Evaluación de la estimación espaciotemporal de la recarga mediante un modelo hidrológico utilizando una calibración multiobjetivo que incorpore información de sensores remotos

Abstract

La recarga es la cantidad de agua que alimenta los sistemas de aguas subterráneas, sistemas que abastecen aproximadamente a dos mil millones de personas. Para su estimación existen variedad de técnicas entre las cuales está la modelación hidrológica. En la presente investigación se realizó la implementación del modelo hidrológico TETIS para estimar la recarga de aguas subterráneas en la cuenca del río Lebrija ubicada en la Cordillera Oriental de Los Andes colombianos. Esta es una cuenca tropical con un promedio anual de precipitación de 1675 mm, que se presenta en un régimen mixto, con picos a mediados de cada semestre. La cuenca tiene un fuerte cambio de elevaciones desde 4200 hasta 28 msnm en el punto de delimitación. En la implementación se utilizó información de superficie registrada por estaciones del IDEAM. Para mejorar las estimaciones se utilizó una calibración multiobjetivo que involucró información de evapotranspiración y humedad del suelo registrada por sensores remotos. Para la validación de la recarga se utilizó información de GRACE y GLDAS para tener una aproximación a valores medidos de recarga. Se evaluó el desempeño espacial con la métrica de eficiencia de patrones espaciales; para lo cual se realizó un acople del modelo con un código de R que permitiera la inclusión de nuevas funciones objetivo. Como algoritmo de calibración multiobjetivo se utilizó Pareto Archived Dynamically Dimensioned Search mediante el programa Ostrich. Con la metodología propuesta se mejoró el desempeño espacial del modelo hasta en 47.9 % y en la simulación de caudales se alcanzaron mejoras de 20.8 %. La recarga estimada mejoró en 31.9 %, pasando de 218 a 695 mm anuales en promedio. (Texto tomado de la fuente).

Groundwater recharge is the amount of water that feeds groundwater systems, which supply water to two billion people globally. Various techniques exist for estimating groundwater recharge, including hydrological modeling. In this research, the TETIS hydrological model was implemented to estimate groundwater recharge in the Lebrija river basin, located in the Colombian eastern mountain range. This tropical basin experiences an average annual rainfall of 1675 mm, with a mixed regime peaking in the middle of each semester. The Lebrija basin features significant elevation variations, ranging from over 4200 meters above sea level (masl) to 28 masl at the delimitation point. Surface information from IDEAM stations was used during the implementation phase. To enhance estimations, a multi-objective calibration was performed, incorporating evapotranspiration (ET) and soil moisture (SM) data obtained through remote sensing. Additionally, GRACE and GLDAS data were used to approximate measured recharge values for groundwater recharge validation. Spatial performance was assessed using the spatial pattern efficiency metric, which required coupling the model with an R script to incorporate new objective functions. The Pareto Archived Dynamically Dimensioned Search algorithm was implemented via Ostrich software. The proposed methodology demonstrated an enhancement in spatial performance by up to 47.9 %, leading to a 20.8 % improvement in flow simulation. Furthermore, recharge estimation showed a significant improvement of 31.9 %, increasing from 218 to 695 mm of annual average.