Resumen de Evaluación de estimaciones satelitales de precipitación nívea en la cuenca superior del río San Juan, Argentina

Adriana Lorena Cardús Monserrat

• español

  El oasis de Tulum, Ullum y Zonda concentra más del 90% de la población de la provincia de San Juan y depende casi exclusivamente del recurso hídrico superficial del río San Juan, cuyo origen es la fusión de nieve en Cordillera. Entre 2010 y 2019, con excepción de los años 2015 y 2016, el volumen de agua que escurrió por dicho río presentó valores anuales entre 675Hm3 y 1 120Hm3, categorizados como ciclos hidrológicos muy secos a secos con cantidades inferiores a los 1 200Hm3 necesarios para las actividades en el oasis. Debido a la falta de un registro histórico de precipitaciones níveas en la cuenca superior del río San Juan, se recurrió a las estimaciones en base a información satelital Final IMERG (Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM-Global Precipitation Measurenment); se compararon con las mediciones diarias de una estación  meteorológica chilena cercana al límite internacional (2014-2020) y con el derrame anual del río San Juan (DJUA), considerado como índice nival por Poblete y Vera (2019). También se comparó la distribución espacial de la cobertura de nieve de datos raster Final IMERG GIS con imágenes MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) en los eventos de precipitación nival del año 2020. La asociación entre los datos de precipitación observados, agrupados anualmente, con el DJUA presentó una muy fuerte correlación lineal positiva, con un nivel de significación del 95%. En base al modelo de regresión lineal se obtuvo el pronóstico para el año hidrológico 2020-2021 de 914 Hm3. Los datos diarios observados y estimados no tienen correlación; el total de precipitaciones estimadas acumuladas anualmente y el derrame del río San Juan muestran una baja correlación, sin significación estadística. Este resultado podría deberse a los datos puntuales, ya que en el análisis visual de datos raster se observó una concordancia en la distribuciónespacial entre las precipitaciones estimadas de GPM y la cobertura de nieve en imágenes MODIS para el período nival 2020.

• English

  The Tulum, Ullum and Zonda oasis concentrates more of 90 per cent of the population in the San Juan province and depend almost exclusively of surface water resource, whose origin is snow melting at Andes Mountain. Between 2010 and 2019, with the exception of the years 2015 and 2016, the volumeof water that flowed through this river presented annual values between 675Hm3 and 1 120Hm3, categorized as very dry-to-dry hydrological cycles with amounts less than 1 200Hm3 necessary for activities in The oasis. Due to the lack of a historical record of snow precipitation in the upper basin of the San Juan River, estimates based on GPM Final IMERG (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM - Global Precipitation Measurenment) satellite information were used. These were compared with the daily measurements of a Chilean meteorological station close to the international limit (2014-2020) and with the annual water volume of the San Juan River (DJUA), considered as snow index by Poblete and Vera (2019). The spatial distribution of the snow cover of the Final IMERG GIS raster data was also compared with MODIS (ModerateResolution Imaging Spectroradiometer) images in the snowfall events of the year 2020. The association between the observed precipitation data, grouped annually, with the DJUA presented a very strong positive linear correlation, with a significance level of 95%. Based on the linear regression model, theforecast for the hydrological year 2020-2021 of 882 Hm3 was obtained. The observed and estimated daily data have no correlation; the total estimated annual accumulated precipitation and the volume of water of the San Juan River show a low correlation, without statistical significance. This result could be due to the punctual data, since in a visual analysis of raster data a high concordance was observed in the spatial distribution between the estimated GPM precipitation and the snow cover in MODIS images for the 2020 snow period.