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HERRAMIENTAS PARA TOMAR DECISIONES ROBUSTAS EN LA PLANIFICACIÓN DE LOS RECURSOS HÍDRICOS, INCORPORANDO ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO

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Construcción del modelo de la cuenca del Quilca-Chili

Búsqueda y recopilación de información

Esta etapa consistió en recopilar la siguiente información:

  • Información de cobertura de suelo: Información recopilada del estudio de Zonificación Ecológica-Económica a nivel regional.
  • Información hidro-meteorológica: Registros de variables meteorológicas e hidrológicas históricas de temperatura, precipitación, caudal, humedad relativa, viento, y otras, proporcionados por el SENAMHI y la ANA.
  • Uso de agua: Superficial y subterránea; uso poblacional (cantidad de población y tasa de crecimiento); dotación de agua según el Plan de Gestión de Recursos Hídricos de la Cuenca Quilca-Chili); uso agrícola (a partir del Plan de disponibilidades hídricas, que describe tipos de cultivos, campañas de riego, eficiencia de uso; etc. También considera los parámetros de suelo, uso ambiental y uso energético.
  • Infraestructura hidráulica y reglas de operación
  • Datos futuros: Para obtener datos futuros representativos, se requiere una fuente de datos globales con pronósticos hacia años futuros, que se obtiene de los GCMs, además de datos observados en series diarias[1].

La Cuenca Quilca-Chili se encuentra en la vertiente occidental de la Cordillera de Los Andes, perteneciendo así a la vertiente del océano Pacífico. Esta va desde los 6288 m.s.n.m. hasta el Océano Pacífico, extendiéndose por un área total de 13817 km2 y abarcando casi la totalidad de la provincia de Arequipa - 41 distritos políticos - entre la latitud sur 15°37'50" - 16°47'10'' y longitud oeste 70°49'15" - 72°26'35". Dentro de su territorio se sostienen actividades agrícolas, donde los agricultores plantan cultivos en función de las características locales de clima, suelo y agua, por lo que gran parte de la agricultura es de pequeña escala[2].

La cuenca constituye una unidad administrativa para la Autoridad Nacional del Agua[3], la cual posee una zona regulada donde su oferta depende de la descarga de los 7 embalses: Pañe, Bamputañe, Dique los Españoles, Pillones, Challhuanca, El Frayle y Aguada Blanca. En este último embalse se regula la descarga hasta los sitios de demanda de Chili Regulado. En ese sentido, el modelo incluye la parte alta de la cuenca Colca donde se ubican los embalses Pañe, Sumbay y Condoroma cuyas aguas llegan al rio Chili mediante la derivación Pañe Sumbay haciendo un área de 15 853.44 Km2.

Figura 20: Mapa del territorio de la cuenca Quillca-Chilli

Figura 20: Mapa del territorio de la cuenca Quillca-Chilli

Fuente: Autoridad Nacional del Agua, 2013

En este caso el modelo WEAP utiliza datos mensuales el periodo 1970-2015 además de considerar escenarios futuros 2015 – 2050 para generar un modelo de gestión integrada de la cuenca. Para esto se consideran 131 catchtments (Método precipitación – escorrentía); 9 reservorios; 143 sitios de demandas actualizadas (Población agrícola, industrial y minera); 7 hidroeléctricas y 2 plantas de tratamiento de aguas residuales. De este modo, el modelo simuló la cuenca en todos sus componentes:  físicos, climáticos, fuentes de agua (agua sub superficial y glaciar) e infraestructura (represas, canales, etc.) y la demanda del recurso hídrico (Proyecto PARA-Agua, 2016). También disponible en:

Figura 21: Esquema Modelo WEAP

Figura 21: Esquema Modelo WEAP

Fuente: Proyecto PARA-Agua 2016

Cuadro 12: Demanda de agua de uso agrario

Usos agrarios

Unidad

Área

Volumen (l/s)

Modulo

CHILI REGULADO

Ha

6629,95

125969.055

23,000

LA JOYA ANTIGUA

Ha

3688,55

73771.000

20,000

JOYA NUEVA

Ha

3079.400

61586.400

20,000

TOTAL

261326.455

 

Cuadro 13: Demanda de agua de uso no agrario

Usos no agrarios

Unidad

Licencia

Volumen

SEDAPAR

l/s

1,960.00

61.8106

Empresa de Generación Eléctrica de Arequipa (EGASA)

l/s

25

0.7884

Minera CERRO VERDE

l/s

1,160.00

36.5818

Demanda INDUSTRIAL

l/s

57.5

1.8133

POBLACION LA JOYA

l/s

47

1.4822

BASE AÉREA

l/s

50

1.5768

GRANJAS LA JOYA

l/s

8.03

0.2532

OTROS USOS CAMPIÑA

l/s

150

4.7304

TOTAL

109.0367

Sistematización y procesamiento de datos:

De acuerdo a los requerimientos de WEAP y al método de análisis seleccionado, la información meteorológica y de cobertura de tierra tuvo que ser sistematizada y previamente interpolada antes de ser ingresadas al modelo. El resto de la información solamente fue sistematizada, incluyendo los datos de caudales.

  • Información de cobertura de suelo

Esta información es sumamente útil, ya que esta representará la función que cumplen las coberturas de suelo en el escurrimiento del agua hacia el río. Este se trabajó de manera conjunta con el PMGRH para el cual se usó el método de clasificación supervisada. Consiste en clasificar los valores de los píxeles de las imágenes satelitales utilizando datos recogidos en campo. (Ver Cuadro 14)

Cuadro 14: Cobertura de suelo cuenca Quilca-Chili

Cobertura

Área (Km2)

Arenosas Naturales, Desnudas, Erosionadas, Afloramientos Rocosos

3959.50

Herbazal abierto (Cactaceo y pajonal)

3512.08

Herbazal denso (Césped de puna)

769.31

  • Información Hidro-meteorológica

La principal fuente de información para los datos hidro-meteorológicos ha sido el SENAMHI, sin embargo, obtener la misma ha presentado diferentes complicaciones. Para suplir dichas limitaciones se solicitó la información a diferentes instituciones tanto privadas como públicas, siendo las instituciones privadas las que facilitaron la mayor información. Estas son:

Cuadro 15: Instituciones que facilitaron información

Instituciones Privadas

Periodo de datos

Tipo Estación

Yura

2011 - 2014

Meterológica

Don Mario

2010 - 2014

Meterológica

Fundo America

2004 - 2014

Meterológica

EGASA

2009 – 2014

Meterológica

Instituciones públicas

Periodo de datos

Variables

AUTODEMA

1964 - 2014

Meterológica

SENASA

2010 - 2014

Meterológica

ALA AREA N°03

2011 - 2014

Meterológica

SENAMHI

1970 - 2014

Meterológica

  • Precipitación

La precipitación es una de las variables más importantes y requiere ser representada de manera precisa. Esta es influenciada por muchos factores como la topografía, altitud, velocidad de viento, etc., siendo diferente para cada unidad hidrográfica. Es por ello que se necesita la mayor cantidad de estaciones para la obtención de los datos a nivel de toda la superficie de la Cuenca. También,  a diferentes altitudes la precipitación y la altura se relacionan de manera directa pero no constante. Es por ello que para el proceso obtención información hidro-meterológicase se empleó 41 estaciones de precipitación distribuidos en la superficie de la cuenca, generando datos de precipitación para cada catchment con ayuda de la herramienta SIG, R o Matlab, y Surfer.

Desarrollo del modelo WEAP:

Esta etapa consistió en construir el esquema de la cuenca en WEAP (Ver Figura 20) que incluye la red hidrográfica, catchments, sitios de demanda de agua, acuíferos e infraestructura hidráulica, medidores de caudal, etc., con ayuda de las herramientas que ofrece WEAP para cada uno. Luego se ingresó la información y se realizaron corridas iniciales de modelo para observar su comportamiento preliminar y para eliminar posibles inconsistencias y errores. 

Calibración del modelo:

El periodo de modelamiento es 1970 – 2015. Dicho periodo se definió por la disponibilidad y confiabilidad de datos principalmente de precipitación, temperatura y de caudales. Además, se buscó información como cobertura vegetal, área glaciar, fuentes de aguas subterráneas y parámetros físicos de suelo que también intervienen en el proceso hidrológico y pueden informar el proceso de calibración. La primera parte del proceso consistió en calibrar el modelo, es decir, buscar que los valores de caudales modelados (valores generados por WEAP) y observados (valores históricos tomados de estaciones de terreno) sean semejantes. Este paso es muy importante, ya que, define la capacidad del modelo de representar la cuenca de estudio.

La calibración se logró mediante un proceso de pruebas donde se aproximan los parámetros de suelo, iniciando con las cuencas de la parte alta, pues se cuenta con información de caudales naturalizados en algunos puntos y esto ayudó a obtener los parámetros de suelo inicial por tipo de cobertura en el modelo, con lo que se partió para calibrar las cuencas media y baja de la cuenca. Otra variable importante, como ya fue detallado, fue el vínculo con el agua subterránea para lo cual se tuvo que identificar los catchments a ser vinculados a los acuíferos para lo cual el mapa hidrogeológico desarrollado por el INGEMMET sirvió de referencia. Finalmente, la operación de embalses tiene bastante influencia en la disponibilidad hídrica, y por eso se incluyó esa parte en el proceso de calibración. Se observó el volumen de almacenamiento como una variable de calibración; es decir, estos resultados tanto de caudales como de volúmenes fueron evaluados mediante un análisis visual y estadístico en forma mensual y promedio mensual.

El análisis indicó la eficiencia de simulación del modelo a través de medidas estadísticas de desempeño como: la eficiencia de Nash Sutcliffe y el Bias (sesgo). (Centro de Cambio Global-Universidad Católica de Chile, 2009).

Figura 22: Estaciones de calibración cuenca Quilca Chili

Figura 22: Estaciones de calibración cuenca Quilca Chili

Fuente: Elaboración propia – SEI

Cuadro 16: Estaciones hidrológicas de calibración cuenca Quilca Chili

Naturalizado

Observado

Antasalla

Antasalla*

Bamputane

Q Bamputañe Entrada, Q Bamputañe

Blanco/El Frayle

Entrada el Frayle

Blanquillo

Rio Blanquillo

Dique los Españoles

Q Dique los Españoles

Jancalocaya

Q Entrada Dique

Pañe

Pañe Entrada, El Pañe

Sumbay

Q Imata Sumbay

Aguada Blanca

Aguada Blanca Entrada

Fuente: PARA-Agua 2015

[1] Si bien en el modelo se emplean datos mensuales, para el caso de los datos futuros se utilizan datos diarios ya que para generar información a futuro primero hay que calibrar la información observada a partir de lo MCG; lo óptimo para este proceso es utilizar información diaria mediante el sistema KMN para hacer la correlación entre lo observado y lo que da el modelo. Una vez que se compruebe una buena correlación y realizados los ajustes mediante el downscaling, la serie se corre? a nivel mensual.

[2] El 70,5% de los agricultores poseen parcelas de menos de 3 hectáreas, representando el 15,9% del área total. Predominan cultivos de alfalfa, cebolla, maíz chala, grano, patatas, pimiento, calabaza, ajo y alcachofas.

[3] Decreto supremo n° 003-2012-AG

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