Predicción hidrológica estacional en la amazonía mediante integración de datos satelitales y de reanálsis. Cuenca del río Negro, Brasil

[ES] En los últimos años, la Amazonía ha experimentado una intensificación de las sequías, impulsada por una combinación de factores climáticos naturales y actividades humanas. Estas condiciones extremas han generado impactos hidrológicos y socioeconómicos significativos, especialmente en la cuenca del río Negro, en Brasil. La sequía de 2023 y 2024 registró los niveles más bajos del río en 122 años, lo que provocó una crisis en la navegabilidad y afectó directamente el abastecimiento industrial del puerto, así como el normal desarrollo de las actividades de las comunidades ribereñas en la zona de la franja de Manaus. Estas condiciones generaron pérdidas de más de 216 millones de euros solo durante la sequía de 2023. Con la finalidad de anticiparse a este tipo de eventos extremos y reducir sus impactos, en este estudio se presenta una metodología aplicable a cualquier cuenca o río del mundo. Esta permite, por un lado, integrar datos satelitales y de reanálisis climático en la modelación hidrológica para la gestión de recursos hídricos, especialmente en cuencas con limitada cobertura observacional, y por otro, desarrollar una metodología de predicción hidrológica basada en el estado inicial de la cuenca y la integración de anomalías climáticas derivadas de datos del ECMWF. Esto permite estimar caudales y niveles futuros del río. Para ello, en primer lugar, se validaron distintas fuentes climáticas, tanto satelitales como de reanálisis, seleccionando aquellas que mostraron un alto desempeño frente a los datos observacionales. Posteriormente, se implementó el modelo hidrológico Témez bajo un esquema semi-agregado, generando caudales medios mensuales simulados con resultados buenos y excelentes según los indicadores de ajuste. Finalmente, se desarrolló la predicción hidrológica mediante la integración de anomalías climáticas derivadas de los pronósticos del ECMWF, lo que permitió estimar los niveles futuros del río en el puerto de Manaus. Se concluye que los datos de precipitación provenientes de CHIRPS y los de temperatura del NOAA CPC presentan el mejor desempeño en la región de estudio. En este contexto, la integración de datos satelitales y de reanálisis se consolida como una fuente de información valiosa para los procesos de modelación y predicción hidrológica, permitiendo obtener resultados satisfactorios. Para la sequía de 2024, los resultados evidenciaron una capacidad predictiva aceptable tanto para el clima como para los caudales en los dos casos analizados, lo que indica que la fuente de predicción climática (ECMWF) estima adecuadamente las condiciones en esta región de la Amazonía. En contraste, los niveles no se lograron representar de manera precisa durante los periodos de sequía extrema (octubre noviembre), debido al comportamiento hidráulico entre el río Negro y río Amazonas, pues este último influye hidráulicamente en Manaus. Por otra parte, el modelo Témez puede ser empleado en la modelación de grandes cuencas, siempre que se consideren ciertos criterios, como el tratamiento del routing. La predicción climática e hidrológica ha mostrado un buen desempeño en ambos casos analizados, independientemente de la ventana temporal utilizada, es necesario evaluar distintas fuentes de pronóstico climático, analizar su sensibilidad frente a diferentes condiciones iniciales del modelo y realizar predicciones basadas en condiciones iniciales históricas. Asimismo, se recomienda realizar estudios hidráulicos para comprender mejor el fenómeno y con desarrollar una metodología de predicción más robusta y fiable.

[EN] In recent years, the Amazon has experienced an intensification of droughts, driven by a combination of natural climatic factors and human activities. These extreme conditions have generated significant hydrological and socioeconomic impacts, especially in the Negro River basin in Brazil. The drought of 2023 and 2024 recorded the lowest river levels in 122 years, which caused a crisis in navigability and directly affected the industrial supply of the port, as well as the normal development of the activities of the riparian communities in the area of the Manaus strip. These conditions generated losses of more than 216 million euros during the 2023 drought alone. In order to anticipate this type of extreme events and reduce their impacts, this study presents a methodology applicable to any basin or river in the world. This allows, on the one hand, to integrate satellite and climate reanalysis data in hydrological modeling for water resources management, especially in basins with limited observational coverage, and on the other hand, to develop a hydrological prediction methodology based on the initial state of the basin and the integration of climate anomalies derived from ECMWF data. This allows estimating future river flows and levels. First, different climate sources, both satellite and reanalysis, were validated, selecting those that showed a high performance compared to observational data. Subsequently, the Témez hydrological model was implemented under a semi-aggregated scheme, generating simulated monthly mean flows with good and excellent results according to the adjustment indicators. Finally, the hydrological prediction was developed by integrating climatic anomalies derived from ECMWF forecasts, which allowed estimating future river levels in the port of Manaus. It is concluded that precipitation data from CHIRPS and temperature data from NOAA CPC present the best performance in the study region. In this context, the integration of satellite and reanalysis data is consolidated as a valuable source of information for hydrological modeling and prediction processes, allowing satisfactory results to be obtained. For the 2024 drought, the results showed an acceptable predictive capacity for both climate and flows in the two cases analyzed, indicating that the climate prediction source (ECMWF) adequately estimates the conditions in this region of the Amazon. In contrast, the levels were not accurately represented during periods of extreme drought (October-November), due to the hydraulic behavior between the Negro River and the Amazon River, since the latter hydraulically influences Manaus. On the other hand, the Témez model can be used in the modeling of large basins, provided that certain criteria are considered, such as the treatment of routing. The climatic and hydrological prediction has shown good performance in both cases analyzed, regardless of the time window used, it is necessary to evaluate different sources of climate forecasts, analyze their sensitivity to different initial conditions of the model and make predictions based on historical initial conditions. It is also recommended that hydraulic studies be carried out to better understand the phenomenon and develop a more robust and reliable prediction methodology.