Análisis comparativo de modelos agregados de balance hídrico en la España Peninsular y su incertidumbre climática.

Abstract

Los modelos de balance hídrico son un factor clave en la gestión del agua. La simplicidad de los modelos agregados permite la estimación de los recursos hídricos sin necesidad de información espacial que en muchos casos no pudiera alcanzarse. Para evaluar la respuesta hidrológica de un sistema, es indispensable la elaboración de algún tipo de esquema, mediante el cual se pueda representar de forma simplificada un sistema real; en otras palabras: un modelo.

El presente estudio se realizó para comparar seis modelos de balance hídrico agregados a escala mensual en la España peninsular, atendiendo a su diversidad climática. El período estudiado comprende 34 años (1977-2010). Se han asumido tres años para el calentamiento, 15 años (1980-1995) en la calibración de los modelos y 15 años (1995-2010) para la validación del mismo. Los modelos seleccionados han sido Témez, ABCD, GR2M, AWBM, GUO5P (5 parámetros) y Thornthwaite- Mather. Asimismo, se han aplicado seis estadísticos para comparar los resultados de los modelos: coeficiente de eficiencia del modelo de Nash-Sutcliffe (NSE), desviación cuadrática media (RMSE), coeficiente de correlación de Pearson (R), porcentaje de sesgo (PBIAS), relación de la desviación estándar de observaciones (RSR) y el error relativo entre volúmenes de caudal observados y simulados (REV). Los modelos hidrológicos demostraron su buen desempeño en regiones húmedas y subhúmedas. Cuanto más húmedas son las cuencas mejores resultados se han obtenido en la modelización. En cambio, cuanto más secas son estas, peor ajuste presenta la simulación realizada. El modelo de Témez obtuvo los peores resultados en las regiones secas subhúmedas y semiáridas y las estimaciones de GUO5P arrojaron volúmenes con un error por debajo del 10% a pesar de los resultados insatisfactorios según la clasificación de Bressiani. La clasificación de Bressiani tiene en cuenta diferentes criterios de comparación y los resultados son una herramienta importante en las decisiones de gestión del agua. Además de conocer el ajuste del modelo, es esencial cuantificar el margen de error en el volumen total de escorrentía usando el estadístico REV. El coeficiente de correlación de Pearson es poco útil en la selección del modelo, pero puede ser útil en el análisis de debilidades de los modelos.

El carácter incierto de la hidrología ha planteado muchas cuestiones relacionadas con la evaluación de la incertidumbre. Atendiendo a la incertidumbre existente en la modelización hídrica se pueden distinguir tres tipos: la incertidumbre propia de las variables hidrológicas observadas, los parámetros del modelo y la estructura del modelo. Para el desarrollo de esta tesis se ha analizado la incertidumbre de los datos climáticos en la entrada de los 6 modelos citados anteriormente, usando la clasificación de Bressiani. La incertidumbre climática ha sido simulada en cuatro cuencas representativas de los principales grupos climáticos peninsulares en el periodo de simulación 1979-2007. Esta incertidumbre se ha evaluado en base al comportamiento de los modelos de balance hídrico a partir de datos climáticos (precipitación y ETP Hargreaves) de diferentes fuentes climáticas (AEMET, SIMPA, Spain02, CFSR). Además, se ha evaluado el comportamiento de los 6 modelos a partir de la precipitación obtenida de las diversas fuentes climáticas junto a la ETP del modelo SIMPA. Los resultados obtenidos del análisis de la incertidumbre climática en los modelos de balance hídrico demuestran igualmente que los modelos presentan mejor ajuste en las cuencas lluviosas y menos áridas y viceversa. De igual modo se observa que los datos obtenidos del modelo climático CFSR son los que peor ajustan los modelos de balance hídrico simulados.

Por lo tanto, para la obtención de una buena simulación en un modelo de balance hídrico agregado a escala mensual en la España peninsular, es necesario modelizar con diferentes fuentes de datos en cuanto a precipitación se refiere, al igual que con diferentes tipos de modelos de balance hídrico para obtener el mejor ajuste para las cuencas objeto de modelización.