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Cuantificación del Impacto del Proyecto de Reforestación de Mil Millones de Árboles (BTAP) en el Rendimiento Hídrico y la Carga de Sedimentos en el Embalse de Tarbela en Pakistán Utilizando el Modelo SWAT

Autores: Shafeeque, Muhammad; Sarwar, Abid; Basit, Abdul; Mohamed, Abdelmoneim Zakaria; Rasheed, Muhammad Waseem; Khan, Muhammad Usman; Buttar, Noman Ali; Saddique, Naeem; Asim, Mohammad Irfan; Sabir, Rehan Mehmood

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Cuantificación del Impacto del Proyecto de Reforestación de Mil Millones de Árboles (BTAP) en el Rendimiento Hídrico y la Carga de Sedimentos en el Embalse de Tarbela en Pakistán Utilizando el Modelo SWAT


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Embalses
Sedimentación
Proyecto de reforestación
Uso del suelo
Rendimiento hídrico
Carga de sedimentos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El almacenamiento vivo de los principales embalses de Pakistán, como el embalse de Tarbela, ha disminuido en las últimas décadas debido a la carga de sedimentación del Alto Valle del Indo, ubicado en Asia de Alta Montaña. El gobierno de Khyber Pakhtunkhwa tomó la iniciativa en 2014 e introdujo el Proyecto de Reforestación de Mil Millones de Árboles (BTAP). Plantaron mil millones de árboles para agosto de 2017, principalmente en áreas montañosas. En 2018, el Gobierno de Pakistán también lanzó un proyecto de 10 mil millones de árboles en cinco años. Evaluamos el efecto de diferentes escenarios de uso y cobertura del suelo (LULC) en el rendimiento hídrico y la carga de sedimentos en el embalse de Tarbela en Pakistán. Se utilizó el modelo de evaluación de suelo y agua (SWAT) para predecir los impactos de los cambios en LULC en el rendimiento hídrico y la carga de sedimentos bajo tres escenarios distintos: antes de la plantación (2013), después de plantar mil millones de árboles (2017) y después de plantar diez mil millones de árboles (2025). La calibración y validación del modelo se realizaron de 1984 a 2000 y de 2001 a 2010, respectivamente, utilizando el algoritmo SUFI2 en SWAT-CUP en la estación de aforo de Bisham Qila. Los parámetros de evaluación estadística mostraron una fuerte relación entre los flujos de corriente observados y simulados: calibración (R2 = 0.85, PBIAS = 11.2%, NSE = 0.84) y validación (R2 = 0.88, PBIAS = 10.5%, NSE = 0.86). Los resultados de validación para la carga de sedimentos fueron satisfactorios, indicando un rendimiento del modelo confiable y una precisión de validez (R2 = 0.88, PBIAS = -19.92%, NSE = 0.86). Bajo los escenarios de cambio de LULC, los valores medios anuales absolutos del rendimiento hídrico disminuyeron de 54 mm a 45 mm para el primer y segundo escenario, mientras que el tercer escenario tuvo un rendimiento hídrico medio anual estimado de 35 mm en el embalse de Tarbela. Los resultados de la carga de sedimentos para el segundo escenario (2017) mostraron una reducción del 12% en el flujo de sedimentos en el embalse de Tarbela después de plantar mil millones de árboles. En el tercer escenario (2025), tras la plantación de 10 mil millones de árboles, de los cuales 3 mil millones estaban en la cuenca de Tarbela, se predijo que la carga de sedimentos disminuiría en un 22%. Los resultados generales ayudarán a informar a los gestores de agua y a los responsables de políticas con anticipación para la mejor gestión y planificación del uso sostenible de los embalses de agua y la gestión de cuencas.

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