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 10 Zona de estudio . El dominio de interés para esta etapa se encuentra comprendido entre la región de Ñuble y la cuenca del río Cisnes, en la Región de Aysén (Figura 2). Como base, se identificaron aquellas cuencas con régimen cercano al natural, utilizando los siguientes criterios: (i) ausencia de embalses, (ii) índice de intervención antrópica (definido como la razón entre el caudal total de derechos consuntivos permanentes y el caudal total medido a la salida de la cuenca) inferior al 5%, y (iii) tener al menos cinco años con información fluviométrica. La selección de cuencas con poca intervención es bastante común en estudios que buscan caracterizar la oferta hídrica o el comportamiento hidrológico natural de cuencas (e.g., Newman et al. , 2015; Pool et al. , 2019). Como se observa en la Figura 2, la densidad espacial de estaciones es considerablemente mayor entre las regiones del Ñuble y Los Ríos, y la mayoría de ellas cuenta con más de 20 años de información. Además, destaca la diversidad de cuencas en términos físicos y climáticos. Por ejemplo, se observa la presencia de lagos y glaciares de montaña, y la transición desde un clima Mediterráneo con estación seca prolongada, en el límite norte, pasando por una zona de clima Templado lluvioso hacia uno marítimo lluvioso desde Puerto Montt hacia el sur. Datos. Se utilizaron datos de caudales medios diarios medidos en estaciones vigentes de la DGA, y disponibles en el explorador climático del Centro de Ciencia del Clima y la Resiliencia (http://explorador.cr2.cl/) . La precipitación y temperatura se obtuvieron a partir del producto grillado CR2MET (DGA, 2019), que ofrece series de tiempo diarias para el periodo 1979-2018 a una resolución horizontal de aproximadamente 5 km. Otras variables (e.g., humedad relativa, presión, flujos radiativos) fueron obtenidas de la interpolación espacial de los productos ERA-Interim (Dee et al. , 2011) y ERA5 (C3S, 2017) hacia la escala de CR2MET, y todas las forzantes meteorológicas fueron desagregadas a un paso temporal de tres horas. Modelo hidrológico y calibración individual. El modelo hidrológico utilizado es el Variable Infiltration Capacity (Liang et al. , 1994, 1996), que incorpora heterogeneidad en cobertura vegetacional dentro de cada celda, resolviendo balances de agua y energía para cada sub- unidad de manera independiente. La interacción entre la vegetación y la humedad del suelo ocurre en las primeras dos capas superficiales de este último, mientras que el flujo base se genera en la tercera capa. Además, la dinámica del manto nival es incorporada a través de un modelo de transferencia de masa y energía con dos capas (Cherkauer et al. , 2003; Andreadis et al. , 2009). El modelo fue configurado a la misma resolución espacial de CR2MET (0,05°x 0,05° Latitud – Longitud), asignando una distribución espacial a priori para la conductividad hidráulica del suelo según la información levantada por el Centro de Información de Recursos Naturales (CIREN), y utilizando los tipos de cobertura vegetal definidos por Zhao et al. (2016). Figura 2. Estaciones fluviométricas a la salida de cuencas en régimen cercano al natural, y que fueron utilizadas para la calibración individual y regionalización de parámetros (DGA, 2019). Debido a la presencia de cuerpos de agua y de glaciares, se adoptaron algunas modificaciones a la modelación con VIC en relación a etapas previas en la Actualización del Balance Hídrico (DGA, 2017, 2018). En el caso de cuencas con lagos en su interior, la escorrentía en el punto de salida fue obtenida de manera secuencial, obteniendo primero los aportes de pixeles afluentes al lago, luego el aporte generado por el lago (conceptualizado como un único pixel), para luego cerrar el balance con aquellos pixeles ubicados aguas abajo. Con respecto a los aportes de escorrentía glaciar, se adoptó un balance energético simplificado (Condom et al. , 2012), que además supone una ley de tipo potencial para relacionar el área glaciar con su volumen (Bahr et al. , 1997; DGA, 2019). Los parámetros del modelo VIC fueron calibrados, para cada cuenca, optimizando la eficiencia de Kling-Gupta (Gupta et al. , 2009) para caudales medios diarios, mediante el algoritmo Shuffled Complex Evolution (Duan et al. , 1992). En total, se calibraron 14 parámetros asociados a la columna de suelo y procesos nivales, los cuales fueron elegidos después de realizar un análisis de sensibilidad con el método DELSA (Rakovec et al. , 2014). Es importante destacar que, para algunos parámetros espacialmente distribuidos (e.g.,