Antecedentes

La planificación y operación de grandes sistemas de agua a gran escala deben tratar con la variabilidad de la afluencia año con año.  Las decisiones con respecto a los recursos del agua están basadas en pronósticos hechos con días, semanas, o meses de anticipación.  Con frecuencia, las decisiones llevan consigo un impacto económico significativo, y la incertidumbre hace que las decisiones con respecto a los sistemas de embalse sean bastante conservadoras.  Sin embargo, buenos pronósticos pueden traer beneficios significativos, como en 1997, cuando los pronósticos de un fuerte El Niño llevó a que el Proyecto del Río Salado modificase las descargas para tomar ventaja de los pronósticos de una alza en la precipitación durante la última parte de la temporada de invierno.  Al suministrar a los usuarios directamente con agua superficial en lugar de agua subterránea, dejaron vacante la capacidad de futuras afluencias, así ahorraron más de un millón de dólares en costos de bombeo y evitaron que se consumiese más el acuífero regional.  El mismo potencial existe en los sistemas de ríos de El Fuerte y Culiacán, México.  Operaciones a largo plazo en un periodo de un año o más también se puede beneficiar de los pronósticos hidrológicos.  Módelos computacionales de sistemas hidrológicos proveen una estructura para integrar la teoría con los análisis y experimentos (Figura 2).  Los sistemas integrados por lo general juntan sub-sistemas atmosféricos, de superficie terrestre, cauces, y agua subterránea.  Cuando dichos modelos son propiamente identificados y calibrados, proveen simulaciones que son indispensables para guiar el manejo y la toma de decisiones con respecto a los recursos hidrológicos (área de enfoque #5).  Los sistemas hidrológicos son inherentemente no lineales, ya que tratan con información de sub-sistemas que tampoco son lineales.  La complejidad adicional surge como consecuencia de la interacción de los sub-sistemas que operan en diferentes resoluciones espaciales y temporales (ejem., el escurrimiento puede operar en una escala de metros por segundo, mientras que los procesos del agua subterránea a los que el escurrimiento está ligado por la infiltración puede operar en una escala de metros por día).  En el pasado, los limitados recursos de computación y la falta de datos distribuídos en escalas espaciales y temporales han hecho imposible la simulación de sistemas hidrológicos conjuntos en escalas lo suficientemente finas para confiar en la exactitud de las teorias físicas fundamentales.  Además, la información sobre los sistemas hidrológicos es limitada a unas muestras, aunque los sistemas de la tierra exhiban una considerable heterogeneidad en espacio y tiempo.

Innovaciones Prometedoras

Computadoras más veloces (10(12)-10(14) flops).  Modelos integrados.  Modelos mejorados para calibrar los parámetros y los procesos de estimación de incertidumbre.  Información distribuída espacialmente por el campo y percibida remotamente en escalas espaciales y temporales más finas.  Ambientes computarizados y visualizados más avanzados.

Aplicaciones

El modelo integra la teoría con la información verdadera (Figura 2).  El reto es desarrollar métodos que unan sub-sistemas que no ignoren o alteren la información no linear.  Tal vez la manera más directa de abordarlo sea el imitar cada par de procesos unidos a la escala del miembro cuya física requiera de la más alta resolución.  La calibración del parámetro y la prueba del modelo requieren de procedimientos de criterios múltiples que tienen un cimiento fijo en la teoria Bayesian de estimación incierta.  Los modelos de alta resolución apoyarán un medio ambiente experimental en el cual los escenarios estarán basados en diferentes ingresos de información (condiciones iniciales y fronterizas, funciones de fuerza, alternativas de administración, etc.) donde las incertidumbres se pueden evaluar.  Computación de alto rendimiento como la que se está desarrollando en el Laboratorio Nacional de Los Alamos será indispensable para tales cálculos, especialmente si la incertidumbre es evaluada a través de la simulación de Monte Carlo o un análisis numérico de ecuaciones estadísticas de momento.

SUB-ÁREA

4.2-  Calibración y evaluación de modelos hidrológicos (Gupta, Sorooshian)
 

4.3-  Diseño climatológico (Bossert, Dickinson, Roads)
 

4.4-  Variabilidad del agua saturada, el calor y el movimiento de solutos (Mohanty, Simunek, Suarez, van Genuchten, Warrick, Winter)
 

Sub-tarea 4.1  Diseño integrado hidrológico y climatológico

El  objetivo es desarrollar un modelo regional integral de los pronósticos de variabilidad climatológica (NCEP, IRI, EPCP) y el cambio climatológico (simulaciones IPCC WGI) a través del flujo y el transporte del agua subterránea como una herramienta para apoyar las investigaciones y el proceso de tomar decisiones con respecto a los recursos del agua.  Una prioridad emergente es el uso de pronósticos temporales (ejem., El Niño) en el proceso de tomar decisiones con respecto a los recursos del agua en el suroeste de los Estados Unidos y en México.  El sistema de diseño de Los Alamos proveerá un fundamento para acomodar los resultados de las áreas de Dirección 1-3.

Sub-tarea 4.2  Calibración y evaluación de modelos hidrológicos

El  objetivo es extender la teoria y los métodos de calibración de modelos a sistemas complejos, interactivos, de múltiples escalas, y con un gran número de parámetros.  Estos sistemas deben ser restringidos por una variedad de fuentes distribuidas espacial y temporalmente.  La teoria de criterio múltiple desarrollada por Gupta et al., permite el manejo de este tipo de información y proveerá la estructura para desarrollos basados en un ánalisis ‘Bayesian’ que facilita el manejo repetido de la información, estimación de modelos de incertidumbre, y la evaluación de las deficiencias del modelo.

El objetivo es adaptar un sistema regional de diseño climatológico para desarrollar características a corto plazo (sipnóticas) y a largo plazo (climatológicas) del ciclo hidrológico del suroeste (adaptable a otras regionas) para entender mejor el clima actual y para colocar en menor escala las predicciones del tiempo temporales hasta anuales así como proyecciones del cambio climatológico a largo plazo.  Imitaciones controladas serán evaluadas con los datos disponibles, y modificaciones serán hechas para ganar confianza en la habilidad del sistema de diseño global y regional de predecir el cambio climatológico regional.  Las simulaciones GCM serán usadas como condiciones de frontera.  Información regional de alta resolución (así como precipitación, velocidad del viento cerca de la superficie, temperatura, humedad, y los flujos de la radiación) será integrada con el modelo hidrológico (sub-área 4.1) y un modelo de flujo de entrada y salida para producir climatizaciones mensuales o temporales de la humedad del suelo, escurrimiento, y el suministro regional del agua.

Sub-área 4.4  Variabilidad del agua, el calor, y el movimiento de solutos

El objetivo es desarrollar las herramientas para predecir y simular el transporte único y multi-dimensional del agua, el calor, y los principales componentes iónicos y solutos en la superficie.  Las aplicaciones se relacionarán con las sub-áreas relacionadas con la fuente de salinidad y los procesos difusos de recarga (2.2 y 2.4).  Los modelos complementarán otras sub-áreas del área de enfoque 4.  Se llevarán a cabo técnicas para determinar y usar efectivamente las propiedades hidrológicas y los modelos de transporte en escalas mayores, incluyendo el efecto de la heterogeneidad en escalas progresivamente más grandes.  Actualmente, la mayoria de las propiedades hidráulicas del suelo y el modelo de transporte son derivadas de la escala ‘pedon’ o menores.