Portal web del Sistema de Monitoreo y pronóstico de sequías hidrológicaS (OASIS) a escala de todo el Perú
Dirección de Hidrología
1. Sistema de monitoreo y pronóstico de las sequías hidrológicas (OASIS)
La sequía hidrológica se refiere a la falta de agua en el sistema hidrológico, manifestándose en caudales bajos en los ríos y niveles bajos en lagos, embalses y aguas subterráneas (Tallaksen LM & Van Lanen HAJ, 2004)
El sistema OASIS, permite el seguimiento de las condiciones actuales de sequía hidrológica y su pronóstico a través del índice de anomalía de caudal, el cual permite identificar el déficit o exceso de caudal en un determinado tramo de río.
Para este propósito, el portal web de OASIS es un conjunto de mapas de sequía hidrológica a escala de tramos de ríos. Su escala temporal es de un mes y el pronóstico de caudales se desarrolla para el mes siguiente. Su metodología se basa en las evaluar las salidas de caudales mensuales del modelo hidrológico mensual GR2M a escala de todo el Perú, para lo cual la principal fuente de entrada del modelo es el producto PISCO de precipitación mensual (V2.1). La actualización de este portal web de OASIS es mensual.
2. Disponibilidad hídrica
Las simulaciones de caudales mensuales provienen del producto hidrológico PISCO_HyM_GR2M (Llauca et al., 2021); que utiliza como forzante el producto de precipitación mensual PISCOp (Aybar et al., 2020) y las simulaciones de caudales se basan en el modelo hidrológico mensual conceptual GR2M (Mouelhi, 2006). Es necesario tener en cuenta que el modelo de simulación de caudales mensuales al tener una escala nacional tiene zonas donde presenta baja fiabilidad por lo que se sugiere a los usuarios de este portal web de OASIS leer el artículo científico de Llauca et al. (2021). Los datos del producto PISCO_HyM_GR2Mv1.1 se encuentran disponibles en https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14382758.
3. Anomalías de caudal mensual (AC)
El Mapa del Índice de Anomalía de Caudal (AC), brinda información del déficit o exceso de caudales mensuales. El AC es una medida de desviación del caudal de su valor normal a largo plazo. Se toma como “Normal”, al valor promedio de caudal en un período de 30 años (1981-2010). El AC puede ser calculado para un mes, una temporada o un año. Los valores de AC se clasifican en 6 categorías. Para fines prácticos se ha utilizado el siguiente esquema de clasificación de AC (%), el cual considera de -100% a -50%; Muy por debajo de lo normal, -50% a –25%; Debajo de lo normal, -25% a 25%; Normal, 25% a 50%; Sobre lo normal, 50% a 100%; Muy sobre lo normal, >100%; Alto como la siguiente Tabla.
4. Índice de Precipitación Normal (IPN)
El Mapa de Índice de precipitación normal fue desarrollado con el propósito de determinar a través del tiempo las deficiencias de precipitación por cuencas hidrográficas en un período de tiempo. Este índice puede calcularse para una variedad de escalas de tiempo como 1, 3, 6, 9 y 12 meses. En el presente portal es estimado para 1 mes de duración.
5. Pronóstico de sequía hidrológica
El pronóstico de sequías hidrológicas se genera asimilando el pronóstico climático de precipitaciones al modelo hidrológico mensual GR2M implementado a nivel nacional por subcuencas (Llauca, 2019). Considerando que el pronóstico climático contiene 10 probables salidas, se genera el mismo número de pronósticos de caudales para cada subcuenca del país para los siguientes meses; por lo que el pronóstico de sequía hidrológica se presenta en términos de probabilidad de ocurrencia en base a estas 10 salidas de caudales en cada subcuenca. Para propósitos de mostrar un resumen de estos pronósticos en el portal web de OASIS, por ejemplo, consideramos un porcentaje de 70% cuando 7 de los 10 pronósticos de caudales tienen Anomalía de Caudal ≤ -25%.
Atención: Por la metodología empleada en la generación de los caudales mensuales y de sus forzantes de entrada; se recomienda a los usuarios tomar con cuidado los valores obtenidos en las regiones donde la calibración y validación del modelo GR2M no ha tenido una buena performance. SENAMHI recomienda leer con cuidado los estudios asociados para entender la incertidumbre de estas estimaciones y las regiones con menor fiabilidad.
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