MINISTRO DEL AMBIENTE - MINAM

Abg. MANUEL PULGAR VIDAL OTÁLORA

PRESIDENTA EJECUTIVA - SENAMHI

Ing. AMELIA DÍAZ PABLÓ

DIRECTOR GENERAL DE HIDROLOGÍA Y

RECURSOS HÍDRICOS

Dr. JUAN JULIO ORDOÑEZ GÁLVEZ

LIMA – PERÚ 2011

Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú

PROYECTO DE ADAPTACIÓN AL IMPACTO DEL RETROCESO ACELERADO DE GLACIARES EN LOS ANDES

- PRAA -

COMPONENTE HIDROLÓGICA

DETERMINACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD HÍDRICA PRESENTE Y FUTURA

SUBCUENCA DEL RÍO SHULLCAS

SENAMHI

Presidente Ejecutivo Ing. Amelia Díaz Pabló

Director de Hidrología y Recursos Hídricos Dr. Juan Julio Ordoñez Gálvez

PROYECTO PRAA Ana Iju Fukushima (COORDINADORA)

Equipo Técnico del estudio

Elaboración y Redacción Dr. Juan Julio Ordoñez Gálvez Ing. Oscar Felipe Obando Ing. Fernando Arboleda Orozco Ing. Jorge Luis Carranza Valle Ing. Héctor Alberto Vera Arévalo Ing. Ricardo Villasis Cuestas Ing. Cesar Moreno Guzmán Dr. Wilson Suarez Alayza (Consultor) Ing. Karina Morales Avalos (Consultor) Bach. Tannia Sanchez (Consultor) Bach. Miriam Rocio Casaverde Riveros Revisión y Edición Dr. Juan Julio Ordoñez Gálvez Bach. Miriam Rocio Casaverde Riveros

Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales – PRAA Informe Final

i Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

INDICE

CAPÍTULO I BASES CONCEPTUALES DEL ESTUDIO 1

I. BASES CONCEPTUALES DEL ESTUDIO ……………….…………. 3

1.1 Antecedentes ……………………………………………………....... 3 1.2 Justificación ………………………………………………………....... 7 1.3 Objetivos …………………………………………………………...... 8

1.3.1 General …………………………………………………........ 8 1.3.2 Específicos .…………………………………………………. 8

1.4 Revisión Bibliográfica ………………………………………………. 8 1.5 Bibliografía .…………………………………………………………... 11

CAPÍTULO II CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DEL ÁREA DE ESTUDIO 13

II. CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DEL ÁREA DE ESTUDIO ….………... 15

2.1 A nivel nacional ……………….…………………………………....... 15

2.1.1 Ubicación geográfica ….…………………………………… 15 2.1.2 Superficie …………………………………………………..... 15 2.1.3 Clima ……………………………………………………........ 15 2.1.4 Regiones naturales …………… ..…………………………. 17 2.1.5 Hidrografía superficial ……………………………………… 19

2.2 A nivel regional …………………………………………………….... 21

2.2.1 Ubicación geográfica ……………………………............... 21 2.2.2 Superficie ………………………………………………....... 21 2.2.3 Clima ……………………………………………………........ 22 2.2.4 Hidrografía ………………………………………………....... 22

2.3 Subcuenca del río Shullcas …………………………………..……. 24

2.3.1 Ubicación geográfica …………………………………........ 24 2.3.2 Superficie …………………………………………………… 25 2.3.3 Clima………………….………………………………………. 26 2.3.4 Hidrografía………………………………………………….... 28 2.3.5 Cobertura glaciar …………………………………………... 30 2.3.6 Demanda de agua ……..…………………………………... 31

2.4 Bibliografía …………………………………………………………..... 34

CAPÍTULO III ESQUEMATIZACIÓN DEL SISTEMA HIDRO - GLACIAR 37 III. ESQUEMATIZACIÓN DEL SISTEMA HÍDRO – GLACIAR ………… 39

3.1 Aspecto conceptual del sistema hídrico – glaciar……………….... 39 3.2 Sistema hidroglaciar de la subcuenca del río Shullcas ……....... 43 3.3 Sistema hídrico del río Shullcas …………………………………… 45

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ii Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

3.4 Selección de la información ……………………………………........ 48 3.4.1 Cartografía y datos hidrometeorológicos ………………… 48 3.4.2 Período de análisis ………………………………………..... 53

3.5 Selección del punto de monitoreo hidroglaciar ............................ 54 3.6 Campaña de aforo y visita a las estaciones hidrometeorológicas 58

Reconocimiento de la subcuenca del río Shullcas…… 58

Zanjas de infiltración ………………………………………. 61

Reforestación ………………………………………………. 61

Visita a las estaciones hidrometeorológicas…………….. 62 o Estación hidrológica de Shullcas ………………….… 62 o Estación hidrológica de Lazo Huntay …………….…. 62 o Estación meteorológica de Lazo Huntay …………… 63

Campaña de aforo …………………………..……………… 64

Determinación de la curva de altura gasto ……………… 68 o Estación de Huaytapallana y Tinco ………………….. 68

Punto de ingreso de agua a la laguna Lazo Huntay …... 69 3.7 Equipamiento ..………………………………………………………... 70 3.8 Conclusiones .……….…………………………………..................... 71 3.9 Reconocimiento ………………………………………………………. 72 3.10 Bibliografía ….……………….…………………………..................... 73

CAPÍTULO IV DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL 75

IV. DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL …………………………… 77

4.1 Metodología ………………............................................................. 77

4.1.1 Fase de campo ………………............................................ 77 4.1.2 Fase de gabinete ………………........................................ 77

Homogenización de las precipitaciones anuales ……….. 78

Las fuentes de la heterogenización y sus consecuencias 79

Selección del método de crítica de datos ……………….. 80

Estimación de la precipitación media areal ……………… 86

Análisis de la Temperatura ………………………………… 87

Determinación de la Evapotranspiración ………………. 88

Estimación de la Disponibilidad Hídrica 91

4.2 Resultados ………………............................................................. 92 4.2.1 Homogenización con Hydraccess ………………............. 92 4.2.2 Homogenización a nivel anual ……………….................. 93

Regionalización para la zona de Shullcas ……………… 93

Caracterización de la Precipitación en la subcuenca del río Shullcas ……………………………………………………. 103

4.2.3 Análisis de la Temperatura…………….......................... 109

Temperatura máxima ……………................................. 109

Temperatura mínima……………................................... 110

Temperatura regional ……………................................. 111

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iii Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

Grilla climática de la Temperatura ………………………. 116

Caracterización de la Temperatura en la subcuenca Shullcas …………………………………………………….. 117

4.2.4 Análisis de la Evapotranspiración ………........................ 121

Evapotranspiración Real – ETR ………………………… 122 4.2.5 Determinación de la disponibilidad hídrica …………….. 124 4.2.6 Caracterización hidrológica y estimación de la oferta hídrica

superficial ……………….................................................. 126

4.3 Conclusiones y recomendaciones …………………….................. 131 4.3.1 Conclusiones …………………………………………….… 131 4.3.2 Recomendaciones ……………........................................ 133

4.4 Bibliografía ……………………...................................................... 134

CAPÍTULO V PERCEPCIÓN REMOTA 134 RESUMEN …………………............................................................................ 137 V. PERCEPCIÓN REMOTA ……………………........................................ 139

5.1 Metodología …………………………………………..….................. 140

5.1.1 Selección y adquisición de imágenes ………………….... 144 5.1.2 Delimitación del área de estudio …………………………. 145 5.1.3 Adecuación de la cartografía vectorial ………………….. 146 5.1.4 Preprocesamiento y corrección de imágenes ………….. 146

5.1.5 Elaboración de mosaicos …………………………………. 148 5.1.6 Combinación en color …………………………………….. 149 5.1.7 Clasificación no supervisada …………………………….. 150 5.1.8 Caracterización de áreas glaciares ……………………… 151

5.2 Resultados …………………………………………………………… 152

5.3 Análisis de resultados ………………………………………………. 158

5.4 Conclusiones ………………………………………………………… 162

5.5 Bibliografía …………………………………………………………… 163

CAPÍTULO VI ESCENARIOS DE DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL 165 RESUMEN …………………............................................................................ 167

VI. ESCENARIOS DE DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL …… 168

6.1 Cambio Climático ………………………………………………….... 168 6.2 Teoría del Cambio Climático ……………………………….…….... 168 6.3 Los modelos climáticos (AOCGM) y previsiones del clima a futuro

…………………………………………………………………………. 169 6.4 Conceptos de escenarios …………………................................... 171 6.5 Incertidumbre de escenarios ………………….............................. 171

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iv Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

6.6 Escenarios climáticos para la subcuenca de Shullcas…………... 171 6.7 Resultados …………………......................................................... 172 A) Precipitación ……………………………………………………….... 172

Escenarios 1S ………………………………..……………….... 172

Escenarios 2S ………………………………..……………….... 173 B) Temperatura ……………………………………………………….... 175

Escenarios 2S ………………….............................................. 175 C) Escurrimiento superficial ………………………………………….... 176

Escenarios 1S …………………………………………………... 176

Escenarios 2S …………………………………………………... 177 D) Discusión de los resultados……………………………………….... 179 6.8 Conclusiones ……………………………………………………....... 181 6.9 Bibliografía ……………................................................................. 184

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v Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

FIGURAS

CAPÍTULO I BASES CONCEPTUALES DEL ESTUDIO Figura 1.1. Tendencias en la precipitación anual en América del Sur. Figura 1.2. Tendencias de la precipitación (mm/año) entre 1950 y 1994.

CAPÍTULO II CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DEL ÁREA DE ESTUDIO Figura 2.1. Mapa Climático del Perú. Figura 2.2. Climas en el Perú. Figura 2.3. Relieve y zona climática del Perú. Figura 2.4. Corte transversal a la altura de Chimbote. Figura 2.5. Cuenca del río Mantaro. Figura 2.6. Principales ríos de la cuenca del Mantaro. Figura 2.7. Ubicación de la zona de estudio (Subcuenca del río Shullcas). Figura 2.8. Relieve de la sub cuenca del río Shullcas. Figura 2.9. Mapa de zonas de vida de la cuenca del río Shullcas. Figura 2.10. Red Hidrográfica de la subcuenca del río Shullcas. Figura 2.11. Acceso al nevado Huaytapallana. Figura 2.12. Afianzamiento hídrico de la subcuenca del río Shullcas.

CAPÍTULO III ESQUEMATIZACIÓN DEL SISTEMA HIDRO - GLACIAR Figura 3.1. Cristales de hielo. Figura 3.2. Partes de un glaciar. Figura 3.3. Circo del glaciar. Figura 3.4. Proceso de abración. Figura 3.5. Transporte del glaciar. Figura 3.6. Zonas principales de un glaciar. Figura 3.7. Subcuenca del río Shullcas. Figura 3.8. Esquema hidroglaciar de la subcuenca del río Shullcas. Figura 3.9. Sistema hídrico de la cuenca del río Shullcas. Figura 3.10. Estaciones pluviométricas – cuenca del río Mantaro – Shullcas. Figura 3.11. Estaciones con temperatura media cuenca Mantaro – Shullcas. Figura 3.12. Distribución geográfica de las estaciones de humedad relativa y

velocidad de viento más próximas a la subcuenca de Shullcas. Figura 3.13. Serie de tiempo. Figura 3.14. Componentes de la estación hidrometeorológica automática. Figura 3.15. Esquema de ubicación de los puntos de control hidrométrico. Figura 3.16. Relación espacial y temporal de las variables hidráulicas de aforo

(Caudal, Velocidad y Área). Figura 3.17. Curva Altura Gasto - estación Qda. Huaytapallana. Figura 3.18. Curva Altura Gasto para la estación de Tinco.

CAPÍTULO IV DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL Figura 4.1. Modelo gráfico para el mapeo de la Evapotranspiración. Figura 4.2. Regiones Pluviométricas cuenca del río Mantaro - zona de Shullcas por

el VR. Figura 4.3. Vector regional anual para la zona 1SH. Figura 4.4. Análisis de doble masa de índices para la zona 1SH. Figura 4.5. Vector regional anual para la zona 2SH. Figura 4.6. Análisis de doble masa de índices para la zona 2SH.

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vi Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

Figura 4.7. Vector regional anual para la zona 3SH. Figura 4.8. Análisis de doble masa de índices para la zona 3SH. Figura 4.9. Vector regional anual para la zona 4SH. Figura 4.10. Análisis de doble masa de índices para la zona 4SH. Figura 4.11. Precipitación anual en la cuenca del Mantaro. Figura 4.12. Interpolación del error anual PP. Figura 4.13. Precipitación anual corregida. Figura 4.14. Precipitación promedio por zonas altitudinales. Figura 4.15. Diagrama Ombrotérmico de la subcuenca del río Shullcas. Figura 4.16. Modelo gráfico para mapeo de la variable precipitación media. Figura 4.17. Mapa de precipitaciones medias – subcuenca Shullcas. Figura 4.18. Mapa de precipitaciones máximas – subcuenca Shullcas. Figura 4.19. Mapa de precipitaciones mínimas – subcuenca Shullcas. Figura 4.20. Comportamiento de la temperatura máxima. Figura 4.21. Comportamiento de la temperatura mínima. Figura 4.22. Gradiente termino mínimo y máximo. Figura 4.23. Mallado de puntos de 0.5*0.5 km para generar información

climática. Figura 4.24. Gráficos de dispersión entre temperatura observada y modelada. Figura 4.25. Gráficos de dispersión entre Temperatura y variables físicas. Figura 4.26. Temperatura media anual observada y de Worldclim. Figura 4.27. Mapeo de Tmedia en grillas de 0,5*0,5 km - Enero y Diciembre. Figura 4.28. Modelo gráfico para mapeo de la variable temperatura media. Figura 4.29. Temperatura media anual. Figura 4.30. Temperatura media máxima. Figura 4.31. Temperatura media mínima. Figura 4.32. Evapotranspiración Potencial mensual en Shullcas. Figura 4.33. Evapotranspiración Real en Shullcas. Figura 4.34. Evapotranspiración Real – Subcuenca del río Shullcas. Figura 4.35. Evapotranspiración Potencial - Subcuenca del río Shullcas. Figura 4.36. Representación de los Componentes del Balance Hídrico en mallas. Figura 4.37. Balance hídrico mensual en Shullcas. Figura 4.38. Mapa de escurrimiento superficial para la subcuenca del río Shullcas. Figura 4.39. Hidrograma de caudal mensual del río Shullcas. Figura 4.40. Curvas de persistencia mensual de caudal del río Shullcas.

CAPÍTULO V PERCEPCIÓN REMOTA

Figura 5.1. Sensor PRISM y sus modos de mapeo. Figura 5.2. Sensor AVNIR-2 y sus modos de mapeo. Figura 5.3. Sensor PALSAR y sus Modos de mapeo. Figura 5.4. Zona de Estudio Nevado Huaytapallana (ALOS AVNIR-2 2008). Figura 5.5. Proceso de de Georeferenciación de una imagen satelital usando ENVI

teniendo como referencia información vectorial. Figura 5.6. Proceso de de Georeferenciación de una imagen satelital usando ENVI

teniendo como referencia información vectorial. Figura 5.7. Imagen AVNIR-2 en combinación RGB 432 y RGB 321. Figura 5.8. Clasificación no supervisada de las firmas espectrales de los

valores de glaciar. Figura 5.9. Caracterización del área glaciar en ERDAS. Figura 5.10. Caracterización del área glaciar, usando herramientas GIS. Figura 5.11. Comparación multitemporal de las áreas glaciares de la zona de Huaytapallana 2006, 2008 y 2010. Figura 5.12. Etapas en tratamiento de imágenes de satélite.

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vii Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

Figura 5.13. Área glaciar multitemporal del Huaytapallana en los periodos 2006, 2008 y 2010.

Figura 5.14. Área glaciar del Huaytapallana año 2008 y zonas con cubierta nubosa. Figura 5.15. Área glaciar del Huaytapallana en el año 2010 y zonas con cubierta

nubosa. Figura 5.16. Área glaciar de la subcuenca Shullcas. Figura 5.17. Área glaciar de la cuenca Mantaro. Figura 5.18. Área glaciar de la cuenca Perené.

CAPÍTULO VI ESCENARIOS DE DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL Figura 6.1. Comparación cualitativa de los diferentes escenarios SRES. Figura 6.2. Distribución y comportamiento entre la Precipitación de

referencia y la del escenario 1S para la sub cuenca Shullcas. Figura 6.3. Análisis comparativo entre la Precipitación de referencia y la

generada para el escenario 2S -Sub cuenca del río Shullcas. Figura 6.4. Análisis comparativo entre la temperatura de referencia y la

generada para el escenario 2030-2039 - Sub cuenca del río Shullcas. Figura 6.5. Comparación de la lámina escurrida de referencia y los escenarios 1S,

2S para la subcuenca del río Shullcas

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viii Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

FOTOS

CAPÍTULO II CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DEL ÁREA DE ESTUDIO Foto 2.1. Río Santa y río Tumbes. Foto 2.2. Río Cañete. Foto 2.3. Río Huenque. Foto 2.4. Río Pozuzo y río PucaIlpa. Foto 2.5. Laguna de Huascacocha – Distrito de Huayllay. Foto 2.6. Valle del Mantaro. Foto 2.7. Pte. Centenario - Río Shullcas. Foto 2.8. Río Shullcas. Foto 2.9. Huaytapallana. Foto 2.10. Vista del río Shullcas.

CAPÍTULO III ESQUEMATIZACIÓN DEL SISTEMA HIDRO - GLACIAR Foto 3.1. Laguna Lazo Huntay y Chuspicocha. Foto 3.2. Acceso al nevado Huaytapallana, vía con presencia de granizo. Foto 3.3. Punto de la estación. Foto 3.4. Delimitación y nivelación del área para la estación meteorológica. Foto 3.5. Excavación de zanja e instalación de cerco perimétrico. Foto 3.6. Instalación del pozo a tierra e instalación de los cables templadores. Foto 3.7. Estación meteorológica automática glaciar Huaytapallana. Foto 3.8. Sensores de presión (barologger y level logger). Foto 3.9. Instalación de sensores de presión. Foto 3.10. Características del relieve y de la cobertura vegetal de la subcuenca del río Shullcas. Foto 3.11. Características y aspectos generales de la condición del glaciar y de la

laguna Lazo Huntay. Foto 3.12. Estructura hidráulicas y limpieza de la red vial. Foto 3.13. Zanjas de infiltración parte media y alta de la subcuenca del río Shullcas Foto 3.14. Plantones en Shullcas. Foto 3.15. Estación hidrológica de Shullcas. Foto 3.16. Estaciones hidrológicas en el canal de la laguna Lazo Huntay.

a) Sensores automático de presión de agua. b) Regla limnimétrica.

Foto 3.17. Estación meteorológica automática en el glaciar Huaytapallana. Foto 3.18. Correntómetro OTT y Seba, para aforo por vadeo. Foto 3.19. Aforos por vadeo, en diferentes puntos de la subcuenca. Foto 3.20. Vista de la laguna Lazo Huntay y los puntos de ingreso de agua. Foto 3.21. Equipos hidrológicos utilizados en la evaluación de campos. Foto 3.22. Vista del Nevado Huaytapallana y Laguna Lazo Huntay.

CAPÍTULO IV DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL Foto 4.1. Aforo por vadeo en la subcuenca del río Shullcas.

CAPÍTULO V PERCEPCIÓN REMOTA

Foto 5.1. Vista de la estación meteorológica glaciar instalada en el Huaytapallana.

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TABLAS

CAPÍTULO II CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DEL ÁREA DE ESTUDIO Tabla 2.1. Red de drenaje de la subcuenca Shullcas Tabla 2.2. Relación de nevado en la cuenca del río Mantaro Tabla 2.3. Comisión de regantes de la subcuenca del río Shullcas Tabla 2.4. Eventos hidrometeorológicos en la subcuenca del río Shullcas

CAPÍTULO III ESQUEMATIZACIÓN DEL SISTEMA HIDRO - GLACIAR Tabla 3.1. Lagunas reguladas en la subcuenca del río Shullcas Tabla 3.2. Estaciones pluviométricas seleccionadas cuenca del río Mantaro –

subcuenca del río Shullcas. Tabla 3.3. Estaciones pluviométricas seleccionadas cuenca del río Mantaro –

subcuenca del río Shullcas. Tabla 3.4. Estaciones con información térmica. Tabla 3.5. Estaciones con información de velocidad de viento y Humedad relativa Tabla 3.6. Record de información de velocidad de viento y humedad relativa Tabla 3.7. Resultados de los aforos realizados en la subcuenca del río Shullcas Tabla 3.8. Punto de ingreso de agua a la laguna Lazo Huntay Tabla 3.9. Valores de la campaña de aforo en el río Shullcas

CAPÍTULO IV DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL Tabla 4.1. Relación de estaciones de la zona 1SH Tabla 4.2. Relación de estaciones de la zona 2SH Tabla 4.3. Relación de estaciones de la zona 3SH Tabla 4.4. Relación de estaciones de la zona 4SH Tabla 4.5. Coeficientes y estadísticas del modelo de regresión múltiple Tabla 4.6. Comportamiento mensual de la Precipitación según zonas altitudinales Tabla 4.7. Coeficiente de correlación y error medio cuadrático para modelo Tmedia Tabla 4.8. Coeficientes del modelo de correlación múltiple para Tmedia mensual Tabla 4.9. Ecuaciones regionales par5a temperatura mínima y máxima,

subcuenca del río Shullcas Tabla 4.10. Temperatura máxima generada en subcuenca Shullcas Tabla 4.11. Temperatura mínima generada en subcuenca Shullcas Tabla 4.12. Temperatura media generada en subcuenca Shullcas Tabla 4.13. Evapotranspiración Potencial en subcuenca Shullcas Tabla 4.14. Parámetros espaciales de la ETP areal en subcuenca Shullcas Tabla 4.15. Evapotranspiración Real en subcuenca Shullcas Tabla 4.16 Balance Hídrico subcuenca del río Shullcas Tabla 4.17. Caracterización de los caudales del río Shullcas a nivel anual Tabla 4.18. Parámetros estadísticos de la serie histórica de caudal a nivel mensual

y anual del río Shullcas Tabla 4.19. Caracterización de los caudales del río Shullcas en Años secos, Años

normales y Años húmedos Tabla 4.20. Caudales probabilísticos del río Shullcas a diferente persistencia

mensual Tabla 4.21. Oferta hídrica superficial anual en principales quebradas de la

subcuenca del río Shullcas. Tabla 4.24. Caudales característicos del río Sacsara en años normales, húmedos y

Secos.

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CAPÍTULO V PERCEPCIÓN REMOTA

Tabla 5.1. Aplicación de la Teledetección a la Hidrología.

Tabla 5.2. Principales Características del Satélite ALOS.

Tabla 5.3. Características técnicas del sensor PRISM.

Tabla 5.4. Características técnicas del sensor AVNIR.

Tabla 5.5. Características técnicas del sensor PALSAR.

Tabla 5.6. Imágenes ALOS georeferenciadas utilizadas. Tabla 5.7. Mosaicos de Imágenes ALOS PRISM. Tabla 5.8. Áreas de cobertura glaciar determinadas. Tabla 5.9. Periodos analizados y tipos de sensores. Tabla 5.10. Zona de cobertura nubosa en las imágenes ALOS. Tabla 5.11. Área glaciar por periodos en la Subcuenca Shullcas. Tabla 5.12. Área Glaciar por Periodos de las Cuencas Mantaro y Perené

CAPÍTULO VI ESCENARIOS DE DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL Tabla 6.1. Comparación entre la precipitación de referencia y el escenario 1S a

nivel anual para la sub cuenca del río Shullcas. Tabla 6.2. Comparación de la precipitación referencia y el generado para el

escenario 1S, a nivel estacional para la sub cuenca del río Shullcas. Tabla 6.3. Comparación de la precipitación del periodo de referencia y el

escenario 2S a nivel anual para la subcuenca de Shullcas. Tabla 6.4. Comparación de la precipitación referencia y el generado para el

escenario 2S, a nivel estacional para la sub cuenca del río Shullcas. Tabla 6.5. Análisis comparativo entre la Temperatura de referencia y el generado

para el escenario 2S - Sub cuenca de Shullcas. Tabla 6.6. Comparación de la temperatura referencia y el generado para el

escenario 2S, a nivel estacional para la sub cuenca del río Shullcas. Tabla 6.7. Comparación de la lámina escurrida entre el periodo de referencia y el

escenario 1S, para la subcuenca del río Shullcas. Tabla 6.8. Comparación de la lámina escurrida entre el periodo de referencia y el

escenario 2S, para la subcuenca del río Shullcas. Tabla 6.9. Comparación entre la lámina escurrida del escenario 2S y el periodo de

referencia - subcuenca del río Shullcas. Tabla 6.10. Comparación entre la lámina escurrida del escenario 1S y el periodo de

referencia, ara la cuenca del río Shullcas

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Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

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CAPÍTULO I

BASES CONCEPTUALES

DEL ESTUDIO

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Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

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CAPÍTULO I

I. BASES CONCEPTUALES DEL ESTUDIO

1.1 Antecedentes

1.2 Justificación

1.3 Objetivos

1.3.1 General

1.3.2 Específicos

1.4 Revisión Bibliográfica

1.5 Bibliografía

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I. BASES CONCEPTUALES DEL ESTUDIO 1.1 Antecedentes

La región andina, conocida por su diversidad biológica, cultural, climática y bosques tropicales, guardan una de las reservas de agua más importantes a nivel global; vienen enfrentando hoy en día una amenaza ante el cambio climático global. Los países andinos producen el diez por ciento del agua del planeta, que proviene principalmente de ecosistemas alto-andinos y glaciares, los cuales drenan en su mayoría hacia la extensa Amazonía. Con toda seguridad, la alte-ración en el régimen hidrológico de los ríos tendrá un efecto dramático en la región, tanto para el acceso a fuentes de agua, hidroenergía y agricultura, como para la conservación de los ecosistemas naturales y en particular la Amazonía, considerada como el pulmón del mundo. Así mismo, los países andinos son altamente dependientes de la energía hidroeléctrica (más del 50% del suministro de electricidad en Ecuador, 70% en Bolivia y 68% en el Perú). Algunas de las plantas de energía hidroeléctrica dependen parcialmente del flujo de agua proveniente de los glaciares, parti-cularmente durante las temporadas más secas. Mientras que los glaciares se están derritiendo, los flujos de agua son más altos, aumentando con ello el riesgo de inundaciones (Desco, 2009). La crisis del agua, que forma parte de la crisis socio-ecológica mundial, es el resultado del cambio global. El cambio climático, componente de este cambio global, se manifiesta a través de las alteraciones en el comportamiento de las variables que gobiernan el ciclo hidrológico, dando lugar a una reducción significativa de las aportaciones hídricas en las cuencas hidrográficas. El cambio climático desafía la hipótesis tradicional de que la experiencia hidrológica del pasado es un antecedente adecuado para las condiciones futuras.” (IPCC, 2007). El tema del cambio climático hay que analizarlo con una visión más amplia, con un enfoque ecosistémico, y en ese sentido discutir la forma en que la sociedad, los usuarios, los formuladores de políticas y los investigadores pueden formar alianzas para adoptar ese enfoque. Los riesgos ante el cambio climático fusionan las amenazas o peligros propios del clima (como lluvias y sequías) con la vulnerabilidad (características socioeconómicas, pérdida de suelos, manejo inadecuado del agua, destrucción del coral). La modificación en alguna de estas condiciones afectará el riesgo de una población en una región particular. La vulnerabilidad de un país está relacionada no solo con la posición geográfica y las variaciones de su clima, sino que también estará condicionada por la falta de políticas públicas eficientes que se enfoquen en mejorar las condiciones de la vida de la gente. Según Kaser et al. (2002) y Yamina et al. (2006), el proceso (de cambio

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climático) está acompañado por una tendencia general de disminución de la precipitación en los Andes centrales y en el sur del Perú, y notablemente en la Cuenca del Río Mantaro, que es la fuente principal para el agua en Lima. En la Figura 1.1, se muestran las tendencias en la precipitación anual en América del Sur (1960-2000). Las cruces simbolizan el incremento de la precipitación, mientras que los círculos, la disminución de la misma (Bates et al., 2008). Según la Figura 1.1, ha ocurrido una reducción de la precipitación en los Andes Centrales y del Sur del Perú y un aumento de la misma en los Andes ubicados en Ecuador.

Figura 1.1. Tendencias en la precipitación

anual en América del Sur. Fuente: Bates et al., 2008

Vuille et al., 2003, realizaron un análisis linear de tendencias de datos observados combinados con diagnósticos de modelos de circulación global para encontrar posibles mecanismos relacionados con el retroceso de los glaciares observado en los Andes tropicales entre 1950 y 1998. Las evidencias de datos observados indican que cambios en la cantidad de precipitación y cobertura de nubes a lo largo de las últimas décadas son menores en la mayoría de las regiones y por ende improbable que haya causado el retroceso observado. La única excepción es el sur de Perú y oeste de Bolivia donde existe una tendencia general hacia condiciones levemente más secas. En la Figura 1.2, se muestran las tendencias de la precipitación (mm/año) entre 1950 y 1994, según los datos de 42 estaciones en los andes tropicales (45 años). Los triángulos que apuntan hacia arriba (abajo) simbolizan el incremento (decremento) de la precipitación, y aquellos rellenos simbolizan la tendencia significativa a un nivel de confianza de 95%. En suma, existe poca

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coherencia espacial entre las tendencias de los datos de las estaciones y no existe un patrón claro de incremento o decremento de la lluvia. A una escala regional, existe una tendencia débil con respecto al incremento de la precipitación en el norte del Perú. Al sur de Perú y a lo largo del límite entre Perú y Bolivia varias estaciones indican un decremento de la precipitación con respecto a la precipitación total anual y durante la época lluviosa (DJF o verano austral) (Figura 1.2b). Durante la época seca (JJA, invierno austral) varias estaciones indican un incremento de la precipitación, en particular en las estaciones de zonas bajas del este de los andes y la región del altiplano del norte de Bolivia y sur de Perú (Figura 1.2c). Aún en el caso de coherencia regional de la señal, las tendencias en las estaciones individuales son insignificantes.

Figura 1.2. Tendencias de la precipitación (mm/año) entre 1950 y 1994. Fuente: Vuille et al., 2003

La cantidad de precipitación ha cambiado poco durante los 45 últimos años, a pesar de que existen varios reportes que indican el incremento de la precipitación a escala regional en los andes del este, como en Ecuador durante la época lluviosa (Vuille et al., 2000a), nor-oeste de Argentina (Villalba et al., 1998) o tierras bajas de Bolivia (Ronchail, 1995).

El medio ambiente andino es probablemente el medio ambiente humano más diverso ecoclimáticamente del mundo y se caracteriza por una alta incertidumbre temporal. El ciclo del ENSO, con los eventos periódicos de El Niño y La Niña, amplifica la variabilidad a mayores niveles de escala (Earls, 2006a): el inicio de la estación de lluvias puede variar por casi dos meses de un año a otro (Vuille et al., 2003). No obstante, la magnitud de la variabilidad climática guarda una asociación estrecha con la altitud y puede expresarse en términos de la altitud y la incertidumbre en el manejo agrícola - tanto para la precipitación adecuada como para la presencia de heladas (Earls, 2006a). El gradiente ecoclimático vertical Winterhalder (Winterhalder, 1994, citado por Earls, 2006a) demostró que el índice Colwell para la predictabilidad

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ecoclimática, p, correlaciona inversamente con altitud. El índice en condiciones completamente aleatorias p = 0 y p = 1 para el determinismo total. En las dos laderas andinas la predictabilidad de la llegada de precipitación adecuada para el sembrío disminuye con la altitud (arriba de los 4 000 msnm, p ≤ 0.4). La heterogeneidad espacial y la alta incertidumbre temporal han condicionado la evolución de una organización socio tecnológica efectiva en el manejo del riesgo ecoclimático en la agricultura. La organización social andina se caracteriza por distintos patrones que institucionalizan la coordinación cooperativa interfamiliar y colectiva frente al impacto de fluctuaciones climáticas (Earls, 1996). El proceso climático genera desequilibrio e inestabilidad en el medio ambiente que se expresa en el incremento de la variabilidad climática. La variabilidad se expresa en el incremento sustancial de los eventos extremos de poca predicción. Eventos extremos son eventos o episodios en que el clima se desvía sustancialmente del comportamiento promedio a largo plazo y de las fluctuaciones típicas de localidades particulares asociadas con tiempos específicos del año. En general, los eventos extremos son fenómenos que sólo ocurren ocasionalmente con un clima estable y sobre largos intervalos de tiempo En condiciones de estrés geoclimático que resulta del cambio climático su frecuencia aumenta. En el Perú se presentan en muchas formas como inundaciones, sequías, huaycos, derrumbes de represas, escarchas atemporales, friajes, recortes de electricidad y de agua, plagas de insectos, etc. (Earls, 2008). El impacto de la variabilidad y de la incertidumbre en la agricultura altoandina es significativo ya que dificulta el manejo efectivo del riesgo. Además, el decremento de la precipitación y la disponibilidad del agua en el centro-sur van generando conflictos entre los agricultores, y entre ellos y otros sectores como la minería (Young y Lipton, 2006). Según La Torre (2009), la retracción de los glaciares de los Andes, que produce daños a otros ecosistemas asociados, tiene ya varios años, y su causa principal son los niveles más altos de calentamiento observables en mayores altitudes. Un análisis de las tendencias de las temperaturas (Ruiz-Carrascal et al., 2008) indica un posible aumento del orden de 0,6 °C por década, afectando al sector más húmedo del norte de los Andes. Muchos de los glaciares más pequeños (con áreas menores a un kilómetro cuadrado) han disminuido en área de superficie; por ejemplo, el glaciar Chacaltaya de Bolivia ha perdido la mayor parte (el 82%) de su superficie desde 1982 (Francou et al., 2005). Los ecosistemas en zonas de alta montaña, incluyendo ecosistemas únicos como los asociados a áreas pantanosas en altitudes elevadas (“páramos”), son uno de los entornos más sensibles al cambio climático. Estos ecosistemas brindan numerosos y valiosos bienes y servicios ambientales. En los últimos años ya se han observado reducciones drásticas en la flora y fauna montañosa.

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1.2 Justificación

A lo largo del siglo XX hemos ido cobrando cada día mayor conciencia de la fragilidad del medio en que vivimos. Hemos sido testigos de los efectos de los cambios climáticos antropógenos, y de la creciente variabilidad climática. El mayor desafío que deberá enfrentar la humanidad en el siglo XXI para un desarrollo sostenible, será probablemente la necesidad de proporcionar un nivel de vida adecuado (suficientes alimentos, agua, servicios médicos y energía) para la población actual y futura, que alcanzará cifras muy elevadas. Al mismo tiempo, será necesario también mostrar mayor respeto que en el pasado por el medio en que vivimos.

En el 2001, Perú presentó la Primera Comunicación Nacional conteniendo un inventario de GEI y las primeras aproximaciones a la vulnerabilidad del Perú respecto a los recursos hídricos de alta montaña e impactos del Fenómeno El Niño. En el 2002 se aprobó la Estrategia Nacional de Cambio Climático, la cual establece 11 líneas de acción para orientar las actividades desarrolladas respecto al cambio climático. Bajo esta óptica, el SENAMHI (2003), desarrollo el Balance Hídrico Superficial en la cuenca del río Santa, donde concluye que la cuenca presenta un déficit de 149,2 mm, en la disponibilidad del recurso hídrico superficial. Una de las primeras hipótesis que surge de este estudio es que los glaciares estarían aportando a la cuenca 601,1 mm a nivel anual, con lo cual se llegaría al equilibrio hídrico. Así también, el SENAMHI (2005), realiza un estudio de la disponibilidad hídrica a nivel nacional donde se obtiene que la zona con mayor disponibilidad de agua, se encuentra en la vertiente del Atlántico, y con la menor población; sin embargo, en la vertiente del Pacífico se concentra el 2% del recurso agua y el 68% de población. Es particularmente importante, a nivel económico y científico, vigilar el comportamiento de los glaciares andinos tropicales, con el fin de prever su evolución a mediano plazo. Al menos se espera prever su reducción o desaparición para emprender a tiempo las soluciones a los impactos ambientales que se generen. Este estudio hace posible en el tiempo obtener un mejor conocimiento sobre el efecto que tienen las condiciones climáticas actuales sobre los glaciares de alta montaña, en aras de entender cómo se afectan y evolucionan, además de conocer la cuantificación del aporte hídrico a los caudales de los ríos que nacen en los nevados de la zona; dará además una medida de la pérdida de masa de hielo de los glaciares y su relación con los cambios climáticos en los últimos 30 años. En base a ellos es que estamos concentrados en saber la variabilidad que está experimentando la disponibilidad del recurso hídrico. La importancia de la presente investigación, está en la generación de conocimiento sobre las reservas de agua dulce provenientes de los glaciares y que dan origen a muchos ríos, cuyas aguas abastecen a gran parte de la

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población del Perú, entre las cuales están la Ciudad de Huancayo que es sustentada hídricamente con las aguas del río Shullcas, asociado a un aporte de precipitaciones y del nevado de Huaytapallana; que con el constante crecimiento urbanístico y la diaria transformación de los glaciares debido al cambio climático, nos vemos ante una amenaza inminente.

1.3 Objetivos

1.3.1 General

Determinar la disponibilidad hídrica superficial en la subcuenca hidroglaciar del río Shullcas, y su relación con el cambio climático.

1.3.2 Específicos

Caracterizar los parámetros hidrogeomorfológicos de la subcuenca hidroglaciar del río Shullcas.

Caracterizar la oferta hídrica superficial presente de la subcuenca hidroglaciar del río Shullcas.

Generar los escenarios de disponibilidad hídrica al 2030, en la subcuenca hidroglaciar del río Shullcas.

1.4 Revisión Bibliográfica

Los Andes centrales concentran la mayor cantidad de población indígena de Latinoamérica, precisamente en los países que conforman la Comunidad Andina de Naciones (CAN), que según estudios constituye una de las zonas más riesgosas del mundo. Esta región se ve afectado por intensas lluvias, y por secuelas de aluviones e inundaciones asociados a cambios en la variabilidad climática y a eventos extremos como el fenómeno El Niño (CAN, 2007). Los Andes ha constituido el hábitat natural de pueblos indígenas, como el quechua, kichwa, aymará, mapuche y muchos otros, que -hoy- representan la diversidad cultural que caracteriza esta región. Durante siglos, estos pueblos han logrado desarrollar una forma de vida especial adaptado a las montañas o tierras altas que los diferencian del resto, pero hoy se ven afectados por intensas heladas, granizadas y sequías, a consecuencia del cambio climático. A su vez, los efectos están alterando el modo de vida de los pueblos indígenas que dependen de su territorio y los recursos naturales para su subsistencia. Los territorios de pueblos indígenas son a su vez zonas de pobreza, lo que incrementan la situación de vulnerabilidad a los efectos del cambio climático. Los glaciares de la zona andina desempeñan un papel clave en el sistema hidrológico, tanto como amortiguadores de los efectos de los fenómenos naturales ocasionados, como por constituir reservorios y fuente de agua dulce. El deshielo ocasionado por el cambio climático está ocasionando impactos, los mismos que se agravarán, afectando a poblaciones en particular, aquellas que viven en condiciones de pobreza, en altas montañas. En las regiones donde además una disminución de las precipitaciones por aumento de la temperatura,

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el problema generará situaciones extremas, con sequías y eventos lluviosos intensos, inundaciones y deslaves. Los glaciares tropicales presentan niveles poco extensos de glaciación (2 500 km2), albergando los Andes Centrales el 99% de los mismos y estando el 70% de su superficie en el Perú. A pesar de su modesta dimensión, su estudio despierta especial interés por varias razones (CAN, 2007):

Son importantes indicadores del cambio climático, en especial aquellos situados por encima de los 4 000 msnm, en donde existen pocos sistemas instrumentales de mediciones.

Juegan un importante rol en el manejo del recurso hídrico, abasteciendo de agua a regiones de lluvias escasas como el desierto del Perú.

Actúan como reguladores del régimen hidrológico en casi todas las regiones andinas, especialmente en las sometidas a largas estaciones secas, pues la fusión del glaciar en ausencia de lluvias permite contar con un caudal mínimo de agua en los ríos.

Pueden ser directa o indirectamente, causa de catástrofes. Todos los glaciares observados en los Andes Centrales han acelerado su retroceso en los últimos 25 años, siendo la pérdida en masa 25% mayor para los glaciares pequeños. Aquellos glaciares que no cuentan con grandes áreas por encima de los 5 000 msnm se encuentran en peligro de extinción en un futuro cercano.

Por otro lado, es importante recalcar que los cambios en el clima en los Andes tienen particularidades regionales, marcadas por su relación con los eventos ENSO (El Niño Southern Oscillation). Algunas de las conclusiones a las que se puede arribar son:

La presencia del ENSO y su impacto sobre las precipitaciones hace difícil su modelación.

Los eventos ENSO cálidos y fríos (los más intensos conocidos como el Niño y La Niña) son asociados a un aumento de entre 0,5 y 3 ºC en la temperatura atmosférica en los Andes.

La contribución de los eventos ENSO tibios a la recesión de los glaciares tropicales en los Andes ha sido determinante. Algunos eventos fríos pueden por su parte, restaurar parte de la masa de hielo pérdida, pero esto es posible solamente para glaciares con grandes áreas por encima de los 5 400 msnm. Los glaciares “pequeños” y ubicados a menos de 5 400 msnm no recuperan masa, solo reducen su déficit.

La variabilidad interanual de los escurrimientos provenientes de los glaciares depende fuertemente de la ocurrencia de eventos ENSO, los cuales aceleran el retroceso de los glaciares a través de un aumento de las temperaturas (en Bolivia, Perú y Ecuador) y de una disminución de las precipitaciones (en Bolivia y Perú).

La interrelación de estos procesos, asociados con la explosión demográfica, la

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calidad del agua y el deterioro de los ecosistemas naturales, hacen que nuestro país está en la lista de lo más vulnerables en temas de agua. Por ello, urge la necesidad de conocer y comprender los procesos por los cuales el Ciclo hidrológico viene cambiando su comportamiento. Paradójicamente, mientras los impactos ambientales crecen sobre las montañas y los conocimientos tradicionales están cada vez más amenazados, más personas que viven en tierras bajas dependen de ella. El ecosistema de montaña, cuyas características y potencialidades fueron aprovechadas por los indígenas andinos, constituye una fuente natural de agua dulce, biodiversidad y recreación. Los diferentes pisos naturales, a su vez, permiten una producción diversificada que asegura la subsistencia de éstos pueblos. Por ejemplo, el 45% de las especies de papa (más de 5 200) y el 30% de oca (más de 400) fueron colectadas sobre los 3 500 msnm. Sin embargo, las montañas están expuestas a diversas presiones de la población que la habitan y por aquellas actividades, como la agricultura, ganadería, minería y carreteras. En este sentido, los impactos del desarrollo de actividades humanas y del cambio climático podrían llevar a la modificación de los sistemas ecológicos de montaña y a la desaparición de la biodiversidad andina, que pueden ser acentuados por actividades de las industrias extractivas. Este podría ser el caso de Ecuador y Perú en cuyos territorios se viene desarrollando un “boom minero”. Algunos de los impactos sociales y económicos del deshielo se manifestarán en el conjunto de actividades económicas, la producción de energía hidroeléctrica, los ecosistemas naturales y el aprovisionamiento de agua para consumo, cuyo costo se incrementará, afectando a los grupos económicamente más débiles. También se experimentará un desplazamiento de las tierras agrícolas, y de las población esa las ciudades (InWent, 2008).

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1.5 Bibliografía

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CAPÍTULO II

CARACTERÍSTICAS FÍSICAS

DEL ÁREA DE ESTUDIO

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CAPÍTULO II II CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DEL ÁREA DE ESTUDIO

2.1 A nivel nacional 2.1.1 Ubicación geográfica 2.1.2 Superficie 2.1.3 Clima 2.1.4 Regiones naturales 2.1.5 Hidrografía superficial

2.2 A nivel regional

2.2.1 Ubicación geográfica 2.2.2 Superficie 2.2.3 Clima 2.2.4 Hidrografía

2.3 Subcuenca del río Shullcas

2.3.1 Ubicación geográfica 2.3.2 Superficie 2.3.3 Clima 2.3.4 Hidrografía 2.3.5 Cobertura glaciar 2.3.6 Demanda de agua

2.4 Bibliografía

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II.- CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DEL ÁREA DE ESTUDIO

2.1 A Nivel Nacional

2.1.1. Ubicación geográfica

El Perú se encuentra ubicado en el hemisferio austral, sector central y occidental de Sudamérica, entre los paralelos 0º 01' 48" y 18º 21' 03" latitud sur y 68º 39' 27" y el 81º 19' 34,5" longitud este. Limita con cinco países: Ecuador y Colombia por el Norte; Brasil y Bolivia por el Este; Chile por el Sur; y, con el Océano Pacífico por el Oeste.

2.1.2. Superficie

La superficie total del territorio peruano, incluyendo las islas costeras en el Océano Pacífico y la parte peruana del lago Titicaca, es 1‟285 216 km2. El Perú tiene dominio marítimo sobre una franja litoral 200 millas del Océano Pacífico paralela a su costa; además, es signatario del Tratado Antártico y por lo tanto accede a este territorio para realizar actividades de investigación.

2.1.3. Clima

SENAMHI (2004), indica que la clasificación climática apoyada en datos meteorológicos e índices climáticos de Werren Thornthwaite distingue los siguientes tipos climáticos: - Clima Semi-Cálido Muy

Seco (Desértico-Arido-Sub Tropical): este tipo de clima constituye uno de los eventos climáticos más notables del Perú, comprende casi toda la región de la costa, desde Piura hasta Tacna y desde el litoral del Pacífico hasta el nivel aproximado de 2 000 msnm, representa el 14% de la superficie total del país. Se distingue por ser su clima con precipitación promedio anual de 150 mm. y temperatura media anuales de 18 a 19 °C, decreciendo en los niveles más elevados de la región.

Figura 2.1. Mapa Climático del Perú.

Fuente: SENAMHI, 2004

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En las Figuras 2.1 y 2.2, se muestran la distribución espacial de los tipos de clima del Perú.

- Clima Cálido Muy Seco (Desértico o Árido Tropical): Comprende el

sector septentrional de la región costera, que incluye gran parte de los departamentos de Tumbes y Piura, entre el litoral marino y la costa aproximadamente hasta los 1 000 msnm. Representa menos del 3,0% (35 mil km2) de la superficie del país. Se caracteriza por ser muy seco, con precipitación media anual alrededor de 200 mm. y cálido, con una temperatura promedio anual de 24,7 °C, sin cambio térmico invernal definido.

- Clima Templado Sub-Humedad (De Estepa y Valles Interandinos Bajos): este clima es propio de la región de la sierra, correspondiendo a los valles interandinos bajos e intermedios, situados entre los 1 000 y 3 000 msnm. Las temperaturas sobrepasan los 20 °C, y la precipitación anual se encuentra por debajo de los 500 mm aunque en las partes más elevadas, húmedas y orientales, pueden alcanzar y sobrepasar los 1 200 mm.

- Clima Frió o Boreal (De los Valles Mesoandinos): Este tipo climático es de la región de la sierra, se extiende entre los 3 000 y 4 000 msnm. Se caracteriza por sus precipitaciones anuales promedio de 700 mm. y sus temperaturas medias anuales de 12 °C. Presenta veranos lluviosos e inviernos secos con fuertes heladas.

- Clima Frígido (De Tundra): Este tipo de clima, conocido como clima de Puna, corresponde a los sectores altitudinales de la región andina comprendido entre los 4 000 y 5 000 msnm cubre alrededor de 13,0% del territorio peruano (170 mil km2). Se caracteriza por presentar precipitaciones promedio de 700 mm anuales y temperaturas promedio anuales de 6 °C. Comprende las colinas, mesetas y cumbres andinas. Los veranos son siempre lluviosos y nubosos; y los inviernos (Junio-Agosto), son rigurosos y secos.

- Clima de Nieve (Gélido): Este clima corresponde al de nieve perpetua de muy alta montaña, con temperaturas medias durante todos los meses del año por debajo del punto de congelación (0 °C). Se distribuye en los sectores altitudinales que sobrepasan los 5 000 msnm y que están representados mayormente por las grandes masas de nieve y hielo de las altas cumbres de los andes peruanos.

Figura 2.2. Climas en el Perú. Fuente: Ecoaventuravida, 2008

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- Clima Semi - Cálido Muy Húmedo (Sub-Tropical muy Húmedo): Este tipo de clima predomina en la selva alta. Se caracteriza por ser muy húmedo, con precipitaciones por encima de los 2 000 mm y con bolsones pluviales que sobrepasan los 5 000 mm como en la zona de Quincemil. Las temperaturas están por debajo de 22 °C, en su mayor extensión. Temperaturas más elevadas se registran en los fondos de los valles y en la transición a la llanura Amazónica.

- Clima Cálido Húmedo (Tropical Húmedo): Este clima corresponde a las llanuras amazónicas peruanas y se caracterizan por presentar precipitaciones promedios anuales de 2 000 mm y temperaturas de 25 °C a más, sin cambio térmico invernal bien definido.

2.1.4. Regiones naturales

El territorio peruano presenta tres regiones continentales bien definidas: costa, sierra y selva correlacionadas con el relieve.

La costa está comprendida entre el Océano Pacífico y las

estribaciones de la cordillera occidental de los Andes, con altitudes variables de 0 a 2 000 msnm; es una franja de 40 a80 km de ancho y 3 080 km de largo, cubre un área de 15‟087 282 ha, que representa el 11,74% de la superficie total del país. Sus suelos son arenosos y secos, con excepción de algunos valles fértiles. Su relieve es relativamente llano con pequeñas elevaciones denominadas lomas. En ella está concentrada la actividad productiva industrial y agropecuaria, y las grandes ciudades del país.

La sierra está constituida por los piedemontes occidental y oriental de los Andes que sigue la dirección Noroeste-Sureste y abarca una extensión de 35‟906 248 ha (27,94% de la superficie total). Su relieve es muy accidentado con profundos y estrechos valles y elevadas cumbres con nieves perpetuas. Predominan en ella pequeños valles interandinos, y ciudades rurales de pequeño y mediano porte; la principal actividad económica de la región es la minería.

La selva abarca desde el piedemonte oriental de los Andes desde los 2 000 msnm hasta la llanura Amazónica 80 msnm, con elevaciones que definen la Selva Alta y Baja. Tiene un área de 77‟523 030 ha (60,32% de la superficie total), la mayor parte cubierta por bosques tropicales; su relieve está constituido por laderas y planicies que forman parte de la cuenca del Amazonas. La región está muy poco ocupada y en ella predominan las actividades extractivas.

La Figura 2.3 Izquierda: muestra el relieve del Perú. La cordillera delimita el país en tres zonas paralelas: la costa, la sierra, y la selva. Derecha: principales zonas climáticas del Perú. Se nota una fuerte correlación con el relieve. En la costa se encuentra un clima desértico o semi desértico en la sierra un clima subtropical de montaña, y en la selva un clima tropical húmedo.

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Figura 2.3. Relieve y zona climática del Perú. Fuente: Estudio del Santa Suarez W.

La Figura 2.4, indica el corte transversal del Perú a la altura de Chimbote, perpendicularmente al litoral, el río Santa corre entre las Cordilleras Negra y Blanca, que forman la Cordillera Occidental, que es la divisora de aguas entre el Pacífico y el Atlántico. Paralela al valle de Santa está el valle del Marañón, afluente del Amazonas, que desemboca en el Atlántico. Al este de la Cordillera Central está la Amazonía; al oeste de la Cordillera Occidental está la Costa.

Figura 2.4. Corte transversal a la altura de Chimbote. Fuente: Estudio del Santa Suarez W.

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2.1.5 Hidrografía Superficial

Las aguas superficiales están distribuidas en tres grandes vertientes: Pacifico, Atlántico y Titicaca.

Vertiente del Pacífico. Cubre 278 892 km2 (21,7 %), y tiene 53

cuencas hidrográficas. Las descargas de los ríos de la Vertiente del Pacífico se originan por los deshielos de la Cordillera de los Andes y por las precipitaciones andinas. En esta vertiente, los ríos son de corto curso, caudal variable y de carácter torrentoso atraviesan la región costera para desembocar en el Océano Pacífico. Son de régimen temporal, con un periodo de avenida de diciembre a abril y un prolongado período de estiaje de mayo a noviembre, situación que no es favorable para el aprovechamiento del agua en sus diferentes usos.

En la vertiente del Pacífico los recursos hídricos son escasos, existen 2 530 m3 de agua superficial por habitante muy por debajo del promedio mundial de 8 500 m3 de agua superficial por habitante (Emanuel y Escurra, 2000). Los ríos de mayor caudal medio anual son: Santa con 158,20 m3/s (Foto 2.1),

Tumbes (196,10 m3/s), Chira (117,20 m3/s) y Cañete. (Foto 2.2).

Vertiente del Titicaca. Abarca 48 838 km2 y comprende 9

cuencas que descargan sus aguas al lago Titicaca. Los ríos que destacan son el Ramis (88,2 m3/s) e llave (40,1 m3/s); el 70% de cuenca y del lago pertenecen al Perú y el 30% a Bolivia.

Foto 2.1. Río Santa y río Tumbes. Fuente: Senamhi, 2008

Foto 2.2. Río Cañete. Fuente: Senamhi, 2008

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La disponibilidad de agua en esta vertiente es de 6 970 Hm3, equivalente a 0,02% del total (Emanuel y Escurra, 2000). Los ríos son de régimen permanente y el régimen de caudales guarda relación directa con el régimen de precipitaciones alcanzando sus máximos valores en época de verano período en el cual algunos ríos se tornan navegables como el Ramis y otros de menor categoría como el Huenque permiten el riego de extensas zonas agrícolas (Foto 2.3). La vertiente se caracteriza por presentar una red de pequeños, medianos y grandes ríos, algunos de los cuales tienen importancia económica muy grande.

Vertiente del Atlántico. Ocupa 957 486 km2 y está conformada por 44 cuencas que drenan al Amazonas. En esta vertiente, se destacan los ríos Huallaga con 3 796,4 m3/s, Ucayali con 13 375,2 m3/s y Marañón con 15 436,2 m3/s.

Está constituida por el gran colector que es el río Amazonas, el cual está constituido por 4 sistemas: sistema del río Amazonas, sistema del río Yurúa, sistema del río Purús y el sistema del río Madre de Dios, con un aporte medio anual de 63 379 m3/s. En esta vertiente destacan los ríos Huallaga que tributa al Marañon y Ucayali, que al unirse estos últimos cerca de Nauta forman el Amazonas que en el Perú tiene un recorrido de 713 km, pero su recorrido total es de 6 872 km. lo que lo convierte en el más largo del mundo. El río Ucayali, ocupa el primer lugar en longitud en el Perú; con un recorrido de 1 771 km (Foto 2.4).

Foto 2.3. Río Huenque. Fuente: Senamhi, 2008

Foto 2.4. Río Pozuzo y río PucaIlpa. Fuente:www.cododelpozuzo.org

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2.2 A nivel Regional

A esta escala, la zona de estudios está dentro de los ambientes de la cuenca del río Mantaro, siendo parte de la red hidrográfica y principal abastecedor de agua para la ciudad de Huancayo.

2.2.1 Ubicación Geográfica La cuenca Hidrográfica del Mantaro está ubicada en la región central del país y abarca los departamentos de Pasco, Junín, Huancavelica y Ayacucho (Figura 2.4). La cuenca del río Mantaro, geográficamente está ubicada en el centro del Perú, entre los paralelos 10º 34‟ 30‟‟ y 13º 35‟ 30‟‟ de latitud sur, y entre los meridianos 73º 55‟ 00‟‟ y 76º 40‟ 30‟‟ de longitud oeste

Figura 2.5. Cuenca del río Mantaro. Fuente: www.electroperu.com.pe

2.2.2 Superficie La cuenca, presenta un relieve muy accidentado por estar atravesado por las Cordilleras Central y Occidental (Foto 2.5) que dan origen a importantes unidades hidrográficas: Tambo, Perené, Ene y Mantaro. El área total de la cuenca es de 34 550,08 km2, y se divide en 23 subcuencas. En la margen izquierda del río Mantaro se ubican once subcuencas, mientras que en la margen derecha doce. La subcuenca de mayor extensión es la de Huarpa, ubicada al extremo sur de la Cuenca del río Mantaro entre las regiones de Huancavelica y Ayacucho.

Foto 2.5. Laguna de Huascacocha – Distrito de Huayllay. Fuente: Revista-creser – Pascoaldía, 2010

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El Valle del Mantaro (Foto 2.6), se constituye como el más importante, al concentrar un alto porcentaje de la población departamental. La zona de ceja de selva y selva presenta una orografía muy compleja y ondulante. En esta zona se encuentran los Valles de Chanchamayo, Perené y Satipo.

Foto 2.6. Valle del Mantaro. Fuente: Revista Perúestilo, 2011

2.2.3 Clima El clima varía de acuerdo con la altitud. En los valles interandinos (mayoritariamente en las provincias de Junín, Yauli, Tarma, Jauja, Concepción, Chupaca y Huancayo), el clima es templado y frío, con poca presencia de humedad (seco). En la zona ceja de selva y selva (provincias de Chanchamayo y Satipo), el clima es cálido y altamente húmedo, con abundantes lluvias durante Noviembre a Mayo. Desde el punto de vista del régimen térmico, según Thorthwaite, se observa en la cuenca del río Mantaro un clima de Tundra (D‟) en las partes altas de la cuenca, mientras que en la zona del Valle del Mantaro, siguiendo el curso del río, un clima Semi Frío (B‟1). 2.2.4 Hidrografía Ubicado a 4 080 msnm, el Lago Junín tiene una capacidad total de 556 MMC y un volumen útil máximo regulable de 441 MMC. El río Mantaro se origina en la laguna Junín o Chinchaycocha, y posee un recorrido en sentido norte – sureste, desde su nacimiento hasta Izcuchaca (Lat. 12° 28‟ 60S, Long 75° 1‟ 0W) y Mayoc (Lat 12° 46‟ 60S, Long 74° 24‟ 0W), y desde allí se dirige hacia el este y luego al norte, formando la península de Tayacaja. A nivel longitudinal, la cuenca del río Mantaro presente tres zonas bien definidas:

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Parte Alta: que comprende desde el Lago Junín, hasta el Pongo de Pahuanca.

Parte Media: desde Pahuanca hasta Tablachaca.

Parte Baja: desde Tablachaca hasta la confluencia con el río Apurímac, cuyo tramo es aprovechado para la generación de energía eléctrica mediante el Complejo Mantaro compuesto por las centrales hidroeléctricas: Santiago Antúnez de Mayolo y Restitución; debido a un desnivel que desciende aproximadamente 2 000 metros.

En la Figura 2.6, se muestra un mosaico de los principales ríos que conforman la red hidrográfica del Mantaro y lagunas existente en la zona.

Río Yauli

Río Cunas

Río Mantaro

Río ShullcasRío Ene

Río Tulumayo

Laguna Lazo Huntay Laguna Chuispicocha Laguna HUascacocha

Figura 2.6. Principales ríos de la cuenca del Mantaro. Fuente: Elaboración propia

La cuenca del río Mantaro es el primer colector de los tributarios que drenan las vertientes de su cuenca interregional, abarcando las regiones de Pasco, Junín, Huancavelica y Ayacucho. Los principales tributarios, que alimentan y dan origen al río Mantaro son:

Margen derecha: el río Huaron, Carhucayán, Corpacancha y Pucayacu, Yauli, Huari o Huay Huay, Pacahacayo, Cunas, Moya, Huarpa, Lircay y Huancavelica. De estos ríos, el Cunas es el más importante por el uso de agua para el sector agricultura y la generación de energía hidroeléctrica.

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Se han construido numerosas obras de regulación como embalses y transvases de aguas de una cuenca a otra para fines múltiples. Estas obran han alterado el régimen natural de los diferentes ríos donde están ubicados.

Margen izquierda: los ríos Yacus, Seco, Achamayo, Shullcas, Pariahuanca, San Fernando, Colcabamba, Iñapo, Upamayu, Suni y Chancha.

El río Mantaro en su confluencia con el Apurímac, forman el río Ene a una altitud de 480 msnm, al sur del Departamento de Junín, y forma un límite triangular con las regiones de Ayacucho, Cusco y Junín. El Mantaro, antes de ingresar al estrecho de Paucarchuco, reduce el ancho de su cauce para dar origen al pongo de Pahuanca, de sólo 4 m.

La cuenca del río Mantaro presenta 6 717 lagos y lagunas que cubren un área de 76 761,57 ha, siendo las principales: Chinchaycocha, Marcapomacocha, Paca, Tranca Grande, Pomacocha, Huascacocha, Hichicocha, Coyllorcocha, Lasuntay, Chuspicocha, Quiullacocha, Yuraicocha, Azulcocha, Carhuacocha, Huaylacancha.

2.3 Subcuenca del río Shullcas La zona de estudio, corresponde a la subcuenca del río Shullcas, cuyas características generales son las siguientes:

2.3.1 Ubicación geográfica

La subcuenca del río Shullcas, políticamente se encuentra ubicada en el ámbito de los distritos de Huancayo, Chilca, Huancan y El Tambo Provincia de Huancayo departamento de Junín, Región Andrés Avelino Cáceres. Es uno de los afluentes del río Mantaro en su margen izquierda y limitado entre las coordenadas geográficas 11° 52' 13" a 12° 07' 00" de Latitud Sur y entre los meridianos 75° 01 57" a 75° 14' 37" de Longitud Oeste (Ver Figura 2.7 y Foto 2.7). La subcuenca del río Shullcas, asociada al nevado Huaytapallana, se encuentra ubicada en la margen izquierda del río Mantaro, abarcando los distritos de Huancayo y El Tambo; incluyendo a los anexos de Uñas, Vilcacoto, Cullpa Alta, Cullpa Baja, Cochas Chico, Cochas Grande, Incho Aza y Acopalca.

Foto 2.7. Pte. Centenario - Río Shullcas. Fuente: http://www.met.igp.gob.pe/

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Figura 2.7. Ubicación de la zona de estudio (Subcuenca del río Shullcas). Fuente: Elaboración propia

2.3.2 Superficie La cuenca del Shullcas se ubica geográficamente en la sierra central del Perú, sobre la margen izquierda del río Mantaro, con una extensión de 223,11 km2 y está comprendida políticamente en el departamento de Junín. Altitudinalmente, se encuentra comprendido entre los 3 172 msnm a 4 943 msnm, tal como se aprecia en la Figura 2.8. Se ha determinado dos zonas bien definidas:

• Zona altoandina, ubicada sobre los 3 800 msnm que cubre alrededor del 48,5% de la subcuenca, con vertientes montañosas, predominantemente rocosas, excavadas en valles en forma de U y cubiertas por morrénicas de diferente espesor.

• Zona mesoandina, que se encuentra entre 3 200 y 3 800 msnm, agrupa cerca del 48,5% del área total de la subcuenca y conforma paisajes agrestes de grandes vertientes montañosas, clima templado y lluvias suficientemente abundantes para sostener la tradicional agricultura andina.

Existe además un sector en la parte alta de la subcuenca que se encuentra cubierto por nieves perpetuas; y que cubre aproximadamente el 2,7 % del área total, y presenta relieves directamente relacionados con la morfología de la roca base.

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Figura 2.8. Relieve de la sub cuenca del río Shullcas. Fuente: ECSA, 2005

2.3.3 Clima La zona de estudio tiene un clima, que según la clasificación de Thornthwaite corresponde al tipo húmedo - frígido, con lluvias muy limitadas en los períodos de otoño e invierno; las características morfológicas de la región permiten distinguir 05 zonas de vidas, tal como se observa en la Figura 2.9:

Bosque seco - Montano Bajo Tropical (bs-MBT)

Esta formación ecológica ocupa una superficie aproximada de 3 767,05 ha, la cual representa el 14,42 % del total. Se localiza por debajo de los 3 400 msnm, hasta el nivel del río, Mantaro, caracterizada por presentar un clima subhúmedo y templado, con precipitaciones pluviales anuales que fluctúan entre 500 y 700 mm aproximadamente, según se trate del nivel inferior o superior de la formación, respectivamente. La temperatura media anual oscila entre 15 y 12°C. El potencial climático de esta Zona de Vida permite el desarrollo de una agricultura de secano, con riego suplementario, debido a la escasa precipitación pluvial existente, siendo los cultivos más apropiados el maíz, trigo, papa, haba, arveja, hortalizas, y algunos frutales adaptados.

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Figura 2.9. Mapa de zonas de vida de la cuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

Bosque húmedo - Montano Tropical (bh-MT)

Esta formación ocupa una superficie de 4 923,56 ha, la cual representa al 18,84 % del área total de la subcuenca. Se localiza entre 3 400 y 4 000 msnm, caracterizada por presentar un clima húmedo con una eficiencia hídrica adecuada para los fines agropecuarios y forestales, toda vez que la relación de evapotranspiración Potencial es menor que uno. Las precipitaciones anuales fluctúan entre 700 y 900 mm. La temperatura media anual oscila entre 12 y 9 °C. Esta zona de vida constituye la zona de agricultura de secano por excelencia, donde se cultivan preferentemente especies nativas de alto valor alimenticio, como: "papa", "ulluco", "mashua", "chocho o tarhui", "quinua", "cebada", "haba" y "arveja".

Páramo muy húmedo - Subalpino Tropical (pmh-SaT) Esta formación ecológica ocupa una superficie aproximada de 13 920,06 ha., la cual representa el 53,28 % del área total de la subcuenca. Se localiza entre 3 900 y 4 500 msnm, caracterizada por presentar un clima Perhúmedo y frígido, con precipitaciones que fluctúan entre 600 y 1 000 mm aproximadamente, según se trate del nivel inferior o superior de la formación, respectivamente, la temperatura media anual oscila entre 6 y 3 °C, con ocurrencia diaria de temperaturas de congelación.

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El relieve topográfico es por lo general accidentado, con laderas empinadas a muy empinadas con pendientes que fluctúan entre los 25 a más de 50%. El valor agrícola de esta Zona de Vida es escaso, debido principalmente a las bajas temperaturas; sin embargo, dentro de esta zona se encuentran las pasturas de mejor capacidad productiva, para el sostenimiento de una ganadería básicamente de ovinos y/o camélidos.

Tundra pluvial - Alpino Tropical (tp - AT)

Ocupa una superficie aproximada de 2 690,64 ha, que representa el 10,30 % del área total de la subcuenca. Se localiza sobre los 4 500 msnm el clima se caracteriza por ser superhúmedo y frígido a gélido, con precipitaciones pluviales anuales mayores de 1 000 mm; donde la temperatura media anual, oscila entre 3,0°Cy 1,5°C.

Nival Tropical (NT)

Ocupa una superficie de 827,28 ha, que representa el 3,16 % del área total de la subcuenca. Se localiza sobre los 4 800 msnm, se encuentra ocupando áreas de peñascos o rocas, generalmente sin cubierta edáfica ni vegetal, a excepción de espacios muy reducidos. Las únicas formas de vida son minúsculas líquenes y crustáceos que se fijan en las rocas. La temperatura media anual generalmente se encuentra por debajo de 1,5 °C y el promedio de precipitación total anual es variable entre 500 y 1000 mm. Por lo cual en esta Zona de Vida se presentan las condiciones climáticas más extremas de la subcuenca; sin embargo, constituye el potencial hídrico que discurre permanentemente durante todo el año, el cual es aprovechado en las partes más bajas para diferentes usos: agropecuario, potable, piscícola, etc.

2.3.4 Hidrografía El río Shullcas, tributario del río Mantaro, es la principal fuente hídrica de esta subcuenca, con una producción total de 75 MMC, un caudal promedio durante la época de avenida de 5,0 m3/s y en estiaje el caudal desciende hasta 1,5 m3/s. Durante su recorrido, el río alcanza una longitud aproximada de 35,9 km, un ancho promedio de 4 a 5 metros y una pendientes de 7,5% con un desnivel de 2000 metros en 15 km. El río Sullcas es de régimen nivo-lacustre: es decir es alimentado por los desagües de las lagunas Chuspicocha y Lazuntay y esta a su vez por la fusión del hielo glaciar del Nevado Huaytapallana, de allí que el caudal es permanente (Foto 2.8).

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Foto 2.8. Río Shullcas. Fuente: puntodeencuentrocanete, 2011

En la Tabla 2.1, se muestra la estructura de la red hidrográfica de la subcuenca del río Shullcas; siendo el río principal de cuarto orden con una longitud promedio de 23,53 km.

Tabla 2.1. Red de drenaje de la subcuenca Shullcas

Orden Subcuenca Shullcas

Nº de Ríos Longitud (Km)

1er 48 103,75

2do 9 25,59

3er 4 10,05

4to 1 23,53

Total 62 162,92 Fuente: Elaboración propia

Sullc

as

Llam

ioc

CHU

YO Si l la pata

ERBACIO

Huatu

palla

R ON DA

Pachapata

HU

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A

Raj

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Yaguarpuquio

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NY

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CA

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HU

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JAL

LAYO C

ANLAYAC

O

SHULLCAS

PACCHAPATA

Sullcas

Huacracocha

LAZANTAY

CHUSPICOCHA

CHACLACOCHA

QUELLACOCHO

Patarcocha

QUINSACOCHA

ANCAPUACHANAN

PATOCOCHA

YANACOCHA

QUINSACOCHA

Sullca Huacracocha

PEÑACOHA

LLACSACOCHA

YANACOCHA

HUANCAYO

QUILCAS

EL TAMBO

INGENIO

SICAYA

ORCOTUNA

CHILCA

CHUPACA

SAÑO

SAN AGUSTIN

CO

NC

EP

CIO

N

SANTA ROSA

HUALHUAS

PILCOMAYO

HUAMANCACA CHICO

SAN JERONIMO DE TUNAN

470000

470000

475000

475000

480000

480000

485000

485000

490000

490000

495000

495000

500000

500000

866500

0

866500

0

867000

0

867000

0

867500

0

867500

0

868000

0

868000

0

868500

0

868500

0

Ríos Permanentes

Lagos

Límite de Cuenca

LEYENDA

Curvas

Nevados

Límite Distrital

Caracterización Hidrológica de la Subcuenca del Río Shullcas

Proyecto:

Sub Proyecto:

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02Escala:

Fecha:

1/100,000

FEBRERO/2010

Mapa Nº

Mapa Hidrológico

DIRECCIÓN GENERAL DE HIDROLOGÍA

Y RECURSOS HIDRICOS

SENAMHI

Red Hidrográfica de la subcuenca del río Shullcas

2.1

Figura 2.10. Red Hidrográfica de la subcuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

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En la Figura 2.10, se aprecia la subcuenca y su red hidrográfica desde la desembocadura con el río Mantaro hasta su naciente en el glaciar de Huaytapallana. 2.3.5 Cobertura glaciar Los glaciares en el valle del Mantaro, se emplazan en la parte central de la cadena montañosa orientales de los Andes, en la divisoria de agua con la cuenca del río Ene. Las características de estos depósitos de agua sólida son glaciares de alta montaña, porque en estas elevaciones sobre los 4 800 msnm se encuentran depositadas las nieves persistentes por su altitud, no obstante que nuestro país se encuentra en la zona tropical. Estos glaciares son la fuente principal de alimentación de algunas lagunas, ubicadas al pie de los mismos, entre las cuales tenemos: laguna Putcacocha que da origen al río Acha mayo, las lagunas Chuspicocha y Lazo Huntay sus aguas vierten para dar el río Shullcas (Foto 2.9). Foto 2.9. Huaytapallana. Fuente: Richard, H, 2009

Estos glaciares mantienen en constante flujo las aguas subterráneas en las subcuencas del río Achamayo, Shullcas, Perene y Ene, que se puede apreciar a través de los ojos de agua que afloran en forma constante, incluso en las épocas de sequías. En la cuenca del río Mantaro, existen 6 nevados, al mismo tiempo que sus cumbres son de divisoria de agua; el de mayor extensión y altitud es el nevado de Huaytapallana (Figura 2.11), seguidos por los nevados Chuspi, Putcacocha y Muradayo, como se aprecia en la Tabla 2.2. Tabla 2.2. Relación de nevado en la cuenca del río Mantaro.

Nevado Altitud (msnm)

Superficie dentro del Valle (ha)

Muradayo PUtcacocha

Chuspi Talvos

Huaytapallana Yanaucsha

5230 5236 5430 2560 5557 5190

1,30 1,18 2,25 0,45 3,75 0,65

Superficie Total 9,58

Fuente: Minag, 2008

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Constituye otro tipo de geoforma que se distribuyen en la parte alta de la subcuenca, se encuentran sobre los 4 800 msnm, ocupando las cumbres de las vertientes montañosas, tienen topografía muy variada, dependiendo mucho del tipo de relieve de la roca base, cuyas pendientes varían desde suaves hasta fuertemente inclinadas y abarca aproximadamente 701,53 ha o el 2,68 % del área total. Las condiciones perennes de altitud y bajas temperaturas, con varios grados bajo cero, han originado la acumulación de nieves perpetuas en las cumbres de las montañas, teniendo como característica más importante la variación en las dimensiones que sufren periódicamente, la misma que se manifiesta con un marcado incremento durante los meses de mayor precipitación en la cordillera occidental (Diciembre-Marzo) y un pronunciado descenso en las partes bajas de los nevados durante los meses de estiaje.

Figura 2.11. Acceso al nevado Huaytapallana. Fuente: Chalco, F., 2002

2.3.6 Demanda de Agua

La localidad de Huancayo se abastece de fuentes de agua superficial y subterránea. El río Shullcas representa la principal fuente de abastecimiento de agua para el consumo humano de la Ciudad. Su caudal promedio en épocas de avenida alcanza los 5 m3/s y en estiaje su caudal baja hasta 1,5 m3/s. Dentro del ámbito geográfico de esta subcuenca del río Shullcas, se identifican 43 lagunas, todas emplazadas sobre los 4,000 msnm, de los

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cuales la mayor longitud son: Lazo Huntay con 33 has y Chuspicocha con 22,5 has aproximadamente. En la época de sequía (estiaje) se realiza la regulación del caudal con el agua almacenada en 10 lagunas ubicadas en la parte alta de la subcuenca, dentro de las coordenadas UTM 8668000 al 8687000 Norte y del 483000 al 496000 Este, en el flanco Oeste de la cordillera Oriental, que en total pueden almacenar hasta 5,8 millones de metros cúbicos. El almacenamiento de las aguas se realiza en 10 lagunas cuyas características son de origen glacial y pluvial, encontrándose dentro de las coordenadas UTM 8‟668,000 al 8‟687,000 norte y del 483,000 al 496,000 este en el flanco oeste de la Cordillera Oriental, que en total pueden almacenar hasta 5,8 millones de metros cúbicos. Aguas abajo de la naciente del río Shullcas, los recursos que transitan por el cauce son utilizados con fines múltiples, requeridos para atender la demanda de agua de diferentes usuarios, entre estos la generación de energía hidroeléctrica, abastecimiento de agua potable y riego de áreas agrícolas desarrolladas en el valle. Además según información de SEDAM Huancayo; existe un acuerdo entre los regantes de la margen derecha de la cuenca del Shullcas y de la empresa, para que en la época de estiaje (Junio-Noviembre), se haga uso del recurso en 50% para ambas partes, como se puede observar en la Figura 2.12. En la Tabla 2.3, se muestran las principales características de las comisiones de regantes existentes en la subcuenca del río Shullcas: La relación entre la geodinámica externa y el recurso agua, generan en esta subcuenca, la ocurrencia de eventos extremos entre los cuales podemos citar: Aludes, deslizamientos, avenidas e inundaciones, asociados fuertemente con los aportes de precipitaciones torrenciales y con los procesos de deglaciación del nevado Huaytapallana. Entre los eventos hidrometeorológico que generan impactos adversos en la zona de estudios se tienen los que se muestran en la Tabla 2.4. Desde el punto de vista energético, Electrocentro es la empresa peruana que realiza actividades propias del servicio público de electricidad, fundamentalmente en distribución y comercialización de energía eléctrica, abarca un área de concesión de 6,303 km2, cubriendo las regiones de Huánuco, Pasco, Junín, Huancavelica y Ayacucho. La Central Hidroeléctrica Chamisería Salto Alto se ubica en la Comunidad de Acopalca, distrito de El Tambo, provincia de Huancayo, departamento de Junín; y la línea de subtrasmisión se desarrolla por terrenos de la Comunidad campesina de Cullpas y Cochas Chico en el distrito de El Tambo.

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La Central Hidroeléctrica Chamisería Salto Alto, posee una potencia instalada de 1,4 MW, cuenta con una turbina tipo Francis de eje horizontal diseñada para un caudal nominal de 1,09 m3/s y una potencia de 742 kW.

DISTRIBUCION SEGÚN CONVENIO FIRMADOENTRE LA MARGEN DERECHA Y SEDAM HUANCAYO - 1992

50% Para la Margen Izquierda, Sedam Huancayo, Palian, Uñas y

Vilcacoto

USO POBLACIONAL 32%AGRICOLA Y PECUARIA: 18%

USO POBLACIONAL: 25%AGRICOLA Y PECUARIA: 48%

50% Para la Margen Derecha, Hualahoyo, Aza, Unuto, Saños, Saños Chico, Saños Chaupi, etc

PSICULTURA Y ELECTRIFICACIÓN

POBLACIÓN URBANA: 30%POBLACIÓN RURAL: 2%

POBLACIÓN URBANA: 0%POBLACIÓN RURAL: 2%

Figura 2.12. Afianzamiento hídrico de la subcuenca del río Shullcas. Fuente: Minag, 2008

Tabla 2.3. Comisión de regantes de la subcuenca del río Shullcas

Nombre de la Comisión de

regantes

Números de usuarios

Superficie Total (ha)

Area Total bajo riego

(ha)

Número de predios

Margen derecha del río Shullcas

2000 1201 1200 2015

Margen Izquierda del río Shullcas

350 441 440 350

Total 2350 1641 1640 2365

Fuente: Martínez, 2005

Tabla 2.4. Eventos hidrometeorológicos en la subcuenca del río Shullcas

Entorno

Eventos de geodinámica externa (Aludes,

Deslizamientos, Avenidas e Inundaciones causados por

lluvias extremas muy desglaciación)

Sequías Temperaturas muy

bajas (heladas)

Ciudad de Huancayo

Pérdida de vidas humanas e infraestructura víal (puentes, carreteras, etc) y habitacional

Cortes en el servicio de agua potable

Enfermedades broncopulmonares, sobre todo en niños

y ancianos

Subcuenca del río Shullcas

Perdidas de terrenos agrícolas, ganado, semillas e

infraestructura agrícola (canales de regadío, caminos,

etc) erosión

Conflictos por el agua de riego (turnos de riego), descenso en

los rendimientos agrícolas

Descenso en los rendimientos

agrícolas

Fuente: Martínez, 2005

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2.4 Bibliografía

Chalco, Félix, 2002. Camino de acceso turístico al nevado de Huaytapallana y restauración del Albergue de Acopalca, Huancayo - Perú http://machaqin.blogspot.com/2007_11_01_archive.html

Crecer, 2010. Pasco al Día - Laguna de Huascacocha. Revista http://pascoaldia-revista-creser.blogspot.com/

Ecoaventuravida, 2008. Climas en el Perú

ECSA, 2005. “Conservación Ambiental y Desarrollo Integral de la Sub cuenca del río Shullcas”.

Emanuel, C. y Escurra, J., 2000. Informe nacional sobre la gestión del agua en el Perú; Asociación Mundial del Agua, Comité Técnico Sudamericano (SAMTAC/GWP). http://www.eclac.cl/drni/proyectos/samtac/inpe00200.pdf

IGP, 2011. Impacto Climático y Gestión de Riesgo – Puente Centenario en Huancayo sobre el río Shullcas. http://www.met.igp.gob.pe/

Martinez, 2005. Análisis de la Vulnerabilidad ante los Efectos del Cambio Climático y propuesta de Adaptación ern la ciudad de Huancayo, Junín; El recursos Agua y el Genero

Minag, 2008. Afianzamiento Hídrico en el valle del río Shullcas, con fines Agrícola. Ministerio de Agricultura, Intendencia de Recursos Naturales – INRENA.

Perú estilo, 2011. Valle del Mantaro. Revista http://revistaperuestilo.blogspot.com/2010/09/una-viaje-al-valle-del-mantaro.html

Puntodeencuentrocanete, 2011. Río Shullcas http://puntodeencuentrocanete.blogspot.com/2010/11/vulnerabilidad-del-peru-ante-cambio.html

Richar, H., 2002. Nevado Huatapayallana http://grupos.emagister.com/imagen/nevado_del_huaytapallana__huancayo_peru/1439-136309

Senamhi, 2004. Mapa de clasificación climática versión digital.

Senamhi, 2005. Estudio Básico situación de los recursos hídricos en el Perú 1992 – complementada.

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Senamhi, 2005. Balance hídrico superficial multianual a nivel nacional.

Senamhi, 2008. Comisión de servicio a las cuencas de los ríos Tumbes, Santa, Ocoña y Cañete. Evaluación geoquímica de los ríos de la vertiente del Pacifico

Suarez. W., 2007. Estudio de Balance Hídrico de la parte media de la Provincia de Castilla, Arequipa Pág.28 (Tabla adecuada).

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Foto 2.10. Vista del río Shullcas. Fuente: SENAMHI, 2011

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CAPÍTULO III

ESQUEMATIZACIÓN

DEL SISTEMA

HÍDRO - GLACIAR

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CAPÍTULO III

III ESQUEMATIZACIÓN DEL SISTEMA HÍDRO - GLACIAR

3.1 Aspectos conceptuales del Sistema Hídrico - Glaciar 3.2 Sistema hidroglaciar de la subcuenca del río Shullcas 3.3 Sistema hídrico del río Shullcas 3.4 Selección de la Información

3.4.1 Cartografía y datos hidrometeorológicos 3.4.2 Período de análisis

3.5 Selección del punto de monitoreo hidroglaciar 3.6 Campaña de aforo y visita a la estaciones hidrometeorológicas

Reconocimiento de la subcuenca del río Shullcas

Zanjas de infiltración

Reforestación

Visita a las estaciones hidrometeorológicas o Estación hidrológica de Shullcas o Estación hidrológica de Lazo Huntay o Estación meteorológica de Lazo Huntay

Campaña de aforo

Determinación de la curva altura gasto

o Estación de Huaytapallana y Tinco

Punto de ingreso de agua a la laguna Lazo Huntay

3.6 Equipamiento 3.7 Conclusiones 3.8 Reconocimiento 3.9 Bibliografía

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III. ESQUEMATIZACIÓN DEL SISTEMA HIDRICO - GLACIAR 3.1 Aspecto conceptual del sistema hídrico – glaciar

Un glaciar es una masa de hielo en movimiento formada por la acumulación de

la nieve, que el calor estival no es capaz de fundir. El primer proceso de formación de un glaciar consiste en la transformación de la nieve en hielo. Los cristales de hielo (Figura 3.1) sufren una primera fase de transformación (diagénesis): los cristales tienden a ser más pequeños hasta adquirir los mismos diámetros medios, y a continuación por efecto de la recristalización adoptan forma globular haciéndose más gruesos.

Figura 3.1. Cristales de hielo. Fuente: Blog. Laclasede6toB.

En el proceso de formación de un glaciar, se van distinguiendo diferentes partes; las cuales cumplen una función esencial en la sostenibilidad de la estructura glaciar, como un sistema integrado dentro de ciclo hidrológico. Entre las partes principales de un glaciar tenemos (Figura 3.2):

Circo

Que es la zona donde se produce la acumulación del hielo que va a dar lugar a un glaciar. Es siempre una zona redondeada, rodeada de altas cumbres desde las que cae la nieve que se transformará en hielo (Figura 3.2).

Lengua Es la masa de hielo que, rebosando el circo, circula valle abajo. En la lengua, se observan formaciones características (Figura 3.2):

o Los Seracs, bloques de hielo que se producen al caer en lugares donde el desnivel es importante,

o Las grietas transversales o "crevases".

Las morrenas

Grandes cantidades de sedimentos arrancados de la montaña que el glaciar transporta valle abajo, por el centro o por las laderas (Figura 3.2).

Las grandes masas de hielo se mueven generalmente en forma descendente, desde las zonas donde se produce la acumulación. Es este proceso que origina el empuje de la masa glaciar, por efecto de la gravedad y de la relación de inclinación que exista entre la ladera y el espesor de la capa de hielo.

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Areas de Acumulación

Morrena Lateral

Los sedimentos de la erosión de las paredes del

Valle, incorporado en la superficie de hielo

bloques del valle, erosionado

e incorporado a los lados y a

la base de hielo.

Grietas

Morrena subterránea

Fin de la Morrena

Acuífero

Deriva

Área de Ablación

Frente del Glaciar

Deshielo

Figura 3.2. Partes de un glaciar. Fuente: Traducido por Ordoñez.

En zonas montañosas no polares, como es nuestro caso, glaciar Tropical; está formado por masas de hielo acumuladas en una pendiente, las cuales se descuelgan por ladera abajo desde la acumulación principal o circo, en incluso desde las crestas que bordean el valle, tal como se aprecia en la Figura3.3.

Figura 3.3. Circo del glaciar. Fuente: cnice.mec, 2011

El circo glaciar, tienen forma de anfiteatros llenos de hielo y dominados por altas murallas rocosas. En los glaciares de montaña la nieve que no puede quedar colgada de las paredes rocosas se acumula a sus pies y al transformarse en hielo da origen a los glaciares de circo, la cual está sustentada en una cuenca con menos de un kilómetro de ancho, en forma de silla o anfiteatro. En la actividad morfogenética de un glaciar, se distinguen los procesos siguientes: de accionamiento, transporte y acumulación, que dan diferentes tipos de modelado glaciar:

Circo del Glaciar

Lago

Homs

Arista

Valle en “U”

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Accionamiento La labor erosiva de los hielos es muy efectiva. Se trata de una abrasión (Figura 3.4) llevada a cabo por la presión del hielo y los materiales de transporta. En las rocas cristalinas y calizas compactas la acción abrasiva produce un pulido que crea superficies lisas y brillantes, así como rocas aborregadas con múltiples convexidades. Las rocas aborregadas son montículos rocosos con forma asimétrica, más tendidos en la cara opuesta al sentido del glaciar y más abrupto hielos abajo. La cara más suave presenta estrías. Cuando el hielo arrastra bloques angulosos, su deslizamiento provoca estrías rectilíneas orientadas en el sentido del flujo, a menudo paralelas. Si las incisiones tienen varios centímetros de ancho se llaman acanaladuras. Figura 3.4. Proceso de abración.

Fuente: enciclopedia.us, 2011

Transporte

Los glaciares transportan fragmentos de rocas que se acumulan en morrenas (Figura 3.5). Son los agentes de transporte de mayor competencia, ya que son capaces de arrastrar bloques de gran tamaño. Los materiales que viajan sobre la superficie o el interior de la masa de hielo que constituyen las morrenas, y son depósitos móviles. El proceso de transporte del glaciar es lento (entre menos de 1 cm y algunos metros al día).

Figura 3.5. Transporte del glaciar. Fuente: geovirtul, 2011

Una morrena es una acumulación de fragmentos heterogéneos de roca transportados y depositados por el hielo glaciar. El material que está siendo transportado se le llama, específicamente, till (morrena de acarreo). En función a su posición, con respecto al flujo glaciar que son transportadas, distinguimos tres tipos de morrenas:

o Las morrenas externas o superficiales, están compuestas por fragmentos que caen sobre el glaciar mediante las avalanchas. En estado fundido forman: morrenas de ablación.

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o Las morrenas internas, están constituidas por los materiales transportados dentro del glaciar.

o La morrena de fondo, se sitúa bajo el hielo en contacto con el lecho. Los fragmentos proceden tanto del exterior como del propio lecho, al haber sido arrancados por la acción de los hielos. Aparece cuando la ablación supera a la acumulación, el glaciar empieza a retroceder, a medida que lo hace, el proceso de sedimentación de la cinta transportadora continúa dejando un depósito de till en forma de llanuras onduladas. Se ve, entonces, una capa de till suavemente.

Acumulación Zona de acumulación (ganancia neta): Esta zona se encuentra en sectores altos de los glaciares, que son más fríos y donde comúnmente precipita en forma sólida, produciéndose una acumulación neta de masa (Figura 3.5).

Ablación Zona de ablación (pérdida neta): Esta zona se encuentra en los sectores bajos, que son relativamente más cálidos y donde comúnmente existe pérdida de masa glaciar, ya sea por derretimiento, sublimación o desprendimiento de témpanos a lagos o mar (Figura 3.6).

Línea de equilibrio Línea de equilibrio (ganancia = pérdida): Es la línea que separa la zona de acumulación y ablación, al cabo de un período anual definido usualmente al final del verano (Figura 3.6).

Figura 3.6. Zonas principales de un glaciar. Fuente: www.glaciaresdeArgentina, 2011

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3.2 Sistema hidroglaciar de las subcuencas del río Shullcas En superficie, la menor plasticidad hace que el hielo forme grietas o crevasses por efecto de las tensiones que crea la velocidad de flujo en diferentes zonas de la masa de hielo o las flexiones que ésta sufre al traspasar los umbrales. Si se cruzan dos sistemas de crevasses, quedan bloques de hielo individualizados que se llaman séracs. Por lo tanto, el hielo glaciar se forma a partir de la compactación de la nieve acumulada (si esta acumulación supera la fusión o ablación) hasta convertirse en el llamado "hielo azul", de comportamiento plástico, sobre todo a cierta profundidad, y capaz de fluir a favor de la pendiente.

Los cambios climáticos que implican el calentamiento global han traído como consecuencia, en las últimas décadas, una gran reducción de esta masa glaciar, que se manifiesta por el retroceso de los glaciares. Los glaciares tropicales en el Perú, no escapan a los impactos del cambio climático, por lo cual la enorme preocupación de conocer y entender su dinámica espacial y temporal, que explique cada uno de los procesos y su grado de sensibilidad. Para nuestro caso, el área de trabajo está concentrada en la subcuenca del río Shullcas, que es uno de los tributarios del río Mantaro por su margen izquierda. En la Figura 3.7, se muestra la delimitación de la superficie que corresponde a la zona de estudio; observándose que en la parte alta de la subcuenca, se encuentra ubicado el nevado de Huaytapallana, el cual viene experimentado los impactos del Cambio Climático.

Figura 3.7. Subcuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

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En nuestro caso, el Huaytapallana, es un Glaciar de Circo (Cirque glaciers), los cuales se caracterizan por ocupar una depresión de carácter semicircular generada por erosión glaciar (Circo),presentando una anchura media de 1,3 km y su base se sitúa en torno a los 4 800 metros de altura. Las cumbres que lo conforman alcanzan los 5 200 y 5 500 metros de altitud. Una vez que los glaciares han retrocedido, estas depresiones son usualmente ocupadas por un lago, el cual es embalsado por un umbral rocoso o quiebre de pendiente por donde salía la lengua glaciar en forma de cascada. En la caso del Huaytapallana este En la Figura 3.8, se muestra el esquema hidroglaciar de la subcuenca del río Shullcas, la cual muestra la red hidrográfica sustentada por los aportes de origen glaciar y pluvial, que permiten que el escurrimiento superficial y subterráneo que se generan; sean utilizados para atender los requerimientos de las actividades antrópicas que se desarrollan en la sub cuenca.

RIO

SH

UL

LC

AS

RIO MANTARO

NEVADO HUAYTAPALLANA

RIO

SH

UL

LC

AS

LAGUNAHUACRACOCHA

Figura 3.8. Esquema hidroglaciar de la subcuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

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3.3 Sistema hídrico del río Shullcas El río Shullcas, que recibe los aportes del nevado Huaytapallana como consecuencia de su retroceso glaciar; asociado tanto a la variabilidad climática y a un proceso de aceleramiento por el cambio climático, debido a las actividades antrópicas. Se ha logrado identificar el esquema hidroglaciar para esta subcuenca, la cual se muestra en la Figura 3.9, siendo las características principales de cada uno de ello, las siguientes:

Figura 3.9. Sistema hídrico de la cuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

El río Shullcas, desciende por la vertiente oriental del Valle del Mantaro, desde la Cordillera Oriental de los Andes Centrales del país, y se forma de la confluencia de las quebradas Ucushcancha y Ronda, otras quebradas que tributan al río Shullcas son Pacchapata y Achapa. Las principales lagunas de la cuenca son Chuspicocha, Lazo Huntay y Huacracocha.

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El río Shullcas es de régimen nivo-lacustre: es decir es alimentado por los desagües de las lagunas Chuspicocha y Lazuntay las que a su vez son abastecidas permanentemente por las aguas del deshielo del Nevado de Huaytapallana, de allí que el caudal de estiaje del río Shullcas es básicamente de origen glaciar.

Las aguas del río cruzan por la ciudad de Huancayo y lo utilizan intensamente, para consumo doméstico, industrial, irrigación, etc. El río Shullcas en todo su trayecto alcanza una longitud aproximada de 35,9 km.

La existencia de numerosas lagunas en esta subcuenca, ha permitido el aprovechamiento para los diferentes usos, las mismas que se encuentran bajo la responsabilidad de Sedam Huancayo S.A., con la supervisión de la Administración Técnica del Distrito de Riego Mantaro, en su condición de autoridad de aguas. En la Tabla 3.1, se presentan las lagunas que actualmente son reguladas, siendo la laguna Huacracocha, la que aporta el 65% de la disponibilidad total.

Tabla 3.1. Lagunas reguladas en la subcuenca del río Shullcas Origen Nombre M3 MMC Aporte (%)

Lazo Huntay 540.000 0.54 7.7

Chuspicocha 440.000 0.44 6.3

Duraznoyoc 358.433 0.36 5.1

Chico Chuspi 27.513 0.03 0.4

Huacracocha 4549.768 4.55 65.1

Yanacocha 666.700 0.67 9.5

Quellacocha 131.283 0.13 1.9

Quimsacocha 108.857 0.11 1.6

Llacsacocha 108.500 0.11 1.6

Patococha 56.990 0.06 0.8

6988.044 6.99 100.0Total

Glacial

Pluvial

Fuente: Minag, 2008

Laguna Lazo Huntay Asociada al nevado de Huaytapallana, labrada en las rocas metamórficas del complejo Huaytapallana, la cual recibe las aguas de deshielo del nevado Lazo Huntay, ubicada aproximadamente sobre la cota 4 655 msnm, presentando en la parte frontal acumulaciones glaciares en forma de morrenas, las que actúan como dique de cierre, en una longitud aproximada de 30,0 m. Cabe mencionar, que como medida de seguridad esta laguna anteriormente fue descargada, hasta un desnivel de 10,0 m, teniendo en cuenta que el sitio de ubicación de la laguna está relacionado con la falla activa de Huaytapallana, susceptible a procesos de deslizamientos y aluviones. Como antecedentes se puede mencionar los sismos ocurridos en Julio y Octubre de 1 969, evidenciados por desplazamientos verticales a lo largo de la traza de

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la falla Huaytapallana, cambios de nivel freático y colapso del muro de represamiento ubicado en la parte frontal del reservorio. Actualmente el espejo de la laguna, debido a las sucesivas descargas realizadas mayormente por motivo de seguridad, presenta niveles de agua por debajo de 10,0 m, en relación a los niveles de embalse alcanzados en 1 969 (Foto 3.1).

Laguna Chuspicocha Está asociada al nevado de Huaytapallana, ubicada en la parte inferior de un escalonamiento de pequeñas lagunas, sobre rocas metamórficas del complejo Huaytapallana, la cual recibe las aguas de deshielo del nevado de Huaytapallana, aproximadamente sobre la cota 4 645 msnm, presentando en la parte frontal acumulaciones glaciares en forma de morrenas, que actúan como dique de cierre. Igualmente, como medida de seguridad esta laguna fue descargada, abatiendo significativamente el nivel de normal de operación de la laguna, teniendo en cuenta las características sísmicas y geológicas de la zona, relacionadas con la falla activa Huaytapallana, susceptible a procesos de deslizamientos y aluviones. Como antecedentes se puede mencionar el aluvión ocurrido en diciembre de 1 990, el que llegara a arrastrar grandes volúmenes de material morrénico, ocasionando la pérdida de vidas humanas y materiales en el valle de Shullcas. La falla activa Huaytapallana, desarrolla un trazo visible en superficie, que cruza las lagunas Lazo Huntay y Chuspicocha, compuesta por dos tramos de 4,5 9,5 km de longitud, con desfasamiento vertical entre 1,5m a 2,0 m (Foto 3.1). Actualmente se observa que el espejo de la laguna, debido a las sucesivas descargas realizadas mayormente por motivo de seguridad, presenta niveles de agua por debajo de 10,0 m, en relación a los niveles de embalse alcanzados en 1 969 y 1 990

Foto 3.1. Laguna Lazo Huntay y Chuspicocha. Fuente: Villanueva, 2011

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3.4 Selección de la información Las actividades técnicas científicas desarrolladas, dentro del marco del Proyecto Regional Andino de Adaptación - PRAA, ha conjugado una serie de aspectos técnicos administrativos que ha permitido generar una base de datos solidad y representativa para la zona.

3.4.1 Cartografía y datos hidrometeorológicos

Esta referida a la información cartográfica en formato digital y a escala 1/100 000 del Perú; que fue utilizada como línea base; para desarrollar las delimitaciones y cálculos de los parámetros fisiográficos de las cuencas con aporte glaciar.

Esta base cartográfica, trabajada, procesada y convertida en base de datos espacial y temporal, será la base para la generación de los mapas temáticos, en los cuales se representaron las caracterizaciones de cada una de las variables que gobierna en ciclo hidrológico (precipitación, temperatura y caudal). La red hidrometeorológica utilizada en el presente estudio, se detalla en la Tabla 3.2 y 3.3, en él se indica la ubicación geográfica de la red; así como su distribución espacial en la Figura 3.10. La red, está conformada por las estaciones que se encuentran operativas, clausuradas y paralizadas, las cuales están compuesta por:

Tabla 3.2. Estaciones pluviométricas seleccionadas cuenca del río

Mantaro – subcuenca del río Shullcas. Nombre Codigo Altitud Latitud Longitud Cuenca

Matibamba 156201 2200 -12.08 -74.82 Mantaro

Yauricocha 200010 4375 -11.95 -75.90 Mantaro

Colpa 200202 3500 -12.00 -75.47 Mantaro

Pampas 200208 3260 -12.39 -74.87 Mantaro

Huichicocha 200209 4700 -12.56 -75.53 Mantaro

Cercapuquio 200210 4390 -12.38 -75.32 Mantaro

Tellería 200211 3050 -12.38 -75.12 Mantaro

Mejorada 200212 2820 -12.53 -74.93 Mantaro

Yauricocha 200215 4375 -11.96 -75.91 Mantaro

Pachacayo 200216 3550 -11.81 -75.72 Mantaro

Mantaro 200217 3300 -11.83 -75.40 Mantaro

Chichicocha 200218 4500 -12.17 -75.61 Mantaro

Angasmayo 200219 3280 -12.03 -75.40 Mantaro

Palaco 200220 3650 -12.35 -75.30 Mantaro

Chilicocha 200221 4275 -12.70 -75.45 Mantaro

Acostambo 200222 3650 -12.36 -75.05 Mantaro

Kichuas 200225 2650 -12.47 -74.77 Mantaro

Villena 200226 2550 -12.52 -74.69 Mantaro

Nogales 200231 2800 -12.39 -74.68 Mantaro

Pajayracra 200232 2500 -12.36 -74.66 Mantaro

Huancayoccasa 200233 3650 -12.37 -74.71 Mantaro

Huaytapallana 200234 4510 -11.95 -75.04 Mantaro

D5 - Bajo 200246 2757 -12.47 -74.79 Mantaro

D5 - Alto 200248 2941 -12.49 -74.79 Mantaro Fuente: Elaboración propia

Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales – PRAA Informe Final

Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

49

Tabla 3.3. Estaciones pluviométricas seleccionadas cuenca del río Mantaro – subcuenca del río Shullcas

Nombre Codigo Altitud Latitud Longitud Cuenca

Santa Ana 477 3295 -12 -75.22

Cosmos 489 4575 -12.15 -75.57

Jauja 503 3322 -11.78 -75.47

Colpa 506 3500 -12 -75.48

Cercapuquio 507 4390 -12.43 -75.42

Pampas 508 3260 -12.3 -74.85

Mantacra 510 2700 -12.48 -74.82

La Mejorada 511 2820 -12.53 -74.92

Concepcion 654 3262 -11.92 -75.32

Acopalca 565 3900 -11.98 -75.1

Sincos 566 3300 -11.86 -75.37

Usibamba 574 3605 -12.05 -75.47

Orcotuna 577 3355 -11.95 -75.28

Acostambo 625 3650 -12.32 -75.08

Huayao 635 3308 -12.04 -75.32

Laive 642 3990 -12.25 -75.36

Pilchaca 648 3570 -12.35 -75.08

Hacienda Tocaz 656 2950 -12.45 -74.65

Paucarbamba 658 3000 -12.47 -74.57

Salcabamba 6200 2900 -12.15 -74.82

Colcabamba 6620 2780 -12.41 -7468

Pariahuanca 115183 2500 -11.97 -74.93

San Pedro de Chuclu 155228 3380 -11.75 -75.5

J 155231 3450 -11.88 -75.26

Huachac 155266 3350 -12.05 -75.33

Chupaca 155267 3350 -12.07 -75.2

Hacienda Jatunhuasi 155268 4500 -12.08 -75.6

Chuncho 155269 4650 -12.75 -75.5

Yanama 155296 3500 -11.78 -75.63

Zona Viscas 155297 4100 -11.85 -75.77

Andamarca 155301 2560 -11.72 -74.83

Chaucha 155441 4600 -12.22 -75.63

Hacienda Consac 155473 3883 -11.98 -75.63

Hacienda Porvenir 155474 3265 -12.03 -75.23

Calicanto 155475 3700 -12 -75.58

Chilchicocha 155477 4500 -12.18 -75.58

Shullcas 155480 3510 -12 -75.37

Pachacayo 155483 3550 -11.82 -75.72

Mantaro 155484 3300 -11.82 -75.38

Yauricocha 155485 4375 -11.97 -75.9

Angasmayo 155486 3280 -12.03 -75.35

Acostambo 155489 3650 -12.37 -75.05

Telleria 155490 3050 -12.37 -75.12

La Mejorada 155491 2819 -12.52 -74.93

Chilicocha 155493 4275 -12.68 -75.4

Pajayragra 155498 2500 -12.37 -74.67

Huancayocassa 155499 3650 -12.37 -74.5

Los Nogales 155501 2800 -12.38 -74.68

Kichuas 155503 2650 -12.47 -74.77

Villena 155504 2550 -12.52 -74.68

Ranra 155513 3200 -12.33 -74.73

San Juan de Jarpa 156116 3726 -12.03 -75.42

Acobambilla 156118 3795 -12.67 -75.32

Telepaccha 156120 4400 -12.75 -75.3

Viques 156124 3186 -12.16 -75.23

Manta 156125 3750 -12.62 -75.2

Huancalpi 156126 3800 -12.58 -75.24

Cocharan 156146 2640 -12.48 -74.75

Queollacocha 156147 4100 -12.47 -74.63

MANTARO

Fuente: Elaboración propia

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Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

50

La información corresponde a 84 estaciones distribuidas de manera heterogénea sobre la cuenca. En la Figura 3.10, se muestra la distribución espacial de las estaciones seleccionadas, que en general cuentan con un periodo de información que varía entre 1964 hasta el 2007. Se ha realizado una priorización de la parte media de la cuenca del río Mantaro a fin de que permita obtener una buena caracterización del régimen pluviométrico de la subcuenca del río Shullcas.

Figura 3.10. Estaciones pluviométricas – cuenca del río

Mantaro – Shullcas. Fuente: Elaboración propia

Otra variable analizada es la temperatura del aire (máxima (Tmax) y mínima (Tmin) y promedio (Tm)), cuya estaciones seleccionadas se muestran en la Figura 3.11 y en la Tabla 3.4. En la Figura 3.12, se observa la distribución espacial de los datos de velocidad de viento y humedad relativa para la zona de Shullcas, de donde la mayor cantidad de estaciones se encuentran entre 20 y 40 kilómetros al sur de la zona de estudio. En las Tablas 3.5 y 3.6, se muestra la disponibilidad de esta información de donde se observa que para las dos variables la mayor cantidad de información se encuentra entre los años 1969 y 1987 con un periodo crítico de datos desde 1988 hasta 1996.

Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales – PRAA Informe Final

Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

51

Figura 3.11. Estaciones con temperatura media cuenca Mantaro – Shullcas.

Fuente: Elaboración propia

Tabla 3.4. Estaciones con información térmica

Nombre Codigo Latitud Longitud

Santa Ana 477 -12.00 -75.22

Cosmos 489 -12.15 -75.57

Jauja 503 -11.78 -75.47

Concepción 564 -11.92 -75.32

Acoplaca 565 -11.98 -75.10

Usibamba 574 -12.05 -75.47

Acostambo 625 -12.32 -75.08

Huayao 635 -12.04 -75.32

Laive 642 -12.25 -75.36

Pilchaca 648 -12.35 -75.08

Jauja 155231 -11.88 -75.26

Shullcas 155480 -12.00 -75.17

Colpa 200202 -12.00 75.47

Cercapuqio 200210 -12.38 -75.32

Telleria 200211 -12.38 -75.12 Fuente: Elaboración propia

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Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

52

Figura 3.12. Distribución Geográfica de las estaciones de humedad relativa y velocidad del viento más próximas a la subcuenca de Shullcas.

Fuente: Elaboración propia

Tabla 3.5. Estaciones con información de velocidad de viento y

Humedad relativa Nombre Codigo Variables Latitud Longitud

Upamayo 200201 -10.92 -76.28

Colpa 200202 -12.00 -75.47

Pampas 200208 -12.39 -74.87

Cercapuquio 200210 -12.38 -75.32

Kichuas 200225 -12.47 -74.77

Pampas 200208 -12.39 -74.87

Huichicocha 200209 -12.56 -75.53

Cercapuquio 200210 -12.38 -75.32

Tellería 200211 -12.39 -75.12

Mejorada 200212 -12.53 -74.93

Kichuas 200225 -12.47 -74.77

Velocidad Viento

Humedad Relativa

Fuente: Elaboración propia Tabla 3.6. Record de información de velocidad de viento y humedad relativa.

Nombre Codigo Variable Latitud Longitud

1

9

6

6

1

9

6

7

1

9

6

8

1

9

6

9

1

9

7

0

1

9

7

1

1

9

7

2

1

9

7

3

1

9

7

4

1

9

7

5

1

9

7

6

1

9

7

7

1

9

7

8

1

9

7

9

1

9

8

0

1

9

8

1

1

9

8

2

1

9

8

3

1

9

8

4

1

9

8

5

1

9

8

6

1

9

8

7

1

9

8

8

1

9

8

9

1

9

9

0

1

9

9

1

1

9

9

2

1

9

9

3

1

9

9

4

1

9

9

5

1

9

9

6

1

9

9

7

1

9

9

8

1

9

9

9

2

0

0

0

2

0

0

1

2

0

0

2

2

0

0

3

2

0

0

4

2

0

0

5

2

0

0

6

2

0

0

7

UPAMAYO 200201 VV -10.92 -76.28 8 4 6 12 12 11 12 10 12 12 12 12 12 11 10 11 11 12 6 10 10 1 3 10 3 10 12 10 6 6 11 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 7

COLPA 200202 VV -12.00 -75.47 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 3 8 6 5 6 7 8 11 11 9 11 7

PAMPAS 200208 VV -12.39 -74.87 1 0 3 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 6 12 12 11 1 8 10 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

CERCAPUQUIO 200210 VV -12.38 -75.32 0 1 5 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 11 0 0 12 5 0 0 0 0 0 0 0 2 10 12 11 8 10 9 5 8 10 8 7 1

KICHUAS 200225 VV -12.47 -74.77 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 12 12 11 12 0 1 2 0 0 5 5 3 0 0 6 2 3 6 9 7 10 8 12 11 12 9 12 8

PAMPAS 200208 HR -12.39 -74.87 0 0 0 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12 11 12 12 11 7 11 12 9 1 3 7 6 0 0 5 0 3 9 6 9 10 11 10 11 11 9 11 8

HUICHICOCHA 200209 HR -12.56 -75.53 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 11 9 9 12 9 7 5

CERCAPUQUIO 200210 HR -12.38 -75.32 6 5 3 12 12 0 12 10 12 12 12 12 12 12 12 12 11 10 5 10 2 4 2 8 6 4 0 0 0 2 5 6 8 6 10 7 6 8 10 8 7 1

TELLERIA 200211 HR -12.38 -75.12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 9 12 12 9 10 11 12 12 9 12 6

MEJORADA 200212 HR -12.53 -74.93 1 4 7 12 10 12 12 12 10 12 12 12 12 12 12 12 12 12 10 12 12 9 0 0 4 5 0 9 6 6 10 10 12 7 10 12 10 9 12 9 12 8

KICHUAS 200225 HR -12.47 -74.77 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 12 12 12 12 12 5 12 12 7 1 4 0 0 6 5 2 4 5 10 8 7 9 11 11 12 9 12 7

Nombre Codigo Variable Latitud Longitud

1

9

6

6

1

9

6

7

1

9

6

8

1

9

6

9

1

9

7

0

1

9

7

1

1

9

7

2

1

9

7

3

1

9

7

4

1

9

7

5

1

9

7

6

1

9

7

7

1

9

7

8

1

9

7

9

1

9

8

0

1

9

8

1

1

9

8

2

1

9

8

3

1

9

8

4

1

9

8

5

1

9

8

6

1

9

8

7

1

9

8

8

1

9

8

9

1

9

9

0

1

9

9

1

1

9

9

2

1

9

9

3

1

9

9

4

1

9

9

5

1

9

9

6

1

9

9

7

1

9

9

8

1

9

9

9

2

0

0

0

2

0

0

1

2

0

0

2

2

0

0

3

2

0

0

4

2

0

0

5

2

0

0

6

2

0

0

7

UPAMAYO 200201 VV -10.92 -76.28 8 4 6 12 12 11 12 10 12 12 12 12 12 11 10 11 11 12 6 10 10 1 3 10 3 10 12 10 6 6 11 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 7

COLPA 200202 VV -12.00 -75.47 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 3 8 6 5 6 7 8 11 11 9 11 7

PAMPAS 200208 VV -12.39 -74.87 1 0 3 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 6 12 12 11 1 8 10 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

CERCAPUQUIO 200210 VV -12.38 -75.32 0 1 5 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 11 0 0 12 5 0 0 0 0 0 0 0 2 10 12 11 8 10 9 5 8 10 8 7 1

KICHUAS 200225 VV -12.47 -74.77 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 12 12 11 12 0 1 2 0 0 5 5 3 0 0 6 2 3 6 9 7 10 8 12 11 12 9 12 8

PAMPAS 200208 HR -12.39 -74.87 0 0 0 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12 11 12 12 11 7 11 12 9 1 3 7 6 0 0 5 0 3 9 6 9 10 11 10 11 11 9 11 8

HUICHICOCHA 200209 HR -12.56 -75.53 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 11 9 9 12 9 7 5

CERCAPUQUIO 200210 HR -12.38 -75.32 6 5 3 12 12 0 12 10 12 12 12 12 12 12 12 12 11 10 5 10 2 4 2 8 6 4 0 0 0 2 5 6 8 6 10 7 6 8 10 8 7 1

TELLERIA 200211 HR -12.38 -75.12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 9 12 12 9 10 11 12 12 9 12 6

MEJORADA 200212 HR -12.53 -74.93 1 4 7 12 10 12 12 12 10 12 12 12 12 12 12 12 12 12 10 12 12 9 0 0 4 5 0 9 6 6 10 10 12 7 10 12 10 9 12 9 12 8

KICHUAS 200225 HR -12.47 -74.77 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 12 12 12 12 12 5 12 12 7 1 4 0 0 6 5 2 4 5 10 8 7 9 11 11 12 9 12 7 Fuente: Elaboración propia

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Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

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3.4.2 Período de análisis

Se estableció que el período de análisis este comprendido entre los años 1964 a 2009 (45 años), con el propósito de determinar cambios, variaciones drásticas o comportamientos atípicos, que nos lleve a los conceptos de variabilidad y variación climática. La variabilidad se encuentra vinculado de manera estrecha con el tiempo atmosférico, el cual no sólo es altamente dinámico sino que también evoluciona, pero siempre, dentro de un intervalo definido de como “normal”. La variación climática (Figura 3.13), se refiere a las alteraciones de los elementos del clima de una magnitud tal, que registren una inconsistencia apreciable de sus patrones promedios en un lapso de 30 años o mayor (OMM, 1992). Ambos conceptos implican una problemática de mayor envergadura: la selección de escalas espacio-temporales que permitan, por un lado, establecer el promedio del estado del tiempo a lo largo de 30 años y por el otro, delimitar si las fluctuaciones termo-pluviométricas observadas son parte de la variabilidad natural del clima, o de la variación de éste.

Figura 3.13. Serie de tiempo. Fuente: Inverline.com, 2003

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Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

54

3.5 Selección del punto de monitoreo hidroglaciar Dentro del marco del proyecto PRAA, uno de los objetivos es el monitoreo de glaciar, para lo cual se consideró la instalación de una estación hidrometeorológica automática, que permita medir o registrar las variaciones de las variables de:

Temperaturas b

Humedad Relativa b

Velocidad de viento e

Radiación solar (incidente y reflejada) d

Presión atmosférica c

Posicionamiento f Cada una de estos sensores (Figura 3.14), forman parte de la estación hidrometeorológica automática que fue adquirido por la CAN.

a b c

d

e

f

Figura 3.14. Componentes de la estación hidrometeorológica automática. Fuente: Elaboración propia

Para la selección del punto más adecuado para la instalación de la estación hidrometeorológicos, se contó con el apoyo de la Dirección Regional del SENAMHI en Huancayo; así como del apoyo y colaboración de CARE – Huancayo y Seda Huancayo y personal de la Unidad de Glaciología de la ANA. Los trabajos fueron desarrollados durante Noviembre de 2010, donde las condiciones climáticas no fueron las más adecuadas, presentándose días con presencia de precipitaciones solidad y liquidas en la parte alta de la subcuenca, que impidieron desarrollar las actividades en condiciones adecuadas e ideales, tal como se aprecia en la Foto 3.2.

Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales – PRAA Informe Final

Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

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Foto 3.2. Acceso al nevado Huaytapallana, vía con presencia de granizo. Fuente: Elaboración propia

A pesar de las condiciones climáticas de la zona, se logró ubicar el punto de interés para la estación meteorológica, que se encuentra en la morrena frontal al glaciar Huaytapallana y de la laguna Lazo Huntay, señalado con un punto rojo en la Foto 3.3. Foto 3.3. Punto de la estación. Fuente: Elaboración propia

Los trabajos realizados para la instalación de la estación meteorológico automática, contempló los pasos siguientes:

Se delimito el área mínima requerida, que según las recomendaciones de la Organización Meteorológica Mundial – OMM, son de 6 x 4 m², tal como se aprecia en la Foto 3.4.

Se realizó la nivelación del terrero, a fin de darle una mayor uniformidad en el plano horizontal, proceso que se realizó bajo aportes de precipitación, tal como se aprecia en la Foto 3.4.

Se procedió al trazado y remoción de material para el cerco perimétrico, escavando una zanja de alrededor de 0,50 x 0,50 metros, tal como se observa en la Foto 3.5.

Se inició la instalación del cerco perimétrico (postes y esquineros), tal como se aprecia en la Foto 3.5., labor que resulto de ardua operación por las condiciones reinantes en la zona y las características estructurales del suelo.

Se realizó la instalación de la torre de la estación automática, los sensores de Temperatura del aire, Humedad Relativa, Velocidad y

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dirección de viento, Panel Solar y sistemas de registro de datos, tal como se aprecia en la Foto 3.6.

Foto 3.4. Delimitación y nivelación del área para la estación meteorológica. Fuente: Elaboración propia

Foto 3.5. Excavación de zanja e instalación de cerco perimétrico. Fuente: Elaboración propia

Foto 3.6. Instalación del pozo a tierra e instalación de los cables templadores. Fuente: Elaboración propia

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Finalmente, la estación automática quedo instalada; tal como se observa en la Foto 3.7, dejando operativo cada uno de los sensores, iniciándose de esta manera el proceso de prueba y validación de los mismos. Al momento de culminar el trabajo, se registró una temperatura media de 1,6 ºC.

Foto 3.7. Estación meteorológica automática glaciar Huaytapallana. Fuente: Elaboración propia

Las características geográficas de la estación son las siguientes:

Altitud : 4684 metros

Latitud : -11° 52,62‟

Longitud : -75° 3,71‟

Para la instalación de la estación hidroglaciar, se realizó un reconocimiento de la zona para ubicar la mejor sección que permitiera medir y evaluar la zona de acumulación del glaciar Lazo Huntay. Debido a las condiciones climáticas, no fue posible identificar una zona que reúna las condiciones mínimas de seguridad, tanto desde el punto de vista de la logística como del personal. La zona registra una permanente actividad turística, que ha ocasionado las pérdidas de las balizas que la Unidad de Glaciología de la ANA, habían instalado en la zona para la evaluación del comportamiento del nivel de la masa glaciar (incremento o descenso). Por lo cual esta tarea quedo pendiente, hasta que las condiciones climáticas se mejoren y permitan realizar un reconocimiento detallado de la zona, que brinde la seguridad del caso y su fácil accesibilidad.

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Para la instalación del sensor hidrológico (Foto 3.8), se realizó una evaluación de la zona circundante a la laguna Lazo Huntay, cuyas aguas son utilizadas para la generación de energía hidroeléctrica, poblacional, piscicultura y agrícola, la cual es derivada a través de un canal de regulación. Foto 3.8. Sensores de presión (baro logger y level logger) Fuente: Enviroequip, 2011

En la Foto 3.9, se aprecia la estructura del canal de derivación de las aguas de la laguna Lazo Huntay, que es de material de concreto.

Aprovechando las condiciones hidráulicas del canal, se ubicó un punto referencial para la instalación del sensor automático de presión y una regla limnimétrica; las cuales quedaron operativas después de la calibración y validación por el personal técnico del SENAMHI y de la empresa Enviroment.

Figura 3.9. Instalación de los sensores de presión. Fuente: Elaboración propia

3.6 Campaña de aforo y visita a la estaciones hidrometeorológicas

Dentro del marco de las actividades técnicas que se desarrollan en el proyecto PRAA, programo y ejecuto la comisión de servicio a la subcuenca del río Shullcas, la cual se llevó a cabo desde el 18 al 22 de setiembre, contándose para ellos con el apoyo de la Dirección Regional de Junín. Durante el trabajo de campo, se desarrollaron las actividades siguientes:

Reconocimiento de la subcuenca del río Shullcas Se realizó un reconocimiento integral de las condiciones hidrogeomorfológicas de la subcuenca del río Shullcas, con el fin de evaluar las principales características de su relieve y de las condiciones reinante en la zona, y en forma especial del sistema de la laguna de

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Lazo Huntay y del glaciar de Huaytapallana. En el recorrido, se observó que la subcuenca se caracteriza por presentar en su parte media y alta, cobertura vegetal conformada especialmente por pastos naturales y plantaciones de Eucalipto; así como una geodinámica muy activa en lo referente a las condiciones hidráulicas del río, tal como se aprecia en la Foto 3.10.

Foto 3.10. Características del relieve y de la cobertura vegetal de la subcuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

En lo referente a la parte alta de la subcuenca de Shullcas, se encuentra el glaciar Huaytapallana, que está en pleno proceso de retroceso observándose fuertes agrietamientos en el frente del glaciar, tal como se aprecia en la Foto 3.11. Con referencia a la laguna Lazo Huntay, se ha observado que en la zona existen tres tributarios que alimentan a la laguna y que son los aportes que vienen del glaciar; debido a su retroceso permanente que se bien dando producto del cambio climático. También se ha observado que uno de los tributarios de la laguna, viene aportando con material en suspensión contribuyendo de esta manera a un proceso de colmatación, como se presenta en la Foto 3.12. Otro de los aspectos importantes que se ha observado en la zona, es que hay una fuerte actividad antrópica, originado por las creencias populares de brindar un pago a la Mama Pacha.

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Foto 3.11. Características y aspectos generales de la condición del glaciar y de la laguna Lazo Huntay.

Fuente: Elaboración propia

En la ruta se pudo apreciar que se vienen realizando trabajos de obras civiles, como son la construcción de puentes de concretos, los cuales tenían como peculiaridad que mantienen el mismo tipo y modelo a lo largo de los diferentes puntos de cruce de la carretera con el río, como se aprecia en la Foto 3.12. Foto 3.12. Estructura hidráulicas

y limpieza de la red vial.

Fuente: Elaboración propia

Además, se han observado trabajos de limpieza de la red vial, la cual se caracteriza por ser afirmada y que expuesta permanentemente a todo tipo de deslizamientos, así como aportes de agua de los canales que no tienes ningún tipo de control.

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En la subcuenca, también se observó los procesos de adecuación e intervención que se vienen desarrollando como medidas de adaptación al tema de cambio climático, generada por el proyecto PRAA, en coordinación con los actores locales. Entre estas medidas podemos mencionar las siguientes:

Zanjas de infiltración

En la zona se aprecia, los trabajos desarrollado en el tema de zanjas de infiltración, cuya función principal es incrementar el proceso de la recarga de los acuífero a través de la captación de los aportes de la precipitación por zanjas de infiltración, que además evitan la erosión hídrica y minimizan el proceso de escurrimiento superficial. Durante el recorrido por la parte media y alta de la subcuenca, se ha observado la construcción de zanjas de infiltración las cuales corren a lo largo de la línea de curva de nivel, tal como se aprecia en la Foto 3.13.

Foto 3.13. Zanjas de infiltración para media y alta de la subcuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

Estas zanjas de infiltración, se caracterizan por estar trazada a los largo de las laderas, con dimensiones 0,30 x 0.40 x 2,0 metros, separadas una distancia equidistante de 2,0 metros entre ellas.

Reforestación Otro de los programas que se han desarrollado, es el de reforestación, observándose en la parte media de la subcuenca, las parcelas destinadas para esta actividad y que actualmente se encuentran con platones adaptándose a las condiciones climáticas de la zona, tal como se aprecia en la Foto 3.14.

Foto 3.14. Plantones en Shullcas. Fuente: Elaboración propia

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Visita a las estaciones hidrometeorológicas En este trabajo de campo, se ha logrado realizar una vista a las estaciones meteorológicas e hidrológicas instaladas en la parte media y alta de la subcuenca del río Shullcas, entra las cuales tenemos:

o Estación hidrológica de Shullcas

Esta estación está ubicada en la parte media de la subcuenca, y registra la variación de los niveles del río Shullcas. Se encuentra instalada en la margen izquierda del río y cuenta con el instrumental siguiente (Foto 3.15):

Regla limnimétrica de 2 metros Estructura limnigráfica (tubo y caseta)

Esta estación registra en forma integral el aporte del escurrimiento que se genera por acción del aporte de precipitación y el derretimiento del glaciar. Foto 3.15. Estación hidrológica de

Shullcas. Fuente: Elaboración propia

o Estación hidrológica de Lazo Huntay

Esta estación está ubicada en el canal de desfogue de la laguna Lazo Huntay, en su margen derecha e izquierda y consta de:

Sensores automáticos de presión Regla limnimétrica de 1 metro Estructura metálica que b rinda seguridad a los sensores

Esta estación fue instalada en el marco del proyecto, con la finalidad de registrar los aportes de la laguna hacia el río Shullcas, cuyas aguas son utilizadas para la generación de energía hidroeléctrica y abastecimiento poblacional básicamente. Al momento de la visita, la estación hidrológica automática y limnimétrica, no estaba operando; debido a que el canal no transportaba agua, por estar las compuertas cerradas, tal como se aprecian en la Foto 3.16.

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Foto 3.16. Estaciones hidrológicas en el canal de la laguna Lazo Huntay. a) Sensores automático de presión de agua b) Regla limnimétrica

Fuente: Elaboración propia

o Estación meteorológica de Lazo Huntay

Está ubicada al costado del canal de desfogue, margen derecha sobre un montículo de tierra, tal como se aprecia en la Foto 3.17, donde se observa además, cada uno de los sensores automáticos, cuya función es registrar información de las variables: Radiación Solar, Velocidad de viento, Temperatura, Precipitación, Humedad Relativa y Posicionamiento Geográfico Satelital. Al momento de la visita, se apreció la correcta operación y funcionamiento de cada uno de los sensores, a través del análisis y consulta realizado a través del software instalado y operado por el ingeniero Mario Bravo de la Dirección Regional de Junín. Es importante resaltar que la estación cuenta con una segunda enmallado de protección, la cual estuvo a cargo de la empresa Sedam Huancayo, quien además ha puesto un personal técnicos permanente en la zona para que haga las labores de brindar seguridad a la estación, para lo cual estarna construyendo una caseta de guardiana y refugio para el personal. Durante la visita, se pudo apreciar en la zona, las condiciones y característica del glaciar Huaytapallana; así como la vía de acceso a la zona, la cual de cierta manera brinda seguridad en su trayectoria. Con referencia al glaciar, se escuchó como se iban formando las grietas en el macizo de hielo, el cual inexorablemente viene registrando un permanente proceso de retroceso, por el incremento de la temperatura del aire.

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Foto 3.17. Estación meteorológica automática en el glaciar Huaytapallana. Fuente: Elaboración propia

Campaña de aforo

Durante la comisión de servicios a la subcuenca del río Shullcas, se realizó una campaña de aforos, cuyo objetivo fue la caracterización de la disponibilidad hídrica generada en la cuenca a través del aporte de sus diferentes tributarios.

Para esta tarea, se ha utilizado los correntómetros marca OTT y SEBA, tal como se muestran en la Foto 3.18; los cuales fueron utilizados para realizar los aforos por vadeo, permitiendo de esta manera generar la información de referentes a las variables siguientes:

- Profundidad de la sección - Revoluciones de la corriente de agua por unidad de tiempo

Foto 3.18. Correntómetro OTT y Seba, para aforo por vadeo. Fuente: Elaboración propia

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La diferencias entre estos equipo, es básicamente en el tipo de material, que son utilizados para el diseño de las hélices. Ambos cumplen su función de generar información, ajustándose a las condiciones geomorfológicas del cauce del río. En la Foto 3.19, se aprecia los aforos desarrollado en los diferentes puntos seleccionado a los largo del cauce del río , desde su naciente en la laguna Lazo Huntay, hasta la estación hidrológica de Shullcas, así como los tributarios que contribuyen al escurrimiento superficial de la subcuenca.

Foto 3.19. Aforos por vadeo, en diferentes puntos de la subcuenca. Fuente: Elaboración propia

Esta actividad, ha permitido cuantificar en un primer escenario el flujo de escurrimiento superficial que se genera y transita por el cauce del río desde su naciente hasta la misma estación hidrológica integradora de Shullcas. En la Tabla 3.3, se muestra los valores del volumen de agua por unidad de tiempo obtenido en dicha campaña, observándose una cierta peculiaridad en el comportamiento hídrico, siendo necesarios realizar otras mediciones en los mismos puntos de control.

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Tabla 3.3. Resultados de los aforos realizados en la subcuenca del río Shullcas Fecha Altura de mira Caudal

Area de la

sección

Velocidad de la

corriente

H Q A V

QDA. HUAYTAPALLANA 12/09/2011 1.13 0.392 0.565 0.696 SEBA F2709

QDA. HUAYTAPALLANA 13/09/2011 1.18 0.444 0.625 0.625 SEBA F2709

QDA. HUAYTAPALLANA 14/09/2011 1.23 0.591 0.645 0.798 SEBA F2709

QDA. HUAYTAPALLANA 14/09/2011 1.23 0.597 0.670 0.796 C-31

TINCO 12/09/2011 1.07 0.249 0.630 0.377 SEBA F2709

TINCO 13/09/2011 1.28 0.261 0.630 0.377 SEBA F2709

TINCO 14/09/2011 1.40 0.632 0.653 0.604 SEBA F2709

TINCO 14/09/2011 1.40 0.534 0.881 0.546 C-31

QDA. CHICHICANCHA 12/09/2011 1.30 0.383 0.918 0.435 SEBA F2709

QDA. CHICHICANCHA 13/09/2011 1.35 0.515 1.028 0.429 SEBA F2709

SHULLCAS 12/09/2011 0.19 0.668 1.933 0.316 SEBA F2709

SHULLCAS 13/09/2011 0.21 0.866 2.120 0.366 SEBA F2709

QDA. SHULLCAS 12/09/2011 0.40 0.236 0.680 0.343 SEBA F2709

QDA. SHULLCAS 13/09/2011 0.40 0.210 0.663 0.257 SEBA F2709

QDA. VIRGEN DE LAS NIEVES A 14/09/2011 0.40 0.072 0.173 0.422 SEBA F2709

QDA. VIRGEN DE LAS NIEVES B 14/09/2011 1.20 0.026 0.264 0.108 SEBA F2709

0.419

0.449

0.767

0.223

0.049

Tipo de correntómetro

utilizado para el aforoPromediosEstación

0.506

Fuente: Elaboración propia

Es importante indicar aquí, que en cada uno de los puntos seleccionados para los aforos, se ha dejado marcado y señalizado las cotas referenciales de alturas de mira (Figura 3.15); esto se realizó con el fin de que los trabajos subsiguientes a desarrollarse por la Dirección Regional de Junín, estén anidados a estos puntos de control y poder así construir las curvas altura gasto para cada una de las estaciones.

Virgen de las Nieves A

Virgen de las Nieves B

Quebrada de Huaytapallana

Tinco

Quebrada Chichicancha

Quebrada Shullcas

Estación hidrológica de

Shullcas

Figura 3.15. Esquema de ubicación de los puntos de control hidrométrico. Fuente: Elaboración propia

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Realizando los análisis de la distribución espacial de las variables de caudal velocidad de agua de la corriente y del área de la sección transversal, se ha observado que el comportamiento de los principales tributarios del río Shullcas, se agrupan bajo un mismo comportamiento representado por la elipse rojo más grande; mientras que en la elipse más pequeña, se tiene el comportamiento del río principal, tal como se aprecia en la Figura 3.15.

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60

Ca

ud

al (

m3

/s)

Altura de mira (m)

Curva Altura Gasto - Subcuenca del río Shullcas

0.00

0.40

0.80

1.20

1.60

2.00

2.40

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60

Are

a d

e la

se

cc

ión

tra

ns

ve

rsa

l (m

2)

Altura de mira (m)

Curva Altura - Area de la sección transversalSubcuenca del río Shullcas

0.00

0.40

0.80

1.20

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60Ve

loc

ida

d d

e la

co

rrie

nte

de

ag

ua

(m

/s)

Altura de mira (m)

Curva Altura - Velocidad de la corriente de aguaSubcuenca del río Shullcas

Figura 3.16. Relación espacial y temporal de las variables hidráulicas de aforo (Caudal, Velocidad y Área).

Fuente: Elaboración propia

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Determinación de la curva altura gasto

Con los aforros realizados en campo, a través de la campaña de aforo, se procedió a la determinación de las curvas altura gastos para cada una de las estaciones seleccionadas, obteniendo los resultados siguientes:

o Estación Huaytapallana y Tinco

Del análisis realizado a los datos de aforos para esta estación, se han determinado relaciones matemáticas entre las variables de: Nivel de agua, Caudal, Velocidad media y área de la sección transversal, las cuales son representadas a través de las Figuras 3.17 y 3.18 respectivamente.

y = 19.562x2 - 44.151x + 25.304R² = 0.9995

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.12 1.14 1.16 1.18 1.20 1.22 1.24

Ca

ud

al

afo

roa

do

(

m3

/s)

Altura de mira (m)

Curva Altura - GastoSubcuenca del río Shullcas

Figura 3.17. Curva Altura Gasto - estación Qda. Huaytapallana.

Fuente: Elaboración propia

y = 7.9718x2 - 18.679x + 11.109R² = 0.957

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6

Ca

ud

al

afo

roa

do

(

m3

/s)

Altura de mira (m)

Curva Altura - GastoSubcuenca del río Shullcas

Figura 3.18. Curva Altura Gasto para la estación de Tinco.

Fuente: Elaboración propia

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Punto de ingreso de agua a la laguna Lazo Huntay

Durante la comisión de servicio, se realizó una identificación de los puntos de aporte de agua proveniente del glaciar a la laguna Lazo Huntay, tal como se observa en la Foto 3.20.

.

Foto 3.20. Vista de la laguna Lazo Huntay y los puntos de ingreso de agua. Fuente: Elaboración propia

En la Tabla 3.4, se muestran los puntos de control identificado durante el recorrido a lo largo de la laguna, con el fin de identificar los accesos de agua, provenientes del glaciar Huaytapallana. En el proceso, se lograron señalizar un total de 5 puntos de entrada de agua al sistema.

Tabla 3.4. Punto de ingreso de agua a la laguna Lazo Huntay

ESTACION LATITUD LONGITUD

Aporte 1 11º 59' 19.9" 75º 03' 29.1"

Aporte 2 11º 56' 18.8" 75º 03' 28.8"

Aporte 3 11º 55' 16.4" 75º 03' 29.4"

Aporte 4 11º 55' 15.7" 75º 03' 29.6"

Aporte 5 11º 55' 12.2" 75º 03' 33.6"

Fuente: Elaboración propia

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3.6 Equipamiento Los equipos hidrológicos, utilizados en las diferentes campañas de aforo, están constituidos por:

- Correntómetro AOTT y accesorios - Micro correntómetro AOTT y accesorios, para aforo por suspensión y

vadeo - Multiparámetro (pH, DBO, - Contómetro digital - GPS GARMIN - Altímetro - Cámara fotográfica digital - Unidad móvil equipada para la zona - Botellas plásticas para toma de muestra de agua - Celular con salida RPM - Distanciometro

En la Foto 3.21, se muestran los equipos digitales utilizados para medir cada uno de los parámetros hidrológicos e hidráulicos de los ríos seleccionados, durante los trabajos de campo que se han desarrollado en diferentes periodos de tiempo.

Foto 3.21. Equipos hidrológicos utilizados en la evaluación de campos. Fuente: Elaboración propia

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3.7 Conclusiones

Durante el reconocimiento a la subcuenca, se ha observado los trabajos realizados dentro del marco de adaptación, ante el cambio climático, como son: o Reforestación en la parte media de la subcuenca o Zanjas de infiltración en la parte media y alta de la subcuenca

Se han determinado y seleccionados 6 puntos de control hidrométrico, para el desarrollo de las campañas de aforo a los largo del río Shullcas.

De la campaña de aforo se logrado determinar el flujo de escurrimiento superficial que genera la subcuenca en el río principal y tributario, teniéndose los valores que se muestran en la Tabla 3.5.

Tabla 3.5. Valores de la campaña de aforo en el río Shullcas.

Estación Altura de mira

H (m)

Caudal Q

(m)

Area de la sección

A (m2)

Velocidad de la corriente

V (m/s)

QDA. HUAYTAPALLANA 1.13 0.506 0.626 0.740

TINCO 1.29 0.419 0.698 0.476

QDA. CHICHICANCHA 1.33 0.449 0.973 0.432

SHULLCAS 0.20 0.767 2.026 0.341

QDA. SHULLCAS 0.40 0.223 0.672 0.300

QDA. VIRGEN DE LAS NIEVES A 0.80 0.049 0.219 0.265

Fuente: Elaboración propia

Se ha podido observar e identificar que los aportes de agua a la laguna Lazo Huntay, son 5 los cuales contribuyen con agua provenientes del glaciar Huaytapallana.

Se ha identificado que dos de los puntos de aporte de agua a la laguna, contribuyen además con carga de sedimento, producido por el acarreo de material en suspensión y de fondo.

La estación limnimétrica, instalada en el canal de desfogue de la laguna, no venía operando por encontrase las compuertas cerradas.

La estación automática, viene operando en perfectas condiciones y se le viene brindando la seguridad del caso a través de SEDAM – HUANCAYO.

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3.8. Recomendaciones.

Se debería fortalecer la red de puntos de control de aforo con reglas limnimétricas, a fin de contar con información medida; que permita realizar una adecuada estimación de la variable escorrentía superficial. Así mismo, instalar sobre el embalse cotas referenciales complementariamente a la batimetría del mismo.

Sería importante dotar de una antena satelital a la estación automática Huaytapallana con la finalidad de contar con la información climática en tiempo real, con el fin de ir fortaleciendo la red de monitoreo y pronóstico de la subcuenca del Shullcas.

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3.9 Bibliografía

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Foto 3.22. Vista del Nevado Huaytapallana y Laguna Lazo Huntay. Fuente: http://Juninregionverde.blogspot.com

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CAPÍTULO IV

DISPONIBILIDAD HÍDRICA

SUPERFICIAL

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CAPÍTULO IV

IV. DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL

4.1 Metodología

4.1.1 Fase de Campo

4.1.2 Fase de Gabinete

Homogenización de las precipitaciones anuales

Las fuentes de la heterogenización y sus consecuencias

Selección del método de crítica de datos

Estimación de la precipitación media areal

Análisis de la Temperatura

Determinación de la Evapotranspiración

Estimación de la Disponibilidad Hídrica

4.2 Resultados

4.2.1 Homogenización con Hydracces

4.2.2 Homogenización a nivel anual

Regionalización para la zona de Shullcas

Caracterización de la Precipitación en la subcuenca del río

Shullcas

4.2.3 Análisis de Temperatura

Temperatura máxima

Temperatura mínima

Temperatura regional

Grilla climática de la temperatura

Caracterización de la temperatura en la subcuenca Shullcas

4.2.4 Análisis de la Evapotranspiración

Evapotranspiración Real - ETR

4.2.5 Determinación de la disponibilidad hídrica

4.2.6 Caracterización hidrológica y estimación de la oferta hídrica

superficial

4.3 Conclusiones y Recomendaciones

4.3.1 Conclusiones

4.3.2 Recomendaciones

4.4 Bibliografía

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IV. DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL

Para la determinación de la disponibilidad hídrica superficial, se ha considerado dos fases dentro de los procesos de desarrollo metodológicos a seguir, de tal manera que los resultados a obtener reflejen el comportamiento hidrometeorológico de la zona. 4.4 Metodología

El desarrollo del estudio, está estructurado en una fase de gabinete y una fase de campo, las que se interrelacionan entre sí; de tal manera que nos permita esquematizar el sistema hidrológico de la zona de estudio, comprendiendo su funcionamiento a nivel espacial y temporal.

4.1.1 Fase de campo

Tiene como función principal, generar información hidrológica de la zona de estudio, a través de las campañas de aforo planificadas y recopilación de información agregada que permita ampliar los criterios de análisis y ajuste de los resultados obtenidos en el área de gabinete. Para ello, se consideró importante ejecutar el programa siguiente:

Selección de los puntos de control hidrométrico, en las subcuencas con aporte glaciar, en la parte más alta. Permitirá, seleccionar los puntos de control, más adecuado para evaluar el escurrimiento superficial, que generan los glaciares al experimentar los impactos del cambio climático.

Campaña de aforo por vadeo, en cada uno de los puntos identificado para control hidrométrico.

Es el eje principal de esta fase de campo, pues tendrá la misión de realizar las actividades de hidrometría, generando mediciones tanto las variables hidrológicas, hidráulicas y meteorológicas.

Reconocimiento integral de la hidrogeomorfología de las cuencas en estudio.

Nos dará una idea general, de las características físicas de las cuencas y su relación con el ciclo hidrológico; así como, permitir realizar con pleno conocimiento de la cuenca, los ajustes a los resultados preliminares en la fase de gabinete.

Esquematizar el sistema hidro-glaciar de las cuencas. Tener una idea clara de sistema hidrológico que se está

evaluando, identificación de cada uno de loa variables, parámetros y componentes que están estrechamente relacionados con el recurso hídrico así como la parte social.

Visita y recopilación de información hidrometeorológica. Debido a que en la zona, existen estaciones de propósitos

específicos, se realizaron coordinaciones a fin de ver la posibilidad de contar con dicha información, así como también lograr acceder a la data de las estaciones que se

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encuentren muy alejadas y que demoran en ser remitidas al a sede central. Además, de corroborar la correcta toma de la data y la operatividad de los instrumentos utilizados

4.1.2 Fase de gabinete

Comprende básicamente, la fase de recopilación de la información hidrológica y meteorológica, tanto de la red de estaciones convencionales y automáticas con que cuenta el SENAMHI, así como de las registradas en la fase de campo. Para poder explicar el comportamiento hidrológico, es necesario disponer de datos confiables. Hasta el momento los errores del banco de datos dificultaban la ejecución de estos estudios. Es necesario entonces, en primer momento, criticar y homogeneizar las series pluviométricas anuales y completarlas a nivel mensual.

Con el fin de evaluar el volumen de la información, conservando una buena imagen de la variabilidad de la lluvia, delimitaremos zonas pluviométricas homogéneas al interior de las cuales las series pluviométricas son pseudo-proporcionales. Buscaremos luego, un índice representativo de la variabilidad de la lluvia de esas zonas. Estos índices podrán ser utilizados para el estudio de la distribución espacial de las precipitaciones líquidas.

Un paso importante para el proceso de crítica y regionalización pluviométrica es la determinación del método a utilizar; Rossell (1997) realizó dentro del estudio “Régionalisation de l‟influence du Niño sur les précipitations de l‟Equateur” una importante comparación entre diferentes métodos, la cual es transcrita parcialmente para la elaboración de un marco teórico que permita la comprensión de esta parte.

Homogeneización de las precipitaciones anuales

Una serie de valores observados es de carácter aleatorio simple si todos sus valores son independientes y provienen de un tiraje de sorteo aleatorio entre una misma población estadística. El carácter aleatorio puede modificarse, según Brunet-Moret (1979):

Efecto de persistencia: los valores dependen de los antecedentes, pero la serie es estacionaria y sus parámetros de distribución no varían en el tiempo;

Efecto de tendencia: la esperanza matemática de los valores observados varía en el tiempo;

Efectos cíclicos o pseudo-cíclicos: la esperanza matemática de un valor varía en el tiempo, pero el valor medio de las series suficientemente largas puede considerarse como estacionario;

Errores de observación y de medida: éstos afectan a uno o a varios valores de la serie.

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Una serie de totales anuales puede contener al mismo tiempo varios de estos tipos de efectos. Los tres primeros caracterizan la pluviometría del sitio y constituyen la organización interna de la serie Solo los errores de observación y medida o errores sistemáticos afectan la homogeneidad de la serie. La homogeneización consiste en detectar e identificar estos errores.

Las fuentes de heterogeneidad y sus consecuencias

Los problemas que se presentan en una red de observación pluviométrica son muy variados. Recordemos solamente los más frecuentes:

Modificación del medio circundante o del sitio de medida

Por desplazamiento del instrumento: este es un caso frecuente y a menudo la estación conservará su nombre siguiendo los desplazamientos de su observador. Generalmente, estos desplazamientos son pequeños (del orden del kilómetro) pero en un país con tanto relieve, un desplazamiento de 500 m. puede modificar sensiblemente la exposición del instrumento o su altitud y provocar así grandes diferencias en la serie de observaciones.

Por modificación del medio circundante: que puede ser brusco (construcción cercana) o progresivo (crecimiento de árboles cerca del instrumento).

Por cambio de la altura del instrumento: la cantidad de agua recibida por el pluviómetro varía sensiblemente, sobre todo cuando el sitio está expuesto al viento.

Errores debidos al aparato

Modificación de la superficie receptora por construcción, cambio o deformación: si los pluviómetros comercializados tienen una superficie receptora constante y conocida, no es lo mismo para los totalizadores de fabricación artesanal.

Errores de calibración: un defecto de construcción o un error de calibración pueden producirse en el caso de los pluviógrafos.

Errores de medida

A nivel de la probeta o de la regleta: la confusión de probeta es un caso típico. Como ejemplo se puede citar un caso típico, anteriormente se acostumbraba la utilización de pluviómetros de 100 cm² con la probeta en vidrio correspondiente. Una vez rota ésta, el observador podía recibir una nueva en plástico, pero calibrada por un pluviómetro de 200 cm². En este caso, las medidas posteriores al cambio sobrestimaron en

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50% la altura real de la lluvias. Este error, generalmente es detectado fácilmente, pero puede ser también confundido con un cambio de sitio, especialmente en las regiones montañosas donde existen fuertes gradientes de precipitaciones. Otro caso difícil de detectar se presenta cuando el observador dispone, por "seguridad", de dos probetas (evidentemente diferentes) y las utiliza alternadamente.

A nivel de registro: por falta de tinta, errores de datos, anotación errónea de las alturas medidas, errores de transcripción, etc.

Errores de transmisión

Pérdida del correo o mal funcionamiento de los sistemas de transmisión (radio, teléfono etc.).

Errores durante el archivo y la publicación Durante la recopilación y la transcripción de los datos brutos, pueden producirse errores de copia o de digitación y por tanto los anuarios publicados pueden contener estos errores (olvido de datos, errores de estaciones, etc.). Según su naturaleza, los errores sistemáticos tienen consecuencias diferentes. Una inversión de probeta es un caso muy frecuente y necesita generalmente pocos años para ser detectado si no hay utilización simultánea de varias probetas. Cuando se conoce la fecha del cambio, es posible reconstituir los totales anuales, mensuales y hasta diarios. Un cambio en el medio circundante del pluviómetro se detecta si se dispone de largas series homogéneas antes y después del cambio. Mientras el cambio es más marcado, menos años serán necesarios para detectarlo. La experiencia indica que, en este caso, se puede corregir los totales anuales y mensuales para homogeneizar la serie pero es imposible corregir los datos diarios. En el caso de desplazamientos frecuentes del instrumento o de otras causas producen el mismo efecto, las heterogeneidades no podrán ser detectadas y ninguna corrección podrá ser realizada.

Selección del método de crítica de datos

Estas numerosas fuentes de heterogeneidad indican la necesidad de un control riguroso de los datos pluviométricos. En general, un desplazamiento del pluviómetro coincide con un cambio de observador y la confusión de probetas se produce luego de una

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interrupción de las medidas. Un buen seguimiento histórico indicando los cambios de sitio, de observadores, de aparatos de medida y del medio circundante, y una verificación frecuente de dimensiones del pluviómetro y de las probetas, permitiría resolver la mayoría de los problemas.

Desgraciadamente, si los inspectores conocen los detalles de la vida de una estación, éstos Figuran raramente por escrito y la desaparición de las "personas que conocen", hace igual desaparecer la información. Una parte del historial puede ser reconstruida a partir de documentos originales enviados por los observadores o a partir de algunos informes de las misiones realizadas por los inspectores. Pero esto generalmente es insuficiente, de ahí la necesidad de efectuar pruebas de homogeneidad de los datos anuales y mensuales complementada por una verificación en el terreno.

Existen numerosas pruebas estadísticas: pruebas de signos, de correlación serial de Wald, de Wolfowitz y Anderson, de puntos de fase, de correlación de rango de Mann y Sperman, de Fisher-Yates, etc. Estas pruebas solamente pueden demostrar el carácter aleatorio de una serie de variables independientes, lo que implica la hipótesis de la inexistencia de una organización interna de la muestra observada. Desgraciadamente, la mayoría de las series pluviométricas anuales no tienen una organización interna.

Estas pruebas se concibieron para comparar una parte de la muestra con el resto, es necesario entonces, determinar con anterioridad el corte entre las series homogéneas. Variando las series de valores se podría encontrar la fecha más probable de la ruptura a condición de que ésta sea única. Pero en casos complejos de varias rupturas, estas pruebas no pueden hacer la diferencia entre los errores sistemáticos y una organización interna de la serie, pues no han sido elaborados para ello.

o Prueba de simple acumulación

El principio es bastante simple. Consiste en colocar en la abscisa el número de años omitiendo los valores faltantes, y en las ordenadas la suma de Xi/Xm, donde Xi representa las precipitaciones anuales y Xm la pluviometría media de todos los años utilizados. En el caso de una serie cronológica de carácter aleatorio simple, el gráfico de simple acumulación oscilará alrededor de una recta pasando por el origen. Si la serie es afectada por uno o varios efectos enumerados anteriormente, el gráfico presentará uno o varios cambios de pendiente. El gráfico de simple acumulación permite encontrar todos los períodos durante los cuales la media ha sido perturbada.

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Si las pruebas de simple acumulación son más eficaces que las otras pruebas estadísticas para la búsqueda de errores, éstas no aportan criterios verdaderamente objetivos en lo que concierne a la homogeneización de datos pluviométricos. A menudo es imposible distinguir con certeza a partir de una sola serie de datos los errores sistemáticos de un cambio de tendencia climática bien marcada. Felizmente, en el estudio de las precipitaciones, se dispone generalmente de varias estaciones situadas en una misma región. o Pruebas de doble acumulación

Suponemos la existencia de zonas climáticas en el interior de las cuales se dispone de varias estaciones cuyas series están vinculadas por coeficientes de correlación lineal significativamente positivos. Situadas en una misma zona climática, las estaciones son sometidas a los mismos efectos de persistencia, de tendencia, o pseudo-ciclos. Los coeficientes de variación son entonces, similares y los totales pluviométricos anuales son pseudo-proporcionales. Para un año i, las precipitaciones anuales Xi y Yi de dos estaciones X y Y de la misma zona están unidas por la siguiente relación:

Xi/Xm = Yi/Ym + ei. (I)

Xm y Ym corresponden a las medias interanuales de dos estaciones. ei es un término aleatorio independiente de Xi y de Yi, cuya esperanza matemática es igual a cero y varianza es tanto más pequeña que el coeficiente de correlación lineal entre las dos estaciones es más fuerte.

El principio consiste en llevar en abscisa la suma de Xi/Xm, y en ordenada la suma de Yi/Ym. Cuando las estaciones están suficientemente próximas para pertenecer a una misma tendencia climática, la relación lineal existente entre las dos sumas acumuladas será independiente de eventuales fluctuaciones climáticas, y únicamente alterada por factores aleatorios cuando los datos son homogéneos. En este caso, toda modificación de la pendiente del gráfico corresponderá a errores sistemáticos, y el cambio de pendiente corresponderá a la variación de la media. Para utilizar este método, es necesario primero, determinar de manera empírica los grupos de estaciones que pertenecen a una misma zona climática. Para esto se necesita tomar en cuenta las distancias entre las estaciones, efectos del relieve, tipo de régimen de las lluvias, etc. El tamaño de una zona climática se restringe si se disminuye el

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intervalo de tiempo, o si se exige una pseudo-proporcionalidad más fuerte. Luego, al interior de los grupos se compara cada una de las estaciones con las otras, lo que significa que para un grupo de m estaciones, el número de doble acumulación alcanza m (m-1)/2, sea 45 doble acumulación para un grupo de diez estaciones (190 para 20, etc.)

La mejor manera de utilizar la doble acumulación es la de seleccionar, en una zona climática determinada, algunas estaciones que tengan largas series, donde se asegura la homogeneidad (que se la llama estación de base). Comparando las estaciones vecinas a estas estaciones de base efectuando las correcciones necesarias para cada cambio de pendiente, es posible determinar otras estaciones de base y avanzar así, verificando lentamente cada diagnóstico por comparación con todas las estaciones de base. Operando minuciosamente de esta manera, se puede lograr diagnósticos justos y generalmente confirmados en el terreno o por la historia de la estación. Esta metodología fue utilizada en numerosos países y numerosos hidrólogos han probado su eficacia. Sin embargo, no siempre es posible encontrar desde el principio estaciones de base y en ese caso, la interferencia entre los errores provenientes de estaciones diferentes puede ocasionar dificultad en la selección de criterios de corrección realmente objetivos. Es también frecuente disponer de estaciones de base que tienen períodos de observación incompletas. Será, entonces interesante disponer de una variable de referencia o vector regional sin años incompletos, construido a partir de estaciones situadas en una misma zona climática. La simple comparación de una estación a este vector de referencia elaborado en condiciones óptimas, permitirá concluir, sin tener que pasar por toda una serie de deducciones que llevan rápidamente a confusiones cuando aumenta el número de estaciones a tratar.

o El vector regional

Condiciones de elaboración

La elaboración del vector deberá ajustarse a la hipótesis de pseudo-proporcionalidad de los totales anuales en un espacio dado y tomar en cuenta algunas consideraciones complementarias:

Su construcción no debe exigir hipótesis preliminares en la distribución de totales pluviométricos anuales.

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Para un año determinado, el total anual de una sola estación no puede servir, a priori, de valor de referencia,

Se supone que en el conjunto de datos, existe un valor estimativo de la tendencia climática regional, más representativa que la información parcial de cada una de las estaciones.

La construcción del vector debe ser concebida de manera de que toda la información disponible sea utilizada sin que los datos erróneos tengan una influencia sensible en el resultado. Las estaciones con las duraciones de registros muy cortos (menos de 5 años) no serán eliminadas, pues sus datos pueden contribuir a la construcción de un componente anual del vector.

Análisis de la matriz de datos

El conjunto de los totales anuales constituye una matriz A donde las columnas representan las estaciones y las filas los años. Los m datos obtenidos durante un año i representan las coordenadas de un vector (lluvia) anual en el espacio de las estaciones. Si la pseudo-proporcionalidad era estricta, los n vectores constituían un conjunto de vectores colineales y la matriz podía ser reemplazada por una matriz degenerada. En realidad, los datos reales no siguen este modelo teórico ya que cada estación tiene fluctuaciones aleatorias, la matriz de datos A puede ser considerada igual a la suma de dos matrices: A = B + E, B representa la información teórica buscada y E las perturbaciones aleatorias. Construcción de un vector por la media

aritmética

Una de las posibilidades es calcular para cada año un elemento del vector utilizando la media aritmética de todos los totales observados en el transcurso de este año. En caso de homogeneidad previa de todos los datos y de distribución normal, esta media corresponde efectivamente a un parámetro de tendencia central. Pero, las variables se alejan a menudo de una distribución normal sea a causa del número reducido de datos, lo que da lugar a las distribuciones asimétricas; sea por la existencia de series cronológicas heterogéneas regidas por distribuciones plurimodales; sea por la presencia de valores extremos que alteran el cálculo de la media (contaminación de la media por los valores extremos).

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El vector Hiez Una buena estimación del valor central es el valor modal, pero no existe método simple para su cálculo. En el caso de numerosos datos, podríamos agruparlos por clases y tomar como valor modal el punto central de la clase de más grande frecuencia. Si esto no es el caso, será difícil encontrar los valores modales. Hiez (1977) elaboró un método original de tratamiento filas-columnas de la matriz de datos. La rapidez de convergencia del algoritmo depende de la calidad de los datos. La ausencia de valores no influye en el tratamiento a condición de tener por lo menos tres valores por fila y por columna, pero la estimación del vector será mejor si los datos son numerosos. Una vez construido el vector, las estaciones son comparadas con el vector por doble acumulación, esta comparación no está hecha en los valores medios, pero si en los valores más frecuentes.

El vector de índices anuales de precipitación

Brunet-Moret (1979) consideró que una zona climática puede estar representada por un vector cuya esperanza matemática es igual a 1. La ecuación A = B + E se puede escribir:

Xij/Xmj = Zi + eij (II)

Donde:

Xij total anual de la estación j para el año i Xmj es la media de las Xij Zi es el componente del vector del año i eij es la fluctuación aleatoria del año i de la estación j, la esperanza matemática de ej es igual a 0.

La matriz A (n, m) se compone de las precipitaciones de m estaciones durante n años, es en la mayoría de los casos incompleta. Con el fin de determinar cada Xmj y Zi, el algoritmo de cálculo consiste en minimizar la ecuación:

j = 1

nXij

X j – Zi

XijX j – Zi

2

i = 1

m

(III)

Si existe p estaciones observadas en el año i, derivando por Zi se obtiene n ecuaciones:

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Zi =1p

Xij

X jXij

X jj = 1

p

(IV)

Reemplazando en la fórmula los valores de Zi así calculados y derivando por 1/Xmj, se obtiene un sistema de m ecuaciones con m incógnitas en 1/Xmj. La solución del sistema permite encontrar Xmj y los diferentes componentes de Zj. Este método (Brunet-Moret, 1979), del cual acabamos de mencionar el principio, permite dar el mismo peso a los diferentes valores observados. Se supone que para cada año y en cada estación los valores falsos son minoritarios. Una primera iteración con los elementos originales de A, da una primera serie de valores. Si un elemento Xij/Xmj está fuera de un intervalo dado, Xij es reemplazado por Xmj. Zi. Las iteraciones sucesivas permiten rápidamente eliminar estos valores absurdos. Los límites del intervalo dependen de la varianza de e. Después de varios ensayos en el corredor interandino y en la costa del Ecuador, Le Goulven y al (1988) decidieron tomar 0,7 y 1,5 como valores delimitando el intervalo de comparación. Estas cantidades son similares a 2/ y a

/2, valores debido a los errores más frecuentes entre las probetas y los pluviómetros.

Para un grupo homogéneo, podemos considerar que el valor Zi que toma el vector cada año es igual a la media de las anomalías del conjunto de las estaciones del grupo de aquel año. El vector tiene por definición una media igual a uno para todo el período. Un valor anual del vector de 1,2 significará que se lo ha observado en media de las precipitaciones excedentarias del 20% en el conjunto de los pluviómetros de aquel año.

Estimación de la precipitación media areal

Para evaluar la precipitación caída en una zona de la superficie terrestre, es indispensable basarse en valores puntuales. Para determinar la precipitación media de la cuenca se puede realizar por los métodos:

Promedio aritmético

Polígono de Thiessen

Isoyetas

Goméz 1987, el método más preciso de evaluar la precipitación espacial es el de Isoyetas; obtenidos los valores puntuales de precipitación en todas las estaciones seleccionadas de la cuenca, se procedió a plotear en un mapa las estaciones y sus cantidades

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de lluvia, luego se interpola para obtener isolíneas de igual valor pluviométrico en la cuenca y subcuencas respectivas.

Este método nos permite estimar la variación paulatina de las precipitaciones en el espacio, aún en zonas montañosas.

La precipitación promedio sobre el área de la cuenca se evalúa ponderando la precipitación entre isoyetas sucesivas por el área total de la cenca, relación que se expresa por la siguiente expresión:

At

APPm

(V)

Donde:

Pm = Precipitación media de la cuenca AP = área parcial entre isoyetas AT = área total de la cuenca

Para la interpolación de los valores puntuales se utilizó la ayuda del software Surfer 7.0. Análisis de temperatura

Aquí se realizará un estudio integral de las temperaturas a nivel anual y mensual, considerando los valores medios.

La información seleccionada para tal fin, corresponde a las estaciones Climatológicas Ordinarias, principales y sinópticas ubicadas en todo el territorio nacional. Tal como se muestra en la Tabla A.2. Con dicha información, es analizada con el fin de determinar su confiabilidad y representatividad, este proceso es desarrollado en las tres vertientes hidrográficas, con el fin de conocer el comportamiento y distribución espacial y temporal. En cada uno de los grupos se realiza un análisis primario, a fin de detectar errores sistemáticos y de observación, para luego proceder al consistenciado, completación y extensión de la serie de datos, que nos permita homogenizar el período de estudio (1969 – 2006).

El análisis de la variabilidad térmica con la altitud, se desarrolla con el fin de patrón de comportamiento que experimenta esta variable en función de la altitud y, de esta manera generar valores de temperatura en puntos donde no se registra esta variable. Finalmente se determinará los valores medios mensuales de la temperatura, en cada uno de los puntos seleccionados, permitiendo representar esta variable a nivel espacial.

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Determinación de la temperatura a nivel mensual

Analizada la información a nivel mensual y anual, se pasó a completar la serie de datos mensuales, para lo cual se procedió de la misma forma que en el análisis de la precipitación, determinándose los diferentes factores de corrección, mediante los cuales se determinarán los valores de las temperaturas medias mensuales.

Estimación de la evapotranspiración

El compendio de la evaporación desde el suelo y la transpiración de las plantas se denomina EVAPOTRANSPIRACION, y está gobernada por:

Factores meteorológicos

Factor suelo

Factor planta

Evapotranspiración potencial (ETP): es la máxima evapotranspiración posible bajos las condiciones existentes, cuando el suelo está abundantemente provisto de agua (colmada su capacidad de campo) y cubierto con una cobertura vegetal completa. Este parámetro se calcula. Evapotranspiración real (ETR): es la evapotranspiración que ocurre en condiciones reales, teniendo en cuenta que no siempre la cobertura vegetal es completa ni el suelo se encuentra en estado de saturación. Este valor se mide, si bien hay fórmulas que permiten evaluarlo. Procedimientos para estimar la ETP: La pérdida de agua desde la tierra hacia la atmósfera, por medio de la transpiración de la vegetación y de la evaporación directa, constituye una parte importante del problema del balance de agua. Sin embargo, la medición directa de esos factores resulta ser extremadamente dificultosa, y es precisamente esta dificultad la que ha llevado a desarrollar un número de fórmulas tendientes a estimar la pérdida de agua, directamente de los datos meteorológicos. Así, numerosos científicos de todo el mundo, han trabajado sobre este tema aportando un sinnúmero de fórmulas matemáticas: Penman-Inglaterra-1948, Thornthwaite-EEUU-1948, Turk-Francia-1954, Sharov-Rusia-1959, Blankey y Criddle-1950, Papadakis-Argentina-1961, etc. Todas estas fórmulas pueden ser agrupadas en 3 categorías principales:

1. Aquellas que involucran el flujo de vapor de agua.

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2. Aquellas que utilizan el balance de calor de la superficie evapotranspirante.

3. Aquellas que usan una relación empírica determinada entre la ET y uno o más parámetros meteorológicos.

Ninguno de estos métodos provee una solución completamente adecuada a los problemas de evapometría dado que ninguno está libre de suposiciones, constantes arbitrarias o dificultades técnicas de observación y medición. A pesar de las deficiencias, un número de trabajadores ha sostenido que estos métodos permiten al climatólogo estimar la ET total con una mayor exactitud que lo que pueden lograr los especialistas en suelos, midiéndola.

La variable evapotranspiración ha sido analizada mediante el modelo de Hargreaves-Samani (1985), modelo que ha sido evaluado en el trabajo de Waldo Lavado, 2008 sobre Comparación de diferentes modelos de Evapotranspiración con el modelo estándar de la FAO Penman Monteith, en la cuenca amazónica peruana. El referido estudio concluye que el Modelo de Hargreaves-Samani es el que mejor se aproxima al método de Penman Monteith. Por otro lado se justifica el uso de este método en la medida que no existe información climática suficiente para aplicar el método de Penman Monteith. El modelo de Evapotranspiración de Hargreaves-Samani es:

ETP = 0,0023*(Tm+17,8)(Tmáx-Tmín)0,5*Ra (VI)

Donde:

ETP (mm/día) Tm : Temperatura media (ºC) Tmáx : Temperatura máxima(ºC) Tmín : Temperatura mínima (ºC) Ra : Radiación extraterrestre (mm/día)

De manera análoga al tratamiento de las variables de temperatura y precipitación se ha procesado la Evapotranspiración en grillas regulares de 0,5*0,5 km de resolución, para lo cual se ha diseñado en Excel una hoja de cálculo que permite automatizar este proceso para la estimación de esta variable en un número ilimitado de puntos en las subcuencas de estudio. El proceso se simplifica al tener ya la información espacializada de Tmáx, Tmín y Tmed de las subcuencas Para la estimación de esta variable ETR, conocida también como déficit de escurrimiento (D), se ha aplicado el método de Turc, el cual utiliza como variables de entrada la temperatura media anual y la precipitación acumulada anual, en la estimación de la evapotranspiración real acumulada anual.

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La ecuación de Turc para la estimación del déficit de escurrimiento anual, es de la forma:

Donde:

P = Precipitación anual L = Coeficiente de Temperatura T = Temperatura media anual (°C) D = déficit de escurrimiento anual (mm)

Esta ecuación estima la evaporación real con base en un balance de masas, en función de elementos meteorológicos simples como valores promedio de largo plazo de temperatura y de precipitación en una cuenca. Turc en 1954, adopta una familia de curvas, establecida a partir de observaciones hechas en 254 cuencas situadas en todos los climas de la tierra. Para la desagregación mensual de este Déficit de escurrimiento anual se utiliza un factor mensual a partir de la ETP estimada por Hargreaves-Samani. Este factor se obtiene por el cociente entre la ETP del mes y la ETP anual y se multiplica por el Déficit de escurrimiento anual (D), estimado con método de Turc (Figura 4.1). Figura 4.1. Modelo gráfico para el mapeo de la Evapotranspiración. Fuente: Elaboración propia

4

9.0

1

2

1

2

2

L

P

PD

aTTL 4)(05.025300 3(VII)

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De manera similar al tratamiento de la variable temperatura se genera información de ETR en puntos grid de 0,5*0,5 km de resolución. Este proceso se ha realizado con la opción del Algebra de Mapas de ArcGis. Estimación de la disponibilidad hídrica

La disponibilidad hídrica se determinará con la ecuación simplificada del Balance Hídrico Superficial, empleándose la expresión simplificada siguiente:

0 SEscETP (VIII) que relaciona a las variables siguientes:

P Precipitación en mm., ET Evapotranspiración en mm., Esc Representa la salida superficial de

la cuenca o aportaciones de la Red Fluvial, en mm.,

S Cambio de almacenamiento en mm.

Debido a que el estudio tiene una escala temporal, a nivel multianual, el terminó correspondiente al cambio de

almacenamiento (S) se considera que toma el valor de 0, debido a que la variabilidad del almacenamiento no experimenta cambios significativos a dicha escala, lo que no ocurre cuando se trabaja a escalas inferiores como son meses, semanas o días, donde esta variable si toma mayor importancia. Finalmente nuestra expresión algebraica quedo expresada por:

ETPPEsc (IX)

cuya aplicación permitirá conocer la disponibilidad del recurso agua en la superficie integral de una región, cuenca o subcuencas, así como también su distribución espacial y temporal.

Para los análisis a nivel espacial, de cada una de las variables que gobiernan el ciclo hidrológico; se ha utilizado la aplicación de modelamiento cartográfico, permitiendo caracterizar espacialmente el relieve, en entorno SIG. Dicha caracterización busca evaluar y establecer asociaciones entre los parámetros físicos y las variables hidroclimáticas, para lo cual se ha utilizado la herramienta Model Builder de ArcGis, que es una aplicación de programación gráfica.

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4.2 Resultados El desarrollo de cada una de las aplicaciones metodológicas descritas en los ítems anteriores, ha permitido ir depurando la información y convertirla en data confiable; la cual desde un análisis regional, ha permitido caracterizar las cuencas en estudios a nivel espacial y temporal.

4.2.1 Homogenización con Hydraccess

Hydraccess a través de la función “Vector Regional” tiene implementado la metodología propuesta por Brunet-Moret y Hiez, En nuestro caso vistas la explicaciones y el limitado número de datos y estaciones se decidió utilizar el propuesto por Brunet-Moret. Esto permite realizar una crítica de datos y homogenización de estos, para lo cual se definen ciertas características especiales para la formación del Vector Regional:

- Se definen periodos de trabajos recomendables, visto el

informe 1 se define como periodo el comprendido entre 1964 hasta el 2008.

- Se define un número mínimo de 3 valores por año para la formación del vector regional.

- Se define un número mínimo de 3 años en una estación para que sea tomada en cuenta para el cálculo del vector regional.

- Se define un valor de 0,80 de desviación como límite inferior para la formación del vector.

- Se define un valor de 1,25 de desviación como límite superior para la formación del vector.

Para poder determinar si la estación pertenece a una región homogénea se utiliza como primer parámetro de evaluación la correlación existente entre el índice del vector regional y el de la estación a analizar y mediante el grafico temporal de comparación entre la estación y vector regional se puede determinar los años donde la estación es perturbada en su serie por un factor de error de observación o medida. Como segundo parámetro de evaluación se tomara el sistema propio de evaluación de Hydraccess (vector regional) donde toma en cuenta varios parámetros de los índices de las estaciones como la media, desviación estándar, correlación, datos disponibles; comparados con el vector regional y asigna un valor entre 10 y 1, siendo 10 para las estaciones perfectas y 1 para las peores. Como un parámetro de refuerzo de esta etapa de verificación se hará una revisión de las mejores estaciones mediante el análisis de doble masa, tomando como referencia el índice del vector regional.

o Resultados de Homogenización

A fin de poder escoger las estaciones en función de su calidad, se planteó una clasificación con cinco niveles de calidad, la cual está

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en función a comparaciones hechas con el vector regional de la zona geográfica donde se encuentran y el propio método de control de Hydraccess:

Muy Buena Calidad, mantiene una muy buena correlación

(r²>0,75) con el vector con series largas y/o la calidad de la estación es superior a 7,5 según Hydraccess.

Buena Calidad, estaciones que tienen una buena

correlación (0,75<r²<0,6) con el vector pudiendo tener series cortas o largas y/o la calidad de la estación está en el rango de 7,5 - 6 según Hydraccess.

Aceptable calidad, las estaciones tienen una aceptable

correlación (0,6<r²<0,5) con el vector pudiendo tener series cortas o largas, algunas puedas ser consideradas como de buena calidad pero presentan series demasiado cortas (solo útiles para formar el vector) y/o la calidad de la estación está en el rango de 6 - 5 según Hydraccess.

Mala calidad, las estaciones tienen una baja correlación

(0,5<r²<0,4) con el vector pudiendo tener series cortas o largas y/o la calidad de la estación está en el rango de 5 - 4 según Hydraccess.

Pésima Calidad, las estaciones tienen una muy baja

correlación (r²<0,4) con el vector donde se ubican pudiendo tener series cortas o largas y/o la calidad de la estación esta inferior a 4 según Hydraccess.

Debido al poco número de estaciones existentes en la zona

no se puede juzgar la estación en función al número de datos, diferentes estudios toman en cuenta la longitud de la serie para calificar la calidad (ejemplo: Espinoza, 2008; Rossell 1993; etc).

4.2.2 Homogenización a nivel anual La homogenización a nivel anual es el punto de partida de la crítica de datos, este método toma en cuenta el valor total anual de toda la seria para generar el índice del vector.

Regionalización para la zona de Shullcas

Se determinaron 4 regiones pluviométricas circundantes a la región de estudio:

o Región 1SH, viene a estar ubicada a la margen derecha del río Mantaro al norte de la ciudad de Huancayo y puede llegar hasta una altitud que bordea en promedio los 4400

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metros aproximadamente.

o Región 2SH, La más importante donde se encuentra la cuenca de Shulcas, esta cuenca tiene altitudes máximas que bordean los 5300 metros aproximadamente (nevado de Huaytapallana).

o Región 3SH, Ubicada al margen izquierdo del río Mantaro

y cubre desde el norte de la zona 1SH hasta el sur de la zona 4SH, para su zona norte tiene altitudes que sobrepasan los 5000 metros (frontera con la cuenca del Rímac) y para su zona sur altitudes máximas que llegan hasta los 4800 metros.

o Región 4SH, Ubicada al sur de la cuenca de Shullcas,

presenta altitudes superiores a los 4000 metros pero difícilmente pasan los 5000 metros, posee las red de estaciones pluviométricas más amplia.

En la Figura 4.2, se observa las cuatros regiones pluviométricas en las cuales se ha dividido la cuenca del río Mantaro, en función a las estaciones seleccionadas en el estudio.

Figura 4.2. Regiones Pluviométricas cuenca del rio

Mantaro - zona de Shullcas por el VR. Fuente: Elaboración propia

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En dicha figura se aprecia que la cantidad de estaciones es muy limitada; sin embargo, se ha podido de acuerdo a las consideraciones contempladas lograr zonificar la región y dentro de ella la subcuenca del río Shullcas, la cual se encuentra ubicada en la Región 2. Los análisis desarrollados, para la obtención de cada una de las regiones pluviométricas son las siguientes:

Región 1SH

Ubicada al norte de la cuenca de estudio, conformada por 6 estaciones de las cuales 2 no son operadas por SENAMHI, los datos de esta región están comprendidos entre 1966 hasta el 2006 con una laguna entre 1986-1991. Las estaciones con los periodos más largos son las de Pachacayo (200216) y Mantaro (200217) las cuales no son operadas por el SENAMHI, las precipitaciones promedios anuales en esta zona están ubicadas entre un rango de 650 mm hasta 700 mm aproximadamente. Las correlaciones con el vector son muy buenas. En la Figura 4.3 se puede ver el vector de esta región con todas las estaciones que lo conforman y la Figura 4.4 muestra el análisis de doble masa para esta región. Toda la información referente a este vector, se aprecia en la Tabla 4.1.

Región 2SH

Viene a ser la región más importante ya que dentro de esta se encuentra toda la cuenca de Shullcas, se detectaron 8 estaciones con datos fiables, de los cuales una se encuentra dentro de Shullcas (200234-Huaytapallana) la cual tiene una precipitación histórica máxima de 1147 mm/año y una mínima de 576,6 mm/año; esta estación no es operada por el SENAMHI. Las estaciones ubicadas en la región presentan una precipitación histórica máxima de 2352 mm/año y mínima de 96,1 mm/año (valor extrema encontrado en 1992). La Figura 4.5, muestra el vector de esta región y en la Tabla 4.2 se observa la precipitación promedia anual está entre los 1282 mm y 651 mm. En la Figura 4.6, se muestra el análisis de doble masa de las estaciones de este grupo.

Del grupo de estaciones analizadas, 2 estaciones de este grupo están ubicadas fuera de la cuenca del Mantaro, estos son la de Andamarca (155301) y Salcabamba (6200) ubicadas al oeste del nevado Huaytapallana.

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Figura 4.3. Vector regional anual para la zona 1SH. Fuente: Elaboración propia

Figura 4.4. Análisis de doble masa de índices para la zona 1SH. Fuente: Elaboración propia

Tabla 4.1. Relación de estaciones de la zona 1SH.

Identificacion de la

Estación

Número de

Años

Coeficiente de

Variación

Media

Observada

Vector de

Correlación

000503_P_MPM_(mm) 30 0,205 691,6 0,824

155228_P_MPM_(mm) 17 0,202 694,3 0,839

155483_P_MPM_(mm) 19 0,156 669,7 0,808

155484_P_MPM_(mm) 4 0,181 649,8 0,952

200216_P_MPM_(mm) 34 0,168 676,7 0,889

200217_P_MPM_(mm) 34 0,198 667,3 0,775

Fuente: Elaboración propia

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Figura 4.5. Vector regional anual para la zona 2SH. Fuente: Elaboración propia

Figura 4.6. Análisis de doble masa de índices para la zona 2SH. Fuente: Elaboración propia

Tabla 4.2. Relación de estaciones de la zona 2SH. Identificacion de la

Estación

Número de

Años

Coeficiente de

Variación

Media

Observada

Vector de

Correlación

000477_P_MPM_(mm) 15 0,179 651,7 0,937

000506_P_MPM_(mm) 12 0,217 713,9 0,884

006200_P_MPM_(mm) 23 0,337 636,9 0,862

155231_P_MPM_(mm) 29 0,398 768,9 0,744

155301_P_MPM_(mm) 18 0,319 1282,2 0,859

156116_P_MPM_(mm) 22 0,365 1053,6 0,718

200202_P_MPM_(mm) 27 0,166 710,4 0,831

200234_P_MPM_(mm) 27 0,160 838,4 0,707 Fuente: Elaboración propia

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Región 3SH

Esta zona está ubicada al oeste de la subcuenca de Shullcas, cubre toda la zona media de la margen izquierda del río Mantaro, a pesar de cubrir este gran territorio no posee una importante cobertura de estaciones fiables, está formado sólo por 6 estaciones, el periodo de estudio de este vector abarca desde 1966 a 1986, esto o significa que todas las serie de las estaciones sean cortas. La estación con el periodo de formación del vector más largo es la de Chillicocha con 18 años, y la precipitación promedio anual para las estaciones de esta región está comprendida entre 636 mm hasta 945 mm.

A pesar del vector regional obtenido, con una serie corta, este está bien definido. En la Figura 4.7, se presenta la representación de vector para esta región; y en la Figura 4.8, se muestra el análisis de doble masa. La Tabla 4.3, muestra toda la información referente a las estaciones ubicadas sobre este vector.

Región 4SH

Ubicado al sur de la subcuenca del río Shullcas, posee la más densa red de estaciones consideradas de buena calidad (10 en total), siendo la estación de Kichuas (200225) la más importante; con una serie de 43 años utilizados para formar el vector regional, esta estación no es operada por el SENAMHI. Las precipitaciones promedio anuales, se encuentran en un rango de 566 mm hasta 1100 mm. El vector regional obtenidos, para esta serie de datos analizados, muestra un comportamiento uniforme para el período 1962 – 1987; registrándose en 1992, un evento extremo de deficiencias de precipitaciones, para luego registrar una tendencia decreciente en los valores de los índices determinados. En la Figura 4.9, se muestra el vector regional y su relación con el comportamiento de las estaciones utilizadas para su determinación, así como en la Figura 4.10, se muestra el análisis de doble masa realizado para detectar las anomalías, tendencias y quiebres en la serie histórica de precipitaciones, para cada una de las estaciones. En la Tabla 4.4, se aprecia toda la información referente a las estaciones ubicadas sobre este vector, observándose que en promedio la cantidad de información utilizada para los análisis del vector regional está en 700 datos, y con un coeficiente de regresión del orden de 0,80.

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Figura 4.7. Vector regional anual para la zona 3SH. Fuente: Elaboración propia

Figura 4.8. Análisis de doble masa de índices para la zona 3SH. Fuente: Elaboración propia

Tabla 4.3. Relación de estaciones de la zona 3SH.

Identificacion de la

Estación

Número de

Años

Coeficiente de

Variación

Media

Observada

Vector de

Correlación

000507_P_MPM_(mm) 5 0,162 734,0 0,784

155477_P_MPM_(mm) 12 0,279 691,9 0,970

155485_P_MPM_(mm) 15 0,342 940,6 0,774

200010_P_MPM_(mm) 11 0,312 945,8 0,951

200218_P_MPM_(mm) 17 0,241 732,5 0,904

200221_P_MPM_(mm) 18 0,223 636,1 0,822 Fuente: Elaboración propia

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Figura 4.9. Vector regional anual para la zona 4SH. Fuente: Elaboración propia

Figura 4.10. Análisis de doble masa de índices para la zona 4SH. Fuente: Elaboración propia

Tabla 4.4. Relación de estaciones de la zona 4SH.

Identificacion de la

Estación

Número de

Años

Coeficiente de

Variación

Media

Observada

Vector de

Correlación

000625_P_MPM_(mm) 19 0,168 737,6 0,883

000648_P_MPM_(mm) 37 0,167 728,3 0,826

155489_P_MPM_(mm) 5 0,111 740,0 0,908

155491_P_MPM_(mm) 8 0,064 569,7 0,787

155499_P_MPM_(mm) 5 0,203 1102,2 0,803

200222_P_MPM_(mm) 40 0,146 723,9 0,881

200225_P_MPM_(mm) 3 0,162 528,6 0,875

200226_P_MPM_(mm) 72 0,184 568,2 0,767

200232_P_MPM_(mm) 39 0,211 734,0 0,809

200246_P_MPM_(mm) 12 0,136 571,6 0,894

200248_P_MPM_(mm) 12 0,148 566,0 0,861 Fuente: Elaboración propia

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Con el objetivo de obtener un mapa de precipitación que represente la influencia de la topografía se implementó un modelo de regresión múltiple de la forma:

(X) Donde:

P Precipitación mensual (mm) Bo Término independiente X Longitud (km) Y Latitud (Km) Z Altitud (Km) Α Aspecto de la cuenca

El DEM y aspecto de la cuenca han sido re escalados a resolución de 1km, de esta forma se obtienen mapas de precipitación mensual en grillas de 1km*1km. El número de estaciones de Pp utilizados, asciende a 50 y el periodo de referencia corresponde 1970-2008. Esta forma de representar la precipitación, ha sido documentada por Guan (2008); para la evaluación espacial de la precipitación en zonas con topografía compleja. Los resultados del modelo indican que éste representa bien los patrones espaciales de la precipitación, pero las correlaciones encontradas por cada mes son muy bajas, tal como se presenta en la Tabla 4.5. En la Figura 4.11, se ilustra el Mapa de precipitación anual obtenido con el modelo propuesto.

Tabla 4.5. Coeficientes y estadísticas del modelo de regresión múltiple.

Fuente: Elaboración propia

Mes beta0 beta1 beta2 beta3 beta5 beta6 R2 residual

1 -607.92 0.047 0.079 6.597 15.562 0.586 0.127 18.445

2 -0.84 -0.014 0.014 1.337 18.103 6.235 0.22 19.511

3 -1738.5 0.188 0.202 3.598 -2.779 17.078 0.15 22.778

4 -742.84 -0.004 0.09 4.716 6.567 6.169 0.239 14.058

5 -1498.8 0.13 0.166 4.77 3.035 3.581 0.373 6.227

6 -628.41 0.033 0.072 -0.939 -1.145 2.024 0.311 3.776

7 -491.46 0.019 0.057 -0.823 3.156 1.78 0.233 4.23

8 379.169 -0.124 -0.034 -1.415 -1.905 5.367 0.282 7.32

9 9.407 -0.089 0.008 -0.907 8.899 1.124 0.207 11.16

10 -1073.3 -0.051 0.135 -3.133 -0.214 4.936 0.423 10.163

11 -755.7 -0.033 0.099 -4.79 2.631 7.182 0.16 16.493

12 -947.21 0.032 0.114 10.203 13.209 1.751 0.245 16.306

sincos 653210 bbZbYbXbbP

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Figura 4.11. Precipitación anual en la cuenca del Mantaro. Fuente: Elaboración propia

Para corregir este Mapa de precipitación se ha generado un mapa de residuales o mapa de diferencia entre los valores del modelo y valores observados en cada punto de estación. Se interpola estos errores mediante el método de Krigging y mediante álgebra de mapas se suma este mapa de errores al mapa inicial generado con el modelo de regresión múltiple obteniendo el mapa final corregido de las Figuras 4.12 y 4.13. El mismo procedimiento se realiza para corregir los mapas de precipitación mensual.

Figura 4.12. Interpolación del error anual PP. Fuente: Elaboración propia

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Figura 4.13. Precipitación anual corregida.

Fuente: Elaboración propia

A partir de estos mapas mensuales de precipitación corregidos se corta para la cuenca del río Shullcas y se resamplea la grilla de 1 km a 500 m.

Caracterización de la Precipitación en la subcuenca del río Shullcas

En base a la representación espacializada regional de la precipitación en la subcuenca, se ha estimado el comportamiento mensual de esta variable por rangos de altitud, tal como se presenta en la Tabla 4.6. Cabe señalar que las zonas altitudinales en estas subcuencas, presentan las características altimétricas siguientes:

Zona Baja : Comprendida entre los 1450,0 y 3500,0 msnm Zona Media : Comprendida entre los 3500,0 y 4000,0 msnm Zona Alta : Comprendida entre los 4000,0 y 5950,0 msnm

Tabla 4.6. Comportamiento mensual de la Precipitación según zonas altitudinales.

Zona Precipitación media mensual generada en la subcuenca del río Shullcas

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Anual

Baja 110.1 125.5 102.0 44.1 13.9 8.8 6.3 15.8 35.6 63.9 81.3 103.7 711.1

Media 111.5 124.6 106.3 44.6 17.0 9.2 5.8 14.1 34.8 62.1 81.9 102.3 714.3

Alta 122.4 131.4 124.2 50.7 24.2 12.2 6.1 13.7 37.7 63.7 84.4 102.3 773.0

Fuente: Elaboración propia

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104

La escala temporal, de mayor pluviometría en la zona baja, media y alta, se da en Febrero con 18%, 17% y 17% de la concentración anual. La menor pluviometría corresponde a Julio, con apenas el 0,9% de la precipitación anual en las tres zonas altitudinales. En la zona más alta de la subcuenca, la precipitación supera los 800 mm/año.

La precipitación media anual en la subcuenca Shullcas, alcanza los 757,00 mm; siendo más intensa ésta en la parte alta con un módulo pluviométrico promedio de 773,0 mm/año (Figura 4.14).

0

20

40

60

80

100

120

140

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic

Pp

(m

m)

Meses

Precipitación promedio por zonas en mm

Zona Baja

Zona Media

Zona Alta

Figura 4.14. Precipitación promedio por zonas altitudinales. Fuente: Elaboración propia

El Periodo seco corresponde al período comprendido entre Mayo-Agosto, según el diagrama ombrotérmico de la Figura 4.15, donde se cumple que la precipitación es menor al doble de la temperatura media mensual, Pp < 2Tm. (zona achurada). El diagrama ombrotérmico de Gaussen, permite identificar el período seco en el cual la precipitación es inferior a dos veces la temperatura media (como aproximación a la sequedad estacional

considerando 2⋅tm una estimación de la evapotranspiración). Para su representación, en el eje X, se ponen los doces meses del año y en un doble eje Y se pone en un lado las precipitaciones medias mensuales (en mm) y en el otro las temperaturas medias mensuales (en ºC). Se debe considerar que la escala de precipitaciones debe ser el doble que la de temperaturas. Esto es, por cada °C en temperatura se toma un par de mm en precipitación. Así a un valor de 20 º C le corresponde en la misma línea el valor de 40 mm.

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105

Si P≤2·tm la curva de precipitaciones estará por debajo de la curva de temperaturas y el área comprendida entre las dos curvas nos indicará la duración e intensidad del período de sequía.

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

0

10

20

30

40

50

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic

Pp

(m

m)

Tem

pera

tura

(ºC

)

Meses

Diagrama Ombrotérmico

Temperatura

Precipitación

Figura 4.15. Diagrama Ombrotérmico de la subcuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

En base a esta ecuación se ha formulado el modelo regional de precipitación para las cuencas del Apurímac y Urubamba, para luego generar información local a la subcuenca del río Shullcas en puntos de grilla de 0,5*0,5 km. En el caso del Mantaro, el modelo regional no ha sido satisfactorio por la baja significancia estadística encontrada, por lo que se ha tenido que hacer la interpolación directa, probando en ArcGis diferentes métodos como Inverso de la distancia (IDW), krigging, Cokrigging. Para realizar la representación espacial de esta variable, se ha utilizado la herramienta MODEL BUILDER de ArcGis, el cual permite ejecutar los procesos de manera automática, para el Mapeo de la Precipitación, a través de la aplicación del moldeo grafico que se muestra en la Figura 4.16, que permite la interpolación de los datos; los cuales han sido generados en grillas de 0,5 km*0,5 km, con las ecuaciones mensuales obtenidas con el modelo de correlación múltiple. La lógica que sigue el modelo gráfico es la siguiente :

Pmedia, contiene la serie temporal de los datos climàticos mensuales de Enero a Diciembre, incluyendo el promedio anual,

IDW, es el mètodo de interpolaciòn seleccionado. En este caso se eligiò el mètodo de Inverso de la Distancia al Cuadrado. Cualquier

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106

otro método seleccionado arroja resultados similares al estar los datos distanciados en cuadrìculas regulares,

Interpola : Contiene los resultados de los mapas interpolados.

Cuenca : Contiene el lìmite de la subcuenca de estudio,

Extract by MasK : Extrae los datos interpolados para el límite de la cuenca de estudio,

Mapas : Contiene la serie de mapas climáticos generados.

Figura 4.16. Modelo gráfico para mapeo de la variable precipitación media. Fuente: Elaboración propia

En las Figuras 4.17, 4.18 y 4.19, se muestran los mapas de la distribución de la precipitación anual, a nivel medio, máximo y mínimo, obtenida para la subcuenca del río Shullcas, observándose:

La precipitación media, fluctúa entre 0 ºC y 24 ºC

La precipitación máxima, fluctúa entre 8 ºC y 30 º C

La temperatura mínima, fluctúa entre -8 ºC y 10 ºC

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Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

107

Figura 4.17. Mapa de precipitaciones medias – subcuenca Shullcas. Fuente: Elaboración propia

Figura 4.18. Mapa de precipitaciones máximas – subcuenca Shullcas. Fuente: Elaboración propia

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Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

108

Figura 4.19. Mapa de precipitaciones mínimas – subcuenca Shullcas. Fuente: Elaboración propia

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109

4.2.3 Análisis de Temperatura

El análisis de consistencia de la información de temperatura no fue necesario realizarlo en vista que la variabilidad espacial y temporal es casi uniforme y homogéneo. Dichas variables climáticas, por lo general no presentan variaciones considerables a través del tiempo, sin embargo con el fin de poder uniformizar la serie de datos de cada una de las estaciones, se realizó la extensión de los datos de temperatura a nivel máximo y mínimo. Para la generación de la temperatura media, se utilizó la expresión siguiente:

2

TTmínimaTTMáximaTTmedia

(XI)

Temperatura máxima

Se seleccionaron 25 estaciones con información de temperatura máxima, observándose en la Figura 4.20, el comportamiento temporal de cada una de ellas, las cuales muestran un patrón uniforme de variación; registrándose en la estación de Huanta las mayores temperaturas y en la estación de Cosmos las menores.

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic

Tem

pera

tura

máxim

a (ºC

)

Meses

Comportamiento de la Temperatura Máxima

SANTA ANA

COSMOS

JAUJA

MANTACRA

USIBAMBA

CERRO DE PASCO

LA OROYA

ACOSTAMBO

PUCARA

PACHACHACA

HUAYAO

LAIVE

HUANCAVELICA

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic

Tem

pera

tura

máxim

a (ºC

)

Meses

Comportamiento de la Temperatura Máxima

HACIENDA TOCAZ

LIRCAY

HUANTA

HUAMANGA

ALLPACHACA

LA QUINUA

WAYLLAPAMPA

POMACOCHA

PACHACHACA

TAZA OROYA

CASARACRA

COLCABAMBA

Figura 4.20. Comportamiento de la temperatura máxima. Fuente: Elaboración propia

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110

Temperatura mínima

Se seleccionaron 26 estaciones con información de temperatura mínima, observándose en la Figuras 4.21, el comportamiento temporal de cada una de ellas, las cuales muestran un patrón uniforme de variación registrándose en la estación de Huanta las mayores temperaturas; mientras que en la estación de Cosmos las menores.

En dicha figura, apreciamos que las temperatura mínima registra un descenso a partir de Marzo, proceso que se mantiene hasta Julio, para luego experimentar un incremento paulatinos hasta Octubre.

-8.0

-6.0

-4.0

-2.0

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov DicTem

pera

tura

mín

ima (ºC

)

Meses

Comportamiento de la Temperatura Mínima

SANTA ANA

COSMOS

JAUJA

MANTACRA

USIBAMBA

CERRO DE PASCO

LA OROYA

ACOSTAMBO

PUCARA

PACHACHACA

HUAYAO

LAIVE

HUANCAVELICA

-8.0

-6.0

-4.0

-2.0

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov DicTem

pera

tura

mín

ima (ºC

)

Meses

Comportamiento de la Temperatura Mínima

HACIENDA TOCAZ

LIRCAY

HUANTA

HUAMANGA

ALLPACHACA

LA QUINUA

WAYLLAPAMPA

POMACOCHA

PACHACHACA

TAZA OROYA

CASARACRA

COLCABAMBA

Figura 4.21. Comportamiento de la temperatura mínima. Fuente: Elaboración propia

En la Figura 4.22, apreciamos el comportamiento de los gradientes térmicos mínimos y máximos, para la zona de estudio regional, proceso que nos permite de cierta manera caracterizar las temperaturas por diferentes pisos altitudinales. La distribución de los puntos ploteados, se ajusta a una distribución lineal; obteniéndose para cada uno de los casos analizados, coeficiente de correlación superior a 0,97. En la figura se observa que las estaciones de Cosmos, Cerro de Pasco, Pucara, Pachachaca, Huayao y Pomacocha registran valores por debajo de cero grados centígrados, siendo su ubicación geográfica sobre los 4000 metros sobre el nivel del mar.

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111

y = -0.0067x + 26.614R² = 0.971

-6.0

-4.0

-2.0

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

Tem

pera

tura

mín

ima p

rom

edio

(ºC

)

Altitud en msnm

Análisis de gradiente térmico mínimo

y = -0.0069x + 42.108R² = 0.971

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

Tem

pera

tura

máxim

a p

rom

edio

(ºC

)

Altitud en msnm

Análisis de gradiente térmico máximo

Figura 4.22. Gradiente termino mínimo y máximo. Fuente: Elaboración propia

Temperatura regional

Con la información de la temperatura máxima y mínima, se realizó los análisis espaciales para caracterizar la zona de estudio en función al comportamiento térmico de cada una de las variables analizadas, para lo cual se ha utilizado modelos de regresión múltiples en función a la topografía de la cuenca. La aplicación del modelo de correlación múltiple, que permite formular ecuaciones matemáticas que representan su variación espacial en función a la ubicación geográfica (latitud, longitud), la altitud y el aspecto de la cuenca. En base a la información climática regional de temperatura se ha formulado el siguiente modelo matemático: T = A + Bx + Cy + Dz + Ecos(W) + Fsen(W) (XII) Donde:

T : temperatura promedio, máx y mín mensual (ºC) x : longitud (km) y : latitud (km) z : altitud (km)

W: aspecto de la cuenca (grad). A, B, C, D, E, F : coeficientes del modelo lineal

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112

Esta forma de representar las variables climáticas ya han sido documentadas en diferentes trabajos del SENAMHI, (DGH, DGM) y las correlaciones encontradas tienen una alta significancia estadística. La generación de la información climática a nivel de las subcuenca, es realizada en puntos de grilla regulares de 0.5 * 0.5 km, según la representación de la Figura 4.23; donde se representa en forma espacial los puntos definidos para el análisis.

Figura 4.23. Mallado de puntos de 0.5*0.5 km para generar información Climática.

Fuente: Elaboración propia

Los resultados del análisis estadístico mensual, se presentan en las Tablas 4.7 y 4.8, los cuales indican una alta significancia estadística en los modelos mensuales de la Temperatura, lo cual permitirá representar adecuadamente la variabilidad espacial de esta variable en la subcuenca del río Shullcas, tal como se muestran en las Figuras 4.24 y 4.25. Al no disponer de información de Tmáx y Tmín regional se ha generado esta información a partir de la base de datos climática de Wordclim, la cual tiene una buena correlación con la climatología de los datos observados, tal como se puede observar a manera de ejemplo en la Figura 4.26, para el caso de la Tmedia anual.

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113

Tabla 4.7. Coeficiente de correlación y error medio cuadrático para modelo Tmedia.

Fuente: Elaboración propia RMSE : Error medio cuadrático

Tabla 4.8. Coeficientes del modelo de correlación múltiple para Tmedia mensual.

Coeficiente Tmedia

Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio

A -39.91272 -33.49164 -7.06076 -9.98187 -57.53337 -56.04843

B 0.00679 0.00446 0.00041 0.00208 0.00908 0.00985

C 0.00819 0.00762 0.00479 0.00499 0.00994 0.00965

D -6.53656 -6.68024 -6.69894 -6.67824 -6.50345 -6.56255

E -0.43085 -0.48027 -0.43340 -0.23591 -0.01111 0.01654

F -0.25937 -0.33792 -0.28247 -0.32590 -0.51160 -0.62731

Coeficiente Julio Agosto Setiembre Octubre Noviembre Diciembre

A -17.60625 -33.14098 -35.89445 -48.19550 -22.81185 -36.91940

B 0.00621 0.00590 0.00533 0.00616 0.00415 0.00703

C 0.00541 0.00745 0.00797 0.00954 0.00671 0.00796

D -6.67650 -7.02940 -7.17834 -7.45092 -7.32603 -6.82328

E 0.05224 -0.08699 -0.23833 -0.21645 -0.38280 -0.41286

F -0.62334 -0.76077 -0.55959 -0.51996 -0.55634 -0.34316

Fuente: Elaboración propia

Utilizando la información mensual del Worldclim se ha determinado mediante un análisis de regresión lineal, las ecuaciones que se presentan en la Tabla 4.9, las cuales indican una alta significancia estadística en los modelos mensuales de regresión múltiple. Para utilizar estas ecuaciones de las tablas indicadas se ha asumido que los datos observados de Temperatura cumplirían esta misma relación. Mediante algebra de mapas en ArcGis y utilizando estas ecuaciones mensuales se ha podido generar información de Tmáx y Tmìn para la zona de estudio, toda vez que solo se dispone de Tmedia.

Tmedia

Mes R2 RMSE

ENERO 0.97 0.39

FEBRERO 0,98 0,31

MARZO 0,98 0,26

ABRIL 0,98 0,27

MAYO 0,96 0,55

JUNIO 0,98 0,69

JULIO 0,96 0,70

AGOSTO 0,96 0,69

SETIEMBRE 0,98 0,30

OCTUBRE 0,98 0,41

NOVIEMBRE 0,97 0,45

DICIEMBRE 0,98 0,31

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114

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 20.00

Tme

dia

_m

od

elo

(no

v)

Tmedia_obs(nov)

Tmediaobservada vs Tmodelo

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00

Tme

dia

-Mo

de

lo (

julio

)

Tmedia Obs (julio))

Tmediaobservada vs Tmodelo

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 20.00

Tme

dia

an

ual

_m

od

elo

Tmedia_anual Obs

Tmed observada vs Tmedia modelo correlación múltiple

Figura 4.24. Gráficos de dispersión entre temperatura observada y modelada.

Fuente: Elaboración propia

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115

y = 1.0213x - 1.1002R² = 0.9044

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

Tm

ed

_m

od

elo

an

ua

l (º

C)

Tmed_obs anual (ºC)

T media anual observada vs Tmedia anual Wordclim

0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00

14.00

16.00

18.00

20.00

-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5

Tme

dia

an

ual

seno (aspecto)

Tmedia observada vs seno aspecto

0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00

14.00

16.00

18.00

20.00

8500000.00 8550000.00 8600000.00 8650000.00 8700000.00 8750000.00 8800000.00 8850000.00

Tme

dia

an

ual

Latitud (m)

Tmediaobservada vs Latitud

0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00

14.00

16.00

18.00

20.00

-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5

Tme

dia

an

ual

coseno (aspecto)

Tmediaobservada vs coseno aspecto

0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00

14.00

16.00

18.00

20.00

0.00 100000.00 200000.00 300000.00 400000.00 500000.00 600000.00 700000.00

Tme

dia

an

ual

Longitud (m)

Tmediaobservada vs Longitud

0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00

14.00

16.00

18.00

20.00

0.00 500.00 1000.00 1500.00 2000.00 2500.00 3000.00 3500.00 4000.00 4500.00 5000.00

Tme

dia

an

ual

Altitud (msnm)

Tmediaobservada vs Altitud

Figura 4.25. Gráficos de dispersión entre Temperatura y variables físicas. Fuente: Elaboración propia

Figura 4.26. Temperatura media anual observada y de Worldclim Fuente: Elaboración propia

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116

Tabla 4.9. Ecuaciones regionales par5a temperatura mínima y máxima, subcuenca del río Shullcas.

Mes Ecuación R2

ENERO Tmín = 0.9986Tm - 5.749 0.99

FEBRERO Tmìn = 0.9552Tm - 5.102 0.99

MARZO Tmìn = 0.9461Tm - 5.3494 0.99

ABRIL Tmìn = 0.9477Tm - 6.342 0.99

MAYO Tmìn = 0.9477Tm - 7.3177 0.99

JUNIO Tmìn = 0.9282Tm - 8.4873 0.99

JULIO Tmìn = 0.9766Tm - 9.0024 0.99

AGOSTO Tmìn = 1.0072Tm - 8.904 0.99

SETIEMBRE Tmìn = 0.999Tm - 7.6796 0.99

OCTUBRE Tmìn = 1.0319Tm - 7.5144 0.99

NOVIEMBRE Tmìn = 1.022Tm - 7.4454 0.99

DICIEMBRE Tmìn = 1.0173Tm - 6.8948 0.99

Mes Ecuación R2

ENERO Tmàx = 1.0014Tm + 5.749 0.99

FEBRERO Tmàx = 1.0448Tm + 5.102 0.99

MARZO Tmàx = 1.0539Tm + 5.3494 0.99

ABRIL Tmàx = 1.0523Tm + 6.342 0.99

MAYO Tmàx = 1.0523Tm + 7.3177 0.99

JUNIO Tmàx = 1.0719Tm + 8.4871 0.99

JULIO Tmàx = 1.0235Tm + 9.0019 0.99

AGOSTO Tmàx = 0.9928Tm + 8.904 0.99

SETIEMBRE Tmàx = 1.001Tm + 7.6796 0.99

OCTUBRE Tmàx = 0.9681Tm + 7.5144 0.99

NOVIEMBRE Tmàx = 0.9781Tm + 7.445 0.99

DICIEMBRE Tmàx = 0.9827Tm + 6.8948 0.99

Fuente: Elaboración propia

Grilla Climática de Temperatura

Se ha generado una grilla climática en la subcuenca de Shullcas que permite visualizar en un SIG la información del clima en cuadrículas de 0,5 * 0,5 km de resolución. Para la construcción de esta grilla, se genera, mediante las diferentes ecuaciones regionales determinadas en el análisis de regresión múltiple, información en el centroide de cada celda, tal como se muestra en la Figura 4.27. El comportamiento de la Temperatura media del aire es decreciente con la altitud, siendo el gradiente anual regional de – 0,69ºC/100m.

Figura 4.27. Mapeo de Tmedia en grillas de 0,5*0,5 km - Enero y Diciembre. Fuente: Elaboración propia

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117

Caracterización de la Temperatura en la subcuenca Shullcas

La subcuenca de Shullcas ha sido dividida en tres zonas altitudinales, lo que ha permitido caracterizar el clima local, en tres niveles:

La zona baja, está comprendida entre 3150,0 y 3500,0 msnm. La zona media está comprendida entre 3500,0 y 4000,0 msnm La zona alta está comprendida entre 4000,0 y 5550,0 msnm

En base a los resultados, de se ha obtenido el comportamiento de la Temperatura en estas zonas altitudinales de la subcuenca del río Shullcas, tal como se presenta en las Tablas 4.10, 4.11 y 4.12.

Tabla 4.10. Temperatura máxima generada en subcuenca Shullcas.

Zona Temperatura máxima (°C) generada en subcuenca Shullcas

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Anual

Baja 18.8 18.7 18.9 19.5 19.8 20.3 19.7 20.3 20.1 20.3 20.8 19.9 20.8

Media 15.7 15.3 15.4 16.2 16.5 16.9 16.5 16.9 16.7 16.9 17.3 16.7 17.3

Alta 11.0 10.3 10.3 11.1 11.6 11.9 11.5 11.8 11.5 11.7 12.1 11.9 12.1

Fuente: Elaboración propia Tabla 4.11. Temperatura mínima generada en subcuenca Shullcas.

Zona Temperatura mínima (°C) generada en subcuenca Shullcas

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Anual

Baja 7.3 7.3 6.8 5.5 3.9 1.7 1.2 2.6 4.8 6.1 6.5 6.6 1.2

Media 4.1 4.2 3.7 2.5 1.0 -1.2 -1.9 -0.8 1.3 2.4 2.8 3.3 -1.9

Alta -0.5 -0.4 -0.9 -2.1 -3.4 -5.5 -6.6 -5.9 -3.9 -3.1 -2.6 -1.7 -6.6

Fuente: Elaboración propia Tabla 4.12. Temperatura media generada en subcuenca Shullcas.

Zona Temperatura media (°C) generada en subcuenca Shullcas

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Anual

Baja 13.1 13.0 12.9 12.5 11.8 11.0 10.5 11.5 12.4 13.2 13.6 13.3 12.4

Media 9.9 9.8 9.6 9.3 8.8 7.9 7.3 8.1 9.0 9.6 10.0 10.0 9.1

Alta 5.2 4.9 4.7 4.5 4.1 3.2 2.5 2.9 3.8 4.3 4.7 5.1 4.2

Fuente: Elaboración propia

Según los resultados del análisis térmico, en la zona Baja de la subcuenca del río Shullcas, Noviembre es el más cálido, con una temperatura media de 13,6ºC y una Temperatura máxima de 20,8ºC. El más frio corresponde a Julio con una Temperatura media de 10,5ºC y una Temperatura mínima de 1,2ºC. En la zona media, Noviembre es el más cálido con una temperatura media de 10,0 ºC y una Temperatura máxima de 17,3ºC. El más frio corresponde a Julio con una Temperatura media de 7,3ºC y una Temperatura mínima de -1,9ºC.

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En la zona alta, Noviembre es el más cálido con una temperatura media de 4,7 ºC y una Temperatura máxima de 12,1ºC. El más frio corresponde a Julio con una Temperatura media de 2,5ºC y una Temperatura mínima de -6,6ºC.

Para realizar la representación espacial de esta variable, se ha utilizado la herramienta MODEL BUILDER de ArcGis, el cual permite ejecutar los procesos de manera automática, para el Mapeo de la Temperatura, a través de la aplicación del moldeo grafico que se muestra en la Figura 4.28, que permite la interpolación de los datos; los cuales han sido generados en grillas de 0,5 k*0,5 km, con las ecuaciones mensuales obtenidas con el modelo de correlación múltiple.

Figura 4.28. Modelo gráfico para mapeo de la variable temperatura media. Fuente: Elaboración propia

La lógica que sigue el modelo gráfico es la siguiente:

Tmedia, contiene la serie temporal de los datos climàticos mensuales de enero a diciembre, incluyendo el promedio anual,

IDW, es el mètodo de interpolaciòn seleccionado. En este caso se eligiò el mètodo de Inverso de la Distancia al Cuadrado. Cualquier otro mètodo seleccionado arroja resultados similares al estar los datos distanciados en cuadrìculas regulares,

Interpola : Contiene los resultados de los mapas interpolados.

Cuenca : Contiene el lìmite de la cuenca de estudio (Sacsara-Santa Teresa, Aobamba),

Extract by MasK : Extrae los datos interpolados para el lìmite de la cuenca de estudio,

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Mapas : Contiene la serie de mapas climáticos generados. En las Figuras 4.29, 4.30 y 4.31, se muestran los mapas de la distribución de la temperatura anual, a nivel medio, máximo y mínimo, obtenida para la subcuenca del río Shullcas, los valores promedio que oscilan entre:

La temperatura media, fluctúa entre -2 ºC y 14 ºC

La temperatura máxima, fluctúa entre 4 ºC y 22 º C

La temperatura mínima, fluctúa entre -12 ºC y 8 ºC

Figura 4.29. Temperatura media anual. Fuente: Elaboración propia

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120

Figura 4.30. Temperatura media máxima. Fuente: Elaboración propia

Figura 4.31. Temperatura media mínima. Fuente: Elaboración propia

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121

4.2.4 Análisis de la Evapotranspiración

El comportamiento de esta variable se presenta diferenciado en las zonas altitudinales, tal como se observa en la Tabla 4.13; así tenemos que existe una mayor demanda evapotranspirativa anual en la zona baja (1388,0 mm/año), mientras que en la zona alta la evapotranspiración anual decrece a (1001,0 mm/año).

Tabla 4.13. Evapotranspiración Potencial en subcuenca Shullcas.

Zona Evapotranspiración Potencial en mm- Subcuenca Shullcas

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Anual

Baja 122.5 108.3 116.8 108.7 103.9 98.1 101.9 113.8 118.9 130.4 132.8 132.2 1388.3

Media 109.9 95.5 102.8 96.0 92.3 86.6 90.1 100.7 105.2 116.3 118.2 118.6 1232.4

Alta 91.3 77.4 82.8 77.5 75.0 69.4 72.3 81.0 84.8 94.7 96.4 98.3 1000.9

Fuente: Elaboración propia

Los extremos del ciclo anual de la Evapotranspiración (Figura 4.32) se presentan entre Junio y Noviembre, en la zona baja, mientras que en la zona media y alta estos extremos se dan en Junio y Diciembre. En Junio se presentan los valores mínimos, mientras que en Noviembre y Diciembre los valores máximos.

F Figura 4.32. Evapotranspiración Potencial mensual en Shullcas. Fuente: Elaboración propia

En la Tabla 4.14, se describe las características espaciales de la ETP media areal de la subcuenca del río Shullcas, las cuales han sido derivadas de los mapas temáticos mensuales y anuales. Esta variable exhibe una baja variabilidad espacial (Cv), incluso este Cv se mantiene casi estable todo el año.

0.0

20.0

40.0

60.0

80.0

100.0

120.0

140.0

ene feb mar abr may jun jul ago set oct nov dic

ETP

(m

m)

Evapotranspiraciòn Potencial Shullcas

Zona Baja

Zona Media

Zona Alta

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Tabla 4.14. Parámetros espaciales de la ETP areal en subcuenca Shullcas.

Zona Características espaciales de la ETP - subcuenca Shullcas

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Anual

Prom 98 84 90 85 82 76 79 88 93 103 105 106 1089

Desvest 13 13 14 13 12 12 13 14 14 15 15 14 164

Cv 0.13 0.15 0.16 0.16 0.15 0.16 0.16 0.16 0.16 0.15 0.15 0.14 0.15

Max 126 112 121 112 108 102 106 118 123 134 137 136 1431

Min 67 55 58 55 53 48 49 56 59 66 68 72 708

Fuente: Elaboración propia

Evapotranspiración Real (ETR)

El comportamiento espacial de esta variable se presenta diferenciado en las zonas altitudinales, tal como se observar en la Tabla 4.15; siendo mayor el requerimiento anual en la zona baja (758,0 mm/año), mientras que en la zona alta la evapotranspiración real anual decrece a (494,0 mm/año).

Tabla 4.15. Evapotranspiración Real en subcuenca Shullcas.

Zona Evapotranspiración Real en mm- subcuenca Shullcas

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Anual

Baja 69 59 63 59 57 53 55 62 64 72 73 74 758

Media 62 53 57 53 51 48 50 56 58 65 66 67 686

Alta 45 38 41 38 37 34 36 40 42 47 48 48 494

Fuente: Elaboración propia

Al igual que el comportamiento de la Evapotranspiración Potencial, los valores extremos del ciclo anual de la ETR (mínima y máxima) se presentan en Junio y Diciembre, respectivamente, en las tres zonas altitudinales (Figura 4.33).

Figura 4.33. Evapotranspiración Real en Shullcas. Fuente: Elaboración propia

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

ene feb mar abr may jun jul ago set oct nov dic

ETR

(m

m)

Evapotranspiraciòn Real Shullcas

Zona Baja Zona Media Zona Alta

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En las Figuras 4.34 y 4.35, se muestra la distribución espacial de la evapotranspiración potencial y real, para la subcuenca del río Shullcas.

Figura 4.34. Evapotranspiración Real – Subcuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

Figura 4.35. Evapotranspiración Potencial - Subcuenca del río Shullcas.

Fuente: Elaboración propia

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4.2.5 Determinación de la disponibilidad hídrica

El escurrimiento superficial es determinado por la ecuación general de Balance Hídrico simplificado de largo plazo, mediante la diferencia algebraica entre la Precipitación y la Evapotranspiración Real. Las variables o componentes del balance hídrico superficial son determinados en estaciones virtuales o mallas cuadradas de 1km2 de resolución espacial. Según la Guía Metodológica para el Balance Hídrico de América del Sur (1982), el esquema del Balance hídrico de Malla Cuadrada se basa en que toda la cuenca o región está constituida por un conjunto de cuencas “i”. A su vez, toda la cuenca está constituida por un conjunto de elementos en los cuales se realiza individualmente el Balance Hídrico. Para su aplicación se subdivide la cuenca “i” en cuadrados (Figura 4.36), limitados generalmente por paralelos y meridianos y se efectúa en cada uno de ellos el balance hídrico, ósea en cada cuadrado “j” se verificará que:

Rj = Pj - ETRj (mm)

Figura 4.36. Representación de los Componentes del Balance Hídrico en mallas. Fuente: Guía Metodológica para el balance hídrico de América del Sur

y a la salida de la subcuenca “i”, la escorrentía valdrá:

(XIII)

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O también:

Donde:

Pi : Precipitación sobre la cuenca i Ri : Escorrentía de la cuenca i ETRi : Evapotranspiración real de la cuenca i Pj : Precipitación del cuadrado j de la malla Rj : Escorrentía del cuadrado j de la malla ETRj : Evapotranspiración real del cuadrado j de la malla Ai = ∑Aj = Area de la cuenca i Aj = Area del cuadrado j de la malla

Para el caso de la subcuenca en estudio, el Balance Hídrico se aplica en el punto de desfogue, permitiendo de esta manera determinar la disponibilidad hídrica superficial. Para la obtención de la lámina de escurrimiento superficial se ha utilizada la metodología del Balance Hídrico, considerando los valores medios areales de las variables Precipitación, ETR. Estos resultados se presentan en la Tabla 4.16. El análisis del escurrimiento se realiza en el punto de desfogue de la cuenca en todo el área (229,2 km2).

Tabla 4.16 Balance Hídrico subcuenca del río Shullcas.

Zona Escurrimiento promedio mensual (mm) – subcuenca Shullcas

Set Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Anual

P (mm) 47 88 139 211 273 263 224 94 43 36 31 24 1474

ETR (mm) 96 107 110 109 103 90 95 88 86 77 80 89 1130

Esc (mm) -49 -19 30 103 170 173 129 6 -44 -40 -48 -65 344

Fuente: Elaboración propia

De los resultados obtenidos y traducidos en la Tabla 4.16, se observa que entre el período de Mayo a Octubre, se presentan deficiencia hídrica en la subcuenca; siendo más intenso este déficit en Agosto (Figura 4.37), que es el mes de menor precipitación en el año. De Noviembre a Abril, existe un excedente hídrico, por un mayor aporte pluviométrico en la parte media y alta de la zona de estudio. Considerando una lámina anual de escorrentía de 263 mm, esto representaría para la subcuenca de Shullcas un caudal promedio anual de 2,0 m3/s.

(XIV)

(XV)

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Hay que tener en cuenta que el escurrimiento glaciar del Huaytapallana que alimenta las nacientes del río Shullcas, tiene un efecto regulador en los caudales de estiaje, por lo que en este análisis de Balance Hídrico su contribución a la escorrentía total de la cuenca no está cuantificada por falta de información de caudales, por lo que es de esperarse que en el cauce del río Shullcas deber existir durante el estiaje un flujo base casi constante como resultado de la desglaciación del nevado Huaytapallana, tal como se aprecia en la Figura 4.39. .

Figura 4.37. Balance hídrico mensual en Shullcas. Fuente: Elaboración propia

En la Figura 4.38, se muestra el mapa de escurrimiento generado para las subcuencas del río Shullcas, en el cual se muestra, la parte baja de la zona de estudio registra una deficiencia en la disponibilidad hídrica; mientras que en la parte media y alta, se aprecia una mayor disponibilidad de recurso hídrico, el cual está asociado a un aporte glaciar, producto del impacto del cambio climáticos en el nevado Salkantay.

4.2.6 Caracterización hidrológica y estimación de la oferta hídrica

superficial

Se ha generado los caudales medios mensuales del río Shullcas para el periodo 1970-2009. El área de drenaje considerado ha sido toda cuenca con una superficie de 229,2 km2. En la Tabla 4.17, se presenta una síntesis de los caudales característicos del río Shullcas a nivel anual, mientras que en la Tabla 4.18 se presenta los parámetros estadísticos de la serie histórica de los caudales mensuales generados. Estos caudales han sido generados en una estación ficticia ubicada en la confluencia del río Shullcas con el Mantaro.

-40

-20

0

20

40

60

80

100

120

140

160

set oct nov dic ene feb mar abr may jun jul ago

Pp

, E

TR

, E

sc (

mm

)

Balance Hìdrico Shullcas

P (mm)

ETR (mm)

Esc (mm)

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Figura 4.38. Mapa de escurrimiento superficial para la subcuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

Se ha estimado para la cuenca del río Shullcas un caudal promedio anual de 2,5 m3/s utilizando el modelo de Lutz-Sholtz, este caudal es coherente con la información existente para la subcuenca del río Pachacayo, ubicada al norte de Shullcas en la misma cuenca del Mantaro, que reporta un caudal promedio anual de 9,6 m3/s para un área de drenaje de 820,0 km2 y un coeficiente de escorrentía de 0,42.

Tabla 4.17. Caracterización de los caudales del río Shullcas a nivel anual.

Parámetro Unidad Valor

Area drenaje Km2 229.2

Caudal promedio anual m3/s 2.5

Caudal máximo m3/s 14.46

Caudal mínimo m3/s 0.30

Caudal promedio anual en años secos m3/s 1,8

Caudal promedio anual en años húmedos m3/s 3,7

Caudal promedio anual al 50% persistencia m3/s 2.4

Caudal promedio anual al 75% persistencia m3/s 2.1

Caudal promedio anual al 90% persistencia m3/s 2.1

Caudal promedio anual en años "Niño" m3/s 2.5

Caudal promedio anual en años "La Niña" m3/s 2.7

Fuente: Elaboración propia

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El año más húmedo en la subcuenca del río Shullcas fue el año Hidrológico 1985-86, mientras que el Año más seco fue el año Hidrológico 1991-92. En años El Niño el caudal es normal, mientras que en años la Niña se presenta un caudal ligeramente superior s su promedio histórico.

Tabla 4.18. Parámetros estadísticos de la serie histórica de caudal a nivel mensual y anual del río Shullcas

Parámetro PARAMETROS ESTADISTICOS DE CAUDAL

SET OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO ANUAL

Promedio 0.8 1.6 2.1 3.0 5.1 6.3 6.0 2.3 1.2 0.8 0.4 0.4 2.5

Mediana 0.6 1.4 2.5 3.4 5.3 5.8 5.7 2.6 1 0.6 0.5 0.4 2.4

DS 0.4 1.2 1.4 1.9 2.5 2.9 2.5 1.3 0.9 0.5 0.1 0.1 0.8

CV 0.59 0.7 0.54 0.5 0.46 0.45 0.44 0.48 0.72 0.61 0.25 0.19 0.32

máx 2.5 6.1 6.9 10.9 11 14.5 12.2 6.9 5.6 2.6 1 0.6 4.9

Min 0.3 0.3 0.4 0.3 0.3 0.8 0.9 0.5 0.3 0.4 0.3 0.3 0.5

Fuente: Elaboración propia

La oferta hídrica también ha sido caracterizada teniendo en cuenta el comportamiento de los caudales en años que se definen como húmedos, secos o normales. En años húmedos existe un exceso hídrico significativo que supera los promedios históricos de la serie. En año seco se presenta una deficiencia hídrica, en la cual el caudal presenta valores por debajo de sus promedios históricos. Se ha utilizado el criterio de deciles para caracterizar este estado hídrico, de la subcuenca del río Shullcas, el cual se muestra en la Tabla 4.19; así como también, se ha logrado determinar los caudales a nivel de probabilidad para diferentes niveles de persistencia tal como se observa en la Tabla 4.20.

Tabla 4.19. Caracterización de los caudales del río Shullcas en Años secos, Años normales y Años húmedos.

AÑO CAUDAL PROMEDIO EN AÑOS SECOS , NORMALES Y HUMEDOS

SET OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO TOTAL

SECO 0.5 1.5 2.0 2.7 3.2 4.2 3.5 1.7 0.8 0.9 0.5 0.4 1.8

NORMAL 0.7 1.4 2.4 3.4 5.9 6.2 5.8 2.7 1.3 0.7 0.5 0.4 2.6

HUMEDO 1.0 2.2 3.6 5.6 7.6 9.4 7.9 3.8 1.4 0.7 0.5 0.4 3.7

Fuente: Elaboración propia

Tabla 4.20. Caudales probabilísticos del río Shullcas a diferente persistencia mensual.

Persistencia CURVAS DE PERSISTENCIA DE CAUDAL PROMEDIO MENSUAL

SET. OCT. NOV. DIC. ENE. FEB. MAR. ABR. MAY. JUN. JUL. AGO. TOTAL

P - 50% 0.6 1.4 2.5 3.4 5.3 5.8 5.7 2.6 1.0 0.6 0.5 0.4 2.5

P - 75% 0.4 0.9 1.5 2.7 4.0 5.0 4.3 1.8 0.8 0.5 0.4 0.3 2.1

P - 80% 0.4 0.8 1.4 2.4 3.3 4.7 4.1 1.8 0.7 0.5 0.4 0.3 2.0

P - 90% 0.3 0.5 1.1 1.9 2.9 3.9 3.1 1.4 0.7 0.4 0.4 0.3 1.9

Fuente: Elaboración propia

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Otro aspecto relacionado a la oferta hídrica es conocer su distribución temporal en años característica tipos que se presentan en la subcuenca del río Shullcas, como se observa en la Figura 4.39; así como la determinación de los valores a nivel de probabilístico y a diferentes persistencias, tal como se muestra en la Figura 4.40.

Figura 4.39. Hidrograma de caudal mensual del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

Figura 4.40. Curvas de persistencia mensual de caudal del río Shullcas Fuente: Elaboración propia

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.0

9.0

10.0

SET. OCT.NOV. DIC. ENE. FEB. MAR.ABR.MAY. JUN. JUL. AGO.

Cau

dal (

m3/s

)

Años Normales, Secos y Húmedos

Año_normal

Año_Seco

Año_Húmedo

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

SET. OCT. NOV. DIC. ENE. FEB. MAR. ABR. MAY. JUN. JUL. AGO.

Cau

dal (m

3/s

)

Curvas de Persistencia de Caudal promedio mensual

P50%

P75%

P_80%

P_90%

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130

En la Tabla 4.21, se presenta la oferta hídrica superficial promedio anual en las principales quebradas tributarias de la subcuenca del río Shullcas. Estos caudales han sido determinados mediante transposición hidrométrica de los caudales de Shullcas, teniendo en cuenta las áreas de drenaje de las quebradas

Tabla 4.21. Oferta hídrica superficial anual en principales quebradas de la subcuenca del río Shullcas.

Fuente: Elaboración propia

Area Qmáx Qmed Qmin

(km2) (m3/s) (m3/s) (m3/s)

Chuspe 24.00 0.680 0.008 0.000

Anlayaco 12.45 0.353 0.004 0.000

Ucuhcancha 36.45 1.032 0.012 0.000

Ronda 16.65 0.472 0.006 0.000

Achapa 28.20 0.799 0.009 0.000

Pacchapata 41.70 1.181 0.014 0.000

Yahuarpuquio 6.50 0.184 0.002 0.000

Llamioc 7.80 0.221 0.003 0.000

Shuyo 5.40 0.153 0.002 0.000

Microcuenca

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4.3 Conclusiones y Recomendaciones 4.3.1 Conclusiones

Se ha realizado la caracterización del escurrimiento superficial de la subcuenca del río Shullcas, mediante la metodología del Balance Hídrico Superficial, con un enfoque semiespacializado, lo cual ha permitido tener una representación a detalle de las principales variables del Balance Hídrico: Precipitación, Temperatura, Evapotranspiración y Escurrimiento Superficial.

La metodología utilizada permite obtener de manera automática los valores medios areales de las variables climáticas en las unidades hidrológicas de interés.

La información hidroclimática a nivel de la subcuenca ha sido generada a partir de la información climática regional (cuenca del río Mantaro), para lo cual se generaron modelos de regresión lineal múltiple que permiten representar las variables del clima en función a las características topográficas de las cuencas, con alta significancia estadística.

Los resultados de la evaluación de las características de la variables que gobiernas el ciclo hidrológico de las subcuenca del río Shullcas, se indica a continuación: o Precipitación

Se ha determinado modelos de regresión múltiple mensual

con una alta significancia estadística, para la variable temperatura. Se han obtenido coeficientes de correlación (R2) superior a 0,90.

El modelo de precipitación mediante regresión múltiple no resultó estadísticamente significativo, por lo que para la interpolación se procesó mediante el método del inverso de la distancia al cuadrado con mejores resultados.

La precipitación media anual en la subcuenca del río Shullcas, alcanza los 757,00 mm, siendo más intensa ésta en la zona alta con un módulo pluviométrico promedio de 773,0 mm/año. El comportamiento de la precipitación es creciente con la altitud, superando los 800,0 mm/año por encima de los 4300 msnm.

Febrero, es el de mayor pluviometría donde se concentra el 17% de la precipitación anual en las tres zonas altitudinales consideradas. El de menor pluviometría corresponde a Julio, con apenas el 0,9% de la precipitación anual en las tres zonas altitudinales.

Durante el año, el mayor aporte pluviométrico registrado ha sido en la parte media y alta, de la subcuenca, con 1253 mm y 1255 mm; mientras que en la parte baja, se ha registrado los mínimos aportes con 428 mm.

A nivel mensual, el mayor y menor aporte de precipitación en la subcuenca del río Shullcas, se presentan en Enero y Julio.

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Según el diagrama ombrotérmico de la subcuenca del río Shullcas, el periodo seco se presenta durante el intervalo de tiempo comprendido entre Mayo a Agosto.

o Temperatura

Del análisis regional de la temperatura, se ha determinado un

gradiente altitudinal de -0.69 ºC /100m. Se ha caracterizado la temperatura por zonas altitudinales,

habiéndose determinado para la zona baja de la subcuenca, una temperatura media anual de 12,4 ºC, para la zona media 9,1 ºC y para la zona alta 4,2 ºC.

En la zona Baja (3150,0 msnm – 3500,0 msnm) de la subcuenca Shullcas; Noviembre es el más cálido, con una temperatura media de 13,6ºC y una Temperatura máxima de 20,8 ºC. El más frio corresponde a Julio con una Temperatura media de 10,5 ºC y una Temperatura mínima de 1,2 ºC.

En la zona media (3150,0 msnm – 4000,0) msnm; Noviembre es el más cálido, con una temperatura media de 10,0 ºC y una Temperatura máxima de 17,3 ºC. El más frio corresponde a Julio con una Temperatura media de 7,3 ºC y una Temperatura mínima de -1,9 ºC.

En la zona alta (>4000,0 msnm); Noviembre es el más cálido, con una temperatura media de 4,7 ºC y una Temperatura máxima de 12,1 ºC. El más frio corresponde a Julio con una Temperatura media de 2,5 ºC y una Temperatura mínima de -6,6 ºC.

o Evapotranspiración

La evapotranspiración potencial (ETP) determinada por el

método de Hargreaves Samani, indica un comportamiento decreciente de esta variable con la altitud; así tenemos que en la zona baja (entre 1450 y 3500 msnm) la ETP promedio alcanza los 1388,0 mm/año. En la zona media (entre los 3500 y 4000 msnm) la ETP promedio alcanza los 1232,0 mm/año y en la zona alta (entre los 4000 y 5950,0 msnm) la ETP promedio es de 1001,0 mm/año.

Los extremos del ciclo anual de la ETP, se presenta durante Junio y Noviembre, en la zona baja, mientras que en la zona media y alta estos extremos se dan en Junio y Diciembre. En Junio se presentan los valores mínimos, mientras que en Noviembre y Diciembre los valores máximos.

El comportamiento espacial de la Evapotranspiración Real (ETR) determinado por el método de Turc, se presenta diferenciado en las zonas altitudinales, en la zona baja el requerimiento promedio anual es de 758,0 mm/año; en la zona media la ETR alcanza los 683,0 mm/año y en la zona alta la ETR anual decrece a 494,0 mm/año.

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Al igual que el comportamiento de la Evapotranspiración Potencial, los valores extremos del ciclo anual de la ETR (mínimo y máximo) se presentan en Junio y Diciembre, respectivamente, en las tres zonas altitudinales.

o Escurrimiento superficial

Se ha determinado el Balance Hídrico superficial de la subcuenca Shullcas, el cual indica que durante el período Mayo a Setiembre se presenta deficiencia hídrica, siendo más acentuado este déficit en Julio. Los meses restantes del año existe un exceso de oferta hídrica, que alimenta las reservas hídricas de la cuenca. La lámina de escorrentía anual generada en la subcuenca Shullcas es de 263 mm, que representa un caudal promedio anual del río Shullcas de 2,0 m3/s, sin considerar aporte glaciar.

Hay que tener en cuenta que el escurrimiento glaciar del Huaytapallana que alimenta las nacientes del río Shullcas, tiene un efecto regulador en los caudales de estiaje, por lo que en este análisis de Balance Hídrico su contribución a la escorrentía total de la cuenca no está cuantificada por falta de información de caudales, por lo que es de esperarse que en el cauce del río Shullcas deber existir durante el estiaje un flujo base cuasi constante como resultado de la desglaciación del nevado Huaytapallana.

4.3.2 Recomendaciones

La cuantificación sistemática del escurrimiento superficial en la subcuenca de estudio, permitirá validar los mapas de escorrentía superficial generados. Por otro lado esta información de caudales permitirá conocer la contribución glaciar al escurrimiento superficial que registras la subcuenca, porque la metodología del Balance Hídrico no permite tener este tipo de discretización de esta variable.

Se sugiere extender esta misma metodología de análisis, a las sub cuencas vecinas a Shullcas, y que tengan influencia glaciar en su escurrimiento superficial.

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4.4 Bibliografía

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Panoramio.com. 2008. Bosque tropical de Huancabamba

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Foto 4.1. Aforo por vadeo en la subcuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

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CAPÍTULO V

PERCEPCIÓN REMOTA

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CAPÍTULO V

RESUMEN

V. PERCEPCIÓN REMOTA

5.1 Metodología

5.1.1 Selección y adquisición de imágenes

5.1.2 Delimitación del área de estudio

5.1.3 Adecuación de la cartografía vectorial

5.1.4 Preprocesamiento y corrección de imágenes

5.1.5 Elaboración de Mosaicos

5.1.6 Combinación en color

5.1.7 Clasificación no supervisada

5.1.8 Caracterización de áreas glaciares

5.1 Resultados

5.2 Análisis de resultados

5.3 Conclusiones

5.5 Bibliografía

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RESUMEN Pese a que nuestro país es causante de solo el 0,4% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero, los impactos que el calentamiento genera en el territorio son muy severos, en especial en la preocupante reducción de nevados, el aumento de sequías y heladas, entre otros, los cuales, según modelos climáticos, tenderán a intensificarse y ser más frecuentes. El Perú que posee 20 cordilleras con presencia de glaciares, se ha perdido en los últimos 35 años el 22% de superficies glaciares. Esto ha generado una pérdida de más de 12 000 MMC de agua, lo que supera el consumo de agua de Lima, durante más de 10 años. Es por ello que la aplicación de los Sistemas de Información Geográfica, y el tratamiento de las imágenes de satélites son herramientas fundamentales en la toma de decisiones para el manejo sustentable de los recursos naturales, ya que permite la identificación de tipos de coberturas asociadas a la naturaleza de los cuerpos de agua. El objetivo de este trabajo es determinar y estudiar con la ayuda de imágenes satelitales (sensores pasivos) el retroceso sufrido por los glaciares del Nevado Salkantay (Cusco), que debido al incremento de la temperatura hace difícil un proceso de re-hielo, durante los meses que se suponen deberían ser fríos. El empleo de esta herramienta de sensoramiento remoto es una valiosa contribución al monitoreo de los glaciares y su entorno en diversos períodos de tiempo. En estudio se ha tenido en cuenta algunos detalles, que se describen a continuación:

- El nivel de estudio que se empleara será semidetallado. - Escala de trabajo 1/100 000 o 1/50 000. - La unidad mínima a emplearse es división política y/o unidad hidrográfica. - Los sensores a usar son ALOS (Advanced Land Observing Satélite) y

Landsat. - Los softwares utilizados son ArcGIS, ERDAS Imagine y ENVI.

El estudio nos permitirá arribar a conclusiones preliminares las cuales serán de interés para relacionar los fenómenos ambientales (calentamiento global/efecto invernadero) que influyen en una zona de tanta importancia, ya que se puede considerar como una de las mayores y escasas reservas de agua del país. Hay que señalar que se han obtenido resultados que se acercan mucho a los esperados. Creemos que ello se debe principalmente a la dimensión de los glaciares analizados, mucho más discretos que los habitualmente estudiados mediante las técnicas aquí descritas (tengamos en cuenta que algunas zonas de clasificación, presentan sombra debido a la hora de toma de la escena, causando dificultad al momento de realizar una clasificación, solucionándose con otro tipo de imágenes), que contrasta con la resolución espacial disponible, de 10 m. La discrepancia existente entre los diferentes datos oficiales consultados no ofrece un excesivo margen de confianza, ello es debido a la tendencia anómala en la evolución de los glaciares.

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V. PERCEPCIÓN REMOTA 5.1 Metodología La teledetección es una ciencia por la cual las características de un objeto de interés pueden ser identificadas, medidas y analizadas sin contacto directo a través de un sensor, basado en la manera como los objetos reflejan, refractan, absorben o emiten energía electromagnética (luz visible, ultravioleta, infrarrojos, etc.), con esto se obtiene información de color, forma, tamaño y textura del objeto. Constituye una herramienta fundamental para la evaluación del medio físico y biológico en el tiempo. Los métodos que se aplican a través de diferentes procesos permiten discriminar formaciones a través del comportamiento radiométrico y espectral de los diferentes tipos de cobertura sobre el medio. Esto permite desarrollar estudios e investigaciones técnicas científicas, de múltiples aplicaciones en medio ambiente, agricultura, recursos hídricos, glaciares tropicales, entre otros. El objetivo principal de la teledetección en la hidrología (Tabla 5.1), es observar y medir cambios cualitativos y cuantitativos de los cuerpos y corrientes de agua sobre la Tierra, así como su superficie, vegetación asociada, evidencias de contaminación, sedimentación, entre otros; ofrece también información para la evaluación y monitoreo de las cuencas hidrográficas como unidad básica para la gestión del recurso. Y en el caso que nos compete de los glaciares tropicales, que cumplen un rol importante en el aporte y regulación natural de las cuencas hidrográficas del país, y que actualmente se encuentran en peligro de desaparecer por los efectos del cambio climático.

Tabla 5.1. Aplicación de la Teledetección a la Hidrología.

Continentales Oceánicas

Cartografía hidrogeográfica Cartografía batimétrica

Cartografía de Humedales Cartografía de arrecifes

Inundaciones Erosión y degradación de costas

Sequias Dinámica litoral

Desecación y salinización de humedales y lagos Apoyo a la cartografía de cartas de navegación

Cambios en la morfología fluvial Análisis del transporte de sedimentos

Seguimiento de la calidad de las aguas Temperatura del mar

Seguimiento de la contaminación hídrica Contaminación marina y costera

Explotación y vulnerabilidad de acuíferos Indicadores de biomasa, estudio del fitoplancton

Evolución de glaciares Dinámica de hielos

Evolución de hielos Oleaje y corrientes marinas

Detección de aguas subterráneas Bancos de pesca

Fuente: González, et al., 2005

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Los glaciares son excelentes indicadores de las fluctuaciones del clima, debido a que revelan variaciones en los parámetros de temperatura y precipitación. El derretimiento de estas masas de hielo se debe al aumento de la temperatura en el aire y el descenso de las precipitaciones, es así que surge la necesidad de monitorearlas, estudiarlas e inventariar su superficie lo que permitirá conocer su estructura y evolución y realizar una estimación de la cantidad de agua disponible, lo que por ende, ayudará en la toma de decisiones para afrontar la pérdida de esta importante fuente de agua. El satélite japonés ALOS (Advanced Land Observing Satellite, Tabla 5.2) fue lanzado por la Agencia Espacial Japonesa (JAXA) el 24 de Enero de 2006, con la misión de observar y obtener imágenes de todo el planeta para el monitoreo de desastres, evaluación e inventario de recursos naturales y en especial para proveer a la comunidad usuaria de información de resolución suficiente capaz de permitir la generación de mapas a escala 1:25 000. Tabla 5.2. Principales Características del Satélite ALOS.

Nombre del

Objeto Espacial

Satélite avanzado

de observación

terrestre ALOS -

Daichi

Designación 2006-002A

Lugar de

lanzamiento

Centro Espacial

de Tanegashima,

Kagoshima, Japón

Fecha de

Lanzamiento 24 de enero 2006

Peso 4 Toneladas

Tiempo de vida

estimado 3 - 5 años

Órbita

Subrecurrente

heliosincronizada

h=691.65 km,

Inc=98.16º

Periodo de

revisita 46 días

Fuente: JAXA, 2007.

El satélite ALOS está compuesto de 3 sistemas independientes: PRISM (Panchromatic Remote Sensing Instrument for Stereo Mapping), AVNIR-2 (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer) y PALSAR (Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar); que adquieren simultáneamente imágenes ópticas e imágenes de radar con diversas resoluciones y coberturas.

El PRISM (Figura 5.1), genera imágenes en tonos grises, con resolución espacial de 2,5 m, con franjas de hasta 70 km de ancho. Se constituye de un conjunto de 3 sensores que permite obtener simultáneamente imágenes en visada vertical (nadir), inclinada hacia adelante y hacia atrás, haciendo posible la adquisición de imágenes tridimensionales a lo largo de la trayectoria, recoge data suficiente para mapeo a escala de 1:25 000.

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Las principales aplicaciones de las imágenes de PRISM (Tabla 5.3) son en cartografía, construcción de DEM, mapeo y planeamiento urbano, agricultura, estudios forestales, estudios costeros, monitoreo de inundaciones, geología, simulaciones 3D, entre otros.

Figura 5.1. Sensor PRISM y sus modos de mapeo.

Fuente: JAXA, 2007.

Tabla 5.3. Características técnicas del sensor PRISM.

Características de PRISM

Número de Bandas 1 (Pancromática)

Longitud de Onda 0,52 ~ 0,77 micrones

Número de Sensores 3 (nadir/hacia

adelante/hacia atrás)

Relación Base/Altura

(B/H) 1,0

Resolución Espacial 2,5 m

Longitud da Franja 35 km (modo triplet)

70 km (nadir)

Relación Señal/Ruido >70

Función de Transferencia

de Modulación >0.2

Número de Detectores

28.000/banda (franja de

70 km)

14.000/banda (franja de

35 km)

Inclinación de Visada de -1,5 a +1,5 grados

Resolución Radiométrica 8 bits

Fuente: JAXA, 2007

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El AVNIR-2 (Figura 5.2), sensor multiespectral de 4 bandas, es capaz de obtener imágenes en colores del planeta con resolución de 10 metros y, variando la inclinación de la vista lateralmente, consigue describir rápidamente situaciones de desastres naturales. Sus características las hacen adecuadas para estudios que requieren alto nivel de detalle, como estudios de uso y cobertura del suelo, manejo de recursos naturales, facilitando el monitoreo ambiental (Tabla 5.4).

Figura 5.2. Sensor AVNIR-2 y sus modos de mapeo.

Fuente: JAXA, 2007

Tabla 5.4. Características técnicas del sensor AVNIR.

Características de AVNIR-2

Bandas

Espectrales/comp. de

onda (micrones)

1: 0.42 - 0.50

2: 0.52 - 0.60

3: 0.61 - 0.69

4: 0.76 - 0.89

Resolución Espacial 10 m (nadir)

Longitud de Franja 70 km (nadir)

Señal/Ruido > 200

Función de

Transferencia de

Modulación

Bandas 1 ~ 3: >0.25

Banda 4: >0.20

No. de Detectores 7000 / banda

Límite de Inclinación

Lateral de Visada

+/-44°

(derecha/izquierda)

Resolución

Radiométrica 8 bits

Fuente: JAXA, 2007.

El PALSAR (Figura 5.3), es un avanzado sistema de radar para la captación de imágenes a través de microondas, pudiendo operar noche y día, en cualquier condición climática, con resolución de hasta 10 metros (Tabla 5.5).

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Figura 5.3. Sensor PALSAR y sus Modos de mapeo.

Fuente: JAXA, 2007

Tabla 5.5. Características técnicas del sensor PALSAR.

Características de PALSAR

Modo Fino (Fine) ScanSAR Polarimétrico

Frecuencia 1.270 MHz (Banda L)

Ancho de Banda 28 MHz 14 MHz 14 MHz, 28 MHz 14 MHz

Polarización HH HH+HV HH HH+HV+VH+VV

Ángulo de incidencia 8° ~ 60° 8° ~ 60° 18° ~ 43° 8° ~ 60°

Resolución de rango 7 ~ 44 m 14 ~ 88 m 100 m 24 ~ 89 m

Longitud de Franja 40 ~ 70 km 40 ~ 70 km 250 ~ 350 km 20 ~ 65 km

Tasa de transmisión de datos 240 Mbps 240 Mbps 120 Mbps o 240 Mbps 240 Mbps

Fuente: JAXA, 2007

Para el propósito de este estudio empleamos imágenes ALOS, con las cuales se determinaron las siguientes etapas:

5.1.1 Selección y adquisición de imágenes

Dentro del marco del Proyecto PRAA, se tiene una donación de 60 imágenes ALOS, las cuales serán utilizadas básicamente para realizar análisis y estudios de percepción remota en las glaciares de Huaytapallana (Junín) y Salkantay (Cuzco). En el caso particular de este estudio, se ha utilizado información cartográfica del IGN e imágenes ALOS de los sensores PRISM y AVNIR-2 (Tabla 5.6) en modo pancromático y multiespectral respectivamente, que se detalla a continuación: • Cartografía Nacional a escala 1:100,000 en formato digital (IGN).

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Subcuenca Shullcas: Hojas 24-m, 24-n, 25-m, 25-n. • Cuatro imágenes PRISM nadir de 2.5 metros de resolución de la

zona del Mantaro. • Cuatro imágenes PRISM backward de 2.5 metros de resolución de

la zona del Mantaro. • Dos imágenes AVNIR 2 de 10 metros de resolución de la zona del

Mantaro. • Dos Imágenes Landsat 5TM de 30 metros de resolución de los

años 2008 y 2010 de la zona del Mantaro.

Tabla 5.6. Imágenes ALOS georeferenciadas utilizadas.

N° Código de Imágenes Sensor Fecha

Adquisición Resolución

ZONA MANTARO

1 Scene ID: ALAV2A121883840_O1B2R_U AVNIR-2 Mayo 2008 10 m

2 Scene ID: ALAV2A229243840_O1B2R_U AVNIR-2 Mayo 2010 10 m

3 Scene ID: ALPSMB021233890-O1B2R_UB PRISM Junio 2006 2,5 m PAN

4 Scene ID: ALPSMB021233895-O1B2R_UB PRISM Junio 2006 2,5 m PAN

5 Scene ID: ALPSMN021233835-O1B2R_UN PRISM Junio 2006 2,5 m PAN

6 Scene ID: ALPSMN021233840-O1B2R_UN PRISM Junio 2006 2,5 m PAN

7 Scene ID: ALPSMB027943890-O1B2R_UB PRISM Agosto 2006 2,5 m PAN

8 Scene ID: ALPSMB027943895-O1B2R_UB PRISM Agosto 2006 2,5 m PAN

9 Scene ID: ALPSMN027943835-O1B2R_UN PRISM Agosto 2006 2,5 m PAN

10 Scene ID: ALPSMN027943840-O1B2R_UN PRISM Agosto 2006 2,5 m PAN

Fuente: Elaboración propia

5.1.2 Delimitación del área de estudio Determinar cuál es el área de interés, previo reconocimiento de la zona, para su adecuada delimitación y ubicación de coordenadas. Características del Nevado Huaytapallana Altura: 5 557 m.s.n.m. Ubicación: En la sierra central del Perú, sobre la margen izquierda del

rio Mantaro en la Cordillera Huaytapallana, que nace a la altura de la provincia de Jauja (Junín) y se extiende hacia el Sureste hasta la provincia de Tayacaja (Huancavelica).

Mapas: Carta Nacional IGN Hojas 24-m, 24-n, 25-m, 25-n. El nevado Huaytapallana políticamente pertenece a la jurisdicción de la provincia de Huancayo en el departamento de Junín. El nevado se extiende espacialmente en las nacientes de las subcuencas de Shullcas (zona sur), Tulumayo (zona norte), Achamayo (zona oeste) y Pariahuanca (zona este), que son ríos tributarios del Mantaro. La

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subcuenca Shullcas se origina de la confluencia de las quebradas Ucushcancha y Ronda, ambas alimentadas por las lagunas Lazo Huntay y Chuspicocha, abastecidas permanentemente por las aguas del deshielo del nevado Huaytapallana. Se accede a él tomando la carretera afirmada que parte de Huancayo hacia el Noreste, atravesando las localidades de Palian (km 7), Chamisería (km 10) y Acopalca (km 17), antigua hacienda ganadera hoy bajo la administración de la Comunidad Campesina de Acopalca. El camino asciende siguiendo el curso del río Shullcas luego el río Ronda hasta el abra Huaytapallana (km 29; 4,550 msnm). De este punto la cumbre llamada De La Virgen parte el camino de herradura de acceso turístico, construido por la Comunidad de Acopalca. En la Figura 5.4 se aprecia la zona de estudio del Nevado Huaytapallana.

Figura 5.4. Zona de Estudio Nevado Huaytapallana (ALOS AVNIR-2 2008). Fuente: Elaboración propia

5.1.3 Adecuación de la cartografía vectorial Hacer uso de información cartográfica necesaria que permita realizar los procesos adecuados para la adición y superposición con las imágenes de satélite que nos permita obtener una mejor georeferenciación de las diferentes imágenes de satélites empleadas. La cartografía del IGN empleada en el presente estudio está en el sistema de proyección UTM WGS 1984 zona 18 Sur, respetándose este sistema para el procesamiento de las imágenes satelitales.

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5.1.4 Preprocesamiento y corrección de imágenes Consiste en un conjunto de técnicas orientadas a mejorar la presentación de la imagen satelital con la finalidad de facilitar la interpretación por parte del analista. Obtener imágenes de satélite con una adecuada información, siendo estas más representativa y acorde a la realidad para sus respectivas aplicaciones de procesamiento. Cabe resaltar que las imágenes ALOS ya vienen corregidas radiométrica y geométricamente. a) Corrección radiométrica Por corrección radiométrica se entiende el proceso que consiste en igualar el registro de los detectores mediante un modelo generalmente lineal. Actualmente, la mayoría de las empresas ponen en el mercado imágenes básicamente tratadas con este nivel de precisión. b) Corrección geométrica La corrección geométrica consiste en eliminar de la imagen el efecto sistemático, panorámico, de rotación y curvatura de la Tierra y de la variación de altitud del satélite con respecto del elipsoide de referencia. El proceso de corrección consiste en operar un remuestreo al paso indicado por la resolución geométrica del propio satélite. c) Georeferenciación La georeferenciación consiste en un proceso de referenciación de la imagen adquirida dentro de un registro cartográfico escogido por el usuario. La corrección puede operarse bajo una óptica bidimensional, utilizando puntos de apoyo de un sistema cartográfico conocido como UTM o Lambert y, mediante una traslación en X e Y, se corrige la imagen con un error cuadrático medio fijado por el usuario teniendo en cuenta las características de la imagen y sus niveles de precisión. El nivel de precisión para la georeferenciación de las imágenes, depende en gran medida de la fuente de información geográfica utilizada (mapas temáticos, cartografía oficial, puntos de GPS, etc.) y de la escala a la cual se vaya a realizar el trabajo. Básicamente consiste en introducir las coordenadas de puntos fácilmente reconocibles en la imagen como son cruces de carreteras, desembocaduras de ríos, construcciones o rasgos fisiográficos. Para la georeferenciación de las imágenes ALOS (Figura 5.5) se tomó como información de referencia la cartografía elaborada por el IGN, correspondiente a la zona de estudio (curvas de nivel y red hidrográfica). Se tuvo en consideración las dimensiones de la escena, la focalización del área de estudio, el método de resampleo y la información vectorial de referencia.

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Figura 5.5. Proceso de de Georeferenciación de una imagen satelital usando

ENVI teniendo como referencia información vectorial. Fuente: Elaboración propia

Los puntos de control o GCP escogidos representan la misma posición tanto en la imagen a rectificar como en la información vectorial de referencia, las coordenadas de estos puntos son conocidas y para su selección se utilizaron criterios como vértices de ríos y/o quebradas, lagunas, rasgos fisiográficos, entre otros. 5.1.5 Elaboración de Mosaicos Para las imágenes PRISM, previo a la georeferenciación se hicieron los mosaicos de las imágenes de la misma fecha de toma (Tabla 5.7), ya que automáticamente pueden ser obtenidos en ENVI (Figura 5.6). Tabla 5.7. Mosaicos de Imágenes ALOS PRISM.

N° Nombre Tipo Archivo img Fecha Toma Res

ZONA MANTARO

1 mantaro_psmb01 Back ALPSMB021233890-O1B2R_UB 18/06/2006 2,5 m

ALPSMB021233895-O1B2R_UB 18/06/2006 2,5 m

2 mantaro_psmn01 Nadir ALPSMN021233835-O1B2R_UN 18/06/2006 2,5 m

ALPSMN021233840-O1B2R_UN 18/06/2006 2,5 m

3 mantaro_psmb02 Back ALPSMB027943890-O1B2R_UB 03/08/2006 2,5 m

ALPSMB027943895-O1B2R_UB 03/08/2006 2,5 m

4 mantaro_psmn02 Nadir ALPSMN027943835-O1B2R_UN 03/08/2006 2,5 m

ALPSMN027943840-O1B2R_UN 03/08/2006 2,5 m

Fuente: Elaboración propia

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Figura 5.6. Proceso de de Georeferenciación de una imagen satelital usando

ENVI teniendo como referencia información vectorial. Fuente: Elaboración propia

5.1.6 Combinación en Color Para fines de interpretación de imágenes, se tienen criterios de interpretación visual como son: tono, color, textura, estructura y localización, sombras, y formas. A partir de la información multiespectral, se puede obtener distintas combinaciones de color, para ello se aplica a cada uno de los 3 colores primarios R, G, B a una banda distinta de la imagen seleccionada con el criterio y orden conveniente. La elección de las bandas para la combinación y el orden de los colores dependen del sensor y de la naturaleza del trabajo que se realiza. Este proceso permite visualizar imágenes de distintas porciones del espectro, lo que facilita la delimitación visual de diferentes coberturas. Las combinaciones comúnmente usadas son: • Bandas 3, 2, 1 (RGB): Es una imagen de color natural. Refleja el

área tal como la observa el ojo humano en una fotografía aérea a color.

• Bandas 4, 3, 2 (RGB): Tiene buena sensibilidad a la vegetación verde, la que aparece de color rojo, los glaciares se ven de color blanco y el agua se ve de color oscuro debido a sus características de absorción. Esta fue la combinación mayormente utilizada para áreas glaciares (Figura 5.7).

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• Bandas 3, 4, 2 (RGB): La vegetación aparece de color verde, los glaciares en tonalidades purpuras, y el agua de color oscuro.

Figura 5.7. Imagen AVNIR-2 en combinación RGB 432 y RGB 321. Fuente: Elaboración propia

5.1.7 Clasificación no supervisada Generar la sectorización de cuerpos y/o elementos mediante el método de clasificación no supervisada, podemos clasificar una imagen sin la ayuda de las áreas de muestreo en campo. Esto es lo que denominamos clasificación no supervisada. No se posee ningún conocimiento previo y de lo que se trata es de discriminar píxeles en función de una magnitud cuantitativa de diferenciación entre unos y otros, supone la búsqueda automática de grupos de valores homogéneos.

Para la clasificación se utilizó un clasificador de máxima probabilidad que en este caso es de orden polinomial. Este clasificador evalúa la probabilidad de que un píxel pertenezca a una de las categorías consideradas que en este caso es masa glaciar y lo clasifica en la categoría a la cual tenga mayor probabilidad de pertenecer, asume que esas probabilidades son iguales para todas las clases y que los datos tienen una distribución normal. Cabe mencionar que los glaciares ofrecen un comportamiento completamente diferente del agua, con una reflectividad elevada en las bandas visibles, reduciéndose drásticamente en el infrarrojo cercano. Esta respuesta es similar a la de las nubes, debiendo discriminarse posteriormente para obtener mejores resultados, tal como se aprecia en la Figura 5.8. Con el programa ERDAS se realizó la clasificación espectral no supervisada del área glaciar usando datos en modo pancromático y

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modo multiespectral. Los resultados mostrados comprenden la clasificación basada en 20 clases en un máximo de 6 iteraciones para la zona de estudio.

Figura 5.8. Clasificación no supervisada de las firmas espectrales de los

valores de glaciar. Fuente: Elaboración propia

5.1.8 Caracterización de áreas glaciares Reflejar las características del área glaciar en el área de estudio mediante un proceso de clasificación es decir obtener los valores de pixeles que le corresponden al área glaciar. En la Figura 5.9, se aprecia el resultado de la clasificación de área glaciar usando el software ERDAS Imagine, y en la Figura 5.10, su posterior conversión a vectores en ArcGIS para la obtención del área total de superficie glaciar.

Figura 5.9. Caracterización del área glaciar en ERDAS. Fuente: Elaboración propia

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Luego de esto, se procedió a la edición y evaluación de la clasificación obtenida, donde se escogieron las clases representativas de las áreas de cobertura glaciar y se discriminaron especialmente las coberturas nubosas.

Figura 5.10. Caracterización del área glaciar, usando

herramientas GIS. Fuente: Elaboración propia

5.2 Resultados La metodología utilizada permitió cuantificar y delimitar la cobertura glaciar de la zona de estudio en mención, sin embargo hay zonas que presentan cobertura de nubes y sombras, lo que complica la determinación de la superficie glaciar, no obstante se realizó la discriminación, obteniéndose los resultados que se muestran en la Figura 5.11 y en la Tabla 5.8, donde se puede observar para la zona de Huaytapallana un aumento del área glaciar en el lapso de los años 2006 y 2008, y una disminución al 2010.

Tabla 5.8. Áreas de cobertura glaciar determinadas.

Zona de Estudio

Huaytapallana Área glaciar

Diferencia

Superficial

Temporal

PRISM 2006 15.933 km2 -

AVNIR-2 2008 18.566 km2 + 2.633 km

2

AVNIR-2 2010 13.052 km2 - 5.514 km

2

Fuente: Elaboración propia

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Figura 5.11. Comparación multitemporal de las áreas glaciares de la zona de Huaytapallana 2006, 2008 y 2010. Fuente: Elaboración propia

Sin embargo, para la determinación de la evolución en los diferentes periodos analizados, lo óptimo es trabajar con imágenes del mismo sensor y resolución espacial para diferentes años. En la Figura 5.12, se describe las etapas seguidas en el tratamiento de las imágenes de satélite ALOS.

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Figura 5.12. Etapas en tratamiento de imágenes de satélite.

Fuente: Elaboración propia

Las imágenes utilizadas provienen de los sensores ALOS PRISM y AVNIR-2, el procesamiento fue realizado mediante los software ENVI y ERDAS Imagine y ArcGIS. Los periodos de análisis multitemporal y el número de imágenes procesadas que nos van a permitir visualizar de una manera adecuada la diferencia del área glaciar, se detallan en la Tabla 5.9.

Tabla 5.9. Periodos analizados y tipos de sensores.

Glaciar Períodos Analizados Sensores

Huaytpallana

2006 PRISM (8)

2008 AVNIR-2 (1)

2010 AVNIR-2 (1)

Fuente: Elaboración propia

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Se realizaron combinaciones de bandas para ambos sensores, para poder encontrar la mejor combinación en RGB de estas bandas, es así que para las imágenes del sensor AVNIR-2, se utilizaron las combinaciones 3,2,1 (RGB) y 4,3,2 (RGB), obteniéndose con esta ultima una mejor visualización de la zona glaciar, tal como se aprecia en la Figura 5.13.

Figura 5.13. Área glaciar multitemporal del Huaytapallana en

los periodos 2006, 2008 y 2010. Fuente: Elaboración propia

Como se mencionó anteriormente existen zonas cubiertas con nubes donde no se ha podido realizar la discriminación, por lo que ha sido indispensable corroborar con imágenes Landsat de los mismos periodos de las imágenes ALOS. En las Figuras 5.14 y 5.15 se muestran estas zonas identificadas, con un círculo de color rojo. Cabe resaltar que la imagen del año 2006 no tiene cobertura nubosa en la zona de estudio. En la Tabla 5.10, se detalla el área aproximada de la zona con cobertura nubosa.

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Figura 5.14. Área glaciar del Huaytapallana año 2008 y zonas con cubierta nubosa. Fuente: Elaboración propia

Tabla 5.10. Zona de cobertura nubosa en las imágenes ALOS.

Imagen Área glaciar

Zona de solo

cobertura

nubosa aprox.

Zona de glaciar

con cobertura

nubosa aprox.

PRISM 2006 15.933 km2 - -

AVNIR-2 2008 20.551 km2 - 2.113 km

2 0.128 km

2

AVNIR-2 2010 12.593 km2 - 0.653 km

2 1.112 km

2

Fuente: Elaboración propia

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Figura 5.15. Área glaciar del Huaytapallana en el año 2010 y zonas con cubierta nubosa. Fuente: Elaboración propia

Del proceso de superposición entre área glaciar total con las subcuencas delimitadas, se obtuvo la cobertura glaciar multitemporal para la subcuenca de Shullcas y cuyos resultados se muestran a continuación en la Tabla 5.11, así como también, el área por cuenca principal que se ha determinado para la cuenca del río Mantaro y cuenca del río Perené (Tabla 5.12).

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Tabla 5.11. Área glaciar por periodos en la Subcuenca Shullcas.

Zona de Estudio

Shullcas Área glaciar

Diferencia

Superficial

Temporal

Porcentaje

(%)

PRISM 2006 3.190 km2 -

AVNIR-2 2008 3.644 km2 + 0.454 km

2 14.23

AVNIR-2 2010 2.735 km2 - 0.909 km

2 24.95

Diferencia 0.455 km² 14.26

Fuente: Elaboración propia

Tabla 5.12. Área Glaciar por Periodos de las Cuencas Mantaro y Perené

Imagen Área glaciar

Diferencia

Superficial

Temporal

Porcentaje

(%)

CUENCA MANTARO

PRISM 2006 12.412 km2 -

AVNIR-2 2008 14.518 km2 + 2.106 km

2 16.97

AVNIR-2 2010 10.540 km2 - 3.978 km

2 27.40

CUENCA PERENÉ

PRISM 2006 3.521 km2 -

AVNIR-2 2008 4.048 km2 + 0.527 km

2 14.97

AVNIR-2 2010 2.504 km2 - 1.544 km

2 38.14

Fuente: Elaboración propia

En ambos casos, se muestra un proceso de retroceso de la masa glaciar que nos indica que este proceso está generalizado en la cuenca del río Mantaro, manteniéndose la velocidad de derretimiento. 5.3 Análisis de resultados Para la subcuenca del río Shullcas, el análisis multitemporal de las imágenes de satélites ha permitido conocer que parta el período analizado se tiene:

- Un incremento del área glaciar para el período 2006 – 2008, en un 14,23%, haciendo notar que para llegar a este valor se han utilizado dos sensores diferentes.

- Para el período 2008 – 2010, se registra un descenso del área glaciar de 24,95%., en este caso el sensor es el mismo.

- Para el período integral (2006 -2010), se registra un descenso en el área glaciar de 14,26%.

A nivel de las cuencas de los ríos Mantaro y Perené, se han determinado las contribuciones del aporte glaciar obteniéndose lo siguiente:

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- Para el Mantaro: o Para el período 2006 – 2008, se registra un incremento promedio

de 16,97%, resaltando que para la obtención de este valor se han utilizados dos sensores de diferentes tipos.

o Durante el período 2008 – 2010, se registró un descenso medio de 27,4%, utilizándose en este caso un solo tipo de sensor.

- Para el Perené o Para el período 2006 – 2008, se registra un incremento promedio

de 14,97%, resaltando que para la obtención de este valor se han utilizados dos sensores de diferentes tipos.

o Durante el período 2008 – 2010, se registró un descenso medio de 38,14%, utilizándose en este caso un solo tipo de sensor.

En las Figuras 5.16, 5.17 y 5.18, se aprecian la representación gráfica de las áreas determinadas para cada uno de los períodos seleccionados (2006, 2008 y 2010), reflejándose el comportamiento variable de la superficie glaciar evaluada, tanto para la subcuenca del río Shullcas, como para la zona de Mantaro y Perené. En los tres casos, el reflejo de la pérdida de la masa glaciar, se ve corroborada a través de los análisis de campo realizado durante la ejecución del estudio. Esta tendencia o comportamiento, ha originado la necesidad de instalar estaciones hidrometeorológica automáticas en el glaciar de Huaytapallana.

Figura 5.16. Área glaciar de la subcuenca Shullcas. Fuente: Elaboración propia

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Figura 5.17. Área glaciar de la cuenca Mantaro. Fuente: Elaboración propia

Figura 5.18. Área glaciar de la cuenca Perené. Fuente: Elaboración propia

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Es evidente, que la delineación de los glaciares (o de cualquier otra superficie a clasificar) mediante técnicas de teledetección, con una determinada resolución espacial, funciona mejor en la observación de grandes extensiones de glaciar, debido a los problemas de falta de precisión que surjan en el delineado de los contornos y no tanto en las zonas interiores. Es importante resaltar que a pesar de haber usado para este análisis imágenes de alta resolución ALOS, éstas no son de similar resolución espacial, ya que las PRISM (2006) son de 2.5 metros y las AVNIR-2 (2008 y 2010) de 10 metros. Asimismo hay zonas que presentan cobertura nubosa que afectan la determinación de área glaciar, lo que se ha solucionado con la utilización de imágenes Landsat que a pesar de ser de menor resolución espacial (30 metros) nos sirve para comparar las áreas estudiadas, sin embargo estos resultados deben ser ajustados con trabajo de campo.

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5.4 Conclusiones

Las imágenes ALOS, presentan una buena resolución espacial para realizar aplicaciones en el campo de la hidrología.

La metodología aplicada y que ha permitido mostrar resultados más coherente es la de clasificación no supervisada de 20 clases,

Los valores de índices que muestra el área glaciar, nos permitirá realizar un filtro, que nos ayudara a obtener de una manera adecuada la delimitación de zonas que presentan cubierta de hielo.

De los análisis realizados, se han obtenido: Para la subcuenca del río Shullcas, el análisis multitemporal de las imágenes de satélites ha permitido conocer que parta el período analizado se tiene:

- Un incremento del área glaciar para el período 2006 – 2008, en un

14,23%, haciendo notar que para llegar a este valor se han utilizado dos sensores diferentes.

- Para el período 2008 – 2010, se registra un descenso del área glaciar de 24,95%., en este caso el sensor es el mismo.

- Para el período integral (2006 -2010), se registra un descenso en el área glaciar de 14,26%.

A nivel de las cuencas de los ríos Mantaro y Perené, se han determinado las contribuciones del aporte glaciar obteniéndose lo siguiente:

- Para el Mantaro:

o Para el período 2006 – 2008, se registra un incremento promedio de 16,97%, resaltando que para la obtención de este valor se han utilizados dos sensores de diferentes tipos.

o Durante el período 2008 – 2010, se registró un descenso medio de 27,4%, utilizándose en este caso un solo tipo de sensor.

- Para el Perené o Para el período 2006 – 2008, se registra un incremento promedio

de 14,97%, resaltando que para la obtención de este valor se han utilizados dos sensores de diferentes tipos.

o Durante el período 2008 – 2010, se registró un descenso medio de 38,14%, utilizándose en este caso un solo tipo de sensor.

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5.5 Bibliografia

Casanova, J. L. Y Sanz, Justo, J., 1997. Teledetección. Usos Y Aplicaciones. Valladolid. Universidad De Valladolid.

Gonzales, P. E. y García, R. P. 2005. Aplicaciones de la Teledetección en Hidrología. Dpto. Análisis Geográfico Regional y Geografía Física (U.C.M.)

JAXA Japan Aerospace Exploration Agency. 2007. ALOS User Handbook. Earth Observation Research Center.

Maestro, I.C. 2004. “Análisis Comparativo de Distintos Métodos de Estimación de la Superficie Glaciar a partir de Imágenes Landsat”

Pérez, Carlos y Muñoz, Ángel. 2006. Teledetección: Nociones y Aplicaciones. Universidad de Salamanca.

Pitte, Pierre; Ferri, Lidia y Espizua, Lidia. 2009. Aplicación de sensores remotos al estudio de glaciares en el Cerro Aconcagua, Instituto Argentino de Nivología y Ciencias Ambientales.

Soler, José y Sasal, Teresa. 2007. Identificación de Materiales por su respuesta espectral.

Vargas, Christian; Villón, Carmen y Pasapera, José. 2009. Comparación de Técnicas para el Mapeo de Cobertura Glaciar con Imágenes LANDSAT y ASTER en la Cordillera Blanca, Ancash, Perú.

ZUBIETA, R. Evolución y fluctuaciones de los frentes glaciares en la Cordillera Huaytapallana. Conferencia Macroregional Cambio Climático en la cuenca del río Mantaro: Balance de 7 años de estudio.

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Foto 5.1. Vista de la estación meteorológica glaciar instalada en el Huaytapallana. Fuente: SENAMHI, 2010.

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CAPÍTULO VI

ESCENARIOS DE

DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL

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CAPÍTULO VI

RESUMEN

VI. ESCENARIOS DE DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL

6.1 Cambio climático 6.2 Teoría del Cambio Climático 6.3 Los modelos climáticos (AOCGM) y previsiones del clima a futuro 6.4 Conceptos de escenarios 6.5 Incertidumbre de escenarios 6.6 Escenarios climáticos para la subcuenca de Shullcas 6.7 Resultados

A) Precipitación

Escenarios 1S

Escenarios 2S B) Temperatura

Escenarios 2S C) Escurrimiento superficial

Escenarios 1S

Escenarios 2S

D) Discusión de los resultados

6.8 Conclusiones 6.9 Bibliografía

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RESUMEN

La cordillera de los Andes es la columna vertebral del territorio de los países andinos, la verticalidad del espacio, su posición en el trópico y su proximidad al Océano Pacífico, configuran una de las más extraordinarias y complejas geografías de la tierra, donde se da origen al agua de la Amazonía y de las cuencas del Pacífico. Pero estos orígenes y el mundo en general debido al cambio climático están sometidos a profundas transformaciones que afectan las características biofísicas de los ecosistemas y la calidad de vida de la población mundial. El Perú, en los últimos años ha experimentado el impacto de eventos climáticos recurrentes y con mayor intensidad, como El Niño, olas de frío, sequías e inundaciones que afectan y ponen en riesgo la demanda hídrica de los diferentes sectores (agrícola, energético, poblacional, etc.), esta alteración de la oferta y demanda hídrica tendrá una incidencia directa en lo económico y social. Los gobiernos y organismos internacionales preocupados por el impacto que pueda tener un cambio en el clima sobre las diferentes actividades humanas y los recursos naturales, consideren la posibilidad de formular políticas que consideren limitaciones en las emisiones de gases de efecto de invernadero a la atmósfera. Con el fin de que estas políticas no tengan una repercusión social o económica, los tomadores de decisiones han considerado necesario desarrollar una sólida base de conocimiento científico que sustente la legislación y que al mismo tiempo represente beneficios en otros campos del ambiente y del desarrollo sostenible. Este estudio requiere del desarrollo de escenarios que contemplen los posibles cambios en elementos climáticos importantes como la temperatura y la precipitación, y que alteren el ciclo hidrológico del agua. En este capítulo se analiza la disponibilidad hídrica superficial futura en base los escenarios climáticos de precipitación y temperaturas extremas para los años 2020 y 2030, información que ha sido extraída del estudio de “Escenarios de cambio climático a nivel nacional y en cuencas priorizadas” elaborada por el Centro de Pronóstico Numérico del SENAMHI. La información corresponde al modelo NCAR–CCSM del Nacional Centre for Atmospheric Research de USA, y del cual se ha tomado el escenario A2, el que ha simulado información del período 2012 al 2035. En base a esta información (Precipitación y temperaturas máximas y mínima), se ha estimado la evapotranspiración potencial y aplicando la ecuación del Balance hídrico se estima la disponibilidad hídrica futura. Asimismo estas proyecciones permitirán implementar procesos de adaptación con la finalidad de reducir los riesgos y aprovechar las oportunidades, realizando un planeamiento adecuado y anticipado de los recursos hídricos disponibles para un desarrollo sostenible de los recursos naturales.

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VI. ESCENARIOS DE DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL A fin de entender y comprender, los aspectos más relevantes del cambio climático y su relación con posibles escenarios futuros asociados básicamente a los impactos que puede provocar su recurrencia, es que consideramos importante iniciar este Capítulo con algunas definiciones y conceptos, que ayudaran a centrar los resultados obtenidos: 6.1 Cambio Climático En estos últimos 35 años, han sucedido una serie de eventos climáticos de carácter global, como: la variación de la temperatura, cambio en el patrón de comportamiento del régimen pluviométrico, incremento de la radiación incidente, etc. En base a ello, se vienen realizando esfuerzos a nivel mundial, para minimizar esos impactos que ya se viene dando y generando en muchos casos problemas y conflictos asociados básicamente a la falta de disponibilidad del recurso hídrico. Una de estas grandes iniciativas, fue que la ONU, encargo a la Organización Meteorológica Mundial (OMM) la conformación de un grupo de expertos para analizar los cambios y sus repercusiones. Este grupo se ha constituido como el “Panel Intergubernamental para el Cambio Climático” (IPCC), que desde su creación ha producido numerosos reportes, documentos técnicos, metodologías, etc.; relativos a los cambios que se han producido hasta la situación actual, y la generación de escenarios que podrían ocurrir en el futuro. Estos escenarios se basan en la utilización de “Modelos Globales Acoplados de Circulación General Atmósfera-Océano” (AOCGM) que permiten simular las reacciones del sistema climático y prevenir su evolución hacia el futuro. Una gran parte de la información que se presentará proviene del reporte de evaluación editado por el IPCC en el 2007.

6.2 Teoría de cambio climático La definición clásica de “Cambio Climático”, está centrado en todo cambio del clima en el curso de los tiempos, inducido por la variabilidad natural o debido a la actividad humana (IPCC, 2007). Según las observaciones descritas por el IPCC, se considera que durante el siglo XX el calentamiento más extremo ocurrió entre 1910 y 1945, después entre 1976 y el 2000. De este último período, se destaca el 1998, año que corresponde a un fuerte episodio de “El Niño”, que fue también el más importante de los últimos años. A pesar que los modelos globales, muestran un buen nivel de confianza, estos registran ciertas divergencias en la representación de la variable temperatura a partir de 1979. En lo referente a la precipitación, varios estudios muestran que éstos han aumentado de 0,2% a 0,3% por decenio, dentro de las regiones tropicales (10° N á 10° S); a pesar de una mala representación de la evolución de las nubes, los modelos entregan buenos resultados a escalas espaciales y temporales.

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Otro factor importante, aún más difícil de demostrar, es el aumento en frecuencia e intensidad de los fenómenos “El Niño” a partir de 1970. Normalmente, hasta la década del 70 un fenómeno “El Niño” considerando excepcional, se producía dos veces cada 50 años (BCOM, 1998). Antes de continuar es necesario presentar una de las la principales variaciones observadas dentro del sistema climático. Con respecto a la temperatura, podemos decir que ésta ha aumentado de 0,6 ºC ± 0,2 ºC a escala global, pero que para las regiones tropicales esta variación es del orden de + 0,15 ºC ± 0,05 ºC por decenio, a partir de 1979 (IPCC, 2007). Estudios muestran que las variaciones de temperatura dentro de los últimos 50 años están más ligados a las actividades humanas que a una acción natural. Este calentamiento es producido por la emisión de elementos contaminantes a la atmósfera. Estos elementos contaminantes han sido llamados gases de efecto invernadero (GEI) siendo los más importantes: Halocarbonados, NO, CH4, CO2, quema de combustible fósil, ozono estratosférico y los sulfatos. Entre estos el CO2 ha sido el más monitoreado, porque sus medidas directas de concentración en la atmósfera comenzaron cerca de la mitad del siglo XX (IPCC, 2001). 6.3 Los modelos climáticos (AOCGM) y previsiones del clima a futuro El modelo climático, es la representación numérica del sistema climático de la Tierra. La capacidad del modelo para simular las respuestas del sistema climático con forzamientos depende en una gran medida del grado de representación de los procesos físicos, geofísicos, químicos y biológicos que interactúan dentro del sistema. Los modelos climáticos, principalmente los que acoplan el sistema atmosférico y oceánico son llamados “modelos de circulación general océano-atmósfera” (AOGCM), son capaces de simular las regiones húmedas y muy secas observadas dentro de la zona tropical y subtropical, y la manera cómo éstas evolucionan (al curso de las estaciones) de un año a otro. Estos modelos, dentro del dominio de la oceanografía, han obtenido un importante suceso previniendo, mediante la simulación los eventos de “El Niño”. El problema que presentan estos modelos ésta en relación con la representación de la cobertura vegetal de la superficie terrestre, que afecta el clima mundial de varias maneras, principalmente los incendios forestales (IPCC, 2001). Una serie de estudios basados sobre los AOGCM concernientes a los fenómenos no lineales y al cambio climático rápido, muestran que existe posibilidad que se produzcan cambios rápidos e irreversibles dentro del sistema global: pero existe alta incertidumbre sobre los mecanismos que están en juego, y por consecuencia también sobre la posibilidad o la escala temporal de estas transiciones. Muestras de hielo extraídas del Polo sur y Groenlandia, sugieren que los regímenes atmosféricos podrían cambiar en un lapso de tiempo de algunos años; y que los cambios hemisféricos de gran escala pueden evolucionar igualmente en algunos años.

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Los modelos acoplados han evolucionado y mejorado considerablemente, en general se puede decir que hacen simulaciones creíbles del clima, al menos a escala subcontinental y a escalas temporales que van de las estaciones a las década. Los modelos acoplados son considerados como instrumentos apropiados para hacer las previsiones útiles del clima a futuro. La confianza general en las previsiones de los modelos ha aumentado, y estos modelos producen actualmente simulaciones estables del clima a la superficie del planeta a lo largo de varios siglos que son considerados de calidad suficiente para ser utilizados en prever los cambios climáticos a venideros. El análisis de los fenómenos extremos simulados por los modelos climáticos se encuentra todavía dentro de un estado embrionario, particularmente en lo que concierne a la frecuencia y trayectoria de las tempestades. Respecto a las previsiones del clima a futuro el IPCC ha elaborado un grupo de 40 escenarios, donde 35 toman en cuenta la información sobre la tasa de gas de efecto invernadero necesarios para forzar cambios en el clima. Todos estos escenarios toman en cuenta las principales fuerzas demográficas, económicas y tecnológicas que determinan las emisiones futuras del gas a efecto invernadero. Las políticas puestas en funcionamiento por los gobiernos determinaron para el futuro como factores determinantes de emisiones GES, la demografía, el desarrollo económico, el cambio tecnológico, etc. Estos escenarios están presentes desde 1990 dentro del reporte de escenarios de emisión SRES (IPCC, 2007). Estos se agrupan en 4 grandes familias, cada familia está indicada por una sigla (A1, A2, B1, B2), que corresponden a una evolución diferente a los planos económicos, sociales, demográficos y ambientales. En la Figura 6.1, se muestra un resumen gráfico de estos escenarios.

Figura 6.1. Comparación cualitativa de los diferentes escenarios SRES. Fuente: IPCC, 2007.

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6.4 Concepto de escenarios Los escenarios en su forma simple son descripciones de cómo las

cosas pueden cambiar en el futuro.

Un escenario climático es "una estimación internamente consistente de cambios en el clima futuro, el cual es construido a partir de métodos que se basan en sólidos principios científicos, y que pueden ser usados para proporcionar un entendimiento de la respuesta de los sistemas ambientales y sociales al cambio climático futuro (Viner y Hulme, 1996)".

6.5 Incertidumbres de escenarios

Aunque podemos decir que algunos cambios climáticos son inevitables, existe mucha incertidumbre con respecto a la predicción de propiedades del clima mundial, tales como la temperatura y precipitación. Todavía existe mayor incertidumbre con predicciones climáticas regionales. Las principales áreas de incertidumbre científica son: las nubes, los océanos, los gases de efecto invernadero y los bancos de hielo polares.

Para reducir la incertidumbre científica en estas áreas se precisan investigaciones que permitan perfeccionar la capacidad de observación, modelización y comprensión del sistema climático.

6.6 Escenarios climáticos para la subcuenca del Shullcas

Los escenarios climáticos fueron generados por el SENAMHI, los cuales fueron obtenidos en el centroide de cada cuenca para un periodo comprendido entre 2015 y 2039, para el caso de la precipitación y para la temperatura a un nivel de 500 hPa sobre el mismo punto. Un primer escenario (escenario 1S) sólo para la subcuenca del río Shullcas fue obtenido aplicando el downscalling estadístico a los datos de precipitación del modelo MIHR MIROC3.2 (hires), del Center for Climate System Research (The University of Tokyo), National Institute for Environmental Studies, and Frontier Research Center for Global Change (JAMSTEC) de Japón. La resolución de Grilla 1.1º * 1.1º, la Climatología del modelo es de series mensuales desde Enero 1965 hasta Diciembre 2000, basado el escenario A1B del IPCC, de modo que se incrementó su resolución, los datos de temperatura corresponden al modelo MRI/JMA descrito en el párrafo siguiente. El segundo escenario utilizado (precipitación y temperatura) en la subcuenca del río Santa Teresa (escenario 2S), son extraídos directamente del modelo MRI/JMA elaborado por el Instituto de Investigación Meteorológica (MRI), La Agencia Meteorológica de Japón y la Organización Tecnológica de Ciencias Avanzadas de la Tierra (AESTO) de una resolución de 20*20 kilómetros basado para un escenario A1B.

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172

6.7 Resultados Para nuestro caso, subcuenca Shullcas, con los escenarios utilizados se obtuvieron los siguientes resultados: A) Precipitación

Escenario 1S

En la Tabla 6.1, se aprecia el escenario 1S, donde se observa que para el año 2030 al 2039 la precipitación tendrá un incremento de 19% a nivel anual, siendo Abril el que tendrá el incremento más significativo (53%), mientras que Junio y Agosto presento disminuciones que van entre el 16,8% a 24,7%; pero esto se hace insignificante, considerando los volúmenes en los que estos se encuentran (menos de 16,1 mm).

Tabla 6.1. Comparación entre la precipitación de referencia y el escenario 1S a nivel anual para la sub cuenca del río Shullcas.

Periodo Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Anual

1991-2008 (mm)

106,1 113,1 111,2 41,1 23,1 16,1 6,8 12,8 28,3 63,5 76,4 98,6 697,1

2030-2039 (mm)

142,4 123,7 124,5 62,8 24,7 13,4 9,5 9,6 53,2 63,7 91,6 111 830,1

Variación (%)

+ 34,2

+ 9,4

+ 12,0

+ 52,8

+ 6,9

- 16,8

+ 39,7

- 25,0

+ 88,0

+ 0,3

+ 19,9

+ 12,6

+ 19,1

Fuente: Elaboración propia

En la Figura 6.2, se observa la distribución y comparación entre los histogramas de la precipitación, para el periodo de referencia y el obtenido para el escenario climático 1S.

0

40

80

120

160

Pre

cip

itació

n (m

m)

Año (meses)

Comportamiento de la Precipitación

1991 - 2008 2030 - 2039

Figura 6.2. Distribución y comportamiento entre la Precipitación de referencia y la del escenario 1S para la sub cuenca Shullcas. Fuente: Elaboración propia

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En la Tabla 6.2, se muestra el análisis desarrollado a nivel estacional, para lo cual se ha considerado dividir la serie anual en dos períodos:

Húmedos, correspondiente al intervalo mensual desde Octubre hasta Abril, en función al aporte de precipitación registrada en la subcuenca del río Shullcas.

Seco, correspondiente al intervalo mensual desde Mayo hasta Setiembre, en función al aporte pluviométrico que registra la subcuenca del río Shullcas.

Para ambos casos, se ha considerado las series de precipitación referencial y la generada para el escenario 2030-39 (1S). En dicha tabla se aprecia, que el periodo húmedo, para el 2030-39; tiene un incremento de 18%, mientras que el periodo seco, registra un incremento del orden de 26,8%, ocasionado principalmente por el incremento de la precipitación durante Setiembre.

Tabla 6.2. Comparación de la precipitación referencia y el generado

para el escenario 1S, a nivel estacional para la sub cuenca del río Shullcas.

Periodo Húmedo Seco Anual

1991 - 2008 Mm

610,0 87,1 697,1

2030 - 2039 Mm

719,7 110,4 830,1

Variación %

18,0 26,8 19,1

Fuente: Elaboración propia

Escenario 2S

Para este escenario, el régimen de la precipitación presenta un aumento del 30,8% a nivel anual, tal como se aprecia en la Tabla 6.3. A nivel mensual, el mayor incremento se presenta en Abril con 77% (31 mm), mientras que Julio registra una disminución con 33% (2,3%).

Tabla 6.3. Comparación de la precipitación del periodo de referencia y el escenario

2S a nivel anual para la subcuenca de Shullcas.

Periodo Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Anual

1991-2008 (mm)

106,1 113,1 111,2 41,1 23,1 16,1 6,8 12,8 28,3 63,5 76,4 98,6 697,1

2030-2039 (mm)

151,0 151,3 153,9 72,7 30,5 18,5 4,5 14,8 37,0 66,1 94,6 117 911,7

Variación (%)

+ 42,3

+ 33,7

+ 38,4

+ 77,0

+ 32,5

+ 15,1

- 33,6

+ 15,4

+ 30,6

+ 4,2

+ 23,8

+ 18,3

+ 30,8

Fuente: Elaboración propia

En la Figura 6.3, se muestra el análisis comparativos entre la distribución de la precipitaciones de referencias con los valores obtenidos para el escenario 2S, observándose que durante el período

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Enero – Marzo, el incremento es significativos mientras que para el período Junio – Julio, el incremento es mínimo. En la Tabla 6.4, se muestra el análisis desarrollado a nivel estacional, para lo cual se ha considerado dividir la serie anual en dos períodos:

0

40

80

120

160

200

Pre

cip

itació

n (m

m)

Año (meses)

Comportamiento de la Precipitación

1991 - 2008 2030 - 2039

Figura 6.3. Análisis comparativo entre la Precipitación de referencia y la generada para el escenario 2S -Sub cuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración propia

Húmedos, correspondiente al intervalo mensual desde Octubre hasta Abril, en función al aporte de precipitación registrada en la subcuenca del río Shullcas.

Seco, correspondiente al intervalo mensual desde Mayo hasta Setiembre, en función al aporte pluviométrico que registra la subcuenca del río Shullcas.

Para ambos casos, se ha considerado las series de precipitación referencial y la generada para el escenario 2030-39 (2S). En dicha tabla se aprecia, que el periodo húmedo, para el 2030-39; tiene un incremento de 32,2%, mientras que el periodo seco, registra un incremento del orden de 20,9%, ocasionado principalmente por el incremento de la precipitación durante Setiembre.

Tabla 6.4. Comparación de la precipitación referencia y el generado

para el escenario 2S, a nivel estacional para la sub cuenca del río Shullcas.

Periodo Medida Húmedo Seco Anual

1991 - 2008 mm 610,0 87,1 697,1

2030 - 2039 mm 806,3 105,3 911,6

Variación % 32,2 20,9 30,8

Fuente: Elaboración propia

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B) Temperatura

Escenario 2S

Para el caso de la temperatura, los dos escenarios utilizan los datos generados por el escenario climático, proporcionados por la Dirección General de Meteorología (Escenario 2S), cuyos valores se muestran en la Tabla 6.5; observándose el análisis comparativos entre las temperaturas para el período de referencia y el generado para el escenario correspondientes.

Tabla 6.5. Análisis comparativo entre la Temperatura de referencia y el generado para el escenario 2S - Sub cuenca de Shullcas.

Periodo Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Anual

1991-2008 (ºC)

1,6 1,7 1,9 2,0 2,0 1,5 1,0 1,3 1,1 1,0 1,4 1,4 1,5

2030-2039 (ºC)

2,8 3,2 2,9 2,9 2,5 1,6 2,0 2,6 2,8 2,9 2,7 2,5 2,6

Variación (%)

+ 75,0

+ 88,2

+ 52,6

+ 45,0

+ 25,0

+ 6,7

+ 100

+ 100

+ 155

+ 190

+ 92.9

+ 78,6

+ 75,4

Fuente: Elaboración propia

En dicha tabla, se aprecia que el incremento de la temperatura, presenta un comportamiento uniformes a lo largo del año, registrándose los mayores aumento en el periodo de Julio – Febrero, mientras que el menor aumento se presenta en Junio. A nivel anual, el incremento es del orden de 75,4% En la Tabla 6.6, se muestra el análisis desarrollado a nivel estacional, para lo cual se ha considerado dividir la serie anual en dos períodos:

Húmedos, correspondiente al intervalo mensual desde Octubre hasta Abril, en función al aporte de precipitación registrada en la subcuenca del río Shullcas.

Seco, correspondiente al intervalo mensual desde Mayo hasta Setiembre, en función al aporte pluviométrico que registra la subcuenca del río Shullcas.

Para ambos casos, se ha considerado las series de precipitación referencial y la generada para el escenario 2030-39 (1S). En dicha tabla se aprecia, que el periodo húmedo, para el 2030-39; tiene un incremento de 75,0%, mientras que el periodo seco, registra un incremento del orden de 64,3%, ocasionado principalmente por el incremento de la temperatura durante el periodo Julio - Setiembre.

En la Figura 6.4, se muestra el análisis comparativo de la temperatura de referencia y la generada para el escenarios 2S, apreciándose que los mayores incrementos se presentan en el período comprendido entre Agosto – Marzo, mientras que en Junio se registra el mínimo incremento.

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Tabla 6.6. Comparación de la temperatura referencia y el generado para el escenario 2S, a nivel estacional para la sub cuenca

del río Shullcas.

Periodo Medida Húmedo Seco Anual

1991 - 2008 ºC 1,6 1,4 1,5

2030 - 2039 ºC 2,8 2,3 2,6

Variación % 75,0 64,3 73,3

Fuente: Elaboración propia

0

1

2

3

4

Tem

pera

tura

(ºC

)

Año (meses)

Comportamiento de la Temperatura

1991 - 2008 2030 - 2039

Figura 6.4. Análisis comparativo entre la temperatura de referencia y

la generada para el escenario 2030-2039 - Sub cuenca del río Shullcas.

Fuente: Elaboración propia

C) Escurrimiento superficial En funciona a los escenarios desarrollados para la precipitación y temperatura, se ha obtenidos los escenarios de la disponibilidad hídrica para la subcuenca del río Shullcas obteniendo:

Escenario 1S

La lámina escurrida para el escenario 1S, se presenta en la Tabla 6.7, donde se muestran el análisis comparativo entre estos valores y el periodo de referencia, lo que ha permitido obtener la variación porcentual a nivel mensual y anual.

Tabla 6.7. Comparación de la lámina escurrida entre el periodo de referencia y el escenario 1S, para la subcuenca del río Shullcas.

Periodo Set Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Anual

1991-2008 (mm)

5,9 17,5 26,7 39,9 49,6 53,1 54,0 23,5 12,7 8,8 6,0 4,6 302,3

2030-2039 (mm)

17,4 21,3 31,6 41,2 57,2 54,6 57,6 28,2 10,3 5,1 3,5 3,5 331,4

Variación (%)

+ 194,9

+ 21,7

+ 18,4

+ 3,3

+ 15,3

+ 2,8

+ 6,7

+ 20,0

- 18,9

- 42,0

- 41,7

- 23,9

+ 9,6

Fuente: Elaboración propia

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A nivel mensual, observamos que los valores generados para el escenario 1S, muestran un rango de variabilidad que va desde 3,5 mm a 57,6 mm; registrando un superávits durante el período Setiembre – Abril, con valores que fluctúan entre 2,8% y 194,9%, mientras que durante el período Mayo – Agosto, se presenta un déficit con valores que varían entre 18,9% y 42%, respectivamente. En mayor incremento se registrara en Setiembre con 194,9%; mientras que la mayor deficiencia ocurrirá en Junio con 42%. A nivel anual, la lámina de escurrimiento del escenario 1S, alcanza un total de 331,4 mm, valor que registra un incremento de 9,6% en relación al valor de referencia.

Escenario 2S

La lámina escurrida para el escenario 2S, se presenta en la Tabla 6.8 donde se muestran el análisis comparativo entre estos valores y el periodo de referencia, lo que ha permitido obtener la variación porcentual a nivel mensual y anual.

A nivel mensual, observamos que los valores generados para el escenario 2S, muestran un rango de variabilidad que va desde 1,9 mm a 71,5 mm; registrando un superávits durante el período Agosto – Mayo, con valores que fluctúan entre 2,4% y 103,4%, mientras que durante el período Junio – Julio, se presenta un déficit con valores que varían entre 19,3% y 68,3%, respectivamente.

Tabla 6.8. Comparación de la lámina escurrida entre el periodo de referencia y el escenario 2S, para la subcuenca del río Shullcas.

Periodo Set Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Anual

1991-2008 (mm)

5,9 17,5 26,7 39,9 49,6 53,1 54,0 23,5 12,7 8,8 6,0 4,6 302,3

2030-2039 (mm)

12,0 21,9 32,7 43,1 61,9 68,8 71,5 32,9 13,0 7,1 1,9 4,8 371,6

Variación (%)

+ 103,4

+ 25,1

+ 22,5

+ 8,0

+ 24,8

+ 29,6

+ 32,4

+ 40,0

+ 2,4

- 19,3

- 68,3

+ 2,4

+ 22,9

Fuente: Elaboración propia

El mayor incremento se registrara en Setiembre con 103,4%; mientras que la mayor deficiencia ocurrirá en Julio con 68,3%. A nivel anual, la lámina de escurrimiento del escenario 2S, alcanza un total de 371,6 mm, valor que registra un incremento de 22,9% en relación al valor de referencia.

En la Figura 6.5, se muestra la comparación de estos dos escenarios respecto al periodo de referencia, observándose el importante incremento de la lámina escurrida del escenario 2S en comparación al escenario 1S y al periodo de referencia. Los dos escenarios, muestran una disminución en la lámina de

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escurrimiento para el período comprendido entre Mayo y Agosto, mientras que durante el intervalo de tiempo de Setiembre a Abril, se observa un superávit. Para el escenario 2S, durante el periodo Diciembre – Marzo, se registran los mayores valores de escurrimiento superficial.

0

15

30

45

60

75

90

Set Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago

Es

cu

rrim

ien

to s

up

erf

icia

l (m

m)

Año hidrológico (meses)

Comparación de la Lamina de Escurrimientode la subcuenca del río Shullcas

1991-2008

2030-2039

2030-2039

Figura 6.5. Comparación de la lámina escurrida de referencia y los escenarios 1S, 2S

para la subcuenca del río Shullcas.

De esta última figura, se deduce que el escenario 1S puede ser considerado como pesimista por la disminución de la lámina de escurrimiento superficial; mientras que en el escenario 2S, se muestra una visión optimista; debido al incremento que experimenta la lámina de escurrimiento superficial. Con respecto a los periodos estacionales durante el año, en la Tabla 6.9, se observa que para el escenario 2S; el máximo incremento porcentual corresponde al periodo húmedo con un 25,0%, que en lámina de escurrimiento superficial representa un incremento de 9,7 mm aproximadamente, mientras que para el período seco, se registra un incremento de 15,5%, valore que representa una lámina de escurrimiento superficial de 1,8 mm. A nivel anual, el incremento medio será de 22,9%.

Tabla 6.9. Comparación entre la lámina escurrida del escenarios 2S y el periodo de referencia - subcuenca del río Shullcas.

Periodo Medida Húmedo Seco Anual

1991 – 2008 mm 38,8 11,6 302,3

2030 – 2039 mm 48,5 13,4 371,6

Variación % 25,0 15,5 22,9

Fuente: Elaboración propia

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Con referencia al escenario 1S, en la Tabla 6.10, se observa que el mayor incremento estacional se registra durante el período seco, con un 18,1%; valor que representan un incremento de escurrimiento superficial de 2,1 mm, mientras que el período húmedo se registrara un incremento de 6,9% que representa una lámina de escurrimiento superficial 2,7 mm. A nivel anual, el incremento que se registrara será de 9,6%. Tabla 6.10. Comparación entre la lámina escurrida del escenarios 1S

y el periodo de referencia, ara la cuenca del río Shullcas

Periodo Medida Húmedo Seco Anual

1991 - 2008 Mm 38,8 11,6 302,3

2030 - 2039 Mm 41,5 13,7 331,4

Variación % 6,9 18,1 9,6

Fuente: Elaboración propia

D) Discusión de los resultados

Los resultados obtenidos son proyecciones de cambios del clima en los próximos 22 años, los cuales son estimaciones realizadas en base a modelos globales y regionales que han generado los insumos necesarios (precipitación, temperatura máxima y mínima), variables que han sido utilizadas para estimar la evapotranspiración y al aplicar la ecuación del Balance Hídrico obtener la disponibilidad hídrica futura. Estas proyecciones tienen incertidumbres inherentes a su configuración; por lo tanto, los resultados deben ser tomados con cautela.

La información de precipitación y temperatura corresponde al escenario A2, cuyos valores indican un incremento de la temperatura del aire y una disminución de la precipitación. Asimismo el Informe del Grupo de Trabajo I del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre Cambio Climático – 2007, indican que en este escenario el retro efecto del ciclo clima – carbono aumenta el calentamiento medio mundial en 1°C

Esta disminución del escurrimiento superficial mayormente estaría asociada al incremento de la temperatura del aire, calentamiento que provocaría un incremento en la evapotranspiración; asimismo, este incremento de la temperatura provoca una mayor necesidad de humedad para lograr saturación y originar lluvias, ocasionando menores lluvias.

Además estas estimaciones sobre la disponibilidad de agua no tiene en cuenta los efectos sobre los cambios en la vegetación sobre la evapotranspiración y la escorrentía, en ese aspecto, los resultados obtenidos expresan las condiciones medias dentro de un rango de incertidumbre establecida por la capacidad de predecir la distribución espacial y temporal de las precipitaciones, la cual disminuye al descender de los modelos globales a regional o de cuenca.

Aunque la reducciones de disponibilidad de agua estimadas son relativamente pequeñas, estas pueden provocar grandes problemas de recursos hídricos en muchas zonas, en especial en la vertiente del Pacifico (zona árida y semiárida)

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y Titicaca, donde los recursos hídricos tienden a disminuir en el 2030 un 10% en promedio, pero esta reducción tendría implicancias en la agricultura, generación de energía hidroeléctrica, agua potable y si consideramos la contaminación de la aguas superficiales y el incremento de las demandas, esta reducción podría ser aún mayor.

Si consideramos que el uso actual del recurso hídrico en el país es fundamentalmente con fines agropecuarios, siendo los usos restantes poblacional, industrial y minero, menos significativos. La importancia de estos últimos, radica en que son altamente contaminantes, pudiendo afectar la integridad de las fuentes de agua, como es el caso de los ríos: Rímac, Santa, Moche y Mantaro, afectados por los relaves mineros que limitan seriamente las posibilidades de su utilización.

En este contexto de cambio climático, la gestión de los recursos hídricos se enfrenta con desafíos diferentes en comparación con la planificación del pasado. Esta reducción, tendrá incidencia en lo económico social, como consecuencia de la alteración de la oferta y demanda del recurso hídrico, pero el impacto del cambio climático dependerá del estado situacional de los sistemas de abastecimiento de agua y de la capacidad de los responsables de la gestión.

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181

6.8 Conclusiones

La base de datos bajo el formato Hydracces está terminada de manera correcta y tiene la ventaja de poder incorporar información a medida que se vayan generando nuevos datos.

La Subcuenca del río Shullcas, no dispone de suficiente información meteorológica (humedad relativa, velocidad del viento y precipitación), limitando la implementación del modelo hidrológico para la simulación de la escorrentía superficial.

La falta de información hidrológica, es una limitación importante, debidos a que no permite calibrar ni validar el modelo hidrológico.

Se determinaron un total de 4 regiones con 30 estaciones para la zona de Shullcas, permitiendo desarrollar el análisis región con el apoyo de estaciones de las subcuencas vecinas.

La aplicación del método del vector regional, ha permitido determinar que las subcuencas de los ríos Shullcas y Santa Teresa, se encuentran dentro de una misma región pluviométrica; permitiendo de esta manera la utilización de un modelo hidrológico global.

Después de analizar las diferentes metodologías y en función de la cantidad de datos existentes, se decidió utilizar el modelo propuesto por Suarez (2008), éste se justifica por la poca cantidad de datos que necesita.

El trabajo de modelización se realizó considerando como series observadas a “series generadas” por diferentes modelos hidrológicos para las dos cuencas, por lo cual no se puede hablar de un trabajo de modelización propiamente dicho, por lo tanto, se estaría hablando más de comparación de series generadas por diferentes modelos.

Para el caso de la subcuenca del río Shullcas, se ha observado un comportamiento muy similar entre los valores observado y generados por el modelo, siendo la variable dominante en el proceso de la generación del escurrimiento superficial la precipitación.

En función a los resultados obtenidos con los escenarios, se ha determinado que:

Precipitación

o Escenario 1S

La precipitación, para el período 2030 – 2039, registrara un incremento de 19% a nivel anual; mientras que a nivel mensual, Abril experimentara un incremento de 53%, y Junio - Agosto presentara una disminución que variara entre 16,8% a 24,7%. A nivel estacional, se ha determinados que el periodo húmedo, para el 2030-39; tiene un incremento de 18%, mientras que el periodo seco, registra un incremento del orden de 26,8%, ocasionado principalmente por el incremento de la precipitación durante Setiembre.

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o Escenario 2S

El régimen de precipitación, presentara un aumento del 30,8% a nivel anual; mientras que a nivel mensual, el mayor incremento se registrara en Abril con 77% (31 mm) y Julio registrara una disminución de 33% (2,3%). A nivel estacional, se ha determinado que el periodo húmedo, para el 2030-39; tendrá un incremento de 32,2%; mientras que el periodo seco, registrara un incremento del orden de 20,9%, ocasionado principalmente por el incremento de la precipitación durante Setiembre.

Temperatura

o Escenario 2S

A nivel estacional, se ha determinado que el período húmedo registrara un incremento de 75,0%; mientras que el periodo seco, registrara un incremento del orden de 64,3%, ocasionado principalmente por el incremento de la temperatura durante el período Julio - Setiembre.

Escurrimiento superficial

o Escenario 1S

A nivel mensual, los valores generados para el escenario 1S, varían entre 3,5 mm a 57,6 mm; registrando un superávits durante el período Setiembre – Abril, con valores que fluctúan entre 2,8% y 194,9%; mientras que para el período Mayo – Agosto, se presentara un déficit con valores que variarán entre 18,9% y 42%, respectivamente. El mayor incremento se registrara en Setiembre con 194,9%; mientras que la mayor deficiencia ocurrirá en Junio con 42%. A nivel anual, la lámina de escurrimiento superficial del escenario 1S, alcanzara un total de 331,4 mm, valor que registrara un incremento de 9,6% en relación al valor de referencia. A nivel estacional se ha determinado que el mayor incremento se registrara durante el período seco, con un 18,1%; mientras para el período húmedo se registrara un incremento de 6,9%.

o Escenario 2S

A nivel mensual, los valores generados para el escenario 2S, fluctuaran entre 1,9 mm a 71,5 mm; registrando un superávits durante el período Agosto – Mayo, con valores que variaran entre

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2,4% y 103,4%; mientras que durante el período Junio – Julio, se presentara un déficit con valores que variaran entre 19,3% y 68,3%.

El mayor incremento se registrara en Setiembre con 103,4%; mientras que la mayor deficiencia ocurrirá en Julio con 68,3%. A nivel anual, la lámina de escurrimiento del escenario 2S, alcanzara un total de 371,6 mm, valor que registrara un incremento de 22,9% en relación al valor de referencia.

Los dos escenarios, muestran una disminución en la lámina de escurrimiento para el período comprendido entre Mayo y Agosto, mientras que durante el intervalo de tiempo de Setiembre a Abril, se observa un superávit. Para el escenario 2S, durante el periodo Diciembre – Marzo, se registran los mayores valores de escurrimiento superficial. A nivel estaciones, se ha determinado que para el escenario 1S; el máximo incremento porcentual corresponde al periodo húmedo con un 25,0%; mientras que para el período seco, se registrara un incremento de 15,5%.

De todo el análisis desarrollado, se deduce que el escenario 1S puede ser considerado como pesimista por la disminución de la lámina de escurrimiento superficial; mientras que en el escenario 2S, se muestra una visión optimista; debido al incremento que experimenta la lámina de escurrimiento superficial.

Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales – PRAA Informe Final

Componente hidrológica: Determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura – subcuenca del río Shullcas

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