Resumen de Sediment transport estimation from hydrological and autoregressive models

Samuel Rodríguez Flores, J. Antonio Quevedo-Tiznado, Carlos A. Muñoz Robles, Patricia Julio Miranda

• español

  La modelación hidrológica permite la simulación de procesos de escorrentía y sedimentos, que se aplican en el manejo integral de cuencas, nutrientes del suelo y agua, entre otros. Sin embar-go, estos modelos requieren considerables cantidades de datos de entrada. Para los datos de sedimento, muchas veces no cuentan con la cantidad y calidad necesaria, lo cual provoca una incertidumbre en los modelos hidrológicos. El objetivo del estudio fue proponer una alternativa metodológica con base en las series de tiempo de sedimentos en la subcuenca Santa Cruz de Aquismón, SLP, México, por medio de modelos autorregresivos integrados de media móvil (ARIMA) y el modelo Soil and Water Assessment Tool (SWAT). El modelo SWAT se calibró y va-lidó con caudales medidos del Banco Nacional de Datos de Aguas Superficiales (BANDAS) de la estación 26 241 (Ballesmi). El desempeño de la calibración y validación del modelo se efectuó con el Coeficiente de Nash-Sutcliffe (NSE), el sesgo porcentual (PBIAS), la raíz del error medio cuadrático (RMSE). El ajuste del modelo SWAT se clasificó como muy bueno. Los resultados del modelo hidrológico se compararon con la estimación de sedimentos diarios para tres meses del año 1985 (junio, septiembre y noviembre) obtenido a partir de modelos ARIMA, y el error porcentual medio absoluto (MAPE) fue de 0.571, 0.168 y 0.029, respectivamente. Los resultados indicaron que el uso del modelo ARIMA para estimación de sedimentos resulta útil cuando se tienen series de tiempo cortas, con información escasa, dado que permite completar series de datos faltantes o estimaciones a corto plazo.

• English

  Hydrologic modeling allows the simulation of runoff and sediment processes, which are applied in integrated watershed management, soil and water nutrients, among others. However, these models require considerable amounts of input data. Sediment data is often lacking in quantity and quality, which leads to uncertainty in hydrological models. The objective of the present study was to propose a methodological alternative based on sediment time series in the Santa Cruz de Aquismón sub-basin, San Luis Potosí, Mexico, by means of autoregressive integrated moving average models (ARIMA) and the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The SWAT model was calibrated and validated with measured flows from the National Surface Water Data Bank (BANDAS) of station 26 241 (Ballesmi). Model calibration and validation performance was assessed with Nash-Sutcliffe Coefficient (NSE), percent bias (PBIAS), and the root mean squared error (RMSE). The SWAT model fit was rated as very good. The hydrologic model results were compared to the daily sediment estimates from three months in 1985 (June, September, and November) obtained from ARIMA models. The mean absolute percent error (MAPE) was 0.571, 0.168, and 0.029, respectively. The results indicated that the use of the ARIMA model for sediment estimation is useful when there are short time series with limited information, since it allows the completion of missing data series or short-term estimates.