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 12 a un pixel determinado puede ser escogida en base a los siguientes criterios: - Proximidad espacial (i.e., cuenca más cercana). - Similitud física. - Similitud climática. - Similitud física-climática. - Cuenca más cercana entre candidatas climáticamente similares. - Cuenca más similar en clima, entre candidatas climáticamente similares. - Cuenca más similar en atributos físicos, entre candidatas climáticamente similares. - Cuenca más similar en atributos físicos y climáticos, entre candidatas climáticamente similares. - Cuenca más cercana entre candidatas físicamente similares. - Cuenca más similar en clima, entre candidatas físicamente similares. - Cuenca más similar en atributos físicos, entre candidatas físicamente similares. - Cuenca más similar en atributos físicos y climáticos, entre candidatas físicamente similares. Para cuantificar la similitud entre cuenca y pixel, se recurre al índice de disimilitud propuesto por Beck et al. (2016): S ij = ∑ | , − , | (1) Donde S es la disimilitud (–), Z representa los valores de los atributos, IQR es el rango inter-cuartil de las características, p es el índice asociado al descriptor, y los índices i y j denotan la cuenca y el pixel en cuestión, respectivamente. El estadístico IQR es una medida de la variabilidad espacial del descriptor utilizado en la comparación. Una vez identificada la mejor metodología de regionalización, se realiza la transferencia de parámetros para todos los pixeles del dominio completo, lo cual permite finalmente estimar los flujos y almacenamientos de agua a la escala regional. R ESULTADOS Y DISCUSIÓN La Figura 4 muestra un ejemplo de los resultados individuales derivados del proceso de calibración, tomando como referencia la cuenca Río Itata En General Cruz (BNA 8124001). Los resultados pueden parecer alentadores en tanto la serie de caudales diarios simulado y observado prácticamente se sobreponen en la ilustración del panel (b); el modelo, a pesar de mostrar un cierto sesgo, logra capturar la estacionalidad observada en cuanto a temporalidad (CVE; panel (c)) y, a su vez, muestra sesgos absolutos menores a 10% en el segmento alto (Pexc < 5%) y bajo (Pexc > 85%) de la curva de duración (CD; panel (d)); pero esto no representa el desempeño general del modelo en la zona de estudio, ni necesariamente implica que otras cuencas cercanas tendrán el mismo desempeño. Tomando en cuenta que un resultado individual puede llevar a errores en apreciaciones o conclusiones apresuradas por falta de generalidad, es necesario estudiar el desempeño general del modelo en términos de diferentes indicadores. El desafío es mancomunar una visión individual del desempeño y llevarlo a un plano general de comparación, con el objetivo de entender e interpretar los resultados obtenidos. En la Figura 5, panel (a) y (b) respectivamente, se presentan espacialmente los resultados de KGE y NSE obtenidos para las 78 cuencas calibradas. De allí se desprende que las cuencas que escorrentía promedio observada y simulada (β; panel (b)), o, en otras palabras, el volumen de agua. Del panel (a) se desprende que la mediana del KGE se encuentra por sobre 0,5 (siendo el óptimo igual a 1), mientras que las estrategias de clasificación de pixeles Figura 4 . Ejemplo de resultados de la calibración individual para la cuenca río Itata en General Cruz: (a) ubicación geográfica de la cuenca, (b) series de tiempo de caudales medios, (c) curvas de variación estacional, y (d) curvas de duración de caudales medios diarios. Las líneas rojas indican simulaciones, mientras que las líneas negras representan observaciones (DGA, 2019).