Monitoreo de la variación del almacenamiento de agua en la cuenca del Medio y Bajo Paraná a partir de datos GRACE, GRACE FO, TRMM y GLDAS

GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) es una misión satelital que permite monitorear el transporte de masa en el sistema terrestre, el cual está íntimamente relacionado con las consecuencias del cambio climático. Este satélite gravimétrico permite obtener las variaciones mensuales del campo de gravedad terrestre, las cuales pueden asociarse a variaciones de masa hídrica luego de remover los efectos de mareas oceánicas y de la Tierra sólida, así como las contribuciones atmosféricas y oceánicas no relacionadas a mareas. En este trabajo, se utilizaron los datos de la misión GRACE (2002-2017), y su sucesora GRACE FO (desde 2018) para analizar los cambios de masa hídrica en la cuenca del Medio y Bajo Paraná. La interpretación de los resultados se llevó a cabo a partir de la vinculación de las anomalías de masa derivadas a partir de datos GRACE, con información de precipitación de la misión TRMM. Para ello, se elaboraron los mapas mensuales de las variaciones de masa hídrica de GRACE y de las precipitaciones, lo que permitió un análisis exhaustivo a nivel regional de la redistribución de masas en la cuenca y su relación con los eventos de El Niño y La Niña que tuvieron lugar en el periodo en estudio. Es así, que los déficits hídricos mostrados en los mapas de GRACE en el año 2009 se relacionan al episodio de gran intensidad de La Niña que tuvo lugar en el periodo 2008-2009, en tanto que, los excesos hídricos que evidencian los mapas en los años 2016 y 2019, están vinculados al fenómeno de El Niño. Asimismo, GRACE también ha detectado eventos sectorizados de sequías en 2011-2012, e inundaciones en los años 2007 y 2010. Los cambios de almacenamiento de agua derivados de GRACE fueron comparados con las componentes independientes del balance hídrico en la región utilizando estimaciones de diferentes modelos hidrológicos. Por último, se analizaron las variaciones temporales del agua subterránea y de la parte de suelo (agua superficial, humedad de suelo), mediante el modelo de asimilación de datos terrestres GLDAS. Las variables presentaron una buena correlación entre sí, alcanzando valores de r=0,80.