Aplicación de técnicas de “time-lagged ensembles” al pronóstico de precipitación del modelo GEFS en una cuenca hidroeléctrica

Ante la creciente incorporación de energías renovables en Uruguay en un contexto de gran variabilidad climática, desde el 2019 se encuentra operativo un modelo hidrológico para simular los caudales de aporte a las centrales hidroeléctricas del río Negro, acoplado con la simulación del sistema eléctrico del país. En este trabajo se propone una técnica de bajo costo computacional basada en la combinación de “Time-Lagged Ensembles” (TLE) para mejorar el desempeño del pronóstico por ensambles de precipitación del modelo GEFS (NCEP-NOAA) en la cuenca del río Negro. En particular, se busca mejorar la representación de la incertidumbre que enfrenta el sistema en el horizonte inmediato, ya que durante los primeros días del pronóstico la dispersión del ensamble es excesivamente baja en comparación con su error medio. Para ello, se construyeron super-ensambles equiprobables a partir de múltiples pronósticos de precipitación inicializados en diferentes momentos. Esta metodología demostró una mejora en la distribución del ensamble sin deteriorar su error, mejorando el cociente SPREAD/RMSE (en comparación con el desempeño del ensamble de la última inicialización disponible). Esto sugiere que el enfoque TLE aporta información valiosa que va más allá de aumentar el tamaño del ensamble.