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M d li ió di ib id d l i l d di Modelización distribuida del ciclo de sedimentos: aplicación al análisis del efecto del cambio climático en el aterramiento del embalse de
Barasona (España)Barasona (España)
F F é G B i L R í E H lF. Francés, G. Bussi, L. Ramírez y E. Horel
Grupo de Investigación en Modelación Hidrológica y AmbientalInstituto de Ingeniería del Agua y Medio AmbienteInstituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente
Universitat Politècnica de València, España
Seminario Internacional. Integración de modelos y análisis de datos para modelación hidrológica. Universidad de Medellín. Septiembre 2013
Introducción
Objetivo operacional: determinar el cambio de régimen hídrico (recursos crecidas y sedimentos) en la cuencahídrico (recursos, crecidas y sedimentos) en la cuenca del río Ésera en el futuro, teniendo en cuenta el cambio climático
Con especial atención al aterramiento del embalse de Barasona
Objetivo científico adicional:Explotación de la información batimétrica en laExplotación de la información batimétrica en la implementación del submodelo de sedimentos
Herramienta: modelo hidrológico global y distribuidoDiscretización diaria y tamaño de celda de 100 m
Seminario Internacional. Universidad de Medellín. Septiembre de 2013 2
Metodología generalAnálisis de evolución de emisiones: incremento de CO2
Escenarios emisiones de COEscenarios emisiones de CO2
M d l li á i “d li ”Modelos climáticos y “downscaling”Series de precipitación y temperatura
Comparación con observacionesen período de control
Selección y corrección
Implementación del modelo hidrológicoSeries de caudales y sedimentos
Comparación resultados en situaciónactual y futuras
Análisis y toma de decisiones
Seminario Internacional. Universidad de Medellín. Septiembre de 2013 3
Análisis y toma de decisiones
La cuenca del río Ésera
Vertiente sur de los Pirineos CentralesSuperficie de 1532 km2
Principal afluente el río IsábenaCuenca de montaña => altas
di t i i ipendientes y nieve en inviernoEmbalse de Barasona
Seminario Internacional. Universidad de Medellín. Septiembre de 2013 5
La cuenca del río Ésera
Clima mediterráneo de Precipitación anual 570 990 mm montaña
Inviernos secos y fríos
Precipitación anual 570 – 990 mm
Temperatura anual 9.7º – 15.3º
ET0 anual 820 mmVeranos tormentosos con fuertes crecidas
0
5040
ET0 anual 820 mm
50
100
150
20020
30
mmºC
250
300
350
40010
0
10
400-10
Mean ET0 (mm) Mean P (mm) Max average T (ºC)Mean average T (ºC) Min average T (ºC)
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La cuenca del río Ésera
Usos del suelo: bosque (34%)matorral (27%)matorral (27%)pastos (12%) y cultivos de secano (10%)cultivos de secano (10%)
Crecimiento histórico delCrecimiento histórico del bosque por abandono cultivos
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La cuenca del río Ésera
Geología:Calizas y areniscas en cabeceraMargas en el centro con gtasas elevadas de erosión y paisaje de cárcavasConglomerados y areniscas al sur
Edafología:Suelos estrechos con poco
t id d MOcontenido de MOTextura limo-arcillosa y areno-arcillosa
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Hidrometoerología
Instrumentación diaria con series largas:g12 termo-pluviómetros (AEMET)Diversas estaciones de aforos (CHE, CEH-CEDEX)Datos del embalse Barasona (CHE, CEH-CEDEX)
Instrumentación 15 minutal desde 10/1997-(SAIH-CHE):(SAIH-CHE):
11 pluviógrafos con 6 termómetros3 estaciones de aforo3 estaciones de aforoEmbalse de Barasona
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Hidrometoerología
Spain02: Interpolación regional de precipitación y p p g p p ytemperatura diarias, celdas ~ 20x20 km y de 1950 a 2008
768000 776000 784000 792000 800000 808000 816000 82400000 00
®
4720
000
4720
000
4730
000
4730
000
4740
00
4740
00
4700
000
4700
000
4710
000
4710
000
G id A t6700
00
6700
00
4680
000
4680
000
4690
000
4690
000
Grid Aemet
Puntos_AEMET
Cuenca Ésera
0 10 20 305Kilometers46
5000
0
4650
000
4660
000
4660
000
4 6 46
Seminario Internacional. Universidad de Medellín. Septiembre de 2013 10
768000 776000 784000 792000 800000 808000 816000 824000
El embalse de Barasona
Embalse de regulación construido en 1932 (70 Hm3)Recrecido en 1972 (92.2 Hm3)
Problemas de aterramiento Ésera River
Con 5 batimetrías históricasRiver
IsábenaRiver
ÉÉsera River
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El embalse de Barasona
FlushingFlushing(Vol = ?) Flushing
(Vol≈9 Hm3)
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Sedimentogramas
Estación experimental en Capella (río I áb ) d l U i it t d Ll idIsábena) de la Universitat de Lleida (López-Tarazón et al. 2009, Geomorphology)Geomorphology)Transporte de lecho no medido, pero es muy pequeñomuy pequeñoMuy altas concentraciones
de hasta 300 g/lde hasta 300 g/lTécnicas:
Muestreo manualMuestreo manualTurbidímetro en continuo
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continuo13
El modelo TETIS
Desarrollado en la UPV desde 1994 (versión 8.2.7 en la red)Di t ib id l i t l á t tid fí iDistribuido en el espacio, conceptual con parámetros sentido físico
Reproducción variabilidad espacial del Ciclo HidrológicoReducción del efecto de escala espacialReducción del efecto de escala espacialResultados en cualquier punto
Modelo global: recursos, crecidas y sedimentos … calidad, g , y ,vegetación dinámica, …Estructura separada de
WATER FLOW
T2
T3parámetros efectivos
Algoritmo de calibraciónautomática potente T5
T3T4
automática potenteExplotación de toda la información existente
T5T5
HILLSLOPE RIVER CHANNEL
GULLY
Seminario Internacional. Universidad de Medellín. Septiembre de 2013
información existente
15
CHANNEL
Estimación inicial de parámetros
MEDMEDFuente: MED nacional del IGN a 25m => re-escalado
100 ió d la 100 m y corrección del MED
Derivados del MEDDirección de flujoDirección de flujoPendienteCeldas acumuladasCeldas acumuladasVelocidad en ladera
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Estimación inicial de parámetros
Permeabilidad del sustrato/acuífero
Fuente: Mapa litológico del IGME (1:200,000)
Cubierta del suelo (coef. de vegetación e intercepción)
F t C i 2006 (1 100 000)
Seminario Internacional. Universidad de Medellín. Septiembre de 2013
Fuente: Corine 2006 (1:100,000)
17
Estimación inicial de parámetros
Permeabilidad suelo superiorPermeabilidad suelo superiorFuente: European Soil Database(1:1,000,000)
Capacidad estática máximaFuente: ESD + cubierta del suelo del Corine
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Estimación inicial de parámetros
Mapa de texturasFuente: European SoilDatabase (1:1,000,000)
Factores de la USLEFactores de la USLEFuente: publicación científica previa (Alatorre et p (al., 2010)
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Calibración y validación
Submodelo hidrológicoCalibrado en Capella (2005-2008)Validado en Graus, Campo, Barasona y Capella (199 200 )(1997-2005)
Calibration period Validation periodStation NSE VE% NSE VE%C ll 0 720 6% 0 686 39%Capella 0.720 -6% 0.686 -39%Graus 0.581 -28% 0.704 -61%Campo 0.294 -44% 0.455 -35%
Barasona 0.708 -10% 0.529 -22%
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Calibración y validación
Submodelo de sedimentosDensidad sedimentos
Fórmula de Miller (coeficientes de Lane y Koelzer)Textura a partir del input dado por TETISTextura a partir del input dado por TETISValidación con la medición de 1986 (1.112 t m-3)
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Calibración y validación
Submodelo de sedimentosDensidad sedimentosEficiencia de retención
C d B f ió d l id d d l b l d lCurvas de Brune, función de la capacidad del embalse y de la aportación media => variables en el tiempoAportación media para grandes períodosCapacidad embalse en función del aterramientoValidación con Avendaño Salas et al. (1997) 86%
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Calibración y validación
Submodelo de sedimentosCalibración y validación en embalse de Barasona
PeriodAccumulated
sediments Hm3Specific sediment yield t km-2 year-1
Simulated volume Hm3sediments Hm3 yield t km-2 year-1 Hm3
Calibration 1998-2006 9.02 820 9.02Validation 2006-2007 0.60 435 0.76
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Calibración y validación
Submodelo de sedimentosValidación en Capella con simulación carga total vs suspendidos observados
t bidí t lt t i ?¿errores turbidímetro para altas concentraciones? (Regües & Nadal-Romero 2012, CATENA)
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Ejemplo de resultados
En el espacio => zonas más erosivas: “b dl d” t l b“badland” central y cabeceras
En el tiempo => producción de sedimentos enEn el tiempo => producción de sedimentos en la cuenca altamente variable
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Escenarios de emisiones 2071-2100
Escenario A2: muy pesimista
Población mundial y economía en crecimiento, pero sin coordinación: mundo heterogéneo ymundo heterogéneo y países autosuficientesCambios tecnológicos lentos y dispares.y p
Escenario B2: menos pesimistapes sta
Población mundial en crecimiento (menos que A2), desarrollo económico i t diintermedio.Soluciones locales a la sostenibilidad económica, social y medioambiental
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social y medioambiental
Modelos climáticos
En la zona de estudio y con discretización diaria se di d 3 lt d d l t PRUDENCEdispone de 3 resultados del proyecto PRUDENCE, que combinó un mismo modelo de circulación global con regionales diferentes:regionales diferentes:
UCM Universidad de Castilla la Mancha, España (hadAM3+ PROMES)PROMES)CRNM Centro Nacional para la Investigación Meteorológica, Francia (hadAM3+ARPEGE)( )ETH Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zurich (hadAM3+ CHRM)
Selección por comparación con las observaciones (Spain02) en el período de control 1961-1990:
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Selección modelo climático
CNRM
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Corrección modelo climáticoos
)
50
reto
rno
(año Observado
Climático
Perio
do d
e
50os)
510 100
Precipitación diaria máxima anual (mm/día)
50
reto
rno
(año
Observado
Perio
do d
e r
Climático
Climático corregido
5100 1000
Caudal diario máximo anual (m3/s)
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( )
Valores medios
Mean state variable Control scenario A2 scenario B2 scenario
Precipitation (mm y-1) 686 596 -13% 607 -12%
Temperature (ºC) 7.99 12.06 51% 11.01 38%
Soil moisture (%) 74 54 -27% 57 -23%Snowpack water equivalent
49 15 -69% 19 -61%(mm)49 15 69% 19 61%
Water yield (Hm3 y-1) 690.6 417.6 -40% 445.8 -35%
Specific sediment yield (MgSpecific sediment yield (Mg ha-1 y-1)
6.33 3.62 -43% 7.04 11%
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Aterramiento embalse Barasona
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Conclusiones
La utilidad de los modelos matemáticos no es reproducir lo que ya hemos observado => aprender reconstruirlo que ya hemos observado => aprender, reconstruir, predecirModelos distribuidos con parámetros base física:Modelos distribuidos con parámetros base física:
Variabilidad espacial implícita y naturalResultados en cualquier punto de la cuencaq pPosibilidad de explotar información espacial existente
Modelos globales:Interacciones entre procesos y variables no previstasMismo modelo para problemas diferentes
Con TETIS ha sido posible utilizar información difusa de sedimentos para su calibración y validación
Seminario Internacional. Universidad de Medellín. Septiembre de 2013
sedimentos para su calibración y validación
41
Conclusiones
Escenarios climáticos: mayores T (y ET0) y menores i it i á t i lprecipitaciones pero más torrenciales
Pero alta incertidumbre de los escenarios climáticos => selección (por estacionalidad) y corrección=> selección (por estacionalidad) y corrección
Resultados en el ÉseraDi i ió i ifi ti d híd iDisminución significativa de recursos hídricosModificación significativa de la nivología en cantidad y temporalidad con impacto económico y ambientaltemporalidad con impacto económico y ambientalCompensación en crecidas y sedimentos entre mayor torrencialidad y condición de humedad inicial más secatorrencialidad y condición de humedad inicial más seca + menor fusión, especialmente en A2
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Muchas gracias por su atención
Prof. Félix Francés ([email protected])Grupo de Investigación en Modelación Hidrológica y Ambiental
lluvia.dihma.upv.es
Este estudio ha sido financiado por el Ministerio Español de Economía y Competitividad a través de los proyectos de investigación SCARCE (CSD2009-00065) y ECOTETIS (CGL2011-28776-C02-01)
Seminario Internacional. Integración de modelos y análisis de datos para modelación hidrológica. Universidad de Medellín. Septiembre 2013