Predicción hidrológica estacional en la amazonía mediante integración de datos satelitales y de reanálsis. Cuenca del río Negro, Brasil
[ES] En los últimos años, la Amazonía ha experimentado una intensificación de las sequías, impulsada por una combinación de factores climáticos naturales y actividades humanas. Estas condiciones extremas han generado impactos hidrológicos y socioeconómicos significativos, especialmente en la cuenca...
| Author: | |
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| Format: | master thesis |
| Publication Date: | 2025 |
| Country: | España |
| Institution: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repository: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Language: | Spanish |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/224194 |
| Online Access: | https://riunet.upv.es/handle/10251/224194 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Sequías Cuenca Amazonas Predicción hidrológica Droughts Modelación Hidrológica Hydrological Forecasting Reanalysis Máster Universitario en Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente-Màster Universitari en Enginyeria Hidràulica i Medi Ambient |
| Summary: | [ES] En los últimos años, la Amazonía ha experimentado una intensificación de las sequías, impulsada por una combinación de factores climáticos naturales y actividades humanas. Estas condiciones extremas han generado impactos hidrológicos y socioeconómicos significativos, especialmente en la cuenca del río Negro, en Brasil. La sequía de 2023 y 2024 registró los niveles más bajos del río en 122 años, lo que provocó una crisis en la navegabilidad y afectó directamente el abastecimiento industrial del puerto, así como el normal desarrollo de las actividades de las comunidades ribereñas en la zona de la franja de Manaus. Estas condiciones generaron pérdidas de más de 216 millones de euros solo durante la sequía de 2023. Con la finalidad de anticiparse a este tipo de eventos extremos y reducir sus impactos, en este estudio se presenta una metodología aplicable a cualquier cuenca o río del mundo. Esta permite, por un lado, integrar datos satelitales y de reanálisis climático en la modelación hidrológica para la gestión de recursos hídricos, especialmente en cuencas con limitada cobertura observacional, y por otro, desarrollar una metodología de predicción hidrológica basada en el estado inicial de la cuenca y la integración de anomalías climáticas derivadas de datos del ECMWF. Esto permite estimar caudales y niveles futuros del río. Para ello, en primer lugar, se validaron distintas fuentes climáticas, tanto satelitales como de reanálisis, seleccionando aquellas que mostraron un alto desempeño frente a los datos observacionales. Posteriormente, se implementó el modelo hidrológico Témez bajo un esquema semi-agregado, generando caudales medios mensuales simulados con resultados buenos y excelentes según los indicadores de ajuste. Finalmente, se desarrolló la predicción hidrológica mediante la integración de anomalías climáticas derivadas de los pronósticos del ECMWF, lo que permitió estimar los niveles futuros del río en el puerto de Manaus. Se concluye que los datos de precipitación provenientes de CHIRPS y los de temperatura del NOAA CPC presentan el mejor desempeño en la región de estudio. En este contexto, la integración de datos satelitales y de reanálisis se consolida como una fuente de información valiosa para los procesos de modelación y predicción hidrológica, permitiendo obtener resultados satisfactorios. Para la sequía de 2024, los resultados evidenciaron una capacidad predictiva aceptable tanto para el clima como para los caudales en los dos casos analizados, lo que indica que la fuente de predicción climática (ECMWF) estima adecuadamente las condiciones en esta región de la Amazonía. En contraste, los niveles no se lograron representar de manera precisa durante los periodos de sequía extrema (octubre noviembre), debido al comportamiento hidráulico entre el río Negro y río Amazonas, pues este último influye hidráulicamente en Manaus. Por otra parte, el modelo Témez puede ser empleado en la modelación de grandes cuencas, siempre que se consideren ciertos criterios, como el tratamiento del routing. La predicción climática e hidrológica ha mostrado un buen desempeño en ambos casos analizados, independientemente de la ventana temporal utilizada, es necesario evaluar distintas fuentes de pronóstico climático, analizar su sensibilidad frente a diferentes condiciones iniciales del modelo y realizar predicciones basadas en condiciones iniciales históricas. Asimismo, se recomienda realizar estudios hidráulicos para comprender mejor el fenómeno y con desarrollar una metodología de predicción más robusta y fiable. |
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