Inteligencia Hídrica · Hidrología de cuencas

Balance Hídrico de las Cuencas de Bolivia

¿Cuánta agua entra, se evapora, escurre y se almacena en cada gran cuenca del país? Cerramos la ecuación del balance hídrico para las tres vertientes de Bolivia usando exclusivamente datos abiertos, sin necesidad de aforos de caudal — con métodos hidrológicos estándar y validación cruzada satelital.

P  =  AET  +  Q  +  ΔS
km³/año
de agua generada en las cuencas del país (escala de vertiente)
subcuencas
HydroBASINS con balance propio dentro de Bolivia
validaciones
independientes del cierre: GRACE-FO, GloFAS y TerraClimate
Empecemos por el total: ¿cuánta agua entra, se evapora y escurre en cada gran cuenca del país?

Las tres vertientes

Balance anual medio · normal climática · valores en mm/año

Ese balance no es uniforme. ¿Dónde, dentro de cada vertiente, se genera el agua?

Mapa de las cuencas

Dos resoluciones: las tres vertientes o las 90 subcuencas HydroBASINS dentro de Bolivia, cada una con su balance propio (CHIRPS + TerraClimate re-agregados por polígono). Colorea por variable y haz click en cada cuenca.

Resolución
Colorear por
Cargando mapa de cuencas…
Fuentes: HydroSHEDS / HydroBASINS (delimitación) · CHIRPS v2.0, TerraClimate (balance) · límite nacional: municipios INE 2024 · TerraNava 2026
Mapa interactivo de cuencas (Leaflet) — disponible en la versión web. Los valores por vertiente y subcuenca se resumen en las tablas de las secciones siguientes.
El total anual esconde la estación. ¿Cuándo llega y cuándo falta el agua a lo largo del año?

Ciclo hídrico mensual

Estacionalidad de precipitación, demanda atmosférica, evapotranspiración real y escorrentía

Verificación independiente con GRACE-FO

Cambio de almacenamiento ΔS medido por gravimetría satelital — debe subir en lluvias y bajar en seca
¿Qué tipo de régimen tiene cada cuenca — limitada por la energía disponible o por el agua disponible?

Marco de Budyko

Posición de cada cuenca entre el límite de energía y el límite de agua — clasifica su régimen hidrológico

Eje X: índice de aridez φ = PET/P · Eje Y: índice evaporativo AET/P. Cuencas bajo la curva con φ<1 son húmedas (limitadas por energía); con φ>1 son secas (limitadas por agua disponible).
Un balance solo vale si se sostiene frente a fuentes independientes. ¿Es confiable?

Validación con caudales modelados (GloFAS)

Escorrentía específica de los grandes ríos según GloFAS v4.0 — referencia independiente del balance

RíoVertienteCaudal medioÁrea cuencaEscorrentía
Lectura honesta de la validación. En el Amazonas, la escorrentía media de la vertiente (435 mm) cae entre sus aforos —el Iténez llano-pantanoso (85 mm), el Grande-Guapay (292 mm) y el Beni andino-húmedo (689 mm)—, como debe ser (corregimos la etiqueta de GloFAS: el Río Grande drena al Mamoré, es Amazonas, no Plata). En el Plata, la media de la vertiente (104 mm) queda por debajo de su único aforo fiable (Pilcomayo 199): es coherente, porque el Pilcomayo drena la franja andina húmeda mientras la vertiente promedia también el Chaco seco. La escorrentía del Plata es, si acaso, una cota inferior. La vertiente Endorreica no tiene aforo GloFAS fiable (la extracción del Desaguadero quedó rota), por lo que su balance se apoya en Budyko, en el balance nativo de TerraClimate y en GRACE-FO.

Contabilidad hídrica departamental

Para las gobernaciones · normal climática · valores en mm/año. Un departamento no es una cuenca: la cifra es el agua generada localmente en su territorio (Q = P − AET, lo que aporta a los ríos), no el caudal que pasa por él.

Departamento P PET AET Q generada Volumen φ=PET/P Régimen
Honestidad científica. Un departamento recibe y entrega agua a sus vecinos, por eso no se puede cerrar su balance con un caudal de salida. Lo que sí es riguroso por territorio es la contabilidad hídrica: lo que llueve dentro (P), la demanda atmosférica (PET), lo que se evapora (AET) y la generación local de escorrentía (Q = P − AET por Budyko) — el agua que el territorio aporta a los ríos, independientemente de hacia dónde fluya. La cifra de generación local no es el caudal del departamento.

¿Por qué el total nacional difiere entre escalas? Esta tabla suma 264 mm/año ponderados, mientras el balance por vertientes da 310 mm y el oficial del MMAyA 448 mm. La razón es la resolución de la lluvia: el promedio por departamento diluye los cinturones orográficos húmedos (Chapare, Yungas) más que la re-agregación por polígono de cuenca, y ambos más que la red de estaciones del balance oficial. Las tres cifras son coherentes entre sí una vez entendido ese efecto — y lo documentamos en vez de ocultarlo.

Balance nacional y triple validación

El balance agregado de Bolivia, contrastado con un modelo de balance independiente y con la cifra oficial del Estado

Fuente P AET Escorrentía Q

Incertidumbre y cierre satelital

Dos auditorías del propio balance: ¿cuánto cambia la escorrentía si cambia la fuente de lluvia? ¿Y confirma la gravimetría satelital que el almacenamiento no se está vaciando?

Banda de incertidumbre de la escorrentía (ensemble de precipitación)

El mismo motor Budyko-Fu, con la PET fija, se corre con tres fuentes independientes de precipitación. La banda operativa usa las dos fuentes con génesis pluviométrica (CHIRPS y TerraClimate). ERA5-Land* —reanálisis físico, con sesgo húmedo documentado en los Andes— se reporta solo como cota de estrés, corregido por el efecto de agregación departamento→cuenca medido con CHIRPS.
VertienteQ CHIRPS (primario)Banda operativa QDispersiónCota de estrés ERA5*

¿Se sostiene el supuesto ΔS≈0? · Tendencia del almacenamiento GRACE/GRACE-FO

Pendiente de Sen sobre las medias anuales de almacenamiento total de agua (TWSA, JPL Mascons, 2003–2024) agregadas por vertiente, con test de Mann-Kendall al 5%. Una pérdida sostenida y significativa de almacenamiento es agua no renovable que el balance de largo plazo contaría como recurso: en ese caso reportamos Q renovable = Q − |tendencia|.
VertienteTendencia Sen (mm/año)p Mann-KendallQ renovableVeredicto
Cómo se calcula cada número de esta página — paso a paso, con sus fuentes y sus límites.

Metodología

Transparente, reproducible y basada en literatura revisada

1 · Precipitación (P)

Fuente primaria CHIRPS v2.0 (satélite corregido con pluviómetros, estándar de SENAMHI), re-agregada por polígono de cuenca mediante estadística zonal en Google Earth Engine —no por departamento—, para no diluir las zonas húmedas andinas. La banda de incertidumbre usa el contraste con la precipitación de TerraClimate.

2 · Demanda atmosférica (PET)

Evapotranspiración potencial de TerraClimate, también promediada por polígono de cuenca.

3 · Reparto P → ET real + escorrentía (cierre del balance)

Se aplica el marco de Budyko (ecuación de Fu, 1981): AET/P = 1 + φ − (1 + φ^ω)^(1/ω), con φ = PET/P y ω = 2.6 (mediana global, Zhang et al. 2004). Garantiza los dos límites físicos: AET ≤ P (límite de agua) y AET ≤ PET (límite de energía). La escorrentía es Q = P − AET.

4 · Ciclo estacional mensual

Modelo de balance de humedad de suelo de Thornthwaite-Mather (capacidad de agua disponible AWC = 150 mm), que reparte el AET y el Q anuales en su forma estacional.

5 · Verificación cruzada (triple, independiente)

El cierre se contrasta con tres fuentes independientes: el balance nativo de TerraClimate (modelo de balance hídrico distinto, su AET y escorrentía coinciden con nuestro Budyko dentro del 4%), el almacenamiento de GRACE-FO (gravimetría satelital) y los caudales GloFAS v4.0.

6 · Banda de incertidumbre por ensemble de precipitación

En los Andes el error de la lluvia domina el error del balance (red pluviométrica rala, gradientes orográficos). En vez de esconderlo, lo cuantificamos: el motor se corre con tres productos de P de génesis distinta (satélite+pluviómetros, ensamble climatológico, reanálisis físico) y se publica el rango de Q resultante. La PET se mantiene fija porque su error pesa mucho menos que el de P en el reparto de Budyko.

7 · Verificación del supuesto de cierre (ΔS≈0) con gravimetría

Budyko reparte P en AET y Q asumiendo que el almacenamiento no tiene tendencia. Ese supuesto se somete a test, no se da por sentado: pendiente de Sen + Mann-Kendall sobre 20+ años de TWSA GRACE/GRACE-FO por vertiente. Donde la pérdida es significativa (Altiplano), la escorrentía se reporta también como Q renovable, descontando el agua que sale del almacenamiento.

Honestidad científica. (a) La precipitación se re-agrega por cuenca con CHIRPS; aún así CHIRPS subestima los extremos orográficos del Chapare (red de estaciones rala), por lo que la escorrentía nacional (310 mm) queda en ~69% del balance oficial del MMAyA (448 mm) — mejora prevista: incorporar CHELSA. (b) El proxy MODIS-ET disponible sobreestima la AET en zonas áridas, por eso no se usa para cerrar el balance, solo como contraste descartado. (c) El cierre Budyko a largo plazo asume ΔS≈0 anual; ese supuesto se verifica con la tendencia GRACE-FO (sección «Incertidumbre y cierre satelital»): se sostiene en las vertientes del Amazonas y del Plata, y no se sostiene plenamente en la Endorreica, donde publicamos la escorrentía renovable corregida. (d) ERA5-Land no se usa como fuente del balance: su sesgo húmedo en terreno andino complejo está documentado; se reporta solo como cota de estrés.

¿Por qué esta metodología? — el respaldo de cada decisión

¿Por qué datos abiertos globales y no solo estaciones? La red de estaciones boliviana es rala y discontinua precisamente donde el agua es crítica (Altiplano sur, Chaco). Los productos globales calibrados con pluviómetros (CHIRPS es el que usa la propia SENAMHI para monitoreo de sequía) dan cobertura homogénea 1981–presente y, sobre todo, reproducibilidad: cualquier auditor con acceso a internet puede regenerar cada número de esta página. Ningún dato es propietario.

¿Por qué Budyko y no un modelo hidrológico distribuido? Por parsimonia: para una normal climática de 30 años (no para crecidas diarias), el marco de Budyko es el estándar de la literatura de macroescala, con una hipótesis física verificable (ΔS≈0 — la verificamos con GRACE) y un parámetro (ω). Un modelo distribuido exigiría calibrar decenas de parámetros contra aforos que en Bolivia son escasos: más grados de libertad que datos, ilusión de precisión. Usamos tantos parámetros como podemos validar, ni uno más.

¿Por qué ω = 2.6? Es la mediana global multi-cuenca (Zhang et al. 2004): una elección conservadora, declarada y trazable, en vez de un ajuste local opaco. Mejora prevista: recalibrar ω por vertiente contra caudales aforados (GRDC) — el valor y su fuente cambiarán de forma documentada.

¿Por qué la normal 1991–2020? Es la normal climática vigente de la OMM. Usar el período estándar hace nuestras cifras comparables con cualquier estudio contemporáneo y con los escenarios CMIP6.

¿Por qué agregar por polígono de cuenca y no por departamento? Porque un departamento mezcla pisos climáticos: el promedio departamental de La Paz junta los Yungas húmedos con el Altiplano seco. Nuestro control interno lo cuantifica: agregar CHIRPS por departamento distorsiona la P de la vertiente Endorreica en +87% frente a la agregación por polígono. El agua se balancea en cuencas, no en límites administrativos.

¿Por qué publicamos la incertidumbre y los supuestos fallidos? Porque un balance sin banda de error no es auditable, y un producto que solo muestra lo que le favorece no sirve para decidir inversiones. La banda CHIRPS–TerraClimate y el veredicto GRACE por vertiente —incluido el caso donde el supuesto no se cumple— son parte del producto, no una nota al pie.

Fuentes

Respaldo bibliográfico

  • Budyko, M.I. (1974). Climate and Life. Academic Press, Nueva York.
  • Fu, B.P. (1981). On the calculation of the evaporation from land surface. Scientia Atmospherica Sinica, 5, 23–31.
  • Zhang, L., Hickel, K., Dawes, W.R., Chiew, F.H.S., Western, A.W. & Briggs, P.R. (2004). A rational function approach for estimating mean annual evapotranspiration. Water Resources Research, 40, W02502.
  • Thornthwaite, C.W. & Mather, J.R. (1957). Instructions and tables for computing potential evapotranspiration and the water balance. Publications in Climatology, 10(3), Drexel Institute of Technology.
  • Funk, C. et al. (2015). The climate hazards infrared precipitation with stations — a new environmental record for monitoring extremes. Scientific Data, 2, 150066. [CHIRPS v2.0]
  • Abatzoglou, J.T., Dobrowski, S.Z., Parks, S.A. & Hegewisch, K.C. (2018). TerraClimate, a high-resolution global dataset of monthly climate and climatic water balance from 1958–2015. Scientific Data, 5, 170191.
  • Muñoz-Sabater, J. et al. (2021). ERA5-Land: a state-of-the-art global reanalysis dataset for land applications. Earth System Science Data, 13, 4349–4383.
  • Landerer, F.W. et al. (2020). Extending the global mass change data record: GRACE Follow-On instrument and science data performance. Geophysical Research Letters, 47, e2020GL088306. [JPL Mascons RL06]
  • Harrigan, S. et al. (2020). GloFAS-ERA5 operational global river discharge reanalysis 1979–present. Earth System Science Data, 12, 2043–2060.
  • Lehner, B. & Grill, G. (2013). Global river hydrography and network routing: baseline data and new approaches to study the world's large river systems. Hydrological Processes, 27, 2171–2186. [HydroSHEDS/HydroBASINS]
  • Sen, P.K. (1968). Estimates of the regression coefficient based on Kendall's tau. Journal of the American Statistical Association, 63, 1379–1389; Mann, H.B. (1945); Kendall, M.G. (1975).
  • UNEP (1997). World Atlas of Desertification, 2.ª ed. (clasificación por índice de aridez P/PET).
  • MMAyA (2017). Balance Hídrico Superficial de Bolivia 1980–2016. Ministerio de Medio Ambiente y Agua, La Paz. [benchmark oficial]