Assessing the impact of climate variability on seasonal streamflow forecasting in the Iberian Peninsula

Resumen

RESUMEN La escasez de agua representa para algunas regiones, en especial para la Península Ibérica (PI), uno de los factores limitantes más severos para poder mantener un desarrollo sostenible, debido a que los recursos hídricos juegan un papel fundamental en la satisfacción de las necesidades socioeconómicas y ambientales, tales como la agricultura, industria, la industria hidroeléctrica y el sector turístico. Asimismo, el problema de escasez del recurso hídrico es probable que se agrave en el futuro, de acuerdo a las proyecciones de disminución y de la disponibilidad de agua y el aumento en la demanda. En consecuencia, la motivación de este trabajo de Tesis radica en la necesidad de avanzar en el entendimiento de la variabilidad climática relacionada con la variabilidad del caudal de los ríos ibéricos, lo cual se convierte en la base para la predicción del caudal a escalas temporales de gran importancia para la gestión de embalses, manejo de regadíos, protección medioambiental o mitigación de los daños provocados por sequías e inundaciones. Durante la primera parte de este trabajo se llevo a cabo un profundo análisis de la base de datos de caudales disponible. En particular, se realizó un estudio para identificar posibles inhomogenidades en las series de datos, las cuales derivan principalmente de la actuación de procesos de regulación de caudales (coincidiendo muchas de ellas con puestas en marcha de embalses en las cabeceras de determinados ríos). La metodología llevada a cabo para identificar estas inhomogeneidades consistió en una combinación del test de Pettitt y de un test que analiza el porcentaje de área común que encierra las curvas del caudal intraanual antes y después del posible punto de ruptura de la serie. Como resultado, de la base de datos original formada por 1380 estaciones de medida de caudal, 382 fueron seleccionadas como adecuadas para este estudio, cumpliendo, además del criterio de homogeneidad utilizado, que cubran el periodo temporal 1975-2008 con menos de un 10% de datos faltantes. La segunda parte de este trabajo consistió en identificar los factores climáticos más importantes que influyen en la variabilidad del caudal estacional de los ríos ibéricos en un futuro cercano (entre 1 y 4 estaciones), así como en discutir sobre los posibles mecanismos físicos que hay detrás de estas relaciones. En primer lugar se evaluó la potencial predictibilidad de los índices de teleconexión, los cuales son una representación de los principales modos de variabilidad climática. En segundo lugar, es utilizó la técnica de descomposición del valor singular (SVD, por sus siglas en inglés) para determinar los principales modos de variabilidad acoplada entre el caudal estacional y una serie de variables climáticas (temperatura de la superficie del mar, altura geopotencial a 500 hPa en el Hemisferio Norte, y valores de temperatura y precipitación globales) precediendo al caudal entre 1 y 4 estaciones. Una vez que se identificaron los principales predictores climáticos, se llevó a cabo un ejercicio de predicción del caudal estacional. Para ello se optó por un enfoque de validación cruzada y se utilizaron modelos de regresión lineal múltiple, combinando el test de factor de inflación de la varianza y la selección por pasos para evitar problemas derivados de la correlación excesiva entre predictores y elegir el mejor conjunto de predictores. La metodología de predicción se basa en la creación de 4 escenarios de predicción, de acuerdo a diferentes (hasta 4) numero de estaciones de adelanto con las cuales las predicciones son efectuadas, desde cuatro estaciones (escenario 4S) hasta una estación previa (escenario 1S) al caudal estacional a predecir. El coeficiente de correlación (RHO), el coeficiente de mejora respecto a la climatología de la raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSESS) y el parámetro de Gerrity (GSS) se utilizaron para evaluar la calidad de las predicciones. Para el caso de predicciones basadas en los índices de teleconexión, y en el caso del caudal de otoño, predicciones de buena calidad (RHO > 0.5, RMSESS > 20%, GSS > 0.4) se encontraron para un tercio de las estaciones de caudal pertenecientes a la Cuenca Mediterránea Andaluza, siendo la Oscilación del Atlántico Norte del invierno previo el principal predictor. Predicciones moderadamente buenas (RHO > 0.44, RMSESS > 10%, GSS > 0.2) se obtuvieron para el escenario 3S en estaciones de caudal localizadas en el cuadrante noroeste de la PI (16 de las cuales estaban localizadas en las cuencas del Duero y Tajo). En el caso del caudal de invierno, moderadas predicciones se encontraron en hasta 168 estaciones de caudal (de hecho en bastantes de ellas se podrían clasificar de buenas) para el escenario 1S, siendo el Índice de Avance de la Nieve del Octubre previo el principal predictor. Finalmente, peores predicciones se obtuvieron para el caudal de primavera en comparación con el de otoño e invierno, pues solo 16 estaciones mostraron una calidad moderada en las predicciones en el escenario 1S, mayormente ubicadas en el cuadrante noroeste de la PI. El uso de la metodología basada en SVD mejoró la calidad de las predicciones del caudal de otoño, en particular en el caso del escenario 3S. En este caso se incrementaron hasta 42 las estaciones con moderada predictibilidad (RHO > 0.44, RMSESS > 10%, and GSS > 0.2), sobre todo en la Cuenca Mediterránea Andaluza, siendo Zdjf2 y Adjf2 (relacionados con la Oscilación del Atlántico Norte) los principales predictores, así como en las cuencas del noroeste de la PI (Duero, Miño-Sil, Cantábrica y alto Ebro), siendo Rson1, Adjf1 y Rdjf1 (relacionados con el fenómeno del Niño). Así mismo, las predicciones del caudal de primavera mejoraron, especialmente en el escenario 3S, donde valores de RHO > 0.44, RMSESS > 10%, and GSS > 0.2 se obtuvieron en 21 estaciones de medida, mayormente localizadas en el cuadrante noroeste de la PI. En esos casos, Pjja1 (relacionado al desarrollo de fenómeno del Niño en verano), Zjja1 y Tjja (los cuales podrían estar ligados a la variabilidad del Modo Anular del Norte y la criosfera durante el verano, respectivamente). Por el contrario, en el caso del invierno apenas de encontró capacidad predictiva en casi ninguna estación de caudal, por lo cual el Índice de Avance de la nieve parece ser el único predictor válido en este caso de entre todos los estudiados. En conclusión, esta Tesis presenta una valiosa contribución a los estudios relacionados con la predicción estacional del caudal de los ríos ibéricos. Algunas de sus características diferenciadoras son el hecho de usar una base de datos de caudales extensa, completa y cuya calidad ha sido comprobada, permitiendo describir con un alto grado de resolución espacial el potencial uso de diferentes señales climáticas como predictores del caudal estacional en diferentes regiones de la PI, lo cual es de gran utilidad para efectuar decisiones a nivel local acerca de gestión de los recursos hídricos. De igual modo, se exploran las relaciones entre señales climáticas y la variabilidad del caudal de los ríos ibéricos, no sólo evaluando los índices climáticos más comunes, sino analizando otras relaciones más allá de las cubiertas por los mismos. Finalmente, este estudio puede proporcionar una visión más completa de la relación entre la variabilidad climática y el caudal estacional de los ríos ibéricos de una forma que pueda ser utilizada con fines predictivos (con varios esquemas de predicción de acuerdo al tiempo de antelación con el cual las predicciones son efectuadas), dando lugar a tener la opción de desarrollar políticas de gestión de recursos hídricos con algunas estaciones de antelación, así como de modificar o ajustarlas a medida que se acerca la estación en cuestión.