Detailed National Scale Water Budget Analysis with the FIESTA Fog Delivery Model

Detailed National Scale Water Budget Analysis with the FIESTA Fog Delivery Model Análisis nacional detallado del agua con el modelo FIESTA fog delivery Mark Mulligan, King s College London mark.mulligan@kcl.ac.uk http://www.ambiotek.com/fiesta Análisis nacional detallado del agua con el modelo FIESTA fog delivery Aquí yo sigo desde del estudio de modelacion anterior con el desarrollo y el uso de un modelo a la escala nacional de la deposición de la niebla. El modelo y los datasets para Costa Rica pueden ser obtenido de www.ambiotek.com/fiesta y serán demostrados a los de usted eso estará en el curso mañana. Apologías por mi español que me fuerza leer este papel Detailed National Scale Water Budget Analysis with the FIESTA Fog Delivery Model Here I follow on from the previous modelling study with the development and application of a National Scale Fog Delivery Model. The model and datasets for Costa Rica can be obtained from www.ambiotek.com/fiesta and will be demonstrated to those of you signed up for the course tomorrow. Apologies for my lack of fluency in Spanish which forces me to read from this paper in a less than interesting way 1

Outline The role of models in supporting water and land management. Objectives of the delivery model. Key advances.required Model data. Clouds and cloud forests. Climate Land cover Modelled processes Model results : Arenal area. Model results : national scale. Scenarios : Business as usual, local PES, no PES. Conclusions. Contorno Primero diré algunas palabras sobre el papel de modelacion en la investigación y manejo de la tierra y de agua, antes de describir los objetivos del modelo, los avances principales de la investigación, los datos y los procesos del modelo y finalmente una serie de resultados en la escala nacional y en mayor detalle para los cuencas cerca del reservorio de Arenal. Finalmente los resultados de una serie de opciones de política con los pagos para los servicios ambientales (PES) se discuten. Las conclusiones y las implicaciones para los esquemas del PES en Costa Rica se derivan. Outline I will first say some words about the role of modelling in land and water research and modelling, before describing the objectives of the model, the key research advances, model data and processes and finally a series of results at the national scale and in greater detail for catchments near the Arenal reservoir. Finally the results of a series of policy options with payments for environmental services (PES) are discussed. Conclusions and implications for PES schemes in Costs Rica are derived. 2

Models : what modelling (not models!) can do Allow one to assemble complexity from simpler elements Allow one to disentangle complex systems into their governing (simpler) sets of rules..and thereby understand systems, processes and their outcomes better at a range of scales and to a range of possible futures Modelos: qué modelacion (no modelos!) puede hacer Los modelos ayudan a tender un puente sobre el differencia entre las escalas de la medida y las escalas de la importancia de política. También permiten la integración la comprensión científica y la ensambladura de la complejidad para una solucion de problemas ambientales más holística. Finalmente los modelos pueden permitir la comprensión mejor de sistemas complejos por su separación en componentes más simples. Models : what modelling (not models!) can do Models help to bridge the gap between scales of measurement and scales of policy relevance. They also enable the integration of scientific understanding and the assemblage of complexity for more holistic environmental problem-solving. Finally models can allow the better understanding of complex systems through their separation into simpler components. 3

Models : the truth about models and data There is no fundamental difference between data and models : data are models too! (i.e. a point measurement of rainfall is an (unvalidated) crude model of catchment-wide rainfall) As scale increases from the point scale through catchment to region point measurements become increasingly vague models of the true variability of a physical property or process At the same time physically based models become increasingly representative of the true variability of a physical property or process Modelos: la verdad sobre modelos y datos Mucha gente considera datos representar realidad y modelos como abstracción de la realidad. Realmente, los datos y los modelos son abstracciones de la realidad en escalas puntos de la medida (e.g. en un pluviometro) e los datos recogidos son cerca de la realidad, pero como la escala aumenta, las medidas del punto son menos representante y más de una abstracción Sin embargo los modelos (fi'sico-basados) pueden estar constantemente, o cada vez más representante de de procesos mientras que la escala aumenta, y si tenemos datos suficientes. Así los modelos pueden ser como, o más, apropiado como datos del punto para el análisis de la escala grande. Models : the truth about models and data Many people consider data to represent reality and models as an abstraction of reality. Actually, both data and models are abstractions of reality At the point-scale of measurement (e.g. at a raingauge) the data collected closely resembles reality, but as scale increases point measurements become more and more abstract. However (physically-based) models can be consistently, or even increasingly representative of processes as scale increases if they are provided with adequate spatial data. Thus models can be as, or more, appropriate as point data for large scale 4

Objectives of the Delivery Model To provide national scale estimates of fog interception and its likely impact on terrestrial water resources, including the impacts of land use change and conservation. National to continental scale. Simple and deliverable to end users. Based on the lessons from fieldwork and smaller scale modelling. Multiscale and scenario-based. Using only public domain baseline data, thus replicable elsewhere. Focus on water production (budget) Objetivos del Delivery Model El modelo FIESTA fog delivery se produce las estimaciones nacionales de la contribución de la niebla a los recursos del agua, incluyendo los impactos del cambio de la utilización del suelo. El modelo es sofisticado pero con un interfaz simple y puesto todos los datos se da (y public-domain) el modelo es relativamente accesible a los usuarios. El modelo se centra en la producción del agua (recursos) más bien que caudal porque los datos están mucho más disponibles para las características superficiales climáticas y de la tierra que controlan los recursos del agua (precipitacion- evaporación), mientras datos del suelo y los datos subsuperficies (geologia) para el cálculo de la cuadal, no están disponibles en estas escalas. Objectives of the Delivery Model The FIESTA fog delivery model provides national scale estimates of the contribution of fog to water budgets including impacts of land use change. The model is sophisticated but with a simple interface and since all data are provided (and public domain) the model is relatively accessible to end users. The model focuses on water production (budget) rather than runoff because data is much more available for the climatic and land surface properties that control water budget (rainfall-evaporation), whereas soil and subsurface property data (for the calculation of runoff) are not available at these scales. 5

Key Advances Much of the modelling can be carried out with standard hydrological models. However, Innovation was necessary in the areas of: spatialisation of climate and land surface variables in this heterogeneous environment. Vegetation parameterisation and spatialisation. Modelling of wind driven rain and interception processes. Modelling of fog and interception processes. To model fog interception you need to know: (a) Where the ground level cloud (fog) is. (b)where the (cloud) forests are. (c) The magnitude and variability of the fog flux. (d)the fog interception efficiency of the vegetation. Llave avanzas Las innovaciones dominantes del modelo está en el parameterisation espacial del clima y tierra, el parameterisation de la vegetación incluyendo la estructura del remiendo, el modelar de la lluvia conducida viento ( winddriven rain ) y de la interceptación de la niebla. Para modelar la interceptación de la niebla por la vegetación que debemos saber: (a) Donde está la nube del nivel del suelo (niebla) (b) Donde están los bosques de la nube. (c) La magnitud y la variabilidad de la flujo de niebla (d) La eficacia de la interceptación de la niebla de la vegetación Key Advances The key innovations of the delivery model are in the spatial parameterisation of climate and land surface variables, the parameterisation of vegetation including patch structure, modelling of wind driven rain and of fog interception. To model fog interception by vegetation we must know: (a) Where the ground level cloud (fog) is. (b) Where the cloud forests are. (c) The magnitude and variability of the fog flux (d) The fog interception efficiency of the vegetation 6

Model data : some examples There is little point in spatial models using lumped data spatialisation should be a significant emphasis of regional and continental scale models, especially in topographically diverse environments: The regional context. Where are the clouds? Where are the cloud forests? How does climate vary? Basins and protected areas. Where is the land cover change? Datos del modelo: algunos ejemplos Los modelos espaciales deben tener los mejores datos espaciales disponibles, especialmente de ambientes topográfico heterogéneos. Así ahora miraremos a la variabilidad espacial de algunas de las características ambientales dominantes en Costa Rica. Model data : some examples Spatial models must have the best available spatial data, especially in topographically heterogeneous environments. Thus we will now look to the spatial variability of some of the key environmental properties in Costa Rica. 7

The regional context : SRTM 90m DEM baseline for the continental scale model PB Chiquito Arenal Peňas Blancas Atlantic A C Pacific LAKE ARENAL El contexto regional: SRTM MED (Modelo Digital de Elevacion) Aquí vemos los datos topográficos : el SRTM 90m MED, agujero llenado por CIAT y KCL. El contexto del lago Arenal, las cuencas del Chiquito y el Penas Blancas son claros. Este mapa fija el contexto para mapas más últimos The regional context : SRTM 90m DEM Here we see the baseline topographic data : the SRTM 90m DEM, hole filled by CIAT and KCL. The context of Lake Arenal, the Chiquito catchment and the Penas Blancas are clear and set the context for later maps 8

So where are Costa Rica s clouds? Cloud frequency over land areas, % Very high frequency on Atlantic slopes Mean of 400 processed MODIS images Tan donde son las nubes de Costa Rica? Para saber la magnitud y la distribución de la interceptación de la niebla, debemos primero saber donde están las nubes de Costa Rica. Esto fue alcanzada con la acumulación con datos de la cubierta de los nubes (con pixeles de 500m) desde más de 400 imágenes de MODIS, a partir de todas las estaciones, todas las horas del día sobre 4 años. Las frecuencias de la nube son generalmente altas en Costa Rica, generalmente en el exceso de 50% de observaciones y en el exceso de 90% para las áreas con alturas altas en las cuestas Atlánticas donde un banco de nubes forma la mayoría de los días. So where are Costa Rica s clouds? To know the magnitude and distribution of fog interception, we must first know where Costa Ricas clouds are. This was achieved through the cumulation of 500m pixel cloud cover data from more than 400 MODIS images from all seasons, all times of day over 4 years. Cloud frequencies are generally high in Costa Rica, usually in excess of 50% of observations and in excess of 90% for higher altitude areas on the Atlantic slopes where an important Cloud Bank forms most days. 9

Cloud frequency coupled with climate grids to give cloud at ground level (fog) frequency High frequency on Atlantic Slopes and upper reaches of Chiquito La frecuencia de Nubes juntada con rejillas del clima para dar la frecuencia de nube en la del nivel del suelo (niebla) La presencia de la nube del nivel del suelo (niebla) es calculada por juntando éstos datos de la frecuencia de la nube con datos sobre las condiciones atmosféricas (temperatura, humedad y presión) en el nivel del suelo a través del país. Estos datos se utilizan para calcular la altitud en cual la niebla formará (la lifting condensation level ), donde está altitude es menos que o igual a la altitud de la tierra, tenemos niebla. Nosotros podemos ver que la niebla forma a través de las partes más altas del país en alta frecuencia, igual en algunas áreas de como el de otra manera seco, Peninsular Nicoya. Cloud frequency coupled with climate grids to give cloud at ground level (fog) frequency The presence of ground level cloud (fog) is calculated by coupling these cloud frequency data with data on the atmospheric conditions (temperature, humidity and pressure) at ground level throughout the country. These data are used to calculate the altitude at which fog will form (the lifting condensation level), where this altitude is less than or equal to the altitude of the ground we have fog. Above we can see that fog forms throughout the higher parts of the country at high frequencies, even in some outer-lying areas like the otherwise dry, Nicoya Peninsular 10

Seasonality : cloud cover spatially restricted in rainfall dry season (MAM) Cloud Frequency,% DJF MAM JJA SON Estacionalidad : cubierta de nubes restringida espacialmente en la estación seca de la precipitación La cubierta de la nube es altamente estacional, con un análisis a través de las estaciones que indican que la cubierta de la nube es particularmente extensa en Diciembre, Enero y Febrero (especialmente en las cuestas del Atlántico) pero restringido espacialmente en la estación seca de la precipitación. Hay áreas, como Monteverde, en cual la cubierta de la nube sea persistente durante el año. Seasonality : cloud cover spatially restricted in rainfall dry season Cloud cover is highly seasonal with an analysis across the seasons indicating that cloud cover is particularly extensive in December, January and February (especially on the Atlantic slopes) but spatially restricted in the rainfall dry season. There are areas, such as Monteverde in which the cloud cover is persistent through the year. 11

Diurnality : much of the solar day extremely cloudy on Atlantic slopes Cloud Frequency,% 0300-0600 0700-0800 1500-1700 1800-2000 Mucho del día solar extremadamente nublado en cuestas Atlánticas El hecho de que la cubierta de la nube también demuestra una variación diurnal significativa puede también ser importante. Durante mucho del día solar (particularmente la tarde) un banco de nube fuerte existe en las cuestas Atlánticas con frecuencias de la nube en el exceso de 90%(por ciento). Puesto que la cubierta de la nube puede parada más de 50% de la luz solar incidente de alcanzar la tierra, este banco de nubes puede reducir pérdidas de la evaporación en las cuestas Atlánticas. Diurnality : much of the solar day extremely cloudy on Atlantic slopes The fact that cloud cover also shows a significant diurnal variation may also be important. During much of the solar day (particularly the afternoon) a strong cloud bank exists on the Atlantic slopes with cloud frequencies in excess of 90%. Since cloud cover can prevent more than 50% of incident sunlight from reaching the ground, this cloud bank may significantly reduce evaporation losses on the Atlantic slopes. 12

Where is the land cover? Classification based land covers usually poor. Not interested in land cover class, interested in cover of trees, so use MODIS 500m vegetation continuous fields (VCF) Dónde está la cubierta de tierra? Un número de clasificaciones de la cubierta de tierra han sido producidas por la interpretación (generalmente) de los datos de los satélites AVHRR. Se demuestran el dataset global de la cubierta de tierra 2000 (GLCC2000) (izquierda superior) y las características globales de la cubierta de tierra (GLCC V2, 1991) (izquierdo más bajo). Tales datasets demuestran diferencias fuertes en la clasificación y son generalmente no fiables para las regiones topográficas complejas y nubladas (con dificultades correspondientes de la adquisición y de la interpretación del la imagenes satélitales). Los Vegetation Continuous Fields de MODIS (VCF) tener resolución mejor espacial, son más reciente y incluye mayor detalle. La imagen de la cubierta del árbol (derecha) es una exemplo que es utilizada por el modelo. Where is the land cover? A number of 1km land cover classifications have been produced by the interpretation of satellite (usually AVHRR) data. The Global Land Cover 2000 (GLCC2000) dataset (upper left) and the Global land cover characteristics (GLCC V2, 1991) (lower left) are shown. Such datasets show strong differences in classification and are usually unreliable for topographically complex and cloudy regions (with corresponding satellite acquisition and interpretation difficulties). MODIS Vegetation Continuous Fields (VCF) are higher spatial resolution, more recent and provide greater detail. The image of the right shows tree percentage cover which is used by the model. 13

Forest Edges Exposed edge length (m) East facing forest edges Edges are important in Catching passing fog Edges are most common at medium levels of cover. Forest Edges 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 Mean forest edge length (m/pixel) y = -0.0001x 2 + 0.0144x R 2 = 0.63 0 0 20 40 60 80 100 120 Forest cover (%) Areas ex-puestas del Bosque Para la interceptación de la niebla, es no solamente la cubierta de tierra que es importante pero también el parches (paisajes fragmentos) de esa cubierta de tierra. Los diagramas superiores demuestran la localización de los bordes del bosque (izquierda superior) en la cuenca del Chiquito. Estos bordes son las áreas de la interceptación intensa de la lluvia y de la niebla transportadas por el viento de una dirección particular. La imagen derecha superior demuestra los bordes del bosque que hacen frente a un viento del este. La longitud promedio de los bordes del bosque, medidos desde las clasificaciones de Landsat (en m/pixel) tiene una distribución unimodal con la cubierta del bosque de MODIS que indica que el número de bordes son maxima con una cubierta del bosque del 60%. Tales paisajes fragmentos son probables interceptar más niebla y lluvia transportada por el viento. Sin embargo, debe ser observado que los bordes controlados por el topográfia pueden ser tan importantes como estos bordes del bosque-pasto. Forest Edges For fog interception, it is not only land cover that is important but also the patchiness of that land cover. The upper diagrams show the location of forest edges (upper left) in the Chiquito catchments. These edges act as areas of intense interception of wind driven rain and fog carried by the winds of a particular direction. The upper right image shows forest edges facing an easterly wind. The mean length of forest edges measured from Landsat classifications (in m/pixel) has a unimodal distribution with MODIS forest cover indicating that the number of edges peaks at around 60% forest cover. 14

Not all trees are in forests Forest blocks digitised from IKONOS imagery for Chiquito Individual trees also digitised, there are 9225 in the catchment (2 per hectare of pasture on average) No todos los árboles están en bosques Los pastos contienen muchos árboles aislados que se expongan altamente a la niebla y a la lluvia transportada por el viento. Hay por ejemplo 9225 de estos árboles en los pastos de la cuenca del Chiquito, es decir, 2.6 por hectárea en promedio, según imágenes de IKONOS Not all trees are in forests Pastures contain many isolates trees which are highly exposed to fog and wind driven rain. There are for example 9225 of these trees in the pastures of the Chiquito catchment, that is, 2.6 per hectare on average, according to IKONOS imagery) 15

Basins and protected areas The average size of catchment in CR is 151 km 2 and the mean catchment altitude 2488m. Catchments are on average 39% forest, just under half of which (16%) is protected, though.there is much variation between catchments. Assuming forest=tree cover >60%, CR has 23, 390 km 2 of forest of 61,815 km 2 terrestrial surface (37.8% forest cover) Some 12062 km 2 of forest is protected (51.5%) and 11328 km 2 (48.5) of forest unprotected Cuencas y áreas protegidas Vemos aquí un análisis de cuencas y de áreas protegidas. El área de cuencas media en Costa Rica es 151 km 2 (excepto los remanentes costeros más pequeños) y los catchments son dominados por altitudes mayores. En promedio estos catchments son 39% (por ciento) cubiertos en el bosque de qué casi medio (el 16% de los cuencas) se protege. La imagen más baja demuestra la distribución de áreas protegidas en Costa Rica. Si se asume que los pixeles de MODIS con la cubierta del árbol mayor del de 60% son representante del bosque, el CR tiene actualmente cubierta de 37.8% bosques, la mitad de cual se protege. Basins and protected areas We see here an analysis of basins and protected areas. The average catchment area in Costa Rica is 151 km 2 (excluding the smallest coastal remnants) and catchments are dominated by upland altitudes. On average these catchments are 39% covered in forest of which nearly half (16%) is protected. The lower image shows the distribution of protected areas in Costa Rica. Assuming that MODIS pixels with greater than 60% tree cover are representative of forest, CR currently has 37.8% forest cover, half of which is protected. 16

FIESTA Delivery model : characteristics Uses globally available free datasets and freely available software Monthly timestep (but also simulates daily cycle) Spatial scale in millions of hectares Spatial grain from 90m (SRTM topography) to 1km (GTOPO30 topography) Applicable anywhere, with appropriate data processing Does not model land surface hydrology, only fog interception and evaporation : recognising that even if fog does not contribute to streamflow locally, it will somewhere down the (hydrological) line. Does not sacrifice process complexity with scale : most sophisticated spatial data and process representations possible are used. LUCC scenarios used to understand hydro impacts FIESTA Delivery model ': características Aquí comenzamos a describir el modelo. Está característica definiendo es accesibilidad. El software, el modelo y los datos están en el public domain y se pueden descargar de www.ambiotek.com/fiesta. El modelo utiliza los mejores datos espaciales disponibles y no sacrifica complejidad de procesos con la escala. Simula las piezas superficiales atmosféricas y de la tierra del recursos del agua solamente (no los procesos subsuperficies ni caudales) porque los datos espaciales para el suelo y las características subsuperficies, se desarrollan hasta ahora son males. El concentrarse en recursos del agua permite un gravamen de áreas agua-productivas, la contribución de la niebla y los impactos potenciales del cambio del clima y cambio de la utilización del suelo. FIESTA Delivery model : characteristics Here we begin to describe the FIESTA fog delivery model. It s defining characteristic is accessibility. The software, model and data are in the public domain and can be downloaded from www.ambiotek.com/fiesta. The model uses the best available spatial data and does not sacrifice process complexity with scale. It simulates only the atmospheric and land surface parts of the water budget (not subsurface processes nor runoff) because spatial data for soil and subsurface properties are, so far, poorly developed. Concentrating on water budgets enables an assessment of water-productive areas, the contribution of fog and the potential impacts of climate and land use change. 17

FIESTA Delivery model : processes Monthly wind directions calculated from 5º gridded mean pressure fields Monthly T, T DR, RH, P and U at 1km from 10 CRU database Wind directions warped to topography. Rs and R N calculated including effects of slope, shading and cloud cover. Wind speeds corrected for exposure, rainfall wind-driven Dewpoint, LCL(mb) and LCL(metres) calculated. Fog where DEM>=LCL with MODIS cloud frequency, LWC AH Fog settling according to Stokes Law Impaction:Deposition ratio f(u, Settling velocity) Capture efficiency f(lad, inclination angle) Capture area for deposition=cell, for impaction=edge length f(cover), veg height Total fog flux f(flux,capture efficiency, capture area) FIESTA delivery model : procesos El detalle técnico en cómo el modelo funciona se puede encontrar en el informe técnico final de la FIESTA que se publicará en Septiembre de 2005 (dos mille cinco). Delivery model : processes Technical detail on how the model operates can be found in the FIESTA final technical report to be published in September 2005. 18

The Modelling Environment El Ambiente de Modelacion El ambiente de modelacion elegido está el libremente disponible SIG PCRASTER (www.pcraster.nl) que incluye un ambiente runtime y herramientas gráficas para ver mapas espaciales en 2D y 3D así como trazar del time-series. Los mapas son importable y exportable de ARCVIEW. El modelo entero se puede funcionar desde ARCVIEW. The Modelling Environment The modelling environment chosen is the freely available GIS-modelling tool PCRASTER (www.pcraster.nl) which includes a runtime environment and graphical tools for viewing spatial maps in 2d and 3D as well as time-series plotting. Maps are importable and exportable from ARCVIEW and timeseries data can be analysed in MS Excel or other analytical packages. The whole model can be run from ARCVIEW. 19

FIESTA Delivery model : data sources :1 Humidity, temperature, wind speed, air pressure and cloud frequency, also DTR, potential solar radiation (not shown) FIESTA Delivery model : fuentes de datos:1 Esta diapositiva demuestra algunos de los datos del modelo. Las superficies del clima se generan desde WORLDCLIM y de los climatologias del CRU (unidad de investigación climática, UEA, UK). La cubierta de la nube se calcula de MODIS y la dirección del viento se calcular desde la presión. Todos los datos son mensualmente medios a largo plazo con la información adicional sobre rango diurno. FIESTA Delivery model : data sources :1 This slide shows some of the input data for the delivery model. Climate surfaces are generated from the global WORLDCLIM database and the CRU (Climatic Research Unit, UEA) climatologies. Cloud cover are calculated from MODIS and wind direction from the regional pressure fields. All data are monthly long term means with further information on diurnal range. 20

Delivery model : data sources :2 Elevation, % tree cover roads, population density, population change FIESTA Delivery model : fuentes de datos:2 El modelo se puede funcionar nacionalmente en una resolución de 1km (basada en la GTOPO30 MED) or regionalmente que con la MED 90m de SRTM. Los escenarios del cambio de la utilización del suelo consideran las distribuciones de caminos y de la población (de la 1km base de datos de la población de CIAT) Delivery model : data sources :2 The model can be run nationally at 1km resolution (based on GTOPO30 DEM)or regionally using the 90m SRTM baseline. Land use change scenarios take into account the distributions of roads and population (from the CIAT 1km LAC Population database) 21

Delivery model : data sources :3 Daily temperature range, wind direction Derived patch Fragmentation metrics FIESTA Delivery model : fuentes de datos:3 Muchas variables (e.g. temperatura) cambian con altitud. Las métricas de la fragmentación se calculan de la cubierta del bosque de MODIS usando los análisis anteriores. Delivery model : data sources :3 Many variables (e.g. temperature) change with altitude. Patch fragmentation metrics are calculated from MODIS forest cover using the earlier analyses. 22

Model Results Regional scale : Arenal Fog inputs Flux mechanisms Spatial variability Wind driven rain Fog as a proportion of rainfall Water budgets Los resultadas : escala regional: Arenal Aquí examinamos algunos resultados del modelo en la resolución de 90m para los cuencas alrededor del lago Arenal a los lados Atlánticos y Pacíficos. Primero miraremos captacion de la niebla, y despues la lluvia transportada por el viento. Finalmente la contribución de la niebla se compara con la precipitación y los recursos del agua son demostrados. Model Results Regional scale : Arenal Here we examine some results of the model at 90m resolution for the catchments around Lake Arenal to the Atlantic and Pacific sides. We will first look at fog inputs then at wind driven rain. Finally the contribution of fog is compared with rainfall and the water budgets shown. 23

Arenal catchments : background Altitude (masl) NE exposure and windfields Cloud frequency (%) Forest edge length (m/m) Cuencas de Arenal Aquí vemos ciertos datos para el modelo alrededor del lago Arenal (el área negra en el centro). Algunas de estas mapas (altitud, exposición topográfica, frecuencia de la nube y fragmentación del bosque) están claras en algunos de los resultados del modelo. Arenal catchments : background Here we see some baseline data for the model run around the Arenal Lake (the black area in the middle ). Some of these inputs (altitude, topographic exposure, cloud frequency and forest fragmentation) are clear in some of the model outcomes. 24

Fog inputs : Arenal area Annual fog inputs (mm/yr) Annual fog inputs by altitudinal band Annual fog inputs by catchment Annual fog inputs by protected area Entradas de la niebla: Área de Arenal Examinamos entradas de la niebla espacial, por las bandas altitudinal del 100m, por las cuencas y por las áreas protegida. Las entradas de la niebla se confinan a la zona montañosa y la mayoría de las áreas reciben 100-150mm (ciento a ciento cinquenta) por año pero algunas areas pequeños que reciben hasta 550 milímetros por año. Los cuencas relativamente pequeña y alta que drenan en Arenal (Río incluyendo Chiquito) reciben claramente la mayoría de la niebla 160-280 (ciento seixentaa dos cientos ochenta) milímetros por año, con cuencas más pequeños recibiendo la mayoría (con ninguna dilusión). Cuencas más grandes con áreas en las tierras bajas (especialmente en las cuestas Pacíficas) reciben mucho menos por que las entradas del bosque nuboso son pequeño en la comparación por las áreas más grandes, sin bosque nuboso. Por el área de Conservation, Arenal, Arenal-Monteverde y Alberto Manuel Brenes, Tenorio, Volvan Tenorio y Rincon de la Vieja, reciben las entradas más altas de la niebla (> 200 milímetros por año) Fog inputs : Arenal area We examine fog inputs spatially, by 100m altitudinal bands, by catchment and by protected area. Fog inputs are confined to the mountainous zone with most areas receiving 100-150mm per year but small patches receiving up to 550 mm/yr. By catchment, the relatively small and high altitude catchments draining into Arenal (including the rio Chiquito) clearly receive the most fog 160-280 mm/yr, with smaller catchments receiving the most (no dilution). Larger catchments with areas in the lowlands (especially on the Pacific slopes) 25

Detail of Arenal area High climatically and topographically controlled spatial complexity Mainly 250-350mm/yr, rarely 350-450mm/yr. Foggiest areas protected. Detalle del área de Arenal El detalle espacial de las entradas totales de la niebla alrededor de Arenal demuestra una alta complejidad espacial con la deposición extensa y el impaction localizado a las áreas expuestas. Volcan Arenal demuestra más entradas de la niebla a sus lados protegidas del viento, del sur y del oeste donde las velocidades del viento están más bajas. Las altas entradas a Monteverde y al Penas Blancas son evidentes. Detail of Arenal area The spatial detail of total fog inputs around Arenal shows a high spatial complexity with widespread deposition and localised impaction to exposed areas. Volcan Arenal shows more fog inputs to its sheltered south and west sides where wind speeds are lower. High inputs to Monteverde and the Penas Blancas are evident. 26

Enhancement of rainfall by wind Average Rainfall Inclination Wind corrected rainfall (mm/yr) (from vertical) Leads to a general topographic redistribution (+/- 50mm/month, 600mm/yr). Greater in very exposed or sheltered areas eg Volcan Arenal mm/month mm/month Precipitation transportada por el viento El efecto del viento en la precipitación esta significa por que la precipitación es subestimada por los raingauges expuestos al viento. Además la distribución espacial de la precipitación es afectada por la exposición a los vientos que transpotar la lluvia. En la escala regional esto conduce a una cambio en distribuciones de la precipitación con algunos máximos localizados. Viento puede conducir los reduciones locales de la precipitación hasta (menos) -150 (ciento cinquenta) milímetros por mes en áreas protegidas desde el viento y aumentos locales de hasta +250 (dos cientos cinquenta) milímetros por mes en áreas altamente expuestas. Mientras que la cantidad de precipitación regional no es afectado, esta redistribución espacial probablamente tener efectos significativos para la generación local de la caudales. Estos efectos son particularmente fuertes en el área de Chiquito, de Penas Blancas y de Arenal debido a la topografía escarpada perpendicular a los vientos dominantes. El lado del norte de Volcan Arenal es uno 250 (dos cientos cinquenta) milímetros por mes (3000 (tres mille) milímetros por año) más mojados que el lado protegido del viento. Enhancement of rainfall by wind The effect of wind on rainfall means that rainfall is underestimated by raingauges exposed to wind. In addition the spatial distribution of rainfall is affected by exposure to rain bearing winds. At the regional scale this leads to a fuzziness in rainfall distributions with 27

Fog as a proportion of rainfall Fog as a percentage of rainfall. High only on sheltered lee slopes (with less rainfall) Fog as a percentage of rainfall, by catchment. Small, especially for larger catchments Niebla como proporción de precipitación Examina la niebla como proporción de precipitación indica que a través de la región la niebla depositada es comúnmente 4-6% (por ciento) de la entradas de precipitación. En algunos, los sitios altamente expuestos donde está común el impaction, niebla pueden ser 20-25% de la precipitación total. Al lado de la captación, los catchments pequeños y nublados de Arenal tienen 7-10% de su precipitación de la niebla mientras que catchments circundantes más grandes tienen values(0-4%) mucho más bajo Fog as a proportion of rainfall Examining fog as a proportion of rainfall indicates that throughout the region deposited fog is commonly 4-6% of rainfall inputs. At a few, highly exposed sites where impaction is common, fog may be 20-25% of the total rainfall. By catchment, the small and cloudy Arenal catchments have 7-10% of their precipitation from fog whilst larger surrounding catchments have much lower values(0-4%) 28

Evapotranspiration (mm/yr) By catchment : Highly affected by local and regional cloud cover frequency. Also lower in canyons (shading) and north facing slopes. Evapotranspiracion Las pérdidas de la Evapo-transpiracion varían a partir de 350-400 (tres cientos cinquenta a quatro cientos) milímetros por año en cuestas y barrancas orientado norte y muy nubladas, a 650-700 milímetros por año en las tierras bajas pacíficas (aún con cubierta de la nube). Los cuencas pequeños que drenan en el Arenal tan bien como los cuencas Atlánticos tienen las pérdidas bajas medias 300-500 (tres cientos a quinentos) milímetros por año mientras que los catchments que drenan en el Pacífico tienen pérdidas más altas (550-600 milímetros por año) Evapotranspiration Evapo-transpiration losses vary from 350-400 mm/yr in very cloudy, highly sheltered north facing slopes and canyons to 650-700 mm/yr in the Pacific lowlands (still subject to cloud cover losses) By catchment, the small catchments draining into the Arenal as well as the Atlantic catchments have on average low losses 300-500 mm/yr whereas catchments draining into the Pacific have higher losses (550-600 mm/yr) 29

Water budget (mm/yr) A function of altitude. Exposure effects sometimes very strong especially exposed side of Arenal By protected area : By catchment : Producción del agua Las implicaciones de estas entradas y salidas para la produccion del agua son que la producción más grande del agua está encontrada en las altas altituds en las cuestas Atlánticas (especialmente) y Pacíficas alrededor del lago Arenal que producen generalmente 3000-4000 (tres mille a quatro mille) milímetros de agua por año con los puntos aislados de Volcan Arenal orientado Norte y de las cuestas orientado NE del rio Negro y del Penas Blancas produciendo en el exceso de 5000mm o más si consideramos que los datos originales de la precipitación son una subestimación. Por área protegida está claro que Arenal, Arenal-Monteverde y Alberto Manuel Brenes son áreas altamente productivas por agua como resultado de altas entradas y de evaporación baja. Por las cuencas, esos cuencas que drenan en el lago Arenal son claramente muy productivos, al igual que los catchments Atlánticos. Water budget The implications of these inputs and outputs for water budget are that the greatest water production is found at high altitudes on the Atlantic (especially) and Pacific slopes around Lake Arenal which generally produce 3000-4000 mm/yr of water with isolated spots on the N face of Volcan Arenal and NE facing slopes of the Cano Negro and Penas Blancas producing in excess of 5000mm or more if we consider that the original rainfall data are an underestimate. By protected area it is clear that Arenal, Arenal-Monteverde and Alberto Manuel Brenes are highly water productive areas as a result of high inputs and low evaporation 30

Model Results : National Scale Fog inputs Fog as a proportion of rainfall and water budget Water budgets Land use change scenaria Implications for PES Resultados : Escala Nacional Aquí presentamos los resultados del delivery model en la resolución de 1km en la escala nacional. Aunque perdemos un cierto detalle espacial con una resolución del 1km, pero ganamos la ventaja de poder examinar cuencas en su contexto nacional. Tan antes de que comencemos mirando entradas de la niebla y después como una proporción de precipitación y produccion del agua. Finalmente miraremos los resultados de algúnas scenarias de la utilización del suelo y las implicaciones de éstos para la producción del agua y así la puesta en práctica de los esquemas del PES (pagos para los servicios ambientales). Model Results : National Scale Here we present results of the delivery model run at 1km resolution at the national scale. Though we lose some spatial detail in the move to a 1km resolution, we do gain the advantage of being able to examine catchments in their national context. As before we will start by looking at fog inputs and then fog as a proportion of rainfall and of the water budget. Finally we will look at the outcomes of some land use scenaria and the implications of these for water production and thus the implementation of PES (payments for environmental services) schemes. 31

Total fog inputs (mm/yr) Fog inputs : national scale By protected area (mm/yr) By catchment (mm/yr) By altitudinal band (mm/yr) Entradas de la niebla: escala nacional En la escala nacional, las entradas de la niebla varían a partir de cero (zero) en las tierras bajas a través de 40-80 (quaranta a ochenta) milímetros por año en las áreas más altas de central y meridional Costa Rica a 120 (ciento viente) milímetros por año alrededor del lago Arenal con las áreas más altas con 240 milímetros por año que ocurren en las altas altituds en las provincias de Alajuela y de Guanacaste Por área de la conservación, además de los cuencas alrededor de Arenal, Bosque National Diria en San Jose Provincia, Bajo Chirripo in Cartago Provincia, Coto Brus en Puntarenas and Juan Castro Blanco en Anajuela es la mayoría de la niebla productiva. Los cuencas alturas que drenan en el lago Arenal tiennen la mayoría de la niebla. También algunos de los cuencas alturas de meridionales Costa Rica como el Terraba y el Sixaota, produciendo 70-90mm/yr de la niebla. Fog inputs : national scale At the national scale, fog inputs vary from zero in the lowlands through 40-80 mm/yr in the highest areas of central and southern Costa Rica to 120 mm/yr around lake Arenal with the highest areas of 240 mm/yr occurring to the NW of Arenal at high altitudes in Alajuela and Guanacaste provinces By conservation area, in addition to the catchments around Arenal, Bosque National Diria in San Jose Province, Bajo Chirripo in Cartago Province, Coto Brus in Puntarenas and Juan Castro Blanco in Anajuela are the most fog productive By catchment, the upland catchments draining into Lake Arenal are the most 32

Fog as a proportion of water budgets : national scale Fog as a proportion of rainfall (%) Fog as a proportion of the water budget (%) Fog % water budget, by catchment Fog % water budget, by protected area Niebla como proporción de balance del agua: escala nacional El patrón nacional es similar al considerar la niebla como proporción del balance del agua, con todas las áreas teniendo niebla menos el de 12% del balance y la mayoría entre 2-4%. Los porcentajes más altos se registran Norte Occidental de Arenal en las fronteras de las provincias de Alajuela y de Guanacaste, pero los altos valores también se consideran en las montañas en las cuestas pacíficas (donde está generalmente más baja la precipitación). La niebla es una parte elevada de las entradas del agua a algunos de estos sistemas e.g. los bosques secos del Nicoya peninsular y, mientras que no será una contribución importante en términos del recursos de agua, puede estar importante para el mantenimiento del ecosistema residente. Los cuencas atlánticos tienen generalmente una contribución 0-2% de la niebla a sus balances del agua, mientras que los cuencas Pacíficos tienen 2.5-4.5%. Fog as a proportion of water budgets : national scale The national pattern is similar when considering fog as a proportion of the water budget, with all areas having fog less than 12% of the budget and most between 2-4%. The highest percentages are recorded NW of Arenal on the borders of Alajuela and Guanacaste provinces, but high values are also seen on mountains on the Pacific slopes (where rainfall is generally lower). Fog is a high proportion of the water inputs to some of these systems e.g. The dry forests of the Nicoya Peninsular and, whilst it will not be an important contribution in water resource terms, it may be for the maintenance of the resident ecosystem. Atlantic catchments usually have 0-2% contribution of fog to their water 33

Wind driven rain effects at the national scale The spatial redistribution of wind driven rain leads to small effects when integrated to the catchment level. Lluvia transportada por el viento : impactos a la escala national La redistribución espacial de la lluvia transportada por el viento tiene efectos pequeños cuando está integrada al nivel de la cuenca. Las cuestas atlánticas tienen un recibo neto de 0-10 milímetros por mes (0-120 milímetros por año), los catchments pacíficos tienen una pérdida neta de 0-12 milímetros por mes (0-144 milímetros por año). Los catchments meridionales de Arenal demuestran los aumentos más grandes (+216 milímetros por año) y los norteños las disminuciones más grandes (-144 milímetros por año). Wind driven rain effects at the national scale The spatial redistribution of wind driven rain leads to small effects when integrated to the catchment level. Atlantic slopes have a net receipt of 0-10 mm/month (0-120 mm/yr), Pacific catchments have a net loss of 0-12 mm/month (0-144 mm/yr). The southern Arenal catchments show the greatest increases (+216 mm/yr) and the northern ones the greatest decreases (-144 mm/yr). 34

Water budgets : national scale Water budget (mm/yr) Water budget (mm/yr), by catchment Water budget, by prot. area Water budget, by altitude Balances de Agua : escala national Los balances del agua de la escala nacional indican que los áreas mas productivas son las cuestas Atlánticas especialmente en la frontera con Nicaragua en la circania de San Juan del Norte donde la precipitación están muy altas. Las montañas de la provincia de Cartago son también altamente productivas (> 5500 milímetros por año). Los cuencas Atlánticos y los cuencas Pacíficos meridionales como los catchments de Arenal son los más productivos también. Por área protegida, los mas productivo son Barra del Colorado (Limon), Cuenca del Rio Tuis (Cartago), International La Amistad (Limon), Bajo Chirripo (Limon) and Bosque National Diria (San Jose). La mayoría alturas productivas son: 3500-3600 masl (casi 4000mm/yr pero espacialmente restringido), y 1800masl+ (3032 milímetros por año + y mucho más extenso). La producción media del agua para las cuestas del Pacífico 2124m m y Atlántico se inclina 3101mm. Water budgets : national scale The national scale water budgets indicate that the most water productive areas are the Atlantic slopes especially on the border with Nicaragua in the vicinity of San Juan del Norte where rainfall inputs are very high. The mountains of Cartago Province are also highly productive (>5500 mm/yr). By catchment, the Atlantic catchments and southern Pacific catchments as the Arenal catchments tend to be most productive as well. By protected area the most water productive seem to be Barra del Colorado 35

Delivery model : fog fluxes mm/month equivalent Flujos de niebla serie de tiempo Aquí vemos que las entradas de la niebla en la escala nacional y su variación con tiempo (diario, 4 vezes por día y anualmente). Entradas de niebla son más extensa en la noche pero también ocurrir a través del día. Hay también una variabilidad estacional fuerte. Fog fluxes time series Here we see fog inputs at the national scale and their variation through time (diurnally, 4 timesteps per day and annually) Fog inputs are most extensive at night but also occur throughout the day. There is also a strong seasonal variability. 36

Delivery model : water budgets mm/month equivalent Delivery model : balances de agua Aquí vemos una serie de tiempo sobre la balance del agua con el día y con las estaciones. Hay otra vez, una variación diurnal fuerte (que resulta de la alta evaporación sobre el Pacífico durante el día solar). La variabilidad estacional refleja entradas de la precipitación y cubierta fuertes de la nube. En general las cuestas Atlánticas son mucho más mojadas con los cuestas Pacificas con balances negativos en el norte y en épocas y meses particulares. Delivery model : water budgets Here we see a time series of the water balance through the day and through the seasons. There is again, a strong diurnal variation (resulting from high evaporation over the Pacific during the solar day). Seasonal variability is also strong, reflecting both rainfall inputs and cloud cover. In general the Atlantic slopes are much wetter with the Pacific slopes even showing negative balances in the north and in particular times and months. 37

The contribution of protected forests to CR s water resources % of CRs water production produced in forest :42% % of CRs water production produced in protected forest : 24% % of CRs rainfall falling on forest : 41% % of CRs rainfall falling on protected forest : 23% % of CRs fog deposited to forest : 53% % of CRs fog deposited to protected forest : 34% La contribución de bosques protegidos a los recursos de agua de Costa Rica Aquí vemos un análisis de las entradas del agua y de la producción de agua desde bosque y del bosque protegido. Las figuras indican que cerca de la mitad de la producción del agua de Costa Rica (y más que la mitad de sus entradas de la niebla) ser de áreas actualmente debajo de bosque. Alrededor un cuarto de los recursos es producido por el bosque protegido y así probable permanecer agua de alta calidad. The contribution of protected forests to CR s water resources Here we see an analysis of water inputs to and production from forest and protected forest. The figures indicate that close to half of Costa Ricas water production (and more than half of its fog inputs) are from areas currently under forest. Around one quarter of the resources are produced by protected forest and thus likely to remain of high quality. 38

PES Scenario runs Scenarios Current present level of vegetative cover PES deforestation at recent rates outside of national parks to 2055 NOPES deforestation at recent rates inside and outside of national parks to 2055 Results Current=49% forest cover, 58.2 tree cover, 42.27 mm fog, budget 2568mm budget PES=20% forest cover, 31.6% tree cover, 42.7 mm fog, 2580mm budget NOPES=2.5% forest cover, 30.8% tree cover, 42.7 mm fog, 2584mm budget Current PES+50yr NO PES+50yr Los escenarios de PES Los escenarios funciona para investigar el impacto del cambio continuado de la utilización del suelo (como antes) bajo dos escenarias: PES (en qué PES producen los recursos para la protección continuada de existir red de protegión y ninguna tala de árboles ocurre así en esas áreas y, NINGÚN PES en el cual no hay tales recursos disponibles y la tala de árboles pueden ocurrir dondequiera. Las dos tiennen diferencias muy pequeñas en cubierta del bosque en la escala nacional, una reducción en entradas de la niebla asociadas a los bordes disminuidos de la fragmentación y un aumento leve en el agua producida (debido a la evaporación disminuida) PES Scenario runs The scenario runs investigate the impact of continued land use change (at current rates) under two scenarios : PES (in which PES provides resources for continued protection of the existing protected areas network and thus no deforestation occurs in those areas and, NO PES in which no such resourdes are available and deforestation can occur anywhere. The two scenaria produce very small differences in forest cover at the national scale, a reduction in fog inputs associated with decreased fragmentation and forest edges and a slight increase in water produced (because of decreased evaporation) 39