Memoria para optar al título de Ingeniero Civil / La variabilidad hidrológica es un factor importante en varios ámbitos del desarrollo de países, la falta de manejo y planificación futura de este recurso puede tener repercusiones graves como escasez, déficit de energía, etc. Dicho esto, es importante conocer el comportamiento de la disponibilidad del recurso hídrico en el período de deshielo con el fin de evitar impactos negativos en su gestión, más aún si se sabe que este ya no es totalmente estacionario debido al cambio climático. En este contexto, surge la idea de analizar si un modelo estocástico de pronóstico de variables hidrológicas calibrado a base de ejemplos pasados es posible de ser usada en el futuro. Utilizando Redes Neuronales Artificiales (desde ahora RNA) se realiza un pronóstico de caudales para la temporada de deshielo que se calibra en base a información histórica para validar su uso en el periodo 2020-2050 en la cuenca definida por la estación fluviométrica Maipo en el Manzano. Se trabaja a escala semanal, mensual y semestral para obtener los caudales medios y volumen total del período de deshielo (octubre a marzo). Para la calibración y validación de la RNA se utiliza información hidrometeorológica generada en el proyecto Actualización del Balance Hídrico Nacional que desde el año 2017 se lleva a cabo en el Departamento de Ingeniería Civil de la Universidad de Chile. En particular, se utilizaron las forzantes climáticas de los modelos climáticos MIROC-ESM, CSSM4, CSIRO e IPSL y los resultados de caudales obtenidos para el período futuro que se simulan en dicho estudio usando el modelo hidrológico VIC. La calibración de las RNA resultó en valores de NSE y KGE mayores a 0,9 y NMSE menores a 0,1, además se eligieron las estructuras más parsimoniosas según el criterio de AKAIKE para cada paso temporal donde las variables más relevantes fueron el caudal (Q) y equivalente de agua en nieve (SWE). El pronóstico mostró un 90% de las temporadas con error bajo el 20% (DGA, 2018) si el tiempo de adelanto es una temporada completa (modelo 1) y 100% de las temporadas con error bajo el 20% si el tiempo de adelanto es menor (modelo 2), lo que es considerado aceptable por la DGA. Además, se encuentra una disminución importante de la incertidumbre al analizar los resultados del modelo 2. Lo anterior indica que si es factible el uso de RNA calibradas en el periodo histórico para futuros no estacionarios en la cuenca de estudio.

Ingeniero Civil / El cambio climático es un tema que ha suscitado gran interés en las últimas décadas a nivel mundial, tanto para la comunidad científica como para la sociedad en general (IPCC, 2014), debido a los impactos que podría tener en las actividades humanas. En particular, estos impactos se podrían ver reflejados en la disponibilidad del recurso hídrico para abastecimiento de agua potable por parte de la población. El siguiente trabajo consiste en el estudio del impacto del cambio climático en la disponibilidad de recursos hídricos aportantes a los sistemas de almacenamiento de agua Laguna Negra y Embalse El Yeso, ubicados en el sector del cajón del Maipo, región Metropolitana, los cuales constituyen la principal fuente de agua potable del Gran Santiago. Para dar cumplimiento al objetivo principal del estudio, se construye un set de forzantes meteorológicas a escala horaria para el periodo histórico (1980-2015) y proyectado (2028-2060), mientras que la modelación hidrológica se lleva a cabo mediante el software CRHM, que corresponde a un modelo semi-distribuido de base física. Con este modelo, se analiza el comportamiento pluvial y nival de ambas cuencas en estudio, realizando una calibración de caudales afluentes a escala mensual durante el periodo 1980-1997, en la cual se obtuvieron los indicadores de eficiencia NS=0.70 y logNS=0.75 para la cuenca Embalse El Yeso, y NS=0.83 y logNS=0.84 para Laguna Negra. Las proyecciones de cambio climático utilizadas corresponden a 3 modelos de circulación global (GCM, por sus siglas en inglés) del escenario RCP 8.5 del IPCC, los cuales predicen disminuciones de la precipitación entre un 5% y 18% y aumentos de temperatura entre 0.5°C y 1.8°C, ambas variaciones a nivel anual en la zona de estudio. Los resultados de la modelación permiten conocer los caudales afluentes a escala horaria a los sistemas de almacenamiento bajo los efectos del cambio climático, los cuales presentan discrepancias entre los distintos modelos atmosféricos utilizados en cuanto a la magnitud de los efectos. Para el Embalse El Yeso, dos de los tres modelos utilizados proyectan un aumento en la escorrentía media anual entre un 6% y un 9%, mientras que para Laguna Negra los tres modelos proyectan disminuciones entre 17 y 36%. Las otras componentes del balance hídrico (evaporación y sublimación) no presentan alteraciones estacionales, mas sí en su magnitud, lo que se corresponde con los aumentos de temperatura y disminuciones de precipitación.