Actualización del Balance Hídrico Nacional: ¿qué nos ...

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










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 DesafíosPendientes 11

Agenda

Listadecriterios:

• Estacionesfluviométricas:o Registrosapartirde1980.o Mínimodecuatroañosconinformación.

• Derechossuperficialesconsuntivosypermanentesmenoresal5%del𝑄01.

• Noexistanembalsesimportantes.

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Cuencasenrégimennatural Número Área[km²]

Prioritarias 29 79.989

Secundarias 15 64.605

Validación 14 41.332

Eleccióndecuencasenrégimennatural

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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 DesafíosPendientes 23

Agenda

24

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.


30

Resultados río Las ChinasCalibraciónindividual

31

Resultados río Las Chinas

q Buenos indicadores para caudal.q Desafío: acumulación de nieve.


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


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.


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


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

43

Agenda










• Mejorarcalibraciónindividualdecuencasq Funciónobjetivo.q Modelosadicionales.q Algoritmosdecalibración.q Informaciónremota.

• Mejorarlaregionalizacióndeparámetrosanivelnacional.

• Necesidaddeaplicarloaprendidoparahomologarlasestimacionesdebalanceanivelnacional.

44

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


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

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Proyeccioneshidrológicas:eleccióndeGCMs

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