Asimilación de observaciones in situ e información satelital para estimaciones de balance hídrico en Chile continental

Abstract

Los modelos hidrológicos son herramientas útiles para estudiar diferentes procesos e interacciones del ciclo hidrológico. No obstante, la escasez de observaciones in-situ es siempre una limitación para configurar y validar estos modelos, los cuales corresponden a un conjunto de hipótesis sobre el ciclo hidrológico. Los avances en percepción remota posicionan a observaciones derivadas a partir de este tipo de técnicas como una alternativa para mejorar la disponibilidad de información. A pesar de ello, tanto observaciones in-situ como remotas conllevan errores intrínsecos, propios de su medición y/o estimación. De este modo, además de modelos imperfectos, se tienen observaciones imperfectas, a partir de las cuales se busca generar conocimiento hidrológico. La asimilación de datos o data assimilation (DA) busca combinar de manera óptima la información proveniente de observaciones con aquélla proveniente de modelos hidrológicos para mejorar sus estimaciones y reducir la incertidumbre asociada a ellas. El presente estudio tuvo por objetivo evaluar el beneficio de implementar asimilación de datos en estimaciones de balance hídrico a escala de cuenca en Chile continental. Para ello, se implementó el Filtro de Kalman de conjuntos (EnKF) acoplado al modelo hidrológico Variable Infiltration Capacity (VIC), espacialmente distribuido de 0,05° lat-lon, en 12 cuencas a través de un gradiente hidroclimático en Chile central. Se configuraron experimentos en base a la perturbación de las forzantes de VIC (precipitación, velocidad de viento, temperatura y humedad relativa) y cuatro casos según los estados perturbados y observaciones asimiladas: i) C1.E1, perturbación de humedad de suelo (SM) inicial y asimilación de escorrentía (Q), ii) C2.E1, perturbación de SM y equivalente de nieve en agua (SWE) inicial, y asimilación de Q, iii) C2.E2, perturbación de SM y SWE iniciales, y asimilación de SWE y cobertura de nieve (SC) agregados a escala de cuenca, y iv) C2.E3, perturbación de SM y SWE iniciales, y asimilación de Q, SWE y SC. Los resultados obtenidos muestran que 1) la mejor configuración es aquella donde se asimila Q, SC y SWE (i.e., C2.E3), donde el RMSE promedio de los conjuntos de las 12 cuencas mejora, en promedio, 3,76 ± 4,58 mm/d en términos de la escorrentía media diaria y 80,79 ± 54,12 mm para el SWE diario promedio a escala de cuenca respecto al caso sin asimilación; 2) la asimilación de observaciones concentradas permite corregir sesgos en flujos y estados del sistema, pero no permite ajustar patrones espaciales de las variables de interés; y 3) la asimilación de datos tiene impactos en todas las variables de estado y flujos simulados, principalmente en la escorrentía directa y flujo base. Asimismo, estos impactos se traducen en cambios en el balance hidrológico a nivel anual. Finalmente, el presente estudio abre el debate sobre las implicancias de la asimilación de datos en la estimación del balance hídrico en cuencas con componente nival. A su vez, se evidencia la necesidad de evaluar la consistencia hidrológica de los resultados de asimilación utilizando observaciones no asimiladas y mejorar la comprensión de la relación estimación a priori observación estimación a posteriori.