Factores ambientales que influyen en el número de curva en una cuenca, con diversos usos de suelo, del centro de México.

Abstract

El método del Número de Curva del SCS es un método utilizado mundialmente para el cálculo de escurrimientos, no obstante, su principal parámetro (CN) se basa en algunos factores que afectan el escurrimiento (tipo de suelo, uso y manejo del suelo, condición hidrológica y condición de humedad antecedente). La presente investigación busca identificar los factores ambientales que influyen en el CN en la cuenca del río Chapingo, mediante el uso de Sistemas de Información Geográfica y el análisis de regresión Lineal múltiple (MLR) de los factores que influyen en el proceso lluvia-escurrimiento. La selección de factores ambientales se realizó aplicando el método Stepwise de regresión lineal múltiple con el estadístico F. De este proceso, resultaron seleccionados nueve factores ambientales obteniendo un R2 de 0.838 en la ecuación de regresión. Dicha ecuación se aplicó a las diferentes capas seleccionadas para obtener a nivel cuenca un mapa en formato ráster con valores de CN. Este mapa, fue verificado en campo con un nuevo conjunto de puntos. En el proceso de verificación se obtuvieron valores en los estadísticos R2 (0.679), NSE (0.607), PBIAS (2.38) y RSR (0.606), clasificando al modelo según el NSE, PBIAS y RSR en satisfactorio, bueno y satisfactorio-bueno, respectivamente. Se concluyó que los principales factores que influyen en el Número de Curva de la cuenca del río Chapingo son: altitud, pendiente, curvatura general, longitud de pendiente, densidad de drenaje, número de rugosidad, índice topográfico de humedad, temperatura e índice de área foliar. _______________ FACTORES AMBIENTALES QUE INFLUYEN EN EL NÚMERO DE CURVA EN UNA CUENCA, CON DIVERSOS USOS DE SUELO, DEL CENTRO DE MÉXICO. ABSTRACT: The SCS Curve Number (CN) is a widely used method to estimate runoff from rainfall events. However, it´s main parameter (CN) only considers land use, soil type, hydrologic and antecedent soil moisture conditions as a factor that affect runoff. Therefore, this research aims to identify environmental factors influencing on Chapingo Watershed Curve Number, by applying Geographic Information Systems (GIS) and a multiple linear regression (MLR). A Stepwise regression analysis was carried out so as to select the environmental factors, resulting on a nine-factor selection, whose R2 is equal to 0.838. The regression equation was applied for each environmental factor raster data, in order to obtain a CN watershed map, which was afterwards field verified with a new sampling data set. Results show the values of each model evaluation statistics R2 (0.679), NSE (0.607), PBIAS (2.38) and RSR (0.606), classifying the performance as satisfactory, good and Satisfactory-good, respectively. These findings suggest that the main factors that influence on the research area of study Curve Number are: altitude, slope, general curvature, slope length, drainage density, roughness number, topographic wetness index, temperature and leaf area index.