Doctorado en Planificación y Manejo Ambiental de Cuencas Hidrográficas · 2023

Evaluación de la Incertidumbre de la Precipitación en un Modelo de Simulación Hidrológica y su Aplicación a la Cuenca del Rio Combeima, Municipio de Ibagué- Departamento del Tolima

La predicción o simulación de eventos hidroclimatológicos, al igual que los caudales, hoy por hoy se han convertido en una necesidad imperativa en los procesos de gestión de sistemas de cuencas hidrográficas. De ahí que la evaluación de los recursos hídricos cuenta con herramientas tecnológicas fundamentales como la modelación matemática. Desde hace varias décadas muchos modelos hidrológicos se han venido desarrollando en donde la precipitación es una de las variables de entrada más importantes, pues se ha demostrado que de ella depende la calidad y distribución de los recursos hídricos y es considerada como un detonante ante algunos fenómenos naturales como la remoción en masa, avalanchas e inundaciones que cobran un número importante de vidas humanas. La precipitación tropical es de alta variabilidad en el tiempo y en todas las escalas espaciales, desde la micro escala hasta la escala sinóptica. Dicha variabilidad tiene implicaciones en la modelación y simulación espacial de los caudales, que se dan como resultado de la interacción no lineal de la dinámica hidrológica. De ahí la importancia de evaluar la incertidumbre puesto que los resultados de la modelación no se pueden considerar como el valor real de los mismos, como frecuentemente se hace en la práctica, por lo que se hace necesario su estudio con el objeto de cuantificar la incertidumbre en la lluvia y estimar su efecto en la incertidumbre de caudales, pero no se abordan todas las fuentes de incertidumbre en la simulación del caudal (paramétrica, estructural, otros inputs diferentes a la lluvia). Por lo anterior, con la presente Tesis Doctoral se evaluó la incertidumbre asociada a la variable precipitación en un modelo hidrológico distribuido como TETIS implementado en la Cuenca Alto Andina del Río Combeima, utilizando para ello un enfoque de simulación bayesiana, que evalúa un modelo de error, en donde la verosimilitud de los errores de la precipitación es un modelo de distribución skew normal el cual se implementó en el software WINBUGS. Siendo la implementación del modelo de error bajo la distribución probabilística Skew Normal, es este uno de los principales aportes de esta tesis, junto con la aplicación de la concepción del problema inverso.