La ecuación empírica revisada de pérdida de suelo universal (RUSLE) ha sido adaptada a marcos de sistemas de información geográfica (SIG) para estudiar la variabilidad espacial de la erosión del suelo a través de paisajes y también se ha utilizado para estimar la sedimentación en embalses. La literatura presenta resultados contradictorios sobre la eficacia de usar RUSLE en un contexto SIG para cuantificar la sedimentación en embalses, lo que requiere una evaluación y validación adicional de sus estimaciones en relación con la sedimentación medida en embalses. Nuestro objetivo principal fue determinar si estos resultados contradictorios pueden ser una función de la incapacidad de RUSLE para tener en cuenta los sedimentos derivados de barrancos, canales de ríos o márgenes de ríos; la variabilidad temporal de algunos de los factores empíricos de RUSLE, como el factor de cobertura del suelo/gestión del suelo (factor C); y en algunas versiones del modelo, la elección del valor para la relación de entrega de sedimentos (SDR). También se evaluó la utilidad de ajustar estas estimaciones utilizando un valor representativo regional de las contribuciones de sedimentos de barrancos/márgenes de ríos. Se utilizaron modelos digitales de elevación (MDE) de alta resolución espacial horizontal (2 m) para 12 cuencas junto con datos del factor C para cinco años representativos en un modelo RUSLE basado en SIG que incorpora SDR dentro de una rutina de enrutamiento de sedimentos para estudiar los impactos de la elección del factor C y SDR en las estimaciones de sedimentación en embalses. Se encontró que la elección de la fecha de la imagen para desarrollar los factores C impactaba las estimaciones de los embalses. También descubrimos que el valor de SDR para algunas de las cuencas de estudio tendría que ser irrealísticamente pequeño para producir estimaciones de sedimentación comparables a los valores medidos. Las estimaciones de sedimentación en embalses fueron comparables a los datos medidos para 5 de las 12 cuencas, cuando se aplicó el ajuste regional basado en las contribuciones de barrancos/márgenes de ríos. Sin embargo, las diferencias siguieron siendo grandes para las siete cuencas restantes. El análisis estadístico reveló que ciertas combinaciones de variables geomórficas, pedológicas o topográficas podrían utilizarse para predecir el grado de subestimación de sedimentos con un nivel de correlación significativo y alto (0.72 < R2 = 21 grados, y el ancho del cauce del río como un porcentaje del área de la cuenca. Dentro del contexto de SIG, estas métricas se obtienen fácilmente de modelos digitales de elevación y datos de suelos disponibles públicamente y pueden ser útiles para priorizar las evaluaciones de embalses en función de su funcionamiento y seguridad.