jueves, 20 de diciembre de 2012

Modelos hidrológicos distribuidos: TETIS



El Grupo de Investigación de Modelización Hidrológica y Ambiental de la Universidad Politécnica de Valencia tiene una larga tradición investigadora en modelización. Fruto de la misma es el desarrollo del Modelo Tetis. Su sucesivo desarrollo a lo largo de los años hace que ahora esté en su versión 8.2.5.

Como sus desarrolladores explican “El Modelo TETIS es un modelo de simulación hidrológica de tipo distribuido en el espacio mediante una subdivisión de la cuenca en celdas regulares, es físicamente basado y está orientado a cuencas de cabecera. Es un modelo global, es decir, permite resolver problemas tanto de Crecidas como de Recursos Hídricos. Además tiene un potente algoritmo de calibración automática de sus parámetros y de los valores iniciales de todas las variables de estado”.

Sin duda, aunque más compleja, la apuesta por el desarrollo de modelos de naturaleza distribuida queda facilitado por las ventajas que presentan el abordar la representación detallada de los factores que intervienen en la conversión de la lluvia en caudal. Cabe también añadir, según los autores de TETIS , que “ la modelación distribuida ha surgido en los últimos años para lograr un mejor entendimiento de los procesos a nivel de cuenca y de parcela. Aunque en ocasiones requiere de información detallada de la zona de estudio, este tipo de información día a día se encuentra más a disposición del público gracias al desarrollo que en los últimos años han tenido los ordenadores, la cartografía digital, los sistemas de información geográfica y las mediciones con sensores remotos”, es decir la expansión del conjunto de instrumentos que componen la Geomática.

En su versión última el modelo incorpora una serie de novedades, como son un nuevo modelo del ciclo de sedimentos, y  las  mejora de la conceptualización del proceso de transpiración de las plantas y del módulo de calibración automática.

El modelo, de libre acceso (1), se ha  utilizado como herramienta de investigación abordando distintos análisis desde la calibración automática de condiciones iniciales de humedad (2) hasta la extrapolación de parámetros para el estudio cuencas no aforadas (3), pasando por su comparación con otros modelos existentes  (4) y  el estudio del impacto del cambio climático en cuencas tropicales (5). Igualmente se ha recurrido a él para el análisis, caracterización y gestión de cuencas y recursos hídricos (6), destacando su integración en sistemas de alarma para la predicción de avenidas en tiempo real (7).

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(1) Dirección WEB para la descarga del Modelo (hidrológico conceptual distribuido) Tetis: http://lluvia.dihma.upv.es/ES/software/software.html
(2)  Calibración automática de las condiciones iniciales de humedad para mejorar la predicción de eventos de crecida: http://www.revista.unal.edu.co/index.php/arh/article/viewFile/9281/9938
(3)  Parameter extrapolation to ungauged basins with a hydrological distributed model in a regional framework: http://www.hydrol-earth-syst-sci.net/13/229/2009/hess-13-229-2009.pdf
(4)   Distributed hydrological models: comparison between TOPKAPI, a physically based model and TETIS, a conceptually based model: http://meetingorganizer.copernicus.org/EGU2009/EGU2009-1975.pdf
(5) Climate change impacts in a Colombian Andean tropical basin: http://fallmeeting.agu.org/2012/files/2012/12/Poster-AGU.pdf
(6)  Restauración integral del estuario superior de la Ría del Oka, Fase II. Anejo Nº2, Estudio hidrológico: http://www.ingurumena.ejgv.euskadi.net/contenidos/plan_programa_proyecto/restauracion_estuario_oka/es_doc/adjuntos/ANEJO2.pdf
(7)  Integración del modelo TETIS en el sistema de alarma temprana DELFT FEWS para predicción de avenidas en tiempo real en algunas cuencas de la C.H. del Júcar: http://lluvia.dihma.upv.es/ES/publi/congres/016_JIA09_JCME-FF_present.pdf
 

jueves, 8 de noviembre de 2012

Modelling Crops Water Foot Print


According to FAO, worldwide agriculture accounts for over 70% of blue water consumption. The anticipated future increase in global population, from 6.1 billion people in 2000 to 8.9 billion by 2050, entails the increase of agricultural production. It is estimated that by 2030 50% more food has to be produced, and twice the current amount of food by 2050. However, this increase in food production should be carried out with the least amount of water needed, mainly due to increases in urban and industrial water consumption and possible consequences of climate change. It will be necessary to increase the water needed for food production from the current 7.000 km3 to 9.000-11.000 km3 by 2050.

Spain is no exception, water consumption is strongly geared towards the agricultural sector, and the rate of exploitation of renewable resources exceeds 30%. In the past 20 years, the irrigated area has raised to 20%, causing a large increase in water demand. This makes Spain the country with the largest irrigated area in Europe, with nearly one third of the total European irrigated area. Nevertheless, Spain remains a net importer of virtual water, with more than 25,000 million m3 per year, mainly associated with the import of cereals and industrial crops such as soybeans or cotton. But more and more criticism arises against the agriculture sector remaining the centre stage. The old paradigm "more crops and jobs per drop" is shifting towards “more cash and nature per drop". Determining the current and future water demands will help to implement sustainable policies for water resources management.

Water use at a national level has traditionally been measured by indicators such as water withdrawal, which only considers the total freshwater used by a country in its production system. The use of indicators such as the Water Footprint (WF) allows analysing not only the impacts generated at the national level, but all those associated with the consumption of goods produced abroad. This multidimensional indicator distinguishes also between blue water (surface and groundwater) and green water (water from rain accumulated in the soil).It is furthermore possible to quantify the impact of pollution by calculating the gray water, which is defined as the total freshwater required to assimilate the load of pollution.

The Virtual Water (VW) concept was defined by professor Tony Allan in the beginning of the 90´s; since then, notable advances in the development of the Water Footprint concept have been achieved. The first major quantification of water flows associated with trade of commodities was made by Chapagain and Hoekstra. They established the VW flows of several crops and derived products. Nowadays, this methodology is standard, thanks to the efforts of the researchers of the Water Footprint Network. Methodological advances include the use of complex geographical models to estimate the water use of crops (CWU)(Mekonnen and Hoekstra, 2011; 2012). These models are based on water balances equations. They allow for the estimation of the amount of water embedded in crops in a certain area and at a given time.

Water balance models can be developed at different time and spatial scales, thus they vary in complexity and input data. There are several models to calculate crop water requirements on a global scale. Some of the most recent ones have been implemented with a resolution of 5 minutes and a total of 26 crop classes (both for rainfed and irrigated conditions). Some other models have been was applied to 126 crops, including calculations of gray water. But, the certainty of these models is influenced by the input data: location of crops and planting dates, weather variables, soil properties, etc. The total available water capacity of the soil (TAWC) plays a critical role in determining the overall water balance because it acts as a water reservoir.

To sort out some of such drawbacks researchers (A. de Miguel, M. Kallache and E. García-Calvo) have developed a spatial crop water use model (CWUModel), which computes the Water Footprint of agriculture in the Duero river basin. This model enables daily water balances in a geospatial context, distinguishing between green water and blue water.

The work can be accessed at our Cuadernos de Geomática Aplicada section.

viernes, 19 de octubre de 2012

Sistemas de Información Geográfica (SIG)


Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) se consideran como parte fundamental para la adquisición, gestión y tratamiento de la información digital. Desde su primer desarrollo con el Canada Geographical Information System de Roger Tomlinson hasta la actualidad, la tecnología y la ciencia espacial que los sustentan han evolucionado mucho y de manera muy rápida. Ese progreso ha ido de la mano de la espectacular implantación y masificación de todas las tecnologías digitales, incluidas las de la información.

En consecuencia, los SIG han ido creciendo y sustentándose de una serie de recursos afines como los sistemas de GPS, la información provista por los satélites, los sistemas de comunicación telemáticos, la Geo-estadística y, también, la implantación de las Infraestructuras de Datos Espaciales.

Hoy en día existen un número considerable de programas SIG, muchos de ellos presentan posibilidades de análisis y derivación de información que puede agruparse en lo que sería un conjunto de herramientas hidrológicas. En consecuencia, algunas características básicas de carácter hidrológico pueden obtenerse aplicando alguna de estas funciones incorporadas en los SIG como la delimitación automática de cuencas de drenaje, la extracción y organización de redes de drenaje y la derivación de sistemas de conectividad de flujos.

Utilizando los SIG como programas que permiten la automatización de los procesos y la creación de módulos, la mayoría de ellos permiten la programación y modelización de fenómenos hidrológicos, siendo el desarrollo de balances hídricos, uno de los métodos más recurridos en estas automatizaciones.

Junto a los SIG comerciales, cabe destacar la proliferación de algunos con un grado de desarrollo muy eficiente de carácter libre (de libre acceso sin necesidad de pago de licencias). La implantación de algunos de ellos hace recomendable su mención para aquellas personas que, frente a desembolsos dinerarios iniciales, prefieran la inversión de tiempo para obtener resultados mínimamente satisfactorios.

Por ejemplo, Oscar Abarca y Miguel Bernabé (1) utilizan el Sistema Sextante incluido en el SIG GVSIG (A) para estimar caudales de estiaje en cuencas de drenaje; El SIMPA (2) -Sistema Integrado de Modelización Precipitación-Aportación-, es un conjunto de utilidades para el análisis hidrológico que se desarrolló con el SIG GRASS (B); La estructura de ILWIS (C) –Integrated Land (3) and Water Information System- se ha utilizado para el desarrollo de un modelo de transporte hidrológico como base para la evaluación de la calidad del agua (3), entre otras aplicaciones.

En consecuencia, el recurrir a los SIG para el análisis o, incluso, para el desarrollo de aplicaciones hidrológicas es en la actualidad una estrategia viable sin necesidad de utilizar a programas ya establecidos, sobre todo cuando el estudio hidrológico planteado pretende resolver interrogantes que requieren del control exhaustivo de las variables o, por el contrario, investigar los potenciales de desarrollo de los SIG que utilizamos.

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         1. Abarca, O., Bernabé, M.: Simulación hidrológica de caudales de estiaje con gvSIG (SEXTANTE):    
             http://downloads.gvsig.org/download/events/gvSIG-Conference/4th-gvSIG-Conference/Posters/Poster-Simulacion_hidrologica_caudales_estiaje.pdf
         2. Álvarez, J., Sánchez, A., Quintas, L.; SIMPA, a GRASS based tool for Hydrological Studies
             http://hercules.cedex.es/hidrologia/pub/doc/SIMPABangkok.pdf 
         3. Yin, Z.: Hydrological transport model calibration and integration by GUI in 52oNorth/ ILWIS OS for the
             Dinkel River for supporting water quality studies. http://www.itc.nl/library/papers_2010/msc/wrem/yin.pdf
         (A) Programa GVSIG: http://www.gvsig.org/web/
         (B) Programa GRASS: http://grass.fbk.eu/
         (C) Programa ILWIS: http://52north.org/communities/ilwis/