Asimilación de caudales observados en la modelación hidrológica subdiaria del río Vilcanota en la estación Pisac

Abstract

En el presente estudio se evalúan dos esquemas de asimilación de datos del tipo secuencial integrados al modelo GR4H en la cuenca Vilcanota en Pisac. Para su aplicación se perturbaron dos productos de precipitación estimada por satélite y corregidos con datos de estaciones automáticas. Finalmente, este estudio plantea responder las preguntas científicas de que ¿Es factible incorporar esquemas de asimilación de datos secuenciales en un modelo hidrológico conceptual en una cuenca andina con escasa información? y ¿Pueden mejorarse los pronósticos hidrológicos subdiarios en la cuenca Vilcanota en Pisac al asimilar datos de caudales observados en la cuenca?. En ese sentido, se explora la aplicación de dos técnicas de asimilación de datos secuenciales (el Filtro de Kalman de Conjuntos, EnKF; y el Filtro de Partículas, PF) para actualizar los estados del modelo hidrológico GR4H en la cuenca Vilcanota en Pisac. Para simular los caudales subdiarios en la cuenca se utilizaron las forzantes de precipitación horaria con corrección de sesgo de los productos IMERG-E’ y GSMaP-NRT’. Asimismo, como punto de partida, se ejecutó el modelo Open Loop (OL) perturbando las forzantes de precipitación y evapotranspiración potencial, y generando un conjunto con 50 miembros. Las simulaciones para los meses lluviosos del 2022 (enero y febrero) en la cuenca Vilcanota en Pisac muestran la reducción de los errores en las salidas del modelo para las simulaciones con asimilación de datos respecto a la ejecución sin asimilación (OL). Se evidencia también buenas métricas de desempeño en las simulaciones de caudales horarios con hasta tiempos de pronóstico de 6 horas. Luego de ello, el desempeño de las predicciones decae significativamente hacia las 48 horas.