Avances en el pronóstico operacional de corto plazo y la evolución futura de largo plazo del fenómeno de la turbiedad en el río Maipo

El fenomeno de la turbiedad extrema ha sido abordado en trabajos previos a traves del analisis de eventos historicos, estudios que han permitido, ademas de caracterizar y comprender de mejor forma el fenomeno, estar en condiciones de intentar una prediccion del mismo. Se presentan a continuacion avances conseguidos en dos lineas de prediccion: 1) pronosticos operacionales de corto plazo, alimentados por forzantes que gatillan aumentos de turbiedad en el rio y 2) evolucion futura de largo plazo, considerando los patrones de cambio climaticos que pueden ocurrir sobre la cuenca del Maipo. El modelo operacional pronostica la serie de tiempo horaria de turbiedad para un horizonte de 3 dias y consiste en un modelo hibrido que combina informacion geomorfologica y meteorologica de la cuenca, unida a un pronostico hidrometeorologico base, con algoritmos Deep Learning que definen el peso de cada forzante. Desde su puesta en operacion, la herramienta se ha utilizado para generar advertencias del tipo alerta temprana y estimaciones del tiempo de duracion de la emergencia. La evolucion futura del fenomeno se abordo utilizando simulaciones de un modelo climatico de alta resolucion las cuales alimentaron un modelo hidrologico local, resultados que unidos a un modelo basado en redes neuronales, generaron series diarias de turbiedad. Respecto de la situacion actual y bajo un escenario de Cambio Climatico RCP 8.5, se esperarian para el futuro incrementos en el numero de eventos, en la duracion maxima y magnitud media asociada y aparentes reducciones en las intensidades maximas de los mismos. Si bien ambas herramientas deben seguir siendo evaluadas, se consideran interesantes alternativas para avanzar en la prediccion del comportamiento del fenomeno, tanto en el corto como en el largo plazo.