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Runoff Curve Number (CN model) Evaluation Under Tropical Conditions
Evaluación de la Escorrentía del Número de Curva (CN) en Condiciones Tropicales
DOI:
https://doi.org/10.15446/esrj.v25n4.95321Keywords:
curve number, runoff, rainfall, observed flow (en)número de curva, escorrentía, precipitación, caudal observado (es)
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In tropical countries the Curve Number method (CN) of the Soil Conservation Service (SCS) is widely used in civil engineering (to calculate drainage infrastructure) as well as in agricultural and environmental studies. However, little is known about the accuracy of CN method in tropical watersheds. To reveal the CN method accuracy, this study compares the CN method results with field data measured in an Andean micro watershed. For this, CN values for the tropical micro watershed "La Vega" were identified using the tables proposed by the SCS and its respective moisture and slope corrections (CNAMC2S); subsequently CN values were derived from 55 events (CNQ) in which runoff and rainfall were measured. It was observed a different of 27% between CNQ and CNAMC2S (CNQ = 80, CNAMC2S 58.1). According to that, the data shows that in the tropical micro watershed evaluated in this study, the SCS method overestimated runoff. The CN model of the SCS is strongly influenced by the antecedent humidity and its impact becomes stronger after high rainfalls records; however, the antecedent humidity influence was not observed in measured runoff data. Despite the CN – SCS model did not present a relationship between CN and precipitation, this relationship was observed in measure data. This study shows that CN method has some inaccuracies and it requires further studies to know its applicability in tropical conditions.
En países tropicales el Número de Curva (CN) del Servicio de Conservación de Suelos (SCS) es ampliamente usado en ingeniería civil (para calcular infraestructura de drenaje), así como en estudios agrícolas y ambientales. Sin embargo, se conoce poco sobre la precisión del método CN en cuencas tropicales. Para revelar la precisión del método CN, este estudio compara los resultados del método CN con datos de campo medidos en una microcuenca Andina. Para esto, se identificaron los valores de CN para la microcuenca tropical “La Vega” utilizando las tablas propuestas por el SCS con sus respectivas correcciones por humedad y pendiente (CNAMC2S); posteriormente, los valores de CN se derivaron de 55 eventos (CNQ) en los que se midieron lluvia y escorrentía. Se observó una diferencia del 27% entre CNQ y CNAMC2S (CNQ = 80, CNAMC2S =58.1). De acuerdo con esto, los datos muestran que, en la microcuenca tropical evaluada en este estudio, el método del SCS sobreestimó la escorrentía. El modelo CN del SCS está fuertemente influenciado por la humedad antecedente y su impacto es más fuerte en registros de altas precipitaciones, sin embargo, la influencia de la humedad antecedente no se observó en las escorrentías medidas. A pesar de que el modelo CN-SCS no presentó una relación directa entre CN y precipitación, esta relación si se observó en los datos medidos. Este estudio muestra que el método CN tiene algunas inexactitudes y requiere más estudios para conocer su aplicabilidad en condiciones tropicales.
References
Ajmal, M., Moon, G. W., Ahn, J. H., & Kim, T. W. (2015). Investigation of SCS-CN and its inspired modified models for runoff estimation in South Korean watersheds. Journal of Hydro-Environment Research, 9(4), 592–603. https://doi.org/10.1016/j.jher.2014.11.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jher.2014.11.003
Aparicio Mijares, F. J. (1992). Fundamentos De Hidrología De Superficie. Limusa (Noriega Editores), Mexico D.F., 291 págs.
Ares, M. G., Chagas, C., & Varni, M. (2012). Predicción de la escorrentía y estimación de la humedad antecedente en una cuenca aforada. Asociación Argentina Ciencia Del Suelo, 30(2), 151–160.
Ares, M. G., Varni, M., Chagas, C., & Entraigas, I. (2012). Calibración del número N de la curva de escurrimiento en una cuenca agropecuaria de 116Km2 de la provincia de Buenos Aires, Argentina. Agrociencia, 46(6), 535–541.
Chen, X., Lee, R. M., Dwivedi, D., Son, K., Fang, Y., Zhang, X., Graham, E., Stegen, J., Fisher, J. B., Moulton, D., & Scheibe, T. D. (2021). Integrating Field Observations and Process-based Modeling to Predict Watershed Water Quality under Environmental Perturbations. Journal of Hydrology, 602(125762). https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125762 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125762
Chow, V., Maidment, D., & Mays, L. (1994). Hidrología aplicada. McGraw-Hill, 584 págs.
CVC, & IGAC. (2014). Levantamiento semidetallado de suelos escala 1:25.000 de las cuencas priorizadas por la Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca - CVC.
Da Cunha, Z. A., Beskow, S., de Moura, M. M., & Steinmetz, A. A. (2017). Aplicabilidade do método número da curva (CN/SCS) com base em valores de CN tabelados: estudo de caso na bacia hidrográfica do Arroio Cadeia. XXII Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, Florianópolis – SC, novembro 1-8.
Durán-Barroso, P., González, J., & Valdés, J. B. (2016). Improvement of the integration of Soil Moisture Accounting into the NRCS-CN model. Journal of Hydrology, 542, 809–819. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.09.053 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.09.053
Ferrer Polo, F. J. (2000). Recomendaciones para el cálculo hidrometeorológico de avenidas. Centro de Estudios y Experimentación de Obras Públicas, Madrid, España, 76 págs.
Feyereisen, G. W., Strickland, T. C., Bosch, D. D., Truman, C. C., Sheridan, J. M., & Potter, T. L. (2008). Curve number estimates for conventional and conservation tillages in the southeastern Coastal Plain. Journal of Soil and Water Conservation, 63(3), 120–128. https://doi.org/10.2489/jswc.63.3.120 DOI: https://doi.org/10.2489/jswc.63.3.120
Galvão do Valle Junior, L. C., Bicca Rodrigues, D. B., & Sanches de Oliveira, T. P. (2019). Initial abstraction ratio and Curve Number estimation using rainfall and runoff data from a tropical watershed. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, 24(5). https://doi.org/10.1590/2318-0331.241920170199 DOI: https://doi.org/10.1590/2318-0331.241920170199
Gundalia, M., & Dholakia, M. (2014). Impact of Monthly Curve Number on Daily Runoff Estimation for Ozat Catchment in India. Open Journal of Modern Hydrology, 4(4), 144–155. http://dx.doi.org/10.4236/ojmh.2014.44014 DOI: https://doi.org/10.4236/ojmh.2014.44014
Hawkins, R. H. (1973). Improved Prediction of Storm Runoff in Mountain Watersheds. Journal of the Irrigation and Drainage Division, 99(4), 519–523. https://doi.org/10.1061/JRCEA4.0000957 DOI: https://doi.org/10.1061/JRCEA4.0000957
Hawkins, R. H. (1993). Asymptotic Determination of Runoff Curve Numbers from Data. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 119(2), 334–345. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9437(1993)119:2(334) DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9437(1993)119:2(334)
Ibáñez-Castillo, L. A., Alonso-Sánchez, H., Arteaga-Ramírez, R., & Vázquez-Peña, M. A. (2014). Identificación de curva de escurrimiento en tres microcuencas del río Coatán. Tecnología y Ciencias Del Agua, 5(4), 153–161.
Lal, M., Mishra, S. K., & Kumar, M. (2019). Reverification of antecedent moisture condition dependent runoff curve number formulae using experimental data of Indian watersheds. Catena, 173, 48–58. https://doi.org/10.1016/j.catena.2018.09.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2018.09.002
Lal, M., Mishra, S. K., & Pandey, A. (2015). Physical verification of the effect of land features and antecedent moisture on runoff curve number. Catena, 133, 318–327. https://doi.org/10.1016/j.catena.2015.06.001 DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2015.06.001
Lal, M., Mishra, S. K., Pandey, A., Pandey, R. P., Meena, P. K., Chaudhary, A., Jha, R. K., Shreevastava, A. K., & Kumar, Y. (2017). Evaluation of the Soil Conservation Service curve number methodology using data from agricultural plots. Hydrogeology Journal, 25(1), 151–167. https://doi.org/10.1007/s10040-016-1460-5 DOI: https://doi.org/10.1007/s10040-016-1460-5
Lopez, R. (2001). Consideraciones acerca de los límites de aplicación del método del número de curva del Soil Conservation Service. Ciencia y Técnica, 66, 92–97. http://hdl.handle.net/10459.1/46546
Marín, J. P., Ocampo, O. L., & Velez, J. J. (2014). Eventos Hidroclimáticos Extremos En Cuencas Andinas: Caso De Estudio Cuenca Del Río Chinchiná. XXI Seminario Nacional de Hidráulica e Hidrología, Boyacá Colombia, septiembre.
Martínez, E., Coello, C., & Feyen, J. (2017). Análisis comparativo del comportamiento de la escorrentía de tres microcuencas andinas con diferente régimen de precipitación y cobertura vegetal. Maskana, 8(1), 129–144. https://doi.org/10.18537/mskn.08.01.12 DOI: https://doi.org/10.18537/mskn.08.01.12
Merz, B., & Bárdossy, A. (1998). Effects of spatial variability on the rainfall runoff process in a small loess catchment. Journal of Hydrology, 212–213(1–4), 304–317. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00213-3 DOI: https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00213-3
Mishra, S., Suresh Babu, P., & Singh, V. P. (2007). SCS-CN method revisited. Water Resources Publications, Colorado, 36 págs.
Montiel Gonzaga, R., Prado Hernández, J. V., Vázquez Peña, M. A., Ibáñez Castillo, L. A. & Pascual Ramírez, F. (2019). Evaluación del escurrimiento superficial de los modelos de Curva Numérica y Green-Ampt en la cuenca río Chapingo, México. Terra Latinoamericana, 37(3) 291-301. https://doi.org/10.28940/terra.v37i3.484 DOI: https://doi.org/10.28940/terra.v37i3.484
Nash, J. E., & Sutcliffe, J. V. (1970). River Flow Forecasting Through Conceptual Models Part I-A discussion of Principles. Journal of Hydrology, 10(3), 282–290. https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)90255-6 DOI: https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)90255-6
Neitsch, S., Arnold, J., Kiniry, J., & Williams, J. (2011). Soil & Water Assessment Tool Theoretical Documentation Version 2009. Texas Water Resources Institute, 647 págs.
Ocampo, O. L., Velez, J. J., & Marín, J. P. (2014). Intensificación de eventos extremos de precipitación en cuencas Andinas Colombianas y su influencia en el régimen de caudales: caso del río Chinchiná. XXV Congreso Latinoamericano De Hidráulica, Santiago, Chile, agosto, 1-9.
Pacheco Moya, R. M., Quiala Ortiz, E., & Martinez Hernandez, I. (2018). Determinación del parámetro número de curva en la cuenca Las Coloradas en un entorno SIG. Ingeniería Hidráulica y Ambiental, 39(2), 60–71.
Paz-Pellat, F. (2009). Mitos y falacias del método hidrológico del número de curva del SCS/NRCS. Agrociencia, 43(5), 521–528.
Pérez Nieto, S., Ibáñez Castillo, L. A., Arellano Monterrosas, J. L., Fernández Reynoso, D. S., & Chávez Morales, J. (2015). Curvas de escurrimiento para tres microcuencas de la cuenca Huixtla, Chiapas, México. Revista Mexicana En Ciencias Agrícolas, 6(8), 1729–1742. DOI: https://doi.org/10.29312/remexca.v6i8.491
Plesca, I., Timbe, E., Exbrayat, J. F., Windhorst, D., Kraft, P., Crespo, P., Vaché, K. B., Frede, H. G., & Breuer, L. (2012). Model intercomparison to explore catchment functioning: Results from a remote montane tropical rainforest. Ecological Modelling, 239, 3–13. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2011.05.005 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2011.05.005
Ponce, V. M., & Hawkins, R. H. (1996). Runoff Curve Number: Has it reached maturity? Journal of Hydrologic Engineering, 1(1), 11–19. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(1996)1:1(11) DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(1996)1:1(11)
Santikari, V. P., & Murdoch, L. C. (2019). Accounting for Spatiotemporal Variations of Curve Number Using Variable Initial Abstraction and Antecedent Moisture. Water Resources Management, 33(2), 641–656. https://doi.org/10.1007/s11269-018-2124-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s11269-018-2124-0
Wischmeier, W., & Smith, D. (1978). Predicting rainfall erosion losses: A guide to conservation planning. United States Department of Agriculture, Agriculture handbook N° 537, 58 págs.
Yusop, Z., Chan, C. H., & Katimon, A. (2007). Runoff characteristics and application of HEC-HMS for modelling stormflow hydrograph in an oil palm catchment. Water Science and Technology, 56(8), 41–48. https://doi.org/10.2166/wst.2007.690 DOI: https://doi.org/10.2166/wst.2007.690
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1. Nicolas Duque Gardeazabal, Camila García, Juan José Montoya, Fabio Andrés Bernal Quiroga. (2024). Improving estimates of water resources availability over North Tropical South America: comparison of two satellite precipitation merging schemes. Earth Sciences Research Journal, 28(1), p.55. https://doi.org/10.15446/esrj.v28n1.104344.
2. Oloche Robert Ekwule, Jonah Chukwuemeka Agunwamba. (2024). Application of the NRCS-curve number method in humid tropical basins of southeastern Nigeria: a statistical analysis. Environmental Systems Research, 13(1) https://doi.org/10.1186/s40068-024-00386-z.
3. Qiang Sun, Jiahao Liu. (2024). The impact of rainfall value on the accuracy of the SCS-CN model: selection of model parameters. AQUA — Water Infrastructure, Ecosystems and Society, https://doi.org/10.2166/aqua.2024.288.
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