Un enfoque multiobjetivo para limitar las incertidumbres estructurales en las evaluaciones de impacto climático

Abstract

La evaluación de los impactos del cambio climático sobre los recursos hídricos y el riesgo de inundación se ha abordado típicamente utilizando modelos hidrológicos calibrados y seleccionados en función de los registros de caudales observados. Sin embargo, los cambios en el clima rara vez se toman en cuenta, lo que hace que muchas estructuras de modelos no representen adecuadamente la hidrología de las cuencas en condiciones climáticas contrastadas. En este trabajo, se evalúa un esquema multiobjetivo simple para seleccionar un conjunto de estructuras de modelos hidrológicos calibrados en cuencas donde se han observado condiciones climáticas cambiantes. Para ello, se consideran 78 estructuras de modelos producidas con la plataforma de modelización modular Framework for Understanding Structural Error (FUSE, por sus siglas en inglés). El enfoque se basa en un esquema de Pareto y pretende encontrar estructuras de modelos que maximicen simultáneamente la eficiencia del modelo en períodos húmedos y secos. La metodología es aplicada en tres cuencas de tres diferentes vertientes hidrográficas de estudio en Perú (es decir, vertiente del Pacifico, Atlántico y Titicaca). En los resultados se encontró, que el enfoque permite encontrar estructuras con buen desempeño en términos de métricas de eficiencia, firmas hidrológicas y balances hídricos estacionales. Además, los resultados indican que algunas estructuras de modelo tienen bajo desempeño al pasar a un periodo climático muy diferente, y comportamientos erráticos en la simulación de estados y flujos internos. Este enfoque ayuda a reducir la incertidumbre estructural en la estimación de elasticidades con respecto a la precipitación, y de sensibilidades con respecto a cambios en la temperatura. En general, este trabajo demuestra el potencial de incorporar periodos con condiciones climáticas muy diferentes en un enfoque multiobjetivo para producir simulaciones robustas y creíbles, y para restringir la incertidumbre estructural en proyecciones hidrológicas.