Pronóstico estacional de escurrimientos en cuencas del Sahel, en África occidental

Abstract

El rendimiento de los modelos de pronóstico evaluado con el coeficiente de determinación ajustado (R2ajs) fue mejor con el modelo polinomial utilizando la SST del Atlántico tropical norte: precipitación (R2ajs = 0.81, lag de 11 meses) y temperatura (R2ajs = 0.51, lag de 14-16 meses). Los pronósticos mensuales se desagregaron en series diarias. El modelo de desagregación se evaluó con los índices: probabilidad de detección (POD), falsa alarma (FAR) y el índice de frecuencia bias (FBI). Los datos desagregados se utilizaron en el modelo hidrológico CEQUEAU para pronosticar los escurrimientos diarios de los ríos Bani (subcuenca del alto Niger); y Bafing, Faleme y Bakoye (subcuencas del río Senegal). Los parámetros de inicio del modelo CEQUEAU se utilizaron de un estudio previo que fue calibrado y validado con la lluvia PERSIANN-CDR y la temperatura ERAInterim. El rendimiento de los modelos de escurrimientos se midió con la eficiencia de Nash- Sutcliffe (NSE). En el periodo 1985-2016 el NSE fue 0.796 para Beneny Kegny, 0.730 para Kidira, 0.526 para Bafing Makana y 0.825 para Oualia. En la evaluación por años, el 88% del periodo tuvieron NSE positivos, de los cuales el 54% fueron mayores a 0.5. El NSE más alto fue NSE = 0.878 y el más bajo NSE = -3.692. Los objetivos planteados en la investigación se cumplieron en su totalidad. Los modelos de pronóstico, de desagregación temporal, así como el modelo hidrológico respondieron satisfactoriamente con la metodología planteada. Estos modelos son fáciles de implementar y necesitan pocos recursos informáticos para su reproducibilidad. Además, se utilizaron datos de satélite asequibles y un modelo hidrológico distribuido evaluados en estudios previos con resultados satisfactorios. Los métodos y resultados de esta investigación pueden llegar a ser herramientas de gran utilidad para la toma de decisiones, así como para la mitigación de los impactos, y la maximización de la resiliencia de la población del Sahel, por los eventos relacionados con la escasez o exceso de agua.