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 130 variable en el espacio, puesto que, a cotas máximas, no necesariamente se tendrán los montos máximos de precipitación (eg. Falvey y Garraud, 2007). Por ejemplo, al analizar el evento del 12/06/2020 (Figura 12), se aprecia que, en un periodo de 24 horas, se obtiene una distribución de precipitaciones bastante heterogénea, donde no se sigue necesariamente un gradiente orográfico de precipitación claro, existiendo máximos en torno a las costas de Valparaíso, en algunos valles, así como un máximo en plena Cordillera de la costa. Los perfiles de velocidad y dirección de viento (Figura 13), evidencian que cerca de la superficie se tenían velocidades de dirección SW y NE y en la medida que se sube en elevación, cambia la dirección a viento NW. Dicho comportamiento ilustra la compleja fluidodinámica de la atmósfera, que, al estar cerca de la superficie, está sujeta a condiciones de no penetración en la topografía de los vientos de escala sinóptica, así como de condiciones más locales inducidas por gradiente de temperaturas locales, capa límite atmosférica, entre otros procesos. Figura 13. Dirección y velocidad de viento para radiosondeo del 12/06/2020 en la Estación Santo Domingo a las 08:00 am. A lo anterior se suma el hecho que algunas estaciones en altura no reportan precipitación, presumiblemente por la falta de mediciones precisas de la nieve, que requieren o derretirla o pesarla, protegiendo además la medición para evitar el proceso de subestimación de estas mediciones para eventos de nieve (Yang et al., 1998) donde se reporta una subestimación para la nieve cercana al 90%. Para este tipo de fenómenos, presumiblemente una distribución aplicable a zonas topográficas uniformes es posible utilizar interpolaciones espaciales típicas (eg. Inverso de la Distancia en Gómez et al., 2017), sin embargo, para construir un modelo orográfico será necesario considerar siempre la dirección preferencial del viento para reproducir estimaciones realistas. De todos modos, para regiones de Sotavento este modelo perderá validez por el efecto de bloqueo apreciable en la Figura 11, utilizando un modelo simplificado. El uso de modelos de regresión logística y de regresión paramétrica entre observaciones y atributos topográficos ha sido ampliamente utilizado (eg. Castro et al., 2014) y permite el desarrollo de set-de datos consistentes, que en caso de tener como inputs reanálisis atmosféricos, permiten tener una estimación realista y que a su vez esté, de algún modo modulada por los procesos microfísicos que ocurren. En el contexto de lo recién expuesto, cabe señalar que como parte de la actualización del balance hídrico nacional (DGA, 2017) se ha desarrollo el producto meteorológico grillado CR2MET que va en esta línea y entrega de forma pública estas estimaciones para características climatológicas típicas y propias para distintas latitudes. Por otra parte, el estudio de fenómenos extremos como el desastre ocurrido en la región de Atacama en marzo de 2015 por un comportamiento sinóptico inusual (Rondanelli et al., 2019), requerirá de modelación numérica con algún esquema de asimilación de datos para poder reducir la incertidumbre de las estimaciones. La Hidrometeorología como disciplina en crecimiento, ha permitido el acople de modelos dinámicos de la atmósfera como WRF a modelos hidrológicos, desarrollando incluso una versión directamente integrada en ambos procesos: WRF-Hydro (Gochis et al., 2013). El potencial de estos modelos permite una conexión directa, minimizando interpolaciones y otros procesos subjetivos en la modelación hidrológica. Rassmussen et al. (2011), por ejemplo, realizó cuatro simulaciones de alta resolución de WRF para reproducir precipitación sólida en Colorado, USA; validando sus simulaciones con mediciones in-situ de nieve, encontrando una relación precisa para altas resoluciones espaciales del modelo numérico. En este sentido, tanto los procesos de balance de masa, energía y momentum que ocurren en la atmósfera, representados por simulación atmosférica, deben pasar por un paso de asimilación de observaciones para reducir la incertidumbre de dichas estimaciones. Del mismo modo, los modelos hidrológicos deben ser calibrados para poder reproducir condiciones observadas, según disponibilidad, en sus distintas variables de estado y flujos. Esta retroalimentación abre un gran abanico de oportunidades y debe ser explorado por la comunidad nacional en vista de mejorar la comprensión de los procesos físicos involucrados tanto en la hidrología como en la meteorología. C ONCLUSIONES A lo largo de la información presentada en este capítulo se recalca la importancia de la estimación del perfil vertical de temperaturas, que permite tener nociones más asertivas sobre la cuantificación de recursos hídricos y una mejor estimación de flujos de masa producto del derretimiento de nieve y glaciares. Este último aspecto