RESPUESTAS DE MODELOS DE SIMULACIÓN HIDROLÓGICA AL CAMBIO CLIMÁTICO Ximena Vargas M. Profesor Asociado Depto. Ingeniería Civil Universidad de Chile

AGENDA CAMBIO CLIMÁTICO ESTUDIOS MODELOS DE SIMULACIÓN HIDROLÓGICA ZONA DE ESTUDIO RESULTADOS CONCLUSIONES TRABAJO EN CURSO

CAMBIO CLIMÁTICO Para el diseño de obras hidráulicas y la gestión del recurso hídrico, resulta fundamental conocer la escorrentía susceptible de ocurrir en una cuenca. Tradicionalmente la información pasada es usada para estos efectos, bajo la hipótesis de un sistema invariante, en el que sus propiedades medias se mantienen. Considerando el cambio climático, esta hipótesis deja de ser válida y es necesario estudiar los efectos que éste provoca sobre cada sistema en particular.

Proporción de Gases de efecto invernadero condicionan temperatura media del Planeta Desde Revolución Industrial, CO 2 ha aumentado en ˜25% (deforestación y uso de combustibles fósiles) De mantenerse tasas actuales, CO 2 aumentaría en 35% en año 2100 Aumentos de T=0,3°C cada 10 años

De duplicarse el dióxido de carbono, los Modelos de Circulación Atmosférica señalan para Chile un aumento de temperatura media anual de 1 a 3°C durante primera mitad del siglo 21, junto con un aumento de la pluviometría en las zonas australes y una disminución de ésta en la zona central

Distribución mensual de estas variaciones origina variaciones importantes en la disponibilidad de recursos hídricos y cambios significativos en las demandas, especialmente en sistemas de riego. Durante eventos de tormentas, en cuencas mixtas (pluvio-nivales) las variaciones de temperatura originan modificaciones importantes del área pluvial aportante

DEFINIR MODELO PRECIPITACIÓN- ESCORRENTÍA: CUENCA : FLUJO SUPERFICIAL Y EN CAUCE APROX. ONDA CINEMÁTICA PRECIPITACION PRECIPITACIÓN EFECTIVA: METODOLOGÍA DE MOREL-SEYTOUX (Tiempo de Empapamiento) METODOLOGÍA ESTUDIO 1: MODELO DE SIMULACIÓN A ESCALA HORARIA

DETERMINACIÓN DE ÁREA APORTANTE DURANTE LA TORMENTA: Función de la posición de la línea de nieve: H LN = H O msnm (Garreaud, 1992) GENERACIÓN DE 30 SERIES ALEATORIAS DE TEMPERATURAS MEDIAS ANUALES, DE 50 AÑOS DE LONGITUD:

ANÁLISIS DE FRECUENCIAS DE SERIES DE TEMPERATURAS MEDIAS ANUALES OBSERVADA Y GENERADAS SELECCIONAR TEMPORALES A ESTUDIAR, OBTENER TEMPERATURA MEDIA DEL EVENTO (T i )Y MEDIA DEL AÑO (T). DETERMINAR LA PROBABILIDAD ASOCIADA A TEMPERATURA MEDIA DEL AÑO. DETERMINAR LA TEMPERATURA MEDIA ANUAL CON IGUAL PROBABILIDAD EN CADA UNA DE LAS SERIES GENERADAS.

HIPÓTESIS: EN ESCENARIO FUTURO SE MANTIENE RELACIÓN (T i / T) OBSERVADA EN TORMENTAS. LA PRECIPITACIÓN NO VARÍA. SE ANALIZAN MAYORES TORMENTAS QUE DEFINEN CURVA DE FRECUENCIAS DE CAUDALES MÁXIMOS EN PERÍODO PLUVIAL.

ZONA DE ESTUDIO Santiago CUENCA DEL ESTERO ARRAYÁN EN LA MONTOSA

TORMENTA Tobs Tgen(+1ºC) Tgen(+2ºC) ºC ºC ºC ,5 11,2 11, ,1 11,9 12, ,7 13,7 14, ,6 11,3 12,0 AUMENTO DE 1ºC SIGNIFICA, EN PROMEDIO, 7% DE AUMENTO DE Tgen Y ENTRE 13 A 20% DE AUMENTO DEL AREA PLUVIAL APORTANTE. AUMENTO DE 2ºC SIGNIFICA, EN PROMEDIO, 14% DE AUMENTO DE Tgen Y ENTRE 32 A 40% DE AUMENTO DEL AREA PLUVIAL APORTANTE.

TORMENTA Qmáx (obs) Qmáx (+1ºC) Qmáx (+2ºC) (m 3 /s) (m 3 /s) (m 3 /s) ,0 32,0 36, ,8 25,1 30, ,9 57,7 66, ,9 75,4 82,9 LOS CAUDALES MAXIMOS AUMENTAN HASTA 26% Y 56% CUANDO LAS TEMPERATURAS MEDIAS ANUALES AUMENTAN EN 1 Y 2ºC, RESPECTIVAMENTE.

EL MODELO PRECIPITACIÓN-ESCORRENTÍA PERMITE SIMULAR LOS CAUDALES MÁXIMOS CON ERRORES INFERIORES A 5%. SI LAS TEMPERATURAS MEDIAS DURANTE TORMENTAS AUMENTAN EN PROMEDIO EN 7% (LO QUE ESTARÍA ASOCIADO A AUMENTOS DE 1ºC EN LA T MEDIA ANUAL) PUEDEN ESPERARSE AUMENTOS DE CAUDAL MÁXIMO DE HASTA 27% EN LA CUENCA DEL ARRAYÁN. CONCLUSIONES ESTUDIO 1

CUANDO EN PROMEDIO DURANTE LAS TORMENTAS, LAS TEMPERATURAS AUMENTAN EN 13,5%, LOS MÁXIMOS CAUDALES PUEDEN AUMENTAR HASTA 56%. SI SE CONSIDERAN AUMENTOS DE TEMPERATURAS T+ , SE OBTIENEN AUMENTOS DE CAUDAL MÁXIMO DE HASTA 68%.

ESTUDIO 2: MODELO DE ACUMULACIÓN Y DERRETIMIENTO DE NIEVES, A ESCALA HORARIA

CALOR NETO RECIBIDO POR EL MANTO RADIACIÓN DE ONDA CORTA – LARGA, POR CONVECCIÓN Y POR LA LLUVIA CALOR POR RAD DE ONDA LARGA, CALOR POR EVAPORACIÓN Y/O SUBLIMACIÓN Conducción hacia y desde el suelo

ZONA DE ESTUDIO Santiago CUENCA ANDINA DEL RÍO MAPOCHO

EL BALANCE DE ENERGÍA EFECTUADO A UNA COTA DADA PERMITE REPRODUCIR LA EVOLUCIÓN DEL MANTO EN UN ELEMENTO PERMITE REPRODUCIR LAS CONDICIONES MEDIAS DE LA CUENCA.

FRENTE A VARIACIONES DE TEMPERATURA, SE PRODUCEN VARIACIONES SIGNIFICATIVAS DEL ESPESOR DEL MANTO NIVAL EN UN PUNTO DADO. EL AUMENTO DE TEMPERATURA EN 2ºC PUEDE REDUCIR EN 17% EL ESPESOR MÁXIMO MEDIO DIARIO DEL MANTO MIENTRAS QUE SIMILARES DISMINUCIONES DE ÉSTA SIGNIFICAN SÓLO 7% DE AUMENTO EN EL ESPESOR MÁXIMO.

ESTUDIO 3: MODELO SRM (Snowmelt Runoff Model) PARA SIMULAR CAUDALES MEDIOS DIARIOS EN CUENCAS NIVALES ES UN MODELO GRADO-DÍA SIMPLE QUE REQUIERE COMO ENTRADA LA COBERTURA NIVAL LAS VARIABLES DEL MODELO SE DERIVAN DE DATOS REALES DE TEMPERATURA, PRECIPITACIÓN, Y ÁREA CUBIERTA POR NIEVE. LOS PARÁMETROS DEL MODELO SE PUEDEN OBTENER DE REGISTROS O SER ESTIMADOS POR EL HIDRÓLOGO CONSIDERANDO LAS CARACTERÍSTICAS DE LA CUENCA, LEYES FÍSICAS, Y RELACIONES TEÓRICAS O EMPÍRICAS.

ZONA DE APLICACIÓN: CUENCA ANDINA DEL RÍO MAPOCHO DEFINIDA POR ESTACIÓN MAPOCHO EN LOS ALMENDROS (LATITUD: 33º22`S Y LONGITUD: 70º28´O, ÁREA 651 Km 2 )

CALIBRACIÓN

EN AÑOS SECOS A PESAR DE LA REDUCCIÓN DE LAS PRECIPITACIONES, EL CAUDAL MEDIO AUMENTA DURANTE EL OTOÑO (15%) E INVIERNO (24%), DEBIDO AL AUMENTO DEL ÁREA PLUVIAL APORTANTE Y SE REDUCE EN PRIMAVERA (-34%) Y VERANO (-10%).

EN UN AÑO NORMAL LOS CAUDALES MEDIOS DIARIOS AUMENTARÍAN DEL ORDEN DEL 30% EN EL PERÍODO OTOÑO-INVIERNO Y DEL ORDEN DEL 13% EN EL VERANO, MIENTRAS QUE EN PRIMAVERA SE REDUCIRÍAN EN 11%. LOS CAUDALES MEDIOS DIARIOS MÍNIMOS SE MANTENDRÍAN SIN VARIACIÓN EN LOS PERÍODOS DE OTOÑO Y PRIMAVERA Y AUMENTARÍAN EN FORMA IMPORTANTE EN LOS PERÍODOS DE INVIERNO (19%) Y VERANO (39%). CONSISTENTEMENTE, LOS VALORES MÁXIMOS AUMENTARÍAN SIGNIFICATIVAMENTE EN OTOÑO (42%) E INVIERNO (55%) Y SE REDUCIRÍAN EN PRIMAVERA (-14%) Y VERANO (-7%). CONCLUSIONES ESTUDIO 3

ESTUDIO 4: ANALIZAR LOS EFECTOS DE LA VARIABILIDAD CLIMÁTICA EN EL DISEÑO DE LA CAPACIDAD DE EMBALSES DE RIEGO EN CHILE. CUENCA PLUVIAL SERIES DE P Y T SE GENERAN EN FORMA ESTOCÁSTICA. SERIES DE CAUDALES SE OBTIENEN USANDO MODELO DE SIMULACIÓN DE CAUDALES MEDIOS MENSUALES

DEMANDAS MÉTODO DE RADIACIÓN CULTIVOS ET EN ESCENARIO CLIMÁTICO ACTUAL ET EN ESCENARIO CLIMÁTICO FUTURO SERIE SE DEFINE CONSIDERANDO VARIACIÓN MENSUAL LINEAL

SERIES ALTERNATIVAS DE TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN IDENTIFICACIÓN MODELOS TIPO ARMA SE GENERAN 10 SERIES DE 30 AÑOS ALTERNATIVAS A LA HISTÓRICA SE GENERAN 10 VARIACIONES CON FDP NORMAL (MEDIA, S=10%MEDIA) 100 SERIES CON EFECTO CLIMÁTICO

MODELO DE SIMULACIÓN DE CAUDALES MEDIOS MENSUALES

SERIES DE CAUDAL SELECCIÓN DE SERIES P,T –ESCENARIOS CLIMÁTICOS FACTIBLES 100 SERIES DE 30 AÑOS VOLUMEN DE REGULACIÓN MODELO SIMPLE DE EMBALSE SR = 85%

ZONA DE APLICACIÓN:

ESCENARIOS CLIMÁTICOS FUTUROS (MODELOS DE CIRCULACIÓN GENERAL) LATITUD 33°S, LONGITUD 71°O Promedios Anuales

ESCENARIOS CLIMÁTICOS FUTUROS. PROMEDIOS MENSUALES A 30 AÑOS. EN PERIODO ABRIL-SEPTIEMBRE EL AUMENTO DE TEMPERATURA ES MENOR VARIACIONES DE PRECIPITACIÓN ENTRE -38% Y +30%

SERIES CON EFECTO CAMBIO CLIMÁTICO

SERIES CON EFECTO CAMBIO CLIMÁTICO (TABÓN) P

Q(m 3 /s)

ANÁLISIS EMBALSE TABÓN. ANÁLISIS EMBALSE MINILLAS. 0,015 0,017 0,012 1,462 0,894 45,3 32,3 87,1 77,4 87,1

-MEDIAS ANUALES  VARIACIONES PORCENTUALES DE 1,6% (MINILLAS) Y 2,3% (TABÓN) -VARIACIONES MENSUALES EXTREMAS POSITIVAS  JUNIO (4,3% TABÓN) Y JULIO (2,5% MINILLAS) -NEGATIVAS  ENERO (-0,9% TABÓN) Y EN EL MES DE ABRIL (-0,6% MINILLAS) CONCLUSIONES EVAPOTRANSPIRACIONES POTENCIALES

MEDIAS ANUALES  VARIACIONES PORCENTUALES DE -2,4% (TABÓN) Y -1,1% (MINILLAS) VARIACIONES MENSUALES EXTREMAS MAYORES AUMENTOS  SEPTIEMBRE EN AMBAS CUENCAS (22,0 % TABÓN; 24,4% MINILLAS) DÉFICIT MAYORES  AGOSTO EN AMBAS CUENCAS (-12,8% TABÓN; -12,9% MINILLAS) PRECIPITACIONES

MEDIAS ANUALES  VARIACIONES PORCENTUALES DE -37,2% (TABÓN) Y -23,1% (MINILLAS) VARIACIONES MENSUALES EXTREMAS MAYORES AUMENTOS  SOLO AUMENTAN EN ABRIL (2,3 % TABÓN; 9,8% MINILLAS) DÉFICIT MAYORES  OCTUBRE (-54,5 % TABÓN) Y NOVIEMBRE (-34,7% MINILLAS) CAUDALES

LO ANTERIOR DA COMO RESULTADO VOLÚMENES DE REGULACIÓN MENORES Y REDUCCIONES IMPORTANTES DE LAS SUPERFICIES DE RIEGO, LO QUE PODRÍA TENER EFECTOS NEGATIVOS EN LA FACTIBILIDAD DE EJECUCIÓN DE CIERTOS PROYECTOS.

MÉTODO DE DESAGREGACIÓN DE DATOS LOS MÉTODOS DE DESAGREGACIÓN SON USADOS EN ESTUDIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO PARA LIGAR LOS RESULTADOS DE LOS MODELOS GENERALES DE CIRCULACIÓN ATMOSFÉRICA (MGCA) CON UN ÁREA SOBRE LA SUPERFICIE DE LA TIERRA, CUYA ÁREA Y ESCALA TEMPORAL SON MUCHO MENORES A LAS USADAS POR EL MGCA. DE ESTA FORMA ES POSIBLE PROYECTAR LOS CAMBIOS GENERALES A NIVEL LOCAL Y EVALUAR SUS EFECTOS TRABAJO EN CURSO

Tipos de Desagregación Dinámica (MRCA) Generación estocástica Generación estadística (regresión) Método utilizado Generación estadística con incorporación de un término estocástico

Ejemplo: Embalse El Yeso (33,7º lat sur, 70,1º long oeste)

PRONÓSTICOS Y OBSERVACIONES EN NODO 32,5º LAT SUR Y 71,25º LONG OESTE (GRILLA DE 2,5º (latitud) x 3,75º (longitud) DEL HADLEY CENTRE)

A2. La familia de escenarios y línea evolutiva A2 describe un mundo muy heterogéneo. La cuestión subyacente es la autosuficiencia y preservación de las identidades locales. Los perfiles de fertilidad en las distintas regiones tienden a converger muy lentamente, lo cual acarrea un aumento continuo constante de la población. El desarrollo económico tiene una orientación principalmente regional y el crecimiento económico per cápita y el cambio tecnológico están más fragmentados y son más lentos que en otras líneas evolutivas. Fuente:Cambio Climático 2001: Las Bases Científicas. Informe de Síntesis (IPCC)

B2. La familia de escenarios y línea evolutiva B2 describe un mundo en el que se hace hincapié en las soluciones locales a la sostenibilidad económica, social y ambiental. Se trata de un mundo cuya población mundial crece continuamente, a un ritmo menor al de la línea evolutiva A2, con niveles medios de desarrollo económico y cambios tecnológicos menos rápidos y más variados que en las líneas evolutivas B1 y A1. Aunque el escenario también está orientado hacia la protección ambiental y la equidad social, se centra en los niveles local y regional. Fuente:Cambio Climático 2001: Las Bases Científicas. Informe de Síntesis (IPCC)

MODELO SACRAMENTO CON SUBRUTINA DE NIEVES SNOW17: CUENCA DISCRETIZADA EN BANDAS SEGÚN COTA SE GENERAN GRADIENTES ALEATORIOS DE P Y T BASADOS EN DATOS OBSERVADOS PARA EL PERÍODO DE CALIBRACIÓN Y VALIDACIÓN  N ESCENARIOS: SERIES POSIBLES EN CADA BANDA SE CALIBRA CON CADA ESCENARIO

SE SELECCIONA CONJUNTO ÓPTIMO DE PARÁMETROS SE GENERAN ESCENARIOS FUTUROS DE P, T Y EVAPORACIÓN SE OBTIENEN CAUDALES AFLUENTES AL EMBALSE SE ANALIZA OPERACIÓN DEL EMBALSE TRABAJO PENDIENTE

LOS RESULTADOS OBTENIDOS MUESTRAN LA GRAN SENSIBILIDAD DE LOS SISTEMAS HIDROLÓGICOS A LAS VARIACIONES CLIMÁTICAS Y PONEN DE MANIFIESTO LA NECESIDAD DE INCORPORAR ESTA VARIABILIDAD EN LA PLANIFICACIÓN, GESTIÓN Y DISEÑO DE OBRAS DE APROVECHAMIENTO Y CONTROL DEL RECURSO HÍDRICO. CONCLUSIÓN GENERAL