Modelar la incertidumbre en proyecciones de flujo fluvial de múltiples modelos

Resumen Las inundaciones son el desastre natural más grande que enfrenta actualmente el Reino Unido, mientras que los incidentes de sequías han aumentado en los últimos años. Las inundaciones y las sequías pueden tener consecuencias devastadoras en la sociedad, resultando en daños financieros significativos para la economía. Los modelos climáticos sugieren que los cambios en la precipitación y la temperatura agravarán los extremos hidrológicos futuros (es decir, inundaciones y sequías). Se espera que tales eventos sean más frecuentes e intensos en el futuro; por lo tanto, para desarrollar planes de adaptación, las proyecciones de modelos climáticos alimentan modelos hidrológicos para proporcionar proyecciones futuras de recursos hídricos. 'eFLaG' es un conjunto de proyecciones futuras de flujo fluvial producidas para el Reino Unido impulsadas por proyecciones climáticas UKCP18 de la Oficina Meteorológica del Reino Unido. El conjunto de datos eFLaG derivado de UKCP18 proporciona proyecciones de vanguardia para un solo GCM impulsada por RCP 8.5 en todo el Reino Unido. Se ha utilizado un enfoque QE-ANOVA para particionar las fuentes contribuyentes de incertidumbre para dos cuantiles de flujo (Q5 flujos altos y Q95 flujos bajos), en escalas de tiempo cercanas y lejanas, para cada una de las 186 cuencas de GB en el conjunto de datos eFLaG. Los resultados sugieren una mayor incertidumbre del modelo hidrológico asociada con flujos bajos y una mayor incertidumbre del modelo climático regional para flujos altos, que se mantiene constante entre los indicadores de flujo. La incertidumbre total aumenta de un futuro cercano a uno lejano y se han identificado cuencas altamente inciertas con una alta concentración en el sureste de Inglaterra.