Estimación de la incertidumbre hidrológica en modelo hidrológico en la cuenca del Júcar

Abstract

[ES] Tanto los modelos como los pronósticos hidrológicos se han convertido en una herramienta clave en la planificación, gestión, prevención de desastre y toma de decisiones temprana en una cuenca. Aun así, cada uno de estos contiene un grado de incertidumbre, debido a la variabilidad de las variables hidrológicas, desde errores en la toma de medidas, el planteamiento conceptual, las condiciones iniciales o la estimación de parámetros, entre otros. Es por esto que para el adecuado uso de estas herramientas es importante cuantificar la incertidumbre asociada a sus pronósticos. Esta investigación propone evaluar el desempeño de un modelo hidrológico implementado en TETIS para la cuenca del Júcar bajo los pronósticos subestacionales generados por el proyecto S2S del modelo ECMWF y dar una medida de la incertidumbre hidrológica de estos. Los pronósticos meteorológicos del S2S son por conjuntos, cada uno de ellos con 51 miembros, obteniendo no solo información del escenario más probable para cada evento, sino que posibilitando estudiar la incertidumbre asociada de manera cuantitativa. Haciendo uso de esta propiedad y con ayuda de herramientas estadísticas se puede comparar el comportamiento del conjunto de los caudales pronosticado con información meteorológica del S2S, frente los caudales observados, e identificar así las tendencias de las predicciones hidrológicas y su capacidad de pronóstico. Algunas de las herramientas estadísticas que se implementan son el uso de diagramas de cajas para ver el comportamiento de los diferentes miembros del conjunto, así como la evaluación del grado de acierto de las predicciones (skill) usando el indicador de Puntuación de probabilidad clasificada continua (CRPS). Para el desarrollo del modelo en la cuenca de estudio se emplean diversas fuentes de información, como datos de entrada de precipitación y temperatura del proyecto ERA5 del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo Medio (ECMWM), datos de caudal observado e información de embalses de la Red Integrada de Estaciones de Aforos (SAIH-ROEA) y el anuario de aforos del CEDEX respectivamente. Para los mapas de parámetros del modelo se parte de diferentes fuentes como la base de datos del 3D Soil Hydraulic, mapas del proyecto GLHYMPS y del Instituto Geográfico Nacional. La calibración del modelo hidrológico se propone en la estación Pajaroncillo, debido a que su cuenca es la menos intervenida y los caudales observados se acercan más a los naturales generados por TETIS, mientras se realiza la validación espacial, y espacio-temporal en otras estaciones de la cuenca. Aun así se propone la calibración del parámetro de percolación profunda para cada embalse, considerando que las pérdidas pueden variar significativamente de un embalse a otro.

[EN] Both hydrological models and forecasts have become key tools in planning, management, disaster prevention, and early decision-making in a basin. However, each of these contains a degree of uncertainty due to the variability of hydrological variables, ranging from errors in measurements, conceptual approaches, initial conditions, or parameter estimation, among others. Therefore, for the proper utilization of these tools, quantifying the associated uncertainty with their forecasts is important. This research proposes to assess the performance of a hydrological model implemented in TETIS for the Júcar basin under the subseasonal forecasts generated by the S2S project of the ECMWF model and to provide a measure of its hydrological uncertainty. The S2S weather forecasts are organized in groups, each consisting of 51 members. This not only provides information about the most probable scenario for each event but also allows for a quantitative analysis of the associated uncertainty. Utilizing this feature and employing statistical tools, it becomes possible to compare the behavior of the predicted set of flows with meteorological information from the S2S forecasts against observed flows. This helps identify trends in hydrological predictions and their forecasting capability. Some of the statistical tools employed include the use of box plots to observe the behavior of different members of the set, as well as the assessment of prediction accuracy (skill) using the Continuous Ranked Probability Score indicator (CRPS). In developing the model for the study basin, various sources of information are utilized, including precipitation and temperature input data from the ERA5 project of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), observed flow data, and information from reservoirs in the Integrated Network of Gauging Stations (SAIH-ROEA) and the CEDEX gauging yearbook, respectively. For the model's parameter maps, diverse sources are drawn upon, such as the 3D Soil Hydraulic database, maps from the GLHYMPS project, and the National Geographic Institute. The calibration of the hydrological model is proposed at the Pajaroncillo station due to its less intervened basin and the observed flows aligning more closely with the natural flows generated by TETIS. Meanwhile, spatial and spatiotemporal validation is carried out at other stations within the basin. Nonetheless, calibration of the deep percolation parameter is suggested for each reservoir, considering that losses can vary significantly from one reservoir to another.