Improving estimates of water resources availability over North Tropical South America: comparison of two satellite precipitation merging schemes

Mejoras en estimativos de oferta del recurso hídrico en el norte de Suramérica tropical: comparación de dos procedimientos de mezcla con lluvia satelital

Low-density precipitation measurements impair the ability of hydrological models to estimate surface water resources accurately. Remote sensing techniques and climate models can help to improve the estimation of the space-time rainfall variability. However, they alone are not good enough to be used in surface models built to support water management. In this research, we test the improvement of rainfall field estimation by using hydrological modelling based on the premise that a higher hydrological performance generally implies that precipitation is more consistent with streamflow observations and evaporation estimates in the basin. The SWAT model was forced with two satellite and rain gauge blending techniques and with the traditional IDW deterministic interpolation method from stations. The three simulated streamflows were compared separately against observed records. We do not only focus the comparison on one hydrological performance metric but also conduct a deeper evaluation using several hydrological signatures and statistics. We included the bias, the temporal correlation, the relation of general variability, and an analysis of the Flow Duration Curves (we found that low and medium segments were estimated correctly, whereas the high segments were underestimated). We conclude that either combination technique has its advantages over the other and that both outperform the performance achieved by the IDW in most of the defined criteria, with an overall 10% improvement and with individual streamflow gauge performance enhancement up to 50%.

 Las mediciones de precipitaciones de baja densidad perjudican la capacidad de los modelos hidrológicos para estimar con precisión los recursos hídricos superficiales. Las técnicas de teledetección y los modelos climáticos pueden ayudar a mejorar la estimación de la variabilidad espacio-temporal de las precipitaciones. Sin embargo, por sí solos los datos teledetectados no son lo suficientemente buenos para ser utilizados en modelos de superficie, modelos construidos para apoyar la gestión del agua. En esta investigación, probamos la mejora en la estimación de un campo de lluvia mediante el uso de modelos hidrológicos basados en la premisa de que: un mayor desempeño hidrológico generalmente implica que la precipitación es más consistente con las observaciones de caudal y con las estimaciones de evaporación en la cuenca. El modelo SWAT fue forzado con dos técnicas de combinación de satélites y pluviómetros, y con el método tradicional de interpolación de estaciones determinista (IDW).  Las tres series de caudales simulados se compararon por separado con los registros observados. No solo centramos la comparación en una métrica de desempeño hidrológico, sino que también realizamos una evaluación más profunda (diagnóstica) utilizando varias firmas y estadísticas hidrológicas. Incluimos el sesgo, la correlación temporal, la relación de variabilidad general y un análisis de las Curvas de Duración del Flujo (encontramos que los segmentos bajo y medio se estimaron correctamente, mientras que los segmentos altos se subestimaron). Concluimos que cualquiera de las técnicas de combinación tiene sus ventajas sobre la otra y que ambas superan el rendimiento logrado por el IDW en la mayoría de los criterios definidos, con una mejora general del 10% y con una mejora individual de hasta el 50%.