HACIA MEJORES PRONÓSTICOS ESTACIONALES EN CUENCAS DE MONTAÑA: IMPACTO DE LA FUNCIÓN OBJETIVO EN LA CALIBRACIÓN DE MODELOS HIDROLÓGICOS
DIEGO ARAYA REYDET1
PABLO MENDOZA2
EDUARDO MUÑOZ-CASTRO3
JAMES MCPHEE4
RESUMEN
Los métodos dinámicos son ampliamente utilizados para generar pronósticos estacionales de caudal, y se apoyan en modelos hidrológicos que requieren de la calibración de sus parámetros. En este trabajo, se investiga cómo la elección de la función objetivo utilizada para la calibración afecta la calidad de los pronósticos estacionales (primavera-verano) generados con el método de predicción de caudales por conjuntos (ESP, por sus siglas en inglés). Además, se exploran conexiones entre el desempeño del pronóstico y la consistencia hidrológica de las simulaciones para cada conjunto de parámetros. Con este fin, se calibraron tres modelos hidrológicos conceptuales (GR4J, TUW y Sacramento) utilizando 12 funciones objetivo diferentes, dentro de las cuales se incluyen métricas estacionales enfocadas en los errores durante el período de deshielo. Con ello, se generaron pronósticos en retrospectiva para cinco tiempos de inicialización durante un período de 33 años en 22 cuencas de alta montaña ubicadas en Los Andes Semiáridos (28°-37°S). Los resultados muestran que la elección de la función objetivo se vuelve relevante a medida que comienza la temporada de invierno (acumulación de nieve a comienzos de julio). La comparación de los pronósticos obtenidos a partir de diferentes métricas de calibración muestra que la consistencia hidrológica no garantiza pronósticos satisfactorios con el método ESP, y que los pronósticos satisfactorios con ESP no están necesariamente asociados a simulaciones de modelos hidrológicamente consistentes. Entre las opciones exploradas en este estudio, una función objetivo que combina la Eficiencia de Kling-Gupta (KGE) y la Eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) con caudales en el espacio logarítmico ofrece el mejor compromiso entre simulaciones hidrológicamente consistentes y un rendimiento aceptable en el pronóstico.
1 Ingeniero Civil, Advanced Mining Technology Center, U. de Chile – email: diego.araya.r@uchile.cl
2 Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería Civil, U. de Chile – email: pamendoz@uchile.cl
3 Ingeniero Civil, MSc., Departamento de Ingeniería Civil, U. de Chile – email: eduardo.munoz@uchile.cl
4 Profesor Titular, Departamento de Ingeniería Civil, U. de Chile – email: jmcphee@uchile.cl
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