Caudales en el Parapeti-Grande (Bolivia): presente y futuro

Transcripción

1 Caudales en el Parapeti-Grande (Bolivia): presente y futuro Maxime Turko, Josyane Ronchail, Marc Pouilly, Nicolas le Moine, Laurent Li, Nikulin Gregory, Alex Ovando, Frank Timouk 6a Reunión Científica del Observatorio HIBAM, Cusco, 26-30/10/2015 Rios de los Andes y de la Amazonía : descifrar los cambios globales de la variabilidad natural en la zona crítica

2 Proyecto Balance hídrico, calidad biológica y gestión del agua en la parte subandina del Chaco Boliviano (Chuquisaca, Santa Cruz), coord. Marc Pouilly Objetivos: Evaluar la evolución de los caudales en el marco del cambio climático Aplicaciones : evaluación del caudal ecológico, abastecimiento de agua para las personas, las actividades agrícolas y de extracción

3 Cuencas de montana PARAISO ( km²), datos: CAMIRI, datos: Cuencas estudiadas y representación del relieve por Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) (

4 Una región amazónica seca, pero con mucha variabilidad espacial de la lluvia (G. Drapeau) mm/ año en los valles andinos (785 mm en Camiri) mm en los llanos (1300 mm en Santa Cruz) mm en las regiones de hotspots

5 Una región amazónica de fuerte variabilidad estacional y interannual 60% de la lluvias anuales caen en Diciembre-Enero-Febrero- Caudal máximo en Febrero, mínimo en Agosto

6 Una región amazónica de fuerte variabilidad estacional y interannual 60% de la lluvias anuales caen en Diciembre-Enero-Febrero- Caudal máximo en Febrero, mínimo en Agosto Lluvia: Variabilidad interanual (de 500 mm a 1500mm/año) y variabilidad decenal (mas lluvia en los años 80) Caudal : de 200 a 800 m 3 /s 740 mm 1060 (+ 40%) (-30%)

7 PARTE 1: Simulación de los caudales del Rio Grande ( )

8 Estimación de los caudales Modelo CEQUEAU (EDF R&D adaptado por Le Moine 2014): Conceptual y espacialmente distribuido (15 maillas de 4000 km²), con funciones de producción y funciones de transferencia, con reservorios lento y rápido, algunos parámetros* cuya combinación es optimizada utilizando un criterio tipo NASH (INRS 2011) *Capacidad máxima del reservatorio suelo Velocidad máxima de la onda de crecida,..

9 Estimación de los caudales Forzantes climáticos: Temperaturas diarias: WFDEI (WATCH Forcing Data ERA Interim, Weedon et al. 2011), 0,5 * 0,5 lat-long Precipitaciones diarias: Modelo CEQUEAU (EDF R&D adaptado por Le Moine 2014): Conceptual y distribuido, con una función de producción y una función de transferencia, con reservorios lento y rápido, algunos parámetros* cuya combinación es optimizada. (INRS 2011) *Capacidad máxima del reservatorio suelo Velocidad máxima de la onda de crecida,..

10 Estaciones pluviométricas 27 estaciones (datos: SENAMHI y AASANA), 15 dentro de las cuencas ( ), 12 fuera. Densidad baja en una zona de montana

11 Estaciones pluviométricas Forzantes climáticos diarios: Temperaturas: WFDEI (WATCH Forcing Data ERA Interim, Weedon et al. 2011) Precipitaciones diarias: estimaciones de lluvia TMPA (TRMM 3B42 V7, TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis, Huffman et al. 2007, Zulkafli et al. 2013), de resolución espacial 0,25*0,25 grados, cada 3 oras, estaciones (datos: SENAMHI y AASANA), 15 dentro de las cuencas ( ), 12 fuera. Densidad baja en una zona de montana

12 Comparación observaciones de lluvia /estimaciones TMPA (punto a punto): BIAS Sobre estimación de las lluvias por TMPA en la mayoría de las estaciones (con sobreestimaciones muy fuertes hasta +200% -, en la región de hot spots). Sub-estimación en algunas estaciones al contacto Andes-llano BIAS, diferencias promedias entre los datos diarios de lluvia de TRMM y los datos observados ( ). En mm.

13 Comparación observaciones de lluvia /estimaciones TMPA (punto a punto): BIAS Frecuente sobre-estimación de las lluvias y del numero de días de lluvia Sobre todo en invierno, resultados mejores en verano Sobre estimación de las lluvias por TMPA en la mayoría de las estaciones (con sobreestimaciones muy fuertes hasta +200% -, en la región de hot spots). Sub-estimación de las lluvias intensas Resultados bastante malos en la región de hotspot de lluvia del Alto Rio Grande (pb de variabilidad espacial muy fuerte de la lluvia) Sub-estimación en algunas estaciones al contacto Andesllano BIAS, diferencias promedias entre los datos diarios de lluvia de TRMM y los datos observados ( ). En mm.

14 Estimación de los caudales utilizando datos TMPA Azul: observación (Paraiso, SO-Hybam) Rojo : simulación - Sobre- estimación de los estiajes. Consistente con la sobre estimación frecuente de las lluvias - Primeras crecidas mal simuladas (mala calibración de los reservatorios suelo y acuífero, kársticos) - Mala simulación de las crecidas fuertes (2008 en particular)

15 Estimación de los caudales utilizando datos TMPA: ciclo anual Azul: observación (Paraiso, SO-Hybam) Rojo : simulación 1400 Rio Grande en Paraiso 1200 Buena representación del ciclo anual De mayo a octubre: sobreestimación (en agosto : 70 m 3 /s en lugar de 30). Sub-estimación en verano, pero fuerte sobre-estimación en febrero Caudal (m 3 /s) A S O N D E F M A M J J Caudal medio mensual observado (m³/s) Caudal medio mensual simulado (m³/s)

16 Estimación de los caudales utilizando datos TMPA: variabilidad interanual Azul: observación (Paraiso, SO-Hybam) Rojo : simulación Sub y sobre estimaciones: valores fuertes subestimados (2008, 2009, 2011), valores bajos sobre estimados (2003 a 2006) Variabilidad menor de los caudales anuales simulados Caudales (m 3 /s) Rio Grande - Paraiso Caudales observados Caudales simulados

17 PARTE 2: Escenarios de evolución de los caudales en el marco del cambio climático

18 El clima en el futuro 3 modelos globales, 2 modelos regionales del proyecto CORDEX-LAC

19 El clima en el futuro 3 modelos globales, 2 modelos regionales Dos periodos futuros: y , periodo histórico de referencia:

20 El clima en el futuro 3 modelos globales, 2 modelos regionales Dos periodos futuros: y , periodo histórico, de referencia: Dos escenarios de evolución del forzante radiativo debido al aumento de los gases de efecto invernadero RCP4.5 : con estabilización del forzante radiativo a +4.5w/m², en la mitad del siglo RCP8.5 : con aumento del forzante radiativo hasta al final del siglo Representative Concentration Pathways (RCPs)

21 El clima en el futuro: aumento de las temperaturas Period GCM RCM RCP Au S O N D Ja F Mar Ap May Jun Jul Year ECE 1,1 RCA4 MPI 4.5 1, IPSL LMDZ 1,6 ECE 1,35 RCA4 8.5 MPI 1, ,1 1,4 1,4 1,4 1,2 1,2 1,3 1,1 1,4 1,2 1,3 1,2 1,3 Mean 8.5 1,4 1,8 1,6 1,5 1,3 1,1 1,4 1,4 1,5 1,6 1,4 1,2 1,4 + 1,1 hasta 1,5 C anual, según según el escenario radiativo Variación de temperatura desde ( C)

22 El clima en el futuro: aumento de las temperaturas Period GCM RCM RCP Au S O N D Ja F Mar Ap May Jun Jul Year ECE 1,1 RCA4 MPI 4.5 1, IPSL LMDZ 1,6 ECE 1,35 RCA4 8.5 MPI 1, ,1 1,4 1,4 1,4 1,2 1,2 1,3 1,1 1,4 1,2 1,3 1,2 1,3 Mean 8.5 1,4 1,8 1,6 1,5 1,3 1,1 1,4 1,4 1,5 1,6 1,4 1,2 1,4 Period GCM RCM RCP Au S O N D Ja F Mar Ap May Jun Jul Year ECE 2,1 RCA4 MPI 4.5 2, IPSL LMDZ 2,7 ECE 4,0 RCA4 8.5 MPI 4, ,4 2,7 2,5 2,3 2,1 2,0 2,2 2,1 2,4 2,4 2,1 2,1 2,3 Mean 8.5 4,5 5,1 5,0 4,2 3,9 4,0 4,0 4,0 4,3 4,5 4,1 4,1 4,3 + 1,1 hasta 1,7 C según los modelos, según el escenario de emisión en hasta + 4,6 C anual según el escenario radiativo en Aumentos mayores en que los documentados a nivel global (1,8 para RCP4.5 y 3,7 para RCP8.5) Aumento un poco mayor en septiembre-octubre Variación de temperatura desde ( C)

23 El clima en el futuro : variación de lluvia en % Period GCM RCM RCP Au S O N D Ja F Mar Ap May Jun Jul Year ECE 1,01 RCA4 MPI 4.5 1, IPSL LMDZ 0,98 ECE 1,04 RCA4 8.5 MPI 1, ,14 0,91 0,99 1,12 0,98 1,06 0,97 0,97 1,09 0,92 0,91 1,06 1,01 Mean 8.5 0,82 1,00 0,99 1,11 1,00 1,16 1,01 0,95 0,91 0,97 0,88 0,73 1,03 En : muy leve aumento a nivel anual : +1 hasta +4%, Incremento mayor (10%) en noviembre y enero y disminución < 0,4 0,4-0,55 en invierno 0,55-0,7 0,7-0,85 0, ,15 1,15-1,3 1,3-1,45 > 1,45 Variación de lluvia (%)

24 El clima en el futuro : variación de lluvia en % Period GCM RCM RCP Au S O N D Ja F Mar Ap May Jun Jul Year ECE 1,01 RCA4 MPI 4.5 1, IPSL LMDZ 0,98 ECE 1,04 RCA4 8.5 MPI 1, ,14 0,91 0,99 1,12 0,98 1,06 0,97 0,97 1,09 0,92 0,91 1,06 1,01 Mean 8.5 0,82 1,00 0,99 1,11 1,00 1,16 1,01 0,95 0,91 0,97 0,88 0,73 1,03 Period GCM RCM RCP Au S O N D Ja F Mar Ap May Jun Jul Year ECE 1,03 RCA4 MPI 4.5 1, IPSL LMDZ 0,98 ECE 1,08 RCA4 8.5 MPI 1, ,81 0,94 1,05 1,13 1,08 1,03 1,01 0,98 0,95 1,02 0,88 0,63 1,02 Mean 8.5 0,52 0,71 1,06 1,34 1,14 1,15 1,04 1,01 1,04 1,01 0,72 0,47 1,09 En : muy leve aumento a nivel anual : +1 hasta +4%, Incremento mayor (10%) en noviembre y enero y disminución en invierno < 0,4 0,4-0,55 Final del siglo: cambios mayores con el escenario RCP8.5 : 0,55-0,7 0,7-0, % anual y 0,85-1 Aumento de la amplitud del ciclo anual (+30% en Noviembre, - 1-1,15 1,15-1,3 50% en Julio y Agosto 1,3-1,45 > 1,45 Variación de lluvia (%)

25 El clima en el futuro Para forzar el modelo CEQUEAU, se utilizan: P = P TMPA presente * % variación mensual entre lluvias simuladas para el futuro y lluvias simuladas en el presente T = T WFDEI + diferencia entre temperaturas mensuales simuladas para el futuro y presentes

26 Los caudales del Rio Grande en el futuro RCP8.5 Azul: simulación presente Rojos : simulaciones futuras % en invierno (80 m3/s en agosto en lugar de 90) -20% en verano (1200 m3/s en lugar de 1600) Observaciones (línea azul) y simulaciones de los caudales futuros bajo un escenario de emisiones RCP8.5 con los modelos regionales siguientes a) LMDZ forzado por el GCM del IPSL, b) RCA4 forzado por el GCM del MPI, c) RCA4 forzado por el GCM EC-Earth. Caudales en m 3.s -1.

27 Los caudales del Rio Grande en el futuro RCP8.5 Azul: simulación presente Rojos : simulaciones futuras Observaciones (línea azul) y simulaciones de los caudales futuros bajo un escenario de emisiones RCP8.5 con los modelos regionales siguientes a) LMDZ forzado por el GCM del IPSL, b) RCA4 forzado por el GCM del MPI, c) RCA4 forzado por el GCM EC-Earth. Caudales en m 3.s -1. Reducciones drásticas de los caudales con el escenario RCP8.5, al final del siglo En febrero: 400 m 3 /s (1600 m 3 /s en el presente): - 75% En invierno: 80 m 3 /s (105 en el presente): -25% Cambios en el ciclo anual : máximum en marzo al final del siglo

28 Conclusion 1: Datos de lluvia TMPA imperfectos, pero alternativa interesante, tomando en cuenta la falta de datos observados, para evaluar los caudales. Los datos TMPA podrían ser una ayuda para la interpolación de datos observados Para la simulación de los caudales seria bien tener otros puntos de control (estaciones fluviometricas)

29 Conclusión 2: En el futuro: Disminución fuerte de los caudales que ya va comenzar en los años que vienen y que se va intensificar al final del siglo (también con RCP4.5) Papel del aumento de las temperaturas (ETP) Muchas incertidumbres debidas a: Pocos modelos regionales Un modelo hidrológico No se toma en cuenta: El posible cambio en la variabilidad de T y P La probable evolución en el uso de la tierra y en la ETP La posible evolución de los parámetros del modelo (capacidad máxima del reservatorio suelo..) Seguro que la temperatura y el ETP van a aumentar y que la escorrentía va a disminuir. La incertidumbre esta en la amplitud de esta diminución.

30 GRACIAS