Climate Variability and Change—Hydrological Impacts (Proceedings of the Fifth FRIEND World
Conference held at Havana, Cuba, November 2006), IAHS Publ. 308, 2006, 244–249.
Modelación distribuida de la cobertura
nival para el pronóstico de volúmenes de deshielo
PATRICIO VALCK C., XIMENA VARGAS M. &
MAURICIO CARTES
Departamento de Ingeniería Civil,
Universidad de Chile, Casilla 228/3, Santiago, Chile
pvalck@ing.uchile.cl
Resumen Para la modelación de la cobertura del manto nival y
su evolución temporal en el período de acumulación, se plantea un modelo que
discretiza la zona en estudio en una grilla regular de 200 m, para resolver en
cada elemento las ecuaciones de balance de energía y masa. Las variables
meteorológicas de entrada al modelo, son obtenidas de los pronósticos a 24
horas de un modelo meteorológico de meso escala a las que, artificialmente, se
aumenta su resolución espacial. La aplicación del modelo a la cuenca alta del
río Maipo, Chile, permite validar el procedimiento a través de imágenes
satelitales y caudales de deshielo medidos en distintos puntos de control
dentro de la cuenca, observándose en promedio errores de estimación del orden
del 24% en la cobertura nival y volumen acumulado al final de la temporada de
acumulación inferior en 11% con respecto al volumen registrado en el período de
deshielo en las subcuencas evaluadas, lo que muestra la potencialidad del
modelo de simulación para fines de pronóstico en cuencas pequeñas sin control
fluviométrico.
Palabras clave modelación distribuida; nieve; imágenes satelitales; balance de energía; pronóstico meteorológico
Estimating snowmelt volume using snow cover
distribution modelling
Abstract The snow cover and its
temporal evolution in a region are simulated by solving the energy and mass
balance equations on each element of a regular grid of 200 m. The
meteorological variables required as inputs for the simulation model are obtained from the 24-hour lead time forecasts of a mesoscale meteorological
model, known as MM5/DGF, and artificially increasing its spatial resolution.
The procedure is validated for the mountainous Maipo River watershed, Chile.
The results obtained are compared with satellite images and snowmelt volumes
observed at some gauges in the region. A standard error of 24% is obtained for
the snow cover and an error of only 11% is obtained for the total period
snowmelt volume, which indicates the potential use of the model for forecasting
this variable in ungauged basins.
Key words distributed modelling; snow;
satellite images; energy balance; meteorological forecasts