el sistema hidrológico, monitoreo y modelamiento: la base...

El Sistema Hidrológico, Monitoreo y Modelamiento: La Base de un Manejo sostenible

de los Recursos Hídricos

Samuel SchroersJan Wienhöfer, Jan Bondy, Erwin ZeheKarlsruhe Institute of Technology

IWG Hydrology

Master Class 16. Oct. 2019

Cualidades especiales del Agua

Introducción

Agua forma el planeta

Estructuras fluviales

Hábitat y cualidad del hábitat

Maneja los ciclos bioquímicos

Factor principal del climaEnergía

Alimento indispensable

Riesgos y Problemas

Exceso

CalidadEscasez

Pronósticos, Medición, Manejo

Tratamiento del Agua,Reducción de inmisiones,Agricultura sostenible

Manejo de los recursoshídricos

Agua un Recurso escaso

Agua es escaso

Total de Agua

Agua liquida en los suelos, humedales, ríos y lagosAgua en los ríos y lagos

Agua superficial (Lagos y Ríos):• Volumen 104,000 km3

• Tasa de Renovación 37,000 km3/a

Agua subterránea (incl. Agua del los suelos):

• Volumen 10,000,000 km3

• Tasa de Renovación 3,000 km3/a

Agua utilizable: 0,1% del Agua dulce

Volumen

Tasa de Renovacion == Tiempo promedio de renovacion del Agua en el Almacenamiento

Tasa de RenovaciónMundo

Tasa de renovación es la base para un manejo racional de los recursos hídricos

Agua subterránea = Cuenta de AhorrosAgua superficial = Cuenta Corriente

Definición de Escasez del Agua (UN, Falkenmark): < 1000 m3/a/pers agua azul < 1300 m3/a/pers agua azul + agua verde

¿Todo bien? Ya existe una escasez del agua en muchas regiones y la escasez aumenta Año 2000 -> 300 Mio. personas (también en Berlin, Brandenburgo) Año 2050 -> 4000 Mio. personas(Rockström et al., 2007)

* Datos obtenidos por ANA y Sedapal

Extracción Global 4.5*106 km3

Descarga disponible 13*106 km3

Grandes diferencias entre regiones y cuencas

Escasez del Agua

Extracción Lima* 1100 hm3

Descarga disponible* 1400 hm3

Environmental Water Scarcity Index by 2030

Agua es escasa

Manejo de los Recursos Hídricos

Manejo de la demanda: Aumento de la eficiencia Reusó del Agua

(Agua tratada) Irrigación: “More crop per drop” Reducción de las perdidas Cambio de la dieta (menos carne)

Manejo de la oferta: Almacenamiento Enriquecimiento artificial del Agua

subterránea Desalinización de agua del mar Cosecha de Agua evaporada

Encontrar el balance entre demanda y oferta del agua

Uso del Agua

UNEP Vital Water GraphicsPhilippe Rekacewicz, February 2006http://www.grida.no/resources/5626

El ciclo del Agua

• Precipitación cuenta con una alta variabilidad tanto en el espacio como en el tiempo• Cambios en precipitación tienen consecuencias dramáticas (inundaciones, sequias)

Precipitación

• El Almacenamiento de agua en reservorios ha crecido en el siglo 20 más que 1000%

Almacenamiento

Fuente: T. Zhou et al 2015

Evaporación

• Evaporación es la diferencia entreLa Vaporización y la condensación

• Difícil de medir -> Estimación:

Balance de Energía

Conceptos aerodinámicos

Variable Desconocido en balance del Agua

La línea divisora de las Aguas determina un volumen de controlFacilita el cálculo del balance del agua- Precipitación entra [mm/h]- Evapotranspiración [mm/h] y descarga [mm/h] salen- dS es la cambio del almacenamiento de la cuenca:

- En el suelo - En el acuífero

El Concepto de la Cuenca Hidrográfica

( )dtdSQETP tot =−−

Balance del Agua está determinada por:

•Clima y Meteorología•Relieve, Morfología y Red Fluvial•Cualidades de los Suelos•Uso del suelo y Vegetación•y humanos (Extracciones e Inmisiones)

A largo plazo el Cambio del Almacenamiento ≈ 0

Características de la Cuenca Hidrográfica

Escalas Temporales (Blöschl 1996)

Evento• Inundaciones• Erosión• Contaminación

Temporada• Balance del Agua• Agricultura• Manejo del Almacenamiento• Contaminación del acuífero

Siglo• Protección a Inundaciones• Abastecimiento con Agua• Degradación• Sobre- Explotación• Demografía

Descarga integra Procesos en una jerarquía de escalas espacialesEscala puntual• Precipitación• Infiltración• Escorrentía• Almacenamiento• Evaporación• Renovación del agua

subterránea

Escala de una pendiente• Superficie• Capas de

almacenamiento• Variabilidad de

procesos puntuales

Escala de Cuenca• Escorrentía

• libre• filtrada• del subsuelo

• Variabilidad de los procesos en las pendenties

Escalas >>• Clima, Geología,

Uso• Manejo, Intereses• Variabilidad de los

procesos en las cuencas

¿Cómo estimamos las variables hidrológicas (en espacio y el tiempo) en la cuenca? (P,ET,Q,S, etc.)

Monitoreo Modelamiento

Modelamiento hidrológicoEvento: Descarga como respuesta a precipitación (¡limitado

en el tiempo!)Input

P(t)

t

t

Q(t)Output

Cuenca como transformador

DuraciónIntensidadCantidad

Duración?tstart? tend???

Volumen de AvenidaEscurrimiento directo

Escurrimiento secundario

Flujo Base

Ventajas• Menos Parámetros Empíricos• Calibración menos importante• Se puede analizar efectos no observados con más seguridad

Desventajas• Falta de datos para grandes cuencas• Tiempo de computación

Modelos Hidrológicos Basados en Procesos Físicos

VentajasAlta funcionalidad en la praxis¡Rápido!Conceptos fáciles y plausibles

Desventajas Parámetros empíricos no se pueden medir Calibración con Curva de descarga¡Efectos no observados difícil de predecir! (cambio climático o cambio de uso de suelos)

Modelos Hidrológicos Conceptuales

0

50

100

150

200

250

300

350

400

01.01.88

05.02.88

11.03.88

15.04.88

20.05.88

24.06.88

29.07.88

02.09.88

07.10.88

11.11.88

16.12.88

Date

Runo

ff(m3 /s)

SimulatedObserved

Almacén Linear define producción del flujo base:

Qout(t)= 1/K * S(t)• K Constante de Almacenamiento = Constante en el tiempo para vaciarse de forma

exponencial [tiempo]• Q descarga específica [longitud/tiempo]• S Altitud del almacenamiento [Longitud]

Cuanto más aumenta K, más lento se vacía S

Concepto del Flujo Base

SQout

Qin

Sk

tQin

tQouttQindtdS

1)(

)()(

−=

−= )exp()( 0 ktQtQout −=

Modelos por ejemplo: HBV Modelo (Bergström 1995), LARSIM Modelo (Bremicker 1998) -> Modelo operativo en BaWÜ, Rheinlandpfalz, Bayern…

Idea general es siempre la misma:

• Abstracción del suelo con uno o más reservorios (N=Cantidad de tipos de suelos* Cantidad de usos del suelo)

Modelos del Balance del Agua

Cambio del Almacenamiento ∆S [m3]

P ETA

Q_directo

Uno o más reservorios linearesQi(t)= 1/Ki Si(t)En fila o en paralelo•K Constante del Almacenamiento = tiempo de retención promedio [tiempo]•Si Altura del reservorio [Longitud]

Separación de Qeff en Qdirecto, Qsecundario, Qbase

Desarrollo del Flujo Base y Concentración de la Descarga:

SiQout

Qin

Si+1Qou

Calibración de Parámetros

27

ModeloParámetros p

OutputInput

Mundo Real

Mundo virtual

0

2

4

6

8

10

12

1 2 3 4 5 6 7 8Zeit / d

Nied

ersch

lag / m

m

Observación

Prec

ipita

tion/

m

m

Time/ h

0

2

4

6

8

10

12

14

1 2 3 4 5 6 7 8Zeit / d

Nied

ersch

lag / m

mPr

ecip

itatio

n/

mm

Time/ h

Input

Time/ s

Disc

harg

e/ m

3 /s

Output observado

good fit?O(P)M

appi

ngTr

ial &

erro

r

0

50

100

150

200

250

300

350

400

01.01.88

05.02.88

11.03.88

15.04.88

20.05.88

24.06.88

29.07.88

02.09.88

07.10.88

11.11.88

16.12.88

Date

Runo

ff(m3 /s)

SimulatedObserved

Tipos de medición:- Medición continua a través de

- Estructuras definidas (presas, canales ,etc.)- Relación tirante del agua – descarga- Medición de la velocidad del agua- Medición de la pendiente superficial del espejo del agua- El método de inducción magnética- Métodos visuales

- Medición discontinua a través de- Mediciones volumétricas- Medición de velocidades en secciones (correntómetro, etc.)- Medición de la velocidad promedia (trazadores, ADCP, etc.)

Monitoreo de la Descarga

418 Estaciones de Descarga (10 – 100 años) fueron interpoladas para 14000 ubicaciones en Baden-Württemberg / Alemania

Estimación de Avenidas con periodos de retorno (10 años, 100 años, …., 10000 años)

Regionalización de Variables hidrológicas

Variables a Regionalizar:

• Área de la cuenca AEo [km2]

• Porcentaje urbano S [%]

• Porcentaje de Bosques W [%]

• Pendiente promedia Ig [%]

• Longitud L [km] del río desde la línea divisora de las aguas

• Longitud LC [km] del río desde el centro gravimétrico

• Precipitación promedia hNG [mm]

• Factor para uso del suelo LF [-]

( ) ( ) ( )( ) ( )( ) ( )( ) ( )LFlnChNlnC

LlnCLlnCIlnC1WlnC

1SlnCAlnCCYln

8G7

C65

g43

2Eo10

⋅+⋅+⋅+⋅+⋅++⋅+

+⋅+⋅+=

Precipitación anual (mm)

Tipos:- Estaciones puntuales

- Puntualmente muy exacto- Para una regionalización se necesita una red exigente

- Radar- Emisión de rayos electromagnéticos con frecuencia conocida

, p.e. Radar en Karlsruhe: longitud de la honda = 5.4 cm- Las hondas reflejadas se usan para estimar la lluvia- Ventajas: alta resolución especial y temporal- Desventajas: errores sistemáticos (hasta factor 2, Starzel

2008)- Mejora: mezcla con datos de pluviómetros

Monitoreo de la Precipitación

BaWü: 260 Estaciones 200 cm² Área total 5.2 m² 36.000 km² aprox. 1 estación por 138 km²

Tormenta media grande: aprox. 25 km² Probabilidad de encontrar la célula: aprox. 20% ¡Huecos! Interpolación espacial para llenar huecos

www.hvz.baden-wuerttemberg.de

Medición de la Precipitación con Pluviómetros

Satellite Data (Río Lurín) from GPM

Muy alto

Muy bajo

La cuenca del Río Lurín

I. Datos

Área de estudio: Topografía y Precipitación

Red de Monitoreo existente

Calidad de los Datos: Lurín

Datos de una sola estación pluviométrica Datos del producto satelital PISCO

Ψ = 0.99

Ψ = 0.71

Ψ = 0.63

Ψ = 0.43

Calidad de los Datos: Chillón

Ψ = 0.29Ψ = 0.26

Ψ = 0.41

Calidad de los Datos: Caudal

Ampliación de la Red de Monitoreo

La cuenca del Río Lurín

I. Datos

II. Modelamiento

Mesoscale hydrological model (mHM)• modelo conceptual• espacialmente distribuido• enfoque multi-escala• funciones de transferencia para la

regionalización de parámetros • Procesos hidrológicos:

• acumulación de nieve y deshielo• escurrimiento superficial• intercepción• infiltración• dinámica de humedad del suelo• evapotranspiración• almacenamiento en el subsuelo• percolación profunda y flujo base• atenuación del caudal y routing

El Modelo Hidrológico

Datos de Entrada:Parámetro Tipo y fuente de datos Resolución espacial

Precipitación PISCO (producto grillado de precipitación, terrestre-satelital, SENAMHI)

0.1°

Evapotranspiraciónpotencial

Hargreaves-Samani (Tmin & Tmax interpoladas a través la dependencia de la altitud)

-

Temperatura diaria Estaciones climatológicas -

Topografía Lurín: Tandem-X (DLR)Chillón: NASA ASTER

12,5m30m

Leaf Area Index(LAI)

NASA MODIS (datos satelitales globales: 500m x 500m)

500m

Textura del suelo Soilgrids.org (global) 250m

Hidrogeología Mapa hidrogeológico de Péru -

Simulación del Caudal: Lurín

Simulación del Caudal: Chillón

Perspectivas:• Mejoramiento del modelo conceptual• Implementación de modelo representando los procesos físicos • Integración de los nuevos datos de precipitación• Integración de datos de Teledetección• Calibración/parámetros y similitud de una cuenca vecina (Chillón)• Implementación de un modulo modelando las extracciones de agua del río

Conclusiones:• Modelamiento es importante para analizar el manejo y cambio hidrológico de una cuenca• Se requiere datos distribuidos (tiempo y espacio)• Se requiere datos locales

Perspectivas y Conclusión

¡Muchas Gracias!