Antonio Yaksic Ministry of Agriculture. Con apoyo de

Transcripción

1 Koen Verbist UNESCO-IHP Walter Baethgen IRI Antonio Yaksic Ministry of Agriculture Gabriel Mancilla Jorge Nuñez CAZALAC Cristobal Julia Cristian Orrego CEAZA Desarrollado por Con apoyo de

2 Bases de Datos disponibles en el Data Library Instituto Dirección Meteorológica de Chile (DMC) Dirección General de Aguas (DGA) Red Agroclimática Nacional (RAN) Fuentes Nacionales Instituto de Investigación Agropecuaria (INIA) Base de Datos Precipitación/Temperatura SPI Precipitación (tiempo real) Precipitación (histórico) Caudales(tiempo real) Caudales (histórico) Precipitación Balance hídrico del suelo Vegetación (NDVI)

3 Bases de Datos disponibles en el Data Library Incorporación de 722 estaciones pluviométricas 161 estaciones en tiempo real

4 Bases de Datos disponibles en el Data Library Incorporación de 773 estaciones fluviométricas 77 estaciones en tiempo real

5 Bases de Datos disponibles en el Data Library Identificación de climatología para estaciones RAN Climatología WorldClim (resolución 1 km)

6 Bases de Datos disponibles en el Data Library Incorporación del Balance Hídrico del Suelo calculado por INIA Observaciones: Muy relevante Solamente desde 2013 Se requieren anomalías Falta actualizarlo

7 Bases de Datos disponibles en el Data Library Data Library

8 Bases de Datos disponibles en el Data Library Data Library Observaciones: Otros variables en curso

9 Bases de Datos disponibles en el Data Library Data Library

10 Bases de Datos disponibles en el Data Library Data Library Observaciones: Muy relevante Falta actualizarlo Propuesta: 161 Estaciones DGA

11 Bases de Datos disponible en el Data Library Fuentes Internacionales Variable Instituto Bases de datos Precipitación NOAA/CPC Unified Precipitation SPI Vegetación NASA/MODIS NDVI EVI VITO/SPOT FAPAR NDWI Humedad de suelo TU-Wien SWI

12 Bases de Datos disponibles en el Data Library Data Library

13 Observatorio Agroclimático agroclimatico.minagri.gob.cl Propuesta de cambiar la entrada al Observatorio: sugerencias?

14 Histórico Información de frecuencia de sequía y eventos extremos

15 Histórico Información de frecuencia de sequía y eventos extremos Mapa actualizado con mayor detalle y mayor rango de periodos de retorno.

16 Encuesta entre los usuarios Información de frecuencia de sequía y eventos extremos Importancia Frecuencia de sequías históricas Porcentaje Muy importante % Medianamente importante 75 15% Importante 64 13% Poco importante 7 1% Sin importancia 3 1% Total % Resultados de Encuesta UNEA 13% 1% 1% 15% 70% Muy importante Medianamente importante Importante Poco importante Sin importancia

17 Presente Información actual de monitoreo de sequía y eventos extremos

18 Presente Información actual de monitoreo de sequía y eventos extremos 1. Sequía Meteorológica Download

19 Presente Información actual de monitoreo de sequía y eventos extremos 2. Sequía Hidrológica

20 Presente Información actual de monitoreo de sequía y eventos extremos 2. Sequía Hidrológica

21 Presente Información actual de monitoreo de sequía y eventos extremos 3. Sequía Agrícola Se requiere uniformizar el contenido de todos los mapas para mayor entendimiento

22 Presente Información actual de monitoreo de sequía y eventos extremos 4. Índice Combinado de Sequía

23 Objetivo del Indicador Combinado 1) Identificar los impactos asociados al Indicador Combinado Ejemplo del Nordeste de Brasil (World Bank, 2014)

24 Evaluación del Indicador Combinado Base de datos de Comunas Declaradas desde 2008 en adelante

25 Evaluación del Indicador Combinado Valores de la NDVI por comuna correspondiente al momento de su declaración (2008) Enero Febrero Marzo Abril Mayo Leyenda NDVI

26 Evaluación del Indicador Combinado Concordancia (%) entre las comunas declarados en sequía y la identificación de la condición de sequía en las comunas según los indicadores SPI-12, los Caudales y la NDVI NDVI Caudal SPI

27 Evaluación del Indicador Combinado Importancia de seleccionar un umbral adecuado para los indicadores: ejemplo de caudal Umbral= (DGA)

28 SPI12<0 Evaluación del Indicador Combinado Como se comporta un Indicador Combinado? SPI12<0 SPI12<0 Caudal<0 Caudal<0 NDVI<0?

29 Porcentaje de Comunas Declaradas Porcentaje de Comunas Declaradas 2011 Umbral = importante 100% 100% 90% 90% 80% 80% 70% 70% 60% 60% 50% 50% Evaluación del Indicador Combinado Como se comporta un Indicador Combinado para las comunas que fueron declaradas? 2008 Declaración Incorecta? 40% 30% 20% 10% 0% Alert1 Alert2 Alert3 CI-/D CI+/ND CI+/D CI-/ND 40% 30% 20% 10% 0% Alert1 Alert2 Alert3 CI-/D CI+/ND CI+/D CI-/ND

30 Objetivo del Indicador Combinado 2) Asociar acciones pro-activos requeridas al Indicador Combinado Definición de Umbrales todavía en curso

31 Futuro Información de pronósticos - Outlook estacional Se requiere retomar la coordinación con la DMC para obtener la información de pronósticos Pronósticos Locales Pronósticos Internacionales

32 Sep Feb Jul Dic May Oct Mar Ago Ene Jun Nov Abr Sep Feb Jul Dic May Oct Mar Ago Ene Jun Nov Abr Sep Feb Jul Dic May Oct Mar Ago Ene Jun Nov Abr Sep Feb Jul Dic May Oct [m³/s] Cuenca Piloto Rio Huasco 200,00 Evolución Embalse Sta Juana Septiembre Febrero 2015 Volumen Acumulado (Millones de m³) 180,00 160,00 140,00 120,00 100,00 80,00 60,00 40,00 20,00 0,

33 Cuenca Piloto Rio Huasco Proveer información relevante a nivel de cuencas Monitoreo del balance hídrico local Monitoreo de la Demanda y Oferta de Agua Acoplamiento de las estaciones automaticas (ríos, canales, pozos, nivel de embalses) con el data library ya en curso

34 Proveer información relevante a nivel de cuencas Monitoring of local water balance Mejoramiento de pronósticos estacionales para el Manejo de Embalses Recursos Hídricos Esperados Automatización del pronóstico en el Data Library

35 Proveer información relevante a nivel de cuencas Modelamiento de Demanda y Oferta de Agua Evaluación y Planeamiento de Agua Proveer Differentes Alternativas de Manejo de Agua

36 Implementación del Sistema TerraMa2 Alerta de Crecidas en proceso Vigilar eventos en tiempo real Identificar comunas afectadas Enviar a usuarios Disponible para cada variable del Observatorio/Data Library

37 Mejoramiento del Monitor de Inundaciones y Sequías para ALC UNESCO Universidad de Princeton Mejoramiento del modelo de Monitoreo y Pronóstico, utilizando las 700+ estaciones históricas y las 161 estaciones en tiempo real

38 Precipitation Estimation from Remote Sensing Information using Artificial Neural Network UNESCO Universidad de Irvine Mejoramiento de la estimación pluviometrica de PERSIANN, utilizando las 700+ estaciones históricas y las 161 estaciones en tiempo real

39 Propuestas para el Data Library Incluir todos los variables de la RAN: Temperatura Min y Max Radiación Solar Humedad Relativa Presión Atmosférica Velocidad de Viento Incluir Temperatura min y máxima de la DGA Incluir niveles de embalses Incluir ruta de nieve (DGA) Incluir estimación de cobertura de nieve (satelite CEAZA/UCIrvine/Otro) Incluir niveles de acuíferos Propuesta CEAZA: Estimaciones a través de GPS

40 Observatorio Agroclimático: