Interpretación de:
A novel high-resolution gridded precipitation dataset for Peruvian and Ecuadorian watersheds – development and hydrological evaluation
https://doi.org/10.1175/jhm-d-20-0285.1, 2021: A novel high-resolution gridded precipitation dataset for Peruvian and Ecuadorian watersheds – development and hydrological evaluation, Journal of Hydrometeorology, https://doi.org/10.1175/jhm-d-20-0285.1
Intérprete
Gutierrez Villarreal Ricardo
Fecha de interpretación
03/09/2024
Resultados y conclusiones
En este artículo, se describe la construcción y validación de RAIN4PE, un producto grillado de precipitación diaria (1981-2015) para Perú y Ecuador a 0.1°x0.1° de resolución espacial. Luego de su construcción, este producto consigue mejores resultados que otros productos grillados de precipitación al ser validado con estaciones in-situ, especialmente en la vertiente oriental de los Andes de Ecuador y Perú. Además, también consigue buenos resultados en la simulación hidrológica de caudales al ser utilizado como forzante de precipitación en un modelo hidrológico (SWAT), superando a productos que han sido corregidos con pluviómetros (CHIRPS, MSWEP y PISCO) y por mucho más a aquellos productos de precipitación sin corrección por pluviómetros. Esta mejora es particularmente notoria en la simulación hidrológica de caudales en la vertiente oriental de los Andes (especialmente en Ecuador) el llano amazónico y la vertiente del Pacífico. Los buenos resultados se mantienen en cuencas interandinas, aunque en esta región posiblemente el producto PISCO presente los mejores resultados. El uso de RAIN4PE es recomendable para aplicaciones hidrometeorológicas en Perú y Ecuador.
Metodología y datos
RAIN4PE es producto de un proceso de mezcla de covariables de precipitación de ERA5, CHIRP, elevación y distancias a pluviómetros, y un proceso de calibración y validación hidrológica en el modelo SWAT, conocido también como "hidrología inversa". Las covariables de precipitación de ERA5 y CHIRP, elevación altitudinal y distancias a los pluviómetros fueron mezcladas bajo la técnica random-forest, tanto a escala diaria como a escala mensual. Así, se produjo una versión de RAIN4PE basada en random-forest para pasar a calibrar y validar el modelo SWAT. La construcción del modelo SWAT contempla 2675 subcuencas, 6843 unidades de respuesta hidrológica y métodos específicos para la estimación de variables como la evapotranspiración, escorrentía superficial e infiltración, tránsito de ondas, entre otros. El proceso de calibración fue para un conjunto de parámetros de SWAT, y la variable objetivo fueron los caudales con referencia en las estaciones hidrológicas disponibles. El periodo de calibración fue variable, dependiendo de la longitud de registro. Considerando cierta bondad de ajuste, se obtuvieron factores de corrección de sesgo para la precipitación. Luego, para la fase de validación, el producto RAIN4PE corregido fue testeado junto a otros productos grillados con el fin de evaluar su habilidad para la reproducción de la variabilidad espacio-temporal de las lluvias y en la simulación de caudales en el modelo SWAT.
Limitaciones de la investigación
Si bien RAIN4PE tiene una buena habilidad para representar la precipitación respecto de lo observado en pluviómetros y también para simular los caudales en el modelo SWAT, es posible que algunas limitaciones inherentes a la construcción del modelo SWAT (que fue clave para el desarrollo de RAIN4PE) permanezcan. Esto puede ser, por ejemplo, debido a incertidumbres en los parámetros, en la estimación de la evapotranspiración, infiltración, agua subterránea, etc. Si bien el producto tiene una buena representación de los patrones estacionales y climatológicos, las correcciones de sesgo pueden inducir a saltos artificiales en las series temporales de la precipitación, con impactos en la representación de tendencias y patrones interanuales. A la fecha, el producto está disponible entre el periodo 1981 al 2015. Esto limita su uso para aplicaciones y diagnósticos hidrometeorológicos en donde sea necesario contar con eventos recientes o bien contar con una mayor longitud en la serie de tiempo.
Recomendaciones
El uso de RAIN4PE para aplicaciones hidrometeorológicas e hidroclimáticas en cuencas de Perú y Ecuador, con previa validación.
Adaptación: Agua, Agricultura, Bosques, Turismo, Transporte
Mitigación: Agricultura
Escala: Regional
Ámbito geográfico: Perú,Ecuador
Palabras clave: Precipitación, Hidrología, Modelo SWAT, Datos grillados, Perú, Ecuador, Machine learning
Cita de la interpretación
Gutierrez Villarreal, Ricardo, 2024: Interpretación de et al. (2021, doi:10.1175/jhm-d-20-0285.1), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/9cec4e3b-077d-470e-b67a-eeed1fc28c01