MANUAL TÉCNICO

El modelo hidrológico global de GEOGloWS ECMWF Streamflow Services (GESS) provee un pronóstico hidrológico de 52 miembros y una simulación histórica para cada río en el mundo.

La corrección de sesgo usada se basa en curvas de duración de caudales mensuales descrito por Sanchez-Lozano,2021.

La metodología de corrección del sesgo combina los datos observados localmente y los valores simulados del modelo GESS para ajustar la magnitud de los valores simulados. Los valores de caudal tienen incertidumbre porque estos son obtenidos a través de una curva de calibración para cada sección del río. El nivel de agua es la única variable a cerca de la cual se tiene certeza. Adicionlmente, es más fácil tener mediciones de nivel de agua en cualquier sección del río. Por otro lado, hay más valores de nivel de agua disponibles que valores de caudal.

Por lo tanto, es posible extender la metodología de corrección de sesgo para generar valores simulados de nivel de agua usando el modelo GESS.

Para cada mes en las series de tiempo históricas de nivel de agua observada y de caudales simulados, se calcula la curva de duración de caudales y de niveles según corresponda. Después de eso, en un solo mes, se puede estimar la probabilidad de no excedencia de cada valor simulado. Por lo tanto, es posible estimar el valor de nivel de agua observado que corresponde a esa probabilidad de no excedencia. Finalmente, se convierte el valor simulado reemplazándolo con el nivel de agua observado equivalente a la misma probabilidad de no excedencia.

La figura anterior muestra la extensión de la corrección del sesgo para los niveles de agua aplicada para toda la simulación histórica. Después de esta extensión de la corrección del sesgo para los niveles de agua, la simulación histórica proporciona una simulación histórica del nivel de agua basada en la simulación histórica original del caudal. El método convierte los valores del caudal en valores del nivel del agua cercanos a los datos observados. Pero no corrige el tiempo de los picos. Sin embargo, los nuevos valores simulados están en el mismo orden de magnitud que los valores observados.

Aplicamos la metodología descrita anteriormente para las diferentes estaciones de aforo de los Países Amazónicos. Utilizamos el coeficiente de eficiencia de Kling-Gupta (KGE -2012) para cuantificar el error de la simulación histórica. La figura siguiente muestra los resultados antes y después de la corrección del sesgo.

Estos resultados son alentadores y sugieren que esta corrección de sesgo implementada puede utilizarse para obtener localmente previsiones del nivel del agua cuando se dispone de observaciones históricas. Utilizamos la simulación del nivel de agua histórico para definir los nuevos periodos de retorno que definirán el umbral de alerta. La metodología propuesta para obtener la previsión del nivel del agua utiliza la curva de duración del caudal mensual y la curva de duración del nivel del agua para los valores históricos simulados del caudal y los valores observados del nivel del agua y ajusta los valores de previsión de la misma manera que lo hicimos para la simulación histórica.

Recursos Adicionales

Ejercicio práctico: Nivel de Agua - GEOGloWS ECMWF Streamflow Prediction Services - Rio Cauca

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