Srm4 Spanish

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SNOWMELT RUNOFF MODEL (SRM)

Modelo de Escorrentía de Fusión de Nieve

Manual del Usuario

EDICION EN CASTELLANO 1999TRADUCCION DE LA EDICION REVISADA 1998, VERSION 4.0

J. MartinecConsulting Hydrologist

Davos, Switzerland

A. Rango & R. RobertsUSDA, Hydrology LaboratoryAgricultural Research Service

Beltsville, Maryland, USA

Editado porMichael F. Baumgartner & Gabriela M. Apfl

Department of Geography , University of BerneBerne, Switzerland

Traducido porEnrique Gómez-Landesa

USDA, Hydrology LaboratoryAgricultural Research Service

Beltsville, Maryland, USA

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Esta publicación es una traducción al castellano de la edición original en inglés del Manual de Usuario deSRM (Snowmelt Runoff Model):

“Snowmelt Runoff Model (SRM), User’s Manual”Publication P35. Department of Geography, University of Berne.Berne, Switzerland, 1998.

La presente edición incluye el tratamiento de cambios climáticos así como instrucciones para el usuario delprograma informático Micro-SRM, Versión 4.0, para ordenadores personales.

Historia de la edición:

1983: NASA Reference Publication 1100, Washington D.C. 20546, USA

1992: Edición actualizada, Versión 3.2, Hydrology Laboratory Technical Report HL-17,USDA Hydrology Laboratory, Beltsville, MD 20705, USA

1994: Edición actualizada 1994, Versión 3.2, Geographica Bernensia P29, Department of Geography, University ofBerne, Berne, Switzerland.

1998: Edición actualizada, Versión 4.0, Geographica Bernensia P29, Department of Geography, University of Berne,Berne, Switzerland.

1998: Edición en Ruso, Versión 4.0, Department of Geography, University of Berne, Berne, Switzerland and SwissAral Sea Mission, Tashkent, Uzbekistan.

1999: Edición en Castellano, Versión 4.0, USDA Hydrology Laboratory, Agricultural Research Service, Beltsville,Maryland, USA.

Portada:

Imagen NOAA-14 AVHRR , canal 2 en la banda 0.72-0.99 micras, del 14 de Febrero de 1999 correspondiente alcuadrante nororiental del la Península Ibérica, incluyendo la cordillera de Los Pirineos.

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INDICE

1 PREFACIO ..............................................................................................................................1

2 INTRODUCCION ....................................................................................................................1

3 RANGO DE CONDICIONES PARA LA APLICACION DEL MODELO ...................................3

4 ESTRUCTURA DEL MODELO ...............................................................................................7

5 DATOS NECESARIOS PARA OPERAR EL MODELO ............................................................9

5.1 Características de la cuenca..........................................................................................95.1.1 La cuenca y sus zonas de elevación................................................................95.1.2 Curva área-altura ........................................................................................ 10

5.2 Variables................................................................................................................... 115.2.1 Temperatura y grados-día, T........................................................................ 115.2.2 Precipitación, P........................................................................................... 125.2.3 Area cubierta de nieve, S............................................................................. 13

5.3 Parámetros ................................................................................................................ 165.3.1 Coeficiente de escorrentía, c........................................................................ 165.3.2 Factor grados-día, a .................................................................................... 175.3.3 Razón de variación de temperatura, γ ........................................................... 195.3.4 Temperatura crítica, TCRIT............................................................................ 205.3.5 Area de contribución de lluvia, RCA............................................................ 205.3.6 Coeficiente de recesión, k........................................................................... 21

5.3.6.1 Ajuste del coeficiente de recesión para lluvia intensa...................... 245.3.7 Tiempo de retraso, L ................................................................................... 26

6 VALORACION DE LA EXACTITUD DEL MODELO............................................................ 29

6.1 Criterios de exactitud ................................................................................................. 296.1.1 Criterios de exactitud en ensayos del modelo ................................................ 306.1.2 Exactitud del modelo fuera del período de fusión.......................................... 32

6.2 Eliminación de posibles errores .................................................................................. 33

7 PREDICCIONES DEL MODELO EN TIEMPO REAL ............................................................ 37

7.1 Extrapolación de la cobertura de nieve ........................................................................ 377.2 Actualización ............................................................................................................ 42

8 SIMULACION DE CAUDAL ORIENTADA AL CAMBIO CLIMATICO................................ 45

8.1 Cálculos de fusión de nieve durante el invierno............................................................ 458.2 Cambio de acumulación de nieve en el nuevo clima ..................................................... 468.3 Simulación de caudal en escenarios de un clima futuro................................................. 488.4 Parámetros del modelo en cambio climático ................................................................ 568.5 Normalización de datos para representar el clima actual............................................... 568.6 Recapitulación........................................................................................................... 57

9 EL PROGRAMA PARA ORDENADORES MICRO-SRM....................................................... 59

9.1 Antecedentes............................................................................................................. 599.2 Preparación para el arranque ...................................................................................... 60

9.2.1 Requisitos del sistema ................................................................................. 609.2.2 Instalación de Micro-SRM........................................................................... 609.2.3 Configuración de Micro-SRM...................................................................... 609.2.4 Instrucciones de funcionamiento.................................................................. 61

ii

9.3 Características del programa....................................................................................... 629.3.1 Tipos de salida por pantalla ......................................................................... 629.3.2 Pantallas de texto........................................................................................ 629.3.3 Pantallas de menú ....................................................................................... 629.3.4 Pantallas de entrada de datos ....................................................................... 649.3.5 Opciones del programa................................................................................ 659.3.6 Definición de la cuenca............................................................................... 659.3.7 Variables y parámetros de la cuenca............................................................. 659.3.8 Pantallas de control de procesamiento de cambio climático............................ 67

9.3.8.1 Pantalla de control de cambio climático......................................... 679.3.8.2 Pantalla de evolución del cambio climático.................................... 68

9.4 Definición de teclado ................................................................................................. 709.4.1 Definiciones globales .................................................................................. 709.4.2 Teclas de movimiento del cursor .................................................................. 709.4.3 Teclas de edición de campos........................................................................ 719.4.4 Teclas de función........................................................................................ 719.4.5 Teclas de función variable ........................................................................... 74

9.5 Productos de Micro-SRM........................................................................................... 759.5.1 Estadística de simulación/predicción ............................................................ 759.5.2 Pantalla de resumen.................................................................................... 759.5.3 Fichero de datos .SRM................................................................................ 759.5.4 Representación gráfica................................................................................ 75

9.5.4.1 Gráficas de cambio climático........................................................ 769.5.5 Informes impresos de cambio climático........................................................ 76

9.6 Utilización de Micro-SRM......................................................................................... 779.7 Simulación de un año completo de cambio climático con Micro-SRM........................... 789.8 Utilización de ficheros de traza en Micro-SRM ........................................................... 809.9 Disponibilidad de Micro-SRM.................................................................................... 81

10 REFERENCIAS.................................................................................................................... 83

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SNOWMELT RUNOFF MODEL (SRM)

MODELO DE ESCORRENTIA DE FUSION DE NIEVEMANUAL DEL USUARIO

EDICION EN CASTELLANO 1999TRADUCCION DE LA EDICION REVISADA 1998, VERSION 4.0

1 PREFACIO

Esta edición de 1998 del Manual del Usuario incluye un nuevo método para evaluar el efecto de un posiblecambio climático sobre el régimen de escorrentía durante un año hidrológico completo. Se dan algunosconsejos para el cálculo de caudales de invierno y para establecer la redistribución de caudales entre inviernoy verano como respuesta al cambio climático.

Para implementar esta nueva tarea, el programa para PC ha sido reestructurado, resultando en una versiónmás versátil y manejable para el usuario.

La versión 4.0 está disponible en Internet accediendo al servidor FTP "hydrolab.arsusda.gov" así como endisquetes que se distribuyen a petición gratuitamente.

Desde la publicación de la edición de 1994 (Martinec et al., 1994), el modelo SRM ha sido aplicado porinvestigadores independientes en Chile, Ecuador, China, Austria, Suíza, Turquía y España. En este sentido sehan celebrado tres congresos "SRM Workshop" en la Universidad de Berna, Suíza(http://saturn.unibe.ch/remsen/), con unos 100 participantes de 20 países. Además, los autores del modeloestán a disposición de los usuarios para afrontar los posibles problemas que puedan encontrar.

2 INTRODUCCION

El modelo SRM (Snowmelt Runoff Model; en alguna bibliografía tambien llamado Modelo de Martinec yRango) es un modelo de escorrentía de la nieve fundida. Está diseñado para simular y predecir el caudaldiario en cuencas de montaña, donde la fusión de nieve tiene un papel importante. Recientemente también hasido utilizado para evaluar el efecto del cambio climático sobre la cobertura de nieve y su escorrentía. Elmodelo SRM fué desarrollado por Martinec (1975) y aplicado a pequeñas cuencas en Europa. Gracias a losavances en teledetección de nieve mediante satélites el modelo SRM se ha ido aplicando a cuencas cada vezmayores, siendo la mayor donde se ha aplicado de 120.000 km2. Los cálculos de escorrentía del modelosuelen ser facilmente asimilados. Hasta la fecha el modelo fué aplicado por varias agencias, institutos yuniversidades en unas 80 cuencas de 25 países distintos, como se muestra en la Tabla 1. Alrededor de un25% de las aplicaciones fueron hechas por los autores del modelo y un 75% por usuarios independientes.Algunos de los puntos en que se aplicó aparecen en la Figura 1. El modelo SRM también superó variosensayos de simulación de escorrentía realizados por World Meteorological Organization (WMO, 1986) asícomo simulaciones parciales de predicciones en tiempo real (WMO, 1992).

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Fig. 1 Algunos puntos de aplicación del modelo SRM.

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3 RANGO DE CONDICIONES PARA LA APLICACION DEL MODELO

El modelo SRM puede ser aplicado a cuencas de montaña de casi cualquier tamaño (desde 0.76 km2 hasta120.000 km2) y cualquier rango de alturas (por ejemplo 305-7690 m). El modelo se inicializa con un valor decaudal conocido o estimado y puede calcular el caudal de un número ilimitado de días siempre que se lesuministren las variables de entrada (temperatura, precipitación y porcentaje de superficie cubierta de nieve).A modo de ensayo se realizaron cálculos de un período de 10 años sin referencia a los caudales medidos(Martinec y Rango, 1986).

Tabla 1 Aplicaciones y resultados del modelo SRM

Country Basin Size (km2) ElevationRange (m a.s.l.)

Zones Years(seasons)

R2* Dv[%]*

Germany Lange Bramke (Harz) 0.76 540-700 1 1 N/A N/A

Germany Wintertal (Harz) 0.76 560-754 1 1 N/A N/A

Czech Republic Modry Dul (Krkonose) 2.65 1000-1554 1 2 0.96 1.7

Ecuador Antisana (Andes) 3.72 4500-5760 3 1 N/A N/A

Spain Lago Mar (Pyrenees) 4.50 2234-3004 1 1 N/A N/A

Spain Llauset dam (Pyrenees) 7.80 2100-3000 2 1 0.69 5.5

USA W-3 (Appalachians) 8.42 346-695 1 10 0.81 8.8

Germany Lainbachtal (Alps) 18.70 670-1800 1 5 N/A N/A

Spain Salenca en Baserca(Pyrenees)

22.20 1460-3200 3 3 0.72 4.3

Spain Noguera Ribagorzana enBaserca (Pyrenees)

36.80 1480-3000 3 3 0.71 3.7

Switzerland Rhone-Gletsch (Alps) 38.90 1755-3630 4 1 N/A N/A

Switzerland Dischma (Alps) 43.30 1668-3146 3 10 0.86 2.5

Japan Sai (Japan Alps) 57.00 300-1600 3 3 0.86 N/A

Austria Rofenache (Alps) 98 1890-3771 8 1 0.88 2.4

United Kingdom Feshie (Cairngorms) 106.00 350-1265 1 2 0.88 N/A

Switzerland Sedrun (Alps) 108.00 1840-3210 3 2 0.79 1.9

Australia Geehi River (SnowyMtns.)

125 1032-2062 3 6 0.7 6.6

USA American Fork (Alps) 130.00 1820-3580 4 1 0.90 1.7

Switzerland Landwasser (Alps) 183.00 1500-3146 3 1 N/A N/A

India Kulang (Himalayas) 205.00 2350-5000 N/A N/A N/A N/A

Switzerland Tavanasa (Alps) 215.00 1277-3210 4 2 0.82 3.1

USA Dinwoody (Wind River) 228.00 1981-4202 4 2 0.85 2.8

USA Salt Creek (Utah) 248.00 1564-3620 5 1 N/A 2.6

Italy Cordevole (Alps) 248.00 980-3342 3 1 0.89 4.6

4



R2* Dv[%]*

India Beas-Manali(Himalayas)

345.00 1900-6000 N/A 4 0.68 12

Norway Laerdalselven (Lo Bre) 375.00 530-1720 5 1 0.86 5.2

Norway Viveli (Hardangervidda) 386.00 880-1613 N/A N/A N/A N/A

Japan Okutadami (Mikuni) 422.00 782-2346 3 3 0.83 5.4

USA Bull Lake Creek (WindRiver)

484.00 1790-4185 4 1 0.82 4.8

Switzerland Tiefencastel (Alps) 529.00 837-3418 5 2 N/A N/A

USA South Fork (Colorado) 559.00 2506-3914 3 7 0.89 1.8

Argentina Las Cuevas (Andes) 600.00 2500-7000 N/A N/A N/A N/A

USA Independence R.(Adirondacks)

618 261-702 1 1 0.81 5.0

Chile Mapocho (Andes) 630 1024-4450 3 1 0.42 29.9

Poland Dunajec (High Tatra) 700 577-2301 3 1 0.73 3.8

India Saing (Himalayas) 705.00 1400-5500 N/A N/A N/A N/A

USA Conejos (Colorado) 730.00 2521-4017 3 7 0.87 1.1

Switzerland Ilanz (Alps) 776.00 693-3614 5 2 N/A N/A

China Toutunhe 840 1430-4450 6 3 0.81 2.0

Austria Ötztaler Ache (Alps) 893 670-3774 6 1 0.84 9.18

Argentina Lago Alumin (Andes) 911.00 1145-2496 N/A N/A N/A N/A

China Urumqi (Tien Shan) 924.00 1920-4000 N/A N/A N/A N/A

Uzbekistan Angren 970 1400-3800 5 1 0.3 -13.9

India Parbati (Himalayas) 1154.00 1500-6400 5 1 0.73 7.5

Canada Illecillewaet (RockyMtns.)

1155.00 509-3150 4 4 0.86 7.0

Spain Segre en Seo d ′urgel(Pyrenees)

1217 360-2900 5 N/A N/A N/A

India Buntar (Himalayas) 1370.00 1200-5000 N/A N/A N/A N/A

Chile Tinguiririca BajoBriones (Andes)

1460 520-4500 3 1 0.88 -0.3

New Zealand Hawea (S. Alps) 1500.00 300-2500 N/A N/A N/A N/A

Switzerland Ticino-Bellinzona (Alps) 1515.00 220-3402 5 1 0.86 -0.6

USA Spanish Fork (Utah) 1655.00 1484-3277 4 1 0.85 1.0

Argentina Tupungato (Andes) 1800.00 2500-6000 8 1 0.63 6.4

Switzerland Inn-Martina (Alps) 1943.00 1030-4049 2 1 0.82 4.3

Argentina Chico (Tierra del Fuego) 2000.00 N/A N/A N/A N/A N/A

China Gongnisi (Tien Shan) 2000.00 1776-3200 N/A N/A N/A N/A

5



R2* Dv[%]*

USA Boise (Idaho) 2150.00 983-3124 3 3 0.84 3.3

France Durance (Alps) 2170.00 786-4105 5 5 0.85 2.6

USA Madison (Montana) 2344.00 1965-3234 2 2 0.89 1.5

Uzbekistan Pskem 2412 800-4300 7 1 0.84 0.5

Morocco Tillouguit (Atlas) 2544.00 1050-3411 3 1 0.84 0.5

Austria Salzach-St.Johann (Alps) 2600.00 570-3666 N/A N/A N/A N/A

USA Henry's Fork (Idaho) 2694.00 1553-3125 3 2 0.91 1.5

USA Cache la Poudre(Colorado)

2732.00 1596-4133 3 1 N/A N/A

Chile Aconcagua (Andes) 2900 900-6100 3 1 0.91 0.9

USA Sevier R (Kingston,Utah)

2929.00 1823-3260 4 1 0.75 5.1

Switzerland Rhine-Felsberg (Alps) 3249.00 562-3425 5 7 0.70 7.2

Switzerland Rhone-Sion (Alps) 3371 491-4634 7 1 0.95 0.02

USA Rio Grande (Colorado) 3419.00 2432-4215 3 13 0.84 3.8

USA Kings River (California) 4000.00 171-4341 7 5 0.82 3.2

Chile Maipo en el Manzano(Andes)

4960 850-5600 3 2 0.77 0.9

India Beas-Thalot (Himalayas) 5144.00 1100-6400 6 2 0.80 1.5

USA Upper Yakima(Cascades)

5517.00 366-2121 5 1 0.92 2.8

Uzbekistan Chatkal 6309 800-4500 7 1 0.7 -7.4

Canada Sturgeon (Ontario) 7000.00 N/A N/A N/A N/A N/A

Argentina Grande (Tierra delFuego)

9050.00 N/A N/A N/A N/A N/A

Canada Iskut (Coast) 9350.00 200-2556 5 N/A N/A N/A

USA Sevier (Juab, Utah) 13380.00 1506-3719 4 1 0.93 4.0

USA Snake River (Idaho) 14897.00 1524-4196 N/A 11 0.90 0.4

Pakistan Kabul (Himalayas) 63657.00 305-7690 1 1 0.66 6.0

Tajikistan/Af-ghanistan

Pyandzh (Pamirs andHindu Kush)

120534 2141-5564 8 3 0.65 5.6

China Yellow (AnyemogenShan)

121972.00 2500-5224 3 N/A N/A N/A

Si se evalúa más de un año, el valor mostrado es la media de R2 y la media de Dv (tomando valores absolutos)..

* El criterio de precisión de la Tabla 1 se define como:

6

100'

;)(

)'(1

1

2

1

2

2 ⋅−=−

−−=

∑

∑

=

=

R

RRvn

ii

n

iii

VVV

DQQ

QQR

Donde: R2 = medida de la eficiencia del modelo

Qi = caudal diario medido

Q'i = caudal diario simulado

Q = caudal medio del período de simulación

n = número de valores de caudal diario

Dv = porcentaje de diferencia entre volumen medido y simulado (%)

VR = volumen de escorrentía medido

V'R = volumen de escorrentía simulado

Además de las variables de entrada es necesario disponer de la curva area-altura de la cuenca. Otrascaracterísticas de la cuenca (area de bosque, condiciones del suelo, datos históricos de precipitación y caudal)pueden ayudar a determinar los parámetros del modelo.

El modelo SRM se puede usar para los siguientes propósitos:

(1) Simulación del caudal diario durante el período de fusión, para uno o varios años consecutivos. Losresultados pueden ser comparados con el caudal medido para evaluar la simulación y para verificarlos parámetros utilizados. Las simulaciones sirven tambien para evaluar patrones de caudal decuencas sin mediciones, usando teledetección con satélites para la superficie de nieve y extrapolandotemperaturas y precipitación de estaciones cercanas.

(2) Predicciones a corto plazo y estacionales. El programa para PC (Micro-SRM) incluye la generaciónde las curvas de agotamiento modificadas (modified depletion curves) que relacionan el area cubiertade nieve con el espesor acumulado de nieve fundida según los cálculos del modelo. Esas curvaspermiten al usuario extrapolar manualmente la cobertura de nieve varios días hacia el futuro usandopredicciones de temperatura, de modo que que la variable cobertura de nieve está disponible pararealizar predicciones de caudal. Las predicciones del modelo dependen a su vez de las prediccionesde temperatura ambiente y precipitación pero se pueden reducir imprecisiones actualizandoperiodicamente estas últimas.

(3) En los últimos años el modelo SRM fué aplicado a la nueva tarea de evaluar el efecto de un posiblecambio climático sobre la cobertura de nieve y caudales estacionales, tal y como se explica en elCapítulo 8. El programa para PC fué ampliado para esta tarea.

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4 ESTRUCTURA DEL MODELO

El modelo calcula la cantidad diaria de agua procedente de la fusión de la nieve y de la lluvia. Esta cantidadse añade al caudal de recesión para obtener el caudal total diario según la ecuación (1) :

( )[ ] ( ) 111 186400

10000+++ +−⋅+∆+= nnnnRnnnnnSnn kQk

APcSTTacQ (1)

donde: Q = caudal medio diario [m3 s-1]

c = coeficiente de escorrentía, considera las pérdidas como un cociente (escorrentía/precipitación), con cS referido a fusión de nieve y cR referido a lluvia.

a = factor de grados-día [cm oC-1 d-1], indica el espesor de nieve fundida debido a un grado-día.

T = número de grados-día [oC d]

∆T = ajuste de grados-día mediante la razón de variación de temperatura (lapse rate), cuando se extrapolan temperaturas desde una estación de referencia a una zona de elevación [oC d]

S = cociente del área cubierta de nieve al área total.

P = aportación de la precipitación [cm]. La temperatura crítica TCRIT determina cuando esta aportación es en forma de lluvia e inmediata. En caso de ser nieve nueva, se almacena hasta que se reúnan las condiciones de fusión.

A = área de la cuenca o zona [km2]

k = coeficiente de recesión, indica el decremento del caudal en ausencia de aportaciones de lluvia o fusión de nieve:

m

m

QQ

k 1+= ( m , m+1 son dias consecutivos de un período de recesión)

n = secuencia de días durante el período de cálculo de caudal. La ecuación (1) considera un tiempo de retraso (time lag) de 18 horas entre el ciclo diario de temperatura y el ciclo de caudal resultante, de modo que los grados-día registrados el día n se traducen en caudal del día n+1. Se pueden introducir diferentes tiempos de retraso mediante una subrutina.

8640010000

= factor de conversión de cm⋅km2⋅d-1 a m3⋅s-1

Las variables T, S y P han de ser medidas o determinadas a diario. Los parámetros cR , cS , la razón devariación (lapse rate) para hallar ∆T , TCRIT , k y el tiempo de retraso (lag time) son todos ellos característicosde una cuenca particular o, mas en general, de un clima particular. En la sección 5.3 se dan algunas ayudaspara la determinación de estos parámetros.

8

Si el rango de alturas de la cuenca es mayor de 500 m., se recomienda subdividir la cuenca en zonas deelevación de unos 500 m. cada una. Para una cuenca de 1500 metros de rango y con tres zonas de elevaciónA, B y C, la ecuación del modelo será:

( )[ ]

( )[ ]

( )[ ] ( ) 11

1

186400

100086400

100086400

1000

++

+

+−⋅+∆+

+⋅

+∆+

+ ⋅+∆+=

nnnC

CnRCnCnCnnCnSCn

BBnRBnBnBnnBnSBn

AAnRAnAnAnnAnSAnn

kQkA

PcSTTac

APcSTTac

APcSTTacQ

(2)

Los índices A, B y C se refieren a las zonas de elevación respectivas y se asume un tiempo de retraso de 18horas. Este tiempo de retraso puede ser modificado e introducido en el programa para que el modelo loimplemente automaticamente, tal y como se explica en la sección 5.3.7.

En modo de simulación el modelo puede funcionar sin actualizaciones. El caudal medido se compara con elcalculado para evaluar la precisión de la simulación. En ausencia de mediciones se puede estimar un caudalinicial para comenzar la simulación, que puede ser obtenido por analogía con cuencas vecinas. En modo depredicción el modelo tiene una opción para actualizar el caudal cada 1 a 9 días.

Las ecuaciones (1) y (2) están escritas en el sistema métrico de unidades, aunque el programa incluye unaopción para operar el modelo con unidades inglesas.

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5 DATOS NECESARIOS PARA OPERAR EL MODELO

5.1 Características de la cuenca

5.1.1 La cuenca y sus zonas de elevación

Los límites de la cuenca están determinados por la ubicación del punto de cierre (punto de medida de caudalo punto de control situado en el cauce) y su división hidrográfica se realiza sobre un mapa topográfico. Parael trazado de los límites sobre los mapas se pueden utilizar varias escalas. Para grandes cuencas la escala1:250.000 suele ser adecuada. Una vez conocido el rango de altura entre el punto de cierre y la cima más altade la cuenca, se pueden trazar los contornos de las zonas de elevación en intervalos de unos 500 m. o 1500pies. Además de dibujar los límites de la cuenca y de sus zonas, han de ser trazadas lineas topográficasadicionales que luego se utilizarán para hallar la curva area-altura. Una vez determinados los contornos y lasfronteras, las areas definidas por esas fronteras se hallan por planimetría manual o automática. La Figura 2muestra las zonas de elevación y sus áreas para la cuenca South Fork de Rio Grande, Colorado, USA. Surango de altura es de 1408 m. divididos en tres zonas de elevación. En cada zona se utilizan los parámetros yvariables del modelo para calcular la escorrentía de la nieve fundida. Para este cálculo se necesita la alturahipsométrica media de cada zona de elevación, que puede hallarse mediante la curva área-altura. Muchas deestas tareas se pueden llevar a cabo con ayuda de ordenadores, usando análisis informático sobre un ModeloDigital del Terreno (MDT).

Fig. 2 Zonas de elevación y areas de la cuenca South Fork, Rio Grande, Colorado, USA.

10

5.1.2 Curva área-altura

Usando las fronteras de cada zona junto con líneas adicionales trazadas en la cuenca se puede hallar medianteplanimetría el area comprendida en cotas inferiores a una curva de nivel dada. Representando esa relación(área frente a altura) se obtiene la curva hipsométrica área-altura, tal y como ilustra la Figura 3 para la cuencaSouth Fork. Esta curva tambien se puede hallar automaticamente mediante datos digitales de elevación delterreno junto con algoritmos de procesamiento de imágenes. La altura media hipsométrica de cada zona hpuede hallarse a partir de esta curva mediante la compensación de áreas por encima y por debajo de la alturabuscada, tal y como muestra la Figura 3. El valor de h es la altura a la cual se extrapolan los datos detemperatura desde la estación de referencia para calcular los grados-día de cada zona.

Fig. 3 Determinación de la altura media hipsométrica (h) mediante la curvaárea-altura para la subcuenca South Fork de la cuenca Rio Grande.

11

5.2 Variables

- TEMPERATURA- PRECIPITACION- AREA CUBIERTA DE NIEVE

5.2.1 Temperatura y grados-día, T

Para calcular los espesores diarios de nieve fundida se han de determinar los grados-día a partir de medidasde temperatura o de predicciones de temperatura, según estemos utilizando el modelo en modo de simulacióno en modo predictivo.

Opciones del programa: Media de temperatura0 = media diaria1 = Min , Max

El programa acepta tanto la media diaria de temperatura (opción 0) como dos valores diarios: TMax , TMin

(opción 1). Las temperaturas las extrapola el programa desde la altura de la estación de referencia a lasalturas medias hipsométricas de cada zona de elevación. En la opción 1, temperatura media se calcula encada zona como:

2MinMax TT

T+

= (3)

Tanto si se usan medias diarias (opción 0) como si se usan TMax , TMin (opción 1) se recomienda incluir losvalores negativos (cuando los haya) en el cálculo. En este sentido se eliminó del programa un cambioautomático de temperaturas negativas a 0, existente en versiones del programa anteriores a la 3.0. Si elusuario prefiere la alternativa antigua, ha de cambiar manualmente las temperaturas negativas por 0 en losdatos de entrada.

Dado que las temperaturas medias se refieren a un período de 24 horas comenzando en las 06:00 horas, estasson ya grados-día T [oC d]. El ajuste de altura ∆T en la Ecuación (1) se calcula como:

1001

)( ⋅−⋅=∆ hhT stγ (4)

donde γ = razón de variación de temperatura (lapse rate) [oC cada 100 m]hst = altitud de la estación donde se mide la temperatura [m]h = altura media hipsométrica de la zona [m]

Si los grados-día (T+∆T en la Ecuación (1)) son negativos se hacen cero automaticamente, evitando la fusiónde nieve negativa. Los valores de la razón de variación de temperatura se discuten en la Sección 5.3.3.

Opciones del programa: Datos de entrada de temperatura0 = a toda la cuenca1 = por zonas

El programa acepta temperaturas de una estación (opción 0, a toda la cuenca) o de varias estaciones (opción1, por zonas). Con la opción 0 se introduce la altitud de la estación y las temperaturas se extrapolan a laaltura media hipsométrica de cada zona usando la razón de variación. Si hay mas de una estación disponible,

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el usuario puede tambien usar la opción 0 definiendo una "estación sintética" o, alternativamente, usar laopción 1. Con la opción 1 se pueden usar estaciones distintas para cada zona de altura, pero las temperaturasintroducidas han se corregirse para la altura media hipsométrica de la zona. Este modo de separar lastemperaturas de distintas zonas es opcional. La correcta medida de la temperatura del aire es dificil y portanto es preferible una sola medida fiable (aunque sea exterior a la cuenca) que varias medidas dudosas.

En modo predictivo es necesario disponer de predicciones de temperatura representativas de la región a unaaltura dada, de este modo se pueden extrapolar los grados-día a cada zona de altura.

5.2.2 Precipitación, P

Hallar la precipitación representativa de un area es especialmente dificil en cuencas de montaña. Además, laspredicciones cuantitativas son escasas, aunque ultimamente ha mejorado la situación gracias a esfuerzos eneste sentido. Afortunadamente la fusión de nieve en general prevalece sobre la componente de lluvia encuencas de montaña. Sin embargo existen picos de caudal debidos a lluvias ocasionales a los que hay queprestar particular atención y a los que el programa da un tratamiento especial (véase Sección 5.3.6).

Opciones de programa: Datos de entrada de precipitación0 = a toda la cuenca1 = por zonas

El programa admite una entrada de precipitación a toda la cuenca (de una estación o de varias combinadas enuna "sintética")(opción 0) o varias entradas, una por cada zona (opción 1). Si se usa la opción 1 y sólo hayuna estación disponible, por ejemplo en la zona A, la precipitación de la zona A ha de copiarse en las demászonas, de lo contrario el programa no contabilizará precipitación en estas zonas. Otras opciones del programareferentes al area de contribución de lluvia se explican en la Sección 5.3.5. En cuencas con un amplio rangode alturas la precipitación puede ser subestimada si se usan estaciones de cotas bajas. Se recomiendaextrapolar los datos de precipitación a la altura media hipsométrica de cada zona con un incremento del 3% odel 4% de precipitación cada 100 m. Si hubiese dos estaciones disponibles a diferentes alturas podríamosasignar los datos promediados a la altura media de ambas y extrapolar desde esa altura, con el incrementomencionado, a cada zona de elevación. Se ha de señalar que el incremento de la precipitación con la altura noes indefinido sino que se interrumpe a cierta altitud, especialmente en cuencas de gran elevación.

Se utiliza una temperatura crítica (véase Sección 5.3.4) para decidir cuando la precipitación será en forma delluvia (T ≥ TCRIT) o en forma de nieve (T < TCRIT). Cuando la precipitación ocurra en forma de nieve, suaportación sobre el caudal se trata de modo diferente dependiendo de si cae sobre una zona ya cubierta denieve o desprovista de nieve. La nieve nueva que cae sobre nieve antigua se supone que pasa a formar partedel paquete global de nieve y su efecto se notará en las curvas de agotamiento (Depletion Curves). La nieveque cae sobre una zona desprovista de nieve es añadida a la aportación de la fusión. Esta aportación seretarda hasta el día en el que la temperatura es suficiente para producir fusión. Mientras no se reúnansuficientes grados-día el modelo SRM la mantiene almacenada. El siguiente ejemplo de la Tabla 2 ilustra uncaso en el que 2.20 cm de agua equivalente a nieve caen el día n y se funden en los tres días sucesivos. Esteprocedimiento varía ligeramente en invierno, como se explica en la Sección 8.1.

En este ejemplo S disminuye cada día, ya que se ha interpolado previamente de la curva de agotamiento denieve. Realmente debería permanecer constante siempre que el paquete de nieve fuese renovado con nievenueva, no obstante el programa ha optado por usar el decremento que se muestra en la Tabla 2.

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Tabla 2 Cálculo de fusión de nieve nueva caída sobre un área sin de nieve (Pn = 2.20 cm ; TCRIT = +1.0 oC).

Día a[cm oC-1 d-1]

T[oC d]

S P[cm]

EspesorfundidoaT [cm]

Palmacenada

[cm]

P en laescorrentía

aT(1-S) [cm]

n 0.45 0 0.72 2.20 0 2.20 0

n+1 0.45 0.11 0.70 0 0.05 2.15 0.02

n+2 0.45 2.70 0.68 0 1.22 0.93 0.39

n+3 0.45 3.70 0.66 0 0.93 0 0.32

Mientras las fluctuaciones suaves de caudal son características de la fusión de nieve, los picos pronunciadosde caudal lo son de la lluvia. El modelo SRM ha sido diseñado para simular estos picos de lluvia cuando lamedia calculada a toda la cuenca sea mayor o igual a 6 cm. Este umbral (threshold) puede ser modificado porel usuario de acuerdo con las características de la cuenca. Este procedimiento se describe en la Sección5.3.6.1 en conexión con el coeficiente de recesión. Pese a estas precauciones los picos de lluvia pueden darproblemas cuando las tormentas locales no sean registradas por la red de estaciones meteorológicas, si estared no es lo suficientemente tupida. Además, el momento en que ocurre la tormenta, dentro de la unidad de24 horas, no suele ser conocido. Este período de medida suele comprender desde las 08:00 horas del día nhasta las 08:00 horas del día n+1, y la aportación se suele atribuir al día n. Otras veces se contabiliza en el dían+1, en cuyo caso ha de ser desplazada hacia el día n para ser introducida en el modelo SRM.

5.2.3 Area cubierta de nieve, S

Es típico de cuencas de montaña el que disminuya la cobertura de nieve durante el período de fusión. Lascurvas de agotamiento pueden ser interpoladas a partir de medidas periódicas, de modo que los valoresdiarios pueden ser introducidos en SRM como variable de entrada. Los mapas de cobertura de nieve puedenobtenerse con observaciones desde el suelo (en cuencas muy pequeñas), mediante fotografía aérea(especialmente cuando hay riesgo de riada) y , del modo más eficiente, mediante satélites. Para obtener unaadecuada precisión de los mapas de nieve, el área mínima de la cuenca depende de la resolución espacial delsatélite. En la Tabla 3 se dan algunos ejemplos.

La Figura 4 muestra la cobertura de nieve de la cuenca alpina Felsberg obtenida del Landsat 5-MSS(Baumgartner, 1987). Cuando el intervalo de tiempo entre dos imágenes consecutivas sea demasiado largo,debido por ejemplo a la cobertura de nubes, las curvas de agotamiento obtenidas de los días de medidapueden ser distorsionadas por ocasionales nevadas de verano. La Figura 5 muestra un incremento transitorioen la cobertura de nieve del 50% al 100% debido a una nevada de principios de junio. Si el pase anterior delLandsat no hubiese dado información, los puntos 2, 4 y 5 podrían haber sido conectados con una falsa curvade agotamiento, resultando en un exceso de fusión. Para evitar esos errores conviene desechar las imágenesde nevadas de verano, que dan lugar a coberutras de vida corta. Se pueden se identificar estas nevadasconsultando la precipitación y temperatura de las fechas correspondientes. La nieve nueva es contabilizadacomo lluvia almacenada, aportando caudal tal y como se explica en la Sección 5.2.2.

A modo de ejemplo la Figura 6 muestra las curvas de agotamiento de cinco zonas de altura de la cuencaalpina Felsberg obtenidas de imágenes Landsat (Baumgartner, 1987 ; Baumgartner & Rango, 1995). Juntocon los datos de precipitación y temperatura, las curvas de agotamiento permiten a SRM simular el caudal deescorrentía de años anteriores. En septiembre la curva de la zona E no decrece más debido a un glaciar.

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Fig. 4 Secuencia de mapas de cobertura de nieve obtenidos de Landsat 5-MSS, Alto Rhin en lacuenca Felsberg, 3250 km2, 560-3614 m.s.n.m. (Baumgartner, 1987).

En cualquier caso, las predicciones en tiempo real precisan de la cobertura de nieve de varios días despuesdel pase del satélite y por tanto es necesario extrapolar las curvas de agotamiento hacia el futuro. Esteprocedimiento de explica en la Sección 7.

15

Fig. 5 Ejemplo de una posible distorsión de una curva de agotamiento (depletion curve). Se debe aun incremento transitorio de la cobertura de nieve provocado por una nevada de verano y a la faltadel punto 3 de medida del Landsat (Hall & Martinec, 1985).

Fig. 6 Curvas de agotamiento de la cobertura de nieve de 5 zonas de altura para la cuenca Felsberg,obtenidas con las imágenes Landsat de la Figura 4. A: 560-1100 m.s.n.m., B:1100-1600 m.s.n.m., C:1600-2100 m.s.n.m., D: 2100-2600 m.s.n.m., E: 2600-3600 m.s.n.m. (Baumgartner, 1987).

0

2 0

4 0

6 0

8 0

1 0 0

A P R M A Y J U N J U L A U G S E P

S[%

]

F E L S B E R G 1 9 8 5

A

B

C D

E

16

Tabla 3. Opciones de teledetección para obtener mapas de cobertura de nieve.

PlataformaSensor

Resoluciónespacial

Areamínima

Período

Ortofotografíaaérea 3 m 1 km2 flexible

LandsatMSSTM

80 m30 m

10 - 20 km2

2.5 - 5 km216 - 18 días

NOAAAVHRR 1.1 km 100 - 500 km2 12 horas

Meteosatvisible 2.5 km 500 - 1000 km2 30 minutos

SPOT 10 - 20 m 2 - 3 km2 26 días

MOS 50 m 5 - 10 km2 17 días

MSS = Multi Spectral ScannerTM = Thematic MapperNOAA = National Oceanic and Atmospheric AdministrationAVHRR = Advanced Very High Resolution RadiometerSPOT = Systeme Pour l'Oservation de la Terre (Francia)MOS = Marine Observation Satellite (Japón)

5.3 Parametros

- COEF. ESCORRENTIA DE LA NIEVE - TEMPERATURA CRITICA- COEF. ESCORRENTIA DE LA LLUVIA - AREA DE CONTRIBUCION- FACTOR GRADOS-DIA - COEF. DE RECESION- RAZON DE VARIACION DE TEMPERATURA - TIEMPO DE RETRASO

Los parámetros de SRM no han de ser calibrados ni optimizados con datos históricos. Pueden ser, o biencalculados a partir de medidas o bien estimados mediante criterios hidrológicos que tengan en cuenta lascaracterísticas de la cuenca, leyes físicas y relaciones teóricas o relaciones empíricas mediante regresión. Loseventuales ajustes que se hagan a los parámetros no deben nunca sobrepasar los límites de los valores física ehidrológicamente aceptables.

5.3.1 Coeficiente de escorrentía, c

Este coeficiente tiene en cuenta las pérdidas, esto es, la diferencia entre el volumen de agua disponible(fusión + lluvia) y el caudal saliente de la cuenca. A largo plazo ha de ser el cociente entre la precipitaciónmedida y el caudal medido. De hecho la comparación entre cocientes históricos de precipitación y caudalproporciona un punto de partida para obtener el coeficiente de escorrentía. Sin embargo no siempre sedispone de esos cocientes debido a la falta de mediciones que afecta en especial a la precipitación en formade nieve y en general a toda precipitación de regiones montañosas. Al comienzo del período de fusión laspérdidas son en general pequeñas ya que se limitan a la evaporación superficial de la nieve, especialmente encotas altas. En una fase siguiente, cuando el suelo queda al descubierto y crece la vegetación, se han deesperar mayores pérdidas debido a la evapotranspiración e intercepción. Hacia el final del período de fusiónsuelen quedar arroyos procedentes de restos de nieve y glaciares, disminuyendo las pérdidas y aumentando elcoeficiente de escorrentía. Además, c es en general diferente para la nieve y para la lluvia. El programaadmite valores independientes para la nieve, cS , y para la lluvia, cR , y permite variar sus valores cada

17

quincena, y si se desea a diario, en cada zona de altura. Las Figuras 7 y 8 muestran ejemplos de tendenciasestacionales de estos coeficientes, con los valores quincenales conectados mediante rectas. Los valores de loscoeficientes de escorrentía pueden ser incluso menores en cuencas semiáridas, especialmente en las cotasbajas de la cuenca.

De los parámetros de SRM, el coeficiente de escorrentía es el primer candidato a ajustar en caso de noobtener una buena simulación.

5.3.2 Factor grados-día, a

El factor grados-día a [cm oC-1d-1] convierte el número de grados-día T [oCd] en espesor diario de agua M[cm] procendente de la fusión de la nieve:

M = a T (5)

Una forma de hallar este factor es comparar los grados-día registrados en una cuenca con la disminución deagua en forma de nieve. Esta disminución puede calcularse con dispositivos de medida de radioactividad, conlas llamadas "almohadas de nieve" (snow pillows) o con lisímetros. El método de grados-día da lugar amedidas del factor a muy variables de un día a otro (Martinec, 1960), debido a que no se consideranexplicitamente agentes como la radiación solar, velocidad del viento o el calor latente de condensación, queinfluyen decisivamente en el balance energético. Sin embargo, promediando cada 3-5 días su valor se hacemás consistente. Los efectos de estas fluctuaciones diarias sobre el caudal, tal y como lo calcula SRM, se venreducidos debido a la presencia del caudal de recesión, más constante (Ecuación (1)).

Fig. 7 Promedio del coeficiente de escorrentía de la nieve (cS) para las cuencas alpinas Dischma(43.3 km2, 1668-3146 m.) y Durance (2170 km2, 786-4105 m.) (Martinec & Rango, 1986).

0

0.2

0 .4

0 .6

0 .8

1

A P R I L M A Y J U N E JULY A U G U S T

C S

D I S C H M A 1 9 7 0 - 1 9 7 9

D U R A N C E 1 9 7 5 - 1 9 7 9

18

Fig. 8 Promedio del coeficiente de escorrentía de la lluvia (cR) para las cuencas alpinas Dischma yDurance (Martinec & Rango, 1986).

El método de grados-día requiere tomar algunas precauciones:

(1) El factor de grados-día no es constante. Cambia de acuerdo con las propiedades de la nieve duranteel período de fusión.

(2) Si se hacen cálculos de un área a partir de valores puntuales, los grados-día han de hallarse para laaltura media hipsométrica del manto de nieve y no, por ejemplo, para la cota de nieve.

(3) Si hay una cobertura de nieve dispersa, el factor grados-día dará menos agua que si asumimos unacobertura del 100 %. La diferencia de agua debida a la errónea estimación de la superficie de nieveno debe ser compensada "optimizando" el factor grados-día, por el contrario ha de determinarse lacobertura de nieve correctamente.

(4) Cuando se extrapola a grandes áreas, las medidas puntuales han de ser ponderadas según lorepresentativas que sean de la zona de estudio (Shafer et al., 1981).

Si no se dispone de suficientes datos, el factor grados-día se puede obtener de la siguiente relación empírica(Martinec, 1960):

w

saρρ

⋅= 1.1 (6)

donde a = factor grados-día [cm oC-1 d-1]ρS = densidad de la nieveρW = densidad del agua

0

0 . 2

0 . 4

0 . 6

0 . 8

1

A P R I L M A Y J U N E J U L Y A U G U S T

C R

D U R A N C E

D I S C H M A

19

A medida que aumenta la densidad de la nieve disminuye su albedo y aumenta su contenido en agua líquida.De este modo la densidad de la nieve es un índice de las propiedades relacionadas con la fusión.

La Figura 9 ilustra la tendencia estacional del factor grados-día en los Alpes y en las Montañas Rocosas.Dado que la latitud geográfica de una cuenca influye en la radiación solar, es aconsejable ajustar el factorgrados-día en cada cuenca. En el caso de glaciares el factor grados-día suele superar los 0.6 cmoC-1d-1 haciael final del verano, cuando el hielo queda al descubierto (Kotlyakov & Krenke, 1982). El programainformático del SRM admite diferentes valores del factor grados-día para 8 zonas de altura como máximo.Sus valores se suelen modificar cada quincena (aunque se pueden modificar a diario).

Puede darse el caso de una nevada tardía en la estación de fusión; esto suele dar lugar a un decremento en elvalor de a debido a la baja densidad de la nieve recién caída. El modelo permite insertar manualmente estosvalores del parámetro a para corregir los efectos mencionados.

Resulta evidente, a partir de la Ecuación (1), que el método de grados-día puede ser reemplazado por uncálculo de fusión más refinado, sin cambiar la estructura del modelo SRM. Este refinamiento se hacerelevante en el caudal de salida de un lisímetro (Martinec, 1989), pero para cuencas hidrográficas no sepuede aplicar hasta que no se disponga de variables adicionales y prediciones de las mismas. El método degrados-día se explica con más detalle en otra publicación (Rango & Martinec, 1995).

Fig. 9 Factor de grados-día (a) usado en simulaciones de escorrentía con SRM en la cuencaDischma (10 años), Durance (5 años) y Dinwoody (228 km2; 1981-4202 m.s.n.m., Wyoming, 2 años)(Martinec & Rango, 1986)

5.3.3 Razón de variación de temperatura, γγ

Si se dispone de estaciones de medida de temperatura a distintas alturas se puede hallar γ a partir de datoshistóricos. En caso contrario ha de ser evaluada por analogía con otras cuencas o por consideracionesclimáticas. En simulaciones SRM, un valor típico es 0.65 oC cada 100 m. En la Montañas Rocosas losvalores son ligeramente mayores, aunque varían a lo largo del año.

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Opciones del programa: Razón de variación de la temperatura0 = a toda la cuenca1 = por zonas

El programa informático acepta tanto un dato para la cuenca entera (opción 0) como diferentes datos paracada zona (opción 1). También pueden introducirse variaciones a lo largo del año, por ejemplo cada 15 días ypuede modificarse manualmente el día elegido si la situación meteorológica lo hiciese necesario, comoocurre en caso de inversión térmica.

Si la estación de medida está situada cerca de la altura media de la cuenca, los posibles errores de esteparámetro son en cierta medida cancelados dado que la extrapolación de temperaturas se realiza hacia cotasaltas y hacia cotas bajas. Si por el contrario la estación de temperatura está en una cota baja, SRM se hacesensible a esta razón de variación. En algunas cuencas de Wyoming, por ejemplo, la estación más cercanaestá a más de 100 km de distancia y 2000 m más baja que las zonas nevadas más altas de la cuenca. En uncaso como este un error de sólo 0.05 oC en 100 m produce un error de 1 grado-día que se traduce enaproximadamente 0.5 cm de agua procedente de fusión de nieve durante el período de deshielo.

Tales situaciones a veces necesitan un ajuste del parámetro γ seleccionado, teniendo en cuenta las curvas deagotamiento de superficie de nieve. Si un valor de γ da lugar a una temperatura extrapolada muy alta pero nose observa disminución apreciable de la sueprficie de nieve, entonces posiblemente no haya fusión. Estastemperaturas extrapoladas han de ser ajustadas modificando el falso γ, y dependiendo de que la zonaobservada esté por encima o por debajo de la estación de referencia.

5.3.4 Temperatura crítica, TCRIT

La temperatura crítica determina si la precipitación medida o predicha es lluvia o nieve. Los modelos quesimulan la acumulación de nieve para luego simular su caudal de fusión dependen fuertemente de esteparámetro, no sólo en el período de fusión sino también en el de acumulación. SRM necesita TCRIT sólo en elperíodo de fusión (salvo que se ejecute el programa en un año completo), para decidir si la precipitacióncontribuye inmediatamente al caudal (lluvia) o, si T< TCRIT , ocurre en forma de nieve. En este caso SRMmantiene automaticamente almacenada la nieve recién caída hasta que sea fundida en sucesivos días máscálidos, como se explica en la Sección 5.2.2.

Cuando se aplicó el modelo SRM a la cuenca alpina de Dischma, TCRIT comenzaba en +3 oC en abril, alinicio de la fusión, y disminuía a +0.75 oC en julio. Esta tendencia estacional parece ser aplicable a otrascuencas, aunque con un rango más estrecho de variación. En ciertos casos SRM puede no reflejar un pico decaudal por determinar que la precipitación se acumula en forma de nieve, siendo la temperatura extrapoladaligeramente inferior a la crítica. En tales casos han de reajustarse tanto TCRIT como γ , siempre según criterioshidrológicos y transformar esa precipitación en lluvia. No es fácil distinguir con precisión lluvia de nieve yaque la temperatura usada es la media diaria mientras que la precipitación real puede ocurrir en cualquiermomento, día o noche, en el momento más frío o en el más cálido del ciclo de 24 horas.

Como posible refinamiento, se han propuesto algunas fórmulas (Higuchi et al., 1982) para determinar lasporciones de lluvia y nieve que ocurren en precipitaciones mixtas.

5.3.5 Area de contribución de lluvia

Cuando SRM decide que la precipitación ocurre en forma de lluvia puede tratarla de dos formas: suponiendoque es retenida por el manto de nieve seca (opción 0), antes del período de fusión. La lluvia sólo aportacaudal en áreas desprovistas de nieve, de modo que la aportación de la lluvia se reduce en la misma

21

proporción que hay entre area nevada y area no nevada. Más adelante, en el período de fusión, nosencontramos con nieve madura (el usuario ha de decidir que día) y se ha de tomar la opción 1 del programa.En este caso, si llueve sobre el manto de nieve se asume que la cantidad total de agua de la zona se añade a lafusión de nieve. La fusión de nieve provocada por la lluvia se desprecia ya que el calor adicional de la lluviase considera pequeño (Wilson, 1941).

5.3.6 Coeficiente de recesión, k

Resulta evidente de la Ecuación (1) la importancia del coeficiente de recesión para SRM dado que (1-k) es laporción de agua procedente de nieve que pasa a formar parte del caudal. Un buena forma de hallar k esanalizando datos históricos de caudal. La Figura 10 muestra uno de estos cálculos para la cuenca alpina deDischma (43.3 km2, 1668-3146 m.s.n.m.). Representando Qn+1 frente a Qn , la línea envolvente inferior de lospuntos indica los valores que toma k. A partir de la relación k = Qn+1 /Qn se puede hallar por ejemplok1=0.667 para Qn=14 m3s-1 y k2=0.85 para Qn=1 m3s-1. Esto significa que k no es constante; aumenta amedida que Q disminuye de acuerdo con la expresión:

kn+1 = x Qn-y (7)

donde las constantes x e y han de ser halladas para cada cuenca resolviendo las ecuaciones:

k1 = x Q1-y log k1 = log x - y log Q1 (8)

k2 = x Q2-y log k2 = log x - y log Q2 (9)

El ejemplo anterior sería:

log 0.667 = log x - y log 14log 0.85 = log x - log 1

x = 0.85y = 0.086

A diferencia del manual de usuario SRM de 1983 (Martinec et al., 1983), aparece un signo negativo en elexponente de la Ecuación (7) de modo que los valores de x e y son positivos.

La variabilidad de k de acuerdo con la Ecuación (7) fué confirmada en otras cuencas. Esto significa que larecesión no sigue exactamente la ecuación usual:

Qn = Q0 kn (10)

donde Q0 = caudal inicialQn = caudal después de n días

sino la siguiente ecuación (Jaccard, 1982)

ny

y

yn

x

QxQ

)1(

10

1−

= (11)

donde x e y son las constantes de la Ecuación (7).

22

Fig. 10 Caudales de recesión Qn frente a Qn+1 de la cuenca Dischma en Suíza. Las constantes x e yse hallan a partir de k con la Ecuación (7) mediante la línea envolvente contínua o la discontínuacentral (Martinec & Rango, 1986).

La línea envolvente (envelope line) de la Figura 10 y los valores resultantes de x e y han de ser hallados paracada cuenca. Cuando no se disponga de medidas de caudal o cuando estas sean insuficientes, x e y se puedenhallar indirectamente a partir del área de la cuenca mediante:

4 /

1

NMM

AAy

NnN

MMNn Q

QQ

xk

⋅=

−

− (12)

donde: xM , yM son las constantes conocidas de una cuenca M; QM , QN son los caudales medios de la cuencaM y de la nueva cuenca N y AM , AN son las áreas respectivas.

La Ecuación (12) indica que los coeficientes de recesión son generalmente mayores en cuencas grandes queen cuencas pequeñas. Si el crecimiento de k fuese excesivo se puede reemplazar el exponente por 8√ AM/AN.

Incluso si la línea envolvente de la Figura 10 pudiese hallarse de forma fiable, podría ocurrir que los valoresde k resultantes fuesen demasiado pequeños para las condiciones del período de fusión, especialmente encuencas grandes. En tal caso el modelo SRM reacciona demasiado rápido a los datos de entrada diarios. Lospicos simulados serán demasiado pronunciados y la recesión demasiado rápida. Una mejora inmediata eshallar nuevos x e y , no a partir de la envolvente sino mediante una línea intermedia entre la envolvente y lalínea 1:1. Esta modificación probablemente será necesaria si la simulación se extiende a todo un año.

23

Los coeficientes de recesión adecuados para el período de fusión suelen ser demasiado bajos para los mesesde invierno, reduciendo el caudal simulado por debajo de los mínimos medidos.

En cuencas muy pequeñas pueden variar sensiblemente de un año a otro las condiciones de recesión y elvalor de k. La Figura 11 muestra el rango de valores de k para distintos tamaños de cuenca y con la variaciónmencionada. En una cuenca muy pequeña este rango incluye variaciones de k interanuales (Martinec, 1970).En una cuenca alpina mayor este rango corresponde a la diferencia entre las líneas envolvente y media de laFigura 10. En la cuenca más grande el límite superior (1) de este rango fue hallado introduciendo lasconstantes x = 0.085, y = 0.086 de la cuenca Dischma en la Ecuación (12). El límite inferior (2) fué halladoreemplazando 4√ AM/AN por 8√ AM/AN en la Ecuación (12).

Fig. 11 Rangos de los coeficientes de recesión k frente al caudal Q obtenidos mediante variasconsideraciones: en Dischma, el rango resulta de usar las líneas envolvente y media de la Figura 10.En Modry Dul las condiciones varían en distintos años. En Felsberg las relaciones (1) y (2) se hallana partir del tamaño de la cuenca con dos fórmulas alternativas (Martinec & Rango, 1986).

La Figura 11 muestra como k puede ser mayor que 1 para pequeños caudales en grandes cuencas. Esto noocurre ya que estas cuencas no registran caudales tan pequeños. Sin embargo el usuario puede provocar estasituación tomando por descuido los valores x e y de una cuenca grande y aplicándolos a una pequeña sinmodificación alguna. En ese caso, si la fusión de nieve excede al caudal del día anterior, SRM calculará undecremento en vez de un incremento de caudal. Para evitar este error el programa SRM impone que k nuncaexceda el valor 0.99. En cualquier caso se aconseja evitar esta situación límite comprobando los valores x , yen relación al caudal mínimo esperado. Volviendo a la Ecuación (11), cuando n=∞, dado que y>0 , (1-y)<1:

y

y

y x

x

QxQ

1)1(

10

1

=

=

∞<

∞ (13)

24

Por tanto los valores x, y han de satisfacer la condición

yMin xQ

1

> (14)

donde QMin = caudal mínimo de la cuenca en cuestión.

5.3.6.1 Ajuste del coeficiente de recesión para lluvia intensa

La fórmula (7) para el cálculo del coeficiente de recesión refleja las condiciones usuales que caracterizan laescorrentía de una cuenca. Una lluvia intensa supone una entrada brusca en un pequeño período de tiempo,produciendo un fuerte crecimiento y posterior decrecimiento en el caudal del hidrograma. Para simular estefenómeno el programa ajusta automaticamente el coeficiente de recesión en caso de que la lluvia promediadaa toda la cuenca supere los 6 cm en un sólo día:

Si P (lluvia)n ≥ 6 cm kn+1 = x(4Qn)-y

kn+2 = x(4Qn+1)-y

kn+3 = x(4Qn+2)-y (15)kn+4 = x(4Qn+3)-y

kn+5 = x(4Qn+4)-y

después de lo cual vuelve a su valor normal según la fórmula (7). De este modo k se reduce y la respuesta dela cuenca es más rápida. Si la precipitación es identificada por TCRIT como nieve en vez de lluvia estemecanismo no se activa. Si hubiese mezcla de lluvia y nieve en distintas zonas de altura de acuedo con TCRIT,la lluvia total se halla como la suma de lluvias en cada zona donde llueva dividida entre el área total:

A

lluviaAlluviaPlluviaP ∑ ⋅

=)()(

)( (16)

Ejemplo (a):

Opción de precipitación 0 ; P = 10 cmOpción del área de contribución de lluvia 1

Zona A: 100 km2 , P(lluvia) = 10 cmZona B: 100 km2 , P(nieve) = 10 cmZona C: 100 km2 , P(nieve) = 10 cm

yQxkcmkm

kmcmlluviaP −⋅=→=

⋅= 3.3

30010010

)(2

2

Ejemplo (b):


Zona A: 100 km2 , P(lluvia) = 10 cmZona B: 100 km2 , P(lluvia) = 10 cmZona C: 100 km2 , P(nieve) = 10 cm

25

yQxkcmkm

kmcmlluviaP −⋅=→=

⋅= )4(7.6

30020010

)(2

2

durante 5 días consecutivos

Ejemplo (c):

Opción de precipitación 1 ; PA = 7 cm, PB = 10 cm, PC = 13 cmOpción del área de contribución de lluvia 1

Zona A: 100 km2 , P(lluvia) = 7 cmZona B: 100 km2 , P(lluvia) = 10 cmZona C: 100 km2 , P(nieve) = 13 cm

yQxkcmkm

kmcmkmcmlluviaP −⋅=→=

⋅+⋅= 7.5

300100101007

)(2

22

En los ejemplos anteriores se eligió la opción 1 para el área de contribución de lluvia, es decir, la lluviacontribuye al caudal tanto en zonas cubiertas como en descubiertas de nieve. En la opción 0, cuando el mantode nieve retiene la lluvia, es más dificil que se active el ajuste del coeficiente de recesión:

Ejemplo (d):


Zona A: 100 km2 , P(lluvia) = 10 cm, SA = 0.4Zona B: 100 km2 , P(lluvia) = 10 cm, SB = 0.6Zona C: 100 km2 , P(nieve) = 10 cm, SC = 0.8

yBA Qxkcmkm

kmScmkmScmlluviaP −⋅=→=

⋅−⋅+⋅−⋅= 33.3

300100)1(10100)1(10

)(2

22

pero sí se puede activar cuando llueva intensamente en toda la cuenca (ejemplo e).

Ejemplo (e):

Opción de precipitación; PA = 14 cm, PB = 16 cm, PC = 18 cmOpción del área de contribución de lluvia 0

Zona A: 100 km2 , P(lluvia) = 14 cm, SA = 0.4Zona B: 100 km2 , P(lluvia) = 16 cm, SB = 0.6Zona C: 100 km2 , P(lluvia) = 18 cm, SC = 0.8

y

CBA

Qxkcm

km

kmScmkmScmkmScmlluviaP

−⋅=→=

⋅−⋅+⋅−⋅+⋅−⋅=

)4(1.6

300

100)1(18100)1(16100)1(14)(

2

222

El umbral de 6 cm puede modificarse para activar el ajuste en caso de lluvias menores o retrasarlo hastaalcanzar lluvias mayores. Poniendo el umbral a 0 cm el ajuste se realiza cada vez que llueva (en una versiónanterior de SRM el umbral tomaba el valor 6 cm automaticamente si se dejaba a 0 cm). Con un umbral 0 cm

durante 5 días consecutivos

26

el coeficiente de recesión estará siempre por debajo de su valor, con lo cual SRM dará problablemente unvalor sobreestimado del caudal. Con un umbral mayor que la máxima precipitación diaria, la Ecuación (15)nunca se llega a emplear y SRM probablemente subestimará los picos de caudal más pronunciados.

5.3.7 Tiempo de retraso, L

Las fluctuaciones diarias características de la fusión de nieve permiten determinar el tiempo de retraso apartir de hidrogramas de años anteriores. Si, por ejemplo, el caudal comienza a crecer siempre a mediodía esque se retrasa unas 6 horas respecto al aumento de temperatura. Consecuentemente, la temperatura medida eldía n corresponden a caudales entre las 12:00 horas del día n y las 12:00 horas del día n+1. Normalmente losdatos de caudal son publicados en intervalos medianoche-medianoche y han de ser ajustados para podercompararlos con los caudales simulados. A la inversa, también se pueden ajustar los caudales simulados(Shafer et al., 1981) para referirlos a períodos medianoche-medianoche. La Figura 12 ilustra elprocedimiento para varios tiempos de retraso. Para L = 6 horas el 50% de la precipitación y temperatura deldía n (In) mas el 50% de In+1 producen, mediante procesamiento interno del programa informático SRM, elcaudal del día n+1:

L = 6 h 0.5 In + 0.5 In+1 → Qn+1 (17)de modo similar:

L = 12 h 0.75 In + 0.25 In+1 → Qn+1 (18)L = 18 h In → Qn+1 (19)L = 24 h 0.25 In + 0.75 In+1 → Qn+2 (20)

Este procedimiento es preferible, al menos en cuencas menores de 5000 km2, a estimaciones de L mediantecálculos de la velocidad del flujo de agua sobre tierra y canales.

Fig. 12 Hidrogramas de fusión ilustrando la conversión del caudal calculado en períodos de 24 horasa períodos de días de calendario. Los distintos tiempos de retraso (lineas gruesas) se contabilizancomo proporciones de los datos de entrada diarios (Martinec y Rango, 1986).

27

Se ha demostrado mediante estudios de traza de isótopos ambientales (Martinec, 1985) que el flujo sobretierra no es una parte importante del caudal de deshielo como se creía. Cada vez más evidencias apuntan aque la mayor parte de la fusión se infiltra y rapidamente produce un flujo procedente de las reservas de aguasubterráneas. Con este concepto de escorrentía en mente se entiende mejor el tratamiento aparentementesobresimplificado del tiempo de retraso del modelo SRM.

Si no se dispone de hidrogramas o están afectados por manipulación de embalses, se puede estimar el tiempode retraso mediante el tamaño de la cuenca, comparándola con otras similares. Generalmente el tiempo deretraso de una cuenca aumenta con el retroceso de la línea de nieve.

En ensayos comparativos de WMO (WMO, 1986), casi todos los modelos calibran el tiempo de retraso. Sinembargo estos resultados no son de gran ayuda para obtener los valores apropiados. Se han obtenido valorescontradictorios por calibración de distintos modelos. En cualquier caso, si promediamos en cada cuenca losvalores del tiempo de retraso de todos los modelos ensayados en WMO, los valores resultantes confirman larelación esperada entre L y el tamaño de la cuenca:

Cuenca W-3 (8.2 km2) : 3.0 hDischma (43.3 km2) : 7.2 hDunajec (680 km2) : 10.5 hDunajec (2170 km2) : 12.4 h

En caso de que haya incertidumbre (porcentajes en las Ecuaciones 17 a 20), L puede ser ajustadosincronizando los picos de caudal diario medido y simulado, de modo similar al caso del ajuste delcoeficiente de recesión.

29

6 VALORACION DE LA EXACTITUD DEL MODELO

6.1 Criterios de exactitud

El programa informático SRM incluye salidas gráficas por pantalla de los hidrogramas calculados y medidos.Con una primera inspección visual sabemos si la simulación es buena o no lo es. Además SRM utiliza doscriterios de exactitud bien definidos; el coeficiente de determinación, R2, y la diferencia volumétrica, Dv.

El coeficiente de determinación se halla de la forma siguiente:

∑

∑

=

=

−

−−=

n

ii

n

iii

QQ

QQR

1

2

1

2

2

)(

)'(1 (21)

donde: Qi es el caudal diario medidoQ'i es el caudal diario calculadoQ es el caudal medio medido del período en cuestiónn es el número de valores diarios de caudal

La Ecuación (21) coincide con el coeficiente de Nash-Sutcliffe cuando Q es la media a largo plazo del caudalmedido durante los correspondientes años o estaciones.

La diferencia en volumen de escorrentía Dv, se calcula mediante:

100'

[%] ⋅−=R

RRv V

VVD (22)

donde: VR es el volumen de escorrentía medido, anual o estacionalV'R es el volumen de escorrentía calculado, anual o estacional

Los criterios de precisión numérica nunca son perfectos, como muestra la Figura 13. Ambas simulacionestienen visualmente buen aspecto ya que las condiciones extremas de ambos años están bien reproducidas. Sinembargo R2 = 0.95 en 1979 mientras que sólo alcanza 0.48 en 1977. Pese a este valor desfavorable lasimulación (o predicción) de 1977 sería ciertamente útil para la gestión del agua ya que indica correctamenteun caudal extremadamente pequeño.

Substituyendo Q en la Ecuación (21) como la media a largo plazo (Nash-Sutcliffe) en vez de la media de unaño, se obtiene el alto pero engañoso valor R2 = 0.97 para 1977. Este valor es alto porque Q a largo plazo esmucho mayor que cualquier Q en 1977. Consecuentemente, las desviaciones diarias del caudal simuladorespecto al medido son poco significativas, pese a que en valor absoluto no son en modo algunodespreciables.

Además de estos criterios, que son calculados y mostrados automaticamente cada vez que se ejecuta elprograma, el usuario puede calcular el coeficiente de ganancia de medias diarias, DG, como:

30

∑

∑

=

=

−

−−=

n

ii

n

iii

QQ

QQDG

1

2

1

2

)(

)'(1 (23)

donde: Qi es el caudal diario medidoQ'i es el caudal diario calculadoQ es el caudal medio medido en los años anteriores para cada día.n es el número días

Así, R2 compara resultados del modelo con un "no modelo" (media de caudal) mientras que DG compara conun "modelo estacional" (patrones de caudal a largo plazo). Valores negativos indican repectivamente que elmodelo funciona peor que el "no modelo" o peor que el "modelo estacional".

Fig. 13 Simulaciones en la cuenca Rio Grande en Del Norte, Colorado (3419 km2 , 2432-4215m.s.n.m.)(Martinec & Rango, 1989).

6.1.1 Criterios de exactitud en ensayos del modelo

La Organización Mundial de Meteorología (WMO) realizó una comparación internacional de modelos deescorrentía de nieve fundida, aplicándolos repetidamente a seis cuencas seleccionadas para el ensayo. LaFigura 14 resume los valores obtenidos de R2, DG y Dv publicados por WMO (1986). Cada prisma se refierea un modelo ensayado. El eje x representa la media aritmética de todos los (1-R2) obtenidos, el eje y es lamedia aritmética de (1-DG) y el eje z es la media aritmética de los Dv, medias realizadas en períodos defusión de 10 años.

31

Fig. 14 Representación múltiple del funcionamiento de varios modelos por medio de tres criterios:R2, DG y Dv. Los volúmenes de los prismas indican las inexactitudes medias de los modelosensayados en períodos de fusión en un proyecto de WMO (Rango & Martinec, 1988).

Fig. 15 Representación múltiple del funcionamiento de varios modelos por medio de tres criterios:R2, DG y Dv. Los volúmenes de los prismas indican las máximas inexactitudes de los modelosensayados en períodos de fusión y períodos anuales según tablas de resultados de WMO (Martinec &Rango, 1989).

G J H EI

A B

C

0.4 0.3 0.2 0.1 0

0.1

0.2

0.3

10

20

%

1 -DG

1 - R

Dv

2

SCALE

D

F

HE

I

A B

D

C

0

1 - D G

1- R

D

2

S C A L E

M I N

50

10

0%

VM

AX

MI N

0. 5

12

1

J

F

G

32

Los resultados inexactos tienen valores pequeños de R2 y DG, por tanto tiene mayor longitud a lo largo delos ejes x e y. Los errores en volumen prolongan el eje z. Consecuentemente, el volumen de un prisma esproporcional a la inexactitud global de un modelo.

En la Figura 15 las dimensiones de los prismas se determinan con los peores resultados de cada modelo enlos criterios R2, DG y Dv , esto es, mediante (1-R2)MAX , (1-DG)MAX y Dv MAX. Así, los prismas contienentodos los datos disponibles de los años y estaciones de ensayo publicados en tablas de WMO (WMO, 1986).Las diferencias en la Figura 15 son mayores que en la Figura 14, lo que significa que los modelos decalibración tienen dificultades en años de condiciones de escorrentía atípicas, pero mejoran sus resultados(Figura 14) en años típicos.

Se ha publicado (Martinec & Rango, 1989) una valoración más detallada de los criterios de exactitud enrelación a las necesidades del modelo. En las Figuras 14 y 15, los prismas etiquetados con "G" correspondenal modelo SRM.

6.1.2 Exactitud del modelo fuera del período de fusión

SRM ha sido diseñado para calcular la escorrentía durante el período de fusión, pero se puede ejecutar paraun año entero si se desea. De acuerdo a los mencionados ensayos comparativos de WMO (WMO, 1986), enun año completo con un poca fusión de nieve SRM alcanza una precisión similar a la alcanzada en períodosde fusión. Como ejemplo, la Figura 16 muestra que SRM puede funcionar sin necesidad de actualizaciónpara períodos de 10 años.

Fig. 16 Simulaciones de caudal en la cuenca Dischma (43.3 km2, 1668-3146 m.s.n.m.). El cálculode caudales diarios se realiza para 10 años sin actualización (Martinec & Rango, 1986).

33

6.2 Eliminación de posibles errores

No se puede dar un umbral de valores de los criterios de exatitud que determine cuando el modelo hafuncionado bien o cuando hay que retocar algo. Disponiendo de buenos datos, un valor R2 = 0.80 deberíapoder ser mejorado. En condiciones defavorables, con datos incompletos, el usuario ha de conformarse convalores de R2 incluso menores. Sin embargo, a veces tanto la representación gráfica como el criterionumérico indican inequivocamente que algo va mal. Antes de ajustar cualquier parámetro se recomiendarevisar algunas fuentes probables de error. Los ejemplos de la Tabla 4 se basan en experiencias reales dediferentes usuarios.

Tabla 4 Errores experimentados por usuarios de SRM y sus correcciones.

Error: Causa:

1 El caudal simulado es demasiado alto (Dinwoody, 1976, Dischma, 1977).

Desviación de las curvas de agotamiento de nieve debidoa una nevada de verano (Figura 5). Descartar lainformación del satélite de esa nevada y redibujar lascurvas de agotamiento.

2 La simulación de caudal se deteriora repentinamente (Dischma).

Desplazamiento de datos de entrada de cobertura denieve en 1 mes: corregir la entrada de nieve.

3 Declive incontrolado del hidrograma simulado en septiembre (cuenca Illecillewaet).

Interrupción de la entrada de nieve a finales de agosto:completar la entrada S.

4 Caudal simulado muy inferior al medido (Illecillewaet).

Desplazamiento del punto decimal datos de caudalmedido, multiplicando por 10 el caudal, pero sin alterarel simulado: corregir el punto decimal.

5 Despues del inicio de la fusión el caudal simulado decrece pese a la aportación de la nieve (pequeñas cuencas afluentes del alto Rhin, 1985).

Los valores x, y del coeficiente de recesión (Ecuación 7)se tomaron de una cuenca mucho mayor haciendo kmayor que 1 para Q pequeños: Corregir x e y conforme altamaño de la cuenca. Las versiones de SRM 2.01 yposteriores (3.0, 3.1, 3.11 y 4.0) pueden corregir el error.

6 Frecuentes desviaciones del caudal medido, bajadas periódicas de su hidrograma (Felsberg, 1982)

SRM simula caudal natural mientras el caudal medido sealtera por acumulación (fines de semana) y turbinado enembalses de plantas hidroeléctricas. Esta gestion ha deser corregida para comparar caudales.

7 Picos de lluvia mal simulados (Illecillewaet). La lluvia se concentra en períodos de tiempo menoresque la fusión de nieve, acelerando la respuesta de lacuenca. Las versiones 2.01 y posteriores contemplan estehecho cuando la lluvia supera un cierto umbral.

34

8 Pico de lluvia mal simulado incluso con el programa especial para picos (pequeñas cuencas afluentes del alto Rhin, 25 de agosto, 1985).

La temperatura se extrapoló a la zona D , 2380 m.s.n.m.desde la estación de referencia a 800 m.s.n.m. mediante0.65o C/100 m → T=+0.43o C cuando TCRIT = +0.75oC.Disminuyendo TCRIT la nevada pasa a ser lluviasimulando mejor el pico de caudal.

9 Pico de lluvia mal simulado debido a que el caudal esta por debajo del umbral del programa especial. Bajando el umbral, el pico se simula aún peor (pequeñas cuencas afluentes del alto Rhin, 1985).

Sólo se dispone de 1 estación de precipitación pero seusó la opción "por zonas". En consecuencia sólo 1 zonatuvo entrada de precipitación. Con sólo 1 estación ha deelegirse la opción "a toda la cuenca" ("basin wide").

10 Caudal simulado muy alto en una cuenca con gran rango de alturas: 7400 m (Kabul River, 1976).

Se supuso una cobertura total de nieve por encima de lalínea de nieve exagerando el area cubierta. La razón devariación de temperatura usada es muy pequeña. Lafusión no fué calculada para distintas zonas sino paratoda la cuenca. Esto suele llevar a la sobreestimación dela fusión de nieve. La simulación mejoró al recalcular elarea cubierta de nieve y usar una menor razón devariación de temperatura de acuerdo al clima. La cuencatenía que haber sido dividida en zonas de altura.

11 Caudal de simulación deformado (flujo de salida de un lisímetro de nieve).

Valores falsos del coeficiente de recesión: el parámetro ytoma valores negativos, haciendo positivo el exponentede k=xQ-y de modo que k aumenta con Q, cuando deberíadisminuir. Usar valores positivos de y para obtener unexponente siempre negativo.

12 Dificultades con el día exacto de un pico de lluvia (ensayos WMO de predicción, cuenca Illecillewaet)

Datos de precipitación de una de las estaciones atribuídosal día en que fué medida a las 08:00. Han de trasladarseal día anterior. Ver sección 5.2.2.

13 Predicción de caudal muy baja para las plantas hidroeléctricas Sedrun y Tavanasa en abril-junio de 1994. En una simulación la nieve no se había fundido por completo a finales de septiembre.

La fusión de nieve se calculó mediante una media suavede temperaturas a largo plazo, disminuyendo así losgrados-día. Introducir las fluctuaciones diarias como seexplica en la sección 8.3.

35

14 Discrepancias en el caudal de simulación de Rio Grande en Del Norte.

Error en la precipitación. La extrapolación automáticacon gradientes de altura desde dos estaciones resultó enprecipitación negativa en las zonas altas. Se ha deextrapolar la precipitación con un gradiente uniforme,como se recomienda en la Sección 5.2. Siempre convieneinspeccionar visualmente los datos de entrada deprecipitación.

15 Discrepancias en el caudal de simulación de Rio Grande en Del Norte.

Ausencia ocasional de datos de temperatura que elprograma interpreta como 0oC. Inspeccionar datos detemperatura y completar los datos ausentes porinterpolación.

16 Efecto de cambio climático (ver Sección 8.3, párrafo 11): disminución de caudal calculado cuando aumenta la temperatura (Rio Grande en Del Norte).

El "déficit de invierno" fué excedido un día cálido conmucha fusión de nieve, lo que provocó demasiadarestricción en las curvas MDCEXCL. Consecuentemente,las MDCEXCL fueron excesivamente trasladadasresultando menor caudal. Restringir las curvas MDCEXCLcon los valores del día anterior ("nearly equalled").(ver párrafo 9)

17 Sobreestimación de caudal en la cuenca Rhine- Felsberg, 1-15 de mayo , 1993, con la razón de variación de temperatura habitual: 0.65oC/100 m.

Frecuentes vientos föhn es esta época, la diferencia detemperaturas entre las estaciones Weissfluhjoch (2693m.s.n.m.) y Davos (1560 m.s.n.m.) corresponde a unarazón de 0.95oC/100 m. Se usó el valor 0.8o C/100 m.

37

7 PREDICCIONES DEL MODELO EN TIEMPO REAL

Para predecir caudales en tiempo real un modelo ha de simular el caudal, no sólo en algunas cuencas deestudio con buena adquisición de datos o en cuencas experimentales bien equipadas para el desarrollo demodelos de calibración, sino también en cuencas donde el usuario necesita disponer de predicciones. SRMrequiere relativamente pocas variables de entrada (temperatura, precipitación y superficie de nieve) lo quefacilita la adaptación de sus simulaciones a las necesidades de las compañías hidroeléctricas. Las figuras 17 y18 muestran ejemplos de tales simulaciones.

Como se dijo en la Sección 3, SRM puede ser usado para predicciones de caudal diario a corto plazo(semanal) así como para predicciones de volumen a largo plazo (mensual o estacional). En predicciones acorto plazo han de predecirse la temperatura, la precipitación y la cobertura de nieve para los próximos días eintroducirlas en el modelo. Las predicciones de temperatura e incluso precipitación son cada vez másaccesibles gracias a distintos servicios meteorológicos, mientras que la cobertura de nieve ha de serextrapolada por el usuario del modelo.

7.1 Extrapolación de la cobertura de nieve

El curso que seguirá una curva de agotamiento de nieve puede ser estimado por medio de las llamadas curvasde agotamiento modificadas (MDC). SRM calcula automaticamente estas curvas a partir de lasconvencionales (CDC) reemplazando en el eje de abcisas el tiempo por el espesor acumulado de fusión denieve según los cálculos del modelo. De este modo, ejecutando SRM para un año hidrológico completo, elcálculo de MDC comienza con la mitad del año correspondiente al verano. La inclinación de la curvamodificada depende de las cantidad de nieve acumulada y no de las condiciones climáticas como ocurre conla curva convencional.

Fig. 17 Simulación de caudal en el punto de aforo de la estación hidroeléctrica de Sedrun (Alpessuízos, 108 km2 , 1840-3210 m.s.n.m.)(Baumann et al., 1990).

38

Fig. 18 Simulación de caudal en el punto de aforo de la estación hidroeléctrica de Tavanasa (Alpessuízos, 215 km2 , 1277-3210 m.s.n.m.)(Baumann et al., 1990).

Procedimiento para predicciones a una semana de caudal diario

Suposición: Se ha generado una familia de curvas de agotamiento modificadas partiendo del seguimiento dela cobertura de nieve y la temperatura de otros años en esa misma cuenca. Dos de esas curvas se representanen la Figura 19, una corresponde a un equivalente de agua inicial Hw = 20 cm y otra a Hw = 60 cm.

Ejemplo 1 - Acumulación desconocida de nieve en la cuenca, cobertura de nieve medida mediante Landsatel 15 de mayo dando S = 80%, espesor de fusión de nieve acumulado (mediante el método de grados-día)hasta la fecha: 30 cm. Predicciones de temperatura: 30 grados-día para la próxima semana, que con un factora = 0.5 cm oC-1d-1 da M=15 cm de fusión. S=80% y ΣM=30 cm indican que la curva HW=60 cm es aplicable.La cobertura de nieve caerá al 64% en 7 días. Los valores extrapolados de la curva de agotamientoconvencional proporcionan la cobertura día a día, necesaria para el cálculo de caudal en SRM.

Ejemplo 2 - Igual que el caso anterior pero con 10 cm de espesor acumulado. La curva aplicable ahora esHW=10 cm y la cobertura de nieve caerá al 33% en 7 días, lo que lleva a una extrapolación de la curva deagotamiento convencional diferente del caso anterior y por tanto a predicciones de caudales diariosdiferentes. Si se conoce el agua equivalente, por ejemplo mediante SNOTEL (sistema de transmisión dedatos de nieve utilizado en USA), se puede seleccionar la curva MDC adecuada al inicio del período defusión, en caso contrario ha de utilizarse una curva media (discontínua en la Figura 19) hasta que la coberturaobtenida mediante satélites permita obtener la MDC correspondiente.

La Figura 20 ilustra el efecto de nieve caída el día anterior a la medida. En este ejemplo, S(1 de mayo)=74%y ΣM=35 cm parecen indicar que ha de usarse la MDC máxima (HW=60 cm de Figura 19). Sin considerar lacontribución de la nieve reciente vemos que ha de usarse la MDC media (discontínua en Figura 19). Con estacurva media, si añadimos la predicción de fusión M=15 cm a los 35 cm medidos, S cae del 60% al 33%.

39

Fig. 19 Extrapolación de las curvas de agotamiento para predicciones en tiempo real a partir decurvas de agotamiento modificadas mediante predicciones de temperatura. HW MAX es el aguaequivalente a nieve al inicio del período de fusión (Hall & Martinec, 1985).

Fig. 20 Proceso de eliminación del efecto de una nevada reciente sobre la extrapolación de lascurvas de agotamiento de nieve (Hall & Martinec, 1985).

40

Estos valores auxiliares son transferidos a la curva discontínua equidistante de la Figura 20 para obtener losvalores reales de cobertura de nieve: 74% en la fecha de la predicción y 50% una semana después. Estosresultados, junto con los valores interpolados de los días intermedios se usan para calcular el caudal. LaFigura 20 muestra una nevada solamente pero el programa SRM contabiliza cada nueva nevada durante elperíodo de fusión.

La Figura 21 muestra una gráfica de varias MDC de una cuenca (Rango & van Katwijk, 1990) a partir dedatos de años anteriores. Igual que en la Figura 19 el área bajo la MDC es el volumen de agua almacenado enel manto de nieve, siempre y cuando las unidades del eje de ordenadas sean km2. Si la escala de ordenadas esel porcentaje de nieve, indicará el promedio de agua equivalente del manto. Por tanto cada curva de la Figura21 puede etiquetarse con el agua equivalente que representa. El rectángulo rayado significa 0.1x10 cm=1 cm.Dado que el area bajo la curva más alta es 83 veces mayor, esta curva indica que al inicio de los cálculos(generalmente el 1 de abril) la nieve acumulada equivale a un espesor de agua de 83 cm. Los valores de cadacurva son calculados automaticamente por el programa informático.

Esta gráfica se usa para predicciones en tiempo real de la forma siguiente: en el año en cuestión se realiza unseguimiento de la cobertura de nieve desde el inicio del período de fusión y a la vez se calcula el espesor defusión acumulado. La cobertura de nieve se calcula inmediatamente despues de cada pase del satélite. Sedesprecian los grados-día necesarios para fundir nieve provisional debida a nevadas intermitentes. Si despuésde unos días, el 15 de mayo por ejemplo, la cobertura es del 80% y el espesor fundido acumulado es de 15cm, entonces la curva de agotamiento modificada (MDC) etiquetada con 37 cm se considera adecuada paraese año. Esta curva puede ser usada para extrapolar la cobertura de nieve. Por ejemplo, si de acuerdo con laspredicciones de temperatura se esperan otros 15 cm de fusión durante la próxima semana (en total 30 cm) lacobertura caerá al 55%. El área cubierta de nieve extrapolada se utiliza para predicciones en tiempo real decaudal diario. La curva modificada también indica el agua equivalente a nieve (37 cm) al inicio del períodode fusión para una predicción estacional. Si en un futuro año el espesor acumulado de fusión coincide con uncobertura del 36%, la curva de 13 cm será la adecuada. La curva apropiada se identifica de esta manera, perocon cierto retraso. Si el volumen de agua equivalente puede estimarse a partir de ciertas medidas puntuales,se conocerá la curva adecuada al inicio del período de fusión, sin retraso alguno.

El programa informático tiene una opción para representar la curva modificada MDC en la que el espesortotal incluye nieve recién caída durante el período de fusión, como se muestra en la Figura 20 mediante lalínea discontínua equidistante de la MDC que excluye la nevada reciente. La MDC excluyente se usa paracalcular el agua equivalente del manto al inicio del período de fusión, mientras que la MDC que incluye lanevada reciente puede usarse para evaluar la modificación de las curvas de agotamiento debidas a loscambios de temperatura, como se explicará en la Sección 8. Las curvas de agotamiento se tratan en detalle enuna publicación anterior (Hall & Martinec, 1985).

La Figura 22 muestra una predicción simulada en la cuenca Rio Grande, en la que la predicción detemperatura es sustituída por la media estacional, la precipitación es el 110% de la media distribuídaaleatoriamente en cada mes y la cobertura de nieve fué predicha mediante temperaturas y la adecuada curvade agotamiento modificada. Evidentemente la temperatura media estacional no refleja la baja térmicaregistrada en la segunda mitad de mayo de 1987 y por tanto la caída de caudal no está simulada.

La Figura 23 ilustra la diferencia entre las simulaciones de caudal y las predicciones a corto plazo. Latemperatura Tn, la precipitación Pn y la cobertura de nieve Sn se utilizan para calcular Qn+1 con L=18 h. En elmomento de la simulación esos valores son conocidos. Cuando se predice Qn+1 en la mañana del día n, Tn yPn no son conocidos todavía y han de usarse predicciones de estos valores. Para predecir valores (Qn+2, Qn+3),se usan predicciones de Tn+1, Pn+1 , Tn+2 y Pn+2. Las coberturas de nieve Sn, Sn+1 y Sn+2 se extrapolan mediantepredicciones de temperatura y curvas de agotamiento modificadas MDC.

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Fig. 21 Gráfica de curvas de agotamiento modificadas para la zona de altura B (1284 km2 , 2926-3353 m.s.n.m.) de la cuenca Rio Grande. Las curvas son etiquetadas con el agua equivalente porunidad de area (1 de abril) de la coberutra de nieve registrada (Rango & van Katwijk, 1990).

Fig. 22 Predicción en tiempo real simulada en la cuenca Rio Grande para el año 1983, mediantemedias de temperatura a largo plazo en vez de temperaturas actuales (Rango & van Katwijk, 1990).

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Fig. 23 Diferencia entre simulación y predicción: datos en tiempo real de temperatura yprecipitación para realizar predicciones a corto plazo.

Para otros tiempos de retraso SRM reparte proporcionalmente el caudal obtenido de dos entradas de datosconsecutivas, como se explica en la Sección 5.3.7. Por ejemplo, si L=24 h, las entradas Tn-1 y Pn-1 (quepueden ser conocidas en el momento de realizar la predicción) representan un 25% de la aportación, mientrasque las predicciones Tn y Pn representan un 75%.

En ausencia de predicciones de temperatura y precipitación, las predicciones de caudal se pueden hacer bajoalguna condición, por ejemplo que se registren las medias históricas de T y P o las máximas-mínmashistóricas. También pueden usarse valores ficticios como se muestra en la sección de cambio climático.

Se ha demostrado, en dos plantas hidroeléctricas de los Alpes suízos, que las predicciones en tiempo real sonfactibles (Brüsch, 1996). Mediante mapas de superficie de nieve obtenidos con el satélite Landsat y mediantepredicciones de temperatura y precipitación de la Swiss Meteorological Office, el caudal diario fué predichocon cuatro días de antelación. El volumen de escorrentía desde abril hasta septiembre fué predicho yactualizado usando las curvas de agotamiento modificadas (Martinec & Rango, 1995).

7.2 Actualización

El funcionamiento del modelo en modo predictivo se ve afectado directamente por las limitaciones deprecisión en las predicciones de temperatura y precipitación. La propagación de errores puede evitarsemediante actualizaciones periódicas. En versiones recientes del programa SRM (versiones 3.11 y 3.2), elcaudal calculado puede ser reemplazado por el medido cada 1 a 9 días, de modo que cada nuevo período depredicción se calcula en base a un valor de caudal correcto.

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Fig. 24 Simulación de caudal en la cuenca Dinwoody Creek (228 km2, 1981-4202 m.s.n.m.) enWyoming, (a) sin actualización y (b) con actualización el 1 de agosto.

Incluso sin esta actualización, SRM previene algunos errores persistentes mediante un autoajuste interno quees eficiente con una adecuada interpretación de la ecuación (7): la figura 24a muestra una simulación decaudal empezando con un caudal estimado que es la mitad del valor correcto. La actualización con caudalreal mejora la simulación, como muestra la figura 24b. En todo caso, incluso sin la actualización, ladiscrepancia inicial pronto se elimina de forma automática.

A medida que se adquiere experiencia en simulaciones en tiempo real aparecen otras posibilidades deactualización. Por ejemplo, pueden ajustarse ciertos parámetros (como el coeficiente de escorrentía) durantela predicción, siempre dentro de los límites de lo física e hidrologicamente aceptable. En cualquier caso laspredicciones erroneas de temperatura y precipitación han de actualizarse en cuanto se disponga de los datoscorrespondientes.

Lo que genericamente se llama "actualización" se puede dividir en tres categorías:

(1) Actualización del caudal calculado mediante el caudal medido en cuanto esté disponible, esto es,verificaciones del caudal para evitar errores acumulados en la próxima predicción.

(2) Ajuste de parámetros del modelo durante el proceso de predicción.

(3) Corrección de las predicciones de temperatura, precipitación y cobertura de nieve, segúnobservaciones actuales.

Las predicciones de caudal a corto plazo pueden ser actualizadas incluso diariamente (Baumann et al., 1990).

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8 SIMULACION DE CAUDAL ANUAL ORIENTADA AL CAMBIO CLIMATICO

SRM utiliza la cobertura real de nieve obtenida mediante satélites durante un cambio climático para obtenerla nueva cobertura y el nuevo caudal derivados del nuevo clima. Esto requiere un procedimiento sofisticadoen el que se evitan las incertidumbres que surgen de una cobertura ficticia obtenida de la precipitación y deumbrales arbitrarios de temperatura. En cualquier caso el programa SRM completa esta tarea, incluyendo elmostrado de figuras, tablas, resultados numéricos e hidrogramas, en cuestión de pocos minutos. Otra ventajaes que no es un modelo de calibración, lo que hace que sus parámetros tengan una evolución temporal consignificado físico de acuerdo con la evolución de los escenarios climáticos.

Si SRM se utiliza sólo para predecir areas cubiertas de nieve y acumulación local de nieve en un nuevoclima, por ejemplo en zonas de montaña que no son cuencas hidrográficas, el programa SRM requiere lasiguiente información:

• Número de zonas de altura, sus áreas y sus alturas media hipsométricas.• Coberturas de nieve actuales, valores diarios (S)• Media diaria o Max/Min de temperaturas (T)• Precipitación diaria (P)• Factor de grados-día (a)• Razón de variación de temperatura (γ)• Temperatura crítica (TCRIT)

Para cálculos de caudal se necesitan además el resto de parámetros del modelo SRM: cS, cR, RCA, k, L y elcaudal Q inicial.

SRM habitualmente se usa para simular o predecir períodos de fusión. Solamente se aplicó a años completosdurante ensayos internacionales de funcionamiento (WMO, 1986). Sin embargo el cambio climático suponeun nuevo campo de aplicación y require la ejecución de un año hidrológico completo, de modo que lasección siguiente se dedica al problema de la aplicación en invierno.

8.1. Cálculos de fusión de nieve durante el invierno

En la mitad del año correspondiente al invierno (normalmente de octubre a marzo en el hemisferio norte), laevaluación de la cobertura de nieve presenta mayor dificultad que durante la estación de deshielo. Lainformación via satélite, cuando la hay, a menudo no es suficiente para distinguir la nieve estable de lasnevadas transitorias que se funden rapidamente. Asumir que toda la nieve es estable entre dos medicionescon satélite conduce con frecuencia a sobreestimar la cobertura.

Opción 1: Poner S=0 de modo que toda precipitación reconocida como nieve mediante TCRIT se fundirásobre la totalidad del área (1-S = 1). Este método sólo es aplicable si los datos de precipitación son losuficientemente buenos o si pueden ser ajustados de forma adecuada. Esto a menudo no es posible debido alconocido deficit de medida (catch deficit) de los pluviómetros y a la falta puntos de medida en zonas muyaltas. Es por esto que SRM utiliza la cobertura de nieve siempre que se puede para calcular el caudal.

Opción 2: Asumir una cobertura determinada (S=1 o un poco menos en terreno accidentado) durante enero yfebrero, por ejemplo, y S=0 entre octubre y diciembre. Si se mide con satélites S=1 el 1 de abril, entonces seasume S=1 también en marzo. Si es menor que 1 el 1 de abril, la cobertura de marzo se pone a 0, o de modomás preciso, se interpola entre 1 el 1 de marzo y el valor S del 1 de abril. Desde luego, S=1 puede asumirsepara una mayor porción de invierno en zonas muy altas, mientras que la opción anterior S=0 parece másadecuada para zonas bajas. El programa mantiene la cobertura estimada del clima actual en simulaciones de

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otros climas. Se recomienda por tanto asumir una cobertura total de nieve sólo en meses en los que sea deesperar que la cobertura durase incluso en un clima más cálido.

Cuando se usa S=1, el programa SRM cancela cualquier nevada transitoria previamente almacenada dadoque esa nieve pasa a formar parte del manto estacional. El almacenamiento también se anulaautomaticamente el 1 de abril, ya que a partir de ahí toda la nieve se contabiliza mediante las curvas deagotamiento.

Con la variables así obtenidas, la ejecución del modelo es la habitual. Dado que la estimación de la coberturade nieve es menos precisa que las curvas de agotamiento CDC durante el verano, el agua equivalente denieve nueva es reducida simultaneamente en (1-S) para prevenir que una errónea S influya en el próximocálculo de fusión. Esto difiere del procedimiento de verano explicado en la Sección 5.2.2., Tabla 2.

Los parámetros del modelo han de ser adaptados a las condiciones de invierno. En concreto, las constantes xe y para la fórmula de recesión (Ecuación (7)) halladas para condiciones de verano, hacen que el caudaldisminuya demasiado lentamente. Usando la Ecuación (14),

yMin xQ

1

> (14)

los parámetros x e y pueden ser ajustados para evitar que, después de un largo período de recesión, el caudalsea menor que un determinado valor.

En presencia de frecuentes nevadas se recomiendan valores del factor grados-día menores que los utilizadosdurante el verano. Asimismo es de esperar mayores valores de cS y de cR.

El objetivo principal de la simulación de invierno es la evaluación de la redistibución de caudales de un añoen las mitades de invierno y verano. Así, es más importante calcular el volumen con precisión que tratarmejorar la precisión de los caudales diarios (R2).

8.2. Cambio de acumulación de nieve en el nuevo clima

En primera instancia se evaluó el efecto del cambio climático sobre áreas cubiertas de nieve y sobre caudalesen la mitad del año correspondiente al verano, asumiendo que la cobertura inicial el 1 de abril no ha variado(Martinec et al., 1994). Para un incremento de temperatura a lo largo de un año, el manto de nieve del 1 deabril tendrá menor contenido en agua equivalente debido a una mayor fusión y debido a un mayor porcentajede precipitación en forma de lluvia desde octubre hasta marzo.

Esta disminución de agua equivalente se calcula modificando la entrada de la fórmula de SRM del modosiguiente:

[ ] [ ]∑∑==

+−+−+−+=∆182

1

182

1

')'1(''')1(n

Rnnnnnnnn

Rnnnnnnn PSTaSTaPSTaSTaHW (24)

Donde ∆HW = diferencia entre los contenidos actual y futuro de agua equivalente del manto de nieve del día1 de abril [cm].

a = factor grados-día [cm oC-1 d-1 ]T = temperatura en forma de grados-día en el clima actual a la altura media hipsométrica [oC d]T' = temperatura en grados-día en un clima más cálido [oC d]

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S = cociente de superficie nevada a la total, clima actualS’ = cociente de superficie nevada a la total, nuevo climaPR = lluvia de acuerdo con TCRIT, clima actualP’R = lluvia de acuerdo con TCRIT, nuevo clima182 = número de días de octubre a marzo

La ecuación (24) resume la entradas al caudal en SRM, que consisten en fusión de nieve del manto estable(S), fusión procedente del manto de nieve transitorio (1-S) y lluvia. La distinción entre un manto permanentey uno transitorio durante la fase de acumulación de nieve en invierno es dificil debido a la insuficiencia dedatos obtenidos por satélite, pero la suma de las fusiones de nieve de ambos mantos siempre da lugar a lafusión total M:

M ⋅ S + M (1-S) = M (S+1-S) = M (25)

Sin embargo en marzo, si S se pone a cero cuando hay una cobertura de nieve estable y cae una pequeñanevada, la entrada de fusión de nieve puede ser subestimada.

La figura 25 muestra el agua equivalente por unidad de area de la cobertura de nieve del 1 de abril como ladiferencia entre la precipitación y la entrada de caudal en invierno. Este contenido en agua equivalente delmanto también puede ser estimado mediante cálculos diarios acumulativos de fusión en cada zona. En esteejemplo hipotético hay concordancia en el agua equivalente calculada por ambos métodos. En condicionesreales es de esperar que haya discrepancias debido principalmente a la dificultad en obtener datos fiables deprecipitación en regiones montañosas. En tales casos, se recomienda fiarse más del valor de fusión obtenidode la zona de acumulación. La fusión acumulada por zonas puede ser incluso utilizada para corregir laprecipitación de invierno y para estimar el gradiente de precipitación con la altura. Otra ventaja de estemétodo es que contempla las posibles reposiciones de nieve por el viento durante la fase de acumulación.

Fig. 25 Ilustración de la acumulación de nieve durante el invierno y la fusión de nieve en verano enel clima actual (ejemplo hipotético).

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Por otro lado no se considera que haya pérdidas (las pérdidas asociadas al coeficiente de escorrentía seproducen después de que la nieve fundida abandona el manto). En caso de evaporación apreciable de nievesuperficial del manto, esto puede llevar a la subestimación del agua equivalente calculadaretrospectivamente. Sin embargo si se usa el factor grados-día, obtenido mediante medidas con lisímetros enlas mismas condiciones de evaporación, este error se elimina.

En un clima más cálido, la entrada de caudal durante el invierno aumenta, tal y como muestra la Figura 26,de modo que, a igualdad de precipitación durante el invierno, habrá menos nieve el 1 de abril. Lacombinación del calentamiento del clima y una mayor precipitación en invierno puede resultar en casosextraños (en la alta montaña sigue habiendo muy bajas temperaturas) de una mayor acumulación de nieve.

Fig. 26 Ilustración de la acumulación de nieve durante el invierno y la fusión de nieve en verano enun clima más cálido (ejemplo hipotético).

8.3 Simulación de caudal en escenarios de un clima futuro

Para evaluar el efecto de un clima más cálido sobre la escorrentía de cuencas de montaña el programa SRMutiliza la cobertura de nieve actual, tal y como se detecta con satélites, y modeliza una nueva coberturaafectada por el cambio climático.

Las futuras condiciones, en términos de área cubierta de nieve y de agua equivalente en distintas zonas dealtura, constituye una útil información para planificar la gestión del agua y el turismo de invierno. Usando lacobertura de nieve como entrada del modelo, se calcula el caudal del nuevo clima para un año hidrológicoentero. Esto permite examinar las variaciones en los picos de caudal diario y la redistribución de losvolúmenes en las mitades del año correspondientes a invierno y verano.

El procedimiento se ilustra en la evaluación del efecto de un incremento de +4oC en el caudal de la cuenca deRio Grande en Del Norte (3419 km2, 2432-4215 m.s.n.m., zonas de altura A, B y C) en el año hidrológico de1979 (Figura 27). Se utilizan los siguientes símbolos:

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CDC (Conventional Depletion Curve) = Curva de agotamiento convencional de superficie de nieve obtenidapor interpolación de medidas de superficie periódicas.

MDCINCL (Modified Depletion Curve Including new snow) = Curva de agotamiento modificada, obtenida dela CDC relacionando la cobertura de nieve con el espesor calculado de fusión acumulada. Indica cuantanieve, incluyendo la nueva que cae durante el período de fusión, ha de fundirse (en términos de espesorcalculado) para que la cobertura se reduzca hasta un cierto porcentaje y finalmente hasta cero. La forma deesta curva depende del agua equivalente inicial del manto de nieve y de la cantidad de nieve nueva.

MDCEXCL (Modified Depletion Curve Excluding new snow) = Curva de agotamiento modificada excluyendonieve nueva. Se obtiene de la MDCINCL restando los espesores de fusión de la nieve nueva del espesor defusión. La forma de esta curva depende del agua equivalente inicial del manto y es independiente de lasnuevas nevadas. El area bajo esta curva es el agua equivalente/unid.superficie, contenida en el manto inicial.

AZM INCL (Accumulated Zonal Melt Including new snow) = Fusión acumulada por zonas incluyendo nievenueva. Esta curva acumula espesores de fusión calculados a diario multiplicados por la cobertura (comonúmero decimal) y muestra el total frente a una escala de tiempo.

AZMEXCL (Accumulated Zonal Melt Excluding new snow) = Fusión acumulada por zonas excluyendo nievenueva. Esta curva se calcula a partir de AZMINCL restando la fusión zonal de nieve nueva de la fusión zonalacumulada. También se representa frente al tiempo. El total final es el agua equivalente por unidad desuperficie del manto (que también se obtiene con MDCEXCL).

MDCCLIM (Modified Depletion Curve for a changed Climate) = Curva de agotamiento modificada en unnuevo clima. Esta curva contabiliza la diferencia en cantidad nieve caída en el nuevo clima. Si no haycambios, será idéntica a MDCINCL.

CDCCLIM (Conventional Depletion Curve for a changed Climate) = Curva de agotamiento convencional enun nuevo clima.

CDCCLIM MA (CDC for a changed Climate/Model Adjusted) = Curva CDC en un nuevo clima (obtenida de laMDCINCL) ajustada para ser entrada al cálculo del modelo SRM. Aparece en trabajos en los que se despreciael efecto del invierno en un cambio climático.

MDCEXCL WA (Winter Adjusted) = Curva ajustada para el invierno. El efecto de un invierno más cálido seconsidera disminuyendo la curva de acuerdo con el “déficit de invierno”. Si a la vez hay un incremento deprecipitación de invierno puede ocurrir que el balance de nieve sea positivo, en cuyo caso la curva seincrementa. El área bajo esta curva es el agua equivalente por unidad de superficie, en un nuevo clima.

AZMEXCL WA = Curva ajustada para el invierno. Se considera el efecto de un invierno más cálido y, si fuesenecesario, un cambio de precipitación. Se obtiene el agua equivalente del manto inicial en un nuevo clima.

MDCCLIM WA = Curva ajustada para el invierno. Se obtiene de MDCEXCL WA contabilizando nevadas que“sobrevivien” en el nuevo clima.

CDCCLIM WA = Es la CDC para la cobertura del nuevo clima, obtenida de la anterior MDCCLIM WA.

CDCCLIM WA , MA (Model Adjusted) = Es la curva anterior pero ajustada para ser entrada al modelo. Si de unaMDCCLIM WA se obtiene más de una valor S por día, se utiliza el mayor valor. Si no hay nuevos valores S enuna fecha, se utiliza el valor anterior hasta que haya uno nuevo. Con este ajuste CDCCLIM WA , MA puedeusarse como entrada a SRM, con una entrada por día, igual que la curva original CDC. Esta curva se usa paracalcular los nuevos caudales a lo largo de un año hidrológico completo.

50

Fig. 27 Caudales medido y simulado, cuenca de Rio Grande en Del Norte, año hidrológico de 1979.

Debido al desplazamiento en el tiempo que produce el cambio climático, los valores de SCLIM WA obtenidos apartir de MDCCLIM WA pueden acabarse antes del fin del período de cálculo. Si SCLIM WA < S, el programadisminuye la curva de agotamiento CDCCLIM WA, MA hasta el último valor de S de la CDC original, que sueleser cero, y lo repite en los días que faltan. Si una zona de altura contiene glaciares o nieves perpétuasCDCCLIM WA, MA termina en la cobertura residual de nieve o hielo, también tomada de la CDC original. Encasos raros (débil efecto del aumento de T en zonas altas pero aumento de precipitación), SCLIM WA > S,entonces se halla ∆S = SCLIM WA – S y se extrapola CDCCLIM WA como CDC + ∆S en los días que faltan.

Para evaluar el efecto del incremento de temperatura en la cuenca de Rio Grande en Del Norte se siguen lospasos siguientes:

(1) Se simula el caudal del año hidrológico completo (Fig. 27) para verificar los parámetros preseleccionadosy la cobertura estimada en invierno.

(2) Se representan las curvas de agotamiento de nieve convencionales (CDC), usadas como variable deentrada en verano (Fig. 28).

(3) Se simula separadamente el caudal de invierno para T y T + 4oC para obtener los volúmenes respectivos(se representan los hidrogramas).

(4) Se calcula el decremento de agua equivalente a nieve el 1 de abril, producido por el incremento de fusiónen invierno (“déficit de invierno” o “ajuste negativo de invierno”), tal y como se explica en la Sección 8.2.

(5) Se simula por separado el caudal de verano para T , obteniendo el volumen (se representa el hidrograma).

En este punto, las curvas afectadas por el nuevo clima, CDCCLIM , necesarias como variable de entrada paracalcular el nuevo caudal de verano (ya que no existen en el período de acumulación de invierno), se calculandel modo siguiente:

(6) La curva modificada MDCINCL se deriva de la CDC. Esta curva relaciona la cobertura de nieve con elespesor de fusión acumulado, incluyendo nieve nueva de verano.

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Fig. 28 Curvas de agotamiento de nieve convencionales obtenidas a partir del Landsat para laszonas de altura A, B y C de la cuenca Rio Grande en Del Norte en 1979.

Fig. 29 Curvas de agotamiento modificadas para la zona A: MDCINCL obtenida de la CDC, portanto incluyendo nieve nueva, MDCEXCL sin nieve nueva y MDCEXCL WA con la restrcción del “déficitde invierno” (area sombreada).

A

B

C

100

5 0

0A P R MAY JUN JUL

2 5

7 5

S[%]

52

(7) MDCEXCL se halla eliminando espesores de fusión procedentes de nieve nueva del espesor totalacumulado (Fig. 29). El área barrida por esta curva indica el agua equivalente inicial por unidad de superficiedel manto de nieve, como se muestra en la Sección 7.

(8) El efecto climático se tiene en cuenta privando a MDCEXCL del “déficit de invierno” calculado en (4), parahallar MDCEXCL WA (ajuste de invierno). El programa representa ambas curvas MDCEXCL y MDCEXCL WA. Enla zona A se calculó ∆HW = -36.94 cm, de modo que MDCEXCL se interrumpe el día que se alcanza o excedeeste valor. Esto ocurre el 27 de abril , cuando ΣM de MDCEXCL alcanza 42.04 cm (sin reducir por S, mayorpor tanto). La curva MDCEXCL WA así hallada se traslada para que comience el 1 de abril.

(9) La fusión de nieve acumulada se representa en función del tiempo por zonas, reduciéndose así a diariocon el porcentaje respectivo de área cubierta de nieve. La curva de fusión zonal acumulada AZMEXCL

muestra (Fig. 30) que el “déficit de invierno” , en este ejemplo ∆HW = -36.94 cm, se excede el 27 de abrilcuando la fusión acumulada alcanza 37.69 cm. El total del día anterior, 35.9 cm, también se representa, demodo que el usuario puede interrumpir MDCEXCL el día anterior cuando el valor del día siguiente sea muchomayor que el ∆HW calculado.

(10) Una vez se han eliminado espesores de nieve nueva del clima actual y el déficit de invierno deMDCINCL para hallar MDCEXCL WA, los espesores de fusión de la nieve nueva que “sobrevivie” en el climamás cálido se consideran de nuevo para hallar MDCCLIM WA, como ilustra la Figura 31 para la zona A.

(11) Las curvas de agotamiento convencionales afectadas por el cambio climático y con el déficit deinvierno, CDCCLIM WA, se hallan del modo siguiente: MDCCLIM WA indica, por ejemplo, que son necesarios 22cm para disminuir la cobertura hasta el 50% (Fig. 31). Esto ocurre en el clima actual el 5 de mayo, deacuerdo con la CDC (Fig. 28). En un clima más cálido (T + 4oC en este ejemplo) se alcanza un espesor defusión acumulado de 22 cm con su correpondiente reducción de cobertura al 50% el día 9 de abril, de modoque el punto del 50% se traslada a ese día (Fig. 32). El programa toma el espesor de nieve acumuladocalculado cada día con las temperaturas actuales y busca la fecha en que este espesor es alcanzado osuperado con las nuevas temperaturas incrementadas. Si el nuevo clima implica cambios en el factor degrados día (véase Sección 8.4), el espesor de fusión acumulado ha de calcularse no sólo con temperaturasmás altas sino también con los nuevos valores de a (en general más altos). El programa considera este efecto.En este caso se alcanzan espesores similares un mes antes, de modo que CDCCLIM WA se retrasa en el tiempofrente a CDC para todas las zonas de altura, como ilustra la Figura 32. El método de traslado de CDC para elverano también se encuentra en la bibliografía (Rango & Martinec, 1994). A la vista del carácter escalonadodel espesor de fusión acumulado, se puede extraer una cantidad de agua equivalente ligeramente mayor queel déficit de invierno para obtener MDCEXCL WA (véase paso (9) arriba), lo que acelerará el declive deCDCCLIM_WA. Por otro lado, buscando espesores acumulados igualados o excedidos al generar la CDCCLIM_WA

puede producir un ligero retraso en su declive.

(12) CDCCLIM WA se usa para calcular el caudal afectado por el clima en la mitad del año correspondiente alverano. Ha de notarse que, frente al uso de modelo en modo de simulación, R2 en cambio climático no indicala exactitud del modelo sino la diferencia entre hidrogramas calculados del clima actual y del nuevo clima.

La Figura 33 muestra el caudal del nuevo clima con la precipitación original, temperatura T+4oC y coberturade nieve de acuerdo con CDCCLIM WA comparado con la simulación original de la Figura 27. Se inicializa elprograma con caudal calculado el 31 de marzo con T+4oC (véase paso (3)). Así, el hidrograma anual consistede una simulación de invierno con T+4oC con S estimada y de un cálculo de cambio climático para el veranocon T+4oC con S obtenida de CDCCLIM WA.

53

Fig. 30 Curvas de fusión acumulada por zonas, para la zona A: AZMINCL: espesor diario de fusióncalculado, multiplicado por S (fusión de la zona), AZMEXCL excluyendo fusión de nieve nueva en esazona y AZMEXCL interrumpiendo la acumulación el 27 de abril para transferirla al 1 de abril.

Fig. 31 Curva de agotamiento modificada con el ajuste del “déficit de invierno” e incluyendo nievenueva del nuevo clima (MDCCLIM WA) obtenida de la MDCEXCL WA para la zona A.

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Fig. 32 Efecto de un nuevo clima (T+4oC) en areas cubiertas de nieve en 1979, en las zonas dealtura A, B y C en la cuenca Rio Grande en Del Norte. CDCCLIM WA se desplaza respecto a la CDCoriginal debido a una reducción de la cobertura de nieve el 1 de abril y al incremento de temperaturasen la estación de fusión.

Fig. 33 Caudal afectado por el nuevo clima (T+4oC) en la cuenca Rio Grande en Del Norte,comparado con el caudal simulado de 1979 (como muestra la Figura 27) de abril a septiembre.

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Fig. 34 Caudal simulado en la cuenca Rio Grande en Del Norte en el año hidrológico 1979 y caudalafectado por el clima calculado con una mayor temperatura (T+4oC) y la correspondiente variaciónen las condiciones de cobertura de nieve.

La Figura 34 muestra el hidrograma anual calculado con las temepraturas de 1979 y con un incremento detemperatura de +4oC. Como se muestra en la Tabla 5, el futuro caudal de invierno se incrementa a expensasdel caudal de verano. El efecto real es mayor de lo que parece en la gráfica, ya que parte del caudal de finalesde marzo es arrastrado hasta abril como caudal de recesión (Rango & Martinec, 1997). Proporcionalmente, laredistribución del caudal es relativamente pequeña debido al frío invierno de 1979 que redujo la fusión denieve incluso con el incremento de temperaturas (véase normalización en Sección 8.5).

En el ejemplo anterior la precipitación no ha variado en el nuevo clima, aunque el programa contempla elefecto combinado de cambios térmicos y de precipitación. En general domina el efecto térmico, sin embargo,como se dijo en la Sección 8.2, el aumento de precipitación junto con la no fusión en zonas muy altas duranteel invierno pueden convertir el “déficit de invierno” en un “superávit de invierno”, es decir, un ajuste deinvierno positivo. En este caso el programa calcula MDCEXCL WA estirando MDCEXCL proporcionalmente a laganancia:

IPIP

g−−= ''

(26)

donde: P, P’ = precipitación en el clima actual y en el nuevo climaI, I’ = entrada de invierno (winter input) en los climas actual y nuevo (véase Ecuación 24).

Si no hubiese entrada I en ningún caso debido a bajas temperaturas, un incremento de precipitación del 20%resultaría en una ganancia g = 1.2. Las coordenadas x de MDCEXCL (espesor de fusión acumulado) semultiplican por g para obtener MDCEXCL WA incrementando el agua equivalente acumulada en el manto denieve el 1 de abril. En la mitad del año correspondiente al verano la posición de CDCCLIM WA frente a CDCresulta de un balance de efectos opuestos; mayor cobertura de nieve y mayor fusión.

0

50

100

150

200

250

T C

T + 4 C

o

o

[m s ]3 -1Q

X XI XII I I I I I I IV V VI VII VII I IX

56

Tabla 5 Redistribución del caudal de la cuenca Rio Grande en Del Norte debido al cambio climático.

1979 Invierno Verano Año Hidrológico

106 m3 % 106 m3 % 106 m3 %

Medido 86.53 7.2 1122.43 92.8 1208.96 100

Calculado, T 91.87 7.6 1120.15 92.4 1212.02 100

Calculado, T+4oC 146.76 12.3 1046.16 87.7 1192.92 100

8.4 Parámetros del modelo en cambio climático

Los parámetros SRM se determinan más por razonamiento hidrológico que por calibración u optimización.Sin embargo, como se señaló en la literatura (Klemes, 1985, Becker & Serban, 1990, Nash & Gleick, 1991),los modelos de calibración no son adecuados para estudiar efectos del cambio climático ya que susparámetros no pueden adaptarse con sentido físico a las condiciones del nuevo clima. En el ejemplo anterior,en la cuenca Rio Grande en Del Norte, se consideraron cambios estacionales del factor de grados-día a y delcoeficiente de escorrentía de la nieve cS. El factor de grados-día se incrementa linealmente con la densidad dela nieve mientras que cS refleja el retroceso de la cobertura de nieve y la presencia de vegetación. Dado quelas CDC originales retroceden aproximadamente un mes (Fig. 32), los valores de ambos parámetros tambiénse trasladan 31 días cuando se simula el cambio climático. Por ejemplo, a = 0.45 cm oC-1 d-1 usado en mayoen el clima actual, se usa en abril en el clima más cálido. El programa permite el desplazamiento automáticocualquier número de días. Cuando los valores de septiembre se trasladan a agosto se repite el valor del 30 deseptiembre. El desplazamiento cesa en enero para evitar que las condiciones de invierno se trasladen alotoño. Aún no hay consenso en cuanto a la disminución de los coeficientes de escorrentía cR y cS de un climamás cálido y por tanto en el aumento de pérdidas, ya que el aumento de CO2 reduce la evapotranspiración, loque contrarresta el efecto de la temperatura (Carlson & Bunce, 1991, Gifford, 1988).

Algunos parámetros pueden ser trasladados o cambiados de acuerdo con las condiciones esperadas del futuroclima. Puede ocurrir que los parámetros x e y del coeficiente de recesión sean ajustados en caso de que, porejemplo, ocurra una fuerte recesión de caudal debido a la sequedad del terreno.

8.5 Normalización de datos para representar el clima actual

El efecto climático se evalúa comparando las condiciones actuales de nieve y escorrentía con otro escenarioclimático. El clima actual puede representarse con precipitación, temperatura, cobertura de nieve y lasimulación de caudal de un año completo, especialmente si este año tiene aspecto de ser “normal”. Parecemás representativo usar datos promediados de varios años, sin embargo, el promedio de temperaturas demuchos años suaviza las fluctuaciones diarias lo que lleva a subestimar los espesores de fusión de nieve y loscaudales de fusión, como se menciona en la Tabla 4.

Se puede preparar un juego de temperaturas anuales normalizadas a partir de datos de un año mediantevariaciones mensuales de la media a largo plazo. La precipitación se puede obtener multiplicando datosdiarios por cocientes de datos largo plazo y totales mensuales actuales. Las curvas de agotamiento de nievenormalizadas pueden obtenerse de las curvas de un año considerando la precipitación y temperaturanormalizadas como un “nuevo clima” de ese año y ejecutando el programa de cambio climático SRM. Latemperatura, precipitación y curvas de agotamiento normalizadas se consideran entonces como estándares deun año y el programa de cambio climático se aplica de nuevo con las especificaciones del nuevo clima.

57

En cualquier caso, la versión actual 4.0 del programa de cambio climático permite solamente cambiosuniformes de temperatura y precipitación para las mitades de verano e invierno de un año. La próximaversión incluirá la normalización de datos mencionada así como la consideración más en detalle de nuevosescenarios climáticos.

8.6 Recapitulación

La versión 4.0 del programa SRM evalúa la cobertura de nieve, el agua equivalente del manto y calcula elcaudal para cualquier aumento de temperatura y cambio de precipitación en las mitades del añocorrespondientes a invierno y verano. Existen opciones para modificar magnitudes y trasladar los parámetrosdel modelo en respuesta al nuevo clima. Esta versión utiliza datos de un año actual para representar el climaactual, mientras que la próxima versión permitirá variar mensualmente la precipitación y temperatura. Coneste refinamiento se podrán obtener temperatura, precipitación y cobertura de nieve diarias de un año“normalizado”, que representará mejor el clima actual que un año “normal”. Se está preparando un mejorcálculo de fusión de nieve y de glaciares teniendo en cuenta el efecto de la radiación, de modo que secontemplen escenarios climáticos con distinta cobertura de nubes y se puedan predecir comportamientos deglaciares en el próximo siglo.

Se informará de nuevos avances en Internet y en los congresos dedicados al modelo SRM.

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9. EL PROGRAMA PARA ORDENADORES MICRO-SRM

9.1 Antecedentes

El modelo de escorrentía de la nieve fundida de Martinec/Rango (modelo SRM) originalmente fué escrito enFORTRAN para ordenadores de la serie IBM 370. La primera versión computerizada del modelo fué escritapor Martinec et al. (1983). En 1986 el código en FORTRAN se instaló en un PC IBM y fué modificado parafuncionar en un entorno PC. Ese año se decidió hacer una versión específica para PC que aprovechase lasposibilidades inherentes al PC. Como resultado se obtuvo el programa Micro-SRM, Versión 1.0.

En versiones sucesivas se han ido introduciendo mejoras hasta la versión actual 4.0. No obstante SRM en sufundamento ha permanecido igual y relativamente simple, de modo que los cálculos con la Ecuación (1) sepueden hacer con cualquier calculadora de bolsillo con tal de que tenga la función xy. Desde luego, losprogramas para PC gestionan automaticamente las entradas múltiples de temperatura y precipitación para unmáximo de 8 zonas de altura de una cuenca, cualquier tiempo de retraso y situaciones complejas que varíanentre lluvia y nieve. El cálculo de los 365 días de un año se realiza en cuestión de segundos, el hidrogramacalculado frente al medido se representan inmediatamente y, si se desea, se imprimen estas gráficasrapidamente. También se calcula y se muestra la precisión alcanzada. Se puede mostrar un resumen de losparámetros utilizados después de cada ejecución, permitiendo realizar ajustes y valorar sus efectos.

SRM no requiere ser ejecutado muchas veces ya que no es necesario calibrarlo. La facilidad con que seobtienen los resultados no ha de llevarnos a sustituir la aproximación deteminista de SRM por una filosofíade “a ver que pasa si …”. SRM está diseñado para funcionar con parámetros que tienen sentido físico y queno deberían cambiar demasiado una vez han sido estimados. Como ya se dijo, resultados en apariencia pocosatisfactorios se suelen mejoran corrigiendo las variables de entrada más que ajustando los parámetros.

Una primera consideración en el diseño del programa Micro-SRM fué el desarrollo de un “entorno” demodelización del proceso de fusión de nieve, tal que el usuario tuviese no sólo los algoritmos del modelosino también un juego de herramientas para gestionar los procesos asociados al modelo: entrada de datos,almacenamiento y recuperación, representación gráfica y resultados. Tradicionalmente en un modelo confundamente físico, la tarea que lleva más tiempo y que genera más errores siempre ha sido la acumulación degrandes cantidades de datos de entrada en el formato necesario para la simulación. La ejecución del modeloes una tarea trivial en comparación con la anterior. Conscientes de esto, hemos elegido seguir un patrón parael diseño de Micro-SRM, siguiendo las directrices de automatización de Soil Conservation Services (SCS),Technical Release Number 55 (TR-55), Urban Hydrology for Small Watersheds (Soil Conservation Services,1986). Este esfuerzo común entre Agricultural Research Service (ARS)/SCS proporcionó una valiosaexperiencia en el desarrollo de módulos altamente interactivos (“front-ends”) para el interfaz entre modeloscomplejos y sus usuarios. La aproximación usada por el equipo de programadores mixto ARS/SCS para laautomatización de TR-55 consiste en desarrollar un entorno eficiente, fácil de manejar y altamenteinteractivo para la entrada/manipulación de datos, e incluye los algoritmos del modelo como una más de lasmuchas funciones soportadas y utilizadas en ese entorno (Cronshey et al., 1985). Micro-SRM consiste en laintegración de los algoritmos básicos de SRM FORTRAN convertidos al lenguaje Basic y en una variante delos algoritmos de TR-55 para la gestión de entrada de datos.

La versión actual del programa, Micro-SRM, Versión 4.0, se desarrolló en QuickBASIC 4.5 y contienevarias subrutinas de QuickPak Professional, un paquete de herramientas de BASIC desarrollado por CrescentSoftware, Inc.1

1 Las marcas registradas nombradas en este documento (p.e. IBM PC, IBM CORP, MS-DOS, QuickBASIC, Microsoft Corp.,Quickpak Professional, Cescent Software) sólo se citan con propósitos especificamente informativos. Mencionar una marcaregistrada no constituye garantía alguna para el producto por parte de U.S.Department of Agriculture, ni significa aprobación algunade los productos mencionados u omitidos.

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9.2 Preparación para el arranque

9.2.1 Requisitos del sistema

El programa Micro-SRM requiere de un ordenador personal con los siguientes recursos:

• Cualquier máquina IBM PC 100% compatible.• Lector de disquetes. El modelo se distribuye en disquetes de 3.5”. Se puede solicitar también en formato5.25” si fuese necesario. La última versión y su documentación se pueden encontrar vía Internet en:

http://hydrolab.arsusda.gov/cgi-bin/srmhome

• Un mínimo de 600 K de memoria RAM (Random Access Memory) disponible.• Sistema operativo DOS para PC, versión 3.0 o posterior. SRM puede funcionar en un ventana MS-DOSbajo Microsoft Windows 3.1/95.• Si se quiere representar gráficas se necesita un adaptador gráfico. SRM soporta los siguientes modos:

- CGA – Color Graphics - EGA – Enhanced Graphics- HGA – Hercules Graphics - VGA – Virtual Graphics

• Si se desea imprimir, el tipo de impresora necesario es o bien matricial (dot-matrix) o bien cualquier otraque soporte 132 caracteres por línea, ya sea fisicamente o usando el modo comprimido de caracteres.• Ratón compatible con Microsoft (opcional).

9.2.2 Instalación de Micro-SRM

Micro-SRM está completamente contenido en un sólo disquete y puede ser ejecutado directamente desde elmismo. Para instalarlo en el disco duro han de seguirse los siguientes pasos, asumiendo C: como disco duro yA: como unidad de disquete:

(1) Poner el disquete Micro-SRM en la unidad lectora del disquete.(2) Introducir los siguientes comandos en el cursor de C:>, tecleando “Enter” al final de cada linea:

C:> cd \ : nos lleva a la raiz de directorios en C:C:> md \srm : crea un directorio para el modeloC:> copy a:*.* c:\srm : copia todo el contenido de A: en el directorio C:\SRM

9.2.3 Configuración de Micro-SRM

El modelo usa un fichero externo de “configuración” para definir las variables que controlan el interfaz entreprograma y usuario. Este fichero se especifica en la línea de comandos cuando se llama a Micro-SRM (verSección 9.2.4). Si no se especifica ningún fichero el modelo tomará por defecto “SRM.CFG”, el cual resideen el directorio SRM. Este fichero inicializa variables del programa que definen dispositivos del disco duro,códigos de control de la impresora, colores de salida por pantalla, tonos del sonido y modos gráficos devídeo. El disquete de Micro-SRM incluye algunos ficheros “.CFG” de muestra y un programa de utilidadesllamado CONFIG.EXE, que permite al usuario configurar a su gusto el interfaz con el programa en funciónde las características específicas de su hardware.

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9.2.4 Instrucciones de funcionamiento

A continuación se dan los comandos para ejecutar Micro-SRM desde el directorio de partida. Los nombresde ficheros han de incluir los “path” correspondientes en caso de que no estén en el directorio de partida.

SRM4 configfile {opcion(es)} Enter ↵↵

La siguiente lista describe las opciones de la línea de comando válidas para Micro-SRM. Los valores entrecorchetes [ ] significan valores tomados por defecto.

Argumento Descripciónconfigfile Fichero de configuración, ver descripción anterior [SRM.CFG]/TIN = tracefile Control de SRM mediante un fichero de traza en vez del teclado. Ver

Sección 9.8 para una descripción más completa de la traza./TOUT = tracefile Almacena las teclas pulsadas en la ejecución actual en un fichero de traza./TDELAY = segundos Se usa con /TIN para variar la velocidad de operación en segundos [.5]. Ver

Sección 9.8 para más información sobre esta traza de retraso./P = printfile Direccionamiento a LPT1: (salida de impresora) a un fichero del disco.

Los ejemplos siguientes muestran algunas posibles líneas de comando para iniciar Micro-SRM:

C:> SRM4Ejecuta el programa desde el directorio de partida (en este caso la raíz), usando el fichero deconfiguración por defecto C:SRM.CFG localizado en ese directorio.

C:> A:A:> SRM4 EGA.CFG /P=SRMPRINT.PRTCambia a la unidad A:, ejecuta el programa desde el directorio de A: por defecto. Usa el fichero deconfiguración A:EGA.CFG. Direcciona cualquier impresión al fichero A:SRMPRINT.PRT.

C:\SRM > SRM4 /TOUT=trace.flDesde el directorio SRM ejecuta el programa usando el fichero de configuración por defecto yalmacena las teclas pulsadas en la ejecución en un fichero de traza llamado C:\SRM\TRACE.FL.

C:> C:\SRM\SRM4 C:\SRM\SRM.CFG /TIN=C:\SRM\TRACE.FL /TDELAY=2Ejecuta el programa desde la raíz, usando los path correspondientes para todos los ficheros.Almacena las teclas pulsadas en C:\SRM\TRACE.FL, con 2 segundos de espera entre comandos.

C:> MSHERC SRM4 HERC.CFGCarga el driver gráfico Hercules de Microsoft y ejecuta SRM en el modo gráfico Hercules.

Consejo: Crear un fichero batch (por lotes) para Micro-SRM, almacenarlo en la raíz del disco duro e incluirla raíz en la declaración de los PATH (ver manual de DOS para una descripción de PATH). Para crear unfichero batch (.BAT), teclear los siguientes comandos, terminando cada uno con Enter ↵↵ :

C:> cd \ : Ir al directorio raízC:> copy con SRM.BAT : Copiar el contenido de SRM.BAT desde el tecladocd \srm : Línea #1, cambiar al directorio del modelosrm4 : Línea #2, ejecutar el programa del modelocd \ : Línea #3, volver a la raíz

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<F6> : Pulsar la tecla de función F6 y luego Enter ↵↵ para terminar “copy con”.

Para ejecutar Micro-SRM mediante un fichero batch, teclear el nombre del fichero y luego Enter ↵↵ .

9.3 Características del programa

9.3.1 Tipos de salida por pantalla

El usuario interactúa con Micro-SRM mediante una combinación de textos, datos y menús de pantalla. Cadapantalla puede descomponerse en varias partes (ver Figura 28).

• La cabecera, líneas 1-3 de la pantalla, identifica el contenido de la misma y en algunos casosincluye información sobre la ejecución del programa.• La línea de cursor, línea 24, columnas 1-71, en donde el programa puede situar el cursor y mostrarmensajes de advertencia/error, en caso necesario.• Los indicadores del “estado” del teclado, línea 24, columnas 74-80, que muestran el estado (on/off)de las teclas de activación de mayúsculas (CapsLock) y numéricas (NumLock).• La línea de teclas de función, línea 25, que describe funciones importantes activas en la pantalla.• Areas “calientes” de la pantalla, que aparecen como texto o caracteres en negrita, en cualquierparte de la pantalla. Atraen la atención de esa zona de la pantalla, que puede ser accedida mediante elratón o mediante otras teclas equivalentes.• El resto de la pantalla, líneas 4-23, tiene una función definida por el programa. Mico-SRM utilizatres tipos de salidas por pantalla para comunicarse con el usuario.

9.3.2 Pantallas de texto

La pantalla de introducción al modelo y quince pantallas de ayuda proporcionan al usuario unadocumentación on-line para asistencia en caso de dudas y problemas en el uso del programa, a la vez que danuna información limitada sobre el modelo, sus variables y sus parámetros. La pantalla de introducciónaparece inmediatamente después de la pantalla de bienvenida. La pantalla de ayuda más adecuada a laposición del usuario aparece pulsando F1 (tecla de función #1). Una vez estamos en el modo de “ayuda”, elusuario puede pasar a una pantalla anterior con la tecla “PgUp” o a una posterior con “PgDn”, o volvermediante “ESCape” a la pantalla desde donde se solicitó la ayuda.

9.3.3 Pantallas de menú

Micro-SRM usa las pantallas de menú para controlar de un modo sencillo los procesos que requieren unaselección entre varias opciones. Cada pantalla de menú presenta al usuario una lista de opciones junto con launa letra-código asociada a cada opción. El usuario elije una opción pulsando la letra asociada, pulsando latecla izquierda del ratón sobre la opción deseada o moviendo la barra espaciadora por las opciones junto conlas flechas arriba-abajo ↑↓, con lo que se ilumina cada opción en un color de contraste. La opción deseada seactiva así mediante Enter ↵↵ .

Hay tres pantallas de menú completas en SRM; los menús de control de “Print” y “Plot” para seleccionarproductos para imprimir y representar, respectivamente y el menú de “Basin Variable/Parameter” (Figura 29)que controla cual de las 13 pantallas de entrada de datos y parámetros ha de activarse para introducir datos.Además de esos menús de “pantalla completa”, SRM usa algunos menús parciales (Pop Menus) queconsisten en un menú superpuesto a otra pantalla provisionalmente. Un ejemplo es el menú “FileIO” quecontrola las opciones de entrada y salida de SRM (Figura 29).

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Model Mode - 0=Simulation, n=Updating (where calculated Q is adjusted every nth day using actual flow values).

Temperature - 0=Daily mean temperature providedAverage (°F/C) - 1=Use daily max,min temperature to calculate daily means

Temperature - 0=a single set of daily temperatures will be applied to each Input hypsometric mean elevation using temperature lapse rates.

- 1=Daily mean temperature to entered by user for each zone, SRM will NOT lapse temperature. Not used for Max,Min temp.

Lapse Rates - 0=Enter variable/parameter values for zone A only, allPrecipitation remaining zones will be assumed identical to A.Runoff Coeffs - 1=Enter zone specific variable/parameter values.Critical Temp

Runoff Avail - required to run SRM in updating mode.

Esc-exit help PgUp-go to prior help screen PgDn-go to next help screen

Fig. 28 Típica pantalla de ayuda.

×× � Snowmelt Runoff Model (SRM) Version 4.0Basin Variable/Parameter Definition Menu

↓↑ to select, Enter×× � to edit values

A - Actual Stream Runoff (ACTUAL) B - Maximum Daily Temperature (TMAX) Basin C - Minimum Daily Temperature (TMIN) Variables D - Average Daily Temperature (T) E - Precipitation (P) F - Snow-Covered Area in Zone (S)

G - Critical Temperature (Tc) Basin H - La��age (L) Parameters I - Te� Action?�apse Rate (LR) J - De��ctors (AN) K - Sn� Load �oefficients (CS) L - Ra� Save �oefficients (CR) M - Ra� Delete �ributing Area (RCA) � Import � �� Variable Code = A

F1Help F2Summary F3FileIO F5Plot F6Print F7Compute

Fig. 29 Menú de pantalla completa y menú parcial de FileIO (Pop-up Menu).

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9.3.4 Pantallas de entrada de datos

Las pantallas de introducción de datos de Micro-SRM son simplemente una versión electrónica de un típicoimpreso (como puede ser un formulario de declaración de impuestos), que consiste en una o varias páginasde información requerida con sus espacios o “campos” asociados para introducir los datos. En Micro-SRM lapantalla básica de entrada de datos consiste en un texto explicando cada campo, areas sombreadas, cadenasdel caracter (……) que define visualmente la longitud y ubicación del campo en la pantalla, y por último uncursor intermitente que marca la posición actual dentro de la pantalla del programa (Figura 30). El valoractual de la variable del programa esta superpuesto a su correspondiente area sombreada. Los valores quetoma cada campo se muestran en tono más intenso o en otro color, dependiendo del tipo de monitor,monocromo o de color, respectivamente.

CursorTexto de fondo

Nombre John Doe……. Dirección …..

Datos sombras de campo

Fig. 30 Componentes de una pantalla de introducción de datos.

El usuario del modelo introduce texto u otro tipo de datos en los campos de la pantalla, partiendo de laposición del cursor intermitente. Micro-SRM controla y valida interactivamente los caracteres tecleadosmediante tres atributos de validación asociados a cada campo: longitud máxima, contexto y contenido.

Longitud máxima – cada campo de introducción en la pantalla tiene un dimensión física predefinida, que semuestra en pantalla mediante la “sombra” del campo. Cualquier intento de exceder la sobra del campo seráignorado y aparecerá un mensaje de advertencia.

Contexto del campo – cada campo tiene un “contexto” predefinido que indica el tipo de caracteres quepuede recibir. Si se viola la regla de contexto de un campo el caracter ilegal es ignorado y aparece unmensaje de advertencia. Hay tres contextos básicos:

Alfanumérico: es el contexto por defecto, cualquier caracter es válido.

Binario: solamente valores 0 ó 1.

Numerico: caracteres numericos válidos (como son 0,1,…,9, - , +).

Contenido del campo – La validación del contenido difiere de las dos anteriores en que ocurre después deque todos los caracteres de una campo han sido introducidos. La información entonces puede ser validadacomo un unidad. En este punto se verifican los valores de un campo en cuanto a su rango de validez, suconsistencia con valores previamente introducidos, etc. La violación del rango o consistencia de un campoproduce un mensaje de error e inmoviliza el cursor en el campo erróneo hasta que sea corregido. Estastécnicas ayudan a asegurarse de que se minimicen los errores y de que sean detectados a tiempo, esto es,antes de que los datos erróneos sean introducidos en los algoritmos del modelo.

Hay tres pantallas de introducción datos en Micro-SRM.

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×× � �ØØ Snowmelt Runoff Model (SRM) Version 4.0Program Options

Model Run Number 17 Start Date (MMDD) 0401

Units (0=Metric 1=English) 1 End Date (MMDD) 0831

Model Mode 0 Temperature Average (°F/°C) 0(0=Simulation 1-9=Updating) (0=Daily Mean 1=Max,Min)

Temperature Input 1 Temperature Lapse Rates 0(0=basin wide 1=by zone) (0=basin wide 1=by zone)

Precipitation Input 1 Runoff Coefficients 1(0=basin wide 1=by zone) (0=basin wide 1=by zone)

Critical Temperature 1 Actual Runoff Available 1(0=basin wide 1=by zone) (0=No 1=Yes)

Comments Beginning with Version 3.10, three comment lines are provided .......that allow a user to describe the current data, making it easier.............to keep track of individual data files.....................................

EscQuit F1Help F2Summary F3FileIO F5Plot F6Print F7Compute

Fig. 31 Pantalla de entrada de datos de opciones del programa.

9.3.5 Opciones del programa

La pantalla de entrada de datos de opciones del programa (Program Options, Fig 31) muestra datos concretosde ejecución del programa. Estos datos son inicializados por el programa al arrancarlo.

9.3.6 Definición de la cuenca

La pantalla de entrada de datos de definición de cuenca (Basin Definition, Fig 32), se usa para introducirvalores que indentifican y definen fisicamente la cuenca (areas de cada zona, altura media hipsométrica, etc).

9.3.7 Varaibles y parámetros de la cuenca

La pantalla de entrada de variables y parámetros (Basin Variable/Parameter, Fig 33), gestiona los valoresdiarios de cada variable y cada parámetro durante el período de cálculo y en cada zona de altura de la cuenca.Micro-SRM muestra un formato de calendario de dos meses de cada variable y cada zona de altura. Los dosprimeros meses de datos mostrados son los primeros del período de cálculo elegido y de la zona de alturamás baja, la zona A. Se utilizan las teclas de paginación PgUp/PgDn para pasar al siguiente/anterior intervalode dos meses. Si la cuenca tiene varias zonas, se pasa de una zona anterior/siguiente mediante las teclas defunción F5/F6, también en períodos de dos meses. Cualquier pantalla que aparece tiene explicacionessuficientes para ser entendida, mostrando los nombres de las variables y parámetros, la zona de altura, losnombres de los meses correspondientes y la definición de las teclas “calientes” (Hot Keys). Véase la Sección9.4.5 para más información sobre las teclas calientes.

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×× � �ØØ Snowmelt Runoff Model (SRM) Version 4.0Basin Definition

Basin Name Durance Basin .... Number of Zones (1-8) 5

Model Year 1975 Initial Runoff 12.......

Parameters for computing recession coefficients:

X= 1.0849.... X1= .......Y= 0.0528.... Y1= .......Effective Date = 0401 Effective Date = ..

Reference Elevation 0 .... Rainfall Threshold 6 .....

Zone Hypsometric Zone HypsometricZone Area Mean Elevation Zone Area Mean Elevation�� A 219... 1141 .. B 495 ... 1680 .. C 783... 2154 .. D 536 ... 2577 .. E 120... 3074 .. F �⋅ .... .... G .... .... H ..... ....

EscQuit F1Help F2Summary F3FileIO F5Plot F6Print F7Compute

Fig. 32 Pantalla de introducción de datos de definición de cuenca (Basin Definition).

1975 Snowmelt Runoff Model (SRM) Version 4.0Durance Basin Basin Variables Zone A

�� Precipitation (P) ��Function Keys Apr Value Apr Value � May Value May Value

�� 1 � .... 16 .01 . � 1 .... 16 .02 .

F5 - Prior zone � 2 ..... 17 .... � 3 .04. 18 ....F6 - Next zone � 4 .58 .. 19 .... � 4 .7.. 19 .12 .

� 5 2.74 . 20 .... � 5 .03. 20 .06 .F7 - Duplicate an � 6 .65 .. 21 .... � 6 .24. 21 .11 . existing zone � 7 .1 ... 22 .... � 7 .15. 22 .53 .

� 8 .37 .. 23 .... � 8 .31. 23 ....F8 - Repeat prior � 9 .45 .. 24 .... � 9 .04. 24 .... value 1 time � 10 ..... 25 .... � 10 1.36 25 1.07

� 11 ..... 26 .... � 11 1.58 26 .13 .F9 - Repeat prior � 12 ..... 27 .... � 12 .... 27 .... value n times � 13 ..... 28 .... � 13 .... 28 .05 .

� 14 .02 .. 29 .... � 14 .06. 29 .41 .F10-Adjust day(s) � 15 .58 .. 30 .... � 15 .07. 30 ....

� � 31 2.41

Esc-Exit process F1-Help PgUp-Prior 2 months PgDn-Next 2 months

Fig. 33 Pantalla de introducción de datos de la variable “Precipitación”.

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9.3.8. Pantallas de control de procesamiento de cambio climático.

A partir de la versión 4.0, el programa del modelo SRM permite modelizar fenómenos de cambio climáticomediante simulaciones de hasta un año de cálculos diarios en un cuenca. (ver secciones 8 y 9.7 para unadescripción completa de la aproximación SRM de cambio climático). Se ha añadido dos pantallas completasal programa para gestionar la complejidad adicional derivada de este nuevo módulo.

9.3.8.1. Pantalla de control de cambio climático

La pantalla de entrada de este módulo (Climate Change Control, Fig. 34) permite al usuario definir losperíodos de invierno y verano de un año hidrológico así como el escenario de cambio climático asociado concada uno. Durante las fases del procesamiento de cambio climático SRM modifica las variables/parámetrosafectados, tal y como se describe en los escenarios especificados en esta pantalla.

Para obtener el nuevo clima, se pueden modificar las dos variables y los cinco parámetros de la pantalla dedos formas básicas:

Snowmelt Runoff Model (SRM) Version 4.0Climate Change Control Screen

Winter Summer1001 0331 0401 0930

��Shift Amount � Shift Amount

��Temperature (T) N/A 4⋅⋅⋅⋅ � N/A 4⋅⋅⋅⋅⋅Precipitation (P) N/A 120%⋅ � N/A 120%Degree Day Factors (a) 31⋅⋅ ⋅⋅⋅⋅⋅⋅ � 31⋅⋅ ⋅⋅⋅⋅⋅⋅Lapse Rates (γ) ⋅⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅⋅⋅⋅ � ⋅⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅⋅⋅⋅Snow Runoff Coefficients (CS) 31⋅⋅ � 31⋅⋅ ⋅⋅⋅⋅⋅⋅Rain Runoff Coefficients (CR) ⋅⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅⋅⋅ � ⋅⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅⋅⋅⋅Critical Temperature (TCRIT) ⋅⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅⋅⋅⋅ � ⋅⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅⋅⋅⋅

EscAbort F1Help F7Begin

Fig. 34 Pantalla de introducción de datos de control de cambio climático.

Desplazamiento (Shifting) : El usuario del modelo puede desplazar los parámetros más afectados por el climaa un período anterior del año hidrológico para reflejar el cambio climático. El campo “desplazamiento”(Shift) permite indicar el número de días de desplazamiento. Los desplazamientos sólo se pueden aplicar aparámetros. Cuando se aplican, el modelo modifica el desplazamiento de dos formas para que laaproximación se realista (ver Sección 8.4):

(1) Asegurándose de que los parámetros de los meses de un otoño más tibio no se desplacen a los mesesfinales de un período de fusión (por ejemplo, la escorrentía de la nieve cS de octubre podríadesplazarse a septiembre cuando el número de días de desplazamiento es 31). Para ello, SRM sólodesplaza los parámetros dentro del año hidrológico, repitiendo el último valor del año las veces quesea necesario. Con esta aproximación, un desplazamiento de 31 días para un verano (del 1 / 4 al 30/9)tendrá los valores de septiembre en agosto y todo septiembre con los valores del 30 de septiembre.

(2) Usando los desplazamientos de invierno sólo en la última mitad (más fría). Esto posibilita un inviernomás cálido, lo que no se tendría moviendo los parámetros de invierno hacia el otoño.

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Cantidad : Los valores diarios de temperatura y precipitación se alteran en una cantidad constante o unporcentaje. Este valor de alteración introducido en el campo de una variable se aplica a todos los días en quese simula el cambio climático. Se asume que los valores de alteración de las variables son constantesnuméricas, salvo que se incluya el caracter % que los conviete en porcentajes. Los parámetros tambiénpueden ser modificados en su cantidad, aunque los autores del modelo recomiendan sólo desplazarlos.

9.3.8.2 Pantalla de evolución del cambio climático

La pantalla de evolución (Climate Change Progress, Fig 35) realiza un seguimiento de los diversas etapas deuna simulación de cambio climático (ver Sección 9.7 para más detalles sobre las etapas de este proceso). Unavez completadas las etapas 1-4, la pantalla de evolución muestra el total de fusión básica de nieve por zonasque el modelo usará en la etapa 5 para obtener las curvas de agotamiento de nieve en el nuevo clima. Depuésde cada una de estas etapas, el usuario puede obtener informes y gráficas parciales de cada una mediante lasteclas de función descritas en la parte inferior de la pantalla.

10-10-97 Snowmelt Runoff Model (SRM) Version 4.0(IL840606.SRM) Climate Change Progress Screen

√√ Step 1: Winter simulation, normal climate (determine total zonal melt)Step 2: Winter simulation, changed climate (determine total zonal melt)Step 3: Summer simulation, normal climate (save MDC, simulated runoff)Step 4: Summer simulation, changed climate (save MDCCLIM)Step 5: Create CDCCLIM WA using MDCCLIM (adjusted for Winter Change)Step 6: Summer simulation, changed climate, using CDCCLIM WA

�� Step 1 ��Zone ΣM⋅S + M(1-S) + ΣP_rain = Zonal Input Winter Change1 2.404 7.029 23.267 32.6998 0.0002 0.000 4.349 13.040 17.3895 0.0003 0.000 0.000 0.000 0.0000 0.000

4 0.000 0.000 0.000 0.0000 0.000

Simulated Q on 3/31 = ...

��EscAbort F1Help F2Summary F5Plot F6Print ××�Next Step

Fig. 35 Pantalla de evolución de cambio climático.

Al inicio de la etapa 5, SRM calcula el “cambio neto de invierno” (Winter Change) por zonas, permitiendo alusuario verificar los resultados. En este punto, el cambio de invierno calculado puede ser sustituído por otrovalor (ver Sección 8.3 (9) la que se discute una situación donde es apropiado sustituir este valor).

La etapa 6 modeliza las CDCCLIM WA, MA. En ella el modelo genera automaticamente algunos productosnuevos, como el informe de estadística del cambio climático (que se puede imprimir o almacenar en elfichero SRM.LOG si no se dispone de impresora) que muestra los valores utilizados para hallar las curvasmodificadas CDC’s (Figura 36). Las siguientes curvas se muestran en cuatro gráficas que permiten al usuariovisualizar el proceso de modelización (ver secciones 9.5.4.1 y 9.7):

MDCEXCL , MDCEXCL WA

AZMINCL , AZMEXCL , AZMEXCL WA

MDCEXCL WA , MDCCLIM WA

CDCCLIM , CDCCLIM WA

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The climate change scenario described in Figure 34 produced this Climate ChangeStatistics Report (T + 4°C, P 120 %, 31 day shift of a and CS.

Note! Zones 3-4 exhibit a positive Winter Change due to the increase in P (120%)overwhelming the temperature-induced (+ 4°C) deficit.

Fig. 36 Pantalla de estadística de cambio climático.

Date: 10-10-1997File: IL840606.SRM==========================================Total P, Winter [P] = 82.57877Total P, Winter(clim) [P′] = 99.09452Winter - Total Zonal Input [i], Zone 1 = 32.69977

ΣM⋅S = 2.404175ΣM(1-S) = 7.028653ΣP_rain = 23.26694

Winter(clim) - Total Zonal Input [i′], Zone 1 = 80.41334ΣM⋅S = 39.92039ΣM(1-S) = 0ΣP_rain = 40.49295

Winter Change (∆HW), Zone 1 = [i - i’ + P’- P] = -31.198Zone 1

Winter Change (deficit) of -31.19781 was equaled/ex-ceeded by accumulated zonal melt on 5/5, a shift of 35days AZMEXCL on 5/5 = 31.42749Prior day's AZM EXCL = 30.5473

==========================================Total P, Winter [P] = 101.8937Total P, Winter(clim) [P′] = 122.2724Winter - Total Zonal Input [i], Zone 2 = 17.38953

ΣM⋅S = 0ΣM(1-S) = 4.349365ΣP_rain = 13.04016

Winter(clim) - Total Zonal Input [i′], Zone 2 = 52.66322ΣM⋅S = 7.564875ΣM(1-S) = 6.676103ΣP_rain = 38.42224

Winter Change (∆HW), Zone 2 = [i - i’ + P’- P] = -14.895Zone 2

Winter Change (deficit) of -14.89496 was equaled/ex-ceeded by accumulated zonal melt on 5/17, a shift of 47days AZMEXCL on 5/17 = 15.63624Prior day's AZM EXCL = 14.55844

==========================================Total P, Winter [P] = 122.8147Total P, Winter(clim) [P′] = 147.3776Winter - Total Zonal Input [i], Zone 3 = 0

ΣM⋅S = 0ΣM(1-S) = 0ΣP_rain = 0

Winter(clim) - Total Zonal Input [i′], Zone 3 = 16.24898ΣM⋅S = .8295755ΣM(1-S) = 2.494999ΣP_rain = 12.92441

Gain(g) = (P’ - i’) / (P - i)g = (147.3776 - 16.24898)/(122.8147/0) = 1.067699

Winter Change (∆HW), Zone 3 = [i - i’ + P’- P] = 8.314Zone 3

Winter Change (surplus) 8.313959 was accounted forby stretching MDCs by a factor of 1.067695

==========================================Total P, Winter [P] = 122.8147Total P, Winter(clim) [P′] = 147.3776Winter - Total Zonal Input [i], Zone4 = 0

ΣM⋅S = 0ΣM(1-S) = 0ΣP_rain = 0

Winter(clim) Total Zonal Input [i′], Zone 4 = 0ΣM⋅S = 0ΣM(1-S) = 0ΣP_rain = 0

Gain(g) = (P’ - i’) / (P - i)g = (147.3776 - 0) / (122.8147 / 0) = 1.2

Winter Change (∆HW), Zone = [i - i’ + P’- P] = 24.563Zone 4

Winter Change (surplus) 24.56294 was accounted forby stretching MDCs by a factor of 1.2

70

9.4 Definición de teclado

La interacción entre modelo y usuario ocurre vía el teclado tradicional de PC u opcionalmente vía el ratón.Durante la introducción de datos el programa entiende y acepta todos los caracteres ASCII del teclado yasigna funciones, a veces intuitivas y otras veces no intuitivas, a muchas de las teclas especiales del teclado.En medio de muchos procesos de modelización de Micro-SRM estas teclas se hacen “calientes” (Hot Keys),eto es, al pulsarlas realizan funciones concretas dentro del programa. Estas funciones tiene caracterespecífico y sus teclas pueden ser redefinidas o anuladas en otra fase del programa. Estas teclas especialespueden ser agrupadas en varias categorías:

9.4.1 Definiciones globales

Las siguientes cuatro teclas activan funciones lógicas disponibles en cualquier instante durante el proceso demodelización. A veces se pueden activar mediante el ratón, en cuyo caso se muestra aquí esta opción entreparéntesis al final de la definición de cada tecla (Right/Left Click).

ESCape – El uso de la tecla ESCape en Micro-SRM es consistente con la mayoría de las aplicaciones paraPC. Basicamente esta tecla suspende la actividad en curso (mostrado de pantallas de ayuda, pantallas deintroducción de datos, carga de un fichero de datos, etc) y devuelve el control al punto del programa desdedonde se inició la actividad. Devuelve al usuario al escalón lógico previo. Desde las pantallas de menú deopciones de programa, definición de cuenca o variables/parámetros, la tecla ESCape terminaría el programay devolvería el control a DOS (“LeftClick en ESC ó RightClick para simular ESCape).

PgUp , PgDn – Las teclas de paginación se muestran al usuario de Micro-SRM por pantalla. Funcionalmenteson equivalentes a pasar páginas hacia adelante o atrás en un documento de varias hojas. La excepción a estaregla de uso ocurre en la pantalla de introducción de variables/parámetros. Durante este tipo de introducciónde datos las teclas PgUp y PgDn se usan para superponer los dos siguientes o los dos anteriores meses dedatos para la variable o parámetro específico que tengamos en pantalla, permitindo al usuario moverse haciadelante o hacia atrás en el período de fusión (LeftClick en ← → PgUp PgDn).

Enter ↵↵ - La tecla Enter ↵ se usa para terminar una respuesta de teclado. Enter implica que se ha dadoinformación al modelo, el cual ha de responder. Mas comunmente, significa que la entrada de datos en elcampo correspondiente ha terminado. Cuando se pulsa, el modelo verifica la consistencia de la entrada, surango de validez, etc (ver validación de contenidos de campos en apartados previos). Micro-SRM “recuerda”el contenido de un campo de modo que sólo valida su contenido cuando hay alguna variación. Si el campo novaría o el nuevo valor es válido, el modelo lo acepta en su esquema interno y sitúa el cursor en el siguientecampo lógico de la pantalla. Si no es válido aparece un mensaje de error y el cursor se sitúa en el primercaracter del campo erróneo. Cuando se usa Enter ↵ con una pantalla de menú o con una ventana provisional(pop-up) se entra en la opción que esté iluminada. También se usa Enter en la carga de ficheros (FileIO) paraterminar nombres de ficheros introducidos (LeftClick, otro campo introducido o Enter ↵).

9.4.2 Teclas de movimiento del cursor

Las teclas aquí descritas pueden mover el cursor de un campo a otro de la pantalla. En este caso tambiénocurre una validación de datos idéntica a la que tiene lugar con la tecla Enter ↵ . Con estas teclas el usuariose puede mover libremente por la pantalla de entrada de datos, introduciendo o editando los valores de losdistintos campos (LeftClick en cualquier campo para llevar el cursor a esa zona).

Los movimientos del cursor mediante teclas ocurre en forma de secuencias hacia adelante y hacia atrás. Lasecuencia hacia adelante (con Enter ↵ ó con el tabulador) comienza en el campo más próximo a la esquinasuperior izquierda de la pantalla y avanza de izquierda a derecha y de arriba a abajo.

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La secuencia hacia atrás funciona a la inversa. El movimiento vertical ocurre desde un campo al más cercanohacia arriba/abajo. La tecla Enter en pantallas de datos diarios se mueve de un día de calendario al siguiente.

Tab – El tabulador funciona exactamente igual que Enter ↵.

{Shift}Tab – Envía el cursor al primer caracter del campo. Si ya estuviese en el primer caracter del campo,lo envía al campo inmediatamente anterior según las secuencia hacia atrás descrita previamente.

Home/End – Mueven el cursor al primer/último campo de la pantalla respectivamente.

↑↑←←↓↓→→ – El cursor puede moverse dentro de un campo hacia la derecha o izquierda. Si está en el extremoizquierdo, la tecla ←← lo envía al campo anterior según la secuencia hacia atrás. Si está en el extremo derecho,la tecla →→ lo envía al siguiente, según la secuencia hacia adelante. Las teclas ↑↑ y ↓↓ lo mueven al inmediatosuperior e inmediato inferior respectivamente.

9.4.3 Teclas de edición de campos

Micro-SRM utiliza la sobreescritura (type-over) como estándar de introducción de datos. Esto significa quecualquier caracter válido tecleado reemplaza al que esté en la posición del cursor, el cual avanzará hacia elpróximo caracter del campo. El modelo funciona como un editor de textos mediante las siguientes teclas:

Insert – La tecla Insert activa el modo de introducción de caracteres por inserción. El cursor toma un modode video inverso. Todos los caracteres a la derecha del insertado se desplazan una posición hacia la derecha.Este modo se anula pulsando Insert de nuevo o moviendo el cursor a otro campo.

Delete – La tecla Delete es la inversa de Insert en lógica informática. El caracter que marque el cursor seborra y todos los caracteres que haya a la derecha se desplazan a la izquierda una posición.

Backspace – La tecla Backspace borra el caracter a la izquierda del cursor y todos los caracteres a la derechase desplazan una posición a la izquierda.

CapsLock – Cuando CapsLock está activada (se muestra un indicador en la línea 24 de la pantalla) cualquiercaracter alfabético introducido aparecerá en mayúsculas. Se desactiva pulsando CapsLock de nuevo.

NumLock – Cuando NumLock está activada (se muestra un indicador) los caracteres numéricos introducidosson tratados como números. ATENCION!! Si Numlock está activada, las teclas de movimiento del cursor sedesactivan. Micro-SRM interpreta que estamos introduciendo datos y no cambiando de sitio el cursor.

9.4.4 Teclas de función

Micro-SRM utiliza las teclas de función de un ordenador (F1 – F10) para que el usuario pueda interrumpir laactividad en curso (tipicamente la entrada de datos) con una tecla o con el ratón, transfirirendo el control aotro proceso. Cuando se acabe este proceso, el control vuleve al punto de interrupción. Cada pantalla deMicro-SRM incluye información sobre las teclas de función “calientes” (activas ese momento).

Las funciones descritas a continuación son las teclas de función primarias de SRM. Están “calientes” (HotKeys) en los menús “Program Options”, “Basin Definitions” y “Basin Variable/Parameter”.

F1–Help – La función Help de ayuda se activa pulsando (o con el ratón) F1 en cualquier momento. Cuandoes llamada desde una pantalla primaria (Program Options, Basin Definition, Variable/Parameter Menu,Variable/Parameter Data Entry), Micro-SRM reemplaza la pantalla actual por la pantalla de ayuda que másesté relacionada con la posición del usuario dentro del modelo.

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Mientras la ayuda esté activa el usuario puede utilizar PgUp y PgDn para pasar las hojas. La función setermina con ESCape y se vuelve al punto desde donde se solicitó la ayuda. Cuando la ayuda es llamada desdeotra función (SUMMARY, FILEIO, PLOT, PRINT) aparece en forma de pantalla provisional (pop-up) parano interferir con la pantalla en curso. Estas pantallas de tipo pop-up sólo aparecen dentro de funciones.

F2 – Summary – Esta función se activa pulsando (o con ratón) F2 desde las pantallas Program Options,Basin Definitions o Variable/Parameter. Aparece una pantalla de resumen de las variables de definición decuenca y parámetros de zona que están siendo utilizados. Se muestran valores de siete parámetros del modelode los días 1 y 16 de cada mes (si fuesen distintos). Cada zona de altura se muestra por separado y pasamosde una a otra con PgUp y PgDn. Estas pantallas se pueden imprimir con el menú de impresión (Print Menu)descrito más adelante. Esta función tiene las siguientes teclas calientes (hot-keys):

F1 - ayuda para esta función concretaPgUp/PgDn - mostrar la siguiente/previa pantallaESCape - salida y vuelta al punto de partida

F3 – FileIO – La función Input/Output activa las entradas y salidas de datos mediante F3 desde ProgramOptions, Basin Definitions o Variable/Parameter. Aparece entonces una ventana con cuatro sub-opciones quese eligen moviendo la barra de menú con las flechas arriba/abajo y pulsando Enter, pulsando la letra asociadaa cada opción o pulsando la opción con el botón izquierdo del ratón. FileIO proporciona las herramientaspara cargar, salvar y borrar ficheros propios del modelo así como para importar datos externos.

Load (cargar) – La opción de carga permite al usuario identificar y cargar en el modelo un fichero dedatos .SRM (ver SAVE más adelante). Una vez cargado, el modelo lo considera igual que si hubiesesido creado tecleando los datos en el programa.

Save (salvar) – Esta opción permite al usuario crear y poner nombre a un fichero ASCII con los datosusados por el modelo. La extensión “.SRM” es añadida automaticamente para facilitar elreconocimiento y gestión de datos del modelo. Estos ficheros, a veces mayores de 100 KB, secomprimen con un algoritmo para tener un tamaño más manejable (un cuenca de cinco zonas puedequedar en 10 KB) usando notación de tipo FORTRAN (IBM VS FORTRAN, 1983).

Delete (borrar) – Permite borrar cualquier tipo de fichero SRM (con extensión .SRM) en cualquierunidad de almacenamiento del ordenador.

Import (importar) – La opción de importar datos permite introducir en el modelo datos externos a SRM.Cada una de los 13 valores de la pantalla Variable/Parameter Input Data puede ser generado con unformato simple (F1 para una descripción del formato) fuera de SRM para luego ser importado. Paraimportar un fichero externo ha de tener extensión “.DAT”.

Una vez elegida una opción de FileIO, Micro-SRM muestra una pantalla de selección/definición con dospaneles. El panel superior muestra las unidades del sistema con sus directorios y ficheros de tipo SRM. Elpanel inferior muestra los actuales directorio y fichero (“path” actual) que se leerían con las opciones FileIO.

La pantalla de selección utiliza dos formas de identificar nombres de ficheros, la primera forma, llamada“point and shoot” (apunta y dispara), que consiste en seleccionar un fichero en el panel superior con la barrailuminada y pulsar Enter, o pulsar el nombre del fichero con el ratón (left-click), y la segunda forma, pasandoal panel inferior con el tabulador y tecleando el nombre del fichero seguido de Enter.

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Si el objeto seleccionado o introducido tiene un nombre válido de fichero y directorio (pathname), porejemplo una unidad A: seguido del directorio, el caracter “\” y nombre de fichero, entonces ese será el nuevopath de defecto en lo sucesivo.

F5 – Plot – La función PLOT (representar) es llamada mediante la tecla F5 desde las pantallas ProgramOptions, Basin Definitions o Variable/Parameter. Micro-SRM mostrará un mensaje de error cuando el PC notenga un adaptador gráfico o cuando no haya sido ejecutada alguna simulación/predicción. Si la tecla F5 estáactiva se muestra un menú de opciones de representación (Plot Menu, ver Sección 9.5.4). Los cinco tipos derepresentación disponibles durante un procesamiento habitual son:

• Caudal medido frente a caudal simulado• Agotamiento (de superficie) de nieve frente al tiempo• Agotamiento de nieve frente a espesor total de fusión de nieve• Espesor acumulado de fusión por zonas frente al tiempo• Fichero externo de representación

Si Micro-SRM ejecuta un cambio climático, el menú de representación cambia para mostrar al usuario lassiguientes opciones:

• Caudal calculado antes/despues del cambio climático• Curva CDC/Clim (ajustada por el modelo) frente al tiempo• Fichero externo de representación

Mientras se muestra el menú se hacen activas las siguientes teclas.

F1 - Ayuda para el menú de representaciónFlechas Up/Down - Movimiento de la barra de menú hacia la opción siguiente/previaEnter ↵ - Llamada a la opción de representación seleccionadaESCape - Salida de la función en curso

Después de mostrar una gráfica se puede solicitar una copia en papel mediante F10. Pulsando Enter entramosen otras zonas de altura de la cuenca. Se vuelve al menú de representación mediante ESCape.

La quinta opción del menú (Build Plot File) genera un fichero ASCII externo que contiene todos los datosnecesarios para representar las gráficas de Micro-SRM en programas y dispositivos externos.

F6 – Print – El menú PRINT (imprimir) aparece pulsando la tecla de función F6 (con el teclado o el ratón)desde las pantallas Program Options, Basin Definitions o Variable/Parameter. Las opciones de impresióndisponibles en Micro-SRM (ver Sección 9.5.5) son:

• Temperatura• Factor grados-día, coeficientes de escorrentía• Razón de variación de T, temperatura crítica, area de contribución, tiempo de retraso• Grados-día por zonas, precipitación medida, superficie cubierta de nieve (S)• Espesor de fusión (M⋅S), fusión/nieve nueva (M (1-S)), lluvia contributiva (Cpr)• Caudal de fusión medido frente al calculado• Informe resumen de datos de entrada, estadística de la ejecución del programa• Todo lo anterior

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Algunos de estos informes son válidos sólo cuando se haya completado la simulación/predicción.

F7–Compute – Esta función es accesible desde las pantallas Program Options, Basin Definitions oVariable/Parameter pulsando la tecla F7. Realiza los cálculos del modelo utilizando los datos actualmentecargados en el programa. El cálculo se interrumpe si las variables son erróneas o insuficientes. Cuando elcálculo se haya completado aparece un panel de resultados en la pantalla (Figura 37).

Fig. 37 Pantalla de resultados posterior al cálculo

9.4.5 Teclas de función variable.

En algunas teclas la función inicialmente asignada varía con la evolución del programa, como en el caso delas pantallas “variable/parameter” y “entry/data”. Esto se hace para suministrar herramientas útiles en lagestión de las estructuras de datos de varios días y varias zonas de altura. Estas nuevas funciones son:

F5–Prior Zone / F6–Next Zone – Como se explicó en la Sección 9.3.7, estas teclas cambian las pantallas deintroducción de datos mostrando dos meses de la siguiente o anterior zona de altura. Solamente se activan encuencas de varias zonas y en variables o parámetros dependientes de la zona.

F7–Duplicate Existing Zone – Esta función pide al usuario una zona origen y una zona destino. Copia todoslos valores diarios de la primera a la segunda. Esto es particularmente útil en algunos parámetros diarios delmodelo que varían muy poco de una zona a otra.

F8–Repeat Prior Value – Pulsando F8 se copia el valor anterior al campo señalado por el cursor. El cursorse moverá entonces al próximo campo. Si el cursor se halla en el primer campo de los dos meses en pantalla,el valor copiado será exterior a esa pantalla, en concreto será el último valor de la pantalla anterior.

F9–Repeat Prior Value N Times – Esta función pide al usuario el valor N de repetición y copia el valor delcampo anterior en los N días siguientes, moviendo el cursor N posiciones. Solamente se admiten valores deN entre 1 y 365.

F10–Insert/Delete Day – Esta función permite al usuario modificar una estructura de datos sin necesidad dehacerla de nuevo. El usuario puede insertar un campo en la posición diaria señalada por el cursor

SIMULATION

Mesured Volume (106 m3) : 938.75Average Measured Q (m3/s) : 71.01

Computed Volume (106 m3) : 910.10Average Computed Q (m3/s) : 68.85

R2 Goodness of Fit : 0.8959Volume Difference (%) : 3.0526

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desplazando una posición hacia adelante los valores de los días posteriores o puede borrar el campo señaladopor el cursor desplazando asimismo los valores posteriores una posición hacia atrás.

9.5 Productos de Micro-SRM

Micro-SRM tiene varios tipos de productos orientados a satisfacer las demandas específicas del usuario a lahora de utilizar el modelo SRM. El usuario puede seleccionar el tipo de producto y en algunos casos laselección es interactiva con el programa. A continuación se describen los productos disponibles.

9.5.1 Estadística de la simulación/predicción

Cada vez que se ejecuta el modelo con F7 el programa interrumpe los cálculos para mostrar algunos datosestadísticos relevantes que dan una idea de la precisión alcanzada. Pulsando cualquier tecla los cálculoscontinúan en el punto de interrupción. Véase un ejemplo de esta pantalla de estadística en la Figura 37.

9.5.2 Pantalla de resumen

La tecla de función F2 muestra una pantalla de resumen. Véase la Sección 9.4.4 para una descripcióncompleta de esta función. Está diseñada para que el usuario tenga una idea rápida del estado de sieteparámetros críticos del modelo. Esto útil cuando se ejecuta el modelo varias veces consecutivas variandosensiblemente los parámetros cada vez. Se incluye el nombre de la cuenca y el número de la ejecución.

9.5.3 Fichero de datos .SRM

Como se describe en la Sección 9.4.4, la opción SAVE del menú FileIO crea un fichero en el disco duro contoda la información necesaria para repetir el cálculo del modelo en el futuro mediante la función LOAD.

9.5.4 Representación gráfica

Micro-SRM produce varios tipos de representación en varios modos gráficos. Una vez tenemos la gráfica enpantalla y si se tiene una impresora compatible, se puede obtener una copia en papel.

Measured vs Computed Streamflow – El caudal instantáneo se representa en el eje Y (ordenadas) y eltiempo en el eje X (abcisas). Las estadísticas se muestran en la esquina superior derecha.

Snow Depletion vs Time – Las curvas de agotamiento de nieve se representan para cada zona de altura. Laprimera gráfica muestra todas las curvas juntas y pulsando cualquier tecla se representa cada zona porseparado en orden ascendente de altura. Se sale de esta opción con ESCape.

Snow Depletion vs Total Snowmelt Depth – El area diaria cubierta de nieve (%) se representa en el eje Yfrente al espesor acumulado de fusión y el espesor acumulado restando efectos de nieve nueva (eje X). Cadazona se representa por separado. Con Enter pasamos a la siguiente zona y se sale con ESCape.

Accumulated Zone Melt vs Time – El espesor de fusión acumulado por zonas se representa en el eje Yfrente al tiempo (eje X). Con Enter pasamos a la siguiente zona, con ESCape terminamos la representación.

Fichero de representación .PLT – Tanto las entradas como los valores generados en las gráficas de Micro-SRM se pueden grabar en el disco duro (o disquete) con un nombre externo y extensión “PLT”. El formato.PLT se describe en un ejemplo incluído en el disquete de distribución del programa.

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9.5.4.1 Gráficas de cambio climático

Las versiones 4.0 y posteriores de SRM producen automaticamente varias gráficas adicionales durante lassimulaciones de cambio climático (ver secciones 9.3.8.2 y 9.7, pasos 5g-k).

MDCEXCL vs MDCEXCL WA – La primera curva representa el agua equivalente a nieve del manto excluyendonieve reciente, bajo condiciones normales (cantidad de fusión necesaria para que la cobertura se reduzcahasta un cierto valor). De ella se obtiene MDCEXCL variando el agua equivalente de invierno (Sección 9.7).

AZM INCL, AZM EXCL, AZM EXCL WA – Curvas de fusión acumulada por zonas con y sin nieve nueva y conajuste de invierno. Las dos primeras representan agua equivalente de la cobertura inicial en un clima actual yla tercera representa el agua equivalente en el nuevo clima (Sección 9.7).

MDCEXCL WA vs MDCCLIM WA – Representan el agua equivalente a nieve de la cobertura inicial en un nuevoclima, incluyendo y excluyendo nieve recien caída (Sección 9.7).

CDC vs CDCCLIM WA – Estas curvas representan la cobertura de nieve de los climas actual y nuevo. Laprimera toma datos suministrados por el usuario y la segunda se obtiene de los algoritmos de cambioclimático del modelo SRM (Sección 9.7).

9.5.5 Informes impresos de cambio climático

Micro-SRM incluye 7 formatos de informes impresos, cada uno para una o más variables. El menú quecontrola la impresión de estos informes permite seleccionar uno de ellos o la totalidad (ver Sección 9.4.4 paramás información sobre la tecla de impresión F6). Se puede cancelar la impresión en cualquier momento conESCape (si el buffer se está cargando la cancelación puede tardar un poco). Se puede imprimir cualquierinforme, aunque carezca de datos introducidos o calculados. Los informes disponibles son los siguientes:

Temperature Values ({form})Imprime los valores de temperatura introducidos por el usuario en el formato seleccionado (max/min, media)para cada día del período de fusión, como se explica en la pantalla Program Options (Figura 31).

Degree-Day Factors, Runoff CoefficientsImprime el factor de grados-día (an) y los coeficientes de escorrentía de lluvia/nieve de cada día.

Lapse Rate, Critical Temperature, Rainfall Contributing Area, Lag TimeMuestra como se aplican la variación de temperatura (lapse rate), la precipitación como nieve (critical temp),el cálculo del efecto de la precipitación (RCA) y la distribución temporal de la escorrentía (lag time).

Zone Degree-Days, Observed Precip, Snow-Covered AreaInforme por zonas de la temperatura diaria (como max/min, media o temp. introducida), precip. medida (porzonas o en toda la cuenca) y cobertura de nieve (% de cobertura de un día concreto).

Melt Depth, (M ⋅⋅S), Melt/New Snow (M(1-S)), Precip Contributing to RunoffResultados intermedios del cálculo. Para cada zona muestra el espesor de fusión, la contribución zonal alcaudal (M⋅S), y precip. que contribuye al caudal (tanto en forma de lluvia como en forma de nieve fundida).

Measured vs Computed Snowmelt RunoffGráfica de caudal simulado/predicho y medido (si existe) frente al tiempo. Si existiese el caudal medido sedan estadísticas (R2 , % de diferencia volumétrica).

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Input Summary Report, Run StatisticsInforme resumen de entradas (ver Sección 9.4.4). Valores de días 1 y 16 de cada mes para 7 parámetros decada zona de altura. Estadísticas de la última ejecución del modelo.

All the aboveInforme completo de todo lo anterior.

9.5.6 Informes de cambio climáticoLa versión 4.0 de SRM incluye además un informe de estadísticas de cambio climático con valores utilizadospara simular la cobertura de nieve del nuevo clima (ver Figura 36 y Sección 9.3.8.2 para más información).

9.6 Utilización de Micro-SRMAsumiendo que se dispone de los datos necesarios para ejecutar el modelo, sólo hay dos requisitos parautilizar Micro-SRM. La cuenca no ha de tener más de 8 zonas de altura y los datos de entrada no puedenexceder las dimensiones de los campos del programa, en concreto, en la introducción de variables yparámetros diarios la dimensión máxima es de 6 dígitos.

Una sesión típica de Micro-SRM sigue los pasos expuestos a continuación:

(1) El usuario teclea SRM4 seguido de Enter ↵↵ para llamar al programa Micro-SRM.

(2) Depués de la pantalla de introducción se pulsa PgDn para ver “Program Options” (Figura 31).

(3) Se realizan los cambios necesarios en esta pantalla y se pulsa PgDn para pasar a la pantalla de datosllamada “Basin Definitions” (Figura 32).

(4) Después de llenar los campos requeridos se entra en la pantalla “Variable/Parameter Definition” deintroducción de datos mediante PgDn, donde aparece el menú de variables y parámetros.

(5) El usuario selecciona una variable/parámetro de este menú y pulsa Enter ↵↵ para mostrar los valoresdiarios de los dos primeros meses del período de fusión de la variable/parámetro seleccionado (Fig. 33).

(6) El usuario llena esta pantalla con los datos correspondientes y pulsa PgUp o PgDn para ver otros dosmeses anteriores o posteriores de la misma variable.

(7) Después de introducir los datos de esa variable, el usuario pulsa ESCape para volver al menú llamado“Basin Variable/Parameter Definition”.

(8) El usuario repite los pasos 5–7 para todas las variables y parámetros.

En cualquier momento durante este proceso se puede interrumpir la introducción de datos con una tecla defunción (para llamar una ayuda, grabar datos, ver un resumen de datos, etc). Una vez completados los datosse puede ejecutar el programa pulsando F7, ver resultados gráficos con F5 e imprimir con F6.

Previamente a calcular con F7 , SRM verifica que todos los parámetros y variables han sido suministradospor el usuario. Para cada tipo de variable o parámetro (determinados por los campos de “Program Options”),SRM verifica la presencia de campos no vacíos a lo largo del período de cálculo. Si cualquier variable oparámetro está imcompleto se muestra un mensaje de error que especifica la(s) variable(s) y zona(s) que hande ser completadas. Para ver este mensaje se puede ejecutar Micro-SRM introduciendo algunos datos en lapantalla “Basin Definitions” y pulsar F7. Debido a que algunas variables y parámetros pueden contenervalores cero legitimamente (por ejemplo, la precipitación), el modelo permite continuar la ejecución ointerrumpir el proceso para completar los datos que faltan.

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9.7 Simulación de un año completo de cambio climático con Micro-SRM

Desde la versión 3.11, Micro-SRM permite al usuario definir un escenario de cambio climático, un cambiode temperatura y precipitación, y simular su efecto en el período de deshielo. Esto ha sido de granimportancia para implementar los avances en cambio climático alcanzados por los autores del modelo en losúltimos años. Sin embargo, hemos reconocido algunas limitaciones de este primer algoritmo de cambioclimático debido a que estaba restringido al período de fusión. Esto supone que el manto de nieve utilizadoen el cambio climático es el mismo que se registra en el clima actual.

La versión 4.0 incluye las últimas investigaciones de los autores sobre fusión de nieve en un nuevo clima,durante un año hidrológico completo (ver Sección 8). Los algoritmos del programa original de cambioclimático (SRM, 3.11) han sido reemplazados por otros nuevos que modelizan las futuras condiciones de lanieve así como el caudal afectado por el nuevo clima. El programa informático ha sido mejorado parasimular este efecto mediante una nueva pantalla de datos lllamada “Climate Change Control ” (Figura 34).Esta pantalla permite al usuario describir las nuevas condiciones de un año hidrológico completo,especificando los nuevos escenarios de verano e invierno. Simulando el efecto de invierno del nuevo climasobre el manto de nieve, el programa puede modelizar las condiciones del manto en verano y usar las curvasobtenidas (CDCCLIM WA) durante la estación de deshielo del nuevo clima.

En la versión 4.0, una ejecución de cambio climático supone en realidad cuatro iteraciones del modelo juntocon una serie de pasos adicionales requeridos para modelizar la nueva cobertura de nieve. Se realiza unseguimiento de la evolución del programa a lo largo de estos pasos mediante una nueva pantalla llamada“Climate Change Progress” (Figura 35). Los pasos definidos por esta pantalla son:

Paso1: Simulación de invierno, clima normal (determinación de fusión total por zonas)

• Simulación de invierno en el clima normal. Calcula Σ [fusión por zonas en invierno]NORMAL (i) donde la fusión por zonas es:

M⋅S (fusión del manto) + M(1-S) (fusión de nieve reciente) + contribución P (Cpr)

donde: M = a⋅TCpr = contribución de la precipitación, esto es, lluvia sobre areas sin nieve o con un manto

de nieve “madura” húmeda, o una combinación de ambas superficies.

• Determinación de Σ[Precipitación] (P)

Paso 2: Simulación de invierno, cambio climático (determinación de fusión total por zonas)

• Simulación de la mitad del año correspondiente al invierno en el clima nuevo. Calcula Σ [fusión por zonas en invierno]CLIM (i’)

• Determinación de Σ[Precipitación]CLIM (P’)

Paso 3: Simulación de verano, clima normal (se guardan las MDC’s , caudal simulado)

• Simulación de verano en el clima normal. Se graban los datos necesarios para hacer las curvas de agotamiento modificadas MDCEXCL, curvas de fusión acumulada por zonas AZMEXCL y los hidrogramas de caudal simulado QSIM.

MDCEXCL[agotamineto de nieve frente a Σ(a⋅T-fusión de nieve reciente)]AZMEXCL[Σ(a⋅T-fusión de nieve reciente) frente al tiempo]

Paso 4: Simulación de verano, cambio climático (se guarda MDCCLIM)

• Simulación de verano en el nuevo clima. Se guarda Σ (a⋅T)CLIM , Σ (fusión de nieve reciente)CLIM

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Paso 5: Obtención de CDCCLIM WA usando MDCCLIM (ajustada para el nuevo clima)

(5a) Cálculo de ∆HW (diferencia de invierno), (Σ[fusión por zonas en invierno]NORMAL–Σ[fusión porzonas en invierno] CLIM mediante los pasos 1 y 2 anteriores).

Reduce o aumenta el déficit inducido por la temperatura mediante cambios netos en la precipitacióndebida al nuevo escenario climático. En la cuenca Illecillewaet en 1984, en las zonas C y D, elescenario T+4oC, P⋅(1.2) resulta en una diferencia de invierno positiva (al aumento de P supera aldéficit de fusión). En ese caso, MDCEXCL se “estira” mas que “cortarse”, como se explica en (5c).

La pantalla “Climate Change Progress” (Figura 35) evita al usuario el cálculo de un valor por zonasde la diferencia de invierno (Winter Change) en este punto de proceso. Ver Sección 8.3(9) para unadescripción de cuando este cálculo es conveniente.

(5b) Obtención para cada zona de la curva de fusión por zonas AZMEXCL (Σ(a⋅T⋅S) frente al tiempo) en elclima normal y en contrar en ella la fecha donde la diferencia zonal de invierno se iguala o excede.

Aquí se genera el informe “Climate Change Statistics” (si no se tiene impresora se graba en disco), elcual especifica los valores usados por SRM para calcular la diferencia de invierno y los puntos de“corte” o “factores de ganancia” usados en el paso (5c) para calcular MDCEXCL WA.

(5c) Creación de datos para una nueva curva MDCEXCL WA.

Para comprender la modelización de CDCCLIM es importante enterder la curva MDCEXCL. Cada puntode ella es una representación diaria de fusión, sin contar con nieve reciente, Σ(a⋅T–nieve nueva) en eleje x , y una cobertura de nieve (% S) en el eje y. Estos datos son almacenados internamente en SRMen orden ascendente de fechas. SRM utiliza dos metodologías para crear MDCEXCL WA:

• Metodología para déficit de invierno: Comenzando con la fecha hallada en el paso (5b) (fecha de“corte” o “cutoff”), todos los valores posteriores de MDCEXCL {%S y Σ(a⋅T–nieve nueva)} sondesplazados hacia atrás en el tiempo hasta el inicio del período de fusión. Además, mientras quelos valores de x son deplazados, cada valor diario se reduce en una constante igual al primer valorde x depues del “corte”, retableciendo así un origen 0.0 del eje x. Por ejemplo, si el corte ocurre el15 de abril (15 días dentro del período de fusión) todos los datos de la curva de fechas posterioresse retrasan 15 días y a cada Σ(a⋅T–nieve nueva) se le resta Σ(a⋅T–nieve nueva)día 16.

• Metodología para superávit de invierno: Es el caso de un aumento de P que sobrepasa el déficitdebido al aumento de T en una determinada zona de altura. Se calcula entonces el aumentoproporcional de agua equivalente hasta el final del invierno con los valores de los pasos 1 y 2:

zonas]por [Fusión -Pzonas]por [Fusión -P CLIMCLIM

ΣΣΣΣ

(27)

Se multiplica cada valor x de MDCEXCL por ese valor para “estirarla”, creando así MDCEXCL WA.

(5d) Cálculo de una nueva curva MDCCLIM WA añadiendo a MDCEXCL WA la fusión diaria correspondientede nieve reciente que ha “sobrevivido” en el nuevo clima Σ(nieve nueva)CLIM , como en el paso 4.

(5e) Para cada valor diario n en MDCEXCL WA se busca el primer día, en Σ(a⋅T)CLIM del paso 4, en que estevalor es igualado o superado y se mueve el % de superficie de nieve al día n de CDCCLIM WA. Cuandohaya varios % S distintos en el mismo día de CDCCLIM se ha de usar el más alto, ignorando el resto.

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(5f) Después de calcular todos los valores de CDCCLIM WA, SRM construye la nueva curva CDCCLIM WA,MA

suministrando los valores de cobertura de nieve que falten, mediante los siguientes criterios lógicos:

• Los días que falten y que se hallen entre dos días existentes (con valor de %S calcualdo) tendránel valor del %S del día inmediatamente anterior.

• Todos los días que falten y que sean posteriores al último día calculado tendrán un “valorresidual” que puede hallarse de formas distintas, dependiendo de la diferencia entre el últimovalor calculado y el valor correspondiente en CDCNORMAL. En general esta diferencia seránegativa (CDCCLIM < CDCNORMAL). En ese caso el valor residual se toma igual al último valor de%S en CDCNORMAL. Este valor será tipicamente cero, exepto en casos en los que la zona de alturacontenga glaciares o cobertura de nieve permanente. En los casos poco usuales en los que ladiferencia es positiva (CDCCLIM > CDCNORMAL) cada día que falte despues del último díacalculado tomará el valor de %S de la curva CDCNORMAL sumada a la diferencia positiva.

(5g) Representación gráfica de MDCEXCL y MDCEXCL WA (ver Sección 9.5.4.1).

(5h) Representación gráfica de AZMINCL , AZMEXCL y AZMEXCL WA.

(5i) Opcionalmente se representan MDCEXCL WA y MDCCLIM WA.

(5j) Representación gráfica de CDC y CDCCLIM WA.

(5k) Sustitución de CDC por CDCCLIM WA, MA.

Paso 6: Simulación de verano, cambio climático, usando CDCCLIM WA, MA.

• Se realiza una última simulación de cambio climático de verano usando el escenario del nuevo climacon las curvas CDCCLIM WA para obtener QCLIM.

Después de los cálculos completos de cambio climático, Micro-SRM “cambia de estado”, esto es, en vez dereferirse a caudales simulado y actual se refiere a caudales antes/después del cambio climático. Los datos de“después del cambio” son tratados como datos normales de Micro-SRM, salvo que no pueden utilizarsecomo “base” para un nuevo cambio climático. Si se grabam estos datos del nuevo clima con SAVE y luegose cargan con LOAD, el programa los tratará como un estado nuevo (“state change”), mientras que cargandocon LOAD un fichero normal SRM los datos y el programa vuelven al estado normal (“state”).

9.8 Utilización de ficheros de traza en Micro-SRM

Algunas opciones de traza en los comando de línea de Micro-SRM (ver Sección 9.2.4) permiten al usuariocrear y utilizar ficheros que contienen comandos del modelo, que son suministrados al programa vía tecladoo vía ratón durante toda o parte de la ejecución. Esto puede ser muy útil si el usuario tiene que realizar unasecuencia compleja de pasos idénticos para distintos años de datos. Construyendo un fichero de traza (tracefile) y con un editor de texto para cambiar referencias a nombres de ficheros .SRM, el usuario se asegura deque el procesamiento será idéntico en todos los años de datos.

Para que los ficheros de traza sigan un procesamiento ordenado, Micro-SRM asume lo siguiente paraprocesar en “modo de traza”:

(1) Micro-SRM comienza el procesamiento (/TIN) en modo de traza con el mismo path en DOS con elque fué creado (/TOUT) el fichero de traza.

(2) Todos los path y nombres de ficheros a los que se refiere el fichero de traza, existen en el PC.

Durante la creación de un fichero de traza (/TOUT={fichero}), cada pulsación de teclado o ratón esalmacenada en {fichero}. Se puede terminar la creación de un fichero de traza, en cualquier momento de laejecución del programa, pulsando ALT_@.

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Cuando el modelo se ejecuta bajo el control de un fichero de traza (/TIN={fichero}), el programa lee yprocesa un comando cada ½ segundo, salvo que se incluya la opción /TDELAY que especifica el lapso detiempo deseado. Este control en secuencia continúa hasta que ocurra alguno de los tres eventos siguientes:

Fin del programa – El fichero de traza incluye pulsaciones de teclado para terminar Micro-SRM.

Fin del fichero de traza – Cuando se haya leído el último comando del fichero de traza se muestra elmensaje correspondiente y el control vuelve al teclado y al ratón.

Interrupción de la traza – El usuario puede suspender el proceso de traza con Esc. Una vez suspendido, sepuede continuar con la misma u otra opción de retraso (DELAY), o terminar el proceso definitivamente en elpunto de interrupción, devolviendo el control al teclado y al ratón.

9.9 Disponibilidad de Micro-SRM

El programa Micro-SRM se distribuye gratuitamente desde USDA-ARS Hydrology Laboratory a cualquierpersona interesada. El programa y algunos ficheros relacionados se pueden obtener vía Internet, accediendo ala página de SRM en “http://hydrolab.arsusda.gov/cgi-bin/srmhome”. En esta dirección también se puedeobtener una versión informática del Manual de Usuario. También se puede solicitar en soporte de disquete,tanto 51/4“ como en 31/2“, conteniendo el programa ejecutable, ficheros de ayuda y ficheros de datos deejemplo. Para obtener la última versión de Micro-SRM ha de contactarse con:

USDA-ARS, Hydrology LaboratoryBldg. 007, Room 104, BARC-W10300 Baltimore AvenueBeltsville, MD 20705-2350 USA(301) 504-7940

o por correo electrónico con:

[email protected]@hydrolab.arsusda.gov

Micro-SRM ha sido distribuído a varios cientos de personas e instituciones de todo el mundo desde 1985.Apreciamos la respuesta y la crítica de los usuarios de Micro-SRM, tanto positivas como negativas,considerándolas de gran valor para la depuración y mejora del programa.

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