Pronóstico de volúmenes de deshielo en cuencas de la Región del Maule, Chile

Abstract

La región del Maule es una de las regiones con mayor participación en la producción agrícola del país. Sin embargo, y pese a la actual sequía a nivel nacional, los puntos en que se desarrollan pronósticos de deshielo son insuficientes para cubrir la región. Este trabajo busca implementar y desarrollar una metodología de pronósticos estacionales (septiembre-marzo) en tres subcuencas de la región: Longaví en el Castillo, Achibueno en la Recova y Maule en Armerillo. La técnica empleada fue la predicción por conjuntos o ESP, que utiliza series climáticas históricas para forzar un modelo hidrológico, VIC (Variable Infiltration Capacity) en este caso. Tras la calibración, se observaron algunas deficiencias en la modelación. En Achibueno y Longaví, ambas cuencas pluvio-nivales, el modelo tiende a sobreestimar el volumen los primeros meses de deshielo (30% en promedio para octubre y noviembre en Longaví; 20% en Achibueno) y a subestimarlo los siguientes (50% en promedio para febrero en Longaví; 30% en Achibueno), situación que estaría relacionada con un derretimiento anticipado de la nieve. En Maule este sesgo es mucho menor. El ESP tradicional (forzantes equiprobables) entregó errores prácticamente iguales a utilizar la serie histórica de volúmenes como pronóstico en las cuencas pluvio-nivales (21% aproximadamente la mediana del error en ambas cuencas, pronosticando en septiembre). Es decir, la componente de la condición inicial no aportó la predictibilidad que se esperaba, ya sea porque esta variable conlleva un error elevado o porque otros errores del modelo compensaron el beneficio que se podría haber obtenido de esta condición. En Maule en Armerillo el ESP entregó errores inferiores (12% la mediana del error). Esto se explica por el régimen de la cuenca (nivo-pluvial) y quizá, porque en este caso, la metodología fue aplicada a un periodo menor. La aplicación de un procesamiento basado en índices climáticos (ONI y MEI) resultó en una disminución significativa de las métricas en las cuencas pluvio-nivales, sobre todo las probabilísticas (aumento de 0,1 en CRPSS de Longaví, por ejemplo). Se esperaba que un conjunto equiprobable no fuese adecuado para estas cuencas debido a la variabilidad y magnitud de la precipitación durante el deshielo. Por otra parte, se obtuvo que es clave la observación de septiembre en la reducción de los errores. A pesar de los esfuerzos por reducir los errores del pronóstico, los resultados no son aceptables en la realidad (errores superiores al 20%). Sin embargo, estos resultados permitirían agregar mejoras en metodologías futuras. Por ejemplo, la incorporación de los predictores climáticos en técnicas más simples (como modelos estadísticos).