01 San Jose CAPYAH-2015

VIII Congreso Argentino de Presas y Aprovechamientos Hidroeléctricos 22 al 25 de abril de 2015

Santa Fe - Argentina

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Análisis de Vulnerabilidad al Cambio Climático en Términos de Oferta Hídrica para el Proyecto Hidroeléctrico San José

Mauricio F. Villazón Gómez1, Diego Inturias Guzman1, 2 Pablo Pardo1

y Oscar Zarate3

1 Laboratorio de Hidráulica, Universidad Mayor de San Simón (UMSS). Av. Petrolera Km 4.2 – Zona Tamborada – Cochabamba – Bolivia. Casilla 6760 Torres Sofer. Tel.:+591(4)4217370 – Fax: +591(4)4767161 Cochabamba, Bolivia. 2 Viceministerio de Recursos Hídricos y Riego – Ministerio de Medio Ambiente y Agua 3 Empresa Eléctrica Corani. Av. Oquendo N° 654 Edificio Torres Sófer – Piso 9. Tel: (+591 4) 4235353 – 4235700 Fax: (+591 4) 4115192 Cochabamba, Bolivia.

Mail de contacto: [email protected], [email protected]

RESUMEN

El objetivo de este estudio es el análisis de escenarios de cambio climático perturbando las series históricas de precipitación basados en resultados de un modelo regional y un ensamble de modelos globales. Se calculó el grado de influencia en el potencial hídrico mediante la aplicación de la herramienta CMD (Conceptual Model Developer) (Villazón, 2011) a un sistema conectado artificialmente y compuesto por varias cuencas que colecta las aguas de las mismas con propósitos de aprovechamiento hidroeléctrico. El hecho de que el sistema sea artificial conlleva un sin número de desafíos que deben ser subsanados para poder abordar el problema de manera satisfactoria.

El modelo de lluvia-escorrentía utilizado es HEC-HMS. Dado que los caudales registrados en las estaciones de medición no corresponden a la producción real de las cuencas, si no a un caudal acotado determinado por la capacidad de toma y conducción de las estructuras hidráulicas, se debe aplicar una transformación a los datos obtenidos con los modelos de modo que se ajusten y representen de la mejor forma posible los valores registrados en las estaciones hidrológicas.

Palabras clave: Modelo hidrológico continuo, conceptualización de sistema, escenarios cambio climático.



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1 INTRODUCCIÓN

La demanda computacional que tienen algunos modelos matemáticos tanto hidráulicos como hidrológicos, se acentúa de gran manera dependiendo los casos de estudio y las escalas de modelación temporal y espacial, muchas veces el uso de estos modelos para estudiar escalas espaciales o temporales pequeñas (metros y minutos) o casos en dos o tres dimensiones para inundaciones en análisis de incertidumbre o optimización no es factible. Con el propósito de subsanar este problema, el año 2011 se ha desarrollado el CMD (Conceptual Model Developer) (Villazón, 2011) que es una herramienta que permite hacer una mímica de cualquier modelo representándolo de una forma prácticamente idéntica, todo esto basado entre otros en funciones de transferencia, transformaciones lineales y no lineales y algoritmos de optimización que permiten representar los casos evaluados con la misma precisión pero reduciendo considerablemente los tiempos empleados por los modelos originales.

El objetivo de este estudio es la aplicación de esta herramienta a un sistema conectado artificialmente y compuesto por varias cuencas que colectan las aguas de las mismas con propósitos de aprovechamiento hidroeléctrico en el embalse Corani y subsiguientes generadoras Santa Isabel y San José en Cochabamba-Bolivia, el hecho de que el sistema sea artificial conlleva un sin número de desafíos que deben ser subsanados para poder abordar el problema de manera satisfactoria, estos desafíos a su vez sirven para poder evaluar de una forma práctica las potencialidades de dicha herramienta. El CMD es utilizado para conceptualizar el accionar de las obras hidráulicas y de esta manera partiendo de los caudales generados para la cuenca calcular los caudales acotados que son transportados por el sistema.

Se espera una buena representación de los modelos utilizados basándonos en experiencias anteriores de su uso en el estudio por ejemplo de modelación hidráulica de inundaciones y sistemas de alerta temprana (Villazón & Inturias, 2014).

Respecto al análisis de vulnerabilidad se ha visto que durante las últimas décadas, la variabilidad climática y eventos extremos han afectado diferentes regiones en América Latina. El aumento de la precipitación en algunos lugares, en contraste con la disminución en otros ha sido observado. Los resultados obtenidos por Merengo (2004) muestran esta entre el lado sur y norte del Amazonas. También los aumentos de temperatura se evidenciaron en Mesoamérica y América del Sur en las últimas décadas (Magrin, et al., 2007).

América Latina tiene una alta heterogeneidad en términos de clima. Los patrones climatológicos de una región a otra pueden ser muy diferentes, incluso en distancias cortas, esto puede estar influenciado por factores diversos como altitud, temperatura, orografía, así como factores externos, como los eventos en la atmósfera y el océano.

El análisis a escala regional de la variabilidad del clima, los fenómenos extremos y las anomalías climatológicas son importantes y necesarios para una mejor comprensión de los patrones climatológicos. La información regional obtenida puede ser utilizada por las autoridades responsables de elaborar planes futuros de gestión y también el diseño de acciones de mitigación o adaptación.

Contando con el sistema calibrado y conceptualizado se puede realizar análisis de escenarios tomando en cuenta la perturbación de la lluvia futura. Con estos factores de perturbación perturbamos la lluvia actual (periodo 2000-2013) y sacamos conclusiones al comparar estos resultados con los actuales históricos.

2 MATERIALES Y MÉTODOS

Los datos utilizados en la presente investigación son de estaciones pluviométricas e hidrológicas a nivel diario. La ubicación y nombre de las diferentes estaciones se encuentran detallados en la Figura 1.



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2.1 Pre-procesamiento

Durante el pre-procesamiento de datos se verificó los volúmenes acumulados de lluvia durante el periodo de simulación y se transformó los niveles de agua en series continuas de caudal. Para este propósito se utilizaron curvas de descarga previamente calibradas por la empresa Corani y verificadas por los autores. Para poder calcular los coeficientes de recesión de los diferentes flujos se procedió a filtrar las series de caudal utilizando la herramienta WETSPRO (Willems, 2014). Para el estudio se han utilizado 20 estaciones de precipitación y 11 estaciones hidrométricas ubicadas sobre las cuencas de aporte y aledañas al embalse Corani.

Para poder aplicar la herramienta de filtrado es necesario contar con una serie continua de caudales observados. Se rellenaron los espacios vacíos de la serie de caudales con la herramienta HEC-DSS del USACE, a continuación las Figura 2 se presenta un tramo rellenado aplicando esta herramienta.

2.2 Modelo de elevación digital

Existen sistemas satelitales que ofrecen datos topográficos cuya información está disponible de manera gratuita, de fácil acceso y con una disponibilidad a nivel global. Para el presente estudio se ha utilizado el sistema ASTER (Advance Space Borne Thermal Emisión and Reflection Radiometer).

2.3 Filtrado de caudales

Si bien la base para la calibración de los modelos está compuesta por las series temporales de datos de entrada (forzantes del modelo principalmente meteorológicas) y los valores observados en los puntos de control (caudales), además se necesitan ajustar los parámetros que existente en el modelo HEC-HMS. La forma tradicional de calibrar estos valores es utilizando como criterio algún coeficiente de rendimiento como la eficiencia de Nash&Sutclift, o minimizar los errores, una ayuda a este proceso de calibrado que nos permite reducir la incertidumbre en la determinación de los parámetros es la obtención de los parámetros de tiempo de recesión y porcentajes de flujo (flujo base, intermedio y superficial) que contribuye al flujo de salida, es la herramienta WETSPRO desarrollada por Willems, 2004. Esta herramienta es en esencia un filtro digital que permite determinar estos parámetros con base a los datos observados por lo que ya no se necesita una posterior calibración de los mismos. La Figura 3 muestra los caudales filtrados para la estación de Palca.



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Figura 1 - Estaciones, modelo lluvia-escurrimiento y Polígonos de Thiessen.



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Figura 2 - Hidrograma rellenado aplicando la herramienta HEC DSS, estación Pisle.

Figura 3 - Resumen del filtrado estación Descarga Palca.

2.4 Modelación lluvia – escurrimiento

Para la modelación hidrológica a realizar se ha optado por el uso del modelo HEC-HMS o Hydrologic Modeling System (HMS) del Hydrologic Engineerin Center (HEC) del Cuerpo de Ingenieros del Ejército de los Estados Unidos (United States Corps of Engineers – USACE, 2010).

Durante el proceso de calibración se tuvo como objetivo representar las recesiones de los hidrogramas luego de los eventos de lluvia. Los picos no pueden ser representados debido a que el modelo nos proporciona el caudal total de aporte una cuenca y los datos medidos son caudales acotados que dependen de la obra de toma y de la capacidad del canal (Villazón et al., 2013). La Figura 4 muestra el hidrograma calculado y medido para la estación Palca.



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Figura 4 - Corrida en HEC-HMS Palca.

Modelo Conceptual

La herramienta utilizada para este propósito es el software computacional CMD “Conceptual Model Developer tool” desarrollado por Villazón et al. (2012) como parte de estudios posdoctorales. El CMD es una herramienta desarrollada en plataforma MATLAB que hace uso de diferentes algoritmos como ser: CAPTAIN de Lancarter University (Young et al., 2007) y el SCEM-UA “Shuffled Complex Evolution Metropolis Algorithm” basado en técnicas de optimización global (Vrugt et al., 2003).

Dentro la conceptualización del sistema se utiliza auto calibración e identificación de la mejor estructura de una función de transferencia lineal.

Los caudales de ingreso al embalse son obtenidos en función al balance hídrico que la empresa Corani realiza todos los días. Lo que se intenta es reproducir estos caudales de ingreso al embalse basándonos únicamente en datos meteorológicos.

La reproducción de los caudales de ingreso (al embalse) se acerca bastante a los medidos, donde se pudo calcular valores de eficiencia de 0.88 para el periodo de calibración y 0.85 para el periodo de validación.

3 ESCENARIOS CAMBIO CLIMATICO

La hipótesis es que el cambio climático afectará las precipitaciones pluviales y consecuentemente el caudal de las cuencas y ríos que suministran agua a las centrales hidroeléctricas, y de esa manera influirá en la generación de energía hidroeléctrica (Machicado C.G., 2014).

Los escenarios climáticos son hipotéticos aumentos de CO2 en la atmósfera – la “Curva de Keeling”. La concentración del dióxido de carbono empezó a aumentar a una velocidad sin precedentes desde los iniciales 280 ppm a 314 ppm a finales de los años 50, cuando se iniciaron mediciones constantes por la iniciativa de Charles David Keeling en el Observatorio de Mauna Loa (Hoffmann, 2012). Los distintos escenarios climáticos pueden ser representados en la Figura 5.

La “Curva de Keeling” es la expresión gráfica del vertiginoso aumento de la concentración del CO2 que nos alerta sobre el “efecto estufa” y el calentamiento global. Actualmente se observa un registro de alrededor de 392 ppm, con la tendencia de aumentar algo más de 2 ppm por año.



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Figura 5 - Emisiones globales de CO2de fuentes fósiles (Copenhagen Synthesis Report, 2009).

3.1 Factores de perturbación

Para el presente estudio se perturba únicamente las series de precipitación. La perturbación es lineal ya que se utilizan los factores porcentuales de incremento o decremento de la precipitación a nivel mensual para los distintos escenarios.

Los escenarios a ser tomados en cuenta son para las corridas del modelo climático regional PRECIS el escenario A2 y para el ensamble de los modelos globales el escenario presentado por Eyster A. (2010) es el A1B.

En términos de temperatura los máximos y mínimos del ensamble de modelos globales muestra que para el altiplano y en general para Bolivia la temperatura se incrementara 0.58 y 0.607 ºC/década respectivamente. Resultado que se asemejan mucho a la tendencia encontrada con datos de la estación Embalse Corani (0.62ºC por década) análisis realizado con datos a partir del año 1993 (Figura 6).

Para el PRECIS (Seiler C., 2009) los resultados están en términos de incremento neto de temperatura para los diferentes periodos de tiempo, para las tierras altas dan un incremento de 5.96ºC para el año 2100. Si multiplicamos el incremento observado en la estación Embalse Corani por los 100 años de corrida tenemos 6.2ºC, valor igualmente muy cercano.

Los factores de perturbación para la precipitación se encontraron en forma porcentual comparando la media del periodo de calibración de los modelos climáticos (1960-2000) con los periodos futuros.

La Figura 7 muestra la perturbación porcentual para los 4 escenarios estudiados, el PRECIS nos da resultados del escenario climático A2 (A2_Dim_2001-2030, Dim por Dowscaling Dinamico) y el ensamble está basado en el escenario climático A1B. La conclusión general de que la época lluviosa tendrá intensidades más altas y que las épocas secas serán más secas es observada claramente en todos los escenarios. Es necesario mencionar que los resultados del ensamble son a nivel Bolivia y los del PRECIS son regionales.

Con estos factores porcentuales se procedió a perturbar linealmente las series de precipitación de todas las estaciones del Sistema Corani Santa Isabel San José y se corrió el modelo lluvia-escurrimiento para el periodo 2000-2013. Con los resultados de las corridas se aplicaron las transformaciones lineales (modelo conceptual) y se tomaron en cuenta la capacidad máxima de las estructuras de toma para encontrar los caudales de ingreso al embalse, los caudales del brazo



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oeste del proyecto San José (Vinto, Santa Isabel, Antara, Málaga) y los caudales del brazo este (Ronco, Ronquito, Cañón, Roque y Solitario).

Figura 6 - Series continúa de Temperatura media mensual para la estación Embalse Corani.

Figura 7 - Perturbación porcentual para todos los meses con los distintos escenarios.

La Tabla 1 muestra el porcentaje de perturbación de cada escenario con respecto al periodo histórico (observaciones). Los porcentajes perturbados positivos y negativos indican, que el acumulado de lluvia en año hidrologico del escenario de perturbación aumenta o disminuye, respectivamente. Los escenarios A2_DIN_30 y A2_DIN_100 tienen un valor promedio, del porcentaje perturbado, en las estaciones meteorológicas de -4.64% y -1.76% respectivamente, estos valores indican que estos escenarios A2_DIN pronostican que los acumulados de lluvia disminuirán; mientras que los escenarios A1B_ENS_30 y A1B_ENS _100 tienen un valor promedio, del porcentaje perturbado, de las estaciones meteorológicas de 1.28% y 5.52% respectivamente, estos valores indican que estos escenarios A1B_ENS pronostican que los acumulados de lluvia aumentaran. En el escenario A2_DIN_30 el acumulado de lluvia disminuirá más que en el escenario A2_DIN_100; y en el escenario A1B_ENS_100 el acumulado de lluvia aumentara más que en el escenario A1B_ENS_30.



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Tabla 1 - Perturbación porcentual de la precipitación acumulada por escenario

Una vez que tenemos la precipitacion perturbada procedemos a correr en el sistema

conceptualizado para tener conclusiones de la oferta hidrica del sistema.

Finalmente la Tabla 2 muestra el porcentaje de perturbación que se tiene en los caudales medios de ingreso al sistema. La no linealidad de la relación lluvia-escurrimiento queda manifiesta cuando para el escenario A2_Dim_2030 las lluvias disminuyen en promedio un 4% pero los volúmenes de ingreso bajan en un 14%. En líneas generales el PRECIS pronostica una disminución en los caudales medios y el ensamble una disminución para el 2030 en ingresos al embalse pero un incremento para el 2100.

Tabla 1 - Caudales promedio de ingreso al embalse, al brazo este y al oeste para los distintos escenarios.

Histórico simulado

A2_Din-2030

A2_Din-2100

A1B_Ens-2030

A1B_Ens-2100

Caudal medio (m3/s)

Ingreso embalse 7.7 6.74 7.08 7.3 7.79

Brazo Oeste 8.39 8.17 8.2 8.41 8.48

Brazo Este 4.48 4.33 4.37 4.51 4.6

% perturbado

Ingreso embalse -14.24 -8.76 -5.48 1.16

Brazo Oeste -2.69 -2.32 0.24 1.06

Brazo Este -3.46 -2.52 0.67 2.61



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4 CONCLUSIONES

Como una conclusión final podemos decir que los caudales promedio de ingreso al embalse para el 2030 bajarían en un 9% en promedio y para el 2100 en un 3.5%. Para el brazo oeste la disminución es menos notoria, para el 2030 1.2% en promedio y para el 2100 un 1%. Para el brazo este una disminución del 1.5% para el 2030 y un aumento del 0.1% para el 2010.

Aun no es posible concluir con certeza ya que se debería tener más modelos regionales calibrados con las condiciones locales. Esta investigación ayuda a entender las posibilidades de análisis de escenarios de cabio climático y las limitaciones que se tiene. La importancia del entendimiento de nuestra variabilidad climática es crucial para una correcta planificación especialmente para el sector hidroeléctrico.

5 CITAS BIBLIOGRÁFICAS

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Hoffmann D., (2012). “Los impactos del cambio climático en Bolivia” Programa PROAGRO/GIZ de la cooperación alemana. Presentación.

Machicado, C. G., (2014). La economía del cambio climático en Bolivia: impactos en hidroenergía / p. cm. – (Monografía del BID; 193)

Magrin. G. Gay García. C. Cruz Choque. v Giménez. J.C. Moreno. A.R. Nagy. G.J. Nobre. C. Villamizar. A.. (2007). Latin America. Climate Change: Impacts. Adaptation and Vulnerability.

Seiler, C., (2009). Fundación Amigos de la Naturaleza (FAN-Bolivia). Implementation and validation of a Regional Climate Model for Bolivia.

Marengo, J.A., Jones, R., Alves, L. Valverde, M. (2009) “Future change of temperature and precipitation extremes in South America as derived from the PRECIS regional climate modeling system”. Int. J. Climatol., DOI: 10.1002/joc.1863

US-ACE. (2010). “HEC-HMS: Hydrologic Modeling System. HEC-HMS. User’s Manual”. U.S. Army Corps of Engineers.

Villazón, M. F. and Willems, P., (2010). Filling gaps and daily disaccumulation of precipitation data for rainfall-runoff model. Eds. Morell, M., Popovska, C., Morell, O., Stojov, V. Procceding at: 4th International Scientific Conference on Water Observation and Information Systems for Decision Support. CD-ROM pp.1-9. Publisher: BALWOIS 2010. 25-29 May. Ohrid, Republic of Macedonia.

Villazón, M.F. (2011). Modelling and conceptualization of hidrology and river hydraulics in flood conditions for Belgian and Bolivian Basins. Thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Ph. Doctor. Catholic University of Leuven Belgium.

VILLAZÓN GÓMEZ Dr. ir. Mauricio Florencio, Ir. Pieter MEERT, Ir. Vincent WOLFS, Prof. Dr. ir. Patrick WILLEMS. July (2012). Conceptual Model Developer (CMD) Manual. Faculteit Ingenieurswetenschappen, Departement Burgerlijke Bouwkunde. Afdeling Hydraulica, Kasteelpark Arenberg 40 BE-3001 Heverlee (Leuven) PosDoctoral research.

Villazón, M.F., Claros, V., Montecinos, L.K., (2013). Conceptualización de Modelos Hidrológicos Aplicando la Herramienta CMD (Conceptual Model Developer), Caso de Estudio “Aprovechamiento De Aguas Para La Generación Hidroeléctrica”. Memorias del XV Congreso Bolivariano de Ingenieria Sanitaria y Medio Ambiente. Noviembre del 2013. Cochabamba-Bolivia

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