Ayuda
Ir al contenido

Dialnet


Assessing impacts of potential climate change scenarios in water resources systems depending on natural storage from snowpacks and/or groundwater

  • Autores: Antonio Juan Collados Lara
  • Directores de la Tesis: Eulogio Pardo Igúzquiza (codir. tes.), David Pulido Velázquez (codir. tes.)
  • Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2019
  • Idioma: inglés
  • Tribunal Calificador de la Tesis: José Benavente Herrera (presid.), Francisco Rueda Valdivia (secret.), María Pedro Monzonís (voc.), Aynur Şensoy (voc.), Juan Ignacio López Moreno (voc.)
  • Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Civil por la Universidad de Granada
  • Materias:
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
  • Resumen
    • Resumen: El cambio climático representa uno de los mayores desafíos a los que se enfrentará la sociedad en las próximas décadas. Desde una perspectiva hidrológica el cambio climático modificará en gran medida la distribución espaciotemporal de los recursos hídricos. La evaluación de los impactos potenciales del cambio climático sobre un sistema hídrico conlleva una inevitable propagación de incertidumbres que no debe ser excusa para retrasos o inacción para abordarla. La política de aguas de un país debe considerar los impactos futuros del cambio climático ya que los sistemas de recursos hídricos pueden ser muy vulnerables. Las aguas subterráneas y el almacenamiento en forma de nieve pueden jugar un papel fundamental en la definición de estrategias de adaptación al cambio climático que permitan un suministro sostenible de las demandas.

      La finalidad de esta tesis es avanzar en el desarrollo y aplicación de metodologías para la evaluación de impactos potenciales del cambio climático en los recursos almacenados de forma natural en acuíferos y/o en forma de nieve en sistemas que abarcan grandes extensiones de terreno. Se estudia la dinámica nival en una cordillera, Sierra Nevada y se evalúan potenciales escenarios futuros de recarga en acuíferos a escala nacional. La mayor parte de trabajos científicos sobre impactos del cambio climático en los recursos subterráneos se desarrollan para sistemas a escala de acuífero. De igual forma, la dinámica nival suele estudiarse en laderas o cuencas concretas, no siendo habituales los análisis a nivel de macizo o cordillera. Los datos en estos sistemas alpinos normalmente son escasos, debido a la baja accesibilidad y los limitados recursos existentes. Se ha propuesto una metodología para estimar la ubicación óptima de los puntos de monitoreo. Para el estudio de impactos del cambio climático es necesario generar escenarios climáticos locales o regionales adaptados al sistema. Se propone una metodología para la definición de dichos escenarios considerando estadísticos de sequías. La revisión del estado del arte ha puesto de relieve que a pesar de la importancia de las sequías en la gestión de zonas áridas y semiáridas, en la generación de escenarios locales y regionales futuros no se consideran los estadísticos de sequías. Aunque existen numerosos trabajos de análisis de sequías en periodos históricos, el número de ellos dedicado a escenarios futuros es aún escaso. En las citadas lagunas o necesidades de estudio científico se encontró la motivación para desarrollar este trabajo.

      El marco metodológico propuesto en la tesis doctoral requiere (1) un análisis espacio-temporal de la distribución de la variables meteorológicas históricas y su relación con la altitud, así como la generación de campos de estas variables a través de técnicas geoestadísticas, (2) desarrollo de modelos de estimación y simulación de variables que condicionan la disponibilidad de agua en forma de nieve y/o en acuíferos (espesor de nieve, cubierta de nieve y recarga), (3) generación de escenarios potenciales de cambio climático para las variables meteorológicas de interés y (4) propagación de los impactos potenciales del cambio climático a las variables hidrológicas a través de los modelos desarrollados.

      La aplicación de las metodologías propuestas se ha realizado en tres casos de estudio a escala de cuenca, cordillera y país.

      Se ha estudiado la relación de las variables climáticas principales (precipitación y temperatura) con la altitud en la cuenca del Alto Genil. Se detectó una inversión del gradiente pluviométrico con la altitud en torno a la cota 1600 m. Se discutieron/apuntaron posibles causas del mismo, entre las que se incluyen los errores sistemáticos en la medición de la nieve (“undercatch” de precipitación en forma de nieve). El análisis de gradientes altitudinales realizado se empleó como información secundaria para generar campos de precipitación mediante el uso de diferentes técnicas geoestadísticas, considerando diversas escalas temporales. El análisis de sensibilidad realizado muestra amplias diferencias entre las estimaciones realizadas con las diferentes técnicas y baja sensibilidad a la escala temporal (mensual o anual) usada para definir el variograma climático.

      Se ha propuesto una metodología parsimoniosa para la estimación del espesor de nieve en sistemas alpinos mediante regresión con krigeaje de residuos. Los datos de espesor de nieve empleados proceden del programa ERHIN (Evaluación de Recursos Hídricos procedentes de la Innivación) de la Dirección General del Agua de España. En el caso de Sierra Nevada la información existente es escasa. El monitoreo se ha venido realizando en 23 puntos (pértigas) y la frecuencia de medida ha sido de una o dos campañas al año. El paquete de nieve ha sido estimado mediante variables explicativas que pueden ser estimadas a partir de un modelo digital de elevaciones y datos de cubierta de nieve procedentes de información de satélite. La metodología propuesta se ha aplicado a la cordillera de Sierra Nevada con resultados satisfactorios, como mostró la validación cruzada realizada. Un análisis multi-objetivo de los modelos de regresión ha permitido concluir que las variables más importantes para estimar el espesor de nieve en Sierra Nevada son elevación, “northness” y pendiente.

      A partir de los modelos de regresión obtenidos se desarrolló una metodología para optimizar la red de monitoreo de espesor de nieve a escala de cordillera. En ella se minimiza el error en el proceso de estimación de espesor de nieve considerando dos fuentes de incertidumbre: la del modelo de regresión y la de krigeaje. Se han propuesto diferentes hipótesis de optimización relativas al aumento, disminución y número de pértigas añadidas o eliminadas en cada paso. Estas hipótesis han sido aplicadas a la cordillera de Sierra Nevada obteniéndose una nueva configuración de la red de monitoreo que reduce la incertidumbre total de estimación.

      Se aplican las técnicas de autómatas celulares para la estimación de la cubierta de nieve. Se definieron modelos parsimoniosos agregados y distribuidos. Se usaron como inputs series y/o campos de precipitación y temperatura y un modelo digital de elevaciones. Se calibraron unas reglas de interacción entre las variables para estimar la dinámica de la cubierta de nieve, minimizando la diferencia entre las estimaciones y las observaciones (productos de satélite) de la variable cubierta de nieve. Ambos modelos, agregado y distribuido, han sido aplicados a la cordillera de Sierra Nevada con resultados satisfactorios, como demostraron los resultados obtenidos en la fase de validación.

      A escala de España continental se ha propuesto un modelo empírico para estimar la recarga neta en acuíferos sobre una malla regular de 10 km x 10 km. Se trata de un modelo parsimonioso que simula la recarga neta a partir de la precipitación, temperatura y evapotranspiración real. Para su calibración se utilizaron datos históricos de recarga media y su varianza obtenidos mediante el método de balance de masa de cloruro en un trabajo previo.

      Se ha desarrollado una metodología para generar potenciales escenarios locales o regionales de CC. Se exploraron diferentes enfoques conceptuales y técnicas de corrección. Se propuso un análisis multi-criterio para la definición de ensamblados de escenarios no equiprobables teniendo en cuenta estadísticos de sequías. La metodología ha sido aplicada a la cuenca del Alto Genil, donde se obtuvieron variaciones cercanas al −27% en precipitación y +32% en temperatura en el horizonte 2071-2100 para el escenario de emisiones más pesimista, el RCP8.5.

      Para la propagación de impactos de potenciales escenarios futuros de cambio climático en la cubierta de nieve y en la recarga subterránea se han utilizado los modelos descritos. La simulación con el modelo de autómata celular de las series climáticas futuras generadas para el horizonte 2071-2100 considerado el escenario de emisiones RCP8.5, muestra significativas reducciones en la cubierta de nieve en Sierra Nevada, alrededor de un 60% en media. Además las series futuras de precipitación y temperatura generadas muestran que los impactos potenciales del cambio climático aumentarán con la altitud en el caso de la temperatura y disminuirán con la altitud en el caso de la precipitación. La propagación con el modelo empírico de recarga neta proporciona reducciones en la recarga en el 99.8% de la España Peninsular, las cuales se distribuyen de forma muy heterogénea. Más de 2/3 del área muestra reducciones superiores al 10%, siendo la media de las reducciones obtenida en el territorio el 12%.

      Estos resultados reflejan la necesidad de que se establezcan las medidas necesarias para elaborar políticas de agua basadas en la adaptación y mitigación de los efectos del cambio climático en los sistemas de recursos hídricos.

      Summary: Climate change represents one of the greatest challenges that society will face in the coming decades. From a hydrological perspective, climate change will greatly modify the spatiotemporal distribution of water resources. The assessment of potential impacts of climate change on a water system inevitably involves the propagation of uncertainties, but this should not be used as an excuse for delay or inaction to address these impacts. A country’s water resources policy must consider the future impacts of climate change, since water resources systems can be very vulnerable. Resources stored as groundwater or as snow can play a fundamental role in defining adaptation strategies to climate change that can allow sustainable supply of water demands.

      The objective of the pre-doctoral research undertaken and presented in this thesis was to advance the development and application of methodologies for evaluating potential impacts of climate change on water resources stored naturally in aquifers and/or in snowpack in systems covering large tracts of land. The snow dynamics of the Spanish Sierra Nevada mountain range were studied, as well as potential future recharge scenarios in aquifers on a national scale. The majority of scientific studies of the impacts of climate change on groundwater resources have been developed for aquifer scale systems. In contrast, snow dynamics are usually studied for specific mountain slopes or basins, while analyses on the scale of an entire mountain range are unusual. Data in alpine systems are usually scarce, due to poor accessibility and limited funds. A methodology is proposed to estimate the optimal siting of monitoring points. Assessing the impacts of climate change requires local or regional climate scenarios adapted to the system to be generated. A methodology is proposed that uses drought statistics to define these scenarios. A review of the state of the art highlights that, despite the importance of droughts in the management of arid and semi-arid zones, drought statistics are not considered in the generation of future local and regional scenarios. Although there are numerous analyses of droughts for historical periods, few are dedicated to future scenarios. It is precisely these requirements and data gaps that provided the motive to develop this research work.

      The methodological framework proposed in the doctoral thesis requires (1) a spatiotemporal analysis of the historical distribution of meteorological variables and their relationship with elevation, and the generation of fields of these variables using geostatistical techniques; (2) development of models to estimate and simulate the variables that influence the availability of water in snowpack and/or in aquifers (snow depth, snow cover and recharge); (3) generation of potential climate change scenarios for the meteorological variables of interest; (4) propagation of the potential impacts of climate change on hydrological variables using the models developed.

      The proposed methodologies were applied to three case studies at the scale of basin, mountain range and nation.

      The relationship of the main climatic variables (precipitation and temperature) with elevation in the Alto Genil basin (Granada province, southern Spain) was investigated. An inversion of the precipitation gradient with elevation was detected at an elevation of around 1600 m. The possible causes, including systematic errors in snow measurement (undercatch of solid precipitation) were discussed and noted. The analysis of these gradients with elevation was used as secondary information to generate precipitation fields using various geostatistical techniques and time scales. A sensitivity analysis revealed wide differences between estimates produced using the different techniques and a poor sensitivity to the time scale (monthly or annual) used to define the climate variogram.

      A parsimonious methodology using regression kriging is proposed for estimating snow depth in alpine systems. This method was developed using snow depth data from the Programme to Evaluate Water Resources from Snowmelt (dubbed ERHIN in Spanish) undertaken by the General Directorate for Water in Spain. In the case of Sierra Nevada, existing information is scarce. Monitoring is done at 23 points (snow stakes) and the frequency of measurement is once or twice a year. The snowpack has been estimated using explanatory variables that can be estimated from a digital elevation model and snow cover data from satellite information. The proposed methodology gave satisfactory results when applied to the Sierra Nevada mountain range, as demonstrated from the cross validation experiment performed. A multi-objective analysis of the regression models led to the conclusion that the key variables for estimating snow depth in the Spanish Sierra Nevada are elevation, northness and slope.

      Based on these regression models obtained, a methodology was developed to optimise the sampling network for monitoring snow depth at the mountain-range scale. This methodology minimises the error in calculating snow depth by considering two sources of uncertainty: regression model and kriging. Various optimisation hypotheses were proposed regarding the increase, decrease and number of stakes added or eliminated in each step. These hypotheses were applied to the case of the Sierra Nevada mountain range, with the result that a new configuration of the monitoring network is obtained that reduces the overall uncertainty of the estimates.

      Cellular automata techniques were applied to estimate snow cover area by using parsimonious lumped and distributed models. The inputs of these models were defined by using series and/or fields of precipitation and temperature, and a digital elevation model. A number of rules of interaction between input variables were calibrated to estimate the dynamics of the snow cover area, minimising the difference between estimates and observations (satellite products) of the snow cover area variable. Both models, lumped and distributed, were applied to the Sierra Nevada mountain range with satisfactory results, as demonstrated by the results obtained in the validation phase.

      An empirical model was proposed to estimate the net recharge to aquifers on a regular 10 km x 10 km grid at the scale of continental Spain. It is a parsimonious model that simulates net recharge from precipitation, temperature and actual evapotranspiration. The model was calibrated using historical data of average recharge and its variance obtained by chloride mass balance method in a previous investigation.

      A methodology was developed to generate potential local or regional climate change scenarios. Different conceptual approaches and correction techniques were explored. A multi-criteria analysis was proposed to define ensembles of non-equi-feasible scenarios that take drought statistics into account. The methodology was applied to the Alto Genil basin, where variations close to -27% in precipitation and + 32% in temperature for the horizon 2071-2100 were obtained for the most pessimistic emissions scenario, RCP8.5.

      The methods described above were applied to propagate the impacts of potential future scenarios of climate change to snow cover area and groundwater recharge. The simulation using the cellular automata model and the future climate series generated for the 2071-2100 horizon considering the RCP8.5 emission scenario, shows significant reductions in snow cover area in the Sierra Nevada – around 60% on average. Moreover, the future temperature and precipitation series generated indicate that the potential climate change in this alpine system at the highest elevations will be greater in the case of temperature and smaller in the case of precipitation. Propagation of net recharge using the empirical model predicts a reduction in recharge over 99.8% of peninsular Spain, distributed in a very heterogeneous way. A greater than 10% reduction in recharge was indicated over more than two thirds of the territory, while the average reduction predicted is 12%.

      These results reflect the need to establish proper measures to devise water policies based on the adaptation and mitigation of the effects of climate change on water resources systems.


Fundación Dialnet

Dialnet Plus

  • Más información sobre Dialnet Plus

Opciones de compartir

Opciones de entorno