Modelos estocásticos para el pronóstico de sequías en la microcuenca del río Chulco en Ecuador

Autores/as

  • Darío Zhiña Universidad de Cuenca
  • Jheimy Pacheco Universidad del Azuay
  • Alex Avilés Universidad de Cuenca

Resumen

Las sequías son un fenómeno natural que afecta tanto a los ecosistemas como a las personas que se benefician de diversos servicios hídricos. Anticipar la ocurrencia de este fenómeno podría ayudar a planificar y gestionar los recursos hídricos de una manera adecuada para disminuir los impactos negativos en los sectores urbanos, agrícolas y energéticos.  Este estudio tiene el propósito de desarrollar pronósticos de sequías para seis meses adelante mediante los modelos Autoregresivos Integrados de Media Móvil (ARIMA) y utilizando el índice estandarizado de precipitación (SPI) en tres ventanas de tiempo. Para probar la metodología se escogió la microcuenca del río Chulco ubicada en el sistema hidrográfico Machángara-Paute-Santiago al sur del Ecuador.  Los resultados muestran que los mejores pronósticos se obtuvieron para tres meses adelante cuando se utilizó los índices SPI3 y SPI6.  Este estudio podría ser de utilidad para los tomadores de decisiones en cuencas hidrográficas con respecto a la planificación de medidas y políticas más adecuadas para la gestión de recursos hídricos en épocas de escasez de agua.

 Drought is a natural phenomenon that affects both ecosystems and people benefiting from various water services. Anticipate the occurrence of this phenomenon could help to plan and manage water resources in an appropriate way to reduce the negative impacts in urban, agricultural and energy sectors. This study aims to develop drought forecasts six months ahead through the Autoregressive Integrated Moving Average models (ARIMA) and using the standardized precipitation index (SPI) in three time windows. To test the methodology, Chulco river basin was chosen located in Machángara-Paute-Santiago river system south of Ecuador. The results show that the best predictions were obtained for three months ahead when the SPI3 and SPI6 indices was used. This study could be useful for decision makers in watersheds regarding to plan policies and measures appropriate for the management of water resources in times of scarcity of water.

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Biografía del autor/a

Darío Zhiña, Universidad de Cuenca

Departamento de Recursos Hídricos y Ciencias Ambientales, Universidad de Cuenca

Jheimy Pacheco, Universidad del Azuay

Escuela de Ingeniería de Sistemas, Facultad de Administración y Escuela de Biología, Ecología y Gestión, Facultad de Ciencia y Tecnología. Universidad del Azuay
Instituto de Estudios de Régimen Seccional del Ecuador (IERSE)

Alex Avilés, Universidad de Cuenca

Departamento de Recursos Hídricos y Ciencias Ambientales, Universidad de Cuenca

Carrera de Ingeniería Ambiental, Facultad de Ciencias Químicas. Universidad de Cuenca

Citas

[1] Ó. M. Valiente, “Sequía: definiciones, tipologías y métodos de cuantificación,” Investig. geográficas, no 26, 2001; pp. 59-80, vol. 26, pp. 59–80, 2001.
[2] I. Velasco, L. Ochoa, and C. Gutiérrez, “Sequía, un problema de perspectiva y gestión,” Región y Soc., vol. XVII, no. 34, pp. 35–71, 2005.
[3] O. U. Martínez and M. R. Carrillo, “Caracterización y análisis de la sequía en el estado de Coahuila.” Nov-2005.
[4] É. Cadier, G. Gornez, R. Calvez, and F. Rossel, “Inundaciones y Sequias en el Ecuador: el proyecto INSEQ,” Quito, 1997.
[5] F. Rossel, Influencia de El Niño sobre los regímenes hidro-pluviométricos del Ecuador, serie INSEQ No.18, tomos I, II y III. INAMHI-ORSTOM, 1997.
[6] W. C. Palmer, “Meteorological Drought,” U.S. Weather Bureau, Res. Pap. No. 45. p. 58, 1965.
[7] A. Avilés, R. Célleri, J. Paredes, and A. Solera, “Evaluation of Markov Chain Based Drought Forecasts in an Andean Regulated River Basin Using the Skill Scores RPS and GMSS,” Water Resour. Manag., pp. 1949–1963, 2015.
[8] A. K. Mishra and V. P. Singh, “A review of drought concepts,” J. Hydrol., vol. 391, no. 1–2, pp. 202–216, 2010.
[9] W. C. Palmer, “Keeping Track of Crop Moisture Conditions, Nationwide: The New Crop Moisture Index,” Weatherwise, vol. 21, no. 4, pp. 156–161, 1968.
[10] T. B. Mckee, N. J. Doesken, and J. Kleist, “The relationship of drought frequency and duration to time scales,” no. January, pp. 17–22, 1993.
[11] S. V. Serrano, J. I. López Moreno, S. Beguería, J. L. Lacruz, C. A. Molina, and E. M. Tejeda, “Accurate Computation of a Streamflow Drought Index,” J. Hydrol. Eng., no. February, pp. 318–332, 2012.
[12] A. K. Mishra and V. P. Singh, “Drought modeling – A review,” J. Hydrol., vol. 403, no. 1–2, pp. 157–175, Jun. 2011.
[13] V. Kumar and U. Panu, “PREDICTIVE ASSESSMENT OF SEVERITY OF AGRICULTURAL DROUGHTS BASED ON AGRO-CLIMATIC FACTORS,” J. Am. Water Resour. Assoc., vol. 33, no. 6, pp. 1255–1264, Dec. 1997.
[14] R. Modarres, “Streamflow drought time series forecasting,” Stoch. Environ. Res. Risk Assess., vol. 21, pp. 223–233, 2007.
[15] A. K. Mishra and V. R. Desai, “Drought forecasting using stochastic models,” Stoch. Environ. Res. Risk Assess., vol. 19, no. 5, pp. 326–339, Jun. 2005.
[16] Ö. F. Durdu, “Application of linear stochastic models for drought forecasting in the Büyük Menderes river basin, western Turkey,” Stoch. Environ. Res. Risk Assess., vol. 24, no. 8, pp. 1145–1162, Jan. 2010.
[17] Fernández Cristina, J. Vega, T. Fonturbe, and E. Jiménez, “Streamflow drought time series forecasting: A case study in a small watershed in North West Spain,” Stoch. Environ. Res. Risk Assess., vol. 23, pp. 1063–1070, 2009.
[18] A. Avilés, R. Célleri, A. Solera, and J. Paredes, “Probabilistic Forecasting of Drought Events Using Markov Chain- and Bayesian Network-Based Models: A Case Study of an Andean Regulated River Basin,” Water, vol. 8, no. 2, p. 37, 2016.
[19] S. Morid, V. Smakhtin, and K. Bagherzadeh, “Drought forecasting using artificial neural networks and time series of drought indices,” Int. J. Climatol., vol. 27, no. 15, pp. 2103–2111, Dec. 2007.
[20] G. Box and G. Jenkins, Time series analysis forecasting and control. San Francisco : Holden-Day, 1976.
[21] A. Espasa, “PERSPECTIVA HISTÓRICA DE LOS MODELOS ARIMA Y SU UTILIDAD EN EL ANÁLISIS ECONÓMICO,” Rev. Hist. Económica, vol. Año IX, Ot, pp. 541–552, 1991.
[22] ETAPA EP, “COMITÉ DE GESTIÓN DE LA CUENCA DEL MACHÁNGARA,” 2014. [Online]. Available: http://www.etapa.net.ec/Productos-y-servicios/Gesti%C3%B3n-ambiental/Manejo-de-Cuencas-Hidrogr%C3%A1ficas/Comit%C3%A9-de-Gesti%C3%B3n-de-la-Cuenca-del-Mach%C3%A1ngara. [Accessed: 15-Apr-2015].
[23] E. Carchi, “ELABORACIÓN DE UN BALANCE HÍDRICO DE LA CUENCA DEL RÍO MACHANGARA,” Universidad de Cuenca, 2015.
[24] N. Quito, “PREDICCIÓN DE CAUDALES EN LA CUENCA DEL MACHÁNGARA,” Universidad de Cuenca, 2015.
[25] Universidad del Azuay - Instituto Geográfico Militar, “INFORMACIÓN TEMÁTICA DIGITAL DE LA CUENCA DEL RÍO PAUTE,” 2004. [Online]. Available: http://www.uazuay.edu.ec/promsa/paute/home.htm. [Accessed: 10-Jan-2016].
[26] W. Buytaert, R. Célleri, B. De Bièvre, F. Cisneros, G. Wyseure, J. Deckers, and R. Hofstede, “Human impact on the hydrology of the Andean páramos,” Earth-Science Rev., vol. 79, no. 1–2, pp. 53–72, 2006.
[27] Consejo de la cuenca del Machángara, “Informe hidrológico del Plan de Manejo Integral de la subcuenca del Río Machángara,” Cuenca, 2014.
[28] F. Paredes, J. Luis, and E. Guevara, “Análisis espacial de las sequías meteorológicas en la región de Los Llanos de Venezuela durante el período 1961-1996,” Rev. Climatol., vol. 8, no. February 2016, pp. 15–27, 2008.
[29] D. C. Edwards and T. B. Mckee, “Characteristics of 20th century drought in the United States at multiple time scales,” Climatol. Rep 97-2, pp. 4–29, 1997.
[30] H. C. S. Thom, “A NOTE ON THE GAMMA DISTRIBUTION,” vol. 86, no. 4, pp. 117–122, 1958.
[31] B. Hughes and M. A. Saunders, “A drought climatology for Europe,” Int. J. Climatol., vol. 22, no. 13, pp. 1571–1592, 2002.
[32] M. Abramowitz and I. Stegun, “Handbook of Mathematical Functions With Formulas, Graphs and Mathematical Tables (National Bureau of Standards Applied Mathematics Series No. 55),” Journal of Applied Mechanics, vol. 32, no. 1. p. 239, 1965.
[33] J. D. Cryer and K.-S. Chan, Time Series Analysis. With Applications to R, no. January. 2008.
[34] D. A. Said, S. E. ; Dickey, “Testing for Unit Roots in Autoregressive-Moving Average Models of Unknown Order,” Biometrika, vol. 71, pp. 599–607, 1984.
[35] F. Díaz, “Selección de modelos mediante criterios de información en análisis factorial. Aspectos teóricos y computacionales,” Universidad de Granada, 2011.
[36] H. Akaike, “‘A new look at the statistical model identification,’” IEEE Trans. Autom. Control, vol. 19, no. 6, pp. 716–723, 1974.
[37] G. Schwartz, “Estimating the dimension of a model,” Ann Stat, vol. 6, pp. 461–464, 1978.
[38] J. E. Nash and J. V. Sutcliffe, “River flow forecasting through conceptual models part I - A discussion of principles,” J. Hydrol., vol. 10, no. 3, pp. 282–290, 1970.
[39] S. S. Shapiro and M. B. Wilk, “An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples),” Biometrika, vol. 52, no. 3/4, pp. 591–611, 1965.

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Publicado

2017-01-31