Pronóstico de caudales usando información de satélite y modelación hidrológica en la cuenca del río Crisnejas, afluente del Marañón

Abstract

La cuenca del río Crisnejas, que es uno de los principales afluentes del río Marañón, en los últimos años se ha producido desbordes que ocasionaron afectación en la transitividad vehicular, pérdidas económicas y humanas. Bajo este contexto, la predicción hidrológica con productos de precipitación satelital (PPS) es clave para mitigar los daños por eventos extremos. Los PPS resultan especialmente útiles en zonas con baja densidad de estaciones pluviométricas, al ofrecer cobertura espacial aceptable y que son accesibles en tiempo real. La presente investigación tiene como objetivo principal, evaluar los pronósticos de caudales diarios en la cuenca del río Crisnejas usando información de satélite y modelación hidrológica. En ese sentido se calibro y valido los modelos hidrológicos GR4J, HBV, SACRAMENTO y SOCONT, usando la precipitación IMERG y GSMaP, con sesgo corregido por el método de Mapeo Cuantil; así mismo se aplicó el método Monte Carlo con muestreo Latin Hypercube (LHS) para el análisis de sensibilidad de parámetros. Por otro lado, las precipitaciones pronosticadas que se utilizo fue el modelo numérico de predicción GFS, que sirvieron para simular caudales pronosticados para una proyección de 5 días; así mismo, para los pronósticos de caudales se utilizó en el post-procesamiento el método de asimilación de datos. La serie diaria de datos meteorológicos e hidrológicos que fueron usados presentan 16 estaciones meteorológicas y tres estaciones hidrológicas (Estación Jesus Tunel, Namora Bocatoma y Cirsnejas), correspondientes desde septiembre 2014 a abril 2025. Los resultados que se obtuvieron muestran que utilizando el modelo hidrológico HBV con la variable forzante GSMaP con sesgo corregido, dio mejor desempeño. Por último, en el periodo de verificación de los caudales pronosticados diarios (Estación Crisnejas), con periodo de análisis de dic-2024 a abr-2025, presentaron buenos indicadores de eficiencia para el pronóstico hasta el tercer día.

The Crisnejas River basin, one of the main tributaries of the Marañón River, has experienced overflow events in recent years that have caused disruptions to road traffic, as well as economic and human losses. In this context, hydrological forecasting using satellite precipitation products (PPS) is essential to mitigate damage from extreme events. PPS are particularly useful in areas with low density of rain gauge stations, as they provide adequate spatial coverage and are accessible in real time. The main objective of this research is to evaluate daily streamflow forecasts in the Crisnejas River basin using satellite information and hydrological modeling. In this regard, the hydrological models GR4J, HBV, SACRAMENTO, and SOCONT were calibrated and validated using IMERG and GSMaP precipitation data, with bias corrected through the Quantile Mapping method. Likewise, the Monte Carlo method with Latin Hypercube Sampling (LHS) was applied for parameter sensitivity analysis. On the other hand, the forecasted precipitation used in this study was obtained from the GFS numerical weather prediction model, which was employed to simulate streamflow forecasts with a 5-day projection. In addition, a data assimilation method was applied during post-processing for streamflow forecasting. The daily meteorological and hydrological data series used in this study include 16 meteorological stations and three hydrological stations (Jesús Túnel Station, Namora Bocatoma, and Crisnejas), covering the period from September 2014 to April 2025. The results obtained show that the HBV hydrological model, forced with bias-corrected GSMaP precipitation, provided the best performance. Finally, during the verification period of daily streamflow forecasts at the Crisnejas Station (December 2024 to April 2025), the efficiency indicators showed good forecast skill up to the third day.