Automatización del cálculo del umbral de escorrentía según valores actualizados de humedad antecedente del suelo: una contribución a la modelización y virtualización de recursos hídricos

Abstract

[ES] La modelización hidrológica es esencial para predecir la respuesta de las cuencas hidrográficas a eventos de precipitación, cuyo aumento por efecto del cambio climático incrementa la escorrentía superficial y las inundaciones. Un parámetro determinante en este proceso es la precipitación necesaria para que se produzca escorrentía, conocida como umbral de escorrentía. El objetivo de este trabajo es proponer el desarrollo y la validación, de una metodología automatizada para ajustar, de forma dinámica, el umbral de escorrentía (𝑷𝒐). Este es un parámetro clave en el método racional de la normativa hidrológica española, y deriva directamente del método del Número de Curva del Servicio de Conservación del Suelo (SCS-CN, del inglés Soil Conservation Service - Curve Number), empleando de manera convencional valores estáticos que no capturan la alta variabilidad espaciotemporal de la humedad del suelo. La metodología propuesta emplea de manera combinada Google Earth Engine y Python para procesar series temporales y productos satelitales, para analizar y caracterizar parámetros hidrológicos iniciales como textura, cobertura y humedad del suelo. El método utiliza series temporales de humedad del suelo (SMAP-L4 de la NASA) para definir las condiciones de humedad antecedentes (AMC, del inglés Antecedent Moisture Condition) del día anterior y de la fecha de estudio. A partir de una función de distribución acumulativa empírica para cada día del año se definen cinco categorías (muy seca, seca, normal, húmeda y muy húmeda), aumentando la clasificación convencional de tres niveles. A continuación, se generan mapas ráster del Número de Curva (CN) para la categoría AMC normal. Por último, se efectúa la clasificación y ajuste a nivel de píxel de 𝑷𝒐 para obtener un mapa ráster ajustado a las AMC.