¿Se puede predecir cuánta agua pasará por nuestros ríos durante los próximos meses? ¿Con cuánta anticipación podemos entregar pronósticos certeros para orientar la toma de decisiones que permitan un desarrollo sustentable? Un equipo de investigadores del Departamento de Ingeniería Civil (DIC) y del Centro Avanzado de Tecnología para la Minería (AMTC), ambas de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile, abordó estas interrogantes para las cuales la disponibilidad de mediciones, la configuración de modelos numéricos y las características de las cuencas son factores clave.
Para estimar el caudal –volumen de agua que pasa una sección de un río en un tiempo determinado–, el apoyo en modelos numéricos que simulan el ciclo del agua (es decir, de modelos hidrológicos) es clave pues, gracias a una serie de variables de entrada como la precipitación y temperatura, y diferentes parámetros, se resuelven balances de agua y/o energía que permiten caracterizar procesos hidrológicos.
Dentro del espectro de posibles aplicaciones, los modelos hidrológicos permiten predecir, en base a supuestos sobre la evolución de las variables meteorológicas, la disponibilidad de agua para las horas, días e incluso meses futuros, lo que se conoce como pronóstico hidrológico.
En un artículo publicado en la revista Hydrology and Earth System Sciences (HESS), investigadores de la Universidad de Chile presentaron una serie de experimentos de modelamiento numérico en 22 cuencas de Chile Central, en los cuales se generaron y evaluaron pronósticos de caudales de deshielo, entre septiembre y marzo, con un período de anticipación de hasta cuatro meses.
En su trabajo, los científicos exploraron distintas estrategias para seleccionar parámetros de modelos hidrológicos, y cómo estas impactan la cantidad de agua almacenada en las cuencas al momento de emitir el pronóstico y, por lo tanto, la calidad de los pronósticos hidrológicos.
“Para generar pronósticos de caudal, es necesario combinar dos fuentes de predictibilidad: la hidrológica, que permite estimar cuánta agua almacenada hay en una cuenca dada, y la climática, que tiene relación con condiciones climáticas precedentes y futuras”, explica el ingeniero civil Diego Araya (AMTC), uno de los autores del estudio. “La condición inicial es fundamental para generar pronósticos certeros y es ahí donde entran al juego los modelos hidrológicos y la forma en que los configuramos”, agrega.
El estudio contribuye con estrategias rigurosas para estimar parámetros orientados no solo a la generación de simulaciones realistas, sino que también para la producción de pronósticos certeros.
Además, “los resultados entregan luces sobre las características de aquellas cuencas de montaña en que las condiciones iniciales adquieren mayor relevancia para la calidad de pronósticos de volúmenes de deshielo. Por ejemplo, sabemos que dicha importancia es mayor en cuencas de respuesta lenta, con una fracción importante de la precipitación cayendo en forma de nieve, donde el caudal medio anual puede variar fuertemente año a año, y donde la contribución de flujos subterráneos al caudal es importante”, advierte el hidrólogo Pablo Mendoza, académico del Departamento de Ingeniería Civil de la FCFM y director de la investigación.
Asimismo, añade que “estas conclusiones no solo van en línea con hallazgos similares en cuencas montañosas de Europa y Estados Unidos, sino que además advierten la necesidad de mayor rigor en la implementación de modelos numéricos con fines de pronóstico”.
“Si bien el trabajo entrega oportunidades e ideas para seguir avanzando en la generación y mejora de pronósticos de deshielo, quedan espacios de mejora para vincular la información generada con la toma de decisiones que apunten a una gestión estratégica de los recursos hídricos en Chile”, señala Eduardo Muñoz-Castro, hidrólogo y coautor del estudio.
El equipo de investigación estuvo conformado por Diego Araya (DIC/AMTC); Pablo Mendoza (DIC/AMTC); Eduardo Muñoz-Castro (DIC), quien está actualmente en el Instituto de Investigación de Nieve y Avalanchas - SLF, Davos, Suiza; y James McPhee (DIC).
