Impacto del cambio climático sobre el caudal en la cabecera de la cuenca del Río Amarillo Presentado por: Fernando Cordero Cesar Triviño Erwin Martínez

Métodos utilizados. Se utilizaron 4 modelos del clima global (MCG) para simular las condiciones meteorológicas sobre la cabecera del rio Amarillo. 1. El modelo canadiense (CGCM2). 2. El modelo japonés (CCRS) 3. El modelo australiano (CSIRO) 4. El modelo del Reino Unido (HanCM3)

Técnicas de reducción de escala. Se utilizaron 2 técnicas de reducción de escala para posibles futuras variables meteorológicas locales, incluyendo la temperatura del aire y la precipitación en el área de estudio. La técnica Delta y la técnica de métodos estadísticos.

Herramienta de evaluación del agua SWAT.  Modelo hidrológico para simular un régimen de caudales a futuro en la cabecera del rio.  Los periodos tomados para la simulación fueron: de (2020), (2050) y (2080)

Descripción del área del estudio y la simulación.  Con una superficie de 122,000 Km2, en la región de Tangnaihai, conocida como la “torre de agua”, contribuye en un 35% de la escorrentía total del Rio Amarillo.

Para la simulación. Se tomaron en cuenta varios datos:  Datos de caudal diario en la estación Tangnaihai.  La temperaturas del aire (máximas y mínimas) de 7 estaciones implementadas alrededor de la cabecera del rio.  Las precipitaciones diarias de 16 estaciones a lo largo y ancho del área de la cabecera del rio.

ANÁLISIS DE RESULTADOS Y DISCUSIÓN  El registro histórico diario de temperatura del aire y tiempo de precipitación fueron perturbados por el método de delta para generar conjuntos de datos para cada escenario de cambio climático  El SDSM se utiliza para reducir la escala de salidas para generar escenarios de salida de GCM  Las variables hidrometeorológicas distribuidos especialmente se utilizaron como insumo para el modelo SWAT

ESCENARIOS CLIMATICOS Método delta Muestra la media anual mínima y la temperatura máxima del aire de la zona de estudio durante tres períodos de referencia para 2030, 2050 y 2080, en verano aumenta en mayor medida con respecto a las demás estaciones Temperatura máxima y mínima del aire proyectan utilizando cuatro modelos de circulación general para los futuros tres períodos de referencia

MÉTODO DE REDUCCIÓN DE ESCALA  El modelo de reducción de escala explica generalmente más del 70% de la varianza (E%) en temperaturas diarias (TMAX y TMIN) y menos de 40% en la precipitación diaria (PREP).  Explicación varianzas y errores estándar para la máxima y mínima temperatura del aire y precipitación diaria durante el período de calibración ( )

 Se calibra usando datos de temperatura del aire y precipitación de 7 estaciones meteorológicas y 16 estaciones de aforo de lluvia.  Sesgo entre la temperatura del aire y la precipitación simulada diario medido, máximo y mínimo durante el período de validación

CALIBRACION DEL MODELO HIDROLÓGICO  Se realiza un análisis de sensibilidad para determinar los parámetros que tienen mayor incidencia. El modelo SWAT fue calibrado por primera vez en el período de y luego validada por otro período de en el caudal simulado

Comparación entre el caudal mensual simulado y observado en el área de estudio durante la calibración ( )

Efecto de los escenarios de cambio climático en la respuesta hidrológica  Después de la validación de los modelos hidrológicos con los registros históricos, el siguiente paso en la investigación es simular el caudal correspondiente a las futuras condiciones climáticas mediante el uso de los datos de precipitación a escala reducida que corresponden a diferentes escenarios identificados en este estudio

 Se identificaron quince escenarios:

Comparación entre el caudal de referencia y los valores proyectados para diferentes escenarios

CONCLUSIONES  El objetivo de este estudio es reducir la escala de las variables atmosféricas a gran escala desde GCM salidas a las variables climáticas a escala regional con el fin de investigar el impacto del futuro cambio climático en el régimen hidrológico.  En general, tanto en delta y SDSM, los métodos se aproximan a los datos climáticos observados corresponden al estado actual, excepto que SDSM subestima la media longitud húmedo para la mayoría de los meses del año.