Análisis espacial y temporal de la cobertura de nieve en la cuenca del río juncal y su relación con los caudales utilizando imágenes satelitales y medidas in-situ

Abstract

En Chile, muchas cuencas dependen del deshielo, ya que presentan regímenes nivales o mixtos. El cambio climático ha reducido la acumulación de nieve, afectando la disponibilidad de agua para consumo humano, agricultura, turismo y energía. Por ello, es crucial monitorear la cobertura nival para gestionar adecuadamente los recursos hídricos. El objetivo de esta memoria es evaluar la cobertura de nieve en la cuenca del río Juncal y su relación con los caudales. Para ello, se utilizaron productos de teledetección de Sentinel-2 y datos in-situ de caudal provenientes de la estación meteorológica Juncal. La estimación de la superficie cubierta de nieve se realizó mediante el Índice Diferencial Normalizado de Nieve (NDSI) para los años 2018-2024. La relación entre la superficie cubierta de nieve y el caudal fue evaluada utilizando el modelo “Random Forest”, construido con los años 2019, 2020, 2021 y 2022, ya que estos años presentan registros completos de datos. Se emplearon tres años para la calibración y uno para la validación, repitiendo este proceso para las cuatro combinaciones posibles. Los resultados del modelo RF muestran una limitación numérica en la predicción del caudal a partir de la superficie cubierta de nieve. El ajuste con mayor confianza estadística se presentó en el año 2022 (R²: 0,35, RMSE: 2,74) y el ajuste con menor confianza estadística fue el año 2019 (R²: -0,86, RMSE: 3,12). El rendimiento del modelo se vio afectado por la falta de una base de datos hidrometeorológica robusta y a la limitada duración del período de estudio.

In Chile, many watersheds rely on snowmelt as their primary water source, exhibiting nival or mixed regimes. Climate change has significantly reduced snow accumulation, impacting water availability for human consumption, agriculture, tourism, and energy production. Given this context, monitoring snow covers become crucial for effective water resource management. This study evaluates the correlation between snow cover extent and streamflow in the Juncal River watershed. Sentinel-2 products and in-situ streamflow data from the Juncal meteorological station were used. Snow cover extent was estimated using the Normalized Difference Snow Index (NDSI) for the period 2018-2024. The relationship between snow cover area and streamflow was evaluated using the “Random Forest” model, built with the years 2019, 2020, 2021, and 2022, as these have complete records. Three years were used for calibration and one for testing, repeating this process for the four possible combinations. The results of the RF model indicate a numerical limitation in predicting streamflow based on snow-covered area. The best statistical fit was observed in 2022 (R²: 0,35, RMSE: 2,74), while the lowest was in 2019 (R²: -0,86, RMSE: 3,12). Model performance was affected by the lack of a robust hydrometeorological database and the limited duration of the study period.