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AIIH
XXIV CONGRESO LATINOAMERICANO DE HIDRÁULICA
PUNTA DEL ESTE, URUGUAY, NOVIEMBRE 2010

UTILIDAD DE LA PRECIPITACIÓN OBTENIDA POR SATÉLITE EN LA
MODELACIÓN HIDROLÓGICA APLICADA A LA CUENCA DEL R ÍO
JÚCAR
Ramos Fernández Lia, Félix Francés García
Instituto Universitario de Investigación de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente, Universidad Politécnica de
Valencia, España.lirafer@posgrado.upv.es, ffrances@hma.upv.es

CONTENIDO
RESUMEN:
La precipitación obtenida por satélite permite disponer en tiempo real de información que se ajusta
a la necesidad de modelos hidrológicos distribuidos. Sin embargo, las mediciones tienden a mostrar
un sesgo sistemático debido a que son estimaciones indirect as. En este estudio se evaluó la
precipitación estimada por el algoritmo PERSIANN a unaresolución temporal diaria y resolución
espacial de 0.25º para el periodo comprendido entre el 01 de marzo del 2000 al 31 de octubre del
2009 con el modelo hidrológico distribuido TETIS en la cuenca del río Júcar.

INTRODUCCIÓN
La modelización hidrológica tiene un papel importante en la mayoría de aspectos de la gestión del
agua y del medio ambiente. Sin embargo, la eficacia de estos modelos depende dela disponibilidad
de los datos de entrada (inputs). Así, los actuales modelos hidrológicos distribuidos requieren datos
distribuidos espacialmente con la precisión suficiente para permitir la investigación y aplicación.
Durante las últimas décadas, la tecnología de sensores de satélite ha facilitado el desarrollo de
enfoques innovadores para disponer en tiempo real de información meteorológicaglobal. Biftu and
Gan, 2001, indican que frente a los datos convencionales que representan mediciones en un punto,
las mediciones con sensores de satélite son promedios espaciales en los pixeles, y como tal, se
ajustan a la necesidad de los modelos hidrológicos distribuidos con una c obertura mundial,
proporcionando información en las regiones que son inaccesibles para otros sistemas de
observación.En ese contexto, se han desarrollado algoritmos basados en satélites para producir estimaciones de
variables climáticas como precipitación, temperatura, albedo, índice de área foliar, c ontenido de
humedad de la superficie del suelo , nieve (Engman, 1995). Destacan, los estudios para la estimación
de precipitación (Sorooshian et al, 2000), temperatura (Hansen et al, 2009), radiación ( Andersen etal, 2002; Biftu and Gan, 2001), evapotranspiración (Chen et al, 2005; Boegh et al, 2004). Estos
algoritmos generan datos de alta resolución espacio temporal con potencial para ser utilizados en la
investigación hidrológica.
Siendo la precipitación una variable clave en el balance hidrológico, con un rol dominante en el
clima y tiempo; es fundamental una mejor comprensión de su distribución espaciotemporal. Sin

embargo, datos de pluviómetros se encuentran escasamente y se limitan a mediciones en un único
punto, mientras que datos de radar se limita su cobertura por la topografía; además de una baja
disponibilidad al público. Existen muchos algoritmos basados en satélites, para producir
estimaciones de lluvias por períodos de tiempo que van desde media hora a mensual y disponibles
dentrode dos días de las observaciones por satélite, y a menudo dentro de algunas horas. (Aonashi
et al, 2009; Ba and Gruber, 2001; Bellerby et al, 2009; Huffman et al, 2002; Huffman et al,
2001; Joyce et al, 2004; Kidd et al, 2003; Sorooshian et al, 2000; Tapiador, 2002; Turk et al,
2002; Weng et al, 2003). Destaca, el trabajo de Sorooshian et al, 2005 del Centro para la
Hidrometereología y SensoresRemotos (CHRS) con el algoritmo PERSIANN, que extrae y
clasifica la textura local de la imagen infrarroja de onda larga de los satélites geoestacionarios para
una serie de patrones de textura de nubes, luego asocia esto s patrones a la intensidad de
precipitación en la superficie de la nube. En la mejora del algoritmo PERSIANN, Hong et al, 2004,
desarrollaron un sistema de clasificación de nubes...