Hidrología de paramos

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HIDROLOGÍA DE PÁRAMOS. 
MODELACIÓN DE LA CUENCA ALTA 
DEL RÍO BLANCO CON AvSWAT 2000 
J. D. NAVARRETE G. 
Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia 
RESUMEN: 
Los páramos son ecosistemas zonales ubicados principalmente en las montañas tropica­
les de Centro y Suramérica, aproximadamente entre 3.000 y 4.800 msnm. Conforman un 
piso altitudinal de las montañas de los trópicos. Sus características especiales generan 
tipologías florísticas, ecológicas, edafológicas, geomorfológicas y microclimáticas espe­
ciales. Tienen gran importancia ecológica, genética y científica, por su flora endémica, 
paisajes, así como por su función social y económica al ser fundamentales en la regula­
ción hídrica natural regional de los Andes y proveer de agua a sus principales ciudades. 
Como sistema hídrico, se han planteado algunos modelos que involucran sus caracterís­
ticas físicas. Se presenta la implementación del modelo AvSWAT, integrado con un mode­
lo de precipitación horizontal, aprovechando las posibilidades de análisis que ofrecen los 
Sistemas de Información Geográfica. El modelo se imp'lementó en la cuenca alta del río 
Blanco, una de las principales corrientes hídricas en el páramo de Chingaza, principal 
fuente de agua de Bogotá. 
ABSTRACT: 
Paramos are vulnerable zonal ecosystems located mostly in the tropical mountains of 
Central and South America, approximately between 3.000 and 4.800 meters above the sea 
leve!. They constitute an altitudinal floor of the mountains at the tropics. Their special 
characteristics generate particular floral, ecologic, soil, geomorphologic and microclimatic 
typologies. They have great ecologic, genetic and scientific importance due to their en­
demic flora, landscapes and also because of their socio-economical functions, given by 
their fw1damental rol! in water regulation of the Andean region and it's cities. As a water 
system, sorne models have been formulated involving its physical characteristics. This 
paper presents an implementation of the AvSWAT model, integrated with a model of hor­
izontal precipitation, taking advantage of Geographic Information Systems. The model 
was implemented in the high basin of the Blanco river, one of the most important water­
sheds of the Chingaza paramo, the main Bogotá city water supply system component. 
l. INTRODUCCIÓN 
Los páramos son ecosistemas de gran 
riqueza ecológica y a su vez juegan un im­
portante papel en la economía de socieda­
des andinas por su valor agrícola e hídrico. 
88 
Su importancia ecológica, genética y cientí­
fica, se basa en sus paisajes únicos y flora 
endémica, la cual se ha acondicionado a sus 
extremas condiciones climáticas, y a las ca­
racterísticas de sus suelos. Cumplen una im­
portante función social y económica para 
HIDROLOGÍA DE PÁRAMOS. MODELACIÓN DE LA CUENCA ALTA DEL RÍO BLANCO CON AvSWAT 2000 
algunas comunidades dedicadas a la activi­
dad agrícola en estas zonas y son fundamen­
tales en la regulación natural regional, gra­
cias a que su vegetación y las características 
de sus suelos, retienen el agua controlando 
la escorrentía superficial, reduciendo picos y 
protegiendo de la erosión a las zonas bajas. 
La necesidad de la modelación de la hi­
drología ele páramos ha sido ampliamente 
discutida como lo presentan Sáenz, et al. (2000) 
y como lo señalan Bruinjzeel y Hamilton (2000), 
quienes entendiéndolos como sistemas muy 
especiales y particularmente vulnerables, 
concluyen que es adecuado invertir en es­
fuerzos que busquen profundizar en ellos. La 
mayoría de la investigación en páramos se 
ha enfocado a su flora y fauna; sin embargo, 
existen algunos estudios acerca de los pro­
cesos hidrológicos que ocurren en ellos. In­
vestigaciones realizadas con modelos de ba­
lance hídrico como SWAT (Domínguez, 1999) 
y USSCS (Montoya y Díaz-Granados, 1 998), 
coinciden en una subestimación de su pro­
ducción hídrica real, lo cual indica el impor­
tante aporte hidrico del agua contenida en la 
atmósfera e interceptada por las plantas y 
que no es registrada en las estaciones de 
medición de lluvia. 
Se presenta en este trabajo la implemen­
tación del modelo AvSWAT 2000, integrado 
con un modelo propuesto que busca repre­
sentar este faltante hídrico, utilizando para 
tal fin los SIG. Los SIG (Sistemas de Informa­
ción Geográfica) proporcionan una platafor­
ma integral capaz de administrar, analizar y 
presentar gráfica y numéricamente diferen­
te tipo de información, involucrando en los 
diferentes procesos el valor agregado de 
aprovechar su ubicación espacial. 
En este sentido, el objetivo general es 
evaluar la posibilidad de implementar un 
modelo de balance hídrico físicamente basa­
do que utilice un SIG como plataforma, en 
simular la respuesta hidrológica de una cuen­
ca propia de un ecosistema de páramo. 
2. CARACTERÍSTICAS 
DE LOS PÁRAMOS 
Los páramos son ecosistemas zonales 
ubicados por encima del límite superior del 
bosque cerrado, o bosque de niebla, y por 
debajo del límite superior de vida en las mon­
tañas tropicales de centro y sur América 
(Hofstede, 1997; Luteyn, 1999). Se encuentran 
entre los 3.000 y 4.800 msnm. Aproximada­
mente (Verweij, 1995). En la actualidad, res­
pecto al límite inferior de los páramos, no 
existe una diferenciación precisa, más bien 
existe un progreso descendente. Algunos 
auto res citan varios factores responsables 
de esta situación, entre ellos la latitud, la ver­
tiente considerada, el clima global y la activi­
dad humana. Cerca del paralelo ecuatorial 
puede encontrarse a más de 3 .600 msnm, 
mientras en Centroamérica puede estar a 
3.100 msnm (Weber, 1959); en Colombia al­
gunos autores estiman que el límite inferior 
del páramo en la cordillera Central y Occi­
dental es de 3.800-3.900 msnm y que en la 
cordillera Oriental es de 3.600-3.700 msnm; 
por otra parte, la acción antrópica sobre los 
bosques andinos, principalmente quemas y 
tala, ha hecho desaparecer extensiones de 
bosque ubicados por debajo de los páramos, 
generando zonas con microclimas caracte­
rísticos de páramo, que inciden en este nivel. 
Los páramos son generalmente dividi­
dos según el esquema de Cuatrecasas de 
acuerdo a la importante variación de la ve­
getación con la altitud en superpáramo, pá­
ramo y subpáramo. En el superpáramo, ubi­
cado entre los 4.100 y 5 .200 msnm, son 
frecuentes las nevadas, la congelación del 
agua en las madrugadas y su fusión que ocu­
rre el mismo día, tiene una escasa cobertura 
vegetal del suelo, y suelos generalmente ines­
tables y móviles. El páramo propiamente di­
cho se ubica entre 3.200 y 4.000 msnm y 
presenta características ecológicas más es-
89 
AtniCULOS • MAESTRÍ;\ EN INGENIERÍA 
tables, los suelos tienen una cobertura den­
sa y su vegetación principalmente se com­
pone de frailejón y pastizales. El subpáramo, 
considerado como una transición entre el 
bosque altoandino y el páramo, se observa 
de los 3.000 a los 3.500 msnm, su altitud es 
muy variable y la actividad del hombre in­
fluencia de manera importante su definición. 
Los páramos presentan condiciones 
ambientales extremas debido a su bajo pro­
medio diario de temperatura, alto promedio 
diario de humedad relativa, baja presión at­
mosférica, escasa densidad del aire, alta ra­
diación solar, cambios bruscos de tempera­
tura y humedad y suelos ácidos como lo 
presentan Sáenz y Díaz-Granados (2001); se 
ha encontrado que dadas las anteriores ca­
racterísticas, la evapotranspiración en los 
páramos es baja y la capacidad de retención 
de agua de las plantas es alta. Además de la 
lluvia, en los páramos la precipitación hori­
zontal es un factor determinante en el impor­
tante rendimiento presente en estos ecosis­
temas. Debido a las bajas temperaturas y alta 
humedad relativa, la descomposición de l a 
materia orgánjca se da a tasas muy bajas; en 
consecuencia, los suelos tienen altos conte­
nidos de materia orgánica así como alta po­
rosidad y conductividad hidráulica. 
2.1. CUMA 
La humedad en los páramos se mani­
fiesta por elrocío, la constante neblina y las 
l loviznas frecuentes, características de las 
altas montai'\as tropicales de clima húmedo. 
Esta gran humedad no está directamente 
relacionada con una precipitación alta, ya que 
a pesar de que existen regiones donde la pre­
cipitación anual es superior a 3.000 mm, la 
mayoría de páramos tienen una precipitación 
media anual aproximada de 1.000 mm o me­
nos. Sin embargo, por las bajas temperatu­
ras y la alta nubosidad, la evapotranspiración 
es reducida y es esta una de las principales 
90 
razones del alto rendimiento hídrico de estos 
ecosistemas. 
2.1.1. PRECIPITACIÓN 
HORIZONTAL 
Además de la lluvia, la precipitación ho­
rizontal es una fuente importante de agua en 
los ecosistemas paramunos. La precipitación 
horizontal es el proceso en el cual pequeñas 
gotas de agua presentes en las nubes o la 
niebla son movidas por el viento hacia Ja ve­
getación, donde son interceptadas y acumu­
ladas en gotas más grandes que se precipi­
tan, escurren por Ja superficie de las plantas 
o son absorbidas por el las (Bruijnzeel y 
Proctor, 1993; Kerfoot, 1 969; Cavelier y 
Goldstein, 1989; Juvik y Nullet, 1993; Scheme­
nauer y Cereceda, 1 994; Vogelmann, 1973). 
Cavelier y Goldstein (1989) en su trabajo 
basado en mediciones hechas principalmente 
en el bosque húmedo tropical señalan que la 
precipitación horizontal puede aportar hasta 
el 65% de las entradas híd ricas a estos 
ecosistemas. Por otra parte, mediante medi­
ciones con colectores de ruebla en un páramo 
a 3.500 msnm en Costa Rica, se han estimado 
valores de 18% de la precipitación total 
(Bruijnzeel y Proctor, 1993). También se ha lo­
grado establecer que la precipitación horizon­
tal aumenta cuando disminuye la precipitación, 
constituyéndose éste en un factor que no se 
puede despreciar cuando escasea la precipi­
tación vertical (Cavelier y Goldstein, 1989). 
2.2. SUELOS 
Los suelos de páramos son por lo gene­
ral de origen volcánico, y se caracterizan por 
ser ácidos y húmedos, con pH de 3.9-5.4 (Guhl, 
1982), lo cual condiciona los contenidos de 
humus, de tal manera que a medida que se 
asciende, los suelos son más crudos y con 
menos capa orgánica. El suelo paramuno es 
rico en humus bien descompuesto, de acidez 
considerable, enmohecido y de color pardo 
l-llDROLOCÍA DE PAR;\MOS. MODELACIÓN DE LA CUENCA ALTA DEL RÍO BLANCO CON AvS\l\/AT 2000 
oscuro o negro; con un espesor que varía 
entre algunos centímetros y un metro 
(Suárez, 1989). En el páramo, la descomposi­
ción de la materia orgánjca se lleva a cabo a 
tasas muy bajas, debido a las bajas tempera­
turas y a la alta humedad (Hofstede y Sevink, 
1995). La infiltración es generalmente alta de­
bido a la presencia de suelos típicamente po­
rosos relacionados con altos valores de 
conductividad hidráulica. La retención de 
agua es especialmente sigruficativa, dado que 
en los primeros 30 cm de profundidad, el agua 
ocupa el 61 .7% del volumen total del suelo 
(CAR, 1988). 
2.3. VEGETACIÓN 
La vegetación en el páramo es xeromór­
fica, es decir, que ha desarrollado caracterís­
ticas fisiológicas para adaptarse y sobrevivir 
a las extremas condiciones del clima, topo­
grafía y suelos. Algunas de estas caracterís­
ticas son: la formación de rosetas que sirve 
de defensa contra viento y frío, la enanifi­
cación arbustiva, el desarrollo de hojas co­
riáceas reduce la pérdida de agua por trans­
piración, la formación de cubiertas de pelos 
en las hojas para captar el agua de lluvia o de 
rocío, la permanencia de hojas muertas so­
bre los tallos, la formación de macollas (tram­
pa de la materia orgáruca y de humedad) y la 
agrupación de varias plantas pequeñas en 
cojines, entre otros (Salamanca, 1986). El cli­
ma es el factor determinante del tipo de ve­
getación y de los mecanismos estratégicos 
que las plantas adoptan para amortiguar o 
reducir las condiciones de estrés a las cuales 
están sometidas, regulando por ejemplo la 
temperatura gracias a su envoltura que con­
trola la transpiración y la fotosíntesis, o pre­
sentando tejidos acuíferos que contribuyen 
al equilibrio hidrico. Las especies más impor­
tantes del páramo son: frailejón (Espeletia), 
siete cueros (Tibouchina), chuzque, arnica 
(Senecio), chocho o lupino (Lupinus), pino ena-
no o chite (Hypericu111), musgos (Sphag1111111) y 
líquenes. 
2.4. Uso DEL SUELO y 
PROBLEMÁTICA 
La presencia de cul tivos es reducida 
debido a las características adversas del cli­
ma, pero aún así se presenta como un factor 
que modifica el equilibrio natural de los pára­
mos (Salamanca, 1986). El suelo del páramo 
bajo favorece el cultivo de papa, haba, ceba­
da, cebolla y quina debido a la alta capacidad 
de retención de agua, la estructura granular, 
la porosidad fina, el calentamiento rápido del 
sol y el fácil manejo; hay buenas condiciones 
para la fotosíntesis y la cantidad de plagas es 
menor que en lugares más bajos (Mora­
Osejo, 1995). 
Entre los más importantes problemas 
que ponen en riesgo el equilibrio natural de 
los páramos están las prácticas de quema y 
pastoreo. La quema de la vegetación de pá­
ramo hace que la materia muerta desapa­
rezca, y aparezcan nuevos brotes; esta ve­
getación fresca es atractiva para el ganado. 
Por otro lado, la quema acelera el proceso de 
descomposición y genera suelos más secos 
incrementando los niveles de temperaturas 
máximas (Domínguez, 2000). 
3. ÁREA DE ESTUDIO - CUENCA 
ALTA DEL RÍO BLANCO 
El río Blanco es una de las principales 
corrientes hídricas del páramo de Chingaza, 
ubicado al este de Bogotá, en jurisdicción de 
los municipios de La Calera, Guasca y 
Choachí. En su parte alta, la corriente hace 
parte del "Sistema río Blanco". El "Sistema 
río Blanco" tiene como fin la captación de 
agua de 26 cauces mayores y menores para 
contri-buir al Sistema Chingaza con el sumi­
nistro de agua para Bogotá. El área de estu­
dio corresponde a la primera etapa del siste-
91 
ARTÍCULOS • MAESTRÍA EN INGENIERÍA 
ma actual del río Blanco y comprende la cap­
tación de las quebradas Cortadera, Palacios, 
Piedras Gordas y Horqueta. Está definida por 
la ubicación de las estaciones limnigráficas 
Pozo 1, Pozo 2, Pozo 3 y Pozo 4, ubicados cer­
ca de cada captación en la zona aguas arri­
ba. El sitio Pozo 1 capta el agua de la quebra­
da Cortadera de la cual aprovecha un caudal 
medio anual de 0.48 m3/s, en un área tribu­
taria de 3.85 km2• Pozo 2 capta 0.76 m3/s de 
agua de las quebradas Palacio y Buitrago en 
15.14 km2• Pozo 3 capta el agua de la quebra­
da Piedras Gordas en un área de 11 .85 km2 y 
aprovechando 0.5 m3/s. Por último, Pozo 4 
capta 0.21 m3/s de agua de la quebrada La 
Horqueta con una cuenca de 5.29 km2• 
3.1. GEOMORFOLOGÍA 
Los rasgos morfológicos evidentes en 
el área están conformados básicamente por 
el arrastre de material como consecuencia 
de los procesos de remoción concentrados 
en deslizamientos, flujos de material princi­
palmente hacia los cauces de las quebradas 
y evidencias del proceso de glaciación por la 
acumulación de depósitos de morrena. 
Respecto a la conformación geotécnica 
de la zona, la presencia de coluviales en la 
mayor parte del área reduce las condiciones 
de estabilidad de la zona por ser un material 
con propiedades físico-mecánicas pobres. El 
régimen climático que permite una recarga 
hídrica permanente favorece la saturación 
del material y con ello el incremento en su 
susceptibilidad a sufrir procesos de remoción 
de magnitudes considerables. La interacción 
de los elementos litológicos, geomorfoló­
gicos, estructurales e hidrogeológicos esta­
blece una dinámica constante y acelerada. 
3.2. CLIMA 
La pluviosidad de la zona presenta un 
comportamiento monomodal, con una esta­
ción lluviosa muy importante en la mitad del 
92 
año, con descensos al inicio y al final del ciclo 
anual. Este periodo lluvioso es reconocido 
entre los meses de abril a septiembre donde 
los registros históricos de dos estaciones de 
la zona coinciden en valores de precipitación 
medial mensual multianualmáximos supe­
riores a 250 mm en el mes de julio. 
Se observan valores máximos cercanos 
a 450 mm en los meses de junio y julio y míni­
mos de 100 mm en los meses lluviosos. 
250 200 I ,50 l 100 + ¡ __ -,_ 50 r ¡ 
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV OIC 
-+- Laguna Marranos-e- La Cascada -o- Mundo Nuevo 
-Palacios Angulo -<>- Palacios Guasca 
Figura 1 . Precipitación media mensual. 
La dinámica de la temperatura, presen­
ta un comportamiento bimodal inverso al de 
la precipitación, donde las temperaturas más 
bajas están relacionadas con los periodos llu­
viosos; este proceso ocurre debido a que la 
presencia de nubes durante la temporada llu­
viosa actúa como barrera que impide la inci­
dencia directa de los rayos solares. 
12 10 o e.... 8 >- 6 
ENE FES MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV OIC 
-o- T media - T max -.o- T min 
Figura 2.Temperatura. Estación Palacios Guasca. 
El comportamiento de la humedad rela­
tiva obedece a un régimen inverso al de la 
HmROLOGiA DE PÁRAMOS. MODELACIÓN DE LA CUENCA ALTA DEL RiO BLANCO CON AvSWAT 2000 
temperatura, debido a que al aumentar ésta 
última, aumenta la capacidad atmosférica de 
retener vapor de agua, que en ausencia de 
aportes adicionales de vapor, ocasiona la dis­
minución de la humedad. 
1 00 : -95 + - -90 _¡_ 85 . '#- 80 a: 75 :i: 70 65 60 -i- -55 + - -50 '� 
E N E FEB M AA N3A MAY JUN J U L AGO S E P OCT NOV OIC --<>- HR media -w-HRmax -- HRmin 
Figura 3. Humedad relativa. 
Estación Palacios Guasca. 
3.3. Uso DEL SUELO 
De acuerdo con BetaAmbiental (2000), 
en la zona se identifican las siguientes unida­
des: a) Vegetación de páramo (VEPA): Co­
bertura vegetal en forma de prado domina­
do por gramíneas, frailejones y arbustos; su 
uso principal es de protección y conserva­
ción. b) Bosque intervenido (BOIN): Vegeta­
ción arbórea importante con intervención 
antrópica. c) Arbustal Bajo (ARBA): Estrato 
arbustivo con altura inferior a 3 m. d) Misce­
láneo (MISC): Gramíneas bajas fuertemente 
intervenidas. 
3.4. SUELOS 
Se identificaron principalmente dos tipos 
de suelo: a) MEF: paisaje montañoso con una 
capa superficial de color negro y textura fran­
co arenosa, un perfil inferior de textura are­
nosa franca con 68% de gravilla aproximada­
mente y sin estructura, seguida de otra capa 
con aproximadamente 30% de gravilla b) 
MGF: suelos con capa superficial de textura 
franco arcillosa con 17% de gravilla aproxi­
madamente, seguida de 3 capas con mayo­
res contenidos de gravilla y finalmente un 
horizonte con textura arcillosa y sin estructu­
ra a 1 m de profundidad. 
4. MODELACIÓN HIDROLÓGICA 
4.1. A vSWAT (SOIL & WATER 
ASSESSMENT TOOÜ 
El modelo SWAT es un modelo físicamen­
te basado, creado por el USDA Agricultura! 
Research Service (ARS) en los Estados Uni­
dos, para predecir el impacto de diferentes 
prácticas de manejo del suelo sobre el recur­
so hídrico. Se utilizó en este trabajo el' modelo 
AvSWAT 2000, el cual es una versión de SWAT 
presentada como una extensión de Arcview 
3.x, lo cual además de las ventajas generales 
de utilizar los SIG como plataforma, permite 
una interacción directa con Arcview. 
E l ciclo h idrológico m odelado por 
AvSWAT, está basado en la ecuación de ba­
lance (1) que describe el esquema presenta­
do en la figura 4. SW, es el contenido final de 
agua en el suelo [mm), SW0 es el contenido 
inicial de agua en el día i [mm], Rday es la pre­
cipitación en el día i [mm], Q,,,,1 es el flujo su­
perficial en el día i [mm], Eª es la evapotrans­
piración del día i [mm], w "'P es la percolación 
en el día i [mm], Qsi0 es la recarga del acuífero 
en el día i [mm] y t es el tiempo [días]. SW, = SWa + :t (Rday - Q,uif - E. - w,,,P - º"'') (1 ) 
i=I 
AvSWAT divide la cuenca de estudio en 
una amplia cantidad de subcuencas, confor­
mando unidades hidrológicas de respuesta 
(HRU's), las cuales tienen su propio conjunto 
de parámetros de entrada y son analizadas 
individualmente. En una primera fase de aná­
lisis, se contemplan los procesos del ciclo 
hidrológico (control del flujo de agua hacia el 
cauce principal de cada subcuenca); poste­
riormente, en la segunda fase se consideran 
los procesos de transporte de agua, sedimen­
tos, etc. a través de la red de canales defini­
da hacia la salida de la cuenca. 
93 
ARTÍCULOS • MAESTRÍA EN JNGENIERiA 
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Aculrcro poco Au�P'"'"'°" <l<lidt Percotacicin � prorundo (no A<wor ... o POCO�º'"""'° 
saturado) ����lnantc •••••••,••• .•••••••• :��:= . F�5'.C_t .. _,.ineo_ Recar��vacuífero 
(sa1urado) 
Figura 4. Esquema del ciclo hidrológico. 
Figura 5. Esquema de funcionamiento AvSWAT. 
El esquema de funcionamiento de 
AvSWAT se presenta en l a figura 5 y está 
organizado como una secuencia de las si­
guientes herramientas: 1 ) Definición de cuen­
cas, 2) Definición de HRU's, 3) Definición de 
estaciones climatológicas, 4) Bases de datos 
AvSWAT, 5) Parámetros de entrada y admi­
nistración de escenarios, 6) Ejecución del 
modelo, 7) Lectura y presentación de resul­
tados y 8) Herramientas de calibración. Los 
mapas de entrada requeridos incluyen un 
DEM, mapas de suelos, cobertura y uso del 
suelo, hidrografía y clima. Adicionalmente, 
la interfase requiere la definición de caracte­
rísticas de uso del suelo, suelos, clima, agua 
subterránea, uso del agua, adm inistración, 
quím ica de suelos, embalses y calidad del 
agua. 
94 
Las tareas de definición de cauces y ge­
neración de cuencas se basan en un Modelo 
Digital de Terreno (DEM), el cual se generó a 
partir de curvas de nivel generadas interpo­
lando curvas de nivel entre otras conocidas 
con ayuda de una imagen satelital Landsat y 
de la red hidrográfica. El DEM obtenido cons­
ta de 1 .041 filas x 1 .183 columnas con celdas 
de 1 0 m de lado, que en total abarca 123.1 
km2• 
El modelo permite un proceso de incisa­
do del DEM con una red hídrica, para lo cual 
se utilizó la red hídrica oficial de la zona. El 
resultado del desempeño del modelo en la 
generación de la red hídrica utilizando este 
procedimiento fue satisfactorio en toda el área 
de estudio, como se observa en la figura 6. 
/\/Red Generad3 � N Red Hldrica �Pozo 1 Pozo 2 Pozo 3 ��º' 
Figura 6 . Red Hídrica Generada. 
Considerando la heterogeneidad en for­
ma y tama1io de las cuatro cuencas, se defi­
nió como 25 ha el área mínima de cuenca que 
mejor representa la distribución hídrica. Este 
umbral, dividió el área total de estudio en 64 
subcuencas, generándose una HRU por cada 
subcuenca. 
A partir de la información conocida de la 
distribución y características de tipos de sue­
lo, cobertura vegetal, geomorfología unida­
des paisajísticas y uso del suelo para el año 
2000, fueron generados los mapas presenta­
dos en las figuras 7 y 8. 
HIDROLOGÍA DE PÁRAMOS. MODELACIÓN DE LA CUENC,1 ,1LT,1 DEL RÍO BLANCO CON AvSWAT 2000 
Se definieron 3 capas para el tipo de sue­
lo MEF y 5 capas para el MGF. Para cada capa 
de cada tipo de suelo se definió: a) Grupo de 
suelo según clasificación SCS, b) Máxima pro­
fundidad ele raíces, c) Profundidad, d) Densi­
dad de bulbo húmedo (define la cantidad re­
lativa entre el espacio de poros y la matriz de 
suelo), e) Cantidad de agua disponible para 
las plantas (capacidad de campo menos el 
agua permanente en el punto de marchita­
miento), f) Conductividad hidráulica satura­
da, g) Contenido de carbono orgánico, arci-1 las, limos, arenas y gravas, h) Albedo de 
suelo húmedo, i) Factor ele eroclabilidad del 
suelo según la ecuación universal ele pérdida 
de suelo USLE. En la tabla 1 se presenta un 
resumen de los valores definidos para cada 
tipo de suelo. 
Figura 7. Usos de suelo. 
Figura 8. Tipos de suelo. 
� ARBA 
tllill BOIN 
� MISC 
�=E@� VEPA 
CJ MGF 
� MEF 
Tabla 1 . Resumen de parámetros 
asignados a los tipos de suelo 
ITEM UN TIPOS DE SUELO 
MEF MGF 
=capas NLAYERS3 5 
Grupo ses HYORGP B A 
Ptef.Raices SOL_ZMX (mm¡ 1200 1500 
Vaciosex;d ANlON EXCL fract10n 0 5 0.5 
Vol Rotura SOL_CRK (m3f.m3J o o Texlura LFS-LFS·LFS LFC·LC·LC L>W 1 • ¡ 1 • ¡ ' � 
Profund SOL_Z [mm) 300 350 600 220 230 240 250 560 
OensBu100 SOL_BO lglcm>] 1.1 1.3 1.5 1.1 1.2 1.3 14 1.5 
CapAgua01sp SOL_AWC fmmlmmJ ..... º °' 0.21 0 2 1 0 2 1 0.21 0 2 1 0 2 1 
ConducHtdra SOL K {mmlhr) 20 19 10 3 0 7 0.7 0.7 0.5 
Carb0rgan1c SOL=CBN %Ws ' 3 J J 3 3 2 
tvollas CLAY %Ws 15 11 25 JO 63 63 58 61 
Limos SILT %Ws 37 39 25 32 17 18 21 22 
Arenas SANO %Ws '" 50 50 28 20 1 9 2 1 1 7 
Gravas ROCK %Ws 50 68 30 18 20 20 20 15 
Albedo SOL_ALB 0.2 0.15 0.12 0.2 0.15 0.14 0.13 0.12 
Erodatl1 l 1dad USLE_K 0 3 0.3 º ' 0.25 0.25 0 2 0 2 025 
Para cobertura de uso del suelo, se defi­
nieron diferentes parámetros de interés 
agrológico e hiel rológico, dentro ele los cua­
les, son de interés los siguientes: a) Máxima 
profundidad de raíces (RDMX), b) Factor C 
de cubrimiento vegetal según la ecuación 
universal de pérdida de suelo USLE y c) Nú­
mero de curva de escorrentía CN para la con­
dición de humedad TI, según clasificación del 
SCS (Soil Conservation Service). 
En la tabla 2 se presenta un resumen de 
los valores definidos para cada tipo de uso 
de suelo. 
Tabla 2. Resumen de parámetros 
asignados a los tipos de uso de suelo 
ID ITEM UN TIPO DE COBERTURA 
( 1 ) Arbustal Bosque 
Misceláneo 
Vegetación 
Bajo intervenido de páramo (2) ARBA BOIN Mise VEPA 
(13) RDMX [m] 2.2 3 2 2.2 
_(�5J _U_S!,�_ c_ -
A
- - - ºfJ2- - - - �J�-2 - - - -oc��? - - - -º12 � - . 
B 54 59 52 51 e 69 12 68 67 CN 1 1 D 76 79 75 74 
En la determinación de la escorrentía, 
SWAT utiliza el método propuesto por el Soil 
Conservation Service (SCS), denominado 
curva de escorrentía CN. En este método, la 
profundidad de escorrentía (profundidad 
efectiva de precipitación) es función de la 
profundidad total de precipitación, y de un 
parámetro de abstracción referido al núme­
ro de curva ele escorrentía, número de curva 
o CN. 
95 
A1nfCULOS • MAESTRÍA EN INGENIERÍA 
El clima en una cuenca provee las entra­
das de humedad y energía que controlan el 
balance hídrico y determina la importancia 
relativa de los diferentes componentes del 
ciclo hidrológico. Las variables climatológi­
cas requeridas por SWAT consisten en preci­
pitación diaria, máxima y mínima tempera­
tura del aire, radiación solar, velocidad del 
viento y humedad relativa. Se utilizó infor­
mación registrada a nivel diario en diferen­
tes estaciones hidroclimatológicas. 
A partir de análisis de continuidad y ca­
lidad de la información registrada en las es­
taciones disponibles en la zona, se escogió 
el periodo de 7 años comprendido entre ene­
ro de 1978 y diciembre de 1984, como perio­
do útil de estudio, considerando la ubicación 
geográfica en planta y altura de las estacio­
nes y la disponibilidad de información simul­
tánea de precipitación, temperatura máxi­
ma, media y m ínima, humedad relativa, 
velocidad del viento, brillo solar y punto de 
rocío; necesarios en la implementación de 
SWAT. En la figura 9, se presenta la ubica­
ción de las estaciones utilizadas respecto al 
área de estudio. 
ACIOS GUASCA . ,,, ��1 M�������·�� b, LA CASCADA .1 '· �- LAGUNA MARRANOS 
En la figura 10, se observa el promedio 
de precipitación vertical media mensual para 
toda el área de estudio, calculada a partir de 
un promedio ponderado de las series asig­
nadas a cada subcuenca. 
400 
300 'E .§. 200 QRf � linQyQ a. 
100 
o �t---,---,-�,---.----,-�.----.---,---,.----.--.,.-
ENE FEB MAR AJlR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 
Figura 1 0. Precipitación vertical media mensual. 
4.2. MODELO ATMOSFÉRICO DE 
PRECIPITACIÓN HORIZONTAL 
El fenómeno de la precipitación horizon­
tal, se ha medido principalmente en el bos­
que húmedo en donde se ha encontrado que 
puede aportar hasta el 65% de las entradas 
de agua a un ecosistema (Cavelier y Golds­
tein, 1989). En páramos de Costa Rica, con 
ayuda de .colectores de niebla, se ha medido 
que aporta el 18% del agua que entra a estos 
ecosistemas. También se ha logrado estable­
cer que la precipitación horizontal aumenta 
cuando disminuye la precipitación vertical. 
Sáenz (2001), describe en su trabajo los 
principales modelos de precipitación horizon­
tal que se encuentran en la literatura. Estos 
modelos han sido clasificados de acuerdo a 
tres tendencias, en: a) Modelos estadísticos, 
con los que se hacen análisis de tendencias y /::,. EST. PLUVlOGAAFICAS (.';} EST. CLIMATOLÓGICAS • EST. LIMtuGnÁFICAS 0 CH INGAZA 
Figura 9. Estaciones 
hidroclimatológicas utilizadas. 
0cHuZA de correlaciones con parámetros climáticos, 
basados en datos históricos. b) Los modelos 
conceptuales de flujo resistivo, intentan ex­
plicar el fenómeno físico de la realidad me­
diante modelos matemáticos cuya estructu­
ra paramétrica representa la realidad, y c) 
96 
HIDROLOGÍA DE PÁRAMOS. MODELACIÓN DE LA CUENCA ALTA DEL RÍO BLANCO CON AvSWAT 2000 
Los modelos físicamente basados que basan 
sus formulaciones en la mecánica de fluidos. 
Dentro de los modelos físicamente ba­
sados, Merriam (1973) presenta el modelo de 
la ecuación (2), el cual supone un flujo unifor­
me de humedad que es interceptado por un 
árbol aislado y distribución uniforme del con­
tenido de w, donde w es el contenido agua 
atmosférica, F la cantidad de agua por área 
unitaria, u la velocidad del viento, t el tiempo 
y E un factor de eficiencia de captación y p la 
densidad del agua F = w.u.t.E. 
p 
(2) 
Se propone en este trabajo un modelo 
para estimar la precipitación horizontal, ba­
sado en el modelo propuesto por Merriam 
(1973), que tiene en cuenta la pendiente del 
terreno, la velocidad y la dirección del vien­
to, y que puede ser implementado en 
AvSWAT. 
El modelo propuesto busca utilizar la 
estructura conceptual del modelo de Merriam 
(2), considerando que la precipitación hori­
zontal no incide de manera homogénea so­
bre el área afectada, siendo esta distribución 
función de la altura de condensación de la 
nube que transporta humedad, y de la velo­
cidad y dirección con la cual la masa húmeda 
incide sobre la cuenca. El modelo fue 
implementado en tres fases como se ilustra 
a continuación. 
4.2.1. FASE 1. 
MODELO ATMOSFÉRICO DE PARCELAS 
Compuesta por un modelo climatológi­
co sencillo del cual se quiere conocer la altu­
ra del punto de condensación (base de nube) 
de la masa de aire húmedo que va a generar 
precipitación horizontal sobre la cuenca. 
El fenómeno supone procesos adiabá­
ticos -no intercambio de calor entre la masa 
de aire y su entorno - en los cuales, en la 
atmósfera, el enfriamiento del aire ascenden-
te no saturado se debe sólo al trabajo por 
expansión el cual ocurre a una tasa r (tasa 
adiabática seca) y en la masa de aire satura­
do a una tasa F'(tasa pseudoadiabática satu­
rada), como presenta el esquema de la figu­
ra 10, donde Ta es la temperatura del aire y 
Td la temperatura de punto de rocío (tempe­
ratura a la cual el aire húmedo lograría con­
diciones de saturación). Entonces, la base de 
nubes puede estimarse con (3), donde Zs es 
la altura del nivel de saturación a partir del 
lugar donde fueron medidos T, y Td y Z051 es la 
altura de la estación. Ta - Td Zs = Zest + ' ' ' r - r· (3) 
Considerando el ciclo diario de tempe­
ratura, se calcularon 3 niveles Zs diarios (Zsmaximo' Zsmedio y Zsminim), a partir de las se­
ries de temperatura máxima, media y míni­
ma registradas en las estaciones y de series 
de temperatura de punto de rocío sintéticas, 
generadas con (4) (Monsalve, 1995). z [' r: Tasa pseudoad iabática 
saturada=6ºC/km ' f , , r : Tasa adiabática 
, seca= 1 OºC/km ' \ , �HR•100% Zs 1-----'- Nivel de Saturación (Base de Nubes) ' 
Td ' ' Ta 
Figura 1 1 . Esquema Modelo atmosférico. 
T 
HR "' [ 1 12 - 0. IT. + 
T, ]' .dOO 
1 1 2 + 0.9T. (4) 
A partir de las series de generadas, se 
obtuvo una serie ponderada utilizando (5), 
donde se da mayor peso a las temperaturas 
extremas,cuya alta variación diaria es re­
presentativa de Jos ecosistemas de páramo. 
97 
ARTÍCULOS • MAESTl�iA EN INCENIERiA 
5000 ������-+-������������������������������-•SOO 't:1 / o : ', 
::����:�-�:��:�---k:�::=�:=·:=:i::�::x�::/::i:�.::::::::::i�:::::::::::::�:��:;:::::::::�·:?���:�:::�?� o· op b 'O 'o' : ¡/ 'o.o' 0, ?º'° ·�o· 'op 'O 'O 
. . . o . . . Zs (Ta mínima) 
· · · .c.·· Zs (Ta máxima) 
°'"O'° $'0 .t:>"' :' " 
. · ·D· · · Zs (Ta media) 
--zs = (2*Zsmin+Zsmed+2""Zsmax)/5 
ª º ao' 
Figura 1 2. Niveles de saturación (Base de Nubes). 
Zs - ( 2 * Zs minimo + Zs media + 2 * Zs nui:cima ) - 5 (5) 
En la figura 12, se presentan las series 
de niveles de saturación generadas, donde 
se observa que el 100% del tiempo, la base 
de nubes se encuentra por debajo de la altu­
ra máxima del DEM, con lo cual se concluye 
que en todo el periodo de análisis la precipi­
tación horizontal afecta la hidrología de la 
cuenca en estudio. 
4.2.2. FASE 2. 
MODELO BÁSICO DE PRECIPITACIÓN 
HORIZONTAL PROPUESTO POR MERRIAM 
Con el objeto de evaluar la consistencia y estructura del modelo básico de Merriam 
(1973), se generó una serie de PH utilizando 
los valores de contenido de agua atmosféri­
ca y de eficiencia utilizados por el mismo; 
w=0.35g/m3, 11=2m/s y E=0.04, la serie diaria de 
velocidad de viento registrada en la estación 
Chingaza y un factor de amplificación que 
permite igualar el valor anual promedio de la 
serie de PH generada a un porcentaje del 
promedio de la PV anual en el periodo de 
estudio ('78-84). 
El modelo de precipitación horizontal, se 
implementa en AvSWAT sumando a las se­
ries observadas de precipitación, series de 
precipitación horizontal a nivel diario. 
Considerando los resultados de medi­
ciones de PH realizadas con colectores de 
niebla en Costa Rica, que indican valores de 
PH =0.18PV, se calcularon series de PH para 
cada estación pluviométrica con influencia 
98 
sobre el área de estudio (Palacios Guasca y 
Palacios Angulo), donde se cumpla (6) PH,,,,.,,,1 = O. l 8PVmwal (6) 
En la figura 13, se observa correlación 
directa entre los valores medios mensuales 
multianuales de PH y de velocidad del viento 
(11), así como distribuciones de frecuencia de 
PH poco variables (cajas), no se observa re­
lación entre el régimen monomodal de la se­
rie de PV y la PH generada. 
" " � :: ' ' � 56 1 � � 
� ��ª·�ñ·�'ª'fiJ��� � ! 
ENE FfB MM ABR MAY JJN JUL AGO Sf P OCT NOV OIC - - ·- - P�opilaoónVMJcal -+- V�locló&d clel\.lmo �nE:t Ct'Mngtim -- Pr�ptao6'1Houzcdtil 
Figura 13. Evaluación del modelo 
de Merriam (PH=0.1 8PV). 
4.2.3. FASE 3. 
MODELO PROPUESTO DE 
PRECIPITACIÓN HORIZONTAL 
Se propone una mod�ficación al modelo 
básico de Merriam, incorporando los coefi­
cientes Cei y Ca que involucran en el modelo 
básico, la distribución espacial de la PH en 
relación con la altitud de la base de nubes y 
HIDROLOGÍA DE PARAMOS. MODELACIÓN DE LA CUENCA ALTA DEL RÍO BLANCO CON AvSWAT 2000 
su velocidad y dirección de incidencia. El mo­
delo propuesto se presenta en la ecuación (7), 
donde Cei, es el coeficiente de elevación e inci­
dencia, Ca_ el coeficiente de Altura, K un coefi­
ciente de calibración y z la marca de clase de 
cada rango de elevaciones considerado 
PH,1 = w.u1 .t.E.Cei1 .Ca, .K 
4.2.3.1. Cei. Coeficiente 
de elevación e incidencia 
(7) 
Teniendo en cuenta la forma de la cuen­
ca alta del río Blanco, se supone que las ma­
sas de aire saturado inciden sobre ésta úni­
camente en dirección N, NE y NW y que la 
forma y magnitud del área afectada cambia 
en función de la altura a la cual se encuentre 
el punto de saturación de las masas de aire. 
Considerando la forma de la cuenca, se 
supone que las masas de aire saturado que 
generan intercepción de PH inciden en las 
direcciones N, NE y NW, y que la forma y 
magnitud del área afectada cambia en fun­
ción de la altura a la cual se encuentre el pun­
to de saturación de las masas de aire. Se de­
finieron los rangos de ángulos de incidencia 
de la figura 14. ",� . sw .!\ s l 
. 
sr . � . sw s ' 
s 1 • $\\' SE '(�· ' 
Figura 1 4. I ncidencia del viento en dirección 
NE (lzq), N (Cen) y NW (Der). 
Por otro lado, el área de la cuenca, se 
dividió en 3 rangos de altura como se obser­
va en la figura 15, donde además se presenta 
en color oscuro el área afectada directamen-
a) 3490-3750'11.snm d) 3490-3750msnm g) 3490-3750msnm 
b) 3230-3750msnm e) 3230-3750msnm h) 3230-3750msnm 
c) 2970-3750msnm f) 2970-3750msnm !) 2970-3750msnm 
Figura 1 5. Área afectada por el viento en dirección N (a, b, c). NE (d, e, f) y NW (g, h, i ) . 
99 
ARTÍCULOS • MAESTRÍA EN INGENIERÍA 
te por el viento en los rangos definidos en la 
figura 14. La definición del área afectada, se 
obtuvo con ayuda de la herramienta Aspect, 
de la extensión Spatial Analyst de Arcview. 
O.•S 
0.40 Jo-----
0.35 
0.30 Z 0.2S el 0.20 
0.1S 
0.10 o.os o.oo l------�-�--� 
2100 2300 2SOO 3000 :::1100 3200 3300 3400 3500 Zs (•n•) °"º 
0.3S .¡...-----.-
0.30 
lo.I
0.25 
. .• 0.20 .:¡ 
O.IS 
0.10 o.os 
C•iNE:·5.3E-7zA2•0.003z·3.8848 
R2•0.9999 
O.OO l------------� 
2?00 2300 2�00 3000 3100 3200 3300 3400 3500 Zs (•H•l º·'º 
0.30 
0.25 > � 0.20 el 0.15 
0.10 o.os 
2700 2300 2SOO 3000 3100 3200 3300 3400 3500 
Figura 16 . Curvas de estimación de Cei. 
El coeficiente Cei, se define como el por­
centaje del área expuesta para cada direc­
ción de viento de acuerdo con la elevación 
de la base de nubes. en cada tiempo t. En la 
figura 16, se presentan los valores encontra­
dos en cada dirección, a los cuales les fue 
ajustada una función exponencial. 
Al conocer en cada tiempo t de simula­
ción la altura Zs, y la dirección del viento, la 
serie generada por el modelo básico de 
Merriam se ve afectada por el coeficiente Cei 
el cual es más alto cuando el viento viaja en 
las direcciones con mayor afectación, y es 
mayor cuando el punto de condensación de 
la nube es más bajo ya que se supone que el 
techo de la nube está a una altura superior a 
la más alta del DEM. 
100 
4.2.3.2. Ca. Coeficiente de altura 
Definido con el objeto de distribuir la PH 
en altura; permite que el proceso de simula­
ción independiente de las HRU más altas, con­
sidere series con valores medios de PH ma­
yores que las más bajas. Se definió como el 
porcentaje de área acumulada desde el nivel 
más bajo al más alto, como se señala en la 
tabla 3. 
Tabla 3. Coeficiente Ca 
Cod Altitud %A total Ca (msnm) 
2 (2710-2970) 0.13% 0.001 
3 (2970-3230) 1 9.64% 0.196 
4 (3230-3490) 39.03% 0.390 
5 (3490-3750) 41 .20% 0.412 
Se definió una red de estaciones virtua­
les distribuidas de tal forma que el área 
aferente de las estaciones que afectan cada 
rango de elevaciones definido, representa la 
forma de la distribución espacial de las altu­
ras; de esta forma, cada grupo de estaciones 
se afecta por un factor Ca distinto, según la 
tabla 3; se definieron 3 series de PH con valo­
res medios más altos para las estaciones más 
altas. Al combinar estas series con las series 
de precipitación vertical de las estaciones 
Palacios Angulo y Palacios Guasca, se obtie­
nen 6 tipos diferentes de series de precipita­
ción total (PV+PH). 
.. "° e..oc�eut * PV (Est Pal Ow•U) * PY(E,:Pll AA;<Jo 
Figura 17. Estaciones virtuales. 
,':­' 
4.2.3.3. K. Coeficiente de calibración 
Permite ajustar las series de PH genera­
das, de tal forma que en conjunto, su valor 
HIDROLOGÍA DE PÁRAMOS. MODELACIÓN DE LA CUENCA ALTA DEL RfO BLANCO CON AvSWAT 2000 
medio anual multianual corresponda a un 
porcentaje de la media anual multianual de 
precipitación vertical. 
4.3. CALIBRACIÓN 
El modelo fue calibrado utilizando los 
registros de caudales diarios de las estacio­
nes limnigráficas Pozo 1, Pozo 2 y Pozo 3. No 
se utilizó la cuenca Pozo 4 en la calibración 
por observarse en su desempeño una ten­
dencia incongruente con el comportamiento 
general de la zona, debido posiblemente a 
un error sistemático en su concepción o en 
su medición. 
Se utilizó el método de "ensayo yerror", 
considerando la complejidad de implementar 
un método automáfco de calibración. · El periodo de análisis, se dividió en 3: a) 
De enero '78 a diciembre '78 se utilizó para 
calentamiento del modelo, definido para mi­
nimizar los efectos de las condiciones inicia­
les del modelo. b) De enero'79 a diciembre'83 
para calibración y c) De enero de '84 a di­
ciembre '84 para verificación. 
Domínguez (2000), en su trabajo, en el 
cual también utiliza SWAT en la modelación 
de la cuenca alta del río Blanco, hace una ca­
libración por ensayo y error variando en pri­
mer lugar el número de curva CN y la 
conductividad hidráulica, observando un 
cambio mínimo en la respuesta del modelo; 
posteriormente, variando los valores de 
º ' 
03 
02 ... . _ ...... ... __ , o 1 ', 
1 6 
1 2 � 0 6 
o º ' - -
conductividad saturada (K), radiación solar y 
densidad húmeda del suelo (BD), obtuvo va­
riaciones considerables utilizando valores 
extremos de los anteriores parámetros. 
De acuerdo a lo anterior, se realizó una 
calibración sistemática en 3 fases: 
4.3.1. FASE 1 
Se evaluó el impacto de variaciones de 
los parámetros: conductividad saturada (K) 
y densidad húmeda del suelo (BD) para cada 
tipo de suelo, así como los valores de curvas 
CN para condición de humedad II simultá­
neamente para todos los tipos de uso del 
suelo. 
Los rangos de variación se establecie­
ron de tal forma que en sus extremos se de­
finiera un escenario físico posible. La con­
ductividad hidráulica saturada (K), se definió 
entre 0.0025-30 mm/hr, que corresponde a 
materiales con muy baja tasa de infiltración 
(altos contenidos de arcilla y limos) y mate­
riales con una tasa de infiltración moderada­
mente alta (arenas y gravas con bajo conte­
nido de arcillas y limos) respectivamente 
(Lane, 1983). El rango de variación de la den­
sidad húmeda del suelo (BD), se definió entre 
1 . 1 - 1 .9 g/cm3• 
Se utilizó en la evaluación de desempe­
ño herramientas gráficas como gráficos de 
dispersión de datos históricos normalizados 
por su valor medio mensual multianual, como 
se presenta en (8), y comparaciones agrega-
0 6 
0 6 �º ' E 
00 2 i--
0 1 1 1 1 
1 2 3 .! 5 6 7 6 9 10 11 12 1 2 3 .! s s 1 e 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 B 9 10 1 1 12 
POZO 1 M•< POZ0 2 "" Q sim ulado .SWAT - - e - - Q o bservado P070 :.1 Mu 
Figura 1 8. Caudal mensual multianual. Modelo calibrado. PH=0.1 8PV. CN2 + 1 0%. 
101 
ARTÍCULOS • M1\ESTRÍA EN INCENIEIÜr\ 
das a nivel mensual multianual, así como grá­
ficos de Box-Whisker. 
vs Q obst'n·ado Q simulado (8) 
Adicionalmente, se uti lizaron herra­
mientas numéricas de desempefio como el 
error medio cuadrático absoluto EA (9) y el 
error medio cuadrático relativo ER(l O), que 
corresponden a las medias cuadrática del 
error absoluto ( 11 ) y del error relativo (12), 
así como el coeficiente de determinación R2. 
(9) 
<, = ( .. ' ':r��-«'iJ) ·( ,, ' 'f' ���,('il)·( .. ' 'H�-,<�l) (10) 1•,_1 I•! l ,_l l•L 1•,._¡ J•I 
e,., (i) = Q,.m (i) - Q0., (i) 
e (i) = Q,,m (i) - º··· (i) "' Q .. , (i) 
( 11 ) 
(12) 
No se observa sensibilidad importante 
para los parámetros (K) y (BD) en los rangos 
estudiados. Por otra parte, en la simulación 
que corresponde a condiciones iniciales de K 
y BD y a un aumento del 20% en los valores 
de CN2 para todos los tipos de suelo, se ob­
serva una respuesta más rápida del modelo 
con un mejor ajuste de los picos; al disminuir 
CN2 en igual proporción se observa una me­
joría en el ajuste, con respuesta más lenta 
que la variación anterior. 
Tabla 4. Evaluación numérica. Fase 1 
ORIGIN K=30 K=1 80=1.9 80=1.1 +20% +10% 
AL lmmlhr) lmmlhr) ¡g/cm3) ¡g/cm3) CN2 CN2 
eA 0.44 0.41 0.42 0.43 0.44 0.43 0.42 
e" 2.02 1 .89 1 .91 2.01 2.01 2.00 2.41 
R2 0.649 0.672 0.675 0.655 0.649 0.653 0.653 
4.3.2. FASE 2 
A partir de los resultados de la fase an­
terior, esta fase tiene como fin identificar el 
tipo de variación en la respuesta final asocia­
do con cambios independientes en el CN2 de 
102 
cada tipo de uso del suelo. Se aumentó y dis­
minuyó en un 20% los valores iniciales de CN2 
(tabla 2). 
Se observa como respuesta común, una 
mejoría mínima en el ajuste respecto a la 
condición inicial, lo cual no permite definfr un 
tipo de suelo como agente determinante en 
la respuesta del conjunto de cuencas. 
Tabla 5. Evaluación numérica. Fase 2 
ARBA ARBA - BOIN BOIN MISC MISC VEPA VEPA 
+20% 20% +20% -20% +20% -20% +20% -20% �N;¡: �NZ �N;¡: ��' �NZ ��' QNZ QNZ 
e A 0.43 0.43 0.43 0.43 0.43 0.43 0.43 0.43 ª" 1-99 2.00 2.00 1 .99 1.99 2.00 1.99 2.00 
R2 0.657 0.656 0.657 0.656 0.657 0.656 0.657 0.656 
4.3.3. FASE 3 
Se hizo un análisis de sensibilidad alre­
dedor de la precipitación horizontal asignan­
do diferentes valores de porcentaje de preci­
pitación vertical. De acuerdo a la evaluación 
numérica, no se observó ningún conjunto 
óptimo de valores, sin embargo, valores de 
PH entre 18 y 21 % de PV, indican un adecuado 
ajuste de los valores pico. 
Tabla 6. Evaluación numérica. Fase 3 
PH=3%P PH=6%P PH=9%P PH:12% PH=15% PH=18% PH=21%11-'H;�l:l'Tt PH;�S% 
V V V PV PV PV PV CN2+101 CN2 .. 15 CA 0.41 0.41 0.40 0.40 0.40 0.40 0.41 0.40 0.40 l?R 2.27 2.47 2.68 2.91 3.16 3.41 3.67 3.40 3.40 R2 0.657 0.657 0.656 0.655 0.652 0.648 0.644 0.649 0.65 
Un aumento en 10% del número de cur­
va CN2 en conjunto con precipitación hori­
zontal igual al 18% de la precipitación hori­
zontal, presenta el mejor ajuste gráfico a la 
serie observada, como se presenta en las fi­
guras 18 y 1 9; se observa una sobreestimación 
en los periodos secos y un ajuste confiable 
de los altos, manteniendo una media sin error 
considerable 
Por otra parte, en la figura 20, una con­
centración de puntos con menor valor a la iz­
quierda de la recta de pendiente 1, indica 
sobrestimación de los caudales bajos, más 
importante en Pozo 2, y tma subestimación de 
igual proporción en los caudales más altos. 
1 11 179 
HIDROLOGÍA DE PARAMOS. MODELACIÓN DE L;\ CUENCA ALT¡\ DEL RÍO BLANCO CON AvS\iVAT 2000 
1 11 /80 1 /1 181 1 /1 182 1 11 183 
j o 'E 
80 É 
060 � ] 200 � ] 400 6: 
:3QZO 2 o -¿ ] 80 � 
l] ¿so � i) 1 � ] '\ 1 .2 =- 0.8 3 0.4 o ������,...:;::�����..-l!'*'1�����-.-:::...,....,����-.-!it:;'.-�����-
200 §. 
400 6: 
1 11 179 :3QZO 3 
1 11 179 
1 11 /80 1 /1 181 
1 11/80 1 /1 181 e au da 1 simulad o O Cauda l Ob serv a d o 
1/1182 1 11 183 
1 /1 182 1 11183 
j o 'E 
80 É j ¿so� 
200 É 
400 6: 
Figura 19 . Caudal mensual. Modelo calibrado. 
Q _.: .. --=- .. .' . ... :- . . :. � R ff ' ' K --._:-; __ , �--· ·-·IF �::,; .. _ , - ' . ·� �- ·--=·1t �;;,,';: :t��gr � ! �!� ·� .� �il! 1wi - · ·· · --- i : � �� � _":: -�- � =: :· -�· = .� � ---· . __ lf :i:: � ----, �---· •lf �:::::� -'� !r�--� �� � � � � :: -� .1.� .�; i 
· - - -- - ll' .:::: � � - -. - ��·---- · ·f. �:o::� :1 EJ 'T' _g :'_'2: = '= _r:;:I 0 � • � � � -··- - -�- - -... � •• �k -···· _..:;:--:;.-.... ·····- • • :.-
Figura 20. Izq.: Gráficas de dispersión de datos históricos vs. datos simulados, Dersup: Error relativo. 
103 
ARTÍCULOS • MAESTRÍA EN INGENIEl�f1\ 
Gráficos Box Whisker (figura 21) indican 
distribuciones de valores mensuales menos 
distribuidas que las registradas, con valores 
medios que conservan el régimen monomo­
dal de manera suavizada; valores altos en 
las series observadas en meses con distribu­
ciones inclinadas hacia valores bajos indican 
posiblemente errores sistemáticos en el re-
� 0 6 .§. � 0 4 * 8 0.2 
EtlE rea MM AllR MAY JUU ..u. AGO SEP OCT nov OIC 
El/E ree lrol.cR A8R MAY .AJl'j ..u. /Jl:JO SEP OCT l/OV DIC 
El/E ree MM AllR MAY AJtl JUL 1430 SEP OCT tlOV OIC 
gistro pluviográfico considerando el ajuste 
logrado para valores altos. 
El modelo fue finalmente verificado uti­
lizando las series de caudales de los Pozos 1, 
2 y 3 registrados en 1984. La figura 22 presen­
ta subestimación de picos durante ese año y 
un ajuste satisfactorio para caudales bajos, 
lo cual sugiere el efecto de efectos macrocli-
� 06 .§. o 
[ );!:íl -]¿ � i;i,,��Ili;¡ 
- 1.6¡¡; .§. 1.2 8 � 08 a 0.4 
_ 1.6 ¡¡; .§. 1 .2 8 � 08 a 0.4 
Er/E ree MM AllR MAY JUll .AJL AGO SEP OCT HOV OIC 
ENE FE9 MM: A8R t.IAY JUtl AJL A/30 SEP OCT uov OIC 
EtlE ree M/.R ABR MAY JU'l AJL KA SEP OCT tlOV OIC 
Figura 2 1 . Box Whisker. Modelo calibrado. 
104 
HIDROLOGÍA DE PÁRAMOS. MODELACIÓN DE LA CUENCA ALTA DEL RÍO BLANCO CON AvSWAT 2000 
POZO 1 
POZO 2 
.E. 1 o 0.5 _.�...___,��-�=---
o -] 40 1 � 80 :e j o 'g 
200 É 
400 6: 
o -] 40 1 � 80 :e ) o � 
200 E 
400 Í?: �<� l º �I �..,.,..,�.....,.,�,,,.,..,.�mrm�'"l"'�mrm�...,......,......,...�..,..,...,......,..,,�...,....� 
1fll84 211184 311184 411164 SN/64 611184 711184 811184 911/84 1011164 1 111184 1 211184 POZ 0 3 
.E. 0.8 
l o "E 40 É 
80 :r: ¡:¡_ � o � 
200 -6: � : : l 
o 0.4 ;::::::::::.::::::::;::::::::::;:;;;;� o �, ���...,...�����...,...�...,.......,......,......,......,...�...,.......,...��...,....� 
1 11184 211164 311184 4/1 /84 511164 611184 711 184 811164 9tH84 1011184 1 tfl/84 1211 184 Caudal simulado A Caudal Observado 
Figura 22. Verificación. 
máticos en ese periodo. Sin embargo, las me­
didas de desempeño numéricas indican un 
ajuste superior a los encontrados en la etapa 
de calibración, obteniéndose un error medio 
cuadrático absoluto de 0.5, error medio 
cuadrático relativo de 1 .26 y coeficiente 
R2=0.76. 
5. CONCLUSIONES 
Los ecosistemas de páramo por sus ca­
racterísticas e importancia ecológica, so­
cioeconómica y científica para el equilibrio 
natural y el desarrollo de las poblaciones que 
viven y/o dependen de ellos y principalmen­
te por su vulnerabilidad, deben ser objeto de 
incansables esfuerzos enfocados al conoci­
miento de sus procesos y al direccionamiento 
de políticas que permitan su conservación. 
El procedimiento de modelación imple­
mentado, dio como resultado un ajuste satis-
factorio al comportamiento hídrico de la cuen­
ca alta del río Blanco, utilizando valores de 
parámetros resultado de la mejor estimación 
individual de los mismos a partir de las con­
diciones físicas del sistema y una cantidad 
de precipitación horizontal (PH"'0.18PV) con­
sistente con las mediciones del fenómeno 
realizadas con colectores de niebla en un 
páramo en Costa Rica a 3.500 msnm, donde 
se concluyó que en páramos la precipitación 
horizontal equivale aproximadamente al 18% 
de la precipitación _vertical (Dorewend, 1979; 
citado por Bruijnzeel y Proctor, 1973). 
Por último, la importancia hídrica de la 
precipitación horizontal en los ecosistemas 
de páramo, demostrada una vez más con este 
trabajo, debe motivar la conformación de 
programas de monitoreo específicos, que 
permitan conocer mejor el comportamiento 
hídrico de estos ecosistemas y optimizar las 
herramientas tecnológicas que soporten po­
líticas de conservación más adecuadas. 
105 
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