Hidrología Superficial en la Cuenca del Río Grijalva: Calibración del modelo hidrológico de capacidad de infiltración variable (VIC)

Abstract

Los modelos hidrológicos de superficie terrestre (MHS) fueron inicialmente creados para proveer de condiciones de frontera en la interfaz suelo-atmosfera a los Modelos Globales de Circulación. En su evolución los MHS enriquecieron la información provista por los modelos hidrológicos conceptuales mediante la generación distribuida de variables generales y variables de estado asociadas a los diferentes componentes del ciclo hidrológico en la superficie terrestre. Tanto los modelos hidrológicos conceptuales como los MHS requieren de un proceso de calibración que usualmente es llevado a cabo manualmente. Lo subjetivo de dicha técnica ha permitido el fortaleciendo del uso de las técnicas de calibración automática aplicadas a la modelación hidrológica. El presente trabajo tiene como objeto: a) implementar las técnicas de calibración automática Evolución Compleja Multiobjetivo (MOCOM , por sus siglas en inglés) y Estimación de Parámetros (PEST) para el uso del MHS de Capacidades de Infiltración Variable acoplado a un modelo de transito de avenidas (VIC, por sus siglas en inglés) en la cuenca del río Grijalva; b) evaluar las diferencias entre ambos algoritmos en la generación de parámetros y la simulación de la generación de avenidas; y c) evaluar la sensibilidad de la calibración de parámetros en VIC al periodo de calibración (1950-1954 y 1950-1959) y a la frecuencia del monitoreo. MOCOM usa dos funciones objetivo (Nash Sutcliffe Index [NS] Error del Volumen Anual [EVA], y Diferencia del Promedio de los Picos [DPP]), éstas son optimizadas a partir de las avenidas mensuales simuladas y observadas (ambas no reguladas) en la estación “Las Peñitas”, localizada aguas abajo de la presa del mismo nombre. PEST se basa en el uso de una sola función Objetivo NS y su optimización se logra a partir de datos diarios, basado en un número de iteraciones (30). En el caso de PEST se usó el NS, logrando valores de 0.74 y 0.72 para los periodos de 5 y 10 años, respectivamente. Por otro lado, MOCOM, a partir del mismo número de iteraciones logró un NS de 0.73 y 0.53, respectivamente. Además de las 30 iteraciones usadas en PEST MOCOM fue evaluado con 100 iteraciones, usando tres funciones objetivo, lo cual produjo una disminución en el NS. PEST presentó mejores resultados que MOCOM, debido al agrupamiento y trato diferencial espacialmente en los parámetros. Sin embargo, la capacidad de MOCOM de usar más de una función objetivo lo ubica como una opción más integradora. Finalmente, tanto los parámetros obtenidos a través de MOCOM como PEST muestran diferencias mensuales, lo cual denota su la habilidad de ambos algoritmos bajo diferentes condiciones de sequía o humedad. En etapas posteriores a la presente investigación se implementará VIC en otras cuencas de la República Mexicana y se evaluará la respuesta de estas técnicas de calibración.

Modeling Water Quantity and Quality Nonlinearities for Watershed Adaptability to Hydroclimate Extremes in Agricultural Landscapes

“…The rising frequency and intensity of extreme hydrometeorological and climate events (EHCEs) attributed to climate change [1][2][3] evidence the need for paradigm shifts in water resources management [4,5]. Changes in hydrologic regimes [6][7][8][9] and water quality [10][11][12][13][14] triggered by climate fluctuations also require more integrative resilience and sustainability frameworks [15][16][17][18]. Our goal is to set the basis for predicting hydrologic resilience to EHCEs such as droughts and extended wet periods, identifying the ability of modeling to simulate water quantity and quality in a watershed dominated by human activities.…”