Resumen de Impacto del cambio de cobertura y uso de suelo y cambio climático en la respuesta hidrológica de la cuenca de la presa El Rejón mediante el uso de inteligencia artificial

Jassef Gerardo Simental Nájera, Felipe Ignacio Arreguín Cortés, Michelle Farfán Gutiérrez, Claudia Elizabeth Cervantes Jaimes

• español

  Este trabajo tiene como objetivo estimar el impacto potencial del cambio de cobertura y uso de suelo (CCUS) de la cuenca de aportación, así como el efecto del cambio climático en la precipitación para determinar la respuesta hidrológica de una cuenca de aportación y por consecuencia en el dimensionamiento de una obra hidráulica. En este análisis se determinó el gasto máximo de diseño de la presa El Rejón para el año 2053 mediante una técnica de inteligencia artificial, que se basa en el aprendizaje de información geoespacial histórica para desarrollar una proyección. Mientras que para considerar el efecto del cambio climático en la precipitación de la zona de estudio se utilizó el escenario CMIP5 con el modelo HADGEM2_ES. Los resultados indican un incremento de 9.48 % en el gasto debido al cambio de uso de suelo y cobertura vegetal, y un aumento de hasta 41.52 % por efecto del cambio climático en la precipitación. Para contrarrestar este incremento de escurrimiento se concluye que es necesario reforestar la zona alta en la cuenca de la presa El Rejón debido a que la superficie del bosque está decreciendo y se induce pastizal. Este estudio presenta el primer análisis y proyección con base en inteligencia artificial para considerar el cambio de uso de suelo y su potencial impacto en el gasto de diseño de una obra hidráulica en México.

• English

  The main objective of this study was to calculate the potential impact of the land use land cover (LULC) change, in addition to the climate change effect on precipitation on hydrological response of the dam watershed and therefore on the design of the hydraulic work. The maximum design discharge flow of El Rejón Dam for 2053 was estimated using cellular automata, an artificial intelligence technique which is based on historical geospatial information for the calibration of the parameters. While, to consider the effect of climate change on precipitation in the study area the CMIP5 scenario was used with the HADGEM2_ES model. The results indicate an increase of 9.48% in the maximum design flow due to LULC dynamics and an increase of up to 41.52% owing to the effect of climate change on precipitation. To counteract this increase, it is concluded that the reforestation of the upper area of the watershed is necessary, since the forest area is decreasing and turning into grassland. This work presents the first analysis and projection based on artificial intelligence, to consider the change in land use and its potential impact on the maximum design flow of a hydraulic work in Mexico.