Rutas hidrológicas : recordando a un colega por los senderos de la hidrología

R ECORDANDO A UN COLEGA POR LOS SENDEROS DE LA HIDROLOGÍA R UTAS H IDROLÓGICAS 102 Validación y proceso de escalamiento Los datos observados y la línea base simulada (LB) de los 3 GCM seleccionados (BCC, BNU y MPI) se utilizan para verificar el escalamiento correcto en las estaciones meteorológicas seleccionadas de precipitación (Armerillo) y temperatura (Colorado). El objetivo es verificar que las series simuladas se ajusten a las series observadas (en el período de abril de 1976 a marzo de 2005), tanto en la estacionalidad como en la variabilidad de los datos. Las métricas de rendimiento indican un proceso de escalamiento correcto, como se muestra en la Tabla 6, por ejemplo, con coeficientes de correlación en el rango de 0,995-0,999 para todos los casos. Validación de la línea base de los GCM El objetivo es validar el modelo hidrológico forzado con la serie escalada de GCM, comparando sus resultados con los resultados de los modelos forzados con los datos observados de precipitación y temperatura. Cada GCM se evalúa por separado para cada subcuenca y para las variables Q y SWE, exhibiendo buenos resultados en líneas generales. Los resultados se resumen en la Tabla 7, que muestra el valor máximo y mínimo de cada métrica de rendimiento para todos los GCM y subcuencas. SWE presenta un rendimiento más consistente que Q, por ejemplo, con coeficientes de correlación en el rango de 0,987-0,997 para el caso de SWE y coeficientes de correlación en el rango de 0,941- 0,996 para Q. Disponibilidad del recurso para los escenarios futuros La disponibilidad de recursos hídricos se analiza utilizando tres criterios: estacionalidad, variabilidad y cambios netos en la acumulación de nieve y la escorrentía. El análisis principal se resume a continuación. Como ejemplo, la Fig. 9 muestra la variación futura de las tasas de flujo promedio mensuales (Q) y el promedio del total mensual de SWE para el río Melado, bajo los escenarios RCP 4.5 y 8.5. El conjunto de GCM en LB se compara con el conjunto de GCM para las 3 ventanas futuras definidas. En el caso de variabilidad, la Fig. 10 presenta el conjunto de las curvas de duración, siguiendo el mismo esquema anterior. 1. Estacionalidad: en todas las subcuencas modeladas, se proyectan disminuciones del promedio mensual del flujo medio en las 3 ventanas futuras de análisis, con respecto a la línea de base, donde a) VF1: Período 2009-2039, b) VF2: 2039-2069 y c) VF3: 2069-2099). Como se esperaba, el escenario RCP8.5 es el más severo en el mediano (VF2) y largo plazo (VF3), sin embargo, en el corto plazo (VF1) no hay diferencias significativas entre los dos escenarios evaluados. 2. Variabilidad: Ambos escenarios indican una disminución en los flujos mensuales promedio en todas las subcuencas, aunque RCP 4.5 proyecta una estabilización de esta disminución entre el mediano (VF2) y el largo plazo (VF3). El escenario RCP8.5 proyecta el fortalecimiento de esta tendencia hacia la futura reducción de la escorrentía. La excepción se Tabla 6 . Métricas de rendimiento de las curvas de duración de la precipitación mensual y la temperatura mensual promedio para cada GCM. Variable GCM R 2 Error Medio Error Cuadrático Medio BCC 0,995 5,57 22,89 Precipitación [mm] BNU 0,996 10,18 25,35 MPI 0,996 2,11 17,08 BCC 0,999 0,05 0,16 Temperatura [°C] BNU 0,998 0 0,22 MPI 0,998 0 0,2 Tabla 7 . Indicadores de ajuste mínimo y máximo del rango de la curva de duración promedio mensual de la escorrentía (Q) y el total mensual de SWE para cada GCM y subcuenca. Variable Unidad Rango de Resultados R 2 Error Medio [unidad] Error Cuadrático Medio [unidad] 2 Q [m 3 /s] Min 0,941 0,22 0,59 Max 0,996 7,79 9,54 SWE [m] Min 0,987 -0,02 0,02 Max 0,997 0,05 0,06