Evaluación de los pronósticos de sequía a escala estacional

Abstract

[ES] Los evidentes cambios sobre las condiciones normales del clima prevén un agravamiento de las sequías en regiones con climas áridos y semiáridos donde son una amenaza recurrente, pero también en climas húmedos donde no son frecuentes, pero en donde su ocurrencia puede ocasionar daños aún más graves. Esta amenaza latente representa un riesgo sobre la disponibilidad del agua, los ecosistemas terrestres, la producción agroalimentaria, la lucha contra la desertificación y perdida de la biodiversidad.

Aunque recientemente existe un auge de los sistemas de predicción que anticipan los eventos de sequía meteorológica para los siguientes dias e inclusive hasta para los siguientes meses, no existen servicios equivalentes para sequias edáficas y/o hidrológica. El uso de este tipo de sequias se ha reducido al monitoreo a través de indicadores estandarizados basados en observaciones historicas, esto se debe en gran parte a que la capacidad que tiene los modelos de predecir las sequias en escenarios futuros, aún es altamente incierta.

Es ahí donde se requiere entender la influencia de la variación de factores espaciales y temporales en la predicción de datos climáticos e hidrológicos y de capturar la tendencia de las sequías. Lo anterior considerando que los usuarios de la información requieren datos que no estén sesgados, fiables y coherentes para apoyar los procesos de planificacion hidrica local y regional, enmarcados en la gestión integral del agua, en el marco de Sendai para la reducción de riesgos de desastres 2012-2030 y los objetivos de desarrollo sostenible. Por consiguiente se abre un espacio importante para la investigación, en donde disponer de un servicio integrado de información que tenga en cuenta todos los tipos de sequía (meteorológica, edáfica e hidrológica) permitiría anticiparse con estrategias dirigidas a prevenir y mitigar los impactos de las sequias.

Para contribuir con información para avanzar en el conocimiento entorno a la capacidad de predicción de este tipo de fenómenos, el objetivo de esta investigación es evaluar los límites en la predictibilidad estacional de sequías, así como los factores que afectan a la bondad de las predicciones tanto en el espacio como en el tiempo para diferentes indicadores de sequía. Esto se hará para el modelo hidrológico E-HYPE, con datos de 617 subcuencas. Para alcanzar este objetivo se calcularán indicadores de impacto (Standardized Precipitation Index, Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index entre otros) que miden la duración, frecuencia e intensidad con la que se presentan las sequias.

El modelo E-HYPE (Hydrological Predictions for the Environment) elaborado por el Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI) es un modelo hidrológico semidistribuido y físicamente basado que describe los procesos hidrológicos a escala de subcuenca para toda Europa con un modelo desarrollado para aproximadamente 35.408 subcuencas.

Los datos extraídos por el SMHI del modelo E-HYPE para este proyecto cuentan con los ajustes sobre el sesgo de las predicciones del modelo ECMWF SEAS5 y se han suministrado información de variables meteorológicas (precipitación medida en mm/d, evapotranspiración medida en mm/d), variables edáficas (humedad del suelo medida en porcentaje) y variables hidrológicas (caudal medido en m3/s) para una muestra de 617 subcuencas. Para esta muestra se calcularán índices de sequía meteorológicos, edáficos e hidrológicos, para posteriormente comparar la bondad de ajuste de los índices y de las variables con el periodo de referencia del modelo E-HYPE.

[EN] The evident changes in normal climate conditions foresee a worsening of droughts in regions with arid and semi-arid climates where they are a recurrent threat, but also in humid climates where they are not frequent, but where their occurrence may cause even more serious damage. This latent threat represents a risk to water availability, terrestrial ecosystems, agrifood production, the fight against desertification, and the loss of biodiversity.

Although recently there has been a boom in forecasting systems that anticipate meteorological drought events for the following days and even for the following months, there are no equivalent services for edaphic or hydrological droughts. The use of this type of drought has been reduced to monitoring through standardized indicators based on historical observations, largely because the ability of models to predict droughts in future scenarios is still highly uncertain.

This is where it is necessary to understand the influence of the variation of spatial and temporal factors in the prediction of climatic and hydrological data and to capture the trend of droughts. Considering that information users require unbiased, reliable, and consistent data to support local and regional hydrological planning processes, framed in integrated water management, in the Sendai framework for disaster risk reduction 2012-2030 and the Sustainable Development Goals. Therefore, an important space for research is opened. An integrated information service that considers all types of drought (meteorological, edaphic, and hydrological) would allow anticipating strategies to prevent and mitigate the impacts of droughts.

To contribute with information to advance the knowledge about the predictive capacity of this type of phenomena, the objective of this research is to evaluate the limits in the seasonal predictability of droughts, as well as the factors that affect the goodness of predictions both in space and time for different drought indicators. This will be done for the hydrological model E-HYPE, with data from 617 sub-basin. To achieve this objective, impact indicators will be calculated (Standardized Precipitation Index, Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index, among others) that measure the duration, frequency, and intensity of droughts.

The E-HYPE model (European Hydrological Predictions for the Environment) developed by the Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI) is a semi-distributed, physically-based hydrological model that describes hydrological processes at the sub-basin scale for Europe with approximately 35,408 sub-basins.

The data extracted by the SMHI from the E-HYPE model for this project are bias-adjusted for ECMWF SEAS5 model predictions and information on meteorological variables (precipitation measured in mm/d, evapotranspiration measured in mm/d), edaphic variables (soil moisture measured in percent) and hydrological variables (flow measured in m3/s) has been provided for a sample of 617 sub-basins. Meteorological, edaphic, and hydrological drought indices will be calculated for this sample and the goodness of fit of the indices and variables will be compared with the reference period of the E-HYPE model.