catedra aguas de valencia valencia, febrero de 2015plazo: 2014 –2017 retos investigaciÓn-acción...
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Manuel Pulido‐Velázquez
Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA)Universitat Politècnica de València, Valencia, España
E‐mail: [email protected]
Catedra Aguas de ValenciaValencia, febrero de 2015
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Sostenibilidad y adaptación de sistemas de recursos hídricos a escenarios futuros a largo plazo (SAWARES)
PLAN ESTATAL de Inv. Científica y Técnica e Innovación 2013‐2016
Metodologías y Herramientas para analizar IMPactos y ADAPTación al cambio global en Sistemas de Recursos Hídricos (IMPADAPT)
Plazo: 2014 – 2017
RETOS INVESTIGACIÓN - Acción sobre el cambio climático y eficienciaÁREA: Ciencias de la Tierra
Equipo IIAMA ‐Manuel Pulido
Equipo Industriales‐ITA: Fco. Arregui
Equipo Agrónomos: Lorenzo Avellá‐Carles Sanchís‐Marta G Mollá – Juan Manzano (equipo CVER) / Alberto García Prats (reForest‐IIAMA)
Equipo Impacto Ambiental: Fco. Martínez CapelPersonal propio del proyecto: Patricia Marcos (FPI) / Mar Ortega (Téc Superior)
EQUIPOS:
ENTIDADES INTERESADAS:SPADIS, IWA, AGUAS de VALENCIA, Acequia Real del Júcar, FENACORE, CHJ, CHS
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OBJETIVO:“desarrollar e implementar métodos y herramientas, incluyendo participación pública, para el análisis de impacto y estrategias de adaptación en distintos sectores (urbano, agrícola, energético, medio ambiente) / desarrollo de un SAD para el análisis multiobjetivo de la adaptación (impactos en suministros y garantías, económicos, ambientales, energéticos)”
6 actividades: Escenarios Climático‐Hidrológicos Históricos y Futuro (A1) Impactos Hidrológicos (A2) Impactos y Adaptación en el Sector Urbano (A3) Impactos y Adaptación en el Agrícola (A4) Binomio Agua‐Energía (A5) SAD para Adaptación (A6)
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Hipótesis de trabajo: Metodología mixta “top‐down” – “bottom‐up”
BOTTOM-UP: definición de escenarios plausibles y medidas de adaptación mediante procesos participativos y talleres con los actores de los principales sectores implicados (agrícola, urbano, energético, medio ambiente)
TOP-DOWN: selección de portfolio de medida óptimos a escala de cuenca (modelos hidroeconómicos, de agente) y análisis de su robustez
Principal caso de estudio: cuenca del Júcar – Mancha Oriental
Enfoque integral, participativo y multidisciplinar (hidrología, ec., hidrául. urbana, agronomía, ecología, análisis de sistemas, etc.)
Adaptación al cambio climático: Top‐Down approach
A1B
Arpège, CCMA, CNRM, GFDL, IPSL, MPI ECHAM, MRI, NCAR
«Wheater type » downscaling
GR2M hydrological model
Least‐Cost River Basin Optimization
Adaptatiton strategy
Impact assessment
Downscalling
Global climate simulation
Emission scenarios
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Alternativa: combinación top‐down & bottom‐up
Programa de medidas a menor coste
Tesis Corentin Girard (dic-2015). Orb River Basin (France)
Reparto de costes ‐> Th Juegos
Esquema IMPADAPT
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Sistema de apoyo a la toma de decisiones
(SAD- MHE)
Hidrología futura Demandas futuras Agrícola
Urbana
• Producción
Escenarios socio-económicos / efecto del cc
• Calidad agua (lixiviado)
Medidas de adaptación • Coste-eficacia
• Coste-beneficio
Binomio Agua-energía
Hidrologíafutura ‐ sequías
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Proyecto CORDEX Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment
Objeto: mejorar la generación de proyecciones regionales decambio climático a nivel mundial. Diferentes combinaciones demodelos globales y regionales
Resoluciones : 0.11o, 0.22o y 0.44o
12 dominios o regiones: EUR
Varios escenarios: RCPs (2.6, 4.5, 6, 8.5)
Horizontes temporales: corto (2011‐40),medio (2041‐70) y largo plazo (2071‐100)
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Modelos globales y regionales
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mm PRECIPITACIÓN MEDIA MENSUAL
Modelo precipitación‐escorrentía
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Modelo de Témez (1977), considerando dos ramas de descarga parael acuífero
Precipitación
Exceso (T)(C)
Escorrentía superficial
Escorrentía total
Infiltración(Imax)
Escorrentía subterránea
Zona no saturada
Zona saturada
Acuífero
Suelo (Hmax)
ET
P-T
R1=b1IS
R2=(1‐b1)IS
Qsub, 2
Qsub, 1
Subcuencas
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Ej. Alarcón, cabecera
Generación de caudales futuros
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% cambio aportaciones futuras
Análisis de SEQUÍAS Índices estandarizados: generalización SPI
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Variables: Sequíasmeteorológicas: P (SPI), P‐ET0 (SPEI, Vicente‐Serrano et al., 2010)
Sequías hidrológicas: Q (aportación mensual)
Periodos agregación: 1, 3, 6, 12 y 24 meses
Escenarios de demanda futura
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Factores: P, T, otras variables meteorológicas, CO2, cultivo, tipo de suelo, prácticas agrícolas
Relación ET-rendimiento-lixiviado
Ej. trigo, Mancha Oriental
Escenarios de uso del suelo
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2 enfoques principales:• Modelación de tendencias LUC
• Enfoque participativo: scenario‐building workshops
Redes neuronales Autómata celular(IDRISI)
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Tesina Lenin Henríquez - 2012
Proyecciones de población / consumo per‐cápita / medidas de ahorro
California
Fuente: Urban Water Demand in California 2100: Incorporating Climate Change
Medidas de ADAPTACIÓN
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EN LAS CCRR
A ESCALA DE CUENCA / NACIONAL
INSTRUMENTOS ECONÓMICOS:
Precios (agua, fertilizantes, …)
Mercados
Seguros agrarios
ADAPTACIÓN EN PARCELA
1) Selección de cultivos / calendario de plantación2) Mejor gestión delos inputs (fertilizantes, pesticidas, etc)3) Mejora tecnologías de riego / cultivo – EFECTO REBOTE !!
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Casos de estudio en Valencia, Londres y Locarno (Suiza)
En qué medida concienciación social -herramientas interactivas pueden influir en comportamiento de consumidores / reducción del consumo
Smart MetersSmart Data
WP5 – precios dinámicos / reducción de puntas diarias o estacionales
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Alarcón reservoir
Droughtperiod: higher
values
Scarcity Water Pricing Policies
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Demonstrating Improved Agricultural Land practices tO safeGUarddrinking water suppliES
Objectivo: medidas para reducir el impacto de la contaminación agrícola en el suministro urbano
Ej. Incentivos, regulación, acuerdos, mejor monitorización y gestión, mejores prácticas para reducción de lixiviados de nitratos y pesticidas, etc
Modelo de gestiónhidro‐económicos
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Metodología
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MODELOS HIDROECONÓMICOS
Ingeniería Economía Hidrología
Análisis integrado a escala de cuenca de suministros, demandas e infraestructura disponible
Curvas de Demanda
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HYDROPLATFORM+
MS EXCEL
ConnectivityMatrix
Time SeriesParameters
Topology
INPUTS MODELS OUTPUTS
HydrologyEconomic
Information
Infrastructure
MODEREAg demands
OPTIMIZATION(OPTIGAMS)
Watermanagement(V, Q, deliveries, reliability, etc.)
Economicresults
(benefits, scarcitycosts, MROC)
TOOLS
Watermarket
BAU and SWP
SIMULATION(SIMGAMS)
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Esquema sistema de explotación JúcarSistema Júcar
Mancha Oriental
Canal Júcar‐ Turia
Ribera Alta y Baja Júcar
Coste de escasez
0 €
100 €
200 €
300 €
400 €
500 €
600 €
700 €
800 €
900 €
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59
Millions
year
Annual scarcity cost for each scenario
Long‐Term
Mid‐Term
Short‐Term
Base Case
DEMANDmanagement options:o Mejora de eficiencias en Ribera del Jícaro Reducción futura de demandas Mancha Oriental
Opciones de gestión del sistema:o Cambio de prioridades
o Mercados
Análisis de estrategias de adaptación (HEM)
0 €
50 €
100 €
150 €
200 €
250 €
300 €
350 €
400 €
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59
Millions
years
Average Annual Scarcity Cost for each Adaptive Strategy
Long‐Term
Improve Efficiency
Decrease La Mancha
Equal Priorities
Water Markets