Análise do Comportamento Hidrológico

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VI JORNADAS de Investigación y Extensión del CURZA ISSN 2525-2135
 
Viedma. 14, 15 y 16 de agosto de 2018 
 
1 Marta Marizza; Pablo Cello; Carlos Merg; Juliana Corrales; Raúl Rapacioli; Fernando Losano; Ana 
 
 
Análisis del comportamiento hidrológico de la Alta 
Cuenca del río Neuquén 
Analysis of the hydrological behavior of the Upper Basin of Neuquén river 
 
 Marta Marizza marta.marizza@fain.uncoma.edu.ar 
Universidad Nacional del Comahue; Universidad Nacional del Litoral. 
Argentina 
Pablo Cello 
Universidad Nacional del Litoral. Argentina 
Carlos Merg 
CURZA - Universidad Nacional del Comahue. Argentina 
Juliana Corrales 
RTI International 
Raúl Rapacioli 
Universidad Nacional del Comahue. Argentina 
Fernando Losano 
Ana Martínez Universidad Nacional del Comahue; Autoridad 
Interjurisdiccional de las Cuencas de los ríos Limay, Neuquén y Negro. 
Argentina 
Martin Nini 
Universidad Nacional de Río Negro. Argentina 
Proyecto de Investigación 04/1244 
 
 
RESUMEN Es imperioso conocer con suficiente aproximación el comportamiento que tendrá en el 
futuro la oferta de agua de las cuencas del Comahue, un sistema que actualmente se 
plantea con grandes incertidumbres, tanto por la disponibilidad como por el uso del 
recurso. La modelación hidrológica se presenta como una herramienta que permite manejar 
hipótesis realistas o previsibles y ofrece un cierto grado de confianza para la toma de 
decisiones en la gestión de los recursos hídricos. Dada la importancia que presenta la 
disponibilidad de agua en la temporada de deshielo, es válido explorar metodologías que 
involucren los procesos preponderantes en la acumulación y derretimiento nival. Con este 
fin se aplicó el modelo Hydro-BID a la alta cuenca del río Neuquén, de régimen pluvio-nival, 
en la estación Nehuén. La elaboración del modelo hidrológico conceptual se facilitó con la 
utilización del sistema de información geográfica QGIS y la Base de Datos de Hidrología 
Analítica (AHD, por sus siglas en inglés) incluida en el modelo Hydro-BID. La modelación 
hidrológica, a paso diario (con agregación mensual), se llevó adelante utilizando el método 
Generalized Watershed Loading Function (GWLF). La calibración se realizó mediante un 
proceso manual de prueba y error donde la serie de caudales observados en Nehuén, por 
un periodo de 1997 – 2017, fueron el objetivo de ajuste. Los resultados obtenidos para el 
paso mensual fueron buenos, aunque el modelo subestima los caudales en un 16.8 %, ya 
sea por la falta de resolución espacial de datos de entrada y/o por algunas limitaciones del 
modelo para representar el fenómeno nival. 
Palabras clave: Modelación hidrológica; Nieve; Gestión de recursos hídricos. 
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ABSTRACT It is becoming imperative to know with sufficient approximation the future behavior of 
water supply in the Comahue Region, a system that is currently facing significant 
uncertainties related to both availability and use of the resource. Hydrological modeling is 
one of the most powerful tools to evaluate hypotheses that are sufficiently realistic or 
predictable, offering confidence in decision making for the management of water resources. 
Given the importance of water availability for different uses during the melting season, a 
good practice is to explore alternative models that involve the snow accumulation and 
melting processes. the Hydro BID model, that account for snow accumulation and melting 
processes, was applied to the upper Neuquén river basin (Nehuén outlet), in order to 
capture the pluvio-nival regime. The conceptual hydrological model was set up with the 
application of the geographic information system QGIS and the use of the Analytical 
Hydrography Dataset (AHD), which also facilitated the estimation of model input variables. 
A daily step transient simulation (with monthly aggregation) was carried out using the 
Generalized Watershed Loading Function (GWLF) method. Manual calibration was achieved 
in a trial and error process where the observed time series of discharge flows at the outlet 
were chosen as calibration target. Results showed that the model underestimates monthly 
discharges because of low spatial resolution of input data and by some limitations of the 
model to represent the snow phenomenon. 
Key words: Hydrological modeling; Snow; Water management. 
 
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Introducción 
La región del Comahue se localiza en el extremo norte de la Patagonia argentina y es atravesada por tres ríos: 
Neuquén, Limay y Negro, los dos primeros tributarios del último (Fig.1). El carácter del régimen de 
escurrimiento de los ríos Limay y Neuquén es pluvio-nival. Presentan una onda de crecida en invierno, 
conforme las precipitaciones y otra, en primavera – verano, como consecuencia del derretimiento de la nieve. 
El río Negro desemboca en el Océano Atlántico, pasando a través de más de 20 ciudades y valles con 
importantes economías basadas en la agricultura bajo riego. 
 
 
Figura 1. Cuencas de los ríos Limay, Neuquén y Negro. Argentina. 
 
A lo largo de estos ríos se encuentran emplazados diversos aprovechamientos hidroeléctricos que 
suman en conjunto aproximadamente 5000 MW de potencia instalada, con una generación media anual de 
14500 GWh., representando una participación en el despacho eléctrico argentino del orden del 15%. 
El manejo armónico y racional de los recursos hídricos de la región del Comahue, la fiscalización de la 
operación de los concesionarios hidroeléctricos, los pronósticos meteorológicos y de derrames en el corto y 
mediano plazo son atribuciones propias de la Autoridad Interjurisdiccional de Cuencas de los ríos Limay, 
Neuquén y Negro (AIC). Dicho organismo está integrado por tres provincias (Neuquén, Río Negro y Buenos 
Aires) y el Estado Nacional (AIC, 2018). Recientemente la AIC ha sido sede para la capacitación de profesionales 
y técnicos de organismos públicos de la región en el manejo de una nueva herramienta de modelación 
hidrológica, Hydro-BID (Moreda et al., 2014). Este modelo fue desarrollado por el Banco Inter- Americano de 
Desarrollo (BID) y tiene la virtud de poseer una Base de Datos de Hidrología Analítica (AHD) para la región de 
América Latina y el Caribe, la cual contiene atributos de las cuencas y ríos de la región y además provee datos 
del tipo de suelo y cobertura del suelo con la finalidad de simplificar el proceso de simulación y análisis. 
Este trabajo presenta los resultados de una aplicación práctica del modelo Hydro-BID en la alta cuenca 
del río Neuquén. Los factores que influyeron en la elección del área de estudio fueron: a) conocer el impacto de 
la distribución espacio- temporal de las variables meteorológicas que inciden en el régimen pluvionival del río 
Neuquén, y b) el efecto del proceso de acumulación y ablación de la precipitación nival sobre el régimen 
hidrológico. El desafío se plantea en evaluar las capacidades de Hydro-BID para representar esta 
fenomenología. 
 
Objetivo 
El objetivo de este trabajo es evaluar el desempeño del modelo Hydro-BID para capturar el 
comportamiento hidrológico de la alta cuenca del río Neuquén (punto de cierre estación de aforos en Neuhén), 
haciendo hincapié en el efecto del proceso de acumulación/ fusión nival sobre los aportes, evaluando la 
bondad de ajuste del modelo para el paso diario y para la agregación mensual. 
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Materiales y MétodosPara realizar el trabajo se dispuso de información del área de estudio provista por AIC. Esta 
corresponde a alta cuenca del río Neuquén, que, hasta la localidad de Andacollo tiene una superficie de 3579 
km2 y hasta la estación de aforos ubicada en Nehuén, posee 1194.17 km2. El gradiente altitudinal de la región 
va desde los 4800 msnm hasta los 1000 msnm. En esta zona se ubica la Cordillera Principal que ingresa a la 
cuenca desde la provincia de Mendoza y se prolonga hacia el sur por la Cordillera del Viento constituyendo una 
barrera que no permite el paso de vientos húmedos desde el océano Pacífico hacia el Este. El relieve es abrupto 
y las pendientes de los faldeos varían entre 30% y 70% de inclinación (FAO, 2014). 
Desde la zona andina hacia la zona mesetiforme del este, los suelos se manifiestan en una disminución 
de los tenores de materia orgánica, en los valles son típicamente aluvionales; su textura puede variar entre 
arenosa y franco - limosa con poco contenido de materia orgánica, con perfil de escaso desarrollo vinculado a 
condiciones climáticas semiáridas, y a la dinámica fluvial del río. (FAO, 2014). 
La vegetación corresponde a un mosaico de dos Provincias Fitogeográficas: Patagónica y Altoandina 
(Cabrera, 1971), la primera predomina por debajo de los aproximadamente 1800 m s.n.m. caracterizada por 
estepas graminosas, y la segunda por encima de esa altura, con una cobertura escasa representada por estepas 
de altura. Se encuentran también amplios sectores dominados por arbustales y en ambientes más protegidos 
se encuentran pequeños bosques fragmentados de ñire. 
Las lluvias características en esta región son provocadas por sistemas frontales durante los meses de 
invierno que ingresan desde el océano Pacífico, provocando fuertes vientos de dirección noroeste, oeste y 
sudoeste, acompañados de lluvias de intensidad y nevadas (Ostertag, 2005). Las precipitaciones fluctúan entre 
2000 mm y 500 mm desde el Oeste hacia el Este, en las cumbres y en algunos valles hacia el oeste las 
precipitaciones suelen alcanzar valores más altos. El 80% de las mismas se presentan entre mayo y agosto. 
Con respecto al comportamiento de las temperaturas, en los meses de verano las máximas medias se 
ubican levemente por debajo de los 30ºC, las máximas absolutas superan los 30ºC durante los meses de enero 
y febrero, con marcada frecuencia. En los meses de invierno las temperaturas máximas medias se ubican entre 
los 8°C y 12 ºC, definiendo una marcada amplitud térmica estacional, de más de 15ºC. Las temperaturas 
mínimas medias en los meses de invierno se ubican por debajo de los 0ºC y las temperaturas mínimas 
absolutas se ubican entre los -10°C y -15ºC, especialmente en los meses de mayo, junio y julio (Ostertag, 2005). 
La actividad principal en la región es la ganadería extensiva de carácter estacional (veranadas) dando 
lugar a la presencia de sistemas trashumantes. La actividad minera es una de las principales desarrolladas en la 
localidad de Andacollo, aunque se ha diversificado últimamente hacia emprendimientos agropecuarios y 
forestales (FAO, 2014). Cabe señalar, además, que el pastoreo representa una de las principales causas de la 
degradación de suelos, con síntomas de erosión hídrica y eólica (Bran et al., 2002). 
La metodología utilizada en este trabajo, consistió en la aplicación del modelo Hydro-BID para realizar 
la simulación hidrológica a paso diario en el punto de cierre correspondiente a la estación hidrométrica en 
Nehuén. La identificación y selección de las cuencas a modelar se realizó con la herramienta AHD en el entorno 
de QGIS. Del análisis de cobertura y superposición temporal de los registros de precipitación, temperatura y 
caudal se seleccionaron 11 estaciones telemétricas cubriendo una línea de tiempo comprendida entre el 
1/04/1997 al 31/03/2017. Todas las estaciones registran precipitación y temperatura en forma continua para 
dicho periodo, mientras que las estaciones Nehuén, Varvarco y Andacollo registran, además, niveles 
hidrométricos y caudales obtenidos de una curva h-Q. En referencia a su localización, cinco estaciones se 
ubican dentro de los límites del área de estudio y las restantes en sus cercanías (Fig. 2). El análisis de 
consistencia de la información climática ha sido previamente realizado por la AIC. 
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Figura 2. Estaciones meteorológicas y de aforo de la alta cuenca de Neuquén. 
 
El análisis de la variabilidad interanual de las precipitaciones para la región y para el período temporal 
escogido, indica alternancia de años húmedos y secos. A partir de 2010, se observa una sucesión de años 
medio-secos y una cierta tendencia decreciente en las precipitaciones. 
Se efectuó, además, un análisis entre las precipitaciones y los caudales diarios del río, reflejando éstos, 
una relación directa cuando se trata de eventos extremos (Fig. 3). En los años 2006 y 2008 se produjeron 
crecidas importantes, aunque los mecanismos de generación de las mismas fueron diferentes. La primera se 
produjo en invierno, con una secuencia ininterrumpida de días con precipitación en la alta cuenca, y la 
segunda, se produjo en mayo, con precipitaciones abundantes, pero no constantes en el tiempo, lo que 
permitió el manejo de las caudales aguas abajo de la alta cuenca. 
 
 
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Figura 3. Precipitación y caudales medios diarios en distintas estaciones de aforo de la alta cuenca del río Neuquén 
(Período: 1997-2017) 
Se utilizó el método de distancia inversa ponderada (IDW, por sus siglas en inglés) para determinar las 
precipitaciones y temperaturas medias. Para ello, se realizó la interpolación espacial de las series temporales 
de precipitación y temperatura diaria observadas, a los centroides de cada una de las subcuencas de aporte. 
Este método requiere el número de estaciones a ser utilizadas y luego escoge aquellas más cercanas a cada 
centroide y asigna al registro de cada una de ellas un peso en función de la distancia entre la ubicación 
geográfica de cada estación y la del centroide de la subcuenca. En este sentido, las estaciones que están más 
cercanas al centroide de la subcuenca tendrán mayor influencia sobre la estimación. 
Puede observarse en la Fig. 4, que las precipitaciones medias anuales siguen el patrón general, con un 
marcado gradiente decreciente en el sentido Oeste-Este. Para el caso de las temperaturas medias anuales 
podría decirse que su distribución espacial está controlada por la orografía donde las mayores temperaturas se 
dan en los valles y las menores se circunscriben a las subcuencas de mayor altitud. 
 
 
Figura 4. Temperatura media anual (ºC) y Precipitación media anual (cm) para la cuenca de aporte (cierre Nehuén) 
 
Una vez procesada la información climática se llevó a cabo la simulación hidrológica continua de paso 
diario para el período 1 de abril de 1997 al 31 de marzo de 2017, donde la fecha inicial y final de simulación 
fueron escogidos en concordancia con el inicio y finalización del año hidrológico para el área de estudio. A tales 
efectos, se implementó el modelo Hydro-BID, el cual está basado en el conocido modelo de lluvia-escorrentía 
Generalized Watershed Loading Function (GWLF) y ha sido mejorado con un componente de enrutamiento de 
flujo desarrollado RTI (Moreda y Lord, 2016). Se trata de un esquema hidrológico concentrado de simulación 
continua que aplica el método de Curva Número CN del Servicio de Conservación de Suelos de los Estados 
Unidos para estimar abstracción inicial utilizada para calcular la escorrentía. A tales efectos, se utilizaron datos 
grilladosde uso de suelos/cobertura vegetal del USGS y de tipo de suelos del Harmozided World Soil Database 
(HWSD), FAO-UNESCO. Tal información fue superpuesta a la base de datos de hidrología analítica (AHD) a los 
fines de determinar el CN característico por cada celda de grilla circunscripta en cada subcuenca. Posee, 
además, la capacidad de representar el proceso de acumulación/derretimiento nival a partir de una 
formulación de balance que depende de un umbral de temperatura y de una tasa de fusión. 
En la etapa de calibración se busca obtener un conjunto de valores de los parámetros que permita 
alcanzar un ajuste aceptable entre los caudales simulados por el modelo y los caudales observados en el punto 
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de cierre. El ajuste se realizó mediante un procedimiento manual de prueba y error donde los parámetros se 
modificaron uno a la vez en un proceso que involucra múltiples simulaciones hasta alcanzar el ajuste deseado. 
La bondad de ajuste resultante de la calibración fue evaluada a partir del criterio de Moriasi et al. (2007) 
expresado en la Tabla I, conjuntamente con el error general de volumen o sesgo relativo (OVE) y el coeficiente 
de correlación (r). 
 
Tabla I. Criterio para la evaluación de la bondad de ajuste 
EVALUACIÓN RSR NSE 
Muy buena 0≤ RSR < 50 0.75≤ NSE ≤1 
Buena 0.50≤ RSR ≤0.60 0.65≤ NSE ≤0.75 
Aceptable 0.60≤ RSR ≤0.70 0.50≤ NSE ≤0.65 
No Aceptable RSR>0.70 NSE <0.50 
 
Siendo NSE: índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe, y RSR: raíz del error cuadrático medio relativa al 
desvío estándar de los caudales observados. 
 
Resultados y Discusión 
El modelo Hydro-BID se ejecuta a partir de la interfaz de usuario, desde donde se leen los archivos de 
entrada, se selecciona la ubicación de los archivos de salida, se realiza la interpolación de datos climáticos, se 
establecen los parámetros de calibración y se accede a los diferentes módulos (sedimentos, embalse, 
escenarios de cambio climáticos) y la visualización de estadísticas y resultados. 
Los valores de los parámetros fueron escogidos respetando los rangos admisibles de variación, 
recomendados por el modelo, atendiendo, además, a las características fisiográficas y geológicas de la cuenca 
(Tabla II). 
El proceso iterativo de prueba y error durante la calibración condujo a seleccionar un coeficiente 
multiplicador de CN relativamente alto para potenciar la escorrentía. Además, se escogió un valor 
relativamente bajo para la capacidad de almacenamiento de la zona no saturada, en concordancia con las 
características someras de los suelos de la alta cuenca con limitada capacidad de retener agua. Esta selección, a 
la vez, maximiza la percolación hacia la zona saturada, su almacenamiento y descarga subterránea. 
A los fines de minimizar las pérdidas de agua hacia otros sistemas y maximizar la descarga 
subterránea, se adoptó un coeficiente de percolación profunda por debajo del límite de valores recomendados, 
dada su sensibilidad sobre el almacenamiento de la zona saturada. 
Los coeficientes correctores de la evapotranspiración potencial se escogieron de forma tal de 
reproducir los montos anuales estimados en el área de estudio y a la vez facilitar la percolación hacia la zona 
saturada a los fines de incrementar la descarga subterránea. 
En relación con la nieve, no se dispuso de datos de equivalente de agua de nieve (EAN) de estaciones 
nivales cercanas al área de estudio, no pudiéndose llevar a cabo el ajuste del proceso de acumulación/fusión de 
nieve calculado por el modelo respecto al observado. Por consiguiente, los parámetros asociados a la nieve 
fueron calibrados indirectamente utilizando como objetivo de calibración a la serie de caudales observados 
durante los meses septiembre-octubre, período donde se dan las mayores aportaciones por deshielo. Se buscó 
así, minimizar el desfasaje temporal y ajustar los volúmenes. 
 
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Tabla II. Parámetros calibrados para la cuenca de aporte a la Estación Nehuén. 
(*) Parámetros prefijados por el modelo. 
Parámetro Descripción Rango sugerido Valor calibrado 
Velocidad Velocidad promedio estimada en los segmentos 
fluviales 
 
0.5 m/s 
 
0.5 m/s (*) 
Número de curva CN (ad.) Controla la cantidad inicial de abstracción 
utilizada para estimar la escorrentía 
 
0.8-1.2 
(multiplicador) 
 
1 
 
AWC (cm) 
Capacidad almacenamiento en el suelo (valores 
por defecto están disponibles en la base de 
datos) 
 
0.2-1.2 
(multiplicador) 
 
0.2 
 
Coeficiente r (1/día) 
Coeficiente de recesión. Controla el flujo 
subterráneo desde el almacenamiento saturado 
 
0.001-0.75 
 
0.01 
 
Coeficiente s (1/día.) 
Coeficiente de percolación profunda. Controla la 
pérdida hacia otros sistemas desde el 
almacenamiento saturado 
 
0.005-0.1 
 
0.001 
Factor de ajuste de ET para 
temporada de cultivo (ad.) 
Factor de evapotranspiración durante la estación 
de cultivo 
 
0.5-1.5 
 
1 
Factor de ajuste de ET para 
temporada latente (ad.) 
Factor de evapotranspiración durante la estación 
latente 
 
0.5-1.5 
 
1 
Área impermeable (%) % de área impermeable de la cuenca 
 
1 
 
1(*) 
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La Tabla III resume los estadísticos resultantes de la calibración para el paso de simulación de caudales 
diarios y para su agregación mensual en Nehuén. 
 
Tabla III. Bondad de ajuste del modelo hidrológico calibrado 
Estadístico Caudales diarios Caudales mensuales 
NSE -0.2 0.7 
RSR 0.68 0.56 
OVE (%) -16.83 -16.88 
r 0.52 0.86 
 
Siguiendo el criterio de Moriasi et al. (2007), los caudales diarios estimados en Nehuén presentaron un 
ajuste no aceptable (NSE≤ 0.50) en tanto que para el caso de la serie de caudales con agregación mensual el 
ajuste fue bueno (0.65≤ NSE ≤0.75). Cabe destacar que el modelo subestima los caudales observados con una 
discrepancia de más del 16.8 %. Esto podría deberse a que la precipitación interpolada ingresada al modelo es 
menor que la que realmente acontece en el sistema Nehuén, entre otros factores. 
En la Fig.5 se muestra una comparación entre la serie de caudales mensuales agregados de la 
simulación diaria y la correspondiente a los caudales mensuales observados. En general, se logra un buen 
ajuste sin desfasaje temporal durante los meses de caudales elevados, producidos por precipitación y por 
fusión nival, como así también durante los meses de estiaje, característica que se corresponde con el valor 
elevado del coeficiente de correlación obtenido (Tabla III). Se destaca que el modelo captura los picos de 
crecida extraordinaria que se observaron en julio del 2006 y mayo del 2008. 
 
Factor de fusión C (cm/°C) Tasa de fusión del paquete de nieve 
0.8 
 
0.8 
Umbral de temperatura UT 
(°C) 
Umbral por debajo del cual la precipitación es en 
forma de nieve 
 
0.8 
 
6 
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Figura 5. Caudales mensuales simulados vs. caudales mensuales observados. Estación Nehuén. 
Período: abril 1997-marzo 2017 
 
No obstante, el ajuste en el volumen no ha sido del todo satisfactorio. En efecto, se señala un sesgo 
negativo que indica la tendencia del modelo a subestimar los caudales durante el periodo de simulación en 
correspondencia con el error relativo de volumenreportado en la Tabla III, siendo tal discrepancia 
aproximadamente de la misma magnitud tanto para los meses lluviosos como para los meses de aporte por 
fusión nival. Según la Tabla IV, el módulo mensual es subestimado en un 18 %, la variabilidad en un 19 %, y la 
distribución de frecuencias presenta una asimetría positiva más marcada. 
 
Tabla IV. Estadísticos de la serie de caudales mensuales en Nehuén (abril 1997-marzo 2017) 
 
 Caudales mensuales observados Caudales mensuales simulados 
Módulo mensual (m3/s) 37 30.5 
Desvío estándar (m3/s) 32 26 
Asimetría 1.1 1.7 
 
En relación con el régimen de caudales medios mensuales (Fig. 6), el modelo presenta una 
subestimación de los volúmenes de derrames durante los meses de precipitación y de derretimiento del 
paquete de nieve (junio a diciembre). Entre 8 % (mes octubre donde se da el pico de crecida por fusión nival) y 
36 % (mes de diciembre cuando finaliza el periodo de aporte nival). 
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Figura 6. Régimen de caudales medios mensuales para el cierre Nehuén. Periodo 1997-2017 
 
Cabe destacar que, durante el periodo de estiaje (enero-febrero-marzo) y a comienzos de la 
temporada de lluvias (abril-mayo) se obtiene un mejor ajuste. 
En base a los resultados obtenidos, se planteó un escenario en el que se evaluó la hipótesis de que el 
sesgo en los caudales se debe a un sesgo en las precipitaciones. Para ello se utilizó el módulo “Escenario 
Climático” disponible en Hydro-BID, éste permite incrementar o disminuir la precipitación usando un 
porcentaje o cantidad en cm, y también permite incrementar o disminuir la temperatura usando una cantidad 
en ºC. 
Para este caso solo se aumentó la precipitación en un 12%, manteniendo el mismo conjunto de valores 
de parámetros del modelo y evaluando la repartición del agua disponible entre los distintos componentes. Los 
resultados para este escenario mostraron un mejor ajuste logrando disminuir la diferencia en volúmenes entre 
los caudales observados y simulados. Los estadísticos de la bondad de ajuste (Tabla V) señalan que sesgo 
negativo se redujo en 12.1 % en tanto que el coeficiente de NSE se incrementó un 4.3%, lo que permite aceptar 
la hipótesis planteada. 
Tabla V. Bondad de ajuste para el escenario con aumento del 12% en la precipitación 
Estadístico Caudales mensuales 
Escenario 
Caudales mensuales 
Calibración original 
NSE 0.73 0.7 
RSR 0.49 0.56 
OVE (%) -4.7 -16.88 
r 0.86 0.86 
 
 
Conclusiones 
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Los resultados obtenidos en la modelación hidrológica con Hydro-BID se acercan al comportamiento 
hidrológico del sistema, la bondad de ajuste a la escala mensual es buena, aunque a escala diaria no es 
aceptable. En parte, debido a la subestimación de la precipitación ingresada al modelo y/o a la resolución 
espacial de la información disponible en el área modelada que presenta limitaciones a los fines de capturar la 
heterogeneidad espacial de la precipitación y, en menor medida, de la temperatura. En consecuencia, la 
precipitación calculada es aparentemente menor a la que realmente caería sobre la cuenca de análisis. El 
método de interpolación escogido (IDW) para la estimación de variables precipitación/temperatura está 
limitado al número de estaciones telemétricas, ubicadas de forma muy dispersas en el área de estudio. 
Un incremento de la precipitación en un 12 % demostró una sustancial mejora en los resultados. 
Respecto al régimen de caudales medios mensuales, permite mejorar el ajuste de los mismos productos de la 
fusión nival y reduce el sesgo negativo de los caudales simulados durante el periodo marzo-junio. 
Los resultados del proceso de acumulación y fusión nival señalarían una limitación del algoritmo 
presente en el modelo Hydro-BID para representar el fenómeno, pudiendo deberse a la simplificación en su 
representación matemática, lo que podría tal vez mejorarse utilizando como umbral de temperatura las 
mínimas diarias. 
La vinculación entre la base de datos AHD y el modelo hidrológico resultó muy ventajosa para su 
aplicación en áreas con escasos datos (topografía, clasificación de suelos, cobertura vegetal, otros) aportando 
información espacial regional que se necesita para apoyar al modelo hidrológico. Las herramientas de análisis 
(QGIS e Hydro-BID) son de fácil implementación para llevar adelante simulaciones relativamente complejas. Es 
necesario continuar evaluando las capacidades del modelo y promover su desarrollo con miras a su aplicación 
en diferentes sistemas hidrológicos y escenarios climáticos. 
Los constantes avances y funcionalidades que se están implementando actualmente en Hydro-BID 
señalan al modelo como una alternativa de simulación hidrológica prometedora para diferentes ambientes y 
escenarios, adecuada como apoyo en el proceso toma de decisiones en la gestión de los recursos hídricos en 
cuencas de América Latina. 
 
Agradecimientos 
Los estudios desarrollados en el marco del proyecto de PIN 04/1244 de la Universidad Nacional del 
Comahue son posibles, en parte, gracias al apoyo recibido por la Comunidad de Práctica del Centro de Soporte 
Hydro-BID (CeSH). 
 
VI JORNADAS de Investigación y Extensión del CURZA ISSN 2525-2135
 
Viedma. 14, 15 y 16 de agosto de 2018 
 
13 Marta Marizza; Pablo Cello; Carlos Merg; Juliana Corrales; Raúl Rapacioli; Fernando Losano; Ana 
 
Referencias 
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