Modelación hidrológica superficial de la cuenca de llanura “Bajos Submeridionales”: perspectiva histórica y futura basada en una calibración multivariable

Abstract

El objetivo de esta tesis fue contribuir al conocimiento de la hidrología de llanuras, mediante la aplicación del modelo VIC en la región de los Bajos Submeridionales. La modelación se realizó durante el periodo 2000-2019 y proyecciones climáticas del periodo 2020-2100, a escalas de ~5 km y ~6 hr. Los forzantes meteorológicos fueron obtenidos de bases de datos globales. La parametrización fue definida usando diversas fuentes de información. Se adaptó un método de ruteo del escurrimiento que contempla la traslación y atenuación del flujo. El modelo fue calibrado manualmente a escala diaria en el periodo 2016-2018, en una estrategia multivariable que incluyó el caudal (Q), la humedad de suelo (HS) y la evapotranspiración real (ET). Como referencia para ET y HS se usaron estimaciones derivadas de modelación y teledetección. Se analizó la sensibilidad del modelo a 11 parámetros e interacciones. La calibración de Q fue aceptable, aunque en la validación fue sobreestimado. La simulación de ET fue adecuada y el modelo capturó adecuadamente las tendencias estacionales de Q, ET y HS. Los resultados indican que mayores emisiones de gases de efecto invernadero podrían prolongar e intensificar las crecidas y sequías. Esta tesis constituye un avance en el refinamiento espacial de la modelación hidrológica en la zona, contribuyendo al entendimiento del sistema natural, y a la discusión de las deficiencias del modelo. Para optimizar el modelado, es necesario evaluar el efecto de las incertidumbres asociadas a los datos de forzamiento, la resolución espacial, y la representación de diferentes procesos físicos.

The aim of this thesis was to contribute to the knowledge of plains hydrology through the application of the Variable Infiltration Capacity (VIC) model in the Bajos Submeridionales region. The modeling was carried out for the period 2000-2019 and climate projections for the period 2020-2100, at scales of ~5 km and ~6 h. Meteorological forcings were obtained from global databases. The parameterization was defined based on various sources of information. A runoff/baseflow routing method was adapted that considers flow translation and attenuation. The model was manually calibrated on a daily scale over the period 2016-2018, in a multivariate strategy that included discharge (Q), soil moisture (HS) and actual evapotranspiration (ET). Estimates derived from modeling and remote sensing were used as reference for ET and HS. The sensitivity of the model to 11 parameters and interactions was analyzed. The calibration of Q was adequate, although it was overestimated in the validation. The simulation of ET was adequate and the model accurately captured the seasonal trends of Q, ET, and HS. The results indicate that higher greenhouse gas emissions could prolong and intensify floods and droughts. This thesis represents an advance in the spatial refinement of hydrologic modeling in the area, contributing to the understanding of the natural system and to the discussion of model deficiencies. To optimize modeling, it is necessary to evaluate the effect of uncertainties associated with the forcing data and spatial modeling resolution, as well as the improvement in the representation of different physical processes.