Predictability and potential of seasonal streamflow forecast in south america

Abstract

Seasonal streamflow forecast (SSF) is the process of making predictions of streamflow months in advance and it may be a powerful tool for planning and management of water resources. Variations in river streamflow are mainly driven by meteorological forcing (precipitation, temperature) and initial conditions (ICs), for instance discharge from water storages across the basin. In this sense, the state-of-the-art method for streamflow forecast uses precipitation ensemble forecast data as input to hydrological models and the results are probabilistic streamflow forecasts, the Hydrologic Ensemble Prediction System (H-EPS). On the seasonal horizon, the assertiveness of climatological forecasts is limited by the variability of weather conditions, and the attempts to forecast seasonal streamflow are under development science, with studies showing that SSF present a satisfactory skill up to one month of antecedence. As meteorological forcing is one of the greater sources of streamflow predictability, improvements on the numerical weather predictions are the main driver to advances on SSF. In South America (SA), seasonal forecasts find demand on water planning, spatially on the hydroelectric sector, responsible for 65% of the energy produced in countries such as Brazil. In SA, there are only a few studies that investigated SSF and all of them at basin level. At a continent level, these studies represent fragmented information and do not concede spatial comprehension of the SSF potentials in SA. In this sense, this work aims to assess the current potential of seasonal streamflow forecasts for the natural flows of rivers in large basins (>1000 km²) in South America from hydrological modelling. For this, two articles are proposed: the first presents an estimate of streamflow predictability with a simple metric, presenting a preliminary overview of streamflow predictability in SA. The second article analyze SSF with a Hydrological Ensemble Prediction System elaborated with the hydrological model MGB-SA and SEAS5 (ECMWF) precipitation products with bias correction. The study shows that streamflow predictability driven by the ICs is relatively high (> 60 days) in the main river reaches of basins with flat relief. The increase in predictability due to climatology-based boundary conditions mostly occur in areas that already have high predictability. Basins with fast response present low streamflow predictability (up to three days). We also observed that ESP remains a hard to beat method for seasonal streamflow forecasting in South America. We highlight the importance of bias correction on the SEAS5 precipitation forecasts so that the H-EPS present positive skill over ESP in many regions of South America. SEAS5-SF skill varies according to season, initialization month, basin and forecast lead time, with greater skill on the initialization month lead time.

A previsão sazonal de vazões (PSV) é o processo de fazer previsões com meses de antecedência e é uma ferramenta poderosa para o planejamento e gestão de recursos hídricos. As variações na vazão dos rios são principalmente impulsionadas pelas forçantes meteorológicas (precipitação) e pelas condições iniciais (CIs), como descarga do armazenamento de água na bacia. Nesse sentido, o método considerado o estado da arte para previsão de vazão usa dados de previsão de conjunto de precipitação como entrada para modelos hidrológicos e os resultados são previsões de vazão probabilísticas, o “Hydrologic Ensemble Prediction System” (H-EPS). No horizonte sazonal, a assertividade das previsões climatológicas é limitada pela variabilidade das condições meteorológicas, e a previsão sazonal de vazões está em fase inicial de desenvolvimento, com alguns estudos mostrando que a PSV apresenta uma habilidade satisfatória até um mês de antecedência. Como as forçantes meteorológicas são uma das maiores fontes de previsibilidade de vazões, melhorias nas previsões numéricas do tempo são um dos principal motivador para os avanços na previsão sazonal de vazões. A recentemente publicada quinta geração do sistema de previsão sazonal ECMWF mostrou ser a melhor previsão de precipitação sazonal atualmente disponível, e seus potenciais estão sendo investigados em estudos de previsão sazonal de vazões em todo o mundo. Na América do Sul (AS), as previsões sazonais possuem demanda no planejamento dos recursos hídricos, especialmente no setor hidrelétrico, responsável por 65% da energia produzida em países como o Brasil. Existem poucos trabalhos que investigaram a previsão sazonal de vazões na América do Sul e todos eles ao nível da bacia. Ao nível continental, esses estudos representam informações fragmentadas e não fornecem uma compreensão espacial da previsão sazonal de vazões na AS. Nesse sentido, este trabalho pretende avaliar o atual potencial de previsões sazonais de vazões naturais de rios em grandes bacias (> 1000 km²) na América do Sul a partir de modelagem hidrológica. Para isso, dois artigos são propostos: o primeiro apresenta uma estimativa de previsibilidade de vazões com uma métrica simples, apresentando um panorama preliminar da previsibilidade de vazões em SA. O segundo artigo analisa a PSV com um Sistema de Previsão Hidrológica por Conjunto (H-EPS) elaborado com o modelo MGB-SA e produtos de precipitação SEAS5 (ECMWF) com correção de viés. Os resultados mostram que a previsibilidade de vazão impulsionada pelos CIs é relativamente alta (> 60 dias) nos principais trechos de rios de bacias com relevo plano. O aumento da previsibilidade devido às condições de contorno baseadas na climatologia ocorre principalmente em áreas que já possuem alta previsibilidade. Bacias com resposta rápida apresentam baixa previsibilidade de vazão (até três dias). Observamos que o ESP continua sendo um método difícil de ser superado para previsão sazonal de vazão na América do Sul. Destacamos a importância da correção de viés nas previsões de precipitação do SEAS5 para que o H-EPS apresente previsibilidade superior ao ESP em diversas regiões da América do Sul. A habilidade SEAS5-SF varia de acordo com a estação do ano, mês de inicialização, bacia e horizonte de previsão, com maior habilidade no horizonte do mês de inicialização.