SOCIEDAD CHILENA DE INGENIERÍA HIDRÁULICA

XIX CONGRESO CHILENO DE INGENIERÍA HIDRÁULICA

PROYECCIONES DE IMPACTO DEL CAMBIO CLIMÁTICO SOBRE CUENCAS ANDINAS DE CHILE CENTRAL: APLICACIÓN A CUENCAS DE MAULE ALTO Y

LAJA

James McPhee1 Eduardo Rubio2 Rodrigo Meza3 Álvaro Ayala4

Ximena Vargas5

RESUMEN

Este trabajo presenta un análisis de vulnerabilidad de dos sistemas hidrológicos de Chile central ante proyeccciones de cambio climático. Las cuencas analizadas, de los ríos Maule y Laja, son especialmente significativas para la economía nacional por las actividades de generación hidroeléctrica y agrícola que hacen uso de sus aguas. Se ha utilizado una combinación de modelos climático e hidrológico para estimar los caudales medios mensuales futuros esperables bajo el escenario SRES A2 de emisiones de gases de efecto invernadero. Las proyecciones climáticas han sido escaladas para reproducir el clima observado en estaciones meteorológicas de referencia, bajo el supuesto de que la distribución de frecuencias de la precipitación y temperatura se mantendrá invariable en el futuro. Los resultados obtenidos en ambas cuencas indican que los recursos hídricos futuros disminuirán a valores cercanos al 40% a fines del siglo XXI. Mientras en las cuencas del Maule Alto esto se explica por una similar disminución porcentual de las precipitaciones, en la cuenca del río Laja se observan reducciones porcentuales de precipitación menores pero mayores ascensos de temperatura. Entre ambos sistemas, la cuenca del rio Laja presenta una mayor sensibilidad frente a los cambios de precipitación.

1 Depto. de Ing. Civil, Facultad de Cs. Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile. jmcphee@ing.uchile.cl 2 Depto. de Ing. Civil, Facultad de Cs. Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile. eduardo.rubio.a@gmail.com 3 Depto. de Ing. Civil, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile. meriadox@gmail.com 4 Depto. de Ing. Civil, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile. alvaroayala@gmail.com 5 Depto. de Ing. Civil, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile. xvargas@ing.uchile.cl

1 Introducción Durante los últimos treinta años se ha acumulado creciente evidencia de que las emisiones de gases de efecto invernadero incorporadas a la atmósfera a partir de la Revolución Industrial serían responsables de cambios en el régimen climático de la Tierra (Baede et al. 2001; IPCC, 2007). Estos cambios se expresan como variaciones a escala regional y continental en temperatura y precipitación (Christensen et al., 2007) y pueden resultar en variaciones del régimen hidrológico que afecten la disponibilidad de aguas superficiales y subterráneas. Cuencas altas, donde el aporte del derretimiento de nieves es una componente importante del flujo total anual, son especialmente sensibles a los efectos más comúnmente proyectados del cambio climático, debido a que en éstas el ciclo hidrológico depende no sólo de la precipitación, sino que también de la temperatura. En zonas semi-áridas esta sensibilidad se ve aumentada porque los recursos hídricos provenientes del derretimiento de nieves se encuentran sometidos a presiones de uso cada vez mayores (Barnet et al., 2005). En este trabajo presentamos un análisis del impacto que futuros cambios en el clima podrían tener sobre el régimen hídrico de dos cuencas de Chile central: la cuenca alta del río Maule y la cuenca aportante natural a la laguna Laja. Estos dos sistemas hidrológicos son de especial importancia para la economía de Chile, ya que sustentan importantes áreas agrícolas y al mismo tiempo representan aproximadamente el 50% de la energía hidroeléctrica afluente al Sistema Interconectado Central (SIC). En este trabajo, las diferentes componentes del ciclo hidrológico son representadas mediante un modelo hidrológico semi-distribuido (WEAP; Yates et al., 2005a, 2005b), forzado con proyecciones meteorológicas derivadas del modelo de circulación general Hadley Centre Atmospheric Model version 3 (HadCM3; Pope et al., 2000) para el período comprendido entre 1960 y 2100. El modelo HadCM3 entrega resultados a una resolución espacial incompatible con el objetivo de este estudio, por lo que los datos simulados son escalados mediante un procedimiento heurístico para ajustarlos a las propiedades estadísticas de los valores observados.

2 Descripción de la zona de estudio 2.1 Cuenca Maule Alto El Sistema Maule Alto corresponde a la cuenca definida por la estación fluviométrica Maule en Armerillo, ubicada en el río Maule, aproximadamente 60 km. al sureste de la ciudad de Talca, en la Región del Maule. El sistema hidrológico Maule Alto alimenta uno de los sistemas hidroeléctricos más importantes del país. Cuenta actualmente con cinco centrales de pasada y una central con control de embalse (Pehuenche). Adicionalmente, una parte de las aguas que pasan por Maule en Armerillo desembocan en el Embalse Colbún y son generadas en el Sistema Colbún-Machicura, Chiburgo y San Ignacio. La Figura 2.1 muestra la cuenca estudiada. Para efectos del modelamiento hidrológico, se ha dividido la hoya en cinco subcuencas, cuyas características se presentan en la Tabla 1

Tabla 1. Subcuencas incluidas en el modelamiento hidrológico del Sistema Maule Alto

Parámetro Afluente embalse Melado

Afluente laguna La Invernada

Afluente laguna Maule

Río Claro en San Carlos

Estero Las Garzas en junta con río Maule

Latitud S 35º 53' 13'' 35º 42' 12'' 36º 0' 51'' 35º 42' 26'' 35º 45' 35'' Longitud W 71º 1' 4'' 70º 43' 59'' 70º 33' 27'' 71º 4' 27'' 71º 0' 6'' Área total (km2) 2.128 826 307 402 84 Elevación media (msnm) 1.946 2,465 2.482 1.919 1.508 Zmin (msnm) 1.146 1.295 2.121 539 600 Zmax (msnm) 3.615,5 3.000 3.150 3.000 2.650 a)

b)

Figura 2.1: Subcuencas del estudio: a) Maule Alto, b) Laja en Tucapel. 2.2 Cuenca río Laja En el caso de la laguna Laja, se analizaron las cuencas i) afluentes a la laguna y ii) cuenca intermedia río Laja entre central El Toro y Tucapel. Esta última ubicación corresponde aproximadamente a la toma del canal Laja-Diguillín, que trasvasa aguas desde la cuenca del Laja a la cuenca del río Diguillín y abastece importantes zonas de riego. Las características de las cuencas estudiadas se presentan en la Tabla 2.

Tabla 2. Subcuencas incluidas en el modelamiento hidrológico del río Laja Parámetro Afluentes laguna Laja Laja en Tucapel Latitud S 37º 22’ 55’’ 37º 17’ 53’’ Longitud W 71º 23’ 41’’ 71º 58’ 07’’ Área total (km2) 993 2517 Elevación media (msnm)

1,738 1,531

Zmin (msnm) 900 300 Zmax (msnm) 3,300 3,600

3 Datos y metodología 3.1 Estadísticas hidrometeorológicas y extensión espacial El modelo hidrológico usado en el estudio requiere, como información de entrada, los índices de precipitación y temperatura representativos de las condiciones medias en las subcuencas que dividen el área de estudio. A su vez, estas subcuencas se particionan en bandas de elevación, de manera de representar de la forma más realista posible el impacto de variaciones futuras de la temperatura sobre la acumulación y derretimiento de nieve. La extensión de la información meteorológica a estas subcuencas se realizó sobre la base de gradientes de elevación, calculados a partir del análisis de datos de precipitación y temperatura observados en distintas estaciones. Una vez establecidos estos gradientes, los índices de precipitación anual y temperatura mensual se obtuvieron considerando la diferencia de elevación entre una estación de referencia y la altura (msnm) del centro de gravedad de cada banda de elevación. En el caso de la precipitación, el valor anual se distribuyó mensualmente utilizando, para cada año, la contribución relativa mensual observada en la estación de referencia. Las estaciones meteorológicas utilizadas en este trabajo se presentan en la Tabla 3.

Tabla 3. Estaciones meteorológicas incluidas en el estudio.

Período de Registro Estación Variable Institución Responsable Código BNA

Inicio Final Latitud

S Longitud

W Armerillo Precip. DGA 07320050-4 01/1950 - 35º 42’ 71º 04’ Melado en la Lancha Precip. DGA 07317001-K 11/1965 03/2003 35º 51’ 71º 04’ Trupán Precip. DGA 08122002-6 06/1963 - 37º 16’ 71º 49’ Tucapel Precip. DGA 08122003-4 01/1975 - 37º 17’ 71º 57’ San Lorenzo Precip. DGA 08320001-4 08/1992 - 37º 34’ 71º 30’ Colorado Temp. DGA 07378003-9 09/1969 - 35º 38' 71º 15' Lo Aguirre Temp. DGA/ENDESA 07301000-4 01/2000 08/2005 35º 58' 70º 34' Guayquivilo Temp. DGA 07314002-1 04/1965 07/1972 36º 17' 70º 55' La Punilla Temp. DGA 08105003-1 02/1965 10/1986 36º 45' 71º 15' Caracol Temp. DGA 08105004-K 02/1987 - 36º 39' 71º 23' Diguillín Temp. DGA 08130006-2 01/1964 - 36º 52' 71º 38' Liucura Temp. DGA 08301001-0 05/1987 - 38º 39' 71º 05'

3.2 Proyecciones climáticas y escalamiento a condiciones locales El informe del cuarto Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC), presentado en 2007, se basó en los resultados de más de 20 modelos de circulación general de la atmósfera. Estos modelos intentan proyectar el clima de la Tierra hacia finales del siglo XXI bajo distintos escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero. La mayoría de los modelos proyectan una reducción de precipitaciones y aumento de temperaturas para Chile central (Christensen et al., 2007). Es esperable que esta combinación de modificaciones resulte en una disminución del caudal medio anual y en una redistribución estacional de los caudales mensuales, tal como ha sido observado ya en otras regiones (Barnett et al., 2005; Vicuna & Dracup, 2007). Se utilizaron los resultados mensuales del modelo HadCM3 para el período 1960-2100, los que se subdividen en i) Línea Base: 1960-2000; ii) Futuro cercano: 2011-2040; iii) Futuro medio: 2041-2070; y iv) Futuro lejano: 2071-2100. El período 2001-2010 se dejó fuera del análisis por cuanto corresponde a resultados “proyectados” (es decir, bajo escenarios de emisiones que no necesariamente representan las condiciones observadas durante este intervalo). La resolución espacial de los resultados del modelo HadCM3 (aproximadamente 250 x 250 km) hacen que sea necesario escalar estos valores para hacerlos representativos de las cuencas hidrográficas analizadas. En función de la metodología de distribución espacial de precipitación y temperatura descrita en la sección anterior, basta asimilar los resultados del modelo HadCM3 a los valores observados en las estaciones meteorológicas de referencia, para luego distribuir estos valores corregidos hacia el resto de la cuenca mediante el método de gradientes altitudinales de variación. Ya que no existe una correspondencia cronológica, en el período base, entre las series de tiempos simuladas por el modelo HadCM3 y los valores observados en las estaciones meteorológicas (ver Tabla 3), el escalamiento de la precipitación y temperatura se hace tomando en cuenta la distribución de probabilidades de cada serie de datos. La Figura 3.1 muestra un ejemplo de la diferencia típica entre las curvas de duración de precipitaciones mensuales simuladas con HadCM3 y aquellas observadas. En el caso de la precipitación, dos problemas que se repiten consistentemente son la subestimación de los valores más altos observados y la ausencia de valores nulos en los datos simulados. Esto fue corregido por medio de relaciones lineales y polinomiales entre valores observados y simulados para un mismo período de tiempo y también reemplazando por cero aquellos valores simulados de precipitación que se encontraran bajo un umbral, prescrito para cada estación y mes del año. Este algoritmo de escalamiento fue efectuado tanto para valores anuales como mensuales. La serie definitiva de precipitaciones mensuales se obtuvo compensando la suma de valores mensuales corregidos para que se ajustaran a los valores anuales escalados. En el caso de la temperatura, sólo fue necesario escalar los valores simulados para que se ajustaran a los promedios mensuales observados. Esto se logró en todos los casos mediante relaciones lineales.

Figura 3.1. Relación típica entre precipitaciones mensuales de HadCM3 y valores

observados. El modelo subestima las precipitaciones mensuales más altas, y carece de resultados nulos durante los meses de verano.

3.3 Modelo WEAP: descripción, calibración y validación Para estudiar los cambios sobre el ciclo hidrológico, producto de las variaciones proyectadas de precipitación y temperatura, usamos el modelo hidrológico y de gestión de recursos hídricos Water Evaluation and Planning (WEAP) (Yates et al., 2005a, 2005b). El modelo WEAP ha sido usado con éxito para estudiar los impactos hidrológicos del cambio climático, en particular, en regiones montañosas con cuencas de régimen nival en la Sierra Nevada de California (Purkey et al., 2008) WEAP es un modelo semi-distribuido en el cual el área de la cuenca puede ser distribuida en tantas subcuencas como sea necesario dados los objetivos del estudio, tal que todas las propiedades representadas son espacialmente homogéneas dentro de cada subcuenca. Los forzantes climáticos incluyen precipitación, temperatura, humedad relativa (opcional) y dirección/velocidad del viento (opcional). Los procesos de generación de escorrentía se representan mediante un esquema de dos estanques (Figura 3.2), con evapotranspiración potencial calculada con el método de Penman-Monteith. La acumulación y derretimiento de nieves se expresan por medio de un esquema del tipo grado-día modificado para incluir un término representativo del flujo neto de energía hacia el manto de nieve. El flujo de energía es función de la radiación neta en la superficie, la que a su vez depende de la edad de la nieve y, por ende, de su albedo.

Umbral Precip = 0

Figura 3.2. Esquema conceptual del modelo hidrológico.

Más en detalle, el algoritmo de cálculo utilizado por el modelo hidrológico consiste en resolver, mediante un esquema predictor-corrector, una ecuación de balance de volumen en cada estanque. La ecuación (1) permite calcular el nivel del estanque superior al final de cada paso de tiempo.

(1)

En esta ecuación, el término Pe(t) incluye no sólo el volumen de agua caída en la cuenca sino también los aportes provenientes del derretimiento de nieve. Los cambios de fases del agua son modelados a partir de dos parámetros a calibrar, las temperaturas umbral de derretimiento (Td) y de congelamiento (Tc). Una vez fijados estos parámetros, se calcula un coeficiente de derretimiento (mc) que determina tanto la precipitación que cae en forma sólida como la fracción de nieve derretida proveniente de la cobertura nival. Esto se resume en las ecuaciones (2) y (3), donde Ac(t) representa la acumulación de nieve. Una descripción detallada del algoritmo se encuentra en Jones et al. (En revisión).

(2)

(3)

El modelo hidrológico fue calibrado manualmente usando meteorología y fluviometría históricas según la información disponible en cada cuenca. Para evaluar la calibración, se evaluó el ajuste del modelo calibrado al régimen hidrológico de la cuenca, expresado como promedios mensuales históricos; también se evaluó el ajuste a los caudales anuales, pero es el primer criterio el que pesa más en el análisis, ya que el objetivo primordial del estudio es evaluar cambios en las condiciones hidrológicas promedio, en ventanas de 30 años. La Figura 3.3 muestra algunos ejemplos del ajuste del modelo a los regímenes hidrológicos observados en la zona de estudio. Se aprecia que el modelo WEAP calibrado es capaz de representar adecuadamente los diferentes regímenes hidrológicos observados en las cuencas de los ríos Maule y Laja; estos regímenes cubren prácticamente todo el rango de posibilidades en cuanto a contribuciones variables de precipitación y derretimiento de nieve. Cabe mencionar que el gráfico del panel extremo derecho inferior (Laja en Tucapel) corresponde a caudales ya afectados por extracciones de riego. A nivel de series de tiempo mensuales se obtuvieron coeficientes de Nash-Sutcliffe entre 0.58 y 0.82. La Figura 3.4 muestra algunas de las series de caudales medios mensuales calibrados y su comparación con las series observadas. Por último, en la Tabla 4 se muestran los rangos de valores obtenidos para cada parámetro en la calibración.

Figura 3.3. Resultados de la calibración del modelo WEAP en algunas cuencas analizadas,

como promedio de caudales mensuales históricos. Columnas verdes representan valores observados, y columnas rojas representan valores simulados. Se aprecia un ajuste

adecuado del modelo a distintos regímenes hidrológicos y a cuencas de distinto tamaño.

Figura 3.4. Serie de caudales mensuales calibrados.

Tabla 4. Rango de valores de parámetros calibrados

Parámetro del Modelo Sistema Laja Sistema Maule Coeficiente de Cultivo, 0,8 – 1,1 0,5 – 0,95

Factor de resistencia, 0,1 – 10 0,3 – 10

Dirección preferida del flujo, 0 – 1 0,5 – 0,9

Temperatura de derretimiento, 5 – 10 8

Temperatura de congelamiento, -4 – -10 -1 – 1

Capacidad del estanque superior 2600 – 3800 500 – 6000

Conductividad en el estanque superior, 80 500 – 6000

Capacidad del estanque inferior, 2600 – 3800 1000 – 10000

Conductividad del estanque inferior 41 1000 – 11000

4 Resultados y discusión 4.1 Régimen de caudales futuros Se aplicó el modelo WEAP, calibrado a las cuencas de interés, forzando esta vez el modelo con series futuras de precipitación y temperatura, correspondientes al escenario climático SRES A2. Como se ha indicado anteriormente, bajo este escenario la mayoría de los modelos climáticos proyecta descensos en precipitación y aumentos de temperatura para la zona central de Chile. A continuación se presentan resultados promediados para las ventanas temporales Futuro cercano (2011-2040), Futuro medio (2041-2070) y Futuro lejano (2071-2100), y se comparan estos resultados con valores de caudales obtenidos mediante el modelo WEAP, esta vez forzado con resultados del modelo climático HadCM3 para un período equivalente al período observado (1960-2000). La razón para comparar valores futuros con valores “históricos simulados” es no introducir desviaciones sistemáticas pequeñas que podrían existir entre el modelo climático y los valores históricos de clima, y que pudieran haber persistido después del proceso de ajuste explicado en la sección anterior. La Figura 4.1 muestra los resultados, expresados como promedio de caudales medios mensuales, para cada ventana temporal. Es posible apreciar el efecto dispar que los cambios proyectados de precipitación y temperatura tendrían sobre cuencas diferentes. Por ejemplo, en cuencas de régimen pluvial como la del río Claro en San Carlos y Estero Las Garzas, se producen disminuciones de caudales mensuales que son más acentuadas en invierno, mientras que en cuencas nivales, tales como la afluente a la laguna Invernada, la disminución de caudales en verano puede llegar a ser hasta de un 40% hacia finales del siglo 21; la disminución de caudales de invierno en esta última cuenca es más moderada, del orden de un 30%.

Figura 4.1. Caudales mensuales promedio proyectados para ventanas futuras. Escenario

A2 HadCM3-WEAP

La Tabla 5 resume los resultados numéricos obtenidos para cada cuenca, en las distintas ventanas temporales analizadas. Se muestran los valores de caudal medio anual, la precipitación anual promedio sobre cada cuenca, la temperatura promedio y las variaciones relativas al período de referencia para cada caso. Además, en la última columna se muestra la “elasticidad” de cada cuenca para cada período, calculada como el cuociente entre la variación porcentual de caudal y la variación porcentual de precipitación con respecto al período de referencia. Se observa que las cuencas de Maule alto son en general menos sensibles a la reducción en precipitaciones que las cuencas del sistema Laja, pero que en ambos casos la reducción relativa de caudales es más pronunciada que la reducción de precipitaciones. Las reducciones de caudales para el período futuro cercano oscilan en torno al 10%, mientras que para el período futuro lejano se proyectan disminuciones de hasta un 40% como caudal medio anual.

Tabla 5. Resumen resultados para las distintas cuencas analizadas. Valores promedio por ventana

Cuenca Período Caudal [m3/s]

Var. [%]

Precip. [mm]

Var. [%]

Temp. [ºC]

Var. [ºC]

Elasticidad Q/P

1976-2000 31,2 0 2324,4 0 7,5 0,0 - 2010-2040 27,0 -13,5 2061,3 -11,3 7,8 0,3 1,19 2040-2070 23,6 -24,2 1829,2 -21,3 8,2 0,7 1,14

Claro + Las

Garzas

2070-2100 18,4 -41,0 1473,0 -36,6 8,9 1,4 1,12 1976-2000 39,3 0 1748,1 0 5,5 0 - 2010-2040 35,0 -11,1 1548,1 -11,4 5,7 0,2 0,97 2040-2070 30,6 -22,2 1371,8 -21,5 6,0 0,5 1,03

Laguna Maule

2070-2100 23,9 -39,1 1101,0 -37,0 6,5 1,0 1,06 1976-2000 13,5 0 2311,2 0 5,6 0 - 2010-2040 11,7 -13,4 2048,1 -11,4 5,8 0,2 1,18 2040-2070 10,0 -25,6 1816,0 -21,4 6,1 0,5 1,20

Laguna Invernada

2070-2100 7,6 -43,6 1459,8 -36,8 6,6 1,0 1,18 1976-2000 119,5 0 2239,0 0 7,1 0 - 2010-2040 106,6 -10,8 2023,2 -9,6 7,3 0,3 1,13 2040-2070 94,3 -21,2 1832,9 -18,1 7,8 0,7 1,17

Embalse Melado

2070-2100 75,7 -36,7 1540,8 -31,2 8,4 1,3 1,18 1976-2000 57,7 0 2595,6 0 2,2 0 - 2010-2040 44,6 -22,7 2420,0 -6,8 2,9 0,6 3,34 2040-2070 44,1 -23,7 2209,3 -14,9 3,8 1,5 1,59

Laguna Laja

2070-2100 36,8 -36,3 2138,6 -17,6 5,1 2,8 2,06 1976-2000 136,8 0 2315,0 0 6,0 0 - 2010-2040 115,7 -15,5 2140,8 -7,5 6,6 0,6 2,07 2040-2070 94,3 -31,1 1931,3 -16,6 7,5 1,5 1,87

Laja en Tucapel

2070-2100 87,5 -36,1 1860,1 -19,7 8,8 2,8 1,83

Como se explicó anteriormente, el modelo WEAP utiliza un esquema del tipo grado-día, para calcular la acumulación o derretimiento de nieve en una subcuenca. Este método

requiere de la calibración de dos parámetros, las temperaturas umbral de congelamiento y derretimiento, para su aplicación. De manera resumida, cuando la temperatura media

mensual es superior a la temperatura de derretimiento, se asume precipitación líquida y/o

derretimiento del manto de nieve. Cuando la tempratura media mensual es inferior a la temperatura de congelamiento, entonces hay acumulación de nieves. Para temperaturas

intermedias, la acumulación o derretimiento es una función lineal de la diferencia entre la temperatura mensual y la temperatura de congelamiento. La Figura 4.2. Evolución

cobertura nival por bandas de elevación en cuencas seleccionadas. muestra la evolución de la cobertura nival para períodos futuros en dos cuencas seleccionadas: los afluentes a la laguna del Maule y afluentes a la laguna Laja. Estas cuencas son representativas de las otras cuencas de régimen nival en estudio. Se observa que, si bien la duración en meses del manto nival no varía de manera importante, el equivalente en agua simulado disminuye fuertemente en el período futuro lejano. Esta reducción alcanza casi al 50% (en el mes de máxima acumulación) en la laguna Maule, y del orden de un 30-20% en el caso de la laguna Laja. Esto es consistente con los mayores descensos en precipitación proyectados para la cuenca del Maule (ver Tabla 5). Por otro lado, si bien la cuenca afluente a la laguna Laja es más fría que la afluente a la laguna Maule, los aumentos de temperatura proyectados para la primera son mayores. Por lo tanto vemos un cambio cualitativo en el proceso de derretimiento, con curvas de agotamiento más pronunciadas para períodos futuros en la cuenca del Laja. Lo anterior es consistente con la información que se presenta en la Figura 4.1, que muestra un adelantamiento del caudal máximo de deshielo en un mes, aproximadamente.

Afluentes Laguna Maule Afluentes Laguna Laja

Figura 4.2. Evolución cobertura nival por bandas de elevación en cuencas seleccionadas. En la Figura 4.2, para la cobertura nival de la cuenca de Afluentes a la Laguna Laja, se aprecia que se mantiene una acumulación de nieve remanente al final de los meses de verano. Esto no significa que la cobertura nival vaya aumentando año a año, sino que el sistema funciona acumulando y derritiendo agua por encima de este nivel base. Para comprobar esto se muestra la serie de tiempo de la cobertura nival para el periodo de calibración. Es necesario recordar que esta es una componente más de un modelo hidrológico que ha sido calibrado sólo con datos observados (calculados) de escorrentía, por lo que la incertidumbre asociada a los resultados de esta componente parcial (cobertura nival) no puede ser despreciada.

Figura 4.3. Serie de tiempo de la cobertura nival por sobre los 2700 msnm. Se puede

observar como la serie, pese a preservar un remanente de nieve entre temporadas, no presenta acumulaciones de nieve en el tiempo.

Por último, resulta de interés evaluar las variaciones en el balance hídrico que resultan de las proyecciones climáticas. En la Tabla 6 se presentan los valores del cuociente entre escorrentía y precipitación anual, Q/P, para cada cuenca estudiada y en distintas ventanas temporales. En efecto, se proyectan cambios significativos en las pérdidas evapotranspirativas y por sublimación en las cuencas afluentes a la laguna Maule y laguna Laja, mientras que los cambios son más moderados en el resto de las cuencas estudiadas. No deja de ser llamativo que los cambios más importantes en el cuociente Q/P se den en la cuenca afluente a la laguna Laja, que presenta la elevación media más baja de todas las cuencas cordilleranas analizadas. Una hipótesis que explicaría este fenómeno se relaciona exclusivamente con las mayores temperaturas y por ende la mayor evapotranspiración potencial (ETP) que afectaría a cuencas más bajas. Ahora bien, para que este aumento en la ETP se traduzca en un aumento efectivo de las pérdidas

evapotranspirativas se debe verificar que exista humedad suficiente en el suelo, lo que en este caso aún se cumpliría, pese a las disminuciones proyectadas de precipitación.

Tabla 6. Evolución del balance hídrico (Q/P) para cuencas naturales incluidas en el estudio.

Período Claro + Garzas

Afluentes l. Invernada

Afluentes l. Maule

Afluentes e. Melado

Afluentes l. Laja

1976-2000 0.87 0.86 0.60 0.79 0.71 2010-2040 0.85 0.86 0.59 0.78 0.59 2040-2070 0.84 0.85 0.56 0.76 0.63 2070-2100 0.81 0.83 0.53 0.73 0.55

5 Conclusiones Este trabajo presenta una evaluación de los cambios en el ciclo hidrológico que podrían observarse en condiciones climáticas futuras de menor precipitación y mayor temperatura en Chile central. Se ha utilizado una combinación de modelos climáticos, hidrológicos, y técnicas de escalamiento estadístico para estimar caudales y otras variables hidrológicas en períodos futuros. Como era esperable, el los caudales proyectados descienden como respuesta a la disminución de precipitaciones. Sin embargo, las reducciones en caudal son mayores que las reducciones en precipitación, producto del aumento de la evapotranspiración como producto del diferencial positivo de temperaturas. Un modelamiento simplificado del manto de nieve en subcuencas altas indica reducciones de hasta un 50% en la cantidad de nieve acumulada. Por cierto, este resultado es altamente incierto, en función del grado de complejidad del modelo utilizado y de la disponibilidad de datos para calibrarlo. Sin duda, otras variables involucradas en la simulación de caudales, tales como el almacenamiento subterráneo y la evapotranspiración, resultan ser de vital importancia en el análisis del impacto del cambio climático en las reservas de agua dulce de Chile. Hasta ahora los resultados en estas variables indican que se pueden obtener resultados físicamente coherentes en algunos de los sistemas modelados. Sin embargo, resulta imprescindible contar con mayor información de terreno para validar los supuestos utilizados, los parámetros calibrados y los resultados del modelo. Se debe avanzar hacia un mejor nivel de información si se desea estudiar, con mayor detalle y certeza, el impacto de la reducción de precipitaciones y aumento de temperaturas sobre la demanda de los cultivos y sobre el nivel de los acuíferos, estos últimos sometidos cada vez a más presión debido al progresivo agotamiento de los derechos de agua superficiales en Chile. La capacidad técnica de análisis debe complementarse con información básica específicamente recolectada para responder a interrogantes como las que se plantean en este estudio. Las proyecciones en el cambio de patrones de precipitaciones y temperaturas indican que en unas pocas décadas más veremos los primeros efectos sobre la productividad de diversas actividades económicas que dependen del agua. El impacto sobre la economía del país es tema aún de debate.

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