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Última actualización
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En esta sección se muestra una breve descripción de la metodología y las fuentes de información utilizadas para realizar la simulación hidrológica en Costa Rica.
Para mayor información de la metodología utilizada y el modelo hidrológico utilizado se puede consultar la publicación de Arciniega-Esparza et al. (2022).
La base de datos de las simulaciones hidrológicas para Costa Rica está disponible en Zenodo.
Se utilizó el modelo digital de elevación SRTM (Bamler, 1999) de dominio publico con tamaño pixel de 30m corregido con la red hídrica nacional como base para delimitar las cuencas del país. El raster de cobertura vegetal (300m) fue obtenido del producto CCI Land Cover (Bontemps et al., 2013) y las características físicas de los suelos se obtuvieron de SoilGrids a 250m (Hengl et al., 2017).
Debido a la escasez de datos hidrológicos observados, se usaron datos de diferentes fuentes gratuitas para correr y evaluar el modelo. Los datos climáticos de entrada al modelo provienen de CHIRPSv2 (Funk et al., 2015) para precipitación diaria y temperatura del aire del producto del producto CPC Global Daily Temperature de la NOAA.
El producto de precipitación fue corregido con datos observados de 75 estaciones disponibles del país mediante un método de corrección lineal de sesgo (sesgo=Xobs/Xsatelite). Los datos de temperatura fueron corregidos con la elevación del terreno debido a la falta de registros para la corrección de sesgo. Se usaron productos globales de evapotranspiración potencial (PET) y evapotranspiración actual (ETA) del satélite MODIS 16A3 (Mu et al., 2011) para ajustar el balance hidrológico.
La descripción de las fuentes utilizadas se muestra en la tabla siguiete:
Las simulaciones se realizaron con el modelo semi-distribuido, conceptual, basado en procesos hidrológicos HYPE (Lindström et al., 2010).
El código fuente de HYPE se puede descargar desde sourceforge. Para mayor información del modelo se puede consultar la documentación oficial.
La calibración y validación de HYPE se realizó mediante datos observados de caudal diario en 13 cuencas de Costa Rica, con un periodo de calibración de 1991 a 1999 y un periodo de validación del 2000 a 2003. Adicionalmente, se usaron productos globales de evapotranspiración potencial (PET) y evapotranspíración actual (ETA) de MODIS para ajustar el balance hidrológico para el periodo del 2001 a 2010, con un periodo de validación del 2011 a 2014.
La calibración del modelo se desarrolló por pasos, iniciando por la calibración de la evapotranspiración potencial (PET) mensual, la evapotranspiración actual (ETA) mensual, el caudal (Qt) mensual y finalmente usando los datos del caudal (Qt) diario. En la siguiente figura se muestra el desempeño del modelo para simular el caudal mensual en las 13 cuencas con datos hidrométricos.
Los resultados obtenidos corresponden a la primera versión del modelo regional de Costa Rica con el modelo HYPE (HYPE CR 1.0), el cual se seleccionó de un conjunto de modelos que generaron desempeño similar respecto al caudal observado, sin embargo, HYPE CR 1.0 ha generado un desempeño equilibrado con caudal (Qt), evapotranspiración actual (ETA) y evapotranspiración potencial (PET). Así mismo, se debe tener en cuenta que existe incertidumbre con el modelo HYPE CR 1.0 debido a que valores diferentes de los parámetros generaron resultados similares, tal y como se puede apreciar en la siguiente imagen.
Los resultados del modelo hidrológico se generaron para 605 cuencas en Costa Rica y cubren el periodo de 1985 al 2019, a escala mensual y anual. Las series de tiempo de las variables hidrológicas simuladas, así como el tipo de agregación estadística se muestran en la tabla siguiente:
Los índices hidrológicos son particularmente útiles para sintetizar el comportamiento hidrológico de largo plazo de las cuencas, lo que permite evaluar patrones espaciales en grandes regiones. A partir de los resultados obtenidos con HYPE CR 1.0 se estimaron distintos indices hidrológicos, los cuales se pueden visualizar desde la aplicación web.
Bamler, R. (1999). The SRTM mission: A world-wide 30m resolution DEM from SAR interferometry in 11 days. Photogrammetric Week.
Bontemps, S., Defourny, P., Radoux, J., Van Bogaert, E., Lamarche, C., Achard, F., et al. (2013). Consistent Global Land Cover Maps for Climate Modeling Communities: Current Achievements of the ESA’s Land Cover CCI. In ESA Living Planet Symposium.
Funk, C., Peterson, P., Landsfeld, M., Pedreros, D., Verdin, J., Shukla, S., et al. (2015). The climate hazards infrared precipitation with stations - A new environmental record for monitoring extremes. Scientific Data, 2, 1–21. https://doi.org/10.1038/sdata.2015.66
Hengl, T., De Jesus, J. M., Heuvelink, G. B. M., Gonzalez, M. R., Kilibarda, M., Blagotić, A., et al. (2017). SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning. PLoS ONE. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169748
Lindström, G., Pers, C., Rosberg, J., Strömqvist, J., & Berit, A. (2010). Development and testing of the HYPE (Hydrological Predictions for the Environment) water quality model for different spatial scales. Hydrology Research, 4(41.3), 295–319. https://doi.org/10.2166/nh.2010.007
Mu, Q., Zhao, M. and Running, S. W. (2013). MODIS Global Terrestrial Evapotranspiration (ET) Product (MOD16A2/A3), Algorithm Theor. Basis Doc.
Dataset
Variable
Etiqueta
Resolución
Periodo
Escala
Tipo de dato
CHIRPSv2
Precipitación
P
0.05°
1981-presente
Diario
Unión de percepción remota y calibrado con datos en tierra
MODIS16
Evapotranspiración
ETA,PET
5km
2000-2014
Mensual
Precepción remota
CPC Global Temperature
Temperatura
Tmin,Tmax,Tmed
0.5°
1979-presente
Diario
Mallado de estaciones
CCI Land Cover
Covertura vegetal
Uso de suelo
300m
1993-2015
Anual
Percepción remota
SoilGrids
Contenido de arena y arcilla
Tipo de suelo
250m
-
-
MachineLearning a partir de perfiles de suelo
SRTM
Elevación de terreno
DEM
30m
-
-
Interferrometría SAR
Variable
Etiqueta
Unidades
Agregación
Descripción
Precipitación
P
mm
suma
Precipitación corregida de CHIRPS
Gasto medio diario
Qt
m3/s
promedio
Gasto total de toda el área de aportación aguas arriba
Evapotranspiración Real
ETR
mm
suma
Evapotranspiración de la vegetación + evaporación del suelo y agua
Evapotranspiración Potencial
PET
mm
suma
Evapotranspiración potencial
Escurrimiento
Qd
mm
suma
Escurrimiento superficial (precipitación efectiva) a escala de subcuenca
Caudal base
Qb
mm
suma
Aportación de agua de las tres capas de suelo al río a escala de subcuenca
Caudal total
Q
mm
suma
Suma del escurrimiento y caudal base
Infiltración
Infil
mm
suma
Infiltración en las capas superiores
Humedad del suelo
SM
mm
promedio
Suma de la humedad del suelo en las tres capas de suelo
Nombre
Etiqueta
Descripción
Índice Evaporativo
IE
Relaciona la cantidad de agua que se pierde por evapotranspiración real con el agua disponible como precipitación (IE=ETR/P)
Índice de Aridéz
IA
Relaciona la energía disponible para generar evapotranspiración con el agua disponible como precipitación (IA=PET/P)
Índice de Gasto Base
IGB
Relaciona la cantidad de agua que aportan el subsuelo y los acuíferos al comportamiento hidrológico de los ríos con respecto al volumen total de agua en los ríos (IGB=Qb/Q)
Coeficiente de Escurrimiento
CE
Es un indicador de la cantidad de precipitación que se convirtió en caudal en una cuenca (CE=Q/P)