pero se sigue manteniendo la

relación entre el caudal base y de escorrentía directa.

2. Clasificación por humedad antecedente

Para la clasificación según humedad antecedente se propone hacer un análisis de la precipitación caída 10

días antes del comienzo de la tormenta. Esta clasificación tiene por objetivo incorporar el efecto de la

humedad precedente a la tormenta, de manera de enriquecer el análisis y comparación de las respuestas

de las distintas cuencas.

Para realizar esta clasificación es necesario analizar los valores de humedad antecedente (HA) de las

tormentas de cada cuenca. De esta manera se puede establecer un criterio de clasificación. En la Figura B.

16: Humedad antecedente.

se muestran los gráficos de barra que representan la humedad antecedente de cada tormenta analizada,

para cada cuenca. A partir de estos se propone clasificar las tormentas en dos grupos: grupo1 para HA >

100 mm y grupo 2 para HA < 100 mm. El número de tormentas que caen dentro de cada grupo se resume

en la Tabla B. 7.

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Figura B. 16: Humedad antecedente.

Tabla B. 7: Número de tormentas seleccionadas clasificación por fecha para cada cuenca.

Cuenca Grupo 1 Grupo 2 Prad 6 21

Rcm 7 20

Rsm 1 16

Tran 4 19

Enc 5 21

Los coeficientes de escorrentía de cada cuenca, calculados como la pendiente de las correlaciones de los

caudales total, base y de escorrentía directa en función de la precipitación, se muestran en la Figura B. 17

(HA>100) y en la Figura B. 18 (HA<100).

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Clasificación HA>100.


Clasificación HA<100.

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A partir de los gráficos de las Figura B. 17 y B. 19 se observa que únicamente los coeficientes asociados al

caudal base, para humedades antecedentes pequeñas (grupo 2) muestran ciertas tendencias que podrían

ser comparables. También se observa que las tormentas asociadas a condiciones de humedad inicial

pequeñas (menores a 100 mm), el caudal base corresponde a una menor fracción de la precipitación, en

comparación con el caudal de escorrentía directa.

La pendiente de las correlaciones de los caudales base y de escorrentía directa en función del caudal total,

se muestran en las Figura B. 19 (HA>100) y Figura B. 20 (HA<100).


Clasificación HA>100.


Clasificación HA<100.

En los gráficos de las Figura B. 19 y B. 21 se observa que para humedades menores a 100 mm se da una

buena correlación de caudal base y de escorrentía directa en función del caudal total de las tormentas

analizadas. También se observa que el caudal base corresponde a una menor fracción del caudal total, en

comparación con el caudal de escorrentía directa. Para humedades mayores a 100 mm, la dispersión de los

datos aumenta, pero aún así se observan ciertas tendencias.

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