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La cantidad de recursos hídricos disponibles en una región es una variable de importancia que puede limitar el desarrollo de la vida y también incidir en el desarrollo de actividades productivas tales como agricultura, minería e hidroelectricidad. Por ello, resulta fundamental el análisis de cual será la disponibilidad futura de este vital elemento. En este estudio se intentó proveer la información necesaria para comprender los alcances del cambio climático, en términos de vulnerabilidad del sector de los recursos hídricos en la cuenca andina del Río Teno, caracterizada por la estación fluviométrica Río Teno después de Junta con Río Claro, con el fin de contribuir al proceso de toma de decisiones sobre medidas de adaptación frente al Cambio Climático. Para lograr este objetivo se usó un modelo de simulación hidrológica generado por el Instituto del Medio Ambiente SEI (Stockholm Environment Institute), conocido como Water Evaluation And Planning System o simplemente WEAP. El modelo fue calibrado y validado a partir de datos históricos mensuales representativos de la cuenca disponibles entre Abril de 1975 y Marzo de 2005. Los parámetros calibrados y validados fueron utilizados para simular la disponibilidad futura del recurso a base de escenarios futuros de las variables meteorológicas de entrada (precipitación y Temperatura) necesarias para la operación del modelo, derivados de datos obtenidos en el modelo PRECIS por el Departamento de Geofísica de la Universidad de Chile para el escenario A2 en los períodos 2036-2065 y 2071-2100. Los resultados mostraron una baja de los caudales medios mensuales futuros del Río Teno de un 30% y 40% para los periodos 2036-2065 y 2071-2100 respectivamente y un aumento en el número y prolongación de periodos secos en la cuenca, causados principalmente por la disminución de la precipitación anual y del aumento de la temperatura anual. A pesar de los cambios en las magnitudes del caudal, el régimen mixto nivo-pluvial del Río Teno no varió sustancialmente, salvo un desplazamiento del peak de primavera del mes de Diciembre a Noviembre.

La presente tesis doctoral tiene como objetivo investigar los efectos de la variabilidad de los factores de fusión que utiliza el método grado-día, en la modelación de la fusión de nieve y su repercusión en la modelación hidrológica en cuencas de alta montaña. Lo anterior, con la finalidad de proporcionar una alternativa parsimoniosa a la simulación de la fusión de nieve en la modelación hidrológica de este tipo de cuencas, cuya problemática principal es no contar con la información suficiente para aplicar otros modelos de fusión conceptualmente más completos, como los de balance de energía. Para llevar a cabo lo anterior, en esta tesis se han planteado tres conceptualizaciones matemáticas de modelos híbridos de fusión de nieve que se basan en el método clásico grado-día, pero que a diferencia de éste, consideran la variabilidad de los factores de fusión. Estas conceptualizaciones se han implementado en el modelo hidrológico distribuido conceptual con parámetros físicamente basados TETIS, para la modelación de los procesos del ciclo hidrológico. La variabilidad de los factores de fusión se introduce en los modelos híbridos a escala de celda mediante mapas de índices de radiación, los cuales son construidos tomando en cuenta la radiación global de onda corta con cielo despejado, las características morfológicas de la cuenca, la sombra de relieve y la época del año. Asimismo, se utilizan los mapas de factores de fusión determinados a partir de los aportes de energía para la fusión de nieve en función de la ocupación del suelo, obtenidos a partir de trabajos previos encontrados en la literatura científica. Por otro lado, se ha implementado la calibración automática de los parámetros usados por las conceptualizaciones matemáticas propuestas, utilizando el algoritmo de optimización Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) desarrollado por la Universidad de Arizona, EE.UU. En la evaluación de los modelos híbridos de fusión implementados, se ha propuesto utilizar tres casos de estudio que son, las subcuencas de los ríos Carson y American de Sierra Nevada, EE. UU., y la cuenca pirenaica-mediterránea de Contraix ubicada en el interior del Parque Nacional de Aigüestortes en los pirineos catalanes España. Estas son cuencas geográficamente cerradas y presentan un régimen hidrológico completamente diferente, debido a su ubicación y a su elevación media. La evaluación ha consistido en analizar tanto los resultados obtenidos con variabilidad de los factores de fusión, a través de los modelos híbridos propuestos, como los obtenidos empleando factores de fusión homogéneos con la conceptualización clásica del método grado-día. En el caso de la modelación de caudales en los puntos de control ubicados en la desembocadura y en el interior de las subcuencas de Sierra Nevada, se ha observado que el efecto que introduce la variabilidad es mínimo. Así como también lo han demostrado las altas eficiencias conseguidas con todos los modelos analizados. Sin embargo, estas eficiencias conseguidas en la modelación de los caudales, no implica la correcta modelación de la nieve, específicamente de los procesos de acumulación y fusión por parte de los modelos implementados. En vista de lo anterior, se ha evaluado el efecto de la variabilidad de los factores de fusión en la modelación de la nieve, a través de la validación puntual y espacial de los resultados obtenidos en la modelación de las subcuencas de Sierra Nevada. Para esto, se utiliza información de las estaciones meteorológicas SNOTEL, de pértigas y de imágenes de satélite. En este caso, los modelos analizados mostraron un comportamiento totalmente diferente en la modelación de la nieve. Asimismo, se observa que el modelo híbrido que introduce la variabilidad, usando los mapas de índices de radiación, es el que mejores resultados proporciona en las validaciones realizadas. La evaluación de los modelos implementados también se ha realizado comparando los resultados analizados anteriormente con los obtenidos para estas mismas subcuencas por otros modelos hidrológicos que han participado en el Distributed Hydrologic Model Intercomparison Project-Phase 2 (DMIP2). Algunos de estos modelos emplean el balance de energía en la modelación de la nieve. En general, los resultados de esta comparación mostraron eficiencias de los modelos propuestos en esta tesis, muy similares a las conseguidas por los modelos del DMIP2 e incluso, en el caso de la modelación de la nieve, se superan las eficiencias de algunos de los modelos del DMIP2. En la última parte de esta tesis se evalúan dos de los modelos implementados utilizando la cuenca de Contraix, con una escala espacial de mayor precisión y una escala temporal de media hora. Estos modelos se han seleccionado en función de los resultados obtenidos en las subcuencas de Sierra Nevada y se han evaluado siguiendo el mismo procedimiento anterior. Lo anterior, con la finalidad de detectar inconsistencias en las conceptualizaciones analizadas producto del cambio de escala y validar los resultados conseguidos en las subcuencas de Sierra Nevada. Los resultados mostraron un comportamiento muy parecido con eficiencias en la modelación de los caudales nuevamente muy similares entre los modelos y con resultados en la modelación de la nieve influenciados por la variabilidad de los factores de fusión. Al igual que para las subcuencas anteriores, los mejores resultados en la cuenca de Contraix se han obtenido con el modelo híbrido que utiliza los mapas de índices de radiación. Finalmente, en esta tesis se demuestra que los resultados en la modelación de los procesos de acumulación y fusión de la nieve en cuencas de alta montaña, pueden mejorarse de manera significativa cuando se utiliza una conceptualización parsimoniosa que considere la variabilidad de los factores de fusión. Asimismo, la influencia de la variabilidad en la modelación de los caudales en la desembocadura de una cuenca, no aporta mayores ventajas que la conceptualización clásica del modelo grado-día. Es por todo ello, que en la selección del modelo a utilizar en estas zonas dependerá de la información disponible, así como el objetivo del modelo y de los resultados que se desee conseguir. / Orozco Medina, I. (2014). Modelación parsimoniosa y espacialmente distribuida de los procesos de acumulación y fusión de la nieve [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/36035 / TESIS

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil / Este trabajo busca responder una interrogante natural que surge al momento modelar hidrológicamente una cuenca, ¿En qué escala temporal es pertinente resolver las ecuaciones del modelo? Si se busca modelar periodos extensos, la escala temporal define el nivel de detalle (resolución temporal) que requieren las forzantes meteorológicas, así como el costo computacional que conlleva la modelación, por tanto, la elección no es arbitraria. Para responder lo anterior se modelan seis cuencas en la Región de Coquimbo con el modelo hidrológico VIC, a pasos temporales de 3, 6, 12 y 24 horas, calibrando siempre a nivel diario mediante los caudales observados. Se buscar analizar si existen diferencias sistemáticas en la representación de los procesos hidrológicos de cada paso temporal, así como en el ajuste que alcanzan sus caudales simulados respecto los observados. Los resultados muestran que, la representación de los procesos hidrológicos en cuanto a escorrentía, evaporación, sublimación y estacionalidad de los caudales tiende a ser similar entre los pasos de 3, 6 y 12 horas, alcanzando un KGE del caudal medio diario casi idéntico durante calibración. Por lo mismo, la variación de sus parámetros calibrados en esta etapa corresponde a un reajuste por efecto del cambio de resolución temporal. Aún así, existen leves diferencias en los procesos nivales de estos pasos temporales, que en validación se traducen en ajustes disimiles. Es así como según la cuenca, puede existir una mejora al pasar desde las 3 a 12 horas, un empeoramiento o una variación nula. En promedio, en términos de KGE, las modelaciones de 3 y 6 horas son equivalentes durante validación y la modelación de 12 horas levemente inferior. Por otro lado, el paso de 24 horas, tiene una representación de los procesos hidrológicos diferente a los demás pasos, que se caracteriza por una sublimación muy menor (casi nula). Su ajuste de caudales medios diarios tiende a ser igual o incluso mejor que los otros pasos, tanto en calibración como validación, y lo mismo ocurre con el ajuste la curva de variación estacional de caudales y los sesgos de las curvas de duración. Por lo tanto, respecto si existe un paso temporal más conveniente para modelar se aconseja, en esta zona geográfica, modelar a 3, 6 o 24 horas teniendo en cuenta que para las 24 horas la representación de los procesos hidrológicos es diferente pero con un ajuste que, en ciertas cuencas, es muy superior. / Powered@NLHPC: Esta investigación/tesis fue parcialmente apoyada por la infraestructura de supercómputo del NLHPC (ECM-02)

Durante la última década, diversos grupos de investigación se han enfocado en el desarrollo de la tecnología de sensores de satélites y su explotación con el fin de obtener en tiempo real una estimación de la lluvia a escala global. Y es clara la utilidad de estas mediciones, tanto para los modelos de circulación global como para la modelización hidrológica en escalas menores, como sería el caso de cuencas poco o nada instrumentalizadas y con ello, fortalecer la capacidad de gestión de los recursos hídricos, mejorar la predicción del clima y desastres naturales y ofrecer rigor científico que ayude a tomar decisiones informadas. Actualmente, la lluvia estimada por satélite está sujeta a diversos errores debido a problemas instrumentales, naturaleza del sistema de medición, simplificaciones teóricas y relaciones complejas entre las variables observadas y la lluvia, entre otras razones (Nikolopoulos et al., 2010; Semire et al., 2012); esto podría limitar su uso en aplicaciones hidrológicas, por lo que la reducción de este error es clave para su aplicación hidrológica. El objetivo de la tesis es evaluar la utilidad de dos productos de lluvia estimada de satélite, a través de un modelo hidrológico distribuido en una cuenca mediterránea extratropical, como una alternativa de estimación de la precipitación en aquellas regiones donde los pluviómetros convencionales son escasos o inexistentes. La zona de estudio es la cuenca del río Júcar que está localizada al este de la península Ibérica (Valencia, España) con un área drenada de 21,500 km2 , caudal medio de 43 m3 /s, lluvia media de 500 mm y temperatura media de 14º C. El relieve está formado por cadenas de montañas del sistema Ibérico, una meseta continental y una llanura costera; con altitudes máximas de 1770 msnm. Los productos de satélite tienen una resolución temporal diaria y resolución espacial de 0.25º (PERSIANN) y 0.04º (PERSIANN-CCS). Estos productos estiman la lluvia a partir de información de múltiples satélites geosincrónicos (GOES, GMS, MeteoSat) que se actualizan con información de satélites con sensores de microondas pasivos (TRMM, NOAA, DMSP). La información hidrometeorológica con base en tierra (lluvia, caudal, temperatura e información de embalses) ha sido proporcionada por la Agencia Española de Meteorología (AEMET) y el Sistema Automatizado de Información Hidrológica de la Confederación Hidrográfica del río Júcar (SAIH-CHJ) para un período de tiempo del 01 de Enero del 2003 y el 31 de Octubre del 2009. Para caracterizar el error de la lluvia estimada de satélite, se comparó con la lluvia de referencia con base en tierra, a través de herramientas estadísticas que permiten sintetizar el análisis y tener una visión más detallada del error. Así, para cuantificar el grado de dependencia se usó el análisis de correlación con test estadístico de Pearson y Kendall. Además, se obtuvieron: índice de eficiencia de Nash¿Sutcliffe (E), ratio de la raíz del error cuadrático medio y la desviación estándar de las observaciones (RSR), error en volumen (Ev), estadísticos de detección, curva doble masa y técnicas gráficas. Respecto al desempeño del modelo hidrológico, se evaluó a través de índices de eficiencia y técnicas gráficas, en calibración, validación y propagación del error. Los resultados, específicos para la zona de estudio, indican que las correlaciones espaciales entre la lluvia estimada a partir de satélite y la lluvia de referencia, es aceptable a escala anual, menos aceptable a escala mensual, pero pobre a escala diaria. En invierno la correlación diaria es más débil, debido a que las lluvias se concentran más en las zonas montañosas y tal vez, este efecto orográfico no está bien detectado por los satélites. Por el contrario, en verano se observa el patrón opuesto, con correlación positiva significativa, posiblemente por la mayor presencia de días sin lluvia (valor cero). Esto se ve reflejado en valores más altos con el coeficiente de Pearson en verano, ya que la presencia de ceros favorece una mayor correlación; en cambio el coeficiente de Kendall representa mejor estos casos, ya que resiste el efecto de valores extremos (valores mínimos en este caso). También se obtienen errores altos con lluvias máximas y con frecuencia sobrestimación de lluvias ligeras. En general, la lluvia PERSIANN-CCS sobrevalora, mientras que PERSIANN subestima a diferentes escalas de agregación de cuenca. Además, PERSIANN tiene mayor probabilidad de detección de lluvia, pero también de falsas alarmas. La detección de lluvia es menor en la subcuenca del río Albaida (zona costera con lluvias torrenciales y probables SCM en otoño) que en la subcuenca de Pajaroncillo (zona montañosa con lluvias orográficas). Es decir, estas diferencias en la detección por los dos productos de satélite, están siendo influenciadas por las características climáticas y fisiográficas de la zona, que coincide con lo reportado por Hossain y Huffman (2008). El error en volumen (Ev) de la lluvia, para todas las escalas de agregación de cuenca, subestima con PERSIANN y sobrestima con PERSIANN-CCS. Este error tendrá consecuencias en la modelación hidrológica; sin embargo, desde el punto de vista de la modelación, el error se corrige mejor con la sobrestimación que con la subestimación de la lluvia. La cuenca Albaida (1301 km2 ) tienen mejor rendimiento en términos del índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe (E) en la estimación de la lluvia con los dos productos de satélite posiblemente por la mayor presencia de lluvias convectivas que el satélite identifica mejor, y que coincide con lo reportado por Ebert et al (2007). En cambio la cuenca más pequeña Pajaroncillo (861 km2 ) tiene mejor rendimiento en Ev pero solo con el producto PERSIANN-CCS. Al respecto, la lluvia orográfica en Pajaroncillo (altitud de 1009 a 1726 msnm) no está siendo bien detectada por el satélite debido a que las montañas emiten una radiación muy variable que dificultan la detección de los satélites con sensores de microondas pasivos, reportado por Levizzani (2008); sin embargo este efecto pareciera que disminuye con una mejor resolución de satélite. La calibración de los parámetros del modelo hidrológico TETIS ha permitido elevar el rendimiento en la modelación. También, diversos autores realizaron una calibración de su modelo hidrológico para mejorar el rendimiento con los productos de lluvia estimada de satélite (Stisen y Sandholt, 2010; Bitew y Gebremichael, 2011b; Bitew et al., 2011; Jiang et al., 2012; Moreno et al., 2012). Es así que, en la modelación hidrológica, se obtienen rendimientos ¿insatisfactorios¿ con PERSIANN, mientras que con PERSIANN-CCS los rendimientos pasan a ser ¿satisfactorios¿. Los resultados son alentadores con lluvia PERSIANN-CCS y tal parece que una mejor resolución de los datos raster de la lluvia, una menor FBIAS y un error de sobrestimación en el volumen de la lluvia, ocasionan que este producto de satélite se adapte mejor en la modelación hidrológica. Similares resultados respecto a productos de satélite con mejor resolución espacial, son reportados por Nikolopoulos et al. (2010) con el producto KIDD (4 km) de mejor resolución espacial, respecto de los productos TRMM-3B42 (0.25º) y KIDD (25 km). Por el contario, en la modelación con lluvia PERSIANN, una resolución espacial grosera de los datos raster de la lluvia y el error de la subestimación en el volumen de la lluvia están afectando negativamente a la modelación, ya que hay insuficiente lluvia que alimente el Ciclo Hidrológico, pero esto posiblemente se esté amortiguando con la mayor probabilidad de detección de la lluvia PERSIANN. Como el modelo hidrológico trata de mantener un comportamiento similar al caudal observado (ya que la estrategia de calibración es una función de este caudal y no de algún componente del balance hídrico), se obtiene que el factor corrector de evapotranspiración se reduce un 71% con PERSIANN e incrementa un 32% con PERSIANN-CCS para finalmente obtener una evapotranspiración que se reduce con PERSIANN e incrementa con PERSIANN-CCS. Un comportamiento similar es reportado en el componente de evapotranspiración con subestimación de lluvia PERSIANN, por Bitew y Gebremichael (2011b) y Moreno et al. (2012). En lo que respecta a la propagación del error de la estimación de la lluvia a la simulación hidrológica, el error en volumen de la lluvia se amortigua a través del proceso de transformación lluvia-escorrentía. Al contrario del error de la lluvia en términos de E y RSR, que empeoran con la modelación hidrológica, excepto en las cuencas más pequeñas como Pajaroncillo (861 km2 ) y Albaida (1,301 km2 ). De cara a mejorar las posibilidades de uso práctico de la lluvia de satélite, se implementó un modelo Bayesiano para combinar información de pluviómetros con lluvia PERSIANN-CCS con diferentes densidades de pluviómetros en la subcuenca montañosa de Pajaroncillo. Los resultados, específicos para la zona de estudio, indican que el valor medio de la lluvia estimada con PERSIANN-CCS mejora a partir de densidades menores a 100 km2 /pluviómetro. Por el contrario, para densidades mayores de 100 km2 /pluviómetro, el valor medio empeora en un rango del 20 al 200%, según aumente la densidad de la red de pluviómetros. Se encontró un comportamiento similar con el resto de estadísticos. Así, es clara una mejora significativa en los estadísticos para una densidad menor a 100 km2 /pluviómetro, con incremento de POD, CSI, PC y HSS, y reducción de FAR. Además, se observa una mejora notable del FBIAS en todas las densidades de pluviómetros, con la excepción de la densidad de 45 km2 /pluviómetro. Los índices de eficiencia de lluvia E, RSR y Ev, se estabilizan a una densidad menor a 100 km2 /pluviómetro. En lo que respecta a la modelación hidrológica utilizando el modelo Bayesiano de combinación de lluvia, se obtienen rendimientos ¿buenos¿ a ¿muy buenos¿ con densidades menores a 100 km2 /pluviómetro, obteniendo el mejor rendimiento para una densidad de 72 km2 /pluviómetro en el que su hidrograma reproduce adecuadamente el flujo base y la forma de la curva de recesión, detecta la mayoría de caudales máximos y días en que ocurren, pero subestima su valor máximo en un 37%. No se debe descartar que esta subestimación podría deberse a que en regiones montañosas, como Pajaroncillo, las estaciones pluviométricas tienden a estar en los valles y con ello subestimar la lluvia orográfica (Ebert et al., 2007; Álvarez, 2011). Respecto a la propagación del error de la lluvia, resulta que el error en volumen de la lluvia se amortigua en todas las densidades de pluviómetro (a excepción con una densidad de 431 km2 /pluviómetro), pero empeora en términos de E y RSR, excepto para densidades menores a 172 km2 /pluviómetro. Como conclusión final se puede decir que el nuevo producto de estimación de lluvia PERSIANN-CCS, además de incrementar su resolución espacial, también mejora en cuanto a su fiabilidad de uso en la modelación hidrológica, especialmente si se combina con datos de pluviómetro, convirtiéndose en el punto de partida de futuras investigaciones. / Ramos Fernández, L. (2013). Estudio de la utilidad de la lluvia estimada de satélite en la modelación hidrológica distribuida [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/27548 / Alfresco

Over the years, the method of least squares (SLS) has been the method of inference commonly applied in hydrological modeling, although its hypotheses are not respected by the modeling errors. Awareness of the fact that the hydrological modeling process is affected by more, and more important, sources of uncertainty that the purely observational, the only source of error considered by SLS, has contributed to the appearance of publications that suggest the need for applying more appropriate inference methods on hydrological models, and in general, on environmental models. The adequacy of inference methods involves considering all sources of error, or their effects, which influence the modeling process. Only in this way it is possible to obtain reliable parameters, a non-biased prediction and a correct estimation of the uncertainty of both, these being the main objectives of this Doctoral Thesis. To this end, this thesis proposes the joint inference, following the Bayesian inference paradigm, of hydrological parameters and the parameters of a generalized error model, which provides the necessary flexibility to relax all hypotheses (Gaussian errors with null mean, independent and identically distributed), which disable the SLS error model to infer hydrological models. The main contribution of the thesis is the proposition of the methodology to follow, for the correct application of the direct modeling (without previous transformation of the variables) of the variance of the errors. This methodology is based on the need to consider the coupling, during the joint inference, between the variations of the marginal distribution of the errors and the variations of their conditional distributions, which are modeled by the error model. Such coupling is guaranteed by the fulfillment of the Total Laws (TLs) of the expectation and the variance. In order to verify the feasibility of the theoretical aspects deduced in the Thesis, a series of inference experiments is performed in which two lumped and one distributed hydrological models are combined with two classic error models (SLS and WLS) and two generalized error models proposed in this Thesis (GL++ and GL++Bias). The results show, once again, that inferences with SLS and WLS are not applicable to hydrological models, since the generated errors do not fulfill their hypotheses. Likewise, based on the results obtained, this thesis can be considered as the culminated affirmation of the hypothesis in it, that is to say: the non application of the TLs in the direct modeling of the variance and the bias of the errors produces an incorrect estimation of the hydrological parameters, as well as their uncertainty and an erroneous estimation of the predictive distribution. / A lo largo de los años, el método de los mínimos cuadrados (SLS) ha sido el método de inferencia comúnmente aplicado en modelación hidrológica, a pesar de que sus hipótesis no son respetadas por los errores en los resultados de la modelación. La concienciación sobre el hecho de que el proceso de modelación hidrológica es afectado por más, y más importantes, fuentes de incertidumbre que la puramente observacional, única fuente de error considerada por el SLS, ha contribuido a la aparición de publicaciones que sugieren la necesidad de aplicar métodos de inferencia más adecuados para los modelos hidrológicos, y en general, los modelos ambientales. La adecuación de los métodos de inferencia pasa por considerar todas las fuentes de error, o sus efectos, que influyen en el proceso de modelación. Solamente de esa manera es posible la obtención de unos parámetros fiables, una predicción no sesgada y una estimación correcta de la incertidumbre de ambos, siendo estos los objetivos principales de esta Tesis Doctoral. Para ello, esta Tesis plantea la inferencia conjunta, siguiendo el paradigma de los métodos de inferencia Bayesianos, de los parámetros hidrológicos y los parámetros de un modelo de error generalizado, el cual proporciona la flexibilidad necesaria para relajar todas las hipótesis (errores Gaussianos con media nula, independientes e idénticamente distribuidos), que inhabilitan al modelo de error SLS para inferir modelos hidrológicos. La principal aportación de la Tesis es la proposición de la metodología a seguir para la correcta aplicación de la modelación directa (sin previa transformación de las variables) de la varianza de los errores. Dicha metodología se fundamenta en la necesidad de considerar el acoplamiento, durante la inferencia conjunta, entre las variaciones de la distribución marginal de los errores y las variaciones de las distribuciones condicionales, las cuales son modeladas por el modelo de error. Dicho acoplamiento se garantiza mediante el cumplimiento de las Leyes Totales (TLs) de la esperanza y de la varianza. Para la comprobación de la viabilidad de los aspectos teóricos deducidos en la Tesis, se realiza una serie de experimentos de inferencia en los que se combina 2 modelos hidrológicos agregados y uno distribuido, con dos modelos de error clásicos (SLS y WLS) y dos modelos de error generalizados propuestos en esta Tesis (GL++ y GL++Bias). Los resultados muestran, una vez más, que las inferencias con SLS y WLS no son aplicables a modelos hidrológicos, puesto que los errores generados no cumplen con sus hipótesis. Igualmente, en base a los resultados obtenidos, esta Tesis se puede considerar como la afirmación culminada de la hipótesis en ella planteada, esto es: la no aplicación de las TLs en la modelación directa de la varianza y el sesgo de los errores produce una incorrecta estimación de los parámetros hidrológicos, así como de su incertidumbre y una errónea estimación de la distribución predictiva. / Al llarg dels anys, el mètode dels mínims quadrats (SLS) ha sigut el mètode d'inferència comunament aplicat en modelació hidrològica, a pesar que les seues hipòtesis no són respectades pels errors en els resultats de la modelació. La conscienciació sobre el fet de que el procés de modelació hidrològica és afectat per més, i més importants, fonts d'incertesa que la purament observacional, única font d'error considerada pel SLS, ha contribuït a l'aparició de publicacions que suggerixen la necessitat d'aplicar mètodes d'inferència més adequats per als models hidrològics, i en general, els models ambientals. L'adequació dels mètodes d'inferència passa per considerar totes les fonts d'error, o els seus efectes, que influïxen en el procés de modelació. Només d'eixa manera és possible l'obtenció d'uns paràmetres fiables, una predicció no esbiaixada i una estimació correcta de la incertesa d'ambdós, sent estos els objectius principals d'esta Tesi Doctoral. Per a això, esta Tesi planteja la inferència conjunta, seguint el paradigma dels mètodes d'inferència Bayesianos, dels paràmetres hidrològics i els paràmetres d'un model d'error generalitzat, el qual proporciona la flexibilitat necessària per a relaxar totes les hipòtesis (errors Gaussianos amb mitja nul·la, independents i idènticament distribuïts), que inhabiliten el model d'error SLS per a inferir models hidrològics. La principal aportació de la Tesi és la proposició de la metodologia que s'ha de seguir per a la correcta aplicació de la modelació directa (sense prèvia transformació de les variables) de la varianza dels errors. La dita metodologia es fonamenta en la necessitat de considerar l'adaptament, durant la inferència conjunta, entre les variacions de la distribució marginal dels errors i les variacions de les distribucions condicional, les quals són modelades pel model d'error. El dit adaptament es garantix per mitjà del compliment de les Lleis Totals (TLs) de l'esperança i de la variància. Per a la comprovació de la viabilitat dels aspectes teòrics deduïts en la Tesi, es realitza una sèrie d'experiments d'inferència en què es combina 2 models hidrològics agregats i un distribuït, amb dos models d'error clàssics (SLS i WLS) i dos models d'error generalitzats proposats en esta Tesi (GL++ i GL++Bias). Els resultats mostren, una vegada més, que les inferències amb SLS i WLS no són aplicables a models hidrològics, ja que els errors generats no complixen amb les seues hipòtesis. Igualment, basant-se en els resultats obtinguts, esta Tesi es pot considerar com l'afirmació culminada de la hipòtesi en ella plantejada, açò és: la no aplicació de les TLs en la modelació directa de la variància i el biaix dels errors produïx una incorrecta estimació dels paràmetres hidrològics, així com de la seua incertesa i una errònia estimació de la distribució predictiva. / Hernández López, MR. (2017). Inferencia Bayesiana conjunta de modelos hidrológicos y modelos de error generalizados, para la evaluación de las incertidumbres predictiva y de los parámetros [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90652 / TESIS

Los efectos de escala espacial son un tema de relevancia en Hidrología dada la necesidad de vincular las disparidades de escala entre los procesos, las observaciones y las modelaciones. La existencia de procesos dominantes a diferentes escalas, el funcionamiento no lineal de los sistemas hidrológicos y la fuerte variabilidad espacio-temporal son los principales factores que controlan los problemas de escala y condicionan los métodos de escalado. La generación de conocimiento relacionado con este tema es importante para mejorar la comprensión y representación de los procesos hidrológicos. En la primera parte de esta tesis se estudia el problema de la agregación espacial de parámetros hidrológicos, la importancia de la organización espacial para la formulación de una separación de escalas espaciales utilizando el concepto de área elemental representativa (REA) y su relación con la definición de un tamaño de celda óptimo para la modelación hidrológica distribuida. Para dicho análisis se ha utilizado la conceptualización del proceso de infiltración del modelo hidrológico distribuido (TETIS) y se han desarrollado experimentos sintéticos utilizando campos de parámetros correlacionados espacialmente. Los resultados de los experimentos numéricos mostraron que al escalar los parámetros efectivos de la microescala a la mesoescala, sus valores dependen en las variables de entrada, variables de estado y la heterogeneidad de los parámetros en la microescala. Las simulaciones han demostrado que la varianza de los parámetros efectivos estimados en la mesoescala disminuye cuando aumenta el ratio entre el tamaño de celda en la mesoescala y la longitud de correlación. Esta propiedad es fundamental para identificar un tamaño de celda con las características de REA y que minimice la propagación de la incertidumbre de los parámetros. / Barrios Peña, MI. (2011). ESTUDIO DEL EFECTO DE ESCALA ESPACIAL EN UN MODELO HIDROLÓGICO DISTRIBUIDO [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/14180 / Palancia

The importance of the effect of land use changes on watersheds has been widely acknowledged. Several studies have evaluated this effect through various approaches including non-stationary analysis, hydrological simulation and the observation of paired watersheds. The present study aims to describe the effect of land use changes on the hydrological response of watersheds considering the variation of the hydraulic properties of soil, which are related to the soil type and vegetal cover. This investigation was conducted in the watershed of Combeima River, Colombia, South America. By using distributed hydrological modelling, the effect of historical land use changes - including forest, crops and grasslands - on the magnitude of peak flows and mean annual runoff volumes was described. The analysis was carried out by relating land use changes to the hydraulic properties of soil, namely, the soil water content in the root zone or static storage (Hu) and the saturated hydraulic conductivity (Ks). Variation of the Hu and Ks values with respect to each soil type allowed quantifying the effect of changes in vegetal covers on the peak flows of flood events in Combeima River. Results of the analysis indicate that low Hu and Ks values are associated with land covers such as grasslands, which are characterized by having low infiltration, while high Hu and Ks values are more characteristic of forests. It was also identified that a decrease in the watershed infiltration capacity results in an increase in the magnitude of peak flows, while an increase in the infiltration capacity and soil water retention contributes to the attenuation of peak flows. Land use changes have been demonstrated to be a source of non-stationarity in the flow series, which can be identified through changes, positive or negative, in the time series trend. The hypothesis of the joint application of scale theory was tested in this study, showing that the invariance properties of the soil hydraulic properties are related to the flood regime and mean annual runoff volumes. The analysis focused mainly on two parameters: the static storage Hu and the saturated hydraulic conductivity Ks; therefore, this study did not attempt to explain the problem of non-stationarity, but rather to introduce the scalability properties of the soil hydraulic properties to predict flows, as a hydrological response to scenarios of land use change. Scenarios of spatial variation of land uses with respect to soil hydraulic properties were set up to assess the effect of those changes on the scalability properties of Hu and Ks and peak flows. Likewise, tests were conducted to evaluate the potential effects of the homogeneous distribution of precipitation on the scalability of the soil hydraulic properties during flood events. Properties of scale invariance were evaluated for the parameters of two probability distribution functions: GEV and Gumbel, for scenarios of land use change, considering the relationship between Hu and Ks and the magnitude of the flood quantiles. A similar analysis was carried out for the regime of mean annual runoff volumes through the application of the LogNormal distribution. The effect of land use changes on the non-stationarity of Combeima River flow series was evaluated using linear and non-linear stationary analysis, whose results verified the convenience of introducing the non-stationarity hypothesis in the frequency analysis of peak flows. Results of this study indicate that the incorporation of fractal theory to relate the hydraulic properties of soil and flow behavior in a watershed has potential practical applications in engineering and watershed management, given its simplicity as a power relation and usefulness to estimate the effects of land use changes on the flood regime. / Se ha reconocido la importancia de conocer el efecto de los cambios de usos del suelo sobre el régimen de caudales en cuencas hidrográficas. En este sentido, se han desarrollado investigaciones para evaluar dicho efecto desde diferentes enfoques como el análisis no estacionario, la simulación hidrológica y la observación de cuencas pareadas, entre otros. De manera que esta investigación contribuye a describir el efecto de cambios de uso del suelo sobre la respuesta hidrológica de las cuencas, considerando la variación propiedades hidráulicas de los suelos, las cuales se relacionan con el tipo de suelo y cobertura vegetal. Esta investigación se desarrolló en la cuenca del Río Combeima en Colombia-Suramérica, donde a partir de la modelación hidrológica distribuida, se describe el efecto de cambios históricos de usos del suelo como bosques, cultivos y pastizales, sobre la magnitud de los caudales máximos y volúmenes medios anuales de escorrentía. Para el desarrollo de este análisis, se relacionaron los cambios en el uso del suelo con las propiedades hidráulicas del suelo, específicamente, el contenido de agua en el suelo en zona de raíces o almacenamiento estático Hu y la conductividad hidráulica saturada Ks. La variación de los valores de Hu y Ks relacionados con cada uso del suelo, condujo a cuantificar el efecto de los cambios en las coberturas vegetales sobre los caudales pico en el régimen de crecidas del Río Combeima. Los resultados obtenidos, sugieren que valores bajos de Hu y Ks, se asocian con los cambios de uso del suelo y a su vez, influyen en la magnitud de los eventos de crecidas. En este contexto, esta investigación no se desarrolló en torno a explicar el problema de la no estacionariedad, sino que propone introducir las propiedades de escalabilidad de las propiedades hidráulicas del suelo para predecir caudales como respuesta hidrológica en escenarios de cambios de uso del suelo. Para lograrlo, se realizaron simulaciones en una cuenca hipotética basada en la información de la cuenca del Río Combeima, en donde se plantearon escenarios de variación espacial de los usos del suelo en relación con las propiedades hidráulicas, para evaluar su efecto sobre las propiedades de escalabilidad de los parámetros Hu y Ks en relación con los caudales máximos. Por otra parte, se evaluaron las propiedades de invarianza en escala, de los parámetros de las funciones de distribución de probabilidad: GEV y Gumbel, en escenarios de cambios de uso del suelo, considerando la relación entre los parámetros Hu y Ks, y la magnitud de los cuantiles de crecidas. Adicionalmente, se realizó un análisis similar para el régimen de volúmenes anuales medios de escorrentía, mediante la aplicación de la función LogNormal. El efecto de los cambios de uso del suelo sobre la no estacionariedad de las series de caudales en la cuenca del Combeima se evaluó mediante un análisis no estacionario lineal y no lineal, cuyos resultados permitieron identificar la conveniencia de introducir la hipótesis de no estacionariedad en el análisis de frecuencia de caudales máximos. Los resultados obtenidos, indican que la incorporación de la teoría fractal en la relación entre las propiedades hidráulicas del suelo y el comportamiento de los caudales en cuencas hidrográficas, tiene potenciales aplicaciones prácticas en la ingeniería y la planificación de cuencas, dada su sencillez, ya que se expresa como una relación de potencia, útil para realizar estimaciones de los efectos de los cambios en los usos del suelo sobre el régimen de caudales. / S'ha reconegut l'importancia de coneixer l'efecte dels canvis d'usos del sol sobre el regim de cabals en conques hidrografiques. En este sentit, s'han desenrollat investigacions per a evaluar dit efecte des de diferents enfocaments com l'analisis no estacionari, la simulacio hidrologica i l'observacio de conques PAREADAS, entre atres. De manera que esta investigacio contribuix a descriure l'efecte de canvis d'us del sol sobre la resposta hidrologica de les conques, considerant la variacio propietats hidrauliques dels sols, les quals se relacionen en el tipo de sol i cobertura vegetal. Esta investigacio se desenrollà en la conca del Riu COMBEIMA en COLOMBIA-SURAMÉRICA, a on a partir de la MODELACIÓN hidrologica distribuida, se descriu l'efecte de canvis historics d'usos del sol com boscs, conreus i PASTIZALES, sobre la magnitut dels cabals maxims i VOLÚMENES mijos anuals d'ESCORRENTÍA. Per a el desenroll d'este analisis, se relacionaren els canvis en l'us del sol en les propietats hidrauliques del sol, especificament, el contingut d'aigua en el sol en zona d'arraïls o almagasenament estatic HU i la conductivitat hidraulica saturada KS. La variacio dels valors d'HU i KS relacionats en cada us del sol, condui a CUANTIFICAR l'efecte dels canvis en les cobertures vegetals sobre els cabals bec en el regim de creixcudes del Riu COMBEIMA. Els resultats obtinguts, sugerixen que valors baixos d'HU i KS, s'associen en els canvis d'us del sol i a la seua volta, influixen en la magnitut dels events de creixcudes. En este context, esta investigacio no se desenrollà en torn a explicar el problema de la no ESTACIONARIEDAD, sino que propon introduir les propietats d'ESCALABILIDAD de les propietats hidrauliques del sol per a PREDECIR cabals com resposta hidrologica en escenaris de canvis d'us del sol. Per a conseguir-ho, se realisaren simulacions en una conca hipotetica basada en l'informacio de la conca del Riu COMBEIMA, a on se plantejaren escenaris de variacio ESPACIAL dels usos del sol en relacio en les propietats hidrauliques, per a evaluar el seu efecte sobre les propietats d'ESCALABILIDAD dels parametros HU i KS en relacio en els cabals maxims. Per atra part, s'evaluaren les propietats d'INVARIANZA en escala, dels parametros de les funcions de distribucio de provabilitat: GEV i GUMBEL, en escenaris de canvis d'us del sol, considerant la relacio entre els parametros HU i KS, i la magnitut dels CUANTILES de creixcudes. Adicionalment, se realisà un analisis similar per al regim de VOLÚMENES anuals mijos d'ESCORRENTÍA, mediant l'aplicacio de la funcio LOGNORMAL. L'efecte dels canvis d'us del sol sobre la no ESTACIONARIEDAD de les series de cabals en la conca del COMBEIMA s'evaluà mediant un analisis no estacionari llinial i no llinial, CUYOS resultats permeteren identificar la cominencia d'introduir l'HIPÓTESIS de no ESTACIONARIEDAD en l'analisis de freqüencia de cabals maxims. Els resultats obtinguts, indiquen que l'incorporacio de la teoria FRACTAL en la relacio entre les propietats hidrauliques del sol i el comportament dels cabals en conques hidrografiques, te potencials aplicacions practiques en l'ingenieria i la PLANIFICACIÓN de conques, donada la seua senzillea, ya que s'expressa com una relacio de potencia, util per a realisar valoracions dels efectes dels canvis en els usos del sol sobre el regim de cabals. / Peña Rojas, LE. (2017). ESCALAMIENTO DE PROPIEDADES HIDRÁULICAS DEL SUELO EN EL RÉGIMEN DE CRECIDAS A ESCALA DE CUENCA. APLICACIÓN EN LA CUENCA DEL RÍO COMBEIMA (SURAMÉRICA) [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90390 / TESIS

[ES] Actualmente, el 54% de la población mundial vive en ciudades y se espera que en 2050 este porcentaje aumente al 68% (UNDESA, 2019). Una parte importante de esta población urbana se concentra en megaciudades, definidas como áreas urba-nas con más de 10 millones de habitantes. En América Latina, las principales megaciudades son Sao Paulo y Ciudad de México, con más de 20 millones de habitantes en cada una. Buenos Aires, Río de Janeiro, Lima y Bogotá son mega-ciudades aún en desarrollo (Cepal, 2013). La presente tesis doctoral tiene como objetivo identificar y analizar los impactos que la dinámica de crecimiento urbano de una megaciudad induce sobre el com-portamiento de las componentes del ciclo hidrológico. La investigación desarro-llada incorpora el efecto del cambio climático de forma conjunta con el efecto del cambio de uso de suelo urbano. Para ello, se ha planteado una metodología de agregación de parámetros hidrológicos en superficies urbanas que se ha aplicado a la megaciudad de Bogotá, utilizando el modelo hidrológico TETIS y el modelo de cambios de uso de suelo LCM, bajo los escenarios oficiales de cambio climático vigentes en Colombia. Los resultados obtenidos muestran que el análisis conjunto de cambio de uso de suelo y cambio climático proporciona herramientas valiosas para comprender el comportamiento hidrológico de la cuenca en la que se sitúan las megaciudades y predecir su evolución futura. En el caso de la megaciudad de Bogotá se ha obser-vado que el mayor efecto en las componentes del ciclo hidrológico se produce por el cambio de usos de suelo, el cual se ve incrementado por las acciones inducidas por el cambio climático. La utilización de modelos numéricos que consideren todos estos aspectos es de especial relevancia a la hora de definir los planes, políti-cas y programas de desarrollo en entornos densamente urbanizados. / [CA] Actualment, el 54% de la població mundial viu a ciutats i s'espera que el 2050 aquest percentatge augmenti al 68% (UNDESA, 2019). Una part important d'a-questa població urbana es concentra en megaciutats, definides com a àrees urba-nes amb més de 10 milions d'habitants. A Amèrica Llatina, les principals mega-ciutats són Sao Paulo i Ciutat de Mèxic, amb més de 20 milions d'habitants a cadascuna. Buenos Aires, Rio de Janeiro, Lima i Bogotá són megaciutats encara en desenvolupament (Cepal, 2013). Aquesta tesi doctoral té com a objectiu identificar i analitzar els impactes que la dinàmica de creixement urbà d'una megaciutat indueix sobre el comportament dels components del cicle hidrològic. La investigació desenvolupada incorpora l'efecte del canvi climàtic de forma conjunta amb l'efecte del canvi d'ús de sòl urbà. Per això, s'ha plantejat una metodologia d'agregació de paràmetres hidrolò-gics en superfícies urbanes que s'ha aplicat a la megaciutat de Bogotà, utilitzant el model hidrològic TETIS i el model de canvis d'ús de sòl LCM, sota els escenaris oficials de canvi climàtic vigents a Colòmbia. Els resultats obtinguts mostren que l'anàlisi conjunta de canvi d'ús de sòl i canvi climàtic proporciona eines valuoses per comprendre el comportament hidrològic de la conca on se situen les megaciutats i predir-ne l'evolució futura. En el cas de la megaciutat de Bogotà s'ha observat que l'efecte més gran en les components del cicle hidrològic es produeix pel canvi d'usos de sòl, el qual es veu incrementat per les accions induïdes pel canvi climàtic. La utilització de models numèrics que considerin tots aquests aspectes és especialment rellevant a l'hora de definir els plans, polítiques i programes de desenvolupament en entorns densament urbanit-zats / [EN] Currently 54% of the world population lives in cities and it is expected that by 2050 this percentage will increase to 68% (UNDESA, 2019). An important part of this urban population is concentrated in megacities, defined as urban areas with more than 10 million inhabitants. In Latin America, the main megacities are Sao Paulo and Mexico City, with more than 20 million inhabitants. Buenos Aires, Rio de Janeiro, Lima and Bogotá are megacities still in development (Cepal, 2013). This doctoral thesis aims to identify and analyse the impacts that the dynamics of urban growth of a megacity induce on the behaviour of of the hydrological cycle components. The research carried out incorporates the effect of climate change together with the effect of urban land use change. To do this, a methodology for aggregating hydrological parameters in urban areas has been proposed. This methodology has been applied to the megacity of Bogotá, using the TETIS hydro-logical model and the LCM land use change model, under the official climate change scenarios in force in Colombia. Results obtained show that the joint analysis of land use change and climate change provides valuable tools to understand the hydrological behaviour of the basin in which the megacities are located and predict their future evolution. In the case of the megacity of Bogotá, it has been observed that the greatest effect on the components of the hydrological cycle is produced by the land use change, which is increased by the actions induced by climate change. The use of numeri-cal models that consider all these aspects is of special relevance when defining development plans, policies and programs in densely urbanized environments. / Romero Hernández, CP. (2022). Análisis del impacto del crecimiento de las megaciudades sobre el ciclo hidrológico bajo escenarios de cambio climático. Aplicación a la cuenca del río Bogotá (Colombia) [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/191025