Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Recursos y Medio Ambiente Hídrico / Ingeniería Civil / La importancia de conocer el comportamiento y la distribución de los recursos hídricos, es crucial en la implementación de políticas de gestión sustentable para su uso y aprovechamiento. Históricamente, Chile ha sido un país con una fuerte dependencia sobre sus recursos hídricos, en sectores como la generación hidroeléctrica, minería, acuicultura, desarrollo turístico, entre otros. En particular, este crecimiento ha llegado a regiones tan remotas como la Patagonia, donde no existe un conocimiento acabado de la variabilidad y distribución de sus recursos. Es aquí donde se origina la necesidad de conocer con mayor precisión las condiciones hidrológicas actuales de esta Región. Sin embargo, esta tarea ha sido compleja debido a la escasa disponibilidad de datos hidrometeorológicos en la zona. De aquí el objetivo de este trabajo, estudiar el comportamiento hidrológico de la cuenca del Río Baker en el desagüe del lago Bertrand, identificando las principales componentes de su balance hídrico. En este estudio, se utiliza la herramienta de modelación Cold Regions Hydrological Model (CRHM), que corresponde a un modelo hidrológico de base física especializado para regiones con climas fríos. Debido a la escasa información meteorológica dentro de la cuenca, es que se incorpora, además de la información observada, datos provenientes de los reanálisis climatológicos ERA-Interim y CFSR, para obtener valores a escala diaria de precipitación total, humedad relativa y velocidad del viento. Con esto se obtienen tres grupos de datos de entrada para el modelo, que serán comparados para analizar sus principales diferencias, y luego evaluar la calidad de los resultados obtenidos del modelo CRHM en comparación a caudales observados. De la comparación de datos de precipitación observados versus los datos de reanálisis, se encuentra que los valores observados no representan toda la precipitación caída en la cuenca, debido a la inexistencia de una instrumentación adecuada para la medición de la componente sólida de la precipitación, variable que sí está considerada dentro de los reanálisis. Con respecto a los resultados de la modelación, se encuentra que los modelos forzados con datos de reanálisis presentan una mejora significativa con respecto a aquellos obtenidos con datos medidos dentro de la cuenca; con coeficientes de Nash-Sutcliffe de: 0,18, 0,74 y 0,69 para modelos forzados con datos observados, ERA-Interim y CFSR, respectivamente. Asociado a las distintas componentes del balance hídrico dentro de la cuenca, se ve que alrededor de un 30% de lo que precipita en la cuenca corresponde a precipitación sólida, un 15% corresponde a evapotranspiración y cerca de un 75% corresponde a infiltración. Además, se estima que los mantos nivales de las cumbres más alta pueden llegar a acumular hasta 2000 [mm] de equivalente en agua, durante una temporada. Del trabajo se concluye que los reanálisis representan una fuente de datos confiables para regiones de alta montaña pobremente monitoreadas. Esto se ve reflejado en el aumento sustancial de la representatividad del modelo al usar datos meteorológicos proveniente de los reanálisis. No se encontraron diferencias significativas en el rendimiento del modelo al usar variables de ERA- Interim o CFSR, a pesar que CFSR posee una mejor resolución espacial de las variables. Por otro lado, se destaca el rol que juega la infiltración dentro del ciclo hidrológico de la cuenca. Esto sugiere, que para mejorar el entendimiento sobre su comportamiento hidrológico, es crucial la disponibilidad de mediciones in-sito de perfiles de suelo asociado a las distintas coberturas, además de una delimitación detallada y confiable de las coberturas de suelo dentro de toda la cuenca. Finalmente, se destaca el uso que podría tener este modelo en cuencas no controladas con regímenes hidrometeorológicos similares, a través de variables meteorológicas de reanálisis y los parámetros usados en este modelo, para evaluar la distribución y disponibilidad de sus recursos hídricos.

Agriculture is one of the main sources of phosphorous and nitrogen (P and N) contributing to cultural eutrophication of freshwater lakes and estuaries. In cold regions, the effects of agricultural management practices used to mitigate the runoff loss of these nutrients remain uncertain. In particular, the use of forage crops and minimum tillage, have not reduced some forms of P and N in runoff to streams, in part, as a result of freeze-thaw induced losses of mobile P and N from forages and crop residues. The purpose of this research is to improve the current understanding of the controls on P and N loss from Canadian Prairie fields to ultimately aid in the development and evaluation of beneficial agricultural management practices that perform predictably in cold regions. This study aims to provide new insights into the effects of cold regions hydrological processes on runoff quality through the development and application of a novel inductive - deductive modelling approach. Runoff flowpaths resulting from the three infiltration regimes identified for frozen soils (Granger et al., 1984) are hypothesized to impact the chemistry of field scale meltwater runoff by varying meltwater interaction with agricultural soils and vegetation. Hydrochemistry data from six intensively monitored minimum tillage and forage cropped fields in South Tobacco Creek, Manitoba were used to develop a nutrient model to integrate with a physics-based hydrological modelling platform that can represent the frozen soil infiltration regimes, in addition to other important cold region hydrological processes. The inductive development of a nutrient model, integrated with a deductive physics-based hydrological platform, enabled the modelling of meltwater flowpaths and freeze-thaw induced losses from vegetation. Further testing of the developed model and field experimentation are required to test the hypothesis that runoff generated over a basal ice layer eliminates the transfer of soil nutrients to runoff. Comparison of predicted and observed field scale runoff concentrations and masses suggest that this method of inductive-deductive model development has potential to predict the performance of agricultural management practices in cold regions.