balanceh
idric
o.uchile.cl
ActualizacióndelBalanceHídricoNacional:¿quénosdeparaelfuturo?
Dimitri Dionizis, Eduardo Muñoz, Diego Hernández, Javier Cepeda, Nicolás Vásquez, Miguel Lagos, Camila Álvarez, Tomás Gomez, Juan Pablo Boisier, Linda Daniele, Duilio Fonseca, Marius Schaefer
Ximena Vargas1 y Pablo Mendoza1,2
1. Departamento de Ingeniería Civil, Universidad de Chile2. Advanced Mining Technology Center (AMTC), Universidad de Chile
Agenda
2
q Motivaciónq Metodología
q Eleccióndecuencasenrégimennatural
q Modelohidrológicoq Análisisdesensibilidad
q Calibraciónindividualq Transferenciadeparámetros
q Proyeccioneshidrológicas
q Resultadosq ProductoCR2metq Análisisdesensibilidad
q Calibraciónq Regionalización
q ProyeccionesFuturas
q DesafíosPendientes
3
q Motivaciónq Metodología
q Eleccióndecuencasenrégimennatural
q Modelohidrológicoq Análisisdesensibilidad
q Calibraciónindividualq Transferenciadeparámetros
q Proyeccioneshidrológicas
q Resultadosq ProductoCR2metq Análisisdesensibilidad
q Calibraciónq Regionalización
q ProyeccionesFuturas
q DesafíosPendientes
Agenda
4
Motivación
Andes C
ordillera (east)Paci
fic O
cean
(wes
t)North
South
Central Valley
Patagonia
Atacama Desert
Altiplano
“Green” Patagonia
Hot
Cold
Temperature
PrecipitationDry
Precipitation
Wet
Wet
Dry
Fig. Nicolás Vásquez
5
DGA (1987)
Balance hídrico 1987
∆𝑆 = 𝑃 + 𝑄'( + 𝑄)( − 𝐸 − 𝐸𝑇 − 𝑄'- − 𝑄)- + 𝜂
• ImpulsadoporlaUNESCOdesde1982.• Partióconestudiosregionalesencuencas
exorreicasyendorreicas.• Basadoenlaecuacióndecontinuidad:
Motivación
6
DGA (1987)
Balance hídrico 1987Motivación
¿Qué ha pasado en 30 años?Motivación
Motivación
Falvey and Garreaud 2009, JGR
La tendencia de calentamiento es distinta en la costa, el valle y zonas montañosas.
VallecentralylazonaoccidentaldelosAndes:incrementoaproximadode0.2ºCpordécada.
Zonascosteras:disminucióndelastemperaturas.
¿Cómo se proyectan estastendencias hacia el futuro?
¿Cómo se verá afectada ladisponibilidad hídrica natural?
¿Qué ha pasado en 30 años?
9
Motivación ¿Qué ha pasado en 30 años?
Gentileza de Edward Cornwell
Nuevas oportunidades con la aparición de CAMELS
10
Motivación ¿Qué ha pasado en 30 años?
q Motivaciónq Metodología
q Eleccióndecuencasenrégimennatural
q Modelohidrológicoq Análisisdesensibilidad
q Calibraciónindividualq Transferenciadeparámetros
q Proyeccioneshidrológicas
q Resultadosq ProductoCR2metq Análisisdesensibilidad
q Calibraciónq Regionalización
q ProyeccionesFuturas
q DesafíosPendientes 11
Agenda
Listadecriterios:
• Estacionesfluviométricas:o Registrosapartirde1980.o Mínimodecuatroañosconinformación.
• Derechossuperficialesconsuntivosypermanentesmenoresal5%del𝑄01.
• Noexistanembalsesimportantes.
12
Cuencasenrégimennatural Número Área[km²]
Prioritarias 29 79.989
Secundarias 15 64.605
Validación 14 41.332
Eleccióndecuencasenrégimennatural
13
InformaciónDisponible:usodesuelo
Zhaoetal,2016
Zhao et al, 2016Resolución 30 m
http://www.cr2.cl/camels-cl/
q VariableInfiltrationCapacity(VIC)§ Debasefísicaysemi-distribuido,considera
heterogeneidadportipodevegetación.§ Balancedemasayenergíaencada(sub-)unidad.
q Forzantesmeteorológicas§ Precipitación,temperatura,humedadrelativa,velocidad
delviento,radiacióndeondacortaylarga.
q Informaciónrequerida(parámetros)§ Mapadecoberturaytiposdesuelo.
§ Índicedeáreafoliar(LAI).§ Índicedevegetaciónmejorado(EVI).
q Simulaciones§ Resoluciónespacial0.05ºx0.05º,Dt=3hr.§ Períododespin-up (i.e.,inicializacióndevariablesde
estado):añoshidrológicos1979/80-1984/85.
§ Aproximadamente2/3delperíodoparacalibración,1/3paravalidación.
Arquitectura del modelo VIC
Modelohidrológico
Análisisdesensibilidad
• Procedimientoparaidentificarparámetrosaincluirenlacalibración.
• Consisteencuantificarlasensibilidaddelarespuestadeunmodeloacambiosensusfactores.
• DELSA:DistributedEvaluationofLocalSensitivityAnalysis(Rakovecetal.,2014).o Obtencióndeunamuestradepuntosenelespaciodeparámetros
(puntosbase).o Cálculodederivadaslocalesconrespectoacadapuntobasee
índicedesensibilidaddeprimerorden.o Obtencióndefuncióndedistribuciónacumulada.
Ejemplo con modelo MESH, Razavi et al. 2015, WRR
q Algoritmodecalibración§ ShuffledComplexEvolution(SCE-UA,Duanetal.1992).
§ Funciónobjetivo:eficienciadeKling-Gupta(Guptaetal.,2009).
Arquitectura del modelo VIC
4 parámetros de nieve asociados al decaimiento del albedo y rugosidad de la nieve
4 parámetros asociados a la infiltración
2 parámetros asociados al paso de agua de un estrato de suelo a otro
1 parámetro asociado a la profundidad de cada estrato (3 en total)
1 parámetro asociado a la temperatura a la cual puede llover/nevar
16
Ajuste temporal Ajuste en variabilidad Ajuste en volumen
Calibraciónindividual
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Transferenciadeparámetros
• Asignarcuencadonanteacadapixel (Becketal.,2016)• Atributosclimáticos.• Atributosfísicos.• Atributosclimáticosyfísicos.
𝑆23 = 4𝐴𝑡𝑡(2 − 𝐴𝑡𝑡(
3
𝐼𝑄𝑅(𝐴𝑡𝑡()
;
(<=
• Proximidadespacial• Considerarelpixeldelacuencacalibradamáscercano
A menor 𝑆23, mayor similitud
¿?
18
TransferenciadeparámetrosValidacióncruzada:consisteendejarunaomásestacionesfluviométricasfueradelprocesodeestimacióndeparámetros,paraluegotransferirlosparámetros,correrelmodeloyevaluarlacalidaddelatransferenciautilizandounoomáscriteriosdeeficiencia.
BH2§ N° total de cuencas calibradas: 43 ( = 41 )
§>?
>@AB≈ 11%
BH3§ N° total de cuencas calibradas: 61 (+ lagos)
§>?
>@AF≈ 28%
BH2 + BH3 + BH4§ N° total de cuencas calibradas: 133 (+ lagos)
§>?I>?I>?
>@ABI>@AFI>@AJ≈ 𝟐𝟏%
Hay que transferir al ~79% de la zona de estudio (Chile continental)
19
BH4§ N° total de cuencas calibradas: 29 (+ lagos)
§>?
>@AJ≈ 32%
Fig. Nicolás Vásquez
Transferenciadeparámetros
20
Modelo Institución Sensibilidadclim.CSIRO-MK3-6-0 CommonwealthScientificandIndustrialResearchOrganizationin
collaborationwithQueenslandClimateChangeCentreofExcellence,Australia.
BajaExtrema
CCSM4 NationalCenterforAtmosphericResearch,USA. BajamoderadaMIROC-ESM Agency forMarine-EarthScienceandTechnology,Atmosphereand
OceanResearchInstitute(UniversityofTokyo),andNationalInstituteforEnvironmentalStudies,Japan.
Altamoderada
IPSL-CM5A-LR InstitutPierre-SimonLaplace,France. Altaextrema
Proyeccioneshidrológicas:eleccióndeGCMs
Seleccióndemodelosclimáticosenbasealacapacidadderepresentaradecuadamenteprocesosdegranescala.
21
Proyeccioneshidrológicas:escalamientoestadístico
(JohnMejia,2011)
22
Proyeccioneshidrológicas:escalamientoestadístico
MétodopropuestoporCannonetal.(2015).
1. Realizarescalamientoespacialmediantemétodosgeoespaciales.
2. Paracadaventanatemporal(histórica,futura)sedeterminanlascurvasdeprobabilidadacumuladadelosGCM.
3. Paracadaprobabilidaddenoexcedencia(cuantil-m),sedeterminalarazónentreelperiodofuturoyelperiodohistórico.
Δ0 =𝑋PQRSTUV(𝑚)𝑋PQRSX('V(𝑚)
4. LaCDFobservada,multiplicacadacuartil–mporelvalor∆𝑚 asociado,obteniéndoselaseriefutura.
q Motivaciónq Metodología
q Eleccióndecuencasenrégimennatural
q Modelohidrológicoq Análisisdesensibilidad
q Calibraciónindividualq Transferenciadeparámetros
q Proyeccioneshidrológicas
q Resultadosq ProductoCR2metq Análisisdesensibilidad
q Calibraciónq Regionalización
q ProyeccionesFuturas
q DesafíosPendientes 23
Agenda
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Promedio climatológico (1979-2016) de las precipitaciones anuales Observadas (Izquierda), producto CR2MET v1.4.2
Promedio climatológico (1979-2016) de las temperaturas máximas diarias Observadas (Izquierda), producto CR2MET v1.1a (derecha)
ProductoCR2met
25
Aplicación de DELSA a cuencas en régimen naturalAnálisisdesensibilidad
Resultados cuenca río MaipoCalibraciónindividual
fSCA,SM3,SWECalibraciónindividual
28
Resultados cuenca río BakerCalibraciónindividual
29
Resultados cuenca río Baker
q Se reproduce variabilidad inter-anual y estacional.q Subestimación de caudales.
Calibraciónindividual
30
Resultados río Las ChinasCalibraciónindividual
31
Resultados río Las Chinas
q Buenos indicadores para caudal.q Desafío: acumulación de nieve.
Calibraciónindividual
32
Balance Norte-Centro (BH2)CR2MET v1.3
Balance Sur y parte norte Macrozona Austral (BH3)
CR2MET v1.4.2
Balance parte sur Macrozona Austral (BH4)CR2MET v2.0
Resumennacionalcalibración
Componentes del Balance Hídrico (normalizados por la P anual) según clasificación (estacionalidad de P, índice de aridez y fracción
de eventos de nieve)
Mapa del coeficiente de escorrentía en cuencas calibradas (1985-2015).
AnálisisdeResultadosCalibración
Promedio mensual de Humedad del Suelo y SWE(normalizados por la P anual) según clasificación (estacionalidad de P, índice
de aridez y fracción de eventos de nieve)
(Mapa de la variación anual en almacenamiento total en la cuenca(1985-2015).
Regionalizacióndeparámetros¿Cómovaríalaparticióndelaprecipitaciónanualalolargodelterritorio?
(ResultadosBH3)
BalanceAdimensional
36
37Proyección del cambio promedio en la temperatura máxima diaria durante el verano asociada al percentil 90%para el RCP 8.5. Panel izquierdo: período climatológico 1985-2015. Paneles de la derecha: diferentes GCM.Período 2030-2060.
ProyeccionesFuturas:RCP8.5
38
ProyeccionesFuturas:RCP8.5
Precipitación Media Anual. Panel izquierdo: climatologíaperíodo 1985-2015. Otros paneles: VariaciónProyectada para RCP8.5 diferentes GCMs. Período2030-2060.
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Cambiomedioenprecipitación,evapotranspiraciónyescorrentía(corregidoporlademandaderiego)entrelosperíodos1985-2015y2030-2060
• El extremo norte árido no muestraun patrón claro, en parte debido alos flujos de agua extremadamentebajos en esta región.
• El impacto sobre la ET en lasregiones limitadas por el agua se vemás claramente en las áreasmediterráneas (30-37°S) en Chile,donde se prevé una reducción en laET debido a la disminución de laprecipitación y de la humedad delsuelo.
• Las regiones central y sur muestranun aumento en ET que supera lareducción de la precipitación. Por lotanto, el aumento deevapotranspiración potencial (PET)con la temperatura (tanto paratierras naturales como para riego)conduce a una mayor ET debido almayor almacenamiento dehumedad en el suelo.
ProyeccionesFuturas:RCP8.5
40• En esta parte de la macrozona Austral se aprecia un aumento en ET que supera la reducción de la precipitación entre los 45° y
50°S debido al mayor almacenamiento de humedad en el suelo. En esta zona se obtiene, en general, una disminución de laescorrentía. Sin embargo el aumento de la precipitación en la parte más austral permite recuperar o aumentar la escorrentía.
ProyeccionesFuturas:RCP8.5 Macrozona austral
41
6,7m3/s/10años
4,1m3/s/10años
ProyeccionesFuturas:RCP8.5
42
Cambiosproyectadosenestacionalidad
Componentes del Balance Hídrico (normalizados por la P anual) según clasificación (estacionalidad de P, índice de aridez y
fracción de eventos de nieve)
(Derecha) Variación neta de las componentes del Balance Hídrico
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Agenda
q Motivaciónq Metodología
q Eleccióndecuencasenrégimennatural
q Modelohidrológicoq Análisisdesensibilidad
q Calibraciónindividualq Transferenciadeparámetros
q Proyeccioneshidrológicas
q Resultadosq ProductoCR2metq Análisisdesensibilidad
q Calibraciónq Regionalización
q ProyeccionesFuturas
q DesafíosPendientes
• Mejorarcalibraciónindividualdecuencasq Funciónobjetivo.q Modelosadicionales.q Algoritmosdecalibración.q Informaciónremota.
• Mejorarlaregionalizacióndeparámetrosanivelnacional.
• Necesidaddeaplicarloaprendidoparahomologarlasestimacionesdebalanceanivelnacional.
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Desafíospendientes
45
Gracias
balancehidrico.uchile.cl
Powered@NLHPC: Esta investigación fueparcialmente apoyada por la infraestructurade supercómputo del NLHPC (ECM-02).
• Duan,Q.Y.,Gupta,V.K.,Sorooshian,S.,1993.Shuffledcomplexevolutionapproachforeffectiveandefficientglobalminimization.J.Optim.TheoryAppl.76,501–521.https://doi.org/10.1007/BF00939380
• DGA,2018.AplicacióndeLaMetodologíadeActualizacióndelBalanceHídricoNacionalenlasCuencasdelaMacrozonaNorteyCentro.ElaboradoporFundaciónparalatransferenciatecnológicaenu.t.p conCentrodecambioglobal.
• Gupta,H.V.,Kling,H.,Yilmaz,K.K.,&Martinez,G.F.(2009).DecompositionofthemeansquarederrorandNSEperformancecriteria:Implicationsforimprovinghydrologicalmodelling. JournalofHydrology, 377(1-2),80-91.
• Rakovec,O.,M.C.Hill,M.P.Clark,A.H.Weerts,A.J.Teuling,andR.Uijlenhoet(2014),DistributedEvaluationofLocalSensitivityAnalysis(DELSA),withapplicationtohydrologicmodels,Water Resour.Res.,50,409–426,doi:10.1002/2013WR014063
• Wigmosta,M.,Vail,L.,&Lettenmaier,D.(1994).Adistributedhydrology-vegetationmodelforcomplexterrain.WaterResourcesResearch,30(6),1665–1679.
46
Calibraciónindividual
ContextoSeleccióndecuencasenrégimennaturalo Análisisdebasede
datosCAMELS-CL.o Elecciónenbasea
gradodeintervenciónhumana. CalibracióndeVICen
cuencasenrégimennaturalo CalibraciónmedianteSCE-
UA(Búsquedaglobal).o Verificacióndeprocesos
hidrológicos
Aporteglaciar
Regionalización(transferencia)deparámetroso Clasificacióndepixeles.o Similitudcuenca-pixel.o PUB.
Abril/1985–Marzo/201530años
Modelaciónhidrológicaregionalo Transferenciadeparámetrosacuencasno
controladas.o Verificacióndeprocesoshidrológicos.o Incorporacióndeaporteglaciaryriego
Estimacióndelbalancehídricobajoescenariosdecambioclimático
DemandadeRiego
Qfinal = QVIC + Qglaciar - Qriego47
(Demuth 1993)
• RORA:Peaks duranteperíododelluvia
Rutledge & Daniel (1994)
𝑺𝑴𝟐
𝑺𝑴𝟑
• EstimaciónbasadaenVIC
R
\]RF\V
= Recarga - baseflow
• MoMLR: Flujo mínimo mensual
48
Estimaciónderecarga
49
Estimaciónderecarga
50
Simulaciónenlagos
• SecorreelmodeloVICenlospixelespertenecientesalacuencaaportanteallago,obteniendoelcaudalafluentealmismo(inputhorizontal).
• Sesimulaelpíxelrepresentativodellago,teniendocomoaporteslaprecipitaciónrepresentativadelpíxelyelcaudalafluenteestimado.ElcaudalefluenteseobtienemedianteelmódulolagodeVIC,basadoenlacalibracióndeuntiempoderetardo.Esteparámetrosecalibraenaquelloslagosquetienenunaestaciónfluviométricadirectamenteeneldesagüe.
• Sesimulahidrológicamenteelrestodelospixelesdelacuencayseestimanlosvaloresdelafunciónobjetivoenlasalidadelamisma.
CálculodeextraccionesporriegoenbaseaETPyETRdeVIC+régimenderiegodeloscultivos
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Demandaderiego
RegionalizacióndeparámetrosResultados BH3
Validacióncruzadamacrozonas surypartedelaaustral
53
Proyeccioneshidrológicas:eleccióndeGCMs
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