Los modelos WASP y HSPF resultan bastante útiles para estudios de eutrofización puesto que ambos modelos comparten similares características para modelación entre las cuales las referidas a calidad de agua, sin embargo, sus diferencias resaltan en cuanto a su aplicación puesto que han sido desarrolladas con distintas orientaciones lo que se demuestra con los antecedentes de ambos modelos; es así como el modelo HSPF se presta más al desarrollo del modelo a nivel de cuenca considerando en general las fuentes puntuales y no puntuales de contaminación (sedimento, erosión, nutrientes, material particulado, entre otros). En cambio, el modelo WASP se usa en estudios de cuerpos de agua específicos donde los parámetros de calidad de agua son el centro de evaluación.

HSPF

HSPF es un modelo hidrológico semi-distribuido que simula la escorrentía superficial así como la calidad de agua por Unidad Hidrológica de Respuesta (HRU). El uso actual de HSPF está basado en la herramienta BASINS.

Caso de aplicación: Modelamiento de la Calidad de Agua para la conservación de la calidad de agua de un Reservorio estuario en Corea

Descripción de la Cuenca del Reservorio Hwaseong.

En esta evaluación de la calidad del agua del reservorio estuario, el modelo HSPF, integrado en BASINS hace uso de un Sistema de Información Geográfica (Arc View) el cual está acoplado a BASINS.

Los datos de entrada del modelo son: topografía, Datos de suelo, uso de suelo, información meteorológica, datos de carga contaminante y condiciones de límite de frontera hidrológico.
Para la información de suelo se usaron mapas (1:25 000 escala para el caso) y se lo dividió en HRU según esta información; los datos de carga contaminante incluyen a las fuentes puntuales como a las No puntuales; finalmente, las condiciones de límite de frontera hidrológico se determinaron en base a DEM, límites de la cuenca y a las redes de canales, esto con una resolución determinada.

Para la calibración del modelo, los valores de los parámetros se basaron en el análisis de sensibilidad, estos parámetros fueron: BOD, TN y TP; se calibró primero los flujos de canales y luego la calidad de agua, en base a la evaluación de los valores simulados que se realizó con estadista cuantitativa (índice de porcentaje de diferencia % diff, y eficiencia de modelo Nash-Sutcliffe, NSE).

Finalmente, se obtiene por resultado el aporte real de la cuenca al fenómeno de eutrofización, y se proponen escenarios de control, para lo cual el modelo nos ayuda a determinar los más apropiados, esto se da combinando los resultados del modelo de calidad de cuerpos de agua EFDC.

WASP

WASP es un modelo de calidad de agua usado para predecir e interpretar la respuesta del cuerpo de agua a varias fuentes puntuales y no puntuales de contaminación.

Caso de aplicación: Desarrollo y aplicación de un modelo WASP en un amplio reservorio de Texas para evaluar el control de eutrofización.

Promedio anual del balance de Fosforo para el reservorio Cedar Creek, todos los valores en kg/año.

La metodología de este estudio se divide en 7 aspectos:

Primero, en base a la distribución de la temperatura y la iluminación solar se determina los segmentos del modelo (22 en este caso, 3D).

Segundo, las tasas de dispersión horizontal y vertical se determinan según bibliografía, para la tasa de dispersión vertical de las zonas hipolimneticas, se determina en función a un estudio de estratificación (T°) el cual se comprueba con la calibración del OD.

Tercero, la parte hidrodinámica se realiza con otro modelo especializado, el cual es calibrado (11 años) y cuya solución es dato de ingreso para WASP, este modelo externo hace énfasis en el control de volúmenes del reservorio.

Cuarto, Se determinan las tasas de sedimentación como constante para ON, OP, Chla así como la fracción disuelta de estos parámetros, estos datos ingresan al modelo como constantes
Quinto, los datos importantes que influyen directamente en el modelo son: la temperatura, luz incidente, luz extínguete, estos datos también entran al modelo como constantes.

Sexto, se identifica 4 cargas de nutrientes
1.   Fuentes puntuales ( plantas de tratamiento de agua)
2.   Deposición atmosférica
3.   Flujo béntico
4.   Carga de cuenca

De estos datos, la deposición atmosférica, el flujo béntico, y la carga de cuenca se consideran constantes, la carga de cuenca se determinó con el modelo SWAT para 11 variables estáticas.

Séptimo, finalmente, para la determinación del nutriente más necesario se hizo un estudio de cinética para hallar las constantes de saturación media del N y la del P se halló con la calibración; así esta información permitió establecer las relaciones entre N y P, este análisis se hizo para un solo grupo algal.

Resultados

Como resultado se obtiene que la calibración para P muestra una correlación significativa, lo cual no sucede con el N, tampoco con el grupo algal (Chla) y una buena relación TN:TP que se acerca a la realidad.

Se determinó el balance de nutrientes por un periodo de 11 años identificando la principal carga de nutrientes y del aporte del resto.

Se determina mediante el análisis de sensibilidad los segmentos del reservorio que presentan mayor variación e impacto según escenarios propuestos.

Según la combinación de escenarios de reducción de carga se determina los resultados para cada escenario tomando en cuenta las principales cargas de nutrientes.

Conclusiones

En la aplicación de ambos modelos se evidencia el apoyo de otros modelos para un mejor análisis del objeto en estudio, es por esta razón que para el caso de modelación en reservorios del fenómeno de eutrofización, la complementación de ambos modelos resulta importante por la complejidad del problema así como la especialización del software, puesto que para un mejor estudio es importante considerar tanto el reservorio en si como la cuenca de la que forma parte.

Por su parte, ambos modelos sirven para el cálculo de los flujos másicos de nutrientes de entradas, lo cual es muy importante en el modelamiento de eutrofización, mientras que para el crecimiento algal, que es más específico para WASP, este hace la simulación de clorofila en representación de las algas, afectando al crecimiento algar variables adicionales como la luz incidente, luz decadente, fotoperiodo y viento

Referencias

Mark R. Ernst & Jennifer Owens (2009) Development and application of a WASP model on a large Texas reservoir to assess eutrophication control, Lake and Reservoir Management, 25:2, 136-148.
To link to this article: http://dx.doi.org/10.1080/07438140902821389

Hyeongsik Kang & Jae-Ho Jang (2015) Water quality modeling for the water quality conservation of estuary reservoir in Korea, Desalination and Water Treatment, 53:7, 1840-1854.
To link to this article: http://dx.doi.org/10.1080/19443994.2013.860404