Congreso XXVI – Trabajo SUP-19

EVALUACIÓN DEL DERRETIMIENTO NIVOGLACIAR DE LA CUENCA DEL RÍO JUNCAL EN JUNCAL IMPLEMENTANDO UN MODELO DE BALANCE ENERGÉTICO E ÍNDICE GRADO-DÍA MEJORADO

ALEKOS SANLLEHI1
LINA CASTRO1
GONZALO BARCAZA2
FRANCISCO CERECEDA-BALIC2,3

RESUMEN

Se estima el derretimiento nivoglaciar de la cuenca del Río Juncal en Juncal para el periodo hidrológico entre los años 2000-2020, implementando los modelos “Utah Energy Balance” y “Enhanced Temperature-Index” para estimar el derretimiento nival y glaciar respectivamente. Estos modelos son calibrados mediante un proceso de calibración por etapas utilizando datos de equivalente agua-nieve, cobertura nival, y tasa de cambio de elevación glaciar, obteniendo valores de métricas de eficiencia elevados. Cuantificando el aporte del derretimiento nivo-glaciar en la cuenca de estudio, se determina que en promedio se derriten ~600 [cm] entre 2000-2005, llegando a simular una disminución de un -34.2% de este derretimiento en los años 2015-2020, mientras tanto el derretimiento glaciar en las zonas glaciarizadas alcanza un promedio de ~200 [cm] acumulados en los primeros cinco años, simulando un aumento de un 6.5% en con respecto a los últimos periodos de simulación. A pesar que modelos utilizados son capaces de emular correctamente los datos usados para su evaluación (KGESCA>0.9, KGESWE>0.9 y R2=0.89), se detecta una compensación del error en la estimación de la tasa de cambio de elevación glaciar y una posible sobrestimación de la nieve caída, lo cual, añade incertidumbre a los resultados obtenidos. Se hace necesario un análisis más somero de la eficacia del modelo implementado para asegurar resultados confiables y por las razones correctas.

1 Departamento de Ingeniería Civil, Universidad Técnica Federico Santa María, Valparaíso, Chile.
2 Centro de Tecnologías Ambientales (CETAM), Universidad Técnica Federico Santa María, Valparaíso, Chile
3 Departamento de Química, Universidad Técnica Federico Santa María, Valparaíso, Chile

 

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Trabajo SUP 19 Congreso XXVI
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