¿SOMOS CONCIENTES DE LOS ALCANCES DE LOS MÉTODOS DE CORRECCIÓN DE SESGO DE VARIABLES CLIMÁTICAS DIARIAS? CASO DE LA CUENCA DEL RÍO MAIPO CON VARIACIONES DEL MÉTODO QUANTILE DELTA MAPPING
SEBASTIÁN AEDO-QUILILONGO (1)
PABLO CHONG (2)
La corrección de sesgo de variables climáticas es el proceso en la cual se corrige la salida de un Modelo de Circulación General (GCM) para hacerla consistente con las condiciones locales. A pesar de lo crucial que es la corrección de sesgo, no es habitual que se verifique o reporte de forma extensiva el éxito de esta y los alcances de la información generada. Este trabajo presenta una metodología para la corrección de sesgo, denominada QM-kNN, además de una propuesta de variables a analizar para cuantificar la precisión, robustez y alcances de la información generada por una corrección de sesgo. Estas variables incluyen valores anuales, extremos, variabilidad, ocurrencia de eventos, estacionalidad, correlaciones, persistencia de eventos y transiciones de estado, además de la capacidad de preservar las tendencias de los GCM. La metodología QM-kNN es flexible, de enfoque multi-variable y no estacionario, y se estructura en dos etapas principales: 1) corrección de sesgo estadístico a escala mensual y 2) desagregación estocástica a escala diaria mediante análogos. La metodología es flexible porque los pasos que la definen se pueden modificar según las condiciones y necesidades locales, con el fin de preservar tanto las características del clima local como las proyecciones de los GCM, al mismo tiempo de incorporar la variabilidad espacio-temporal que los resultados de los GCM no presentan debido a la escala espacial en la que están construidos. La metodología QM-kNN se comparó con otras metodologías ampliamente usadas en Chile (QDM, SDM, MBCn), aplicadas a la cuenca del río Maipo en condiciones homólogas a las del balance hídrico nacional de Chile. Los resultados destacan a la metodología QM-kNN como la más robusta, balanceando representatividad local y captura de las proyecciones de cambio climático de los GCM. La metodología MBCn también presentó un buen desempeño en el período de referencia, pero mostró distorsionar las proyecciones de cambio climático en los promedios. Este trabajo es un avance en el análisis y entendimiento del alcance de las metodologías utilizadas para el análisis de impactos del cambio climático, además de presentar una nueva metodología flexible para análisis más robustos.
1 Investigador, Centro Latinoamericano, Stockholm Environment Institute – email: sebastian.aedo@sei.org
2 Jefe de Proyectos e Innovación, HIDRICA Water Resources Consulting – email: pichong@hidricaconsultores.cl
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