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<journal-title><![CDATA[Tecnología y ciencias del agua]]></journal-title>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Modelación de la respuesta hidrológica al cambio climático: experiencias de dos cuencas de la zona centro-sur de Chile]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[During the past few years, a progressive worldwide change of the climatic conditions has been observed that has consequently brought increases in the frequency and severity of phenomena like floods and droughts. Thus, it is necessary to have tools for making informed decisions. One way to assess the effects of the climate change on the hydrology of a river basin is to use a distributed hydrologic model, which once calibrated and validated is perturbed with changes (% of change in precipitation and &#916; variation in temperature) obtained from different future climate scenarios. The objective of this work is to quantify by means of simulations done with a mathematical model perturbed with plausible scenarios of climatic change, the sensitivity of the hydrology of two sub-basins of the Biobío River. In addition, the amplitude in the response obtained from the hydrologic model perturbed with changes obtained from different Global Circulation Models is analyzed, and the impact to using signals of change derived from the application of more advanced regionalization methods is evaluated. The results indicate that for most of the modeled scenarios of climate change, a reduction in the mean monthly and annual flows will take place, being this variation greater in the spring and in the summer. These results allow to perform one of the first quantitative interpretations of the potential impacts of the climate change in the availability of water resources in the Biobío river basin.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Art&iacute;culos t&eacute;cnicos</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Modelaci&oacute;n de la respuesta hidrol&oacute;gica al cambio clim&aacute;tico: experiencias de dos cuencas de la zona centro&#45;sur de Chile</b></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>Modeling the hydrological response to climate change: experiences from two south&#45;central Chilean watersheds</b></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Alejandra Stehr<sup>1</sup>, Patrick Debels<sup>1</sup>, Jos&eacute; Luis Arumi<sup>1</sup>, Hern&aacute;n Alcayaga<sup>2</sup>, Francisco Romero<sup>2</sup></b></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>1</sup> Universidad de Concepci&oacute;n, Chile.</i></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>2</sup> Ministerio de Obras P&uacute;blicas, Chile.</i></font></p>         ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Direcci&oacute;n institucional de los autores:</b></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Dra. Alejandra Stehr    <br>         <br>     </i>Investigadora    <br>     Universidad de Concepci&oacute;n     <br>     Centro EULA&#45;Chile     <br>     Edmundo Larenas s/n     <br>     Concepci&oacute;n, Chile     <br>     Tel&eacute;fono: +56 41 220 4053 <a href="mailto:astehr@udec.cl">    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>     astehr@udec.cl</a></font>    </p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>M.C. Patrick Debels</i>     <br>         <br>     Investigador    <br>     Universidad de Concepci&oacute;n    <br>     Centro EULA&#45;Chile    <br>     Edmundo Larenas s/n     <br>     Concepci&oacute;n, Chile    <br>     Tel&eacute;fono: +56 41 220 4336    <br>     <a href="mailto:pdebels@udec.cl">pdebels@udec.cl</a></font></p>         ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Dr. Jos&eacute; Luis Arumi    <br>     </i></font><font face="verdana" size="2"><i>    <br>     </i>Profesor Asistente     <br>     Universidad de Concepci&oacute;n     <br>     Facultad de Ingenier&iacute;a Agr&iacute;cola    <br>     Departamento Recursos H&iacute;dricos     <br>     Avenida Vicente M&eacute;ndez 595     <br>     Chill&aacute;n, Chile     <br>     Tel&eacute;fono: +56 42 20 8804 <a href="mailto:jarumi@udec.cl">    <br>     jarumi@udec.cl</a></font></p>         ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Ing. Hern&aacute;n Alcayaga    <br>         <br>     </i>Direcci&oacute;n General de Aguas     <br>     Ministerio de Obras P&uacute;blicas     <br>     Av. Arturo Prat 501, piso 6     <br>     Concepci&oacute;n, Chile     <br>     Tel&eacute;fono: + 56 (41) 285 2273     <br>     <a href="mailto:hernan.alcayaga@mop.gov.cl">hernan.alcayaga@mop.gov.cl</a></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Ing. Francisco Romero    <br>         ]]></body>
<body><![CDATA[<br>     </i>Direcci&oacute;n General de Aguas     <br>     Ministerio de Obras P&uacute;blicas     <br>     Morand&eacute; 59, piso 8     <br>     Santiago, Chile     <br>     Tel&eacute;fono: +56 2 449 3782 <a href="mailto:francisco.romero.b@mop.gov.cl">    <br>     francisco.romero.b@mop.gov.cl</a></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Recibido: 28/10/08     <br>     Aprobado: 31/05/10</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen</b></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Durante los &uacute;ltimos a&ntilde;os se ha observado un cambio progresivo de las condiciones clim&aacute;ticas en el mundo, que ha tenido como consecuencia aumentos de la frecuencia y severidad de fen&oacute;menos, como inundaciones y sequ&iacute;as. Por lo anterior, es necesario contar con herramientas que permitan tomar decisiones de manera informada. Una forma de evaluar el efecto de un cambio en las precipitaciones y temperaturas respecto de la disponibilidad de agua de una cuenca es utilizar un modelo hidrol&oacute;gico distribuido, el cual, una vez calibrado y validado, es perturbado con cambios (% variaci&oacute;n precipitaci&oacute;n y &Delta; de cambio en la temperatura) obtenidos de distintos escenarios clim&aacute;ticos futuros. El objetivo de este trabajo consiste en cuantificar, a partir de simulaciones realizadas mediante un modelo matem&aacute;tico, la sensibilidad de la hidrolog&iacute;a de dos subcuencas del r&iacute;o Biob&iacute;o frente a un amplio <i>set</i> de plausibles escenarios de cambio clim&aacute;tico. Adem&aacute;s se analiza la amplitud en la respuesta del modelo hidrol&oacute;gico obtenido a partir de los distintos escenarios derivados directamente de diferentes modelos de circulaci&oacute;n global (MCG), evalu&aacute;ndose tambi&eacute;n el impacto de usar variaciones de precipitaci&oacute;n y temperatura obtenidas de un modelo de circulaci&oacute;n Regional (MCR). Los resultados indican que, para la mayor parte de los escenarios de cambio clim&aacute;tico modelados, se producir&aacute; una reducci&oacute;n en la magnitud de los caudales medios mensuales y anuales, siendo esta variaci&oacute;n mayor en las &eacute;pocas de primavera y verano. Estos resultados permiten realizar una primera interpretaci&oacute;n cualitativa de los potenciales impactos del cambio clim&aacute;tico en la disponibilidad de los recursos h&iacute;dricos en la cuenca del r&iacute;o Biob&iacute;o.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> cambio clim&aacute;tico, modelaci&oacute;n hidrol&oacute;gica, <i>SWAT,</i> MCR, <i>MAGICC&#45;SCENGEN,</i> Chile, Biob&iacute;o, cuenca andina.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">During the past few years, a progressive worldwide change of the climatic conditions has been observed that has consequently brought increases in the frequency and severity of phenomena like floods and droughts. Thus, it is necessary to have tools for making informed decisions. One way to assess the effects of the climate change on the hydrology of a river basin is to use a distributed hydrologic model, which once calibrated and validated is perturbed with changes (% of change in precipitation and &Delta; variation in temperature) obtained from different future climate scenarios. The objective of this work is to quantify by means of simulations done with a mathematical model perturbed with plausible scenarios of climatic change, the sensitivity of the hydrology of two sub&#45;basins of the Biob&iacute;o River. In addition, the amplitude in the response obtained from the hydrologic model perturbed with changes obtained from different Global Circulation Models is analyzed, and the impact to using signals of change derived from the application of more advanced regionalization methods is evaluated. The results indicate that for most of the modeled scenarios of climate change, a reduction in the mean monthly and annual flows will take place, being this variation greater in the spring and in the summer. These results allow to perform one of the first quantitative interpretations of the potential impacts of the climate change in the availability of water resources in the Biob&iacute;o river basin.</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Keywords:</b> climate change, hydrological modeling,<i> SWAT, RCM, MAGICC&#45;SCENGEN</i>, Chile, Biob&iacute;o, Andean watershed.</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Durante las &uacute;ltimas cinco d&eacute;cadas se ha producido un notable crecimiento en el consumo de agua debido al aumento explosivo de la poblaci&oacute;n mundial, combinado con un desarrollo econ&oacute;mico sin precedentes (Xu y Singh, 2004). Este crecimiento en la demanda del recurso agua va acompa&ntilde;ado de un aumento en la contaminaci&oacute;n del mismo recurso. En muchas partes del mundo, el efecto conjunto de ambas tendencias ha impedido y sigue impidiendo un desarrollo econ&oacute;mico social y ambientalmente sostenible en el tiempo. Entre los factores que influencian la inadecuada gesti&oacute;n del recurso agua se encuentra el insuficiente conocimiento de la disponibilidad de recursos h&iacute;dricos y su relaci&oacute;n tanto con las actividades humanas como con factores naturales, tales como las variables clim&aacute;ticas regionales y locales.</font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Considerando la actual demanda de agua para consumo humano, industrial y de los ecosistemas, en el &aacute;mbito mundial existe preocupaci&oacute;n por la influencia que pueden tener los cambios en el clima causados por el calentamiento global sobre la disponibilidad de los recursos h&iacute;dricos. Por ello, una adecuada consideraci&oacute;n de los potenciales impactos de un cambio clim&aacute;tico sobre los recursos h&iacute;dricos debiera constituir un requisito previo para emprender cualquier proyecto de largo plazo que est&eacute; relacionado con el uso de dichos recursos, para as&iacute; poder adoptar aquellas estrategias de gesti&oacute;n m&aacute;s apropiadas, a fin de evitar efectos ambientales adversos, as&iacute; como futuros conflictos entre los distintos usuarios.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El cuarto informe del Panel Intergubernamental para el Cambio Clim&aacute;tico (IPCC, 2007) establece que "La mayor parte del aumento observado del promedio mundial de temperatura desde mediados del siglo XX se debe muy probablemente al aumento observado de las concentraciones de gases invernadero antrop&oacute;genos". Dentro de los cambios f&iacute;sicos m&aacute;s importantes que se proyectan, se tienen modificaciones en la temporalidad de los caudales y el volumen de agua en los r&iacute;os (Whitfield <i>et al.,</i> 2002). En cuencas con un aporte nival relevante, el aumento de las temperaturas seg&uacute;n Gleick (1986, 1987), y Dankers y Christensen (2005) podr&iacute;a tener tres efectos: (1) El incremento en la raz&oacute;n entre precipitaci&oacute;n y nieve durante los meses de invierno, (2) la disminuci&oacute;n de la temporada con nieve, (3) el incremento de la tasa del derretimiento nival. Lo anterior ocasionar&iacute;a un aumento de la escorrent&iacute;a directa por unidad de precipitaci&oacute;n durante el invierno; el m&aacute;ximo en la escorrent&iacute;a ocurrir&iacute;a m&aacute;s temprano en primavera y durante el verano se producir&aacute; un secado m&aacute;s r&aacute;pido e intenso del suelo (Gleick, 1987). El calentamiento de las regiones de alta monta&ntilde;a podr&iacute;a dar lugar a la desaparici&oacute;n de importantes superficies actualmente cubiertas con nieve y glaciares. Dado que a menudo estas &aacute;reas contribuyen, de manera importante, a los caudales de estiaje, en muchas zonas el proceso de calentamiento tambi&eacute;n podr&iacute;a reducir la disponibilidad de agua para riego, generaci&oacute;n de energ&iacute;a hidroel&eacute;ctrica y uso dom&eacute;stico (Chiew, 2006).</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para Sudam&eacute;rica, Watson <i>et al.</i> (1998) indican que, como consecuencia del calentamiento global, se esperan importantes cambios en los patrones de precipitaci&oacute;n regionales. Por su parte, Hulme y Sheard (1999) proyectan disminuciones en las precipitaciones anuales en el cono sur de Sudam&eacute;rica de entre 3 y 18% entre 2020 y 2080, en comparaci&oacute;n con el periodo 1961&#45;1990. En el caso de la zona del centro&#45;sur de Chile en particular, el estudio "Variabilidad clim&aacute;tica en Chile para el siglo XXI" (CONAMA&#45;DGF, 2006) estima, con base en los resultados obtenidos a partir de la aplicaci&oacute;n de un Modelo de Circulaci&oacute;n Regional (MCR), que se producir&iacute;a un aumento en las temperaturas durante el periodo 20712100, con un cambio mayor en verano, que podr&iacute;a exceder los 5 &deg;C en algunos sectores cordilleranos. En el caso de las precipitaciones, el informe proyecta una disminuci&oacute;n, siendo &eacute;sta mayor en la costa que en la cordillera; estim&aacute;ndose en uno de los escenarios entre un 25 y 50% menos de precipitaciones que en la actualidad. Por otro lado, debido a un alza en altura de la isoterma 0 &deg;C, las crecidas invernales de los r&iacute;os con r&eacute;gimen pluvionival se ver&iacute;an incrementadas y la reserva nival disminuir&iacute;a.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Hoy en d&iacute;a existe un notable incremento en la tendencia de los estudios que eval&uacute;an, en los &aacute;mbitos regional o local, el impacto potencial del cambio clim&aacute;tico en la disponibilidad de los recursos h&iacute;dricos. Se est&aacute;n usando diferentes enfoques para lograr este objetivo, entre los que se incluye el uso de modelos clim&aacute;ticos, hidrol&oacute;gicos y t&eacute;cnicas de regionalizaci&oacute;n.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este contexto, el objetivo del presente trabajo consiste en cuantificar, a partir de simulaciones realizadas mediante un modelo matem&aacute;tico, la sensibilidad de los caudales, acumulaci&oacute;n y derretimiento de nieve en dos subcuencas del r&iacute;o Biob&iacute;o, frente a variaciones en la precipitaci&oacute;n y temperatura. Estas variaciones fueron obtenidas de un <i>set</i> de 44 escenarios de cambio clim&aacute;tico, derivados directamente de diferentes modelos de circulaci&oacute;n global (MCG), y a partir de la aplicaci&oacute;n de un MCR. Se analiz&oacute; tambi&eacute;n la diferencia con respecto al escenario clim&aacute;tico base de los promedios anuales y mensuales de caudales, cantidad de nieve ca&iacute;da y derretida obtenida a partir de la modelaci&oacute;n de los distintos escenarios de cambio clim&aacute;tico. Se discuten los potenciales impactos de las variaciones en las precipitaciones y la temperatura por efecto del cambio clim&aacute;tico en los recursos h&iacute;dricos de la cuenca del Biob&iacute;o, y se realiza una reflexi&oacute;n sobre las consecuencias de los altos niveles de incertidumbre asociados con las proyecciones clim&aacute;ticas existentes actualmente.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Estimaciones sobre cambio clim&aacute;tico</b></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una temprana evaluaci&oacute;n de la vulnerabilidad de la sociedad y/o de los sistemas f&iacute;sicos frente al cambio clim&aacute;tico permite anticipar potenciales impactos negativos y as&iacute; planificar y dictar acciones con tiempo; por ejemplo, asegurar un uso futuro adecuado de los recursos h&iacute;dricos. Como parte de la evaluaci&oacute;n anterior, es esencial analizar no s&oacute;lo estos potenciales impactos (ya sean positivos o negativos), sino tambi&eacute;n definir aquellas medidas de adaptaci&oacute;n que sean m&aacute;s adecuadas para dar respuesta a dichos impactos y as&iacute; disminuir la vulnerabilidad. En este contexto, es altamente deseable poder contar con una aproximaci&oacute;n cuantitativa de estos futuros cambios clim&aacute;ticos y de sus efectos en, por ejemplo, la hidrolog&iacute;a regional y/o local. Una manera de lograr lo anterior consiste en la modelaci&oacute;n de impactos, utilizando escenarios clim&aacute;ticos futuros.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el presente estudio, por "escenarios de cambio clim&aacute;tico" se entiende una descripci&oacute;n espacial y temporal, f&iacute;sicamente consistente, de rangos plausibles de condiciones clim&aacute;ticas futuras, basada en un cierto n&uacute;mero de suposiciones y de la actual comprensi&oacute;n cient&iacute;fica del sistema clim&aacute;tico. Existen diferentes m&eacute;todos que pueden ser utilizados para crear los escenarios de cambio clim&aacute;tico, que se pueden agrupar en escenarios sint&eacute;ticos (tambi&eacute;n conocidos como incrementales), an&aacute;logos y aquellos que pueden construirse a partir de salidas de MCG (Xu y Singh, 2004). Estos &uacute;ltimos constituyen una de las herramientas m&aacute;s usadas para investigar la posible respuesta del clima a futuras variaciones en la composici&oacute;n de la atm&oacute;sfera (IPCC, 2001). Se trata de modelos matem&aacute;ticos que incorporan en sus ecuaciones la descripci&oacute;n de los procesos f&iacute;sicos y de las interacciones fundamentales entre las componentes m&aacute;s importantes del sistema clim&aacute;tico&#45;atm&oacute;sfera, hidrosfera, litosfera y biosfera. Sin embargo, es importante precisar que existen varias limitaciones que restringen la utilidad de los MCG para la evaluaci&oacute;n de impactos (IPCC, 2001); por ejemplo, a) la gran cantidad de recursos computacionales requeridos para poder realizar cada una de las simulaciones de MCG y almacenar sus salidas; b) las considerables diferencias en la sensibilidad clim&aacute;tica frente a los gases de efecto invernadero incorporadas en las distintas versiones existentes de los modelos MCG; c) las diferencias en escala (espacial) entre las salidas de los MCG y lo t&iacute;picamente requerido para la conducci&oacute;n de estudios de impacto local; d)&nbsp;los MCG no contienen todas las variables que influyen en el patr&oacute;n de comportamiento del clima a escala global, por ejemplo, la respuesta del oc&eacute;ano y la absorci&oacute;n de CO<sub>2</sub>, y e)&nbsp;utilizan datos que no pueden conocerse con exactitud, entre ellos, la tasa de emisi&oacute;n de los gases de efecto invernadero que depende del efecto antropog&eacute;nico, especialmente del consumo y la emisi&oacute;n de combustibles f&oacute;siles, la elecci&oacute;n de tecnolog&iacute;as, la evoluci&oacute;n de la econom&iacute;a y el crecimiento demogr&aacute;fico de cada pa&iacute;s. Aspectos que son considerados en forma estimativa en los distintos escenarios de emisiones utilizados para la modelaci&oacute;n del cambio clim&aacute;tico, persistiendo la incertidumbre debido a la complejidad de los sistemas involucrados.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En los estudios ha predominado el uso directo de la informaci&oacute;n sin&oacute;ptica de variaci&oacute;n clim&aacute;tica proporcionada por un determinado MCG, sin ninguna posterior regionalizaci&oacute;n o sin considerar los resultados de otros modelos MCG existentes. Esto se debe fundamentalmente a a) los resultados de la mayor&iacute;a de los MCG son de acceso relativamente f&aacute;cil; b) al hecho de que las m&aacute;s importantes t&eacute;cnicas de regionalizaci&oacute;n fueron desarrolladas tan s&oacute;lo durante la &uacute;ltima d&eacute;cada (Mata y Nobre, 2006), y c) a las limitaciones en cuanto al desarrollo y uso de herramientas que permitan la comparaci&oacute;n de los resultados de diferentes modelos y/o escenarios de emisi&oacute;n. Estos MCG generan datos que no se pueden aplicar directamente a regiones espec&iacute;ficas, por lo que necesariamente &eacute;stos se tienen que regionalizar en un proceso que si no se ejecuta de forma adecuada afecta directamente la precisi&oacute;n de las estimaciones.</font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">La forma m&aacute;s directa para obtener escenarios espaciales de alta resoluci&oacute;n consiste en la aplicaci&oacute;n de proyecciones de gruesa escala a las l&iacute;neas base clim&aacute;ticas observadas de alta resoluci&oacute;n; es decir, el llamado "m&eacute;todo del factor de cambio" (D&iacute;az&#45;Nieto y Wilby, 2005). A pesar de lo indicado anteriormente, este m&eacute;todo sigue siendo com&uacute;nmente utilizado, sobre todo en aquellos casos donde las salidas de MCR a&uacute;n no son f&aacute;cilmente accesibles, o donde se requiere, en primer lugar, de una r&aacute;pida evaluaci&oacute;n de la sensibilidad de un sistema frente a cambios de determinada magnitud, o cuando se necesitan evaluaciones r&aacute;pidas de m&uacute;ltiples escenarios clim&aacute;ticos (Wilby <i>et al,</i> 2004).</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para la aplicaci&oacute;n del "m&eacute;todo del factor de cambio", a partir de los resultados de un MCG, primero se establece la climatolog&iacute;a del periodo de referencia para el sitio o regi&oacute;n de inter&eacute;s. Para ello, t&iacute;picamente se colecta(n) y depura(n) la(s) serie(s) de tiempo de las variables meteorol&oacute;gicas de inter&eacute;s localmente observadas. Luego se calculan los cambios, t&iacute;picamente los promedios anuales o mensuales (o estacionales), de las variables meteorol&oacute;gicas equivalentes para la celda del MCG que est&aacute;(n) m&aacute;s cercana(s) al sitio de inter&eacute;s. Posteriormente, la anomal&iacute;a de cambio obtenida a partir del MCG es aplicada a toda las serie meteorol&oacute;gica de referencia.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este m&eacute;todo resulta atractivo por su simplicidad, sin embargo, es evidente que posee varias limitaciones que deben ser tomadas en consideraci&oacute;n al interpretar los resultados de cualquier aplicaci&oacute;n (Wilby <i>et al.,</i> 2004). Entre estas limitaciones se tienen: a) el procedimiento anterior asume que el patr&oacute;n espacial del clima en el &aacute;rea de estudio permanece constante en el tiempo, mientras que en el nivel local los cambios pueden ser diferentes de lo que se obtiene a partir del MCG; b) al determinar el cambio como una modificaci&oacute;n en el promedio anual, el m&eacute;todo asume que no existen cambios en la secuencia temporal de los periodos h&uacute;medos y secos, y c) los modelos hidrol&oacute;gicos actuales no fueron dise&ntilde;ados para estimar el comportamiento de algunas variables del ciclo hidrol&oacute;gico bajo condiciones de cambio clim&aacute;tico. En su estado actual, los modelos referidos est&aacute;n limitados para modelar el cambio clim&aacute;tico bajo un esquema de "an&aacute;lisis de sensibilidad" con una o dos variables, manteniendo todas las otras variables constantes.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Aun cuando en Latinoam&eacute;rica gradualmente ha aumentado la disponibilidad de resultados de los MCR, falta mayor incursi&oacute;n en el uso de estos escenario de alta resoluci&oacute;n en los estudios de impacto en la regi&oacute;n (Marengo y Ambrizzi, 2006).</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>&Aacute;rea de estudio</b></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La cuenca del r&iacute;o Biob&iacute;o (24 371 km<sup>2</sup>), la tercera cuenca m&aacute;s grande de Chile, est&aacute; ubicada en la zona centro&#45;sur del pa&iacute;s (36&deg;45'&#45;38&deg;49' S; 71&deg;00'&#45;73&deg;20' O) y cubre aproximadamente 3% del territorio nacional. Se extiende desde la Cordillera de los Andes, en el este, hasta el oc&eacute;ano Pac&iacute;fico en el oeste. Est&aacute; influenciada por el clima templado del sur de Chile, as&iacute; como por el clima mediterr&aacute;neo de Chile Central. Esta cuenca constituye el centro de las actividades forestales en el pa&iacute;s, contiene una gran porci&oacute;n de los suelos agr&iacute;colas nacionales y juega un rol preponderante en el abastecimiento hidroel&eacute;ctrico nacional. El estudio descrito en el presente art&iacute;culo se enfoca en dos subcuencas del Biob&iacute;o: la primera, Lonquimay, se ubica en el sector de la Cordillera de los Andes, mientras que la segunda, Vergara, se ubica en el sector suroeste de la cuenca (<a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f1.jpg" target="_blank">figura 1</a>).</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La cuenca del r&iacute;o Lonquimay (38&deg;20'&#45;38&deg;41' S; 71&deg;13'&#45;71&deg;35' O) tiene una superficie de 455 km<sup>2</sup>. El punto m&aacute;s bajo est&aacute; a 880 msnm y el punto m&aacute;s alto a 2 533 msnm (<a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f1.jpg" target="_blank">figura 1a</a>). Es de r&eacute;gimen pluvionival, present&aacute;ndose los caudales m&aacute;ximos y m&iacute;nimos durante los meses de junio y marzo, respectivamente, con un segundo m&aacute;ximo nival en el mes de octubre (<a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f1.jpg" target="_blank">figura 1b</a>).</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La cuenca del r&iacute;o Vergara (37&deg;29'&#45;38&deg;14' S; 71&deg;36'&#45;73&deg;20' O) cubre un &aacute;rea de 4 265 km<sup>2</sup>. El punto m&aacute;s bajo est&aacute; ubicado a 53 msnm y el punto m&aacute;s alto a 1 923 msnm (<a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f1.jpg" target="_blank">figura 1a</a>). Es de r&eacute;gimen predominantemente pluvial, con los caudales m&aacute;ximos y m&iacute;nimos produci&eacute;ndose durante julio y febrero, respectivamente (<a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f1.jpg" target="_blank">figura 1b</a>).</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Metodolog&iacute;a</b></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El desarrollo de la presente investigaci&oacute;n se realiz&oacute; en cuatro etapas:</font></p>              <blockquote>           <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Calibraci&oacute;n y validaci&oacute;n de un modelo hidrol&oacute;gico para las cuencas en estudio, utilizando para tales efectos series de tiempo de datos hidrometeorol&oacute;gicos observados.</font></p>           <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Generaci&oacute;n de una serie de plausibles escenarios de cambio clim&aacute;tico para la zona de estudio.</font></p>           <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Simulaci&oacute;n, utilizando el modelo calibrado y validado, de las caracter&iacute;sticas hidrol&oacute;gicas de la cuenca a partir de series meteorol&oacute;gicas perturbadas (escenarios de cambio clim&aacute;tico).</font></p>           <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Comparaci&oacute;n de la hidrolog&iacute;a actual en cada una de las cuencas con la hidrolog&iacute;a obtenida a partir de la aplicaci&oacute;n de los escenarios de cambio.</font></p>     </blockquote>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En las pr&oacute;ximas secciones se documentan brevemente las componentes m&aacute;s importantes de las dos primeras etapas: implementaci&oacute;n del modelo hidrol&oacute;gico <i>SWAT</i> y creaci&oacute;n de los escenarios de cambio clim&aacute;tico. Posteriormente se presentan los resultados de las etapas tres y cuatro.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>El modelo <i>SWAT</i></b></font></p>         ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para la modelaci&oacute;n hidrol&oacute;gica de las dos subcuencas se utiliz&oacute; el modelo Soil &amp; Water Assessment Tool (<i>SWAT</i>; Arnold <i>et al,</i> 1998; Di Luzio <i>et al.,</i> 2002). &Eacute;ste corresponde a un modelo hidrol&oacute;gico y de calidad de agua espacialmente semidistribuido, dise&ntilde;ado para calcular la generaci&oacute;n y el transporte de escorrent&iacute;a, sedimentos y contaminantes desde unidades individuales de drenaje (subcuencas) hasta la salida de una cuenca. El modelo fue desarrollado en los a&ntilde;os noventa en el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA). Debido a su flexibilidad en cuanto a requerimientos de datos de entrada, <i>SWAT</i> ha sido aplicado en diferentes partes del mundo bajo diferentes condiciones de disponibilidad de informaci&oacute;n (Estados Unidos, Europa, India, Nueva Zelanda) (Abu El&#45;Nasr <i>et al,</i> 2005; Eckhardt <i>et al.,</i> 2005; Gosain <i>et al.,</i> 2005; Govender y Everson, 2005; Cao <i>et al.,</i> 2006; Tripathi <i>et al., </i>2006).</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el <i>SWAT,</i> la hidrolog&iacute;a de una cuenca se divide conceptualmente en dos grandes componentes: a) la fase terrestre del ciclo hidrol&oacute;gico y b) la fase de propagaci&oacute;n. Las contribuciones de toda la superficie de una subcuenca al caudal del cauce principal (de la misma subcuenca) son controladas por la componente terrestre del modelo, mientras que en la componente de propagaci&oacute;n se determina el movimiento del agua a trav&eacute;s de las red h&iacute;drica hasta la salida de la cuenca y/o hasta los distintos "puntos de control" (es decir, puntos dentro de la cuenca donde se cuenta con caudales observados en forma de series de tiempo, los cuales sirven para la calibraci&oacute;n y validaci&oacute;n). Una descripci&oacute;n m&aacute;s completa del modelo <i>SWAT</i> y sus diferentes componentes y opciones puede encontrarse en Neitsch <i>et al. </i>(2002).</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Un aspecto interesante del modelo <i>SWAT,</i> que facilita su uso en los an&aacute;lisis de impacto, consiste en la opci&oacute;n de aplicar factores de cambio a las series de tiempo, precipitaciones y temperaturas. Esto permite la simulaci&oacute;n del impacto hidrol&oacute;gico de escenarios clim&aacute;ticos futuros. Para lo anterior, el modelo tiene implementada una metodolog&iacute;a m&aacute;s bien sencilla, &uacute;til, sin embargo, como primera aproximaci&oacute;n, mediante la cual se ajusta toda la serie de precipitaciones y temperaturas utilizadas como escenario base:</font></p>              <p align="center"><img src="/img/revistas/tca/v1n4/a2s1.jpg"></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Donde <i>P</i><sub>d&iacute;a,base</sub>, es la precipitaci&oacute;n que cae sobre la subcuenca para un d&iacute;a determinado, ajuste<sub>pcp</sub> es el porcentaje de cambio estimado por mes en la precipitaci&oacute;n y <i>P</i><sub>d&iacute;a,escenario</sub> corresponde a la precipitaci&oacute;n ajustada que cae sobre la subcuenca en un d&iacute;a determinado:</font></p>         <p align="center"><img src="/img/revistas/tca/v1n4/a2s2.jpg"></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Donde <i>T</i><sub>m&aacute;x'base</sub> base es la temperatura m&aacute;xima para un d&iacute;a determinado, <i>T</i><sub>m&iacute;n,base</sub> es la temperatura m&iacute;nima diaria, ajuste<sub>tmp</sub> es el cambio mensual estimado para temperatura y <i>T</i><sub>m&aacute;x'escenario</sub> y <i>T</i><sub>m&iacute;n,escenario</sub> corresponden a las temperaturas ajustadas m&aacute;xima y m&iacute;nima para un d&iacute;a determinado.</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Escenarios de cambio clim&aacute;tico</b></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para evaluar la sensibilidad de la hidrolog&iacute;a local frente al cambio clim&aacute;tico se generaron diferentes plausibles escenarios clim&aacute;ticos y se simularon sus impactos sobre los caudales de las cuencas de los r&iacute;os Lonquimay y Vergara. Primero, para representar la condici&oacute;n de control ("l&iacute;nea base"), se utilizaron las series meteorol&oacute;gicas registradas para el periodo 1961&#45;1990, mediante el modelo MCR (CONAMA&#45;DGF, 2006) para la cuenca. Este periodo coincide con el periodo de l&iacute;nea base modelado por <i>MAGICC&#45;SCENGEN,</i> lo que permite una f&aacute;cil comparaci&oacute;n de los resultados hidrol&oacute;gicos obtenidos al perturbar las series de tiempo de entrada "l&iacute;nea base" de <i>SWAT</i> con las anomal&iacute;as de cambio provenientes tanto de los MCG sin regionalizar <i>(MAGICC&#45;SCENGEN) versus </i>aquellas obtenidas al usar los resultados del MCR. La metodolog&iacute;a anterior tambi&eacute;n permite evaluar los niveles de incertidumbre en los impactos asociados con la existencia de diferentes MCG y escenarios de emisiones. A continuaci&oacute;n se describen brevemente las dos fuentes desde donde se obtuvieron los escenarios clim&aacute;ticos.</font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>MAGICC&#45;SCENGEN (Wigley, 2003a y 2003b)</i></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La herramienta <i>MAGICC/SCENGEN</i> v. 4.1. <i>(Model for the Assessment of Greenhouse&#45;Gas Induced Climate Change/Scenario Generator)</i> corresponde a un generador de escenarios clim&aacute;ticos simple. Es &uacute;til para la realizaci&oacute;n de estudios de impacto en los cuales se quiere evaluar el efecto de las incertidumbres, asociados con la representaci&oacute;n matem&aacute;tica de los procesos climatol&oacute;gicos y de cambio global reflejadas en la existencia de diferentes MCG. Adem&aacute;s permite evaluar el efecto diferencial en el clima de distintos escenarios que han sido desarrollados para describir las futuras emisiones de gases invernaderos. Se trata de un <i>software</i> amigable que consiste de dos componentes:</font></p>              <blockquote>           <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; MAGICC es un modelo clim&aacute;tico simple (modelo acoplado de ciclo de gases, temperatura global media y nivel del mar global medio), que permite hacer tanto simulaciones independientes como emular los resultados globales de los m&aacute;s complejos modelos <i>MCG</i> 3&#45;dimensionales (Harvey <i>et al.,</i> 1997). <i>MAGICC</i> permite al usuario elegir entre diferentes escenarios de emisiones para los gases invernadero, aerosoles y di&oacute;xido de sulfuro, los cuales luego son tomados por este modelo como <i>input</i> para calcular condiciones futuras para la temperatura promedio global. La versi&oacute;n 4.1, utilizada en el presente estudio, incluye la opci&oacute;n de simular los cambios clim&aacute;ticos globales para una amplia serie de escenarios de emisi&oacute;n contenidos en el <i>Special Report on Emission Scenarios</i> (SRES) del IPCC (2001).</font></p>           <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; La segunda componente de la herramienta, el modelo <i>SCENGEN,</i> consiste fundamentalmente en una base de datos que contiene patrones espaciales "normalizados" (es decir, patrones de cambios regionales por cambio unitario en la temperatura promedio global), generados a partir de las salidas de los modelos MCG m&aacute;s complejos, en conjunto con un algoritmo de regionalizaci&oacute;n; a partir de la temperatura promedio global calculada por <i>MAGICC</i> y mediante un m&eacute;todo de escalamiento, <i>SCENGEN</i> permite, entre otras opciones, "simular" y comparar los patrones de cambios en la temperatura y precipitaciones regionales producidos por un total de 17 MCG para un mismo cambio en la temperatura global (una descripci&oacute;n m&aacute;s completa sobre el proceso de escalamiento y sus limitaciones se tiene en Wigley (2003a). Las simulaciones de <i>SCENGEN</i> son producidas para una grilla con cobertura global, la cual consiste de celdas de tama&ntilde;o 5 x 5&deg;.</font></p>     </blockquote>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para incorporar en la evaluaci&oacute;n de impacto la incertidumbre asociada tanto a la representaci&oacute;n de la modelaci&oacute;n de los procesos clim&aacute;ticos globales y regionales, como aquella asociada con los futuros escenarios de emisiones de gases invernadero, en el presente estudio se analizaron las anomal&iacute;as de cambio clim&aacute;tico regional (centro&#45;sur de Chile) producidos por <i>MAGICC/SCENGEN, </i>correspondientes a siete MCG: <i>HADCM3, ECHAM4.5, GFDL, CCSR/NIES, CCCMa, NCAR/PCM</i> y <i>CSIRO.</i> Considerando el efecto combinado de gases invernadero y aerosoles, se simul&oacute; la respuesta de seis escenarios de emisiones (SRES: A1FI, A1T, A1B, A2, B2, B1), obteni&eacute;ndose as&iacute; un total de 42 escenarios. Los cambios fueron simulados para una ventana de tiempo de treinta a&ntilde;os, centrada en el a&ntilde;o 2085, considerando escenarios de cambio promedio para temperaturas y precipitaciones, tanto anual como mensual. Para el an&aacute;lisis de sensibilidad se utilizaron directamente los resultados obtenidos desde <i>MAGICC/ SCENGEN,</i> sin un proceso de regionalizaci&oacute;n, obteni&eacute;ndose un valor de cambio para toda la cuenca. As&iacute;, es posible evaluar la diferencia en la respuesta que se obtiene al utilizar los resultados provenientes de un MCG <i>versus</i> los obtenidos a partir de un MCR.</font></p>              <p align="justify">&nbsp;</p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Modelo regional de cambio clim&aacute;tico</i></font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el "Estudio de Variabilidad Clim&aacute;tica en Chile para el siglo XXI" (CONAMA&#45;DGF, 2006), se utilizaron los resultados de un modelo acoplado oc&eacute;ano&#45;atm&oacute;sfera de gran escala <i>(HadCM3,</i> resoluci&oacute;n media 300 x 300 km) para forzar indirectamente simulaciones de los impactos regionales de un cambio clim&aacute;tico global. La componente atmosf&eacute;rica del modelo <i>(HadAM3)</i> es forzada en superficie con las salidas de la componente oce&aacute;nica del <i>HadCM3 (HadOM3),</i> el cual tiene caracter&iacute;sticas muy similares al anterior, pero es de mayor resoluci&oacute;n, el <i>HadAM3,</i> a su vez, forz&oacute; las simulaciones regionales generadas con el modelo <i>PRECIS,</i> con una resoluci&oacute;n espacial de 25 km. Las distintas variables de salidas de este &uacute;ltimo modelo (como temperatura media, m&aacute;xima y m&iacute;nima, y precipitaci&oacute;n) est&aacute;n disponibles para cada uno de los puntos de una grilla de celdas de tama&ntilde;o 25 x 25 km del dominio geogr&aacute;fico 18&deg;&#45;57&deg; S, 62&deg;&#45;85&deg; O. As&iacute;, para cada punto de grilla y variable, se pueden obtener tres series de datos diarios, cada una de ellas para un periodo de treinta a&ntilde;os. La primera serie corresponde al clima de referencia o control (clima "actual", periodo 1961&#45;1990), mientras que las otras dos corresponden a "climas futuros" para el periodo 2070&#45;2100, una para el escenario de emisiones A2 y la otra para B2. De los resultados del estudio se pueden extraer las series de tiempo de datos diarios (precipitaci&oacute;n y temperaturas), correspondientes al &aacute;rea de las subcuencas del Biob&iacute;o, los que posteriormente pueden ser utilizados en combinaci&oacute;n con el modelo <i>SWAT.</i></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el presente estudio, para la realizaci&oacute;n del an&aacute;lisis de sensibilidad de los caudales frente al cambio clim&aacute;tico de los sistemas Lonquimay y Vergara, s&oacute;lo se modificaron o perturbaron las variables de precipitaci&oacute;n y temperatura de la "l&iacute;nea base", manteni&eacute;ndose constantes todas las otras variables de entrada. Los cambios hechos a ambas variables fue uniforme en el tiempo; se asumi&oacute; la misma variaci&oacute;n anual con respecto a la "l&iacute;nea base" durante los treinta a&ntilde;os considerados en la modelaci&oacute;n. Espacialmente, tambi&eacute;n se consider&oacute; una variaci&oacute;n uniforme, es decir, a todas las estaciones de precipitaci&oacute;n y temperatura utilizadas para la calibraci&oacute;n y validaci&oacute;n se les aplic&oacute; el mismo cambio porcentual con respecto a la "l&iacute;nea base" en el caso de las precipitaciones y se le sum&oacute; un mismo valor en el caso de las series de temperatura. Se modelaron 44 escenarios de cambio, 42 obtenidos de un MCG de resoluci&oacute;n 5 x 5&deg; y dos obtenidos de un MCR de resoluci&oacute;n 25 x 25 km.</font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Aplicaci&oacute;n y resultados</b></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Calibraci&oacute;n y validaci&oacute;n del modelo SWAT para las cuencas en estudio</i></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los datos meteorol&oacute;gicos para el periodo 1994&#45;2002 (series de tiempo de precipitaciones y temperaturas, valores diarios) utilizados para la calibraci&oacute;n y validaci&oacute;n del modelo hidrol&oacute;gico fueron obtenidos del Banco Nacional de Aguas, perteneciente a la Direcci&oacute;n General de Aguas de Chile (DGA). En el caso de la cuenca del r&iacute;o Vergara, se utilizaron 16 estaciones de precipitaci&oacute;n y tres de temperatura, el porcentaje de datos faltantes era de 2.5 y 5%, para las estaciones de precipitaci&oacute;n y temperatura, respectivamente. Para el proceso de calibraci&oacute;n y validaci&oacute;n en la cuenca del r&iacute;o Lonquimay se utilizaron las series de precipitaci&oacute;n y temperatura observadas en tres estaciones meteorol&oacute;gicas, siendo el porcentaje de datos faltantes de 3 y 2%, para las estaciones de precipitaci&oacute;n y temperatura, respectivamente. Las series de precipitaci&oacute;n y temperatura fueron rellenadas de tal manera, a fin de tener series sin vac&iacute;os para los nueve a&ntilde;os que comprende la modelaci&oacute;n. Las series de precipitaciones se rellenaron interpolando con base en el inverso de la distancia al cuadrado entre la estaci&oacute;n a rellenar y las otras estaciones cercanas disponibles. En el caso de las series diarias de temperatura (m&aacute;ximas y m&iacute;nimas), se utiliz&oacute; la tasa de variaci&oacute;n de la temperatura con la altura; para las temperaturas m&aacute;ximas se us&oacute; un gradiente de &#45;0.008 &deg;C/m y para las temperaturas m&iacute;nimas &#45;0.002 &deg;C/m. Finalmente, para el relleno, se utiliz&oacute; la estaci&oacute;n que tuviese la menor diferencia de altura con respecto a la estaci&oacute;n por rellenar. Para la modelaci&oacute;n de los patrones de escorrent&iacute;a (superficial), el modelo hidrol&oacute;gico fue alimentado con un Modelo de Elevaci&oacute;n Digital, <i>SRTM DEM,</i> versi&oacute;n final, con resoluci&oacute;n espacial de 90 m. La descripci&oacute;n del uso y tipos de suelo en las cuencas de estudio se hizo a partir de la informaci&oacute;n disponible en el pa&iacute;s. Una descripci&oacute;n m&aacute;s detallada de estos <i>sets</i> de datos utilizados en el proceso de modelaci&oacute;n se puede encontrar en Stehr <i>et al.</i> (2008), Stehr (2008) y Stehr <i>et al.</i> (2009).</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para ambas cuencas, con el fin de seleccionar los par&aacute;metros m&aacute;s relevantes para el proceso de calibraci&oacute;n, se realiz&oacute; un an&aacute;lisis de sensibilidad (Van Griensven <i>et al.,</i> 2006). Para la calibraci&oacute;n se aplic&oacute; el procedimiento autom&aacute;tico <i>PARASOL (Parameter Solution </i><i>Method),</i> implementado en <i>SWAT</i>2005 (Van Griensven y Bauwens, 2003).</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La calibraci&oacute;n y validaci&oacute;n se hicieron a partir de datos mensuales de caudal; en la evaluaci&oacute;n del comportamiento del modelo se usaron tres indicadores estad&iacute;sticos: eficiencia de Nash&#45;Sutcliffe (EF), PBIAS y R<sup>2</sup>. Adem&aacute;s, se analiz&oacute; la concordancia entre las gr&aacute;ficas de caudales observados <i>versus</i> modelados. Se considera que el modelo funciona mejor en la medida que: a) EF y R<sup>2</sup> se acercan m&aacute;s al valor unitario, b) PBIAS es m&aacute;s cercano a 0 y c) la gr&aacute;fica indique una buena correspondencia entre los caudales modelados y observados. De acuerdo con Van Liew <i>et al.</i> (2005), se considera que la representaci&oacute;n es buena cuando EF es mayor a 0.75 y PBIAS es menor que &plusmn; 20%, y se considera satisfactoria cuando EF y PBIAS se encuentran entre 0.36&#45;0.75 y &plusmn;20%&#45;&plusmn;40%, respectivamente.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el caso de la aplicaci&oacute;n del modelo a las cuencas de los r&iacute;os Vergara y Lonquimay, los resultados obtenidos indican que el modelo representa bien los caudales de ambas cuencas (<a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f2.jpg" target="_blank">figura 2</a>, <a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2c1.jpg" target="_blank">cuadro 1</a>) durante la calibraci&oacute;n; mientras que durante la fase de validaci&oacute;n, la representaci&oacute;n de los caudales por el modelo es satisfactoria para Lonquimay y buena para Vergara (<a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f2.jpg" target="_blank">figura 2</a>, <a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2c1.jpg" target="_blank">cuadro 1</a>).</font></p>              <p align="justify">&nbsp;</p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Resultados de la generaci&oacute;n de escenarios</i></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La <a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f3.jpg" target="_blank">figura 3a</a> muestra los resultados (anomal&iacute;as de cambio anuales regionalizadas) obtenidos a partir de la aplicaci&oacute;n de <i>MAGICC&#45;SCENGEN</i> para el periodo centrado en 2071&#45;2100. Para el &aacute;rea de inter&eacute;s (35&deg;&#45;40&deg; S, 70&deg;&#45;75&deg; O), predomina fuertemente en el pron&oacute;stico del modelo para los seis escenarios marcadores SRES, combinados con los 7 MCG, y con respecto al periodo de referencia, un incremento en las temperaturas y una disminuci&oacute;n en las precipitaciones. Eso s&iacute;, para un mismo cambio en la temperatura promedio global (MAGICC), en los resultados de <i>SCENGEN</i> difieren considerablemente entre s&iacute; las magnitudes de cambio para los distintos escenarios, generados a partir de distintos MCG y escenarios de emisi&oacute;n (<a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f3.jpg" target="_blank">figura 3a</a>). Con las series de datos obtenidas para el &aacute;rea de estudio a partir del MCR (CONAMA&#45;DGF, 2006), tambi&eacute;n se estim&oacute; el cambio en el valor promedio anual para la cuenca para las precipitaciones (cambio porcentual) y las temperaturas (cambio absoluto) entre el periodo 2071&#45;2100 y el periodo de referencia (<a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f3.jpg" target="_blank">figura 3b</a>). Se aprecia que las anomal&iacute;as de cambio obtenidas a partir del MCR son mayores que aquellas obtenidas al simular los patrones regionales para el modelo <i>HadCM3</i> (tanto para A2 y B2) mediante <i>SCENGEN</i> (corrida est&aacute;ndar del modelo <i>MAGICC;</i> la conclusi&oacute;n se mantienen mayoritariamente al correr <i>MAGICC,</i> emulando espec&iacute;ficamente a <i>HadCM3).</i> Aun as&iacute;, tambi&eacute;n estos valores se encuentran en el segundo cuadrante (&#45;/+) de la <a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f3.jpg" target="_blank">figura 3</a>, y dentro de la envolvente formada por los 42 escenarios de <i>MAGICC&#45;SCENGEN.</i> Se observa que gran parte de los escenarios predicen mayores disminuciones de precipitaci&oacute;n que las esperadas por Hulme y Sheard (1999).</font></p>         ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">&nbsp;</p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Resultados de la modelaci&oacute;n de impactos hidrol&oacute;gicos</i></font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los 44 diferentes escenarios considerados en el presente trabajo generaron una reducci&oacute;n promedio de 28% en los caudales medios anuales para la cuenca del r&iacute;o Vergara, con respecto a la situaci&oacute;n actual. Los valores var&iacute;an desde &#45;81% a +7%; 42 escenarios muestran una reducci&oacute;n en los caudales promedio anuales; en un escenario no se registra ning&uacute;n cambio; mientras que en otro se muestra un aumento de dichos caudales. Para la cuenca del r&iacute;o Lonquimay, la reducci&oacute;n en el promedio anual fue de 19% (rango de &#45;65% a 6%); 41 escenarios indicaron una reducci&oacute;n y tres mostraron un aumento de caudales. Los resultados de los escenarios basados en el MCR entregan una disminuci&oacute;n del caudal medio anual de 48% (A2) y 32% (B2) para la cuenca del r&iacute;o Vergara, y de 27% (A2) y 17% (B2) para la cuenca del r&iacute;o Lonquimay, manteni&eacute;ndose dentro de la envolvente generada por los escenarios <i>MAGICC&#45;SCENGEN.</i> El <a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2c2.jpg" target="_blank">cuadro 2</a> muestra la media, mediana, desviaci&oacute;n est&aacute;ndar, coeficiente de asimetr&iacute;a y valores m&aacute;ximo y m&iacute;nimo de las series (treinta a&ntilde;os) de caudales promedio anuales para cada uno de los 44 escenarios modelados y la l&iacute;nea base; adem&aacute;s, se muestra el valor de la variaci&oacute;n promedio de cada uno de estos escenarios con respecto a la l&iacute;nea base. Se aprecia que para la cuenca del r&iacute;o Vergara, la mayor&iacute;a de las simulaciones (35) entrega una distribuci&oacute;n con simetr&iacute;a negativa al igual que la l&iacute;nea base, lo que no sucede con los caudales de la cuenca del r&iacute;o Lonquimay, donde la mitad posee simetr&iacute;a negativa.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Tal como se puede apreciar en la <a href="#f4">figura 4a</a>, una relaci&oacute;n pr&aacute;cticamente lineal (<i>R</i><sup>2</sup> = 0.93 para ambas cuencas) se obtiene al graficar los cambios porcentuales en la precipitaci&oacute;n promedio anual para los diferentes escenarios <i>versus</i> el correspondiente cambio porcentual en los valores promedio anuales de los caudales modelados mediante <i>SWAT</i> (periodo de referencia <i>versus</i> el periodo "futuro", ambos de treinta a&ntilde;os). La <a href="#f4">figura 4a</a> muestra un cambio porcentual en los caudales, que es mayor que el cambio porcentual en las precipitaciones. De las dos observaciones anteriores se desprende que existe una proporcionalidad entre la disminuci&oacute;n promedio anual de las precipitaciones y la disminuci&oacute;n de los caudales anuales promedio. Se puede ver c&oacute;mo un mismo cambio porcentual en el valor promedio de las precipitaciones anuales produce un mayor cambio en los caudales anuales promedio en la cuenca del r&iacute;o Vergara (r&eacute;gimen pluvial) que en la cuenca del r&iacute;o Lonquimay (r&eacute;gimen pluvionival).</font></p>              <p align="center"><a name="f4"></a></p>         <p align="center"><img src="/img/revistas/tca/v1n4/a2f4.jpg"></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las <a href="#f4">figuras 4b y 4c</a> muestran para cada mes los valores promedios de los caudales modelados para las cuencas de los r&iacute;os Vergara y Lonquimay, respectivamente. La figura incluye los resultados de la modelaci&oacute;n del periodo de referencia 1961&#45;1990 (l&iacute;nea), la modelaci&oacute;n de los 42 diferentes escenarios de cambio producidos mediante <i>MAGICC&#45;SCENGEN</i> (envolvente) y los resultados obtenidos a partir de los escenarios MCR (una l&iacute;nea para A2, otra para B2). Se puede apreciar que en el caso de la cuenca del Vergara (<a href="#f4">figura 4b</a>), gran parte de los caudales mensuales de la l&iacute;nea base caen dentro de la envolvente producida por las modelaciones basadas en los escenarios <i>MAGICC&#45;SCENGEN.</i> Esto es consecuencia del hecho de que, entre dichos escenarios, se encuentran algunos que predicen un aumento en las precipitaciones, mientras que la mayor&iacute;a de los escenarios predice una disminuci&oacute;n con respecto a la l&iacute;nea base. Las &uacute;nicas excepciones se producen durante el periodo de estiaje (octubre a febrero&#45;marzo, aproximadamente), cuando predomina el efecto del aumento en las temperaturas y sus impactos en la evapotranspiraci&oacute;n, resultando en una envolvente que para este periodo est&aacute; localizada generalmente por debajo de la curva de l&iacute;nea base. Los caudales obtenidos a partir de los escenarios MCR caen dentro de la envolvente anterior, pero todos corresponden a una disminuci&oacute;n con respecto a los caudales promedio mensuales de la l&iacute;nea base. La forma general del hidrograma anual es bien preservada bajo los escenarios de cambio, aun cuando es posible observar un peque&ntilde;o cambio en el mes de ocurrencia del caudal m&aacute;ximo para los escenarios de mayor reducci&oacute;n de las precipitaciones.</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el caso de la cuenca del Lonquimay (<a href="#f4">figura 4c</a>), se puede apreciar una envolvente que est&aacute; por debajo de la l&iacute;nea base durante los meses de la primavera y el verano austral; envolvente que tambi&eacute;n incluye los resultados de los escenarios MCR. Esta pronunciada disminuci&oacute;n de los caudales durante el periodo de estiaje, para todos los escenarios de cambio clim&aacute;tico, guarda una estrecha relaci&oacute;n con la disminuci&oacute;n que se presenta en la cantidad de nieve ca&iacute;da y acumulada durante el invierno (<a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f5.jpg" target="_blank">figura 5a</a>), fen&oacute;meno que se presenta para todos los escenarios, incluyendo aquellos tres donde aumentan las precipitaciones anuales. Para la cuenca del Lonquimay se aprecia un aumento en la raz&oacute;n entre lluvia y nieve durante los meses de invierno bajo los escenarios de cambio clim&aacute;tico; en la situaci&oacute;n base, esta raz&oacute;n es de 1.26 y 1.15, para julio y agosto, aumentando estos valores como m&iacute;nimo a 1.82 y 1.62 para julio y agosto, respectivamente, en la situaci&oacute;n futura modelada. Este fen&oacute;meno influye, al mismo tiempo, en los caudales de invierno, los cuales tienden a ser mayores a los de la l&iacute;nea base, incluso para un buen n&uacute;mero de los escenarios que representan una disminuci&oacute;n en las precipitaciones totales. La disminuci&oacute;n general de las precipitaciones, combinada con mayores tasas de derretimiento de nieve y un inicio m&aacute;s temprano de la fase de deshielo, hacen que el caudal m&aacute;ximo debido al derretimiento decrezca y se adelante en uno o dos meses (noviembre a septiembre), esto dependiendo del escenario utilizado (<a href="/img/revistas/tca/v1n4/a2f5.jpg" target="_blank">figura 5b</a>). Consecuentemente, el impacto combinado de los cambios en las precipitaciones y temperatura hacen que en esta cuenca, con importante aporte nival, la forma general del hidrograma var&iacute;e m&aacute;s que en el caso de la cuenca del Vergara bajo los escenarios de cambio considerados.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Discusi&oacute;n y conclusiones</b></font></p>         ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>a) Acerca del impacto hidrol&oacute;gico del cambio clim&aacute;tico en la cuenca del r&iacute;o Biob&iacute;o</i></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La gran mayor&iacute;a de los 44 escenarios de cambio clim&aacute;tico (2071&#45;2100 <i>versus</i> 19611990) desarrollados en el presente estudio, a partir de MCG y MCR, indican una disminuci&oacute;n en las tasas de precipitaciones anuales sobre la cuenca del r&iacute;o Biob&iacute;o (valores entre aproximadamente + 7% y &#45; 60%). Este cambio en las precipitaciones va aparejado con un aumento en la temperatura promedio anual (todos los escenarios), que var&iacute;a entre aproximadamente + 1 &deg;C y + 3.5 &deg;C.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La modelaci&oacute;n de la sensibilidad de la respuesta hidrol&oacute;gica a cambios en la precipitaci&oacute;n y temperatura en las cuencas de los r&iacute;os Vergara y Lonquimay (regi&oacute;n del Biob&iacute;o, Chile) efectuada en el presente estudio mediante una versi&oacute;n previamente calibrada y validada del modelo <i>SWAT</i> y con base en los 44 escenarios previamente mencionados, muestra un amplio rango de variaciones para los posibles futuros caudales promedio anuales (81% a + 7%) y mensuales en estas dos cuencas. Incluso cuando existen estas diferencias en los resultados, en funci&oacute;n de los diferentes escenarios utilizados es posible concluir que en ambas cuencas, el caudal, seg&uacute;n lo modelado mediante <i>SWAT,</i> es muy sensible a los cambios en las variables clim&aacute;ticas, especialmente en lo referido a la precipitaci&oacute;n, donde una disminuci&oacute;n del 30% en las precipitaci&oacute;n provoca una disminuci&oacute;n de 45 y 32% en los caudales de las cuencas Vergara y Lonquimay, respectivamente.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el caso de la cuenca del r&iacute;o Vergara, la reducci&oacute;n porcentual de los caudales es considerablemente m&aacute;s alta que la correspondiente reducci&oacute;n porcentual en las precipitaciones. Esto indica un mayor impacto en los caudales debido al cambio clim&aacute;tico, de lo que se podr&iacute;a asumir en un principio al simplemente tomar en consideraci&oacute;n los valores de cambio en las precipitaciones. Sin embargo, parece existir una clara relaci&oacute;n lineal entre ambos cambios, lo que permitir&iacute;a obtener una primera aproximaci&oacute;n de los potenciales impactos en los caudales promedios anuales en esta cuenca (y otras cuencas adyacentes y/o de reg&iacute;menes similares) directamente, a partir del valor de cambio previsto para las precipitaciones.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Un fen&oacute;meno similar puede observarse en el caso de la cuenca del r&iacute;o Lonquimay. Cabe se&ntilde;alar, sin embargo, que para esta cuenca, el incremento proporcional en el cambio, en el caso de los caudales, es mucho menos pronunciado. Mucho m&aacute;s notable en esta cuenca de r&eacute;gimen pluvio&#45;nival es el efecto combinado de los cambios en las precipitaciones y temperaturas, lo cual resulta en una considerable modificaci&oacute;n de la forma del hidrograma anual. Las simulaciones claramente demuestran lo expresado por Gleick (1986), Chalecki y Gleick (1999), y L&oacute;pez&#45;Moreno y Nogu&eacute;s&#45;Bravo (2005), quienes pronostican un aumento en la raz&oacute;n entre lluvia y nieve durante los meses de invierno, adem&aacute;s de sugerir una disminuci&oacute;n de la temporada de nieve y un adelanto en el tiempo del caudal m&aacute;ximo de derretimiento.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A pesar de que s&oacute;lo se modelaron dos subcuencas &#151;un 20% del &aacute;rea total de la cuenca del Biob&iacute;o&#151; los resultados obtenidos en el presente estudio permiten realizar una interpretaci&oacute;n cualitativa o incluso una primera aproximaci&oacute;n "de car&aacute;cter cuantitativa" de los potenciales impactos del cambio clim&aacute;tico en la disponibilidad de los recursos h&iacute;dricos en el r&iacute;o Biob&iacute;o. Se recalca la importancia de las conclusiones anteriores tanto por los potenciales impactos del cambio clim&aacute;tico en los ecosistemas acu&aacute;ticos como por sus potenciales consecuencias en la econom&iacute;a de la regi&oacute;n (producci&oacute;n hidroel&eacute;ctrica, agricultura bajo riego, caudales ecol&oacute;gicos, cargas m&aacute;ximas diarias admisibles durante estiaje para los efluentes urbanos e industriales, y producci&oacute;n de agua potable). Los resultados del presente estudio claramente indican que el cambio clim&aacute;tico puede sumarse como un factor de estr&eacute;s extra y potencialmente muy importante dentro de la cuenca del r&iacute;o Biob&iacute;o, dejando claro la importancia y utilidad de medidas anticipadas de mitigaci&oacute;n y adaptaci&oacute;n, tales como una mayor concientizaci&oacute;n sobre la importancia de un uso racional del agua en la cuenca, y la implementaci&oacute;n de estructuras operativas para la toma de decisiones consensuada entre los distintos usuarios del recurso.</font></p>              <p align="justify">&nbsp;</p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>b) Acerca de la modelaci&oacute;n de impactos</i></font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El amplio rango de valores para los cambios porcentuales en los caudales que pueden ser obtenidos en un estudio de impacto, como el presentado en este trabajo, es consecuencia directa de las incertidumbres que persisten con respecto a la intensidad, e incluso la direcci&oacute;n, de los cambios que puedan manifestarse en las variables clim&aacute;ticas, precipitaci&oacute;n y temperatura, en los &aacute;mbitos regional o local, como consecuencia del fen&oacute;meno de calentamiento global (por ejemplo, el caso de las precipitaciones del presente estudio, donde el rango abarca tanto cambios positivos como negativos). Es decir, mediante diferentes MCG, se obtienen distintos patrones regionales de cambio para una misma variaci&oacute;n en la temperatura promedio global. A esto se suman las incertidumbres asociadas con los efectos precisos de las emisiones de gases invernaderos y aerosoles en este calentamiento global, as&iacute; como con las magnitudes y evoluci&oacute;n temporal que tendr&aacute;n estas futuras emisiones.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las incertidumbres anteriores est&aacute;n reflejadas en la generaci&oacute;n y el uso de m&uacute;ltiples entradas (44 escenarios&#45;series de tiempo de datos meteorol&oacute;gicos) en este estudio, para el ejercicio de modelaci&oacute;n de los impactos hidrol&oacute;gicos. Adicionalmente, es preciso indicar que el modelo hidrol&oacute;gico tambi&eacute;n influye en el rango final de los valores de cambios porcentuales en el caudal, al reproducir y propagar el efecto de los cambios de las precipitaciones y la temperatura en los diferentes componentes del balance h&iacute;drico.</font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Al reconocer las imperfecciones intr&iacute;nsecas (simplificaci&oacute;n conceptual y parameterizaci&oacute;n) que afectan al modelo hidrol&oacute;gico, la magnitud final de la incertidumbre en los resultados (posibles cambios en los caudales promedios) debiera ser a&uacute;n m&aacute;s amplia que lo presentado aqu&iacute;.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Aun as&iacute;, el estudio tambi&eacute;n demostr&oacute; que, incluso bajo estos escenarios de incertidumbre, se pueden obtener conclusiones muy valiosas en apoyo a la futura gesti&oacute;n del recurso h&iacute;drico y los procesos de adaptaci&oacute;n. El modelo aplicado demostr&oacute; sensibilidad, al variar la temperatura y/o la precipitaci&oacute;n, con las anomal&iacute;as introducidas a escala regional. A partir de este resultado se concluye que se deben realizar esfuerzos para mejorar la regionalizaci&oacute;n de las anomal&iacute;as precipitaci&oacute;n y temperatura; actualmente en Chile s&oacute;lo existe un MCR, y de los escenarios generados con <i>MAGICC&#45;SCENGEN</i> se aprecia la gran variabilidad existente entre los resultados de los distintos MCG, los que son la base de los MCR. Con lo anterior se podr&iacute;an realizar mejores proyecciones cualitativas, e incluso de car&aacute;cter cuantitativas, sobre probables futuras condiciones de disponibilidad del recurso h&iacute;drico dentro de una cuenca hidrogr&aacute;fica del Biob&iacute;o y en su entorno inmediato.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se considera importante en los estudios de impacto el uso de varios escenarios plausibles de cambio generados a) a partir de un amplio set de MCG y escenarios de emisiones, como aquellos obtenidos, y b) a partir de la aplicaci&oacute;n de un MCR. Ambos presentan varias ventajas y limitaciones: aun cuando los MCR ofrecen las ventajas de: a) utilizar m&aacute;s detalle en la descripci&oacute;n de varias caracter&iacute;sticas regionales y locales del ambiente (como topograf&iacute;a) que influyen en la modelaci&oacute;n del clima; b) por su mayor resoluci&oacute;n espacial, facilitan una validaci&oacute;n, al menos parcial, de la modelaci&oacute;n de la l&iacute;nea base en los &aacute;mbitos regional o local. Una de las m&aacute;s claras desventajas la constituye el hecho de que, a la fecha, los MCR s&oacute;lo han sido t&iacute;picamente aplicados a partir de un solo MCG, y para un n&uacute;mero muy limitado &#151;normalmente dos&#151; escenarios de emisiones, por lo que no permiten evaluar el impacto de varias de las fuentes de incertidumbre que han sido mencionadas anteriormente.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una fuente de incertidumbre, cuyos impactos en los caudales finales modelados (escenarios de cambio) no ha sido evaluada matem&aacute;ticamente en el presente estudio, es aquella asociada con las imperfecciones de la modelaci&oacute;n hidrol&oacute;gica (aun cuando se presentan los resultados del ejercicio de calibraci&oacute;n y validaci&oacute;n). En muchas cuencas de altura en Latinoam&eacute;rica, y en el mundo en general, la falta de disponibilidad de informaci&oacute;n de entrada y validaci&oacute;n puede afectar seriamente la posibilidad de construir modelos v&aacute;lidos que puedan usarse en los estudios de impacto. Sin embargo, la importancia de estas zonas de altura, especialmente aqu&eacute;llas con aportes nivales tanto para los ecosistemas como para las sociedades humanas, es ampliamente reconocida. En el caso particular de la cuenca del r&iacute;o Biob&iacute;o, la instalaci&oacute;n de estaciones meteorol&oacute;gicas a alturas superiores a los 2 000 msnm (midiendo precipitaciones l&iacute;quidas y s&oacute;lidas, entre otras) podr&iacute;a contribuir a mejorar considerablemente, en el mediano plazo, la factibilidad y calidad de futuros y m&aacute;s amplios trabajos de modelaci&oacute;n.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Agradecimientos</b></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La presente investigaci&oacute;n se efectu&oacute; en el marco del proyecto DIUC 208.310.050&#45;1.0. Los autores desean expresar su sincera gratitud a la Direcci&oacute;n General de Aguas de Chile (DGA), en particular a la direcci&oacute;n y personal de la DGA de la Regi&oacute;n del Biob&iacute;o, as&iacute; como a la Direcci&oacute;n Meteorol&oacute;gica de Chile (DMC), que proporcion&oacute; las series de tiempo de variables meteorol&oacute;gicas para el &aacute;rea de estudio. Un especial reconocimiento va dirigido a la Comisi&oacute;n Nacional del Medio Ambiente (CONAMA) y a la Direcci&oacute;n de Geof&iacute;sica de la Universidad de Chile (DGF), que proporcionaron los datos de las corridas del modelo MCR. A Fernando Torrej&oacute;n, por su ayuda en la revisi&oacute;n del manuscrito. Finalmente, queremos agradecer tambi&eacute;n a todas las dem&aacute;s personas que colaboraron con datos, sugerencias e informaci&oacute;n, y que no hayan sido expl&iacute;citamente mencionadas aqu&iacute;.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Referencias</b></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">ABU EL&#45;NASR, A., ARNOLD, J.G., FEYEN, J. and BERLAMONT, J. Modelling the hydrology of a catchments using a distributed and a semi&#45;distributed model. <i>Hydrological Processes.</i> Vol. 19, 2005, pp. 573&#45;587.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773817&pid=S2007-2422201000040000200001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">ARNOLD, J.G., SRINIVASAN, R., MUTTIAH, R.S. and WILLIAMS, J.R. Large area hydrologic modeling and assessment &#45; Part I: model development. <i>JAWRA.</i> Vol. 34, no. 1, 1998, pp. 73&#45;89.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773819&pid=S2007-2422201000040000200002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>         <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">CAO, W., BOWDEN, W.B., DAVIE, T. and FENEMOR, A. Multi&#45;variable and multi&#45;site calibration and validation of SWAT in a large mountainous catchments with high spatial variability. <i>Hydrological Processes.</i> Vol. 20, 2006, pp. 1057&#45;1073.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773821&pid=S2007-2422201000040000200003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>         <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">CONAMA&#45;DGF <i>Estudio de la variabilidad clim&aacute;tica en Chile para el siglo XXI.</i> Comisi&oacute;n Nacional del Medio Ambiente. Departamento de Geof&iacute;sica. Facultad de Ciencias F&iacute;sicas y Matem&aacute;ticas. Santiago de Chile: Universidad de Chile, 2006, 63 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773823&pid=S2007-2422201000040000200004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">CHALECKI, E.L. and GLEICK, P.H. A framework of ordered climate effects on water resources: A comprehensive bibliography <i>JAWRA.</i> Vol. 35, no. 6, 1999, pp. 1657&#45;1665.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773825&pid=S2007-2422201000040000200005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">CHIEW, F.H.S. Estimation of rainfall elasticity of stream flow in Australia. <i>Hydrological Sciences Journal.</i> Vol. 51, 2006, pp. 613&#45;625.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773827&pid=S2007-2422201000040000200006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">DANKERS, R. and CHRISTENSEN, O.B. Climate change impact on snow coverage, evaporation and river discharge in the Sub&#45;Arctic Tana basin, Northern Fennoscandia. <i>Climatic Change.</i> Vol. 69, 2005, pp. 367&#45;392.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773829&pid=S2007-2422201000040000200007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">DI LUZIO, M., SRINIVASAN, R., ARNOLD, J.C. and NEITSCH, S.L. ArcView Interface for SWAT 2000 User's Guide. College Station: Texas Water Resources Institute, 2002, 345 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773831&pid=S2007-2422201000040000200008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">D&Iacute;AZ&#45;NIETO, J. and WILBY, R.L. A comparison of statistical downscaling and climate change factor methods: impacts on low flows in the river Thames, United Kingdom. <i>Climatic Change.</i> Vol. 69, 2005, pp. 245&#45;268.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773833&pid=S2007-2422201000040000200009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">ECKHARDT, K., FOHRER, N. and FREDE, H.G. Automatic model calibration. <i>Hydrological Processes.</i> Vol. 19, 2005, pp. 651&#45;658.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773835&pid=S2007-2422201000040000200010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">GLEICK, P.H. Methods for evaluating the regional hydrologic impacts of global climatic changes. <i>Journal of </i><i>Hydrology.</i> Vol. 88, 1986, pp. 97&#45;116.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773837&pid=S2007-2422201000040000200011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">GLEICK, P.H. Global climatic changes and regional hydrology: impacts and responses. <i>IAHS Publication. </i>No. 168, 1987, pp. 389&#45;402.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773839&pid=S2007-2422201000040000200012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>         <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">GOSAIN, A.K., RAO, S., SRINIVASAN, R. and REDDY, N.G. Return&#45;flow assessment for irrigation command in the Palleru river basin using SWAT model. <i>Hydrological Processes.</i> Vol. 19, 2005, pp. 673&#45;682.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773841&pid=S2007-2422201000040000200013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>         <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">GOVENDER, M. and EVERSON, C.S. Modelling stream flow from two small South African experimental catchments using the SWAT model. <i>Hydrological Processes.</i> Vol. 19, 2005, pp. 683&#45;692.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773843&pid=S2007-2422201000040000200014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">HARVEY, L.D.D., GREGORY, J., HOFFERT, M., JAIN, A., LAL, M., LEEMANS, R., RAPER, S.C.B., WIGLEY, T.M.L. and DE WOLDE, J.R. <i>An introduction to simple climate models used in the IPCC Second Assessment Report.</i> IPCC Technical Paper II. Houghton, J.T., L.G. Meira Filho, D.J. Griggs, y K. Maskell (editors). Geneva: Intergovernmental Panel on Climate Change, 1997, 50 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773845&pid=S2007-2422201000040000200015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">HULME, M. and SHEARD, N. <i>Climate change Scenarios for Argentina.</i> Norwich, United Kingdom: Climate Research Unit, University of East Anglia, 1999, 6 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773847&pid=S2007-2422201000040000200016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">IPCC. <i>Climate Change 2001: The Scientific Basis. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.</i> Houghton, J.T., Ding, Y., Griggs, D.J., Noguer, M., van der Linden, P.J., Dai, X., Maskell, K. y Johnson, C.A. (editors). Cambridge and New York: Cambridge University Press, 2001, 881 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773849&pid=S2007-2422201000040000200017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">IPCC. <i>Cambio clim&aacute;tico 2007: Informe de s&iacute;ntesis. Contribuci&oacute;n de los Grupos de trabajo I, II y III al Cuarto Informe de evaluaci&oacute;n del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Clim&aacute;tico.</i> Pachauri, R.K. y Reisinger, A. (editores). Ginebra: IPCC, 2007, 104 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773851&pid=S2007-2422201000040000200018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">L&Oacute;PEZ&#45;MORENO, J.I. and NOGU&Eacute;S&#45;BRAVO, D. A generalized additive model for the spatial distribution of snowpack in the Spanish Pyrenees. <i>Hydrological Processes. </i>Vol. 19, no. 16, 2005, pp. 3167&#45;3176.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773853&pid=S2007-2422201000040000200019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>         <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">MARENGO, J.A. and AMBRIZZI, T. Use of Regional Climate Models in Impact Assessments and Adaptation Studies from Continental to Regional and Local Scales. The CREAS (Regional Climate Change Scenarios for South&#45;America) initiative in South America. <i>Proceedings of the 8th ICSHMO,</i> Foz do Igua&ccedil;u, Brazil, 2006, pp. 291&#45;296.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773855&pid=S2007-2422201000040000200020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>         <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">MATA, L. and NOBRE, C. <i>Impacts, vulnerability and adaptation to climate change in Latin America.</i> Lima: Background paper commissioned by the Secretariat of the United Nations Framework Convention on Climate Change, 2006, 67 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773857&pid=S2007-2422201000040000200021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>         <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">NEITSCH, S.L., ARNOLD, J.C., KINIRY, J.R., WILLIAMS, J.R. and KING, K.W. <i>Soil and Water Assessment Tool Theoretical Documentation. Version 2000.</i> College Station: Texas Water Resources Institute, 2002, 498 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773859&pid=S2007-2422201000040000200022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">STEHR, A., DEBELS, P., ROMERO, F. and ALCAYAGA, H. Hydrological modelling with SWAT under limited conditions of data availability: evaluation of results from a Chilean case study. <i>Hydrological Sciences Journal.</i> Vol. 53, no. 3, 2008, pp. 588&#45;601.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773861&pid=S2007-2422201000040000200023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">STEHR, A. <i>An&aacute;lisis del comportamiento hidrol&oacute;gico y disponibilidad de agua, bajo escenarios de cambio clim&aacute;tico, para dos subcuencas del r&iacute;o Biob&iacute;o incorporando el impacto del aporte nival en la zona cordillerana.</i> Tesis para optar al grado de Doctor en Ciencias Ambientales. Concepci&oacute;n, Chile: Universidad de Concepci&oacute;n, 2008, 123 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773863&pid=S2007-2422201000040000200024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">STEHR, A., DEBELS, P., ARUMI, J.L., ALCAYAGA, H. and ROMERO, F. Combining the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) and MODIS imagery to estimate monthly flows in a data&#45;scarce Chilean Andean basin. <i>Hydrological Sciences Journal.</i> Vol. 54, no. 6, 2009, pp. 1053&#45;1067.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773865&pid=S2007-2422201000040000200025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">TRIPATHI, M.P., RAGHUWANSHI, N.S. and RAO, G.P. Effect of watershed subdivision on simulation of water balance components. <i>Hydrological Processes.</i> Vol. 20, 2006, pp. 1137&#45;1156.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773867&pid=S2007-2422201000040000200026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>         <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">VAN GRIENSVEN, A. and BAUWENS, W. Multiobjective autocalibration for semidistributed water quality models. <i>Water Resources Research.</i> Vol. 39, no. 12, 2003, pp. 1348&#45;1356.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773869&pid=S2007-2422201000040000200027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>         <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">VAN GRIENSVEN, A., MEIXNER, T., GRUNWALD, S., BISHOP, T. and SIRINIVASAN, R. A global sensitivity analysis tool for the parameters of multi&#45;variable catchments models. <i>Journal of Hydrology.</i> Vol. 324, 2006, pp. 10&#45;23.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773871&pid=S2007-2422201000040000200028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">VAN LIEW, M.W., ARNOLD, J.G. and BOSCH, D.D. Problems and potential of autocalibrating a Irydrologic model. <i>Transaction of the American. Society of Agriculture. </i>Vol. 48, 2005, pp 1025&#45;1040.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773873&pid=S2007-2422201000040000200029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">WATSON, R., ZINYOWERA, M.C., MOSS, R.H. and DOKKEN, D.J. <i>IPCC Special Report on the Regional Impacts of Climate Change: An assessment of vulnerability.</i> Cambridge and New York: Cambridge University Press, 1998.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773875&pid=S2007-2422201000040000200030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">WHITFIELD, P., REYNOLDS, C.J. and CANNON, A.J. Modelling stream flow in present and future climates: Examples from the Georgia Basin, British Columbia. <i>Canadian Water Resources Journal.</i> Vol. 27, 2002, pp. 427&#45;456.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773877&pid=S2007-2422201000040000200031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">WIGLEY, T.M.L. <i>MAGICC/SCENGEN 4.1: Technical Manual.</i> Boulder, USA: National Center for Atmospheric Research, October 2003a, 14 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773879&pid=S2007-2422201000040000200032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>         <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">WIGLEY, T.M.L. <i>MAGICC/SCENGEN 4.1: User Manual. </i>Boulder, USA: National Center for Atmospheric Research, October 2003b, 23 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9773881&pid=S2007-2422201000040000200033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>         <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">WILBY, R.L., CHARLES, S.P., ZORITA, E., TIMBAL, B., WHETTON, P. and MEARNS, L.O. <i>Guidelines for use of climate scenarios developed from statistical downscaling methods. 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