La comprensión y evaluación a largo plazo de la eficacia de las técnicas de conservación de suelo y agua (CSA) es esencial para la gestión sostenible de cuencas. Ha habido pocos estudios que midan el impacto a largo plazo de la CSA en la erosión del suelo a escala de cuenca debido a la falta de datos históricos. Esta investigación tiene como objetivo medir y analizar el impacto de las intervenciones de CSA en la producción de sedimentos utilizando la Herramienta de Evaluación de Suelo y Agua (SWAT) en la cuenca de Wadi Rmel entre 2000 y 2020. El enfoque del estudio tiene simultáneamente tres aspectos principales: (i) a largo plazo y temporalmente dinámico, (ii) distribución paisajística a gran escala, y (iii) evidencia empírica de los impactos inducidos por medidas de terrazas. Se utilizaron datos históricos sobre CSA en 2000, 2005, 2010, 2015 y 2020 para ejecutar el modelo. La calibración mensual (2001-2014) utilizando el algoritmo SUFI2 se implementó con 22 parámetros de entrada y mostró un buen rendimiento del modelo, con una eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) de 0.61 para el escorrentía diaria y un coeficiente de determinación (R2) de 0.66. Se obtuvo un resultado satisfactorio para el proceso de validación mensual (2015-2020) con un valor de NSE igual a 0.83 y un valor de R2 de 0.85. El resultado mostró que el aumento en las áreas de terrazas llevó a una disminución acumulativa en la producción de sedimentos de la cuenca a largo plazo, es decir, la erosión reducida por una hectárea del área de terrazas ampliada después de 10-20 años fue aproximadamente 9-33 veces mayor que en los primeros 5 años. Este hallazgo sugiere que se deben esperar los máximos beneficios de la CSA a largo plazo, es decir, más allá de una década. Además, el estudio reveló variaciones en la contribución de la producción de sedimentos entre subcuencas, siendo la región suroeste las áreas de puntos críticos de degradación (con erosión que excede los umbrales tolerables) que necesitan priorización para el control de la erosión. Estos hallazgos permiten a las partes interesadas planificar una gestión efectiva en áreas agrícolas semiáridas basadas en trigo con datos escasos.