Repositorio
Institucional

Alvarez-Garreton, Camila

Mendoza, Pablo A.

Pablo Boisier, Juan

Addor, Nans

Galleguillos, Mauricio

Zambrano-Bigiarini, Mauricio

Lara, Antonio

Puelma, Cristobal

Cortes, Gonzalo

Garreaud, Rene

McPhee, James

Ayala, Alvaro

The CAMELS-CL dataset: catchment attributes and meteorology for large sample studies - Chile dataset

COPERNICUS GESELLSCHAFT MBH

HYDROLOGY AND EARTH SYSTEM SCIENCES

en

We introduce the first catchment dataset for large sample studies in Chile. This dataset includes 516 catchments, it covers particularly wide latitude (17.8 to 55.0 degrees S) and elevation (0 to 6993 m a.s.l.) ranges, and it relies on multiple data sources (including ground data, remotesensed products and reanalyses) to characterise the hydro-climatic conditions and landscape of a region where in situ measurements are scarce. For each catchment, the dataset provides boundaries, daily streamflow records and basin-averaged daily time series of precipitation (from one national and three global datasets), maximum, minimum and mean temperatures, potential evapotranspiration (PET, from two datasets), and snow water equivalent. We calculated hydro-climatological indices using these time series, and leveraged diverse data sources to extract topographic, geological and land cover features. Relying on publicly available reservoirs and water rights data for the country, we estimated the degree of anthropic intervention within the catchments. To facilitate the use of this dataset and promote common standards in large sample studies, we computed most catchment attributes introduced by Addor et al. (2017) in their Catchment Attributes and MEteorology for Large-sample Studies (CAMELS) dataset, and added several others. We used the dataset presented here (named CAMELS-CL) to characterise regional variations in hydro-climatic conditions over Chile and to explore how basin behaviour is influenced by catchment attributes and water extractions. Further, CAMELS-CL enabled us to analyse biases and uncertainties in basin-wide precipitation and PET. The characterisation of catchment water balances revealed large discrepancies between precipitation products in arid regions and a systematic precipitation underestimation in headwater mountain catchments (high elevations and steep slopes) over humid regions. We evaluated PET products based on ground data and found a fairly good performance of both products in humid regions (r > 0.91) and lower correlation (r < 0.76) in hyperarid regions. Further, the satellite-based PET showed a consistent overestimation of observation-based PET. Finally, we explored local anomalies in catchment response by analysing the relationship between hydrological signatures and an attribute characterising the level of anthropic interventions. We showed that larger anthropic interventions are correlated with lower than normal annual flows, runoff ratios, elasticity of runoff with respect to precipitation, and flashiness of runoff, especially in arid catchments. CAMELS-CL provides unprecedented information on catchments in a region largely underrepresented in large sample studies. This effort is part of an international initiative to create multi-national large sample datasets freely available for the community. CAMELS-CL can be visualised from http://camels.cr2.c1 and downloaded from https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.894885.

Presentamos el primer conjunto de datos de cuencas para estudios de muestras grandes en Chile. Este conjunto de datos incluye 516 cuencas, cubre rangos particularmente amplios de latitud (17,8 a 55,0 grados S) y elevación (0 a 6993 m s. n. m.), y se basa en múltiples fuentes de datos (incluyendo datos de terreno, productos de teledetección y reanálisis) para caracterizar las condiciones hidroclimáticas y el paisaje de una región donde las mediciones in situ son escasas. Para cada cuenca, el conjunto de datos proporciona límites, registros diarios de caudal y series temporales diarias promediadas por cuenca de precipitación (de un conjunto de datos nacional y tres globales), temperaturas máximas, mínimas y medias, evapotranspiración potencial (ETP, de dos conjuntos de datos) y equivalente de agua de nieve. Calculamos índices hidroclimatológicos utilizando estas series temporales y aprovechamos diversas fuentes de datos para extraer características topográficas, geológicas y de cobertura terrestre. Con base en datos públicos de embalses y derechos de agua para el país, estimamos el grado de intervención antrópica dentro de las cuencas. Para facilitar el uso de este conjunto de datos y promover estándares comunes en estudios de muestras grandes, calculamos la mayoría de los atributos de cuenca introducidos por Addor et al. (2017) en su conjunto de datos Atributos de Cuenca y Meteorología para Estudios de Muestras Grandes (CAMELS), y agregamos varios más. Usamos el conjunto de datos presentado aquí (llamado CAMELS-CL) para caracterizar las variaciones regionales en las condiciones hidroclimáticas sobre Chile y para explorar cómo el comportamiento de la cuenca es influenciado por los atributos de cuenca y las extracciones de agua. Además, CAMELS-CL nos permitió analizar sesgos e incertidumbres en la precipitación y la PET a nivel de cuenca. La caracterización de los balances hídricos de cuenca reveló grandes discrepancias entre los productos de precipitación en regiones áridas y una subestimación sistemática de la precipitación en las cuencas montañosas de cabecera (elevadas y pendientes pronunciadas) sobre regiones húmedas. Evaluamos los productos PET basados ​​en datos de terreno y encontramos un desempeño bastante bueno de ambos productos en regiones húmedas (r > 0,91) y una correlación más baja (r < 0,76) en regiones hiperáridas. Además, la PET basada en satélite mostró una sobreestimación consistente de la PET basada en observación. Finalmente, exploramos las anomalías locales en la respuesta de las cuencas mediante el análisis de la relación entre las firmas hidrológicas y un atributo que caracteriza el nivel de intervenciones antrópicas. Demostramos que las intervenciones antrópicas de mayor magnitud se correlacionan con caudales anuales, ratios de escorrentía, elasticidad de la escorrentía con respecto a la precipitación y su rapidez, inferiores a lo normal, especialmente en cuencas áridas. CAMELS-CL proporciona información sin precedentes sobre las cuencas en una región con una representación insuficiente en los estudios de muestras grandes. Este esfuerzo forma parte de una iniciativa internacional para crear conjuntos de datos multinacionales de muestras grandes, disponibles gratuitamente para la comunidad. CAMELS-CL puede visualizarse desde http://camels.cr2.c1 y descargarse desde https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.894885.

Artículo original

Esta investigación surgió de la colaboración con muchos colegas del Centro de Investigación sobre Clima y Resiliencia (CR2, CONICYT/FONDAP/15110009). Camila Alvarez-Garreton está financiada por la beca postdoctoral FONDECYT n.º 3170428. Pablo Mendoza recibió apoyo adicional de la beca postdoctoral FONDECYT n.º 3170079. Mauricio Zambrano-Bigiarini agradece a FONDECYT 11150861 por el apoyo financiero. El desarrollo de CR2MET fue apoyado por la Dirección General de Aguas de Chile (DGA), a través del Proyecto de Actualización del Balance Hídrico Nacional DGA-2319, y por la beca FONDECYT n.º 3150492. Este estudio es una contribución al grupo de trabajo de Hidrología de Muestras Grandes de la Iniciativa de Investigación Panta Rhei de la Asociación Internacional de Ciencias Hidrológicas (AICH). Agradecemos a Guillermo Tapia de la DGA por su asesoramiento sobre la ubicación de los aforadores.

This research emerged from the collaboration with many colleagues at the Center for Climate and Resilience Research (CR2, CONICYT/FONDAP/15110009). Camila Alvarez-Garreton is funded by FONDECYT postdoctoral grant no. 3170428. Pablo Mendoza received additional support from FONDECYT postdoctoral grant no. 3170079. Mauricio Zambrano-Bigiarini thanks FONDECYT 11150861 for financial support. The development of CR2MET was supported by the Chilean Water Directorate (DGA), through National Water Balance Updating Project DGA-2319, and by FONDECYT grant no. 3150492. This study is a contribution to the Large-sample Hydrology working group of the Panta Rhei Research Initiative of the International Association of Hydrological Sciences (IAHS). We thank Guillermo Tapia from the DGA for his advice on stream-gauge locations.

10.5194/hess-22-5817-2018

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Geosciences, Multidisciplinary# Water Resources

Oceanografía, Hidrología y Recursos del Agua

Meteorología y Ciencias Atmosféricas

Geociencias

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WOS:000449995800002

The CAMELS-CL dataset: catchment attributes and meteorology for large sample studies - Chile dataset

Artículo original

COPERNICUS GESELLSCHAFT MBH

HYDROLOGY AND EARTH SYSTEM SCIENCES

Geociencias, Multidisciplinaria

Recursos hídricos

1027-5606

en

ANID FONDECYT 3170428

ANID FONDECYT 3170079

ANID FONDECYT 11150861

ANID FONDECYT 3150492

DGA 2319

This research emerged from the collaboration with many colleagues at the Center for Climate and Resilience Research (CR2, CONICYT/FONDAP/15110009). Camila Alvarez-Garreton is funded by FONDECYT postdoctoral grant no. 3170428. Pablo Mendoza received additional support from FONDECYT postdoctoral grant no. 3170079. Mauricio Zambrano-Bigiarini thanks FONDECYT 11150861 for financial support. The development of CR2MET was supported by the Chilean Water Directorate (DGA), through National Water Balance Updating Project DGA-2319, and by FONDECYT grant no. 3150492. This study is a contribution to the Large-sample Hydrology working group of the Panta Rhei Research Initiative of the International Association of Hydrological Sciences (IAHS). We thank Guillermo Tapia from the DGA for his advice on stream-gauge locations.

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ANID FONDECYT 3170428#ANID FONDECYT 3170079#ANID FONDECYT 11150861#ANID FONDECYT 3150492#DGA 2319