Land use/land cover change and climate change impact on the hydrological response of El Rejón Dam watershed using artificial intelligence
DOI:
https://doi.org/10.24850/j-tyca-14-04-10Keywords:
Hydraulic works, LULC, cellular-automata, Markov chain, fourth industrial revolution, precipitation index, IPCCAbstract
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.
References
Basharin, G., Langville, A., & Naumov, V. A. (2004). Vida y trabajo de A. A. Markov. Linear Algebra and It´s Application Elsevier, 386, 3-26.
CLICOM. (2018). Base de datos climatológica nacional, Conacyt. Recuperado de http://clicom-mex.cicese.mx/
Coarite-Coque, R. (2008). Ãreas de aplicación de la inteligencia artificial. La Paz, Bolivia: Revistas Bolivianas-Scientific Electronic Library Online.
Conabio, Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad. (2008). Mapas digitales. Recuperado de http://geoportal.conabio.gob.mx/metadatos/doc/html/eda251mgw.html
Conagua, Comisión Nacional del Agua. (2000). Información de seguridad de grandes presas. México, DF, México: SecretarÃa del Medio Ambiente y Recursos Naturales.
Conde-Ãlvarez, A., & Gay-García, C. (2008). Guía para la generación de escenarios de cambio climático a escala regional. México, DF, México: Centro de Ciencias de la Atmósfera.
Delaneze, M. E., & Setti-Riedel, P. (2018). Dinámica de modelamiento espacial aplicada a la evolución del crecimiento urbano en la vecindad de Pipelines en RÃo de Janeiro. Journal of Urban and Environmental, 12(2), 227-286.
Erlick, G., Russell, L., & Ramaswamy, V. (2001). Una investigación basada en los efectos radiativos de las interacciones aerosol-nube para dos estudios de caso del experimento MAST. Journal of Geophysical Research, 109(1), 1249-1269.
Fernández-Esguiarte, A., Zavala-Hidalgo, J., Romero-Centeno, R., Conde-Ãlvarez, A., & Trejo-Vázquez, R. (2015). Actualización de los escenarios de cambio climático para estudios de impacto, vulnerabilidad y adaptación en México y Centro América. México, DF, México: Unidad de Informática para las Ciencias Atmosféricas y Ambientales (UNIATMUS).
HenrÃquez, C., Azócar, G., & Aguayo, M. (2006). Cambio de uso del suelo y escorrentÃa superficial: aplicación de un modelo de simulación espacial en Los Ángeles, VIII Región del BiobÃo, Chile. Revista de geografía Norte Grande, 36, 61-74.
INEGI, Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (1984). Mapas digitales. Recuperado de https://www.inegi.org.mx/temas/usosuelo/#Descargas
INEGI, Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (1994). Mapas digitales. Recuperado de https://sinegi.page.link/Yhgf
INEGI, Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2003). Mapas digitales. Recuperado de https://www.inegi.org.mx/temas/usosuelo/#Descargas
INEGI, Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2017). Mapas digitales de uso de suelo y cobertura vegetal. Recuperado de https://www.inegi.org.mx/temas/usosuelo/#Descargas
IPCC, Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático. (2015). Reporte de Actividades, metodologías y evaluaciones. Ginebra, Suiza, y Nairobi, Kenia: World Meteorological Organization y Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente.
Morales-Maqueda, M. A. (1995). Un modelo acoplado del hielo de mar y del océano superficial para estudios climáticos. Madrid. España: Universidad Complutense de Madrid, Dialnet Plus.
Norris, J. R. (1998). Cadenas de Markov (2a ed.). Cambridge, EUA: Cambridge Series on Statistical and Probabilistic Mathematics.
Pérez-Cutillas, P., Amado-Ãlvarez, J., Segovia-Ortega, E., Conesa-García, C., & Alarcón-Cabañero, J. (2019). La degradación ambiental y sus efectos en la contaminación de las aguas superficiales en la cuenca del rÃo Conchos (Chihuahua-México). Revista de la Universidad de Granada, 58(1), 47-67.
Piontekowski, V. J., Souza-Da Silva, S., Huamán-Mendoza, E. R., De-Souza-Costa, W. L., & Campos, F. (2012). Modelación de la deforestación para el estado de Acre utilizando el programa DINÃMICA EGO. Anais 4º Simpósio de Geotecnologias. Pantanal, Bonito.
Reynoso, R., Valdez, J. R., Escalona, M. J., De-los-Santos, H. M., & Pérez, M. J. (2016). Cadenas de Markov y autómatas celulares para la modelación de cambio de uso de suelo. Ingeniería Hidráulica y Ambiental, 37(1), 72-81.
Rivas-Acosta, I., Güitrón-De-los-Reyes, A., & Ballinas-González, H. (2010). Efectos del cambio climático en los recursos hídricos de México. Atlas de Vulnerabilidad Hídrica en México ante el cambio climático. Recuperado de https://www.imta.gob.mx/biblioteca/libros/atlas.pdf
Sajikumar, N., & Remya, R. S. (2015). Impacto del cambio en la cobertura del suelo y el uso de suelo en las características del escurrimiento. Journal of Environmental Management, 161, 460-468.
Soares-Filho, B. S., Nepstad, D., Curran, L. M., Cerqueira, G. C., García, R. A., & Schelesinger, P. (2006). Modelación de la conservación de la cuenca Amazonica. Nature, 440(7083), 520-523.
Verburg, P. H., Kok, K., Pontius, R. G., & Veldkamp, A. (2006). Modelación de cambio de uso de suelo y cobertura vegetal. Global Change. IGBP Series. Book. BerlÃn/Heidelberg, Alemania: Springer.
Wu, Q., Li, H.-Q., Wang, R.-S., Paulussen, J., He, Y., Wang, M.,..., & Wang, Z. (2006). Monitoreo y predicción del cambio de uso de la tierra en Beijing utilizando sensores remotos y SIG. Landscape and Urban Planning, 78(4), 322-333.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Tecnología y ciencias del agua
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
By Instituto Mexicano de Tecnología del Agua is distributed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License. Based on a work at https://www.revistatyca.org.mx/. Permissions beyond what is covered by this license can be found in Editorial Policy.
