Modelación del balance de masa del galciar 15a del volcán Antisana usando software WEAP

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(1)ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL FACULTAD DE INGENIERÍA CIVIL Y AMBIENTAL. MODELACIÓN DEL BALANCE DE MASA DEL GLACIAR 15α DEL VOLCÁN ANTISANA USANDO EL SOFTWARE WEAP. PROYECTO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERO AMBIENTAL. ANDRÉS OSWALDO FERNÁNDEZ YÁNEZ (Email: an_fer_yan@yahoo.com). DIRECTOR: DR. ING. MARCOS JOSHUA VILLACÍS ERAZO (Email: marcos.villacis@epn.edu.ec). Quito, junio 2010.

(2) II. DECLARACIÓN. Yo ANDRÉS OSWALDO FERNÁNDEZ YÁNEZ, declaro que el trabajo aquí descrito es de mi autoría; que no ha sido previamente presentado para ningún grado o calificación profesional; y, que he consultado las referencias bibliográficas que se incluyen en este documento.. La. Escuela. Politécnica. Nacional,. puede. hacer. uso. de. los. derechos. correspondientes a este trabajo, según lo establecido por la Ley de Propiedad Intelectual, por su Reglamento y por la normatividad institucional vigente.. ________________________________________________. ANDRÉS OSWALDO FERNÁNDEZ YÁNEZ.

(3) III. CERTIFICACIÓN. Certifico que el presente trabajo fue desarrollado por Andrés Oswaldo Fernández Yánez, bajo mi supervisión.. DR. ING. MARCOS VILLACÍS DIRECTOR DE PROYECTO.

(4) IV. AGRADECIMIENTOS. Culminando esta etapa de mi vida, quiero dar mi más sincero agradecimiento a todos mis amigos con quienes he compartido todo este tiempo en la universidad, a mi Sas, a Vero, a Isa, a Diego, a Danny, a Tego, a Sandra, a Marlon y a Lu; por la joda, por las peleas, por las risas, por el licor, etc. y a nuestros profesores quienes han sido una guía y un ejemplo de vida. A toda mi familia y a mis panas gabrielinos porque siempre me han dado su apoyo en los buenos y malos momentos.. Por la ayuda institucional recibida, me gustaría expresar mi agradecimiento al Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI), quien en conjunto con la Empresa Metropolitana de Alcantarillado y Agua Potable de Quito (EMAAP-Q) y el Instituto de Investigación para el Desarrollo de Francia (IRD, por sus siglas en francés), viene trabajando desde 1994, generando la información que ha hecho posible este estudio; al Proyecto de Adaptación al Cambio Climático a través de la efectiva Gobernabilidad del Agua (PACC-Ecuador) del Ministerio del Ambiente (MAE), por facilitar los datos de proyecciones de escenarios de cambio climático; y al Instituto Ambiental de Estocolmo (SEI, por sus siglas en inglés) por facilitar gratuitamente el software de Evaluación y Planificación de Recursos Hídricos (WEAP, por sus siglas en inglés). De igual manera, a la Secretaría Nacional de Ciencia y Tecnología (SENACYT) junto a la Escuela Politécnica Nacional (EPN) por el cofinanciamiento del Proyecto de Investigación “Impacto del Cambio Climático y de la Variabilidad Climática en el Régimen Hidrológico de Cuencas Hidrográficas con Cobertura Parcialmente Glaciar del Volcán Antisana” del cual se deriva este proyecto. Finalmente, al Departamento de Apoyo a la formación (DSF) del IRD y a la EPN por el apoyo por medio del Joven Equipo Asociado (JEA) al IRD Identificación y Modelación de los recursos Agua de altura en relación con las variaciones del clima: hacia la Gestión Integral de los recursos hídricos en el Ecuador (IMAGE)..

(5) V. DEDICATORIA. A mi mamá Esperanza, A mi papá Oswaldo, A Pato, Anita, Mauricio y Vero por ser quienes me han enseñado que en la vida siempre debemos seguir adelante..

(6) VI. CONTENIDO Pág. Contenido .............................................................................................................. VI Lista de tablas ........................................................................................................ X Lista de figuras ...................................................................................................... XI Simbología y siglas ............................................................................................. XIV Resumen ............................................................................................................. XVI Summary ............................................................................................................. XVI Presentación ..................................................................................................... XVIII Capítulo 1. Introducción, antecedentes y objetivos ................................................................... 1 1.1 Antecedentes .................................................................................................... 1 1.2 Problemática ..................................................................................................... 3 1.2.1. Estudios anteriores sobre modelación del balance de masa ................. 6 1.3 Hipótesis............................................................................................................ 7 1.4 Objetivos ........................................................................................................... 7 1.4.1 Objetivo General ..................................................................................... 7 1.4.2 Objetivos Específicos .............................................................................. 8 Capítulo 2. Descripción de la zona ............................................................................................ 9 2.1 El Volcán Antisana ......................................................................................... 9 2.3 Descripción climática de la zona .................................................................. 15 2.3.1 Precipitación .......................................................................................... 15 2.3.2 Temperatura .......................................................................................... 17 2.3.3 Viento .................................................................................................... 18 2.3.4 Influencia de los fenómenos climáticos ENOS (El Niño Oscilación del Sur) ............................................................................................... 19.

(7) VII. Pág. Capítulo 3. Datos existentes de la zona .................................................................................. 23 3.1 Descripción de los datos .............................................................................. 23 3.1.1 Reanalisis NCEP NCAR........................................................................ 23 3.1.1.1 Protocolo para obtener datos de Reanálisis ................................... 23 3.1.2 PRECIS (Providing Regional Climate for Impact Studies)..................... 28 3.1.2.1 Protocolo para obtener datos PRECIS ........................................... 29 3.1.3 TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)........................................ 33 3.1.3.1 Protocolo para la obtención de datos TRMM .................................. 34 3.1.4 Estaciones INAMHI ............................................................................... 36 3.1.5 Estaciones Antisana .............................................................................. 37 3.2 Resumen de la base de datos ..................................................................... 39 3.3 Áreas representadas por los datos obtenidos.............................................. 42 3.3 Comparación entre series de datos ............................................................. 44 3.4 Reconstitución y corrección de series de datos ........................................... 48 Capítulo 4. Fundamento teórico y metodología ....................................................................... 50 4.1 Balance de masa ......................................................................................... 50 4.1.1 Balance neto específico del glaciar 15α ................................................ 54 4.1.1.1 Evolución 1995-2000 ..................................................................... 54 4.1.1.2 Evolución 2001-2006 ..................................................................... 55 4.2 Dinámica glaciar .......................................................................................... 56 4.3 Modelo de balance de masa en WEAP ...................................................... 58 4.3.1 Water Evaluation And Planning System (WEAP) - Software para la evaluación y planificación de sistemas hídricos ................................. 58 4.3.1.1 WEAP Versión 2.3018 ................................................................... 59 4.3.1.2 Lenguaje de programación ............................................................. 60 4.3.2 Creación de catchments o bandas de altitud ........................................ 62 4.3.2 Definición del periodo de tiempo ........................................................... 63 4.3.3 Ingreso de datos.................................................................................... 64 4.3.3.1 Precipitación ................................................................................... 64.

(8) VIII. Pág. 4.3.3.2 Temperatura ................................................................................... 67 4.3.3.3 Otros parámetros ............................................................................ 67 4.3.4 Creación de constantes......................................................................... 68 4.3.5 Estimación de la sublimación ................................................................ 69 4.3.6 Estimación de la fusión ......................................................................... 70 4.3.6.1 Modelo degree-day (grado día) ..................................................... 71 4.3.6.2 Factores empíricos de fusión del hielo-nieve de tipo degreeday ................................................................................................. 71 4.3.6.3 Fusión de nieve .............................................................................. 73 4.3.6.4 Fusión de hielo ............................................................................... 74 4.3.7 Estimación del balance de masa ........................................................... 75 4.3.8 Área glaciar ........................................................................................... 76 4.3.8.1 Variación anual del área glaciar...................................................... 77 4.3.9 Estimación de la línea de equilibrio (ELA) ............................................. 80 4.4 Coeficientes de eficiencia ............................................................................ 81 4.5 Calibración ................................................................................................... 82 4.5.1 Calibración de To Y Tm......................................................................... 83 4.5.2 Calibración de asnow y aice .................................................................. 83 Capítulo 5. Resultados y discusión .......................................................................................... 85 5.1 Sublimación ................................................................................................ 85 5.2 Balance neto específico, ELA y área glaciar................................................ 86 5.2.1 Pruebas ................................................................................................. 86 5.2.2 Periodo 1995-2007 ................................................................................ 89 5.2.3 Reconstitución 1956-2007..................................................................... 95 Capítulo 6. ........................................................................................................... 110 Conclusiones y recomendaciones ....................................................................... 110 6.1 Conclusiones ............................................................................................. 110 6.2 Recomendaciones ..................................................................................... 114 Referencias Bibliográficas ................................................................................... 115.

(9) IX. Pág. Anexos ................................................................................................................ 122 No. 1 Interpolación de áreas ............................................................................ 123 No. 2 Factores de fusión .................................................................................. 126 No. 3 Correción de la serie de precipitación reanalisis NCEP-NCAR 19562007........................................................................................................ 128 No. 4 Datos de entrada ................................................................................... 131 No. 5 Resultados del modelo prueba B ........................................................... 152.

(10) X. LISTA DE TABLAS Tabla. Pág.. 2.1 Variación del Glaciar 15 .................................................................................. 14 2.2 Eventos ENOS según Trenberth ..................................................................... 20 3.1 Lista de variables descritas en PRECIS .......................................................... 33 3.2 Descripción de las estaciones INAMHI ........................................................... 37 3.3 Estaciones operadas por el programa GREATICE, año 2006......................... 39 3.4 Descripción de la base de datos obtenida ....................................................... 40 3.5 Descripción de la malla PRECIS, TRMM y las estaciones INAMHI según los modelos digitales de elevación ASTER_GDEM y MARC SOURIS ......... 44 4.1 Balance neto específico observado del glaciar 15α ........................................ 55 5.1 Descripción de pruebas realizadas en el modelo WEAP ................................ 88 5.2 Parámetros calculados y valores de NASH y R2 para las pruebas realizadas ..................................................................................................... 88 5.3 Balance neto específico anual observado y resultado de la prueba B en WEAP ........................................................................................................... 90 5.4 Componentes del balance neto específico en la prueba B.............................. 92 5.5 Componentes de la ablación glaciar (%) por año ............................................ 93.

(11) XI. LISTA DE FIGURAS Figura. Pág.. 1.1 Red de monitoreo del IRD en los Andes centrales ............................................ 2 1.2 Temperatura en los Andes tropicales entre 1939 y 1998 .................................. 4 1.3 Cambios de temperatura y precipitación proyectados para el 2020, 2050 y 2080 por el IPCC en Centro América y Sudamérica .................................... 4 1.4 Cambio en longitud y superficie de 10 glaciares tropicales de Ecuador, Perú y Bolivia entre 1930 y 2005 .................................................................... 5 2.1 Ubicación del volcán Antisana con respecto a la ciudad de Quito .................. 10 2.2 Variación de los 17 glaciares del Antisana entre 1956 y 2005 ........................ 12 2.3 Ubicación del volcán Antisana y del glaciar 15................................................ 13 2.4 Cuenca del glaciar 15: Equipo de monitoreo y corrientes superficiales. ......... 14 2.5 Fluctuaciones del glaciar 15 en las últimas cuatro décadas ............................ 15 2.6 Comparación entre el índice Pglaciar y el promedio mensual del periodo 1995-2007 ..................................................................................................... 17 2.7 Estación Morrena: Promedio de temperatura mensual 2004, 2005, 2006 y 2007 ........................................................................................................... 18 2.8 Índice MEI para el periodo 1950-2010 ............................................................ 21 2.9 Índices El Niño3+4 y anomalías en la precipitación. ....................................... 22 3.1 Sitio web IRI .................................................................................................... 24 3.2 Visualización de datos NCEP-NCAR .............................................................. 27 3.3 Obtención de datos NCEP-NCAR ................................................................... 28 3.4 Obtención de datos PRECIS: Instrucción 1 ..................................................... 30 3.5 Obtención de datos PRECIS: Instrucción 2 ..................................................... 30 3.6 Obtención de datos PRECIS: Instrucción 3 ..................................................... 31 3.7 Obtención de datos PRECIS: Instrucción 4 ..................................................... 31 3.8 Obtención de datos PRECIS: Instrucción 5 ..................................................... 32 3.9 Obtención de datos TRMM: Instrucción 1 ....................................................... 35 3.10 Obtención de datos TRMM: Instrucción 2 ..................................................... 35 3.11 Obtención de datos TRMM: Instrucción 3 ..................................................... 36 3.12 Ubicación de los pluviómetros totalizadores y pluviógrafos, año 2005 .......... 38.

(12) XII. Figura. Pág.. 3.13 Áreas representadas por los datos obtenidos del modelo NCEP-NCAR, PRECIS y observaciones satelitales TRMM ................................................ 42 3.14 Áreas en detalle que corresponden a los datos de PRECIS y TRMM y las estaciones del INAMHI ............................................................................ 43 3.15 Comparación entre la precipitación mensual observada y la precipitación calculada.................................................................................. 45 3.16 Comparación entre la temperatura promedio mensual observada (ORE), estaciones locales y modelos PRECIS y NCEP-NCAR. ................... 47 3.17 Correlación entre la temperatura media mensual del modelo NCEPNCAR y las mediciones observadas en la estación ORE. ............................ 49 3.18 Corrección de temperatura media a partir de la serie del modelo NCEPNCAR con las mediciones en la estación ORE............................................. 49 4.1 Partes principales de un glaciar ...................................................................... 51 4.2 Medición del balance de masa en un punto, tomando en cuenta las diferentes densidades de nieve y hielo ......................................................... 53 4.3 Balance en función de la altura en el glaciar 15α durante los años extremos de medición (1995, 1997-98 EL Niño y 1999-00 La Niña)............. 54 4.4 Balance de masa neto específico del Glaciar 15α durante el período de estudio 1995-2007 ........................................................................................ 56 4.5 Deformación de cristales de hielo ................................................................... 57 4.6 Dinámica glaciar avance y retroceso ............................................................... 58 4.7 Definición de catchments o bandas en el glaciar 15α en WEAP ..................... 63 4.8 Definición del periodo de tiempo en WEAP ..................................................... 64 4.9 Ingreso de datos de precipitación.................................................................... 65 4.10 Creación de variables en WEAP ................................................................... 66 4.11 Temperatura promedio del aire ingresada en cada banda ............................ 68 4.12 Comparación entre la sublimación calculada a partir de datos del nivel de 600hPa, de 500hPa y la sublimación observada ..................................... 70 4.13 Distribución de precipitación sólida (nieve) en los Andes y Alpes ................. 83 5.1 Promedio mensual en el periodo 1995-2007 de la velocidad del viento y la sublimación calculada en WEAP............................................................... 86.

(13) XIII. Figura. Pág.. 5.2 Comparación del balance neto específico anual observado y resultado del modelo WEAP prueba B en el periodo 1995-2007................................. 90 5.3 Comparación entre el balance neto específico mensual calculado y la temperatura a 600 hPa NCEP-NCAR corregida entre 1995-2007. ............... 91 5.4 Comparación entre la ELA observada, ELA calculada por regresión lineal y ELA calculada en WEAP en el periodo 1995-2007 ................................... 94 5.5 Comparación entre los valores de área del glaciar 15α observados y los resultados del modelo WEAP ....................................................................... 95 5.6 Balance de masa anual en el periodo 1956-2007 en la prueba C ................... 96 5.7 Balance neto específico anual en el periodo 1956-2007 en la prueba C ........ 97 5.8 Balance de masa acumulado y eventos ENOS La Niña y El Niño en el periodo 1956-2007 en la prueba C ............................................................... 98 5.9 Retroceso del área glaciar observada en el Glaciar 15α y lel resultado del modelo WEAP en el período 1956- 2007 en la prueba C ............................. 99 5.10 Simulación del área total del glaciar 15α y eventos ENOS La Niña en el periodo 1956-2007 en la prueba C ............................................................. 101 5.11 Balance de masa anual resultado del modelo WEAP en la prueba D para el periodo 1956-2007 .......................................................................... 102 5.12 Comparación entre el área glaciar observada y la salida del modelo WEAP en el período 1956- 2007 en la prueba D ........................................ 103 5.13 Evolución 1975-2003 de la precipitación anual promedio en la cuenca del Amazonas ............................................................................................. 104 5.14 Series de precipitación y temperatura como entrada del modelo WEAP para las pruebas C y D. .............................................................................. 106 5.15 Series de precipitación de estaciones INAMHI (Quito Observatorio e Izobamba) cercanas al sitio de estudio. ...................................................... 107 5.16 Serie de velocidad del viento como entrada del modelo WEAP para las pruebas C y D. ............................................................................................ 108.

(14) XIV. SIMBOLOGÍA Y SIGLAS α. Alfa. cm3. Centímetro cúbico. d. Día. E. Este. ºC. Grado centígrado o Celsius. K. Grado Kelvin. g. Gramo. hPa. Hectopascales. kg. Kilogramo. km2. Kilómetro cuadrado. km3. Kilómetro cúbico. m. Metro. m2 m. 3. Metro cuadrado Metro cúbico. mb. Milibares. mm. Milímetro. msnm. Metros sobre el nivel del mar. N. Norte. NO. Nor-oeste. O (W). Oeste (West). %. Porcentaje. s. Segundo. S. Sur. SE. Sur-este. ATSM. Anomalías de Temperatura Superficial del Mar. BNE. Balance neto específico. CAN. Comunidad Andina. DICA-EPN. Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental de la Escuela Politécnica Nacional.

(15) XV. ELA. Línea de Equilibrio, por sus siglas en inglés. EMAAP-Q. Empresa Metropolitana de Alcantarillado y Agua Potable Quito. ENOS (ENSO). El Niño Oscilación del Sur (El Niño-Southern Oscillation). EPN. Escuela Politécnica Nacional. GREATICE. Glaciers et Ressources en Eau des Andes Tropicales Indicateurs Climatiques et Environnementaux. GTNH-PHI. Grupo de Trabajo de Nieves y Hielos del Programa Hidrológico Internacional. IGM. Instituto Geográfico Militar. INAMHI. Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología. IPCC. Panel Intergubernamental de Cambio Climático. IRD. Instituto de Investigación para el Desarrollo, por sus siglas en francés. IRI. International Research Institute for Climate Prediction. JAXA. Agencia de Exploración Aeroespacial Japonesa. LIA. Pequeña edad del hielo, por sus siglas en inglés. MAE. Ministerio del Ambiente. NCEP-NCAR. Centro Nacional de Predicción Ambiental y Centro Nacional para la Investigación Atmosférica, por sus siglas en inglés. ORE. Environmental Research Laboratory. PACC. Proyecto de Adaptación del Cambio Climático a través de una efectiva gobernabilidad del Agua. PRECIS. Providing Regional Climate for Impact Studies. SEI. Stockholm Environment Institute. SENACYT. Secretaría Nacional de Ciencia y Tecnología. TRMM. Tropical Rainfall Measuring Mission. UNESCO. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. WEAP. Water Evaluation and Planning System.

(16) XVI. RESUMEN Este proyecto está enfocado en mejorar el modelo ya existente en el software de evaluación y planificación de recursos hídricos (WEAP por sus siglas en inglés), mismo que simula las variaciones del balance de masa y el área del glaciar. Este modelo es aplicado en el glaciar 15α del volcán Antisana, y evaluado en función de las mediciones directas del balance de masa para el periodo 1995-2007, y en función del área glaciar medida en forma esporádica por aerofotogrametría desde 1956 hasta 2007.. Los datos de entrada para el modelo son temperatura, velocidad del viento, humedad relativa, y provienen del modelo climático global NCEP-NCAR; los mismos fueron corregidos con observaciones en el sitio, a excepción de la humedad relativa. Para el periodo de 1995 a 2007, se utilizaron datos de precipitación observada, mientras que para el periodo de 1956 a 2007, se usaron datos de precipitación simulada por el modelo climático del NCEP-NCAR.. El modelo calcula la precipitación sólida, la fusión y la sublimación como variables intermedias, que luego permiten estimar el balance de masa sobre el glaciar, y a partir de éste, la variación del área glaciar.. Para el primer periodo 1995-2007, se realizaron tres pruebas de simulación del balance de masa, entre las cuales, se retuvo la prueba B cuyo resultado nos parece aceptable puesto que a pesar de tener una eficiencia relativamente baja (NASH de 0,42) para simular el balance de masa, simula de manera aceptable el retroceso glaciar (NASH de 0,67 para la estimación del área). Para el periodo 1956-2007,. se realizó una prueba utilizando los parámetros. calibrados de la prueba B; pero en este caso, el modelo mostró una aceleración en el retroceso glaciar en las primeras décadas en discordancia con las observaciones; por lo que se realizó una prueba final recalibrando el modelo, obteniéndose un resultado similar; probablemente, debido a que la serie de precipitación del modelo NCEP-NCAR subestima la precipitación en las primeras décadas de modelación..

(17) XVII. SUMMARY This project is focused on improving a model that already exists in the software for Water Evaluation and Planning (WEAP). This model simulates the variations of the glacier mass balance and the area variations of the glacier. This model will be applied in the glacier 15a of the Antizana volcano and will be evaluated using observations of the glacier mass balance during the period 1995-2007. During de period of 1956 and 2007 the model was evaluated using area variations obtained by aerophotogrammetry.. The imput data for the model are temperature, wind speed, relative humidity, and it comes from the climatic global model NCEP-NCAR; these time series of data are corrected by observations registered at the site, with the exception of the relative humidity. For the period from 1995 to 2007 observations of precipitation were used, whereas for the period from 1956 to 2007 simulated precipitation by the climatic model of the NCEP-NCAR was used.. The model calculates the solid precipitation, the fusion and the sublimation as intermediate variables, which then allow estimating the glacier mass balance, and from this one, glacier area variations are calculated.. For the first period 1995-2007, three simulation tests were run, of which, the test B was chosen and its results seem to be acceptable because, in spite of having an efficiency relatively low (NASH of 0,42) for the glacier mass balance simulation, the simulation of the glacier retreat its better (NASH of 0,67 for glacier area estimation). For the period 1956-2007, a test was realized using the parameters calibrated in the test B; but in this case, the model showed acceleration in the glacier retreat for the first two decades that was not registered by the observations. Under this consideration a final test was realized. We recalibrated the model, with a similar result being obtained; probably, due to the fact that the series of rainfall of the model NCEP-NCAR underestimates the rainfall in the first decades of modeling..

(18) XVIII. PRESENTACIÓN El objetivo de esta investigación es simular el balance de masa y el área del glaciar 15α del volcán Antisana, a partir de las condiciones meteorológicas de la zona.. La modelación es realizada en el software WEAP (Water Evaluation and Planning System - www.weap21.org), que es una herramienta enfocada a la modelación hidrológica de las cuencas hidrográficas, con el fin de generar indicadores para la creación de políticas enfocadas a una mejor gestión ambiental y económica. Este software es de libre disponibilidad para los países en vías de desarrollo.. El capítulo 1 indica los antecedentes de esta investigación, los estudios de modelación de glaciares anteriormente realizados de los glaciares y la problemática de la cual deriva esta tesis.. En el capítulo 2, se describe la geografía de la zona de estudio y la climatología del sitio del glaciar, en base a los estudios realizados.. En el capítulo 3, se desarrolla la metodología para obtener los datos climatológicos de la zona en modelos globales y regionales, observaciones satelitales y de las estaciones meteorológicas locales y en el sitio de estudio.. En el capítulo 4, se explican los conceptos básicos acerca del glaciar como el marco teórico y la metodología aplicada para construir el modelo de balance de masa.. En el capítulo 5, se muestran las pruebas realizadas y los resultados obtenidos de las pruebas.. En el capítulo final, se exponen las conclusiones y recomendaciones de esta investigación..

(19) CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN, ANTECEDENTES Y OBJETIVOS. 1.1 ANTECEDENTES Se denominan glaciares tropicales a aquellos que están ubicados en la zona comprendida entre los Trópicos de Cáncer (23º 26′ 22″ N) y Capricornio (23º 26′ 22″ S) (Kaser, 2001). Los mismos se encuentran generalmente en cadenas montañosas, como el caso de la cordillera de los Andes la cual abarca el 99% de estos glaciares, mientras que el 1% restante se encuentran en África y Oceanía. De estos glaciares andinos, el 71% está ubicado en Perú, 20% en Bolivia, 4,1% en Ecuador, 3,9 en Colombia y el 0,1% en Venezuela (Francou B. & B. Pouyaud, 2007).. Con el objetivo de analizar la dinámica hidrológica de los glaciares ubicados en los Andes tropicales y el estudio climático actual y del pasado en la zona; el Institut de Recherche pour le Développement (IRD) de la República de Francia desarrolló el programa GREATICE (Glaciares y Recursos Hídricos en los Andes Tropicales: Indicadores Climáticos y Ambientales, por sus siglas en francés), el cual desde 1990 ha trabajado en América del Sur conjuntamente con varias instituciones de cada país (IRD, 2009).. Así, se equiparon los primeros glaciares en Bolivia en el año de 1991, seguido de Ecuador en 1994 y finalmente en el 2000 con un programa de observación de glaciares en Perú, creando una red de monitoreo a los glaciares andinos localizados en las partes interna y externa del Trópico, de la cual se dispone información permanente sobre la evolución de alrededor de 10 glaciares a escala anual y mensual (Fig.1.1) (Francou B. & B. Pouyaud, 2004).. Actualmente, el monitoreo de los glaciares en el Ecuador es un trabajo conjunto de la cooperación entre el Instituto Nacional de Hidrología y Meteorología.

(20) 2. (INAMHI), la Empresa Municipal de Alcantarillado y Agua Potable de Quito (EMAAP-Q), y la unidad GREATICE del IRD (Fig.1.3) (Francou, 2008).. En el Ecuador, se ha estudiado la climatología de los Andes, los eventos ENSO, el calentamiento global, su influencia sobre los glaciares del Antisana (Francou et al., 2004) y el glaciar en el Carihuairazo. Se han realizado perforaciones del glaciar del Chimborazo con el objetivo de realizar una reconstrucción climática del pasado; y además se han realizado estudios de riesgo ligados a los glaciares (IRD, 2009).. Con el fin de describir el clima de la zona, se utiliza la información meteorológica que se obtiene mediante la instalación de estaciones meteorológicas. Para cuantificar los recursos hídricos existentes en la zona de los páramos y del glaciar se utiliza la información obtenida de las estaciones hidrológicas, las mediciones directas del balance de masa del glaciar (aumento o pérdida de masa del glaciar) por medio de las balizas y la estimación del área del casquete glaciar del Antisana por medio de las imágenes aerofotométricas proporcionadas por el IGM (Instituto Geográfico Militar) desde el año 1956.. FIGURA 1.1 RED DE MONITOREO DEL IRD EN LOS ANDES CENTRALES. Fuente: Francou B. & B. Pouyaud, 2007..

(21) 3. La presente investigación se enmarca dentro del Proyecto SENACYT-EPN PIC 08-506 “Impacto del cambio climático y la variabilidad climática en el régimen hidrológico de cuencas hidrográficas con cobertura parcialmente glaciar. Caso de estudio: Volcán Antisana”; financiado por la SENACYT (Secretaría Nacional de Ciencia y Tecnología) y la EPN (Escuela Politécnica Nacional); y desarrollado en el DICA-EPN (Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental de la Escuela Politécnica Nacional) con el apoyo científico, logístico y técnico de las instituciones IRD e INAMHI mediante convenios de apoyo y cooperación.. El proyecto SENACYT-EPN PIC 08-506 tiene el objetivo de crear una plataforma de modelación hidroglaciológica para estimar los impactos del cambio climático y la variabilidad climática en las cuencas hidrográficas de alta montaña sobre la disponibilidad de los recursos hídricos de origen glacio-nivo-pluvial. El estudio se realiza sobre las cuencas de los glaciares 15 (1,37 km2, 53% de superficie glaciar, 5760 msnm – 4525 msnm), Los Crespos (2,4 km2, 67% de superficie glaciar, 5760 msnm - 4521 msnm) y Humboldt (14,2 km2, 14% de superficie glaciar, 5760 msnm - 4010 msnm) (EPN, 2008).. El presente proyecto de titulación tiene como objetivo estudiar el glaciar 15alfa del Volcán Antisana mediante la modelación del balance de masa (aumento o pérdida de masa del glaciar) durante el periodo 1995-2007. No se contempla generar escenarios a futuro de impacto de cambio climático sobre el glaciar ya que esto se realizará en etapas posteriores del PIC-08-506.. 1.2 PROBLEMÁTICA Vuille & Bradley (2000) afirma que ha habido un aumento de temperatura global promedio en los Andes entre los años 1939 y 1998, y en los últimos 20 años esta tendencia se ha incrementado (Fig. 1.2); estos autores estudiaron la temperatura media en 268 estaciones meteorológicas en la región andina desde 1ºN y 23ºS (Ecuador, Perú, Bolivia y Chile) ubicadas entre los 0 y 5000 msnm..

(22) 4. El IPCC (Panel Intergubernamental de Cambio Climático) en el informe 2007 indica que el aumento de temperatura se incrementará de +0.7°C a +1.8°C para el 2020 en el norte de Sudamérica (Fig. 1.3) y las cuencas hidrográficas sufrirán un cambio de régimen de caudales; así también, se establece que la recesión glaciar comenzó desde las últimas décadas del siglo 19 y se ha mantenido constante hasta los años 70 a partir del los cuales se ha observado una aceleración de este fenómeno (Magrin, 2007).. FIGURA 1.2 TEMPERATURA EN LOS ANDES TROPICALES ENTRE 1939 Y 1998. Fuente: Vuille, M. & R.S.Bradley; 2000.. FIGURA 1.3 CAMBIOS DE TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN PROYECTADOS PARA EL 2020, 2050 Y 2080 POR EL IPCC EN CENTRO AMÉRICA Y SUDAMÉRICA. Fuente: Magrin, 2007..

(23) 5. Observaciones y estudios de los glaciares en los países andinos han concluido que existe un retroceso significativo de las masas glaciares a lo largo de las últimas décadas, por lo que se ha incentivado a la investigación acerca de la sensibilidad de los glaciares con respecto al clima; por medio de estos estudios, los glaciares se han convertido en indicadores de las variaciones climáticas que suceden en las latitudes bajas (Vuille et al., 2008). Estableciéndose una relación entre las condiciones meteorológicas y los fenómenos de derretimiento y sublimación glaciar; por lo cual, este retroceso glaciar se constituiría en una consecuencia del aumento de temperatura.. En la figura 1.4, se pone en evidencia que los glaciares tropicales han ido perdiendo su masa y reduciendo su tamaño con una tendencia al retroceso desde la Pequeña Era Glaciar, en Ecuador, Perú y Bolivia, aunque estas variaciones no han sido constantes principalmente por fenómenos climáticos propios de la zona como El Niño y La Niña (Francou et al., 2004).. FIGURA 1.4 CAMBIO EN LONGITUD Y SUPERFICIE DE 10 GLACIARES TROPICALES DE ECUADOR, PERÚ Y BOLIVIA ENTRE 1930 Y 2005. Glaciares en Ecuador (Antizana 15a and 15b), en Perú (Yanamarey, Broggi, Pastoruri, Uruashraju, Gajap) y en Bolivia (Zongo, Charquini, Chacaltaya) Fuente: Francou B. & B. Pouyaud, 2008..

(24) 6. 1.2.1. ESTUDIOS ANTERIORES SOBRE MODELACIÓN DEL BALANCE DE MASA. La medición directa del balance de masa en el glaciar 15α del Antisana comenzó en el año de 1995 (Semiond et al., 1998), posteriormente en el 2006 comenzaron los estudios de modelación.. Cadier et al. (2008) realizó una modelación estadística del balance de masa estableciendo algunas ecuaciones según los datos de precipitación y temperatura disponibles cerca de la zona del Antisana y las anomalías de temperatura del Pacífico con El Niño3+4. Como conclusión, este modelo permitió comprender de mejor manera la relación entre el clima y el retroceso glaciar. La ocurrencia de un evento cálido ENOS (El Niño Oscilación del Sur) incrementará la fusión del glaciar cuatro meses después; y así mismo, un exceso de precipitación durante nueve meses resultará en una reducción de la ablación.. El SEI (Stockholm Environment Institute) junto con el IRD realizó una modelación de cuencas con cobertura parcialmente glaciar en el Perú con el objetivo de modelar la generación de caudales glaciares y no glaciares en el programa WEAP. En este caso, se añadió al modelo hidrológico rainfall-runoff de WEAP, una representación de la contribución glaciar en caudales para simular los procesos hidrológicos que se incorporan dentro de una cuenca hidrográfica (SEIIRD, 2009).. Maisincho (2009) propone una modelación a nivel diario del balance de masa en el glaciar 15α con el modelo de fusión degree-day (grado-día), utilizando la temperatura y precipitación con gradiente de altura para explicar la fusión; conocida la fusión y precipitación el balance de masa fue modelado, usando datos obtenidos en la zona de estudio. Con el modelo calibrado, reconstruyó el balance desde 1950 con datos del modelo climático global del reanálisis y datos de la estación meteorológica Izobamba, los parámetros calibrados fueron los factores de fusión descritos dentro del modelo degree-day; con los resultados realizó una proyección del balance de masa para el año 2050..

(25) 7. Boyenval (2010) realizó un modelo del balance de masa para el glaciar 15α en el programa Scilab basado en el modelo de glaciares WEAP del IRD, añadiendo la sublimación como componente del balance de masa y calibrando los factores de fusión.. 1.3 HIPÓTESIS Con todas las investigaciones anteriormente realizadas, se espera que el modelo realizado propuesto, entregue mejores resultados que sus predecesores y sus parámetros calibrados sean acordes con la bibliografía disponible. En esta investigación además de los factores que representan la relación entre la temperatura y la fusión de la nieve y del hielo, se calibrará el límite de temperatura a partir del cual se inicia la fusión y el límite de temperatura que determina la fase (sólida o líquida) de las precipitaciones sobre el glaciar.. El modelo WEAP propuesto también será capaz de simular las variaciones del área glaciar por cada año dependiendo del aumento o pérdida de masa, por lo cual, se realizará una reconstrucción del área glaciar desde 1956, complementario a la reconstitución del balance de masa como lo hizo Maisincho (2009); para discutir sobre estos resultados del área glaciar, se hará una comparación de la salida del modelo con los datos estimados del área por aerofotogrametría en los años 1956, 1965 y 1993.. 1.4 OBJETIVOS. 1.4.1 OBJETIVO GENERAL. Construir un modelo de balance de masa para el Glaciar 15α del volcán Antisana mediante la utilización del software WEAP (www.weap21.org) el cual permita simular el retroceso o avance del glaciar en función de las variaciones del clima; con el objeto de analizar la sensibilidad de los glaciares tropicales a las variaciones del clima..

(26) 8. 1.4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS •. Crear una base de datos meteorológicos homogeneizados desde 1956 hasta el 2008.. •. Conceptualizar y programar en WEAP un modelo de balance de masa basado en modelos ya existentes.. •. Aplicar el modelo mencionado con series de datos climáticos de diferente origen (observaciones o producto de simulaciones de modelos climáticos) para evaluar la coherencia de los mismos, a través de su capacidad para simular el retroceso glaciar observado desde los años 1950..

(27) 9. CAPÍTULO 2. DESCRIPCIÓN DE LA ZONA En el Ecuador, los glaciares se encuentran en la región Sierra en la cual se encuentra la cordillera de Los Andes formada por dos cordilleras principales: la cordillera oriental, de menor elevación, que está expuesta a la humedad proveniente de la Amazonía; y la cordillera occidental la cual es influenciada por los fenómenos climáticos provenientes del océano Pacífico (Vuille, 2008). Estos glaciares se extienden aproximadamente sobre los 4800 msnm en áreas muy limitadas, regularmente cubriendo a estrato volcanes como el Chimborazo, Cotopaxi, Cayambe y Antisana, entre otros (Vuille, 2007).. Información específica acerca de la evolución de los glaciares a lo largo del tiempo en el Ecuador es rara, sin embargo se dispone de material que cubre los dos siglos pasados; datos históricos muestran que existió una glaciación llamada Little Ice Age (Pequeña Edad de Hielo) desde los inicios del 1500 hasta principios del 1800 y donde hubo pequeños avances alrededor de los 1800, 1850 y 1870 (Vuille, 2008).. Mediciones recientes muestran que los glaciares han retrocedido rápidamente, y los resultados obtenidos del volcán Cotopaxi han confirmado este fenómeno. Los glaciares del Cotopaxi han permanecido constantes entre 1956 y 1976 y posteriormente han perdido un 30% de su área entre 1976 y 1997 similar al retroceso en el Antisana (Jordan et al. 2005).. 2.1 EL VOLCÁN ANTISANA La ubicación geográfica del volcán Antisana es de 0°28 ′30”S y 78°08 ′55”W en coordenadas geográficas, se encuentra ubicado a 40 km al sur-este de la ciudad de Quito y 30 km al sur de la línea ecuatorial (Fig. 2.1). Es un volcán con una cobertura glaciar sobre los 4800 msnm aproximadamente, considerado como.

(28) 10. estratovolcán (tipo de volcán cónico y de gran altura, el cual se compone de múltiples capas de lava endurecida, piroclastos y cenizas volcánicas) que se encuentra en la cordillera oriental en la sierra ecuatoriana; siendo un sistema glaciar activo situado sobre un volcán activo, con una altitud de 5752 msnm. Aunque su última erupción fue en 1802, actualmente, aún es considerado como un volcán activo (Williams et al., 2001).. FIGURA 2.1 UBICACIÓN DEL VOLCÁN ANTISANA CON RESPECTO A LA CIUDAD DE QUITO. Fuente: EMMAP-Q en Vuille et al., 2007..

(29) 11. El volcán Antisana es representativo de la Cordillera Oriental o Real aunque se encuentra relativamente a 200 km del Océano Pacífico y está directamente expuesto a las masas de aire húmedas que provienen de la cuenca Amazónica (Cadier et al, 2008). Su ubicación en la cordillera Oriental le permite ser parte de la división del los sistemas de drenaje que fluyen hacia el Pacífico al Oeste y hacia el Atlántico por el lado Este (Williams et al., 2001).. El área de estudio del volcán Antisana pertenece al área tropical interior donde la temperatura y la humedad muestran un nivel bajo de variabilidad temporal a través del año por lo cual la acumulación y pérdida del glaciar ocurren simultáneamente durante todo el año (Favier et al, 2008).. Algunos glaciares del volcán Antisana han sido monitoreados desde 1994, por medio de mediciones en los cambios de longitud anuales y el balance de masa a nivel mensual en la parte baja y a nivel anual sobre todo el glaciar, además se han estudiado los nexos entre las anomalías de temperatura superficial del Océano Pacífico y el clima de la zona de los Andes; todo esto debido a que estudios preliminares indican que la presencia de reservorios glaciares permite contar con una contribución adicional de agua al aporte de las cuencas alrededor del 35% de noviembre a febrero y del 10% de mayo a agosto, siendo a nivel anual la contribución aproximada del 24 % con posibilidad de aumentar hasta un 37%, si el agua infiltrada al nivel del glaciar (aproximadamente entre 5700 m y 4700 m de altitud) resurge antes de los 4000 m (Villacís et al., 2009).. La extensión del glaciar fue documentada por medio de restitución fotogramétrica; durante los últimos 49 años las fotografías realizadas en los años 1956, 1965, 1993 y 1997 por el IGM han proveído información acerca de las fluctuaciones ocurridas en los 17 glaciares que conforman el casquete glaciar (Cáceres, 2006), como lo muestra la figura 2.2. La superficie total estimada para todo el casquete es de 25,6 km2 para el año de 1956, mientras que para el año 2005 se estima un área de 10,4 km2 (Vallejos, 2008)..

(30) 12. FIGURA 2.2 VARIACIÓN DE LOS 17 GLACIARES DEL ANTISANA ENTRE 1956 Y 2005. Fuente: Vallejos, 2008.. 2.2 EL GLACIAR 15 El glaciar 15 en estudio tiene una orientación nor-oeste nor (NO)) y se encuentra ubicado entre e los 4820 msnm y los 5760 msnm (Fig. 2.3). Este glaciar tiene una pequeña formación de hielo en su parte superior y se extiende a lo largo de toda la pendiente hasta los 5100 msnm, donde se divide en dos lenguas glaciares.

(31) 13. llamadas 15 alfa y 15 beta orientadas en dirección sur y norte respectivamente (Fig. 2.4).. FIGURA 2.3 UBICACIÓN DEL VOLCÁN ANTISANA Y DEL GLACIAR 15. Fuente: Hasterath 1981, modificado por Cáceres et al., 2007.. Bajo las lenguas glaciares, las dos corrientes principales producto de la fusión fluyen desde los glaciares 15 alfa y beta hasta infiltrarse en la morrena a los 4780 msnm. En la parte baja de la morrena, el agua resurge en varios manantiales que alimentan al río Tuminguina; el nivel de este río es registrado en forma automática en la estación hidrométrica 15 que se encuentra a 4550 msnm (zona del páramo).. La variación del tamaño del glaciar 15 se resume en la siguiente tabla:.

(32) 14. TABLA 2.1 VARIACIÓN DEL GLACIAR 15 Año. Área (km2). Longitud (km). Método de medición. Fuente. 1956. 0,88. -. Fotogrametría. Vallejos (2008). 2002. 0,71. 1,96. Directa. Francou et al. (2004). 2004. 0,65. 1,88. Directa. Cáceres et al. (2007). Elaboración: Andrés Fernández. El área del glaciar 15α ha disminuido en un 42% en el periodo de 1956 -2007, con un área inicial y final de 0,46 km2 y 0,27 km2 respectivamente. Similar a la pérdida del 35% en el glaciar 15 beta y del 38,5 % del glaciar 15 del área total dentro del mismo periodo (Maisincho et al., 2009).. FIGURA 2.4 CUENCA DEL GLACIAR 15: EQUIPO DE MONITOREO Y CORRIENTES SUPERFICIALES.. Fuente: Francou et al., 2004..

(33) 15. FIGURA 2.5 FLUCTUACIONES DEL GLACIAR 15 EN LAS ÚLTIMAS CUATRO DÉCADAS. Fuente: Francou et al.,, 2000. 2000. 2.3 DESCRIPCIÓN CLIMÁTICA DE LA ZONA En la región que rodea al a volcán Antisana,, las variaciones de temperatura y humedad no son suficientes para caracterizar un régimen estacional estacio pronunciado (Favier, 2004); porque existen existen diversos factores que causan variaciones de precipitación, temperatura y humedad como las masas de aire húmedo proveniente de la cuenca amazónica, los fenómenos ENOS,, la discontinuidad de radiación solar, entre otros.. 2.3.1 PRECIPITACIÓN. La precipitación en el lado oriental del Antisana producto de las masas de aire húmedo de la Amazonía. Amazonía Estas masas son arrastradas por los vientos desde el océano Atlántico, chocan contra la cordillera oriental, ascienden y se produce la precipitación por enfriamiento iamiento (efecto orográfico); por lo cual este lado del Antisana mantiene un régimen de precipitación similar al de la Amazonía. (Favier, 2004)..

(34) 16. Según Favier (2004), el régimen de precipitación en la zona es complejo, la precipitación se mantiene a lo largo de todo el año con picos máximos desde Febrero a Junio y un segundo periodo en los meses de Septiembre a Noviembre (Francou, 2004) con mayor intensidad en Abril, Mayo y Noviembre (Favier, 2004). No se puede definir una estación seca ya que el mínimo en el mes de Agosto se ubica alrededor de los 50 mm. Conjuntamente con la precipitación, los valores de nubosidad presentan dos picos máximos, uno en el período Marzo Abril, Mayo y el otro entre Septiembre y Noviembre (Francou, 2004).. En el lado occidental de la cordillera, el régimen de precipitación se caracteriza por tener una estación lluviosa que inicia en el mes de septiembre - octubre y termina en marzo o abril, produciéndose dos picos, uno en marzo y el otro en octubre-noviembre; la estación seca se observa desde junio hasta el mes de agosto. Mientras que, hacia el lado oriental, en la región amazónica, las lluvias se presentan en todo el año con una intensidad mayor en los meses de junio y julio y de menor intensidad en los meses de septiembre y octubre, se considera un periodo seco entre los meses de diciembre y febrero (Villacís, 2001).. Analizando el periodo de estudio 1995-2007, en los años 1998, 1999 y 2000, las precipitaciones cercanas al glaciar 15 presentan un periodo más lluvioso con un promedio de 1301 mm; mientras que desde el año 2001 hasta el 2007, ha habido una disminución con 1031mm en promedio (Maisincho et al., 2009).. La figura 2.6 muestra la precipitación en el año 2007 en comparación con el promedio mensual del periodo 1995 – 2007, en los cuales se observa los mayores valores de precipitación en los meses de Abril, Mayo y Junio por sobre los 100 mm, mientras que los valores más bajos se registran en el periodo entre Julio y Octubre cercanos a los 50 mm. La época con mayor lluvia desde Diciembre hasta Junio, abarca el 69%, y la época seca entre los meses de Julio y Noviembre, abarca el 31% de precipitación total anual en la zona del glaciar (Maisincho et al., 2009)..

(35) 17. FIGURA 2.6 COMPARACIÓN ENTRE EL ÍNDICE PGLACIAR Y EL PROMEDIO MENSUAL DEL PERIODO 1995-2007 Distribución Mensual de la lluvia Com paración entre el índice P_Glaciar período 1995 - 2007 y el índice P_Glaciar período 2007 Promedio de Precipitación (mm). 300 P ro medio M ultianual 1995 - 2007 P _Glaciar (mm/año ) = 10 9 0. 250. P ro medio A nual 2007 P _Glaciar (mmaño) = 10 0 0. 200 150 100 50 Dic.. Nov.. Oct.. Sept.. Ag.. Julio. Junio. Mayo. Abril. Marzo. Feb.. Enero. 0. Meses. Índice P_Glaciar 1995 - 2007. P_Glaciar 2007. Se muestra también la desviación estándar (barras) en el promedio 1995-2007. Datos recogidos por pluviómetros totalizadores del Antisana (Ver punto 3.1.5 Estaciones Antisana). Fuente: Maisincho et al., 2009.. 2.3.2 TEMPERATURA. La temperatura se mantiene constante, es decir, no presenta variaciones significativas durante el año, pero pueden variar a escala anual. La figura 2.7 muestra el promedio de temperatura mensual en los años 2004, 2005, 2006 y 2007, en la estación Morrena. En el mes de febrero, la temperatura alcanza valores más altos, desde los meses de junio y julio la temperatura desciende coincidiendo con la estación del verano boreal, aumentando ligeramente en los meses de Octubre y Noviembre y descendiendo nuevamente en el mes de Diciembre..

(36) 18. FIGURA 2.7 ESTACIÓN MORRENA: PROMEDIO DE TEMPERATURA MENSUAL 2004, 2005, 2006 Y 2007 4,0. Temperatura (⁰C). 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 Ene. Feb. Mar. Abr. 2004. May 2005. Jun 2006. Jul. Ago 2007. Sep. Oct. Nov. Dic. 2008. Los promedios mensuales fueron calculados a partir de los datos diarios HOBO registrados en la estación Morrena. Fuente: Datos diarios HOBO. Estación Morrena. Elaboración: Andrés Fernández. 2.3.3 VIENTO. Entre Abril y Septiembre los vientos troposféricos son fuertes y constantes (mayores a 10 m/s) mientras que el periodo desde Octubre a Marzo se caracteriza por vientos débiles e intermitentes (Francou et al, 2004).. Favier et al. (2004) analiza la climatología por medio de las estaciones cercanas al glaciar entre marzo del 2002 y marzo del 2003 (velocidad del viento, temperatura, humedad específica, nubosidad, precipitación y radiación) y concluye que el viento es el principal factor para definir la estacionalidad en la zona: •. P1 ocurre generalmente entre Junio y Octubre, es un periodo ventoso, moderadamente seco y frío donde existen valores promedios de viento (6,6.

(37) 19. m s-1), humedad específica (5 g kg-1), nubosidad (0,37), y temperatura (0 ºC) con bajos niveles de precipitación (Favier et al., 2004). •. P2 que va desde Octubre hasta Mayo donde presenta vientos débiles (3,6 m s-1), con cobertura de nubes (0,59), temperatura (0,5 ºC) y humedad (5,8 g kg-1) mayores a P1 (Favier et al., 2004).. Las masas de aire en el periodo P1 provienen del suroeste y desde su origen vienen con poca humedad, durante el periodo P2 las masas de aire provienen del noreste y bien con mayor carga de humedad que durante el periodo P1 (Villacís et al., 2008).. Debido a que la velocidad del viento está anticorrelacionada con la nubosidad, la advección (transporte horizontal del viento) limita la condensación, disminuyendo la nubosidad y la precipitación, así las mayores precipitaciones se producen cuando existen vientos débiles y moderados (menor a 5 m/s); y por otro lado, la nubosidad y la humedad específica están correlacionadas por lo cual la baja humedad y los vientos fuertes aceleran el fenómeno de sublimación (Favier et al., 2004).. 2.3.4 INFLUENCIA DE LOS FENÓMENOS CLIMÁTICOS ENOS (EL NIÑO OSCILACIÓN DEL SUR). El término El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) es usado para describir el rango de variabilidad observada en la oscilación auto sostenida del sistema océano atmosférico en el centro del Pacífico ecuatorial, incluyendo las fases extremas El Niño (fase cálida) y La Niña (fase fría) (Villacís, 2001).. Para la caracterización de los eventos ENOS, se utilizan las Anomalías de Temperatura Superficial del Mar (ATSM), para el bloque Niño 3.4 y se aplica el criterio de Trenberth (1997), “un evento El Niño (La Niña) ha ocurrido si la media móvil para 5 meses de las anomalías de temperatura superficial del mar en el.

(38) 20. bloque El Niño 3.4 excede 0.4 °C (-0.4 °C) durante al menos 6 meses” (Villacís, 2001). Los eventos ENOS se muestran en la tabla 2.2.. TABLA 2.2 EVENTOS ENOS SEGÚN TRENBERTH El Niño Inicio. Fin. La Niña Inicio. Fin. Jun-63 Feb-64 May-64 Ene-65 May-65 Jun-66 Sep-68 Mar-70 Jul-70 Ene-72 Abr-72 Mar-73 Jul-73. Jun-74. Sep-74 Abr-76 Ago-76 Mar-77 Jul-77 Ene-78 Oct-79 Abr-80 Abr-82 Jul-83 Sep-84 Jun-85 Ago-86 Feb-88 May-88 Ene-89 Mar-91 Jul-92 Feb-93 Sep-93 Jun-94 Mar-95 Sep-95 Mar-96 Abr-97 Abr-98 Jun-98 Jun-00 Sep-00 Feb-01 Jun-02 Mar-03 Jul-04 Ene-05 Ago-06 Ene-07 Ago-07 May-08 Fuente: Villacís, 2001. Actualizada desde 1998 hasta 2008 por Fernández A.. Existe también el Índice de multivariantes ENOS (MEI, por sus siglas en inglés), el cual indica la variabilidad del ENOS basado en la presión a nivel del mar, componentes zonal y meridional del viento superficial, temperatura superficial del.

(39) 21. mar, temperatura del aire superficial y la nubosidad total en el cielo; este índice fue creado para fines de investigación, los valores positivos representan a El Niño y los valores negativos representan a La Niña (Fig. 2.8) (Villacís, 2001).. FIGURA 2.8 ÍNDICE MEI PARA EL PERIODO 1950-2010. Fuente: Wolter, 2010.. Cuando en el Pacífico Central ocurre una anomalía de temperatura en la superficie del mar (usualmente entre noviembre y febrero), su respuesta se produce en los Andes ecuatorianos tres meses después, explicando el hecho de que la variabilidad del balance de masa alcanza su máximo entre febrero y mayo (Francou & Pouyaud, 2007). Por lo general, durante la fase de El Niño, el incremento de la temperatura favorece la ocurrencia de lluvias en los Andes centrales a 5100 y 5300 msnm, lo cual, junto con una ligera disminución de la nubosidad, mantiene bajos los valores del albedo, como consecuencia, aumenta la fusión del glaciar produciéndose pérdida de masa (Francou & Pouyaud, 2007); durante La Niña, se mantienen condiciones climáticas opuestas siendo la temperatura del aire más baja y la isoterma 0ºC desciende en altitud, esto provoca que existan precipitaciones sólidas a altitudes bajas incrementándose el albedo, así el balance de masa puede estabilizarse o presentar valores positivos (ganancia de masa) (Favier et al., 2004)..

(40) 22. Durante del periodo estudiado, se distinguen varios fenómenos ENSO en algunos casos extremos, éstos influyen en el clima de la zona de estudio (Fig. 2.9):. (a) El fenómeno de El Niño, en 1994-1995 (intensidad débil), 1997-1998 (intensidad muy fuerte), y 2002-2004 (periodo latente con déficit de precipitación). Existe un incremento de temperatura del aire en los Andes Centrales.. (b) El fenómeno de La Niña, desde septiembre de 1998 hasta octubre del 2000 (intensidad fuerte) donde hubo bajas temperaturas, vientos fuertes y humedad alta.. (c) Se distinguen variaciones significativas de precipitación con periodos de exceso (1996-1997, 1999-2001) o déficit (1995; 2002-2004). FIGURA 2.9 ÍNDICES EL NIÑO3+4 Y ANOMALÍAS EN LA PRECIPITACIÓN. Índices El Niño3+4 (círculos blancos) y anomalías en la precipitación al pie del glaciar durante los 9 meses previos (rombos negros). El índice ENOS está inverso. Fuente: Cadier et al, 2008..

(41) 23. CAPÍTULO 3. DATOS EXISTENTES DE LA ZONA. 3.1 DESCRIPCIÓN DE LOS DATOS. 3.1.1 REANALISIS NCEP NCAR El Reanálisis NCEP-NCAR es un proyecto conjunto entre el National Centers for Environmental Prediction (Centro Nacional de Predicción Ambiental) y el National Center for Atmospheric Research (Centro Nacional de Investigaciones de la Atmósfera). El objetivo de este proyecto es realizar nuevos análisis en base a datos históricos y así mismo, análisis sobre el estado actual de la atmósfera (Climate Data Assimilation System, CDAS). Los datos climáticos están representados por áreas geográficas con una resolución de 2,5° x 2,5° de latitud y longitud geográfica (aproximadamente 277 km x 277 km) que representan el estado de la atmósfera como resultado de una combinación de datos de observación, junto al análisis en control de calidad de los datos y un ajuste de mayor resolución vertical en la estratósfera (CPC, 2002).. 3.1.1.1 Protocolo para obtener datos de Reanálisis. Para obtener los datos de reanálisis de tipo NCEP es a través de la navegación en el sitio Web del IRI (International Research Institute for Climate Prediction) (Fig. 3.1): •. Acceder al sitio Web del IRI http://portal.iri.columbia.edu/. •. En la opción Quik Links del lado derecho de la pantalla escoger Data Library.

(42) 24. FIGURA 3.1 SITIO WEB IRI. Fuente: http://portal.iri.columbia.edu/. •. En la ventana siguiente, en la parte baja a la izquierda se encuentran las opciones de Finding Data escoger Datasets by Category. •. Escoger la categoría Historical Model Simulations. Esta base de datos presenta una gran variedad de datos utilizados en ciencias de la Tierra.. •. Escoger NOAA NCEP-NCAR CDAS-1, que se encuentra en la parte baja de la página..

(43) 25. •. Se tienen datos disponibles desde enero de 1949, dependiendo de nuestras necesidades, existen las opciones diaria y mensual. Escogemos la opción MONTHLY (mensual).. •. En la pantalla siguiente, escoger la opción intrinsic que permite acceder a los datos en función del nivel de presión, por lo que en la pantalla siguiente se debe escoger la opción pressure level.. •. El menú siguiente nos presenta un gran rango de variables meteorológicas, se ha escogido Temperature, como ejemplo..

(44) 26. •. Existen diferentes opciones para visualizar los datos. Los creadores del sitio permiten realizar la apreciación ya sea espacial o temporal de los datos, a través de los enlaces ubicados en la parte superior de la pantalla. Para tener acceso a una serie temporal de datos debemos hacer clic en Help y después la opción correspondiente a la figura. •. .. Esta aplicación permite: escoger el sitio en función de sus coordenadas, la altitud en función del nivel de presión, ajustar el rango de valores del grafico y escoger el periodo de interés. Una vez que estos parámetros han sido ingresados debemos hacer clic sobre Redraw (Fig. 3.2).. para dibujar nuestro grafico.

(45) 27. FIGURA 3.2 VISUALIZACIÓN DE DATOS NCEP-NCAR. Fuente: http://portal.iri.columbia.edu/. •. Para acceder a los datos visualizados, ir a la opción data in view. Una vez ahí, escoger tables (en la parte superior derecha). Después el link columnar table nos permite visualizar los datos. Para guardar los datos, ir la opción guardar como (del explorador web) directamente en formato htm o html y luego abrirlos desde MICROSOFT EXCEL (Fig. 3.3)..

(46) 28. FIGURA 3.3 OBTENCIÓN DE DATOS NCEP-NCAR. Fuente: http://portal.iri.columbia.edu/. 3.1.2 PRECIS (PROVIDING REGIONAL CLIMATE FOR IMPACT STUDIES) El modelo climático PRECIS fue corrido para el territorio del Ecuador a partir de las condiciones de frontera dadas por los Modelos Climáticos Globales HadCM3P y ECHAM4 para los escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero SRESA2 y SRESB2, con el fin de evaluar la habilidad de PRECIS para simular el clima actual sobre la región de estudio. Se realizó un experimento con el forzamiento de los reanálisis desarrollados por el Centro Europeo de Pronóstico a Mediano Plazo, más tarde se desarrollaron las simulaciones de control (19611990) y la de proyección futura, que para el modelo ECHAM4 considera el.

(47) 29. período 1991-2099, mientras que para el HadCM3P se reduce al período 20712099 (Centella y Benzanilla, 2008).. Los incrementos de temperatura obtenidos para Ecuador oscilan en un rango de 1.8°C a 4.0°C, mientras que el cambio de precipitac ión por lo general varía entre 20% y 20% (Centella y Benzanilla, 2008).. 3.1.2.1 Protocolo para obtener datos PRECIS. El CD contiene los datos de control de los modelos ECHAM (Alemania) y Hadley (Reino Unido), cada uno contiene datos de control en el periodo 1960-1991 y las proyecciones desde 1991 hasta 2999 en los escenarios A2 y B2 propuestos por el IPCC. Los datos del PRECIS fueron facilitados por el proyecto PACC (Proyecto de Adaptación del Cambio Climático a través de una efectiva gobernabilidad del Agua - www.pacc-ecuador.org) del MAE (Ministerio del Ambiente).. Los archivos del CD son .dat, pueden ser abiertos por el programa Microsoft Excel 2007, (más recomendado, ya que sus versiones anteriores no permiten abrir el documento por completo porque tienen un límite preestablecido de columnas que pueden ser vistas). •. Abrir Microsoft Office Excel 2007. •. En el botón de Microsoft Office (parte superior izquierda de la pantalla), hacer clic en abrir. Buscar el archivo de datos requeridos en la carpeta correspondiente. Se debe seleccionar “todos los archivos” en la lista desplegable que esta junto a “nombre del archivo” en la parte inferior derecha del cuadro, para visualizar los archivos “.dat” (Fig. 3.4).. •. En el asistente para importar, seleccionar “delimitados” en el tipo de datos originales, y en “origen de archivo” elegir Windows (ANSI) de la lista desplegable como se ve en la imagen. Después hacer clic en el botón Siguiente (Fig. 3.5)..

(48) 30. •. En separadores activar la casilla de verificación “Espacio”. Hacer clic en el botón Siguiente (Fig. 3.6).. FIGURA 3.4 OBTENCIÓN DE DATOS PRECIS: INSTRUCCIÓN 1. Fuente: Microsoft Excel 2007. FIGURA 3.5 OBTENCIÓN DE DATOS PRECIS: INSTRUCCIÓN 2. Fuente: Microsoft Excel 2007.

(49) 31. FIGURA 3.6 OBTENCIÓN DE DATOS PRECIS: INSTRUCCIÓN 3. Fuente: Microsoft Excel 2007. •. Mantener la casilla de opción en “General” y hacer clic en el botón Finalizar (Fig. 3.7).. FIGURA 3.7 OBTENCIÓN DE DATOS PRECIS: INSTRUCCIÓN 4. Fuente: Microsoft Excel 2007.

(50) 32. •. En el programa ya se pueden visualizar los datos, recordar que el parámetro meteorológico está definido por el código del nombre del archivo (Tabla 3.1). En la segunda fila y siguientes, se encuentran las coordenadas y en la primera columna se encuentran el mes o día. Por ejemplo, en el caso de que las coordenadas sean 0° y 77,5°W, los d atos se encuentran en la columna SB (ver en la imagen). En algunos archivos, se utilizan las coordenadas equivalentes 0° y 282,5°E (Fig. 3.8).. FIGURA 3.8 OBTENCIÓN DE DATOS PRECIS: INSTRUCCIÓN 5. Fuente: Microsoft Excel 2007.

(51) 33. TABLA 3.1 LISTA DE VARIABLES DESCRITAS EN PRECIS Código. Parámetro. Unidad. 00001. Presión superficial. Hectopascales. 02204. Fracción nubosa total. % de cielo cubierto. 03236. Temperatura a 1.5 metros. Grados Celcius. 03236 max. Temperatura máxima a 1.5 metros. Grados Celcius. 03236 min. Temperatura mínima a 1.5 metros. Grados Celcius. 03245. Humedad relativa a 1.5 metros. %. 05216. Tasa de precipitación total. mm/día. 16222. Presión media a nivel del mar. Hectopascales. 03249. Velocidad el viento a 10 metros. m/s. 03312. Tasa de Evapotranspiración Potencial. mm/día. Fuente: Centella A. & A. Bezanilla, 2008. Elaboración: Andrés Fernández. 3.1.3 TRMM (TROPICAL RAINFALL MEASURING MISSION). Conjunción de exploración espacial entre la NASA y la Agencia de Exploración Aeroespacial. Japonesa. (JAXA). diseñada. para. monitorear. y. estudiar. precipitaciones tropicales y subtropicales. Antes del TRMM, la incertidumbre acerca de la distribución de la lluvia en la superficie de la Tierra era de un 50% y el perfil de distribución vertical de precipitación estaba lejos de ser determinada. La TRMM provee datos provenientes del Radar meteorológico de Precipitación (PR) el cual provee cartas de estructuras de tormentas tridimensionales; se emite radiación y se reciben lecturas de la intensidad y distribución de la lluvia, tipo de lluvia, profundidad de la tormenta, altitud donde la nieve funde en lluvia, también se puede estimar el calor obtenido a diferentes alturas en la atmósfera (en base a las mediciones). Estima a una resolución entre los 0,25° x 0,25° y 5° x 5° en un área entre los 35° N y 35° S. Uno de los objetivos es aumentar el conocimiento acerca de las interacciones entre el océano, el aire y las masas continentales que producen cambios en el clima y la precipitación; además de que estas.

(52) 34. observaciones ayudarán a la modelación de procesos climáticos tropicales y su influencia en el clima global (TRMM, 2006).. 3.1.3.1 Protocolo para la obtención de datos TRMM Abrir la página web http://disc2.nascom.nasa.gov/Giovanni/tovas/. A partir de Rainfall Archives escoger el paso de tiempo que se requieren los datos. Escoger versión JAVA o no JAVA según las actualizaciones del equipo en el que se trabaje, no existe ninguna diferencia referente la calidad de los datos.. Delimitar el área a analizar por medio de coordenadas geográficas (Fig. 3.9)..

(53) 35. FIGURA 3.9 OBTENCIÓN DE DATOS TRMM: INSTRUCCIÓN 1. Fuente: http://disc2.nascom.nasa.gov/Giovanni/tovas/. Seleccionar Precipitación acumulada (mm) o Tasa de precipitación (mm/h) según lo requiera, en “plot type” seleccionar time series para obtener todos los datos, después seleccionar el periodo requerido y hacer click en “ASCII Output” (Fig. 3.10).. FIGURA 3.10 OBTENCIÓN DE DATOS TRMM: INSTRUCCIÓN 2. Fuente: http://disc2.nascom.nasa.gov/Giovanni/tovas/. Se abrirá otra ventana con los datos obtenidos. Guardar como *.txt en el bloc de notas y para el manejo de datos, copiar y pegar a una hoja de cálculo de Microsoft Excel (Fig. 3.11)..

(54) 36. FIGURA 3.11 OBTENCIÓN DE DATOS TRMM: INSTRUCCIÓN 3. Fuente: http://disc2.nascom.nasa.gov/Giovanni/tovas/. 3.1.4 ESTACIONES INAMHI. Los datos recogidos de las estaciones INAMHI representan la climatología local, estas estaciones se han escogidas según la disponibilidad de datos y la cercanía al sitio de estudio (Tabla 3.2)..