Este documento describe un proyecto de modelización glacio-hidrológica en la cuenca del Río Santa en Perú en el contexto del cambio climático. Los objetivos son evaluar y corregir los datos de precipitación y meteorológicos usando satélites y reanálisis, y desarrollar un modelo glacio-hidrológico simple que represente la relación entre el clima y los glaciares. El modelo es aplicado a un glaciar en Ecuador. El documento también discute la importancia de corregir datos meteorológicos en zonas

1. Modelización glacio-hidrológica de cuencas glaciares en el contexto
de un clima modificado
L. Mourre1, T. Condom1, C. Vincent2 – Foro Internacional Glaciares, Huaraz, Perú, Julio 2013
1 Laboratoire d’étude des Transferts en Hydrologie et Environnement - CNRS/UJF/IRD - Grenoble
2 Laboratoire de Glaciologie et Géophysique de l’Environnement - CNRS/UJF – Grenoble
lise.mourre@ujf-grenoble.fr
• Los glaciares tropicales andinos disminuyen desde la Pequeña Edad de Hielo, estos constituyen
una importante reserva de agua dulce y son excelentes indicadores climáticos.
• Cómo evaluar y obtener correctos forzamientos climáticos en zona montañosa poca
instrumentada ?
Cuáles son los procesos físicos que unen el clima con el estado del glaciar ?
Cuál es la respuesta de los glaciares a los forzamientos del clima ?
• Objetivos múltiples :
 Evaluación, corrección y cambio de escala de los datos de :
 Precipitación a partir de productos TRMM.
 Meteorológicos (radiación, temperatura, humedad, viento) a partir de reanálisis
NCEP/NCAR.
 Desarrollo de un modelo glacio-hidrológico simple teniendo en cuenta la relación física
clima/glaciar, así como la dinámica glaciar. Ejemplo de aplicación en Ecuador.
• Cuenca del Río Santa, Perú. Entre 10°12’ y 7°58 de latitud sur y entre 78°41’ y 77°13’ de
longitud oeste.
• Clima tropical : dos temporadas marcadas por las intensidades de precipitación.
• Escalas temporales de estudio : semi-horaria para el balance de energía, infra-diaria para el
caudal y anual para la dinámica glaciar.
Puntos de interés :
• Cordillera Blanca : ~ 600 km² de cobertura glaciar.
• Cuenca del Río Tablachaca, sin cobertura glaciar :
3 179 km².
• Superficie total : 11 721 km².
• De 0 msnm - 6 768 msnm.
• Gran heterogeneidad de precipitaciones :
 Influencia de la selva amazónica al este.
 Influencia del Océano Pacífico al oeste.
Fig. 1 : Cuenca del Rio Santa.
Problemática y objetivos
Contexto geográfico
Datos de precipitación satelital (TRMM y reanálisis)
Modelización glaciar : Ejemplo de aplicación en Ecuador
Datos de precipitación pluviométrica
Conclusión y perspectivas
• Precipitaciones : variable clave de un modelo hidrológico y de un modelo de deshielo y de
retroceso glaciar.
Precipitación (mm)
Altura (m)
Fig. 2 : Promedio anual de precipitación acumulada
en la zona del Río Santa. Senamhi, 2010-2012.
• Precipitaciones : Estaciones UNASAM
Diferencia de precipitación acumulada anual
entre la data pluviométrica Senamhi y UNASAM.
Fig. 5 : Estaciones UNASAM en la zona del Rio Santa.
Altura (m)
Fig. 3 : Índice pluviométrico con datos Senamhi.
• Precipitaciones : Estaciones Senamhi
• Gradiente positivo Sur – Norte.
• Gradiente positivo Oeste – Este.
Evolución del índice pluviométrico sobre 20 años,
según un gradiente Este/Oeste.
TRMM 3B42 NCEP/NCAR
Tiempo Diarios Diarios
Período 1998 – presente 1948 - presente
Punto de Malla 0.25° x 0.25° 2.5° x 2.5°
Zona De 50°S a 50°N
Método de corrección cuantil/cuantil (Déqué, 2007).
𝐿 𝑟𝑒𝑓 = 𝐹0
−1
[𝐹𝑚 𝑆𝑟𝑒𝑓 ]
Donde Fm es la función de densidad acumulativa (cdf) de los
reanálisis y F0
-1 cdf-1 de las observaciones (en valores diarios).
Aplicación de esta función a la serie de reanálisis 𝑆 𝑛,𝑗.
Referencias :
Déqué, M., 2007. Frequency of precipitation and temperature extremes over France in an anthropogenic scenario : Model results and statistical correction according to observed values. Global and Planetary Change. 57, 16-26.
Favier, V., Agosta, C., Genthon, C., Arnaud, L., Trouvillez, A., Gallée, H., 2011. Modeling the mass and surface heat budgets in a costal blue ice area of Adelie Land, Antarctica. Journal of Geophysical Research. 116, 1-14.
Harper, J. T., Humphrey, N. F., 2003. High altitude Himalayan climate inferred from glacial ice flux. Geophysical research letters. 30, 1764-1769.
Huss, M., Jouvet, G., Farinotti, D., Bauder, A., 2010. Future high-moutnain hydrology : a new parameterization of glacier retreat. Hydrology and Earth System Sciences. 14, 815-829.
Oerlemans, J., Knap, W.H., 1998. A 1 year record of global radiation and albedo in the ablation zone of Morteratschgletscher, Switzerland. Journal of Glaciology. 44, 231-238.
Sicart, J.E., 2002. Contribution à l'étude des flux d'énergie, du bilan de masse et du débit de fonte d'un glacier tropical : le Zongo, Bolivie. Thèse de doctorat, Université Paris 6. 333 pp.
Suarez, W., 2007. Le bassin versant du fleuve Santa (Andes du Pérou) : dynamique des écoulements en contexte glacio-pluvio-nival. Thèse de doctorat, Université Montpellier 2, 290 pp.
Senamhi TRMM 3B42 TRMM 3B42
corregido
NCEP/NCAR NCEP/NCAR
corregido
% días con precipitación (> 0 mm) 35,8 % 73,4 % 35,8 % 28,8 % 35,9 %
% días con precipitación (> 5 mm) 15 % 9,3 % 15,8 % 5,7 % 16 %
% concordancia de ocurrencia de días con precipitación > 0 mm (ref. Senamhi) Ref. 86,9 % 81,9 % 45,2 % 82 %
% concordancia de ocurrencia de días con precipitación > 5 mm (ref. Senamhi) Ref. 29,1 % 51,2 % 11,4 % 44 %
Precipitación promedio anual (1998 – 2012) [mm] 704,4 578 714,3 325 780
Fig. 4 : Precipitación acumulada anual.
Marzo 2012 - Abril 2013.
Fig. 6 : Función de densidad acumulativa.
Aplicación a las serie de 1998 a 2012.
• Este método ajusta el conjunto de datos en términos de intensidades y ocurrencias (para los
días sin precipitación) con series de datos pluviométricos.
En período sin datos, las correcciones no son precisas.
Fig. 8 : Balance de masa distribuido en el glaciar. (mediciones
2002 en rojo , 2003 en verde, modelado 2002/2003 en azul).
Aplicación al glaciar 15 del Antizana (Ecuador).
• Dinámica glaciar basada en el enfoque de los
autómatas celulares (Harper & Humphrey, 2003).
• Glaciar en equilibrio con las condiciones climáticas
aplicadas.
• ¿ Cómo representar la evolución temporal real
de los glaciares de la Cordillera Blanca ?
Fig. 9 : Glaciar 15 del Antizana en el año
2002/2003. La base rocosa se muestra en
marrón, el hielo en azul.
• Balanza de flujos de energía en la superficie : radiación,
turbulentos, y conducción de calor en el hielo (Favier et al., 2011).
• Modelización del albedo a partir de Oerlemans & Knap (1998) y
Sicart (2002). Adición de una función de envejecimiento del
hielo.
• Distribución del balance de masa del glaciar por grupo de
altitudes.
Datos :
• Corrección de los datos satelitales (TRMM y datos de reanálisis) en el área del Río Santa, a
partir del método Déqué, del método de anomalías, …
• La correcta regionalización de los datos meteorológicos y de precipitación en zona de
montaña poca instrumentada es un punto de gran importancia.
Modelo :
• Evolución de un modelo « degree-day » mensual (Suarez, 2007) a un modelo infra-diario a
base física que representa los procesos internos. Aplicación del modelo de superficie de
MétéoFrance Surfex (Crocus-Isba).
• Comparación posible de la dinámica glaciar con el modelo de Huss (Huss et al., 2010).
Recurso hídrico :
• El objetivo es comprender el funcionamiento actual y futuro de la cuenca y el impacto de
los glaciares en los recursos hídricos de la zona del Río Santa.
• Para el futuro, tenemos que preguntarnos cómo será la evolución de la temporada de lluvia
(período de tiempo, intensidad) y cómo va a cambiar la temperatura.
• La retroacción de los glaciares y la influencia de su superficie en el clima es también un
punto clave de discusión para la modelización de recursos hídricos.
Fig. 7 : Precipitación diaria para los meses de enero 2003 y 2013.
La corrección se basa en datos Senamhi de 1998 a 2012.