Aportes para el manejo integrado del agua: estudio hidro-morfológico con datos satelitales multifrecuencia en la cuenca alta del río Colorado, Argentina

Abstract

La cuenca del río Colorado tiene su origen en la Cordillera de los Andes y recorre el país a lo largo de más de 1200 km para desaguar en el Océano Atlántico. Debido a que numerosos usos del agua a lo largo de toda la cuenca dependen de su caudal, resulta indis-pensable conocer la dinámica de las variables hidrometeorológicas que tienen lugar en la naciente. Este trabajo tiene como objetivo el estudio de parámetros hidromorfológicos a través de datos satelitales multifrecuencia, haciendo foco en la cuenca alta, donde se ubica una de las microcuencas de aporte: Valle Hermoso. Se propone el uso de datos satelitales de distintas fuentes: ópticos (MODIS, Landsat 5, 8 y 9, Sentinel 2), radar (Sentinel 1 y SAOCOM), modelos digitales del terreno y datos de estaciones in situ que miden pa-rámetros nivométricos e hidrológicos. Se construyó cartografía de superficie total cubierta de nieve, se estimó la nieve en proceso de fusión y se analizó espacial y temporalmente su relación con las características topográficas. Destaca en este estudio el uso distintas fuentes de datos y software, como la plataforma de procesamiento de grandes volúmenes de datos Google Earth Engine (GEE) para la comprensión de la dinámica temporal de las variables estudiadas.

The Colorado River catchment has its origin in the Andes Mountains, flows through the country for more than 1.200 km and drains into the Atlantic Ocean. Several uses of water depend on its path throughout the entire basin. For these reasons, it is essential to know the dynamics of the hydrometeorological variables during the melting season. This paper exposes a comprehensive methodology to monitor these variables, focusing on the upper basin, where one of the contribution sub-basins is located: Valle Hermoso. The use of satellite data from different sources is proposed: optical (MODIS, Landsat 5, 8 and 9, Sentinel 2), radar (Sentinel 1 and SAOCOM), digital terrain models and in situ measurements, are used to retrieve main snow variables and hydrological parameters. Main objectives are: to map the total snow-covered area, estimate the snow melting and analyze spatially and temporally the relationship of snow accumulation and melting process. In this study, the use of the big data processing platform Google Earth Engine (GEE) is used to calculate spatial and temporal dynamics of the studied variables.