Modelamiento hidrológico

Los modelos hidrológicos más importantes y completos son los modelos hidrológicos distribuidos basados en procesos físicos. Estos modelos consideran la distribución espacial de parámetros y ecuaciones y pueden ser aplicados a cuencas con redes complejas de canales, con variada distribución de uso de suelo, tipo de suelo y cobertura de vegetación, con complejo sistema acuífero debajo del suelo, etc.

Los avances en el modelamiento hidrológico actual permiten el acoplamiento con datos espaciales de radares, satélites y modelos geológicos. La aplicabilidad de los enfoques distribuidos y basados en procesos pueden ser aplicados en temas ambientales como el transporte geoquímico reactivo, la contaminación de la agricultura y la erosión del suelo.

El trabajo de modelamiento hidrológico comprende la conceptualización del modelo, la calibración con valores observados, la simulación de efectos antropogénicos en el uso de suelo y tipo de cobertura y factores climáticos de inundación, sequía y cambio climático.

 

 

Necesidad

 

Los modelos hidrológicos globales tradicionales son adecuados para evaluar el estado de los recursos hídricos y la predicción de inundaciones y sequías, sin embargo se necesita herramientas más avanzadas para los problemas restantes como la predicción de los impactos producidos por el hombre y el cambio climático sobre la respuesta hidrológica de una cuenca.

 

 

Características

 

Los modelos hidrológicos distribuidos son capaces de:

 

  • Modelar la respuesta hidrológica distribuida con precipitación medida remotamente o con datos interpolados espacialmente.
  • Calibración multiobjetiva utilizando múltiples estaciones de aforo.
  • Incorporar datos de tipo de suelo y tipo de cobertura en el modelamiento y correlacionados con la curva de recesión de flujo.
  • También se puede usar los parámetros de superficie para cuantificar la variabilidad espacial de la respuesta hidrológica.

 

                             Figura 1. Capacidad de conceptualización de los modelos hidrológicos distribuidos

                             Figura 1. Capacidad de conceptualización de los modelos hidrológicos distribuidos

 

USGS-PRMS

 

El código de modelamiento PRMS (Sistema de Modelamiento de Precipitación-Escorrentía) [Leavesley et al. 1983, Leavesley and Stannard, 1995] es un sistema modular, de parámetros espacialmente distribuidos, que representa los procesos físicos de una cuenca hidrográfica. Fue desarrollado por el Servicio Geológico de Estados Unidos – USGS para evaluar los efectos de varias combinaciones de geomorfología, tipo y uso de suelo, vegetación y parámetros climáticos sobre la respuesta hidrológica de la cuenca. La respuesta a la precipitación como lluvia y nieve, en forma regular, y a la de eventos extremos de precipitación, pueden ser simulados para evaluar los cambios en las condiciones del balance hídrico, los regímenes de flujo, los flujo pico y volúmenes, las relaciones entre suelo y agua, y la recarga en agua subterránea. 

                                                       Figura 2 Diagrama Esquemático de PRMS 1

                                                       Figura 2 Diagrama Esquemático de PRMS 1

                                            Figura 3 Componentes de Flujo calculados por USGS-PRMS

                                            Figura 3 Componentes de Flujo calculados por USGS-PRMS

 

PyTOPKAPI

 

El modelo hidrológico distribuido de precipitación-escorrentía Aproximación e Integración Cinemática Topográfica (TOPKAPI por sus siglas en inglés) está basado en procesos físicos y se deriva de la integración espacial del modelo cinemático de onda. PyTOPKAPI es una librería en el lenguaje de programación Python que implementa el modelo TOPKAPI.

El enfoque conceptual de TOPKAPI transforma los procesos de precipitación-escorrentía y recorrido de escorrentía en tres ecuaciones diferenciales de reservorios no-lineales “estructuralmente similares” describiendo diferentes procesos hidrológicos e hidráulicos.

La geometría de la cuenca es descrita por una grilla de celdas sobre las cuales están integradas las ecuaciones para producir una cascada de reservorios no-lineales. Los valores de parámetros de modelo TOPKAPI son independientes de la escala y obtenibles desde mapas digitales de elevación, mapas de suelo y vegetación o mapas de uso de suelo en términos de pendiente, permeabilidad de suelo, rugosidad y topología.

La conceptualización simplificada de TOPKAPI en tres cascadas de reservorios no-lineales representa el suelo, la superficie y la red de drenaje, siguiendo los elementos topográficos y geomorfológicos de la cuenca con valores de parámetros que pueden ser estimados directamente desde la pequeña escala.

El modelamiento hidrológico distribuido con TOPKAPI hace posible la extensión a cuencas no medidas y es una herramienta óptima para ser acoplada Modelos de Circulación General (GCM por sus siglas en inglés) en la evaluación del impacto del cambio sobre la respuesta hidrológica de la cuenca.

                                          Figura 4 Simulación del balance hídrico en el modelo TOPKAPI 2

                                          Figura 4 Simulación del balance hídrico en el modelo TOPKAPI 2

Aplicaciones

El modelo TOPKAPI es adecuado para:

  • El cálculo del balance hídrico.
  • La evaluación del impacto del cambio en el uso de suelo y del cambio climático.
  • Los análisis de eventos máximos de inundación.

 

 

Ventajas

Las principales ventajas de modelo TOPKAPI son:

  • La base física de sus ecuaciones.
  • La representación en detalle de las características espaciales de la cuenca.
  • Capacidad de ser aplicados a mayores escalas sin perder la interpretación física de los parámetros y del modelo.
  • La rigurosa parametrización relacionada a la información del campo/cuenca.
  • El buen desempeño del tiempo de computación.
  • La modularidad de los procesos.
  • La facilidad de uso.

 

 

Método de modelamiento

Dentro del trabajo de modelamiento numérico de PyTOPKAPI existen tres pasos:

  1. La creación de archivos de parámetros del modelo derivados de los datos disponibles de la cuenca, así como sus variables asociadas (precipitación y evapotranspiración).
  2. La corrida del modelo usando el archivo con los parámetros designados y las variables.
  3. El análisis de las simulaciones resultantes y el informe de los resultados obtenidos.

 

 

Referencias

 

1.       Markstrom, S.L., Niswonger, R.G., Regan, R.S., Prudic, D.E., and Barlow, P.M., 2008, GSFLOW—Coupled groundwater and surface-water flow model based on the integration of the Precipitation-Runoff Modeling System (PRMS) and the Modular Ground-Water Flow Model (MODFLOW-2005): U.S. Geological Survey Techniques and Methods 6-D1, 240 p.

2.       Z Liu, MLV Martina, E Todini, 2005, Flood forecasting using a fully distributed model: application of the TOPKAPI model to the Upper Xixian Catchment, Hydrology and Earth System Sciences, 9(4), 347-364, EGU

 

Smiley face

Suscríbase a nuestro boletín gratuito para recibir noticias, datos interesantes y fechas de nuestros cursos en recursos hídricos.