Aplicación del modelo hidrológico Raven para la caracterización hidrológica de la cuenca Salar de Atacama

Abstract

En las últimas décadas, las actividades mineras a lo largo del país han aumentado, específicamente en la zona Norte debido a su gran potencial en relación a minerales como el litio y el cobre. El agua es una componente importante en los procesos de extracción y tratamiento de los minerales, por lo cual es necesario su estudio. Además, las variaciones climáticas generadas a partir del fenómeno del cambio climático, principalmente precipitación y temperatura, afectan los balances hídricos de cuencas hidrográficas. Un claro ejemplo es la cuenca Salar de Atacama, ubicada en el sector altiplánico de la Región de Antofagasta. El presente trabajo tiene por objetivo caracterizar la hidrología del Salar de Atacama, mediante la construcción de un modelo numérico superficial que represente el sistema a partir de relaciones matemáticas, explicitando los procesos hidrológicos dominantes. Para la construcción del modelo, se utiliza la plataforma de modelación hidrológica Raven, que entrega flexibilidad en relación a diversas decisiones de modelamiento. Las zonas modeladas corresponden a la cuenca Río San Pedro de Atacama, y canales Vilama, Cuno en Socaire y Tilomonte. La comparación de las simulaciones con los datos hidrológicos observados es principalmente mediante el criterio Kling Gupta (KGE), obteniendo mejores resultados para la cuenca Río San Pedro, específicamente KGE de 0.51 para el período de calibración (1996-2000) y de 0.65 para el período de validación (1991-1996). Para los otros tres casos, los KGE del período de calibración (1996-2000) y validación (2000-2006) no supera los 0.2, por lo que no se logra representar los ciclos hidrológicos. Las principales razones que podrían explicar los resultados, corresponden a errores de medición de caudal por las estaciones fluviométricas y a la existencia de flujos subterráneos provenientes de otras cuencas no considerados en el modelo superficial. Por lo tanto, se recomienda la integración de modelos que incluyan flujos subterráneos.