DETERMINACIÓN DE BALANCES HÍDRICOS EN MICROCUENCAS …

DETERMINACIÓN DE BALANCES HÍDRICOS EN

MICROCUENCAS Y SUBCUENCAS EL SALTO – TAPERA – HIO (Aiquile)

MEMORIA

(Rev. 02-JRH/030211)

JULIO RODRÍGUEZ HUMEREZ Ingeniería de Proyectos INGENIERO CIVIL – Reg. SIB 8070 Ingeniería Sanitaria Plazuela Barba de Padilla No. 0277 Acera Norte Ingeniería Ambiental fono: (591-4) 466 2777 – (774-44872) Ingeniería Hidráulica E-Mail: [email protected] / [email protected] Ingeniería Vial Cochabamba – Bolivia

FEBRERO DE 2011

Balances Hídricos – Paquete 1 Aiquile Pág. i

JULIO RODRÍGUEZ HUMEREZ – Consultor COCHABAMBA

DETERMINACIÓN DE BALANCES HÍDRICOS EN MICROCUENCAS Y SUBCUENCAS - EL SALTO – TAPERA – HIO (Aiquile)

MEMORIA

Í N D I C E

1. RESUMEN EJECUTIVO.............................................................................................4

2. ASPECTOS GENERALES .........................................................................................7

2.1 UBICACIÓN FÍSICA DEL PROYECTO..........................................................................7 2.2 CARACTERIZACIÓN DEL ÁREA DE INFLUENCIA DEL PROYECTO.................................10

2.2.1 Cuencas de estudio...................................................................................10 2.2.2 Descripción Fisiográfica ............................................................................11

2.2.2.1 Morfología........................................................................................................................ 11 2.2.3 Clima.........................................................................................................12

2.2.3.1 Temperatura .................................................................................................................... 12 2.2.3.2 Vientos............................................................................................................................. 12 2.2.3.3 Heladas ........................................................................................................................... 12 2.2.3.4 Pluviosidad ...................................................................................................................... 12 2.2.3.5 Sequías y el Fenómeno El Niño ...................................................................................... 13

2.2.4 Geología....................................................................................................18 2.2.5 Hidrografía ................................................................................................18 2.2.6 Ecología y Uso de Suelos .........................................................................19

3. ASPECTOS ESPECIFICOS DE LA ZONA DE ESTUDIO ........................................20

3.1 LA CUENCA DEL RÍO UCHU CHAJRA......................................................................20 3.1.1 Microcuenca Taperas ................................................................................22 3.1.2 Microcuenca El Salto.................................................................................24 3.1.3 Microcuenca Hio........................................................................................26

3.2 INFORMACIÓN BÁSICA..........................................................................................28 3.2.1 Precipitación..............................................................................................28 3.2.2 Temperatura..............................................................................................36 3.2.3 Evaporación ..............................................................................................36 3.2.4 Humedad relativa ......................................................................................37 3.2.5 Radiación Solar .........................................................................................38 3.2.6 Cobertura vegetal y usos de la tierra.........................................................39 3.2.7 Modelo de Elevación Digital ......................................................................41

4. MARCO CONCEPTUAL...........................................................................................43

4.1 CICLO HIDROLÓGICO ...........................................................................................43 4.2 BALANCE HÍDRICO ..............................................................................................45

4.2.1 Precipitación..............................................................................................47 4.2.1.1 Distribución de precipitación en la zona de estudio ........................................................ 47 4.2.1.2 Consistencia de registros ................................................................................................ 52 4.2.1.3 Series de precipitación a usar ......................................................................................... 57 4.2.1.4 Distribución espacial de la precipitación ......................................................................... 58 4.2.1.5 Curvas de variación estacional........................................................................................ 61

4.2.2 Temperatura..............................................................................................65 4.2.2.1 Gradiente de Temperatura .............................................................................................. 65 4.2.2.2 Distribución espacial de temperatura .............................................................................. 65

4.2.3 Evapotranspiracion....................................................................................67 4.2.3.1 Modelo de Thornwaithe ................................................................................................... 67 4.2.3.2 Modelo de FAO Penman-Monteith .................................................................................. 68 4.2.3.3 Modelo de Hargreaves y Samani .................................................................................... 69

Balances Hídricos – Paquete 1 Aiquile Pág. ii


4.2.3.4 Modelo de Priestley - Taylor ............................................................................................ 70 4.2.3.5 Medición directa de la evaporación ................................................................................. 70 4.2.3.6 Evapotranspiracion real................................................................................................... 70 4.2.3.7 Comentarios .................................................................................................................... 72

4.2.4 Intercepción vegetal ..................................................................................73 4.2.5 Percolación................................................................................................74 4.2.6 Escurrimiento superficial ...........................................................................76

4.2.6.1 Coeficiente de escurrimiento ........................................................................................... 77 4.2.7 Modelación de un sistema hidrológico.......................................................78 4.2.8 Balance Hídrico Espacial...........................................................................81

4.2.8.1 Definición del espacio físico de trabajo ........................................................................... 81 4.2.8.2 Parámetros meteorológicos............................................................................................. 82

4.3 ÍNDICE DE ARIDEZ ...............................................................................................83

5. ESTIMACION DEL BALANCE HIDRICO ESPACIAL...............................................84

5.1 SUPUESTOS FUNDAMENTALES .............................................................................84 5.2 MAPAS BASE ......................................................................................................85

5.2.1 Mapas de Lluvia ........................................................................................85 5.2.2 Mapas de Intercepción Vegetal .................................................................86

5.2.2.1 Estimación de “a”............................................................................................................. 86 5.2.2.2 Calculo de EPOT e IPOT................................................................................................. 87 5.2.2.3 Determinación lluvia media en día lluvioso (b) ............................................................... 88 5.2.2.4 Capacidad de Intercepción Dv ........................................................................................ 91 5.2.2.5 Umbral Diario de Intercepción D ..................................................................................... 91 5.2.2.6 Fracción de la lluvia que es interceptada por la vegetación............................................ 92 5.2.2.7 Mapas de Intercepción .................................................................................................... 92

5.2.3 Mapas de Escurrimiento Superficial ..........................................................93 5.2.3.1 Mapas de coeficiente de escurrimiento ........................................................................... 93

5.2.4 Mapas de Evaporación Real......................................................................96 5.2.5 Mapas de Percolacion ...............................................................................98

5.3 RESULTADOS....................................................................................................100 5.3.1 Mapas del Índice de Aridez .....................................................................100 5.3.2 Mapas de Balance Hídrico.......................................................................102 5.3.3 Mapas de Contenido de Humedad en el suelo ........................................104 5.3.4 Estimación de disponibilidad de agua subterránea..................................105 5.3.5 Estimación de volumen anual de escorrentía superficial .........................105 5.3.6 Curvas de variación estacional Cuenca Uchu Chajra ..............................106 5.3.7 Balance Hídrico Microcuenca Taperas ....................................................111

5.3.7.1 Precipitación .................................................................................................................. 111 5.3.7.2 Escurrimiento Superficial............................................................................................... 115 5.3.7.3 Balance Hídrico ............................................................................................................. 124

5.3.8 Balance Hídrico Microcuenca El Salto.....................................................126 5.3.8.1 Precipitación .................................................................................................................. 126 5.3.8.2 Escurrimiento Superficial............................................................................................... 130 5.3.8.3 Balance Hídrico ............................................................................................................. 138

5.3.9 Balance Hídrico Microcuenca Hio............................................................140 5.3.9.1 Precipitación .................................................................................................................. 140 5.3.9.2 Escurrimiento Superficial............................................................................................... 144 5.3.9.3 Balance Hídrico ............................................................................................................. 151

6. ANALISIS DE SENSIBILIDAD ...............................................................................153

7. CONCLUSIONES...................................................................................................153

8. BIBLIOGRAFIA......................................................................................................154

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ANEXOS

1. Fotografías. 2. Registros Meteorológicos. 3. Mapas y Gráficos Cuenca Uchu Chajra 4. Mapas y Gráficos Cuenca Taperas 5. Mapas y Gráficos Cuenca El Salto 6. Mapas y Gráficos Cuenca Hio

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DETERMINACIÓN DE BALANCES HÍDRICOS EN MICROCUENCAS Y SUBCUENCAS - EL SALTO – TAPERA – HIO (Aiquile)

MEMORIA Versión 02-030211

1. RESUMEN EJECUTIVO UBICACIÓN Municipio: Aiquile – Primera Sección Municipal Provincia: Campero Departamento: Cochabamba SÍNTESIS DEL PROBLEMA O JUSTIFICACIÓN DEL PROYECTO El Programa de Desarrollo Agropecuario Sustentable de la Cooperación Técnica Alemana (GTZ/PROAGRO) está conformado por tres Componentes: Riego, Manejo de Cuencas e Innovación Agropecuaria, además cuenta con tres Unidades Regionales: Chaco, Valles y Norte de Potosí. Los Componentes desarrollan sus actividades mayormente a nivel nacional, mientras que el apoyo de las Unidades Regionales se concentra en proyectos integrales de desarrollo agropecuario en micro y subcuencas. Un instrumento de planificación del uso y conservación de los recursos naturales y en especial de los recursos hídricos, son los Planes de Manejo Integral de Cuencas (PMIC), que por lo general cuentan con buenos diagnósticos e información biofísica y socioeconómica valiosa, sin embargo, datos hidrológicos cuantitativos en la mayoría de los PMIC son escasos o inexistentes. Se requiere un estudio orientado a contribuir a la consolidación de una metodología práctica de estimación de balances hídricos en microcuencas, las mismas que muchas veces no cuentan con información meteorológica segura, y al mismo tiempo proporcionar información valiosa para las microcuencas con presencia de la Cooperación Técnica Alemana. OBJETIVOS DEL ESTUDIO

1. Disponer de metodologías que se adapten a la disponibilidad de datos hidrometeorológicos, características físicas y características biofísicas de las cuencas en estudio, y usarlas para determinar la influencia de la variabilidad climática en los diferentes componentes de sus balances hídricos a niveles anuales y mensuales.

2. Disponer de balances hídricos espaciales regionales utilizando herramientas SIG

en las cuencas de estudio que permitan la planificación de proyectos y planes orientados al uso y aprovechamiento de recursos hídricos bajo un enfoque MIC.

3. Los balances hídricos serán obtenidos para valores medios y para el 10, 25, 75 y

90% de probabilidad de ocurrencia de las lluvias mensuales (años lluviosos, medio y secos).



RESULTADOS ESPERADOS

• Balances hídricos mensuales y anuales para las microcuencas en estudio para diferentes probabilidades de ocurrencia.

• Análisis de la sensibilidad del balance hídrico frente a cambios climáticos. • Informe final de la consultoría. • Conclusiones y Recomendaciones.

RESULTADOS OBTENIDOS El presente estudio entrega un balance hídrico basado en entorno SIG para valores medios y diferentes probabilidades de ocurrencia con la información histórica existente y observaciones de campo. Primero, se ha desarrollado un modelo completo de Balance Hídrico que involucra el calculo o estimación de la mayoría de sus componentes (ec. 5.1) por separado y con criterios usualmente aceptados. La versatilidad del trabajo en entorno SIG ha permitido espacializar estos datos de tal forma que, los resultados puedan aproximase con un rango de precisión admisible y razonable a valores esperados. Efectivamente, la falta de información puede resultar un obstáculo en la obtención de los datos en primera instancia, sin embargo, los avances actuales y la diversidad de fuentes de información al alcance, sumados a un análisis previo de la calidad de ella, permiten al especialista obtener un balance hídrico de cualquier cuenca con la razonabilidad necesaria para la cuantificación mensual y anual de los recursos hídricos. El trabajo ha desarrollado un BH para la cuenca principal (Uchu Chajra) que involucra o agrupa a las tres microcuencas de estudio: Taperas, El Salto, Hio. Esto debido al tamaño relativo de las cuencas y la necesidad de disponer de una superficie donde se pueda visualizar con mayor claridad la ocurrencia y comportamiento de los diferentes parámetros que lo componen. A partir de dicho trabajo, siempre en entorno SIG, se ha podido extraer y aislar los resultados para cada microcuenca del estudio. De esta forma se han obtenido en realidad 4 balances y grupos de resultados traducidos en mapas “temáticos”. El parámetro principal de obtención y proyección del BH resulta ser la Precipitación (que en realidad es la fuente principal de agua). Es necesario conocer además con cierta precisión las características de los suelos y la cobertura vegetal (basados en vegetación natural y prácticas agrícolas). Mediciones de permeabilidad son necesarias para disponer de datos específicos para el cálculo de la infiltración y percolacion. Lo que se hizo en realidad en el presente trabajo es modelar un comportamiento del recurso agua en una cuenca, distribuyéndola en sus diferentes componentes una vez ocurrida la precitación y en un espacio temporal mensual y anual. El resultado del trabajo es la cuantificación de los recursos hídricos en la cuenca de acuerdo a la siguiente distribución de valores anuales.



El BH Anual establece que, en términos medios, las cuencas están sometidas a un déficit de agua del orden del 2% a 3% de la precipitación anual. Valores similares se presentan por cuencas y en forma mensual. Se puede inferir que, en una cuenca de características similares a las estudiadas, clima mesotermico, variabilidad estacional marcada entre tiempo seco y periodo de lluvias, donde la distribución de precipitación se concentra al 85% en 3 a 4 meses al año. Con una costumbre agrícola predominantemente a secano, coberturas vegetales medias, pendientes medias entre 1% y 30%, la distribución de la precipitación (en los diferentes parámetros componentes del BH) resultaría similar a la mostrada en el cuadro anterior con una precisión mayor al 90%. Si bien, el modelo presentado resulta unos de los más completos dentro de la literatura especializada, también exige una cantidad importante de datos, los cuales deben ser necesariamente analizados, filtrados y corregidos. Estos datos deber poder ser especializados o guardar una relación clara de su distribución espacial. Esta ventaja, en contraposición, favorece una desventaja del mismo: no es un modelo muy simple de utilizar y requiere varios pasos previos. Una vez configurado y calibrado el modelo, el mismo se convierte en una herramienta muy útil para el proceso de planeamiento. El entorno SIG permite el trabajo a través de la espacializacion de parámetros y favorece el cálculo de la formulación teórica y empírica a través de los mapas. Para el presente estudio se ha utilizado el software ILWIS 3.1. Los mapas resultantes pueden ser exportados hacia otros como el ERDAS o como el ArcGIS. El mecanismo de trabajo del ILWIS favorece la realización de cálculos complejos de mapas.

UCHU CHAJRA TAPERAS EL SALTO HIO

Precipitación m3 79.322.781,60 100% 1.624.425,84 100% 10.386.553,05 100% 8.073.687,15 100%

Intercepción m3 3.934.851,00 4,96% 98.855,68 6,09% 607.250,10 5,85% 411.293,38 5,09%

Evapotranspiracion m3 37.662.206,00 47,48% 864.512,19 53,22% 5.346.926,64 51,48% 3.852.349,92 47,71%

Escorrentía m3 17.825.237,00 22,47% 305.223,87 18,79% 2.493.077,26 24,00% 1.710.507,74 21,19%

Percolacion m3 21.227.930,82 26,76% 394.128,18 24,26% 2.216.737,53 21,34% 2.232.591,66 27,65%

∆S/∆t m3 -1.327.443,22 -1,67% -38.294,08 -2,36% -277.438,48 -2,67% -133.055,55 -1,65%



2. ASPECTOS GENERALES 2.1 Ubicación física del proyecto

Aiquile1, primera sección municipal de la provincia Campero, se ubica el extremo sudeste del Departamento de Cochabamba. Limita al norte con la provincia Carrasco y el municipio de Omereque; al sur con los departamentos de Chuquisaca y Potosí; al este con los municipios de Pasorapa y Omereque y al oeste con la provincia Mizque y el departamento de Potosí.

Tiene una extensión superficial de 2.652 Km2, que representa el 47.78 % de la superficie total de la provincia. Su población alcanza los 26.281 habitantes: la zona urbana con 7.381 habitantes y 18.900 habitantes asentados en diferentes comunidades de las zonas rurales del Municipio.

Figura 1: Ubicación física del área de estudio. Fuente: Elb. Propia en base a IGM Bolivia.

La capital municipal Aiquile, se ubica en un valle formado por la confluencia de dos ríos: el Santa Ana que baja del sud y bordea la parte este, acumulando en su trayecto las aguas del río Chahuara Mayu que baja del sudeste. Continua su trayectoria al norte hasta el río San Juan que baja del Oeste de la población y bordea por el norte. Ambos ríos se juntan al norte de la población formando el río Uchu Chajra que corre al norte para desembocar a su vez en el Río Mizque. Se encuentra entre los paralelos 18º 37’ y 17º 56’ de latitud sur, 65º 17’ y 64º 46’ de longitud oeste, con una altitud promedio aproximada de 2225 msnm.

La zona es parte de la faja interandina de la región central de Bolivia; presenta una gran deformación que corresponde a parte de la cordillera oriental y, específicamente, a la faja interandina conjunto Tarija – Azurduy – Teoponte del oroclino boliviano.

1 Fuente: www.aiquile.net. Pagina Oficial de la HAM de Aiquile.



Aiquile se caracteriza por la ocurrencia de movimientos sísmicos de pequeña o mediana intensidad, porque en el área convergen las placas de Nazca y la placa continental de Sudamérica, ambas provocan una interacción de movimientos que originan esfuerzos de compresión en la corteza, por la subducción de la placa de Nazca por debajo de la placa continental.

Figura 2: Vista general del área de estudio y su conformación orografica principal. La delimitacion del área de trabajo es solo referencial. Fte. Google Earth. 2010

En general los terrenos aptos para cultivo del municipio son de buena calidad, los pisos ecológicos en los que se encuentran posibilitan la explotación de una amplia gama de productos agrícolas, sin embargo graves limitantes devienen de la crónica escasez de agua para riego, ya que la mayor parte de los terrenos agrícolas son temporales o a secano. La carencia de agua para riego ocasiona que la agricultura sea una actividad aleatoria, dependiente casi por completo de la regularidad de los periodos de lluvia.

La actividad económica del Municipio de Aiquile se basa principalmente, en la producción agropecuaria. Los principales cultivos agrícolas son los cereales (maíz, trigo, avena), tubérculos (papa), hortalizas y frutales. En cuanto a ganadería, la provincia Campero (Aiquile, Omereque y Pasorapa) cuenta con una población de 115.480 cabezas de ganado (bovino, ovino, caprino, porcino y caballar).

En el ámbito comercial, Aiquile concentra la más importante actividad del cono sur cochabambino. La feria dominical es el escenario de una importante actividad económica basada en el expendio de productos agropecuarios, abarrotes, carnes, ropa y otros productos menores. Esta feria comercial concentra gran cantidad de personas que triplican

Aiquile



la población estable de la zona urbana de Aiquile, con objeto de comprar o vender productos agropecuarios que posteriormente se revenden en mercados de la ciudad de Cochabamba, Sucre y Santa Cruz.

El Municipio de Aiquile tiene uno de los Índices de Desarrollo Humano más bajos del país (<0,399). De acuerdo al mapa de pobreza, el 83,62% de su población están clasificados como pobres, porcentaje que ha decrecido en relación a los datos del censo de 1992, que consignaba el 90.50% de pobres. La tasa de analfabetismo es del 30.51%, en tanto que la tasa de mortalidad infantil es de 86 por mil nacidos vivos.

Figura 3: Aiquile. Vista aérea. Fuente: IGM - Willy Kenning http://www.mirabolivia.com/imagenes/fotosbolivia/cbba_aiquile.jpg

Aiquile dista de la ciudad de Cochabamba 217km por camino transitable. El acceso a la zona del proyecto se puede realizar desde la ciudad de Cochabamba por vía pavimentada hasta el poblado de Totora 145km aproximadamente. Ingresando por camino empedrado hasta Aiquile aproximadamente 72km y de allí a las tres cuencas de estudio a menos de 5km cada una desde el poblado de Aiquile por caminos de tierra, con algunas dificultades en período de lluvias.

Figura 4: Red vial a la zona de proyecto, Fuente: IGM.

Norte



2.2 Caracterización del área de influencia del proyecto 2.2.1 Cuencas de estudio El estudio considera el análisis específico de tres microcuencas: Taperas, Hio y El Salto, todas ellas dentro del área de influencia de la cuenca principal del Río Uchu Chajra.

Figura 5.- Zonificación del sector de estudio. La forma de las microcuencas es referencial. En este grafico se muestra solo la ubicación relativa Fuente: Imagen GeoEye, 2009, Google Earth, www.earth.google.com, ®Google, 2010.

Hio

El Salto

Taperas

3.6 km

6.0 km

5.7 km



2.2.2 Descripción Fisiográfica El área de estudio pertenece al sector centro de la vertiente este de la cordillera andina oriental. La topografía predominante es moderada y accidentada, con la presencia de alturas medias (2900msnm) y serranías y pequeños valles localizados que se prolongan a lo largo de la zona. El sector de ubicación del proyecto presenta una topografía con pendientes muy abruptas mayores al 20% en las cabeceras de cuenca y llana con pendientes menores a 5% formando los valles. El territorio del proyecto está localizado en un intervalo altitudinal que varía entre los 2500 a 2300 m.s.n.m. en sentido oeste a este.

2.2.2.1 Morfología En la zona de estudio predomina, en las partes bajas, la formación de valle aluvial de pendiente suave. Posteriormente en las zonas altas la caracterización montañosa muy quebrada y accidentada con quebradas profundas, pendientes pronunciadas (mayores a 20%) y escarpadas, existiendo pequeñas cadenas montañosas con afloramientos rocosos y serranías, interrumpidas ocasionalmente por pequeñas planicies.

Figura 6: Mapa de pendientes (%) de la cuenca de estudio. Elab Propia



Los paisajes fisiográficos existentes son: ü Valles secos. ü Serranías altas: son moderadamente disectadas lo que permite formar valles

estrechos con pendientes que oscilan entre el 3% al 60%. ü Colinas altas: son mayormente laderas con micro relieves de ondulación suave con

pendientes moderadas de entre el 8 al 30%. 2.2.3 Clima

2.2.3.1 Temperatura Su clima es templado típico de un valle seco mesotermico, con una temperatura media anual de 19 a 21 °C. A lo largo del año se tienen temperaturas extremas de 36°C y -3°C.

2.2.3.2 Vientos En el sector del proyecto la predominancia de los vientos es Norte y Este (Dirección) con velocidades entre 1.7 – 0.8 Km/h y un promedio de 1.25 Km/h.

2.2.3.3 Heladas La ocurrencia de este fenómeno considera tres condiciones: i) un descenso de la temperatura ambiente a niveles inferiores al punto de congelación del agua (0ºC aprox.), ii) La humedad relativa del aire sea superior al 60% y, iii) El viento no sea intenso. La zona de estudio presenta una vulnerabilidad baja a media de ocurrencia de heladas entre los meses de Mayo a Agosto, situación que según los registros meteorológicos de los últimos 10 años (SENAMHI) ha ocurrido en los meses indicados: temperaturas mínimas absolutas de hasta -2 ºC., humedad relativa mayor al 60% y velocidad del viento entre 1.3 y 0.8 m/s. El SENAMHI (SISMET) ha registrado una frecuencia promedio de heladas de 1.4 días desde el año 2005 y un máximo de 15 días registrado el año 2000.

2.2.3.4 Pluviosidad Históricamente la precipitación media anual de Aiquile esta en el rango entre 600mm a 700mm por año. La mayor acumulación de agua, el 89% del total anual, se presenta entre los meses de Noviembre a Marzo.



Figura 7: Porción del Mapa de Precipitación Anual (1961-1990).

Fuente. Elaborado por SENAMHI para Atlas Digital de Bolivia, IGM, 2000. De acuerdo a los registros de SENAMHI entre los años 2000 a 2009 la zona de estudio ha presentado un promedio anual de 575 mm con un máximo de 730 el año 2001 y un mínimo de 363mm el año 2002. Entre ambos periodos, se puede afirmar a priori que las precipitaciones anuales han sufrido un leve descenso (entre un 2% y 5%) en los últimos 10 años respecto a los periodos anteriores a 1990.

2.2.3.5 Sequías y el Fenómeno El Niño En los últimos 15 años, se han presentado sequías e inundaciones extraordinarias en forma periódica, cada 3 o 4 años que afectan a diferentes zonas del país. Estos fenómenos han sido identificados como consecuencia del ENSO (El Niño/La Niña Southern Oscillation). Este fenómeno afecta de dos formas en Bolivia2: Intensidad Afectación Moderada

1. Las áreas del trópico y subtrópico presentan excesos (áreas con probabilidades de inundación), de igual forma sucede en el sector del lago en el altiplano y la ciudad de Tarija. En relación al déficit (áreas con probabilidades de sequías), afecta gran parte de los valles y parte del altiplano central.

2. Las áreas susceptibles a déficit (áreas con probabilidades de sequías) podrían ser la parte sur del

departamento de La Paz, los departamentos de Oruro y Potosí y la parte sur del departamento de Santa Cruz; las áreas susceptibles a excesos (áreas con probabilidades de inundación) podrían ser la parte sureste del departamento de Beni.

Por ejemplo, en 2002-2003: En la zona de los Valles las precipitaciones tuvieron un comportamiento irregular presentando excesos de precipitación en la ciudad de Tarija que llegaron hasta el 30%; en el resto del departamento de Tarija, parte del departamento de Cochabamba y Chuquisaca presentaron déficit de precipitaciones desde 15 % al 50 % con respecto a sus normales.

2 Fuente: SENAMHI, 2004.

600

700

500

800



Intensidad Afectación Débil

1. Las precipitaciones a nivel nacional son irregulares, registrándose déficit en el altiplano, valles, tierras bajas del sur y la parte norte y sur de los llanos orientales. Se registran excesos en el sector de Rurrenabaque, San Borja, Concepción, San Benito y Tarata.

2. En la región de los Valles las precipitaciones son irregulares, registrándose en parte de la región déficit de

hasta el 50% con relación a sus normales, en los departamentos de Chuquisaca y Tarija, y puntualmente se presentan excesos en las zonas de San Benito con 82 % y Tarata con 44 %.

3. Las temperaturas a nivel nacional registran ascensos hasta los 4 °C con respecto a sus normales. Los

descensos que registran en los sectores de Oruro, Apolo y San Ignacio de Velasco por debajo de su normal hasta 1°C de su normal.

4. Las temperaturas registran anomalías entre -2º C a 3.5º C, las anomalías negativas se registran en San

Benito del Departamento de Cochabamba y las anomalías positivas se presentan en Ravelo del Departamento de Potosí.

En el sector de los valles del sur del departamento de Cochabamba la sequía es la consecuencia más importante. La complejidad del fenómeno y su gran escala geográfica de afectación impiden análisis y conclusiones absolutas. Los mayores logros se refieren a la correlación y tendencias entre varios parámetros localizados y en Bolivia todavía no se tiene un modelo que relacione directamente la ocurrencia y sus efectos, limitándose los análisis a la comparación de diferentes parámetros con registros históricos y al pronóstico. De acuerdo al Bureau Of Meteorology del Gobierno de Australia3 a fin de poder distinguir los fenómenos que ocurren, se puede estimar un indicador denominado Índice de Oscilación del Sur (SOI), el cual es calculado sobre la base de las fluctuaciones mensuales de la diferencia de presión atmosférica entre dos estaciones de referencia (en este caso Tahití y Darwin). Valores negativos usualmente indican episodios de El Niño. Valores positivos están asociados a la ocurrencia de La Niña:

3 El Índice de Oscilación del Sur SOI, es un índice que correlaciona varios eventos climáticos de El Niño. Valores negativos indican aumento de temperaturas y disminución de lluvias. Valores positivos: aumento de lluvias, disminución de temperaturas (La Niña). De acuerdo a los registros del Bureau Of Meteorology del Gobierno de Australia: http://www.bom.gov.au/climate/current/soihtm1.shtml,



Gráfico 8. Índice de Oscilación del Sur calculado por Bureau Of Meteorology del Gobierno de Australia:

http://www.bom.gov.au/climate/current/soihtm1.shtml, Los años de mayores valores negativos (Ocurrencia de El Niño): 1977, 1979/1980, 1982/1983, 1987, 1990, 1992, 1994, 1997/1998, 2002/2003, 2004/2005, 2009/2010, coinciden aproximadamente con afectaciones del ENSO en Bolivia. Para profundizar la idea: En Bolivia, los años 2002 y 2003 han tenido un componente fuerte de sequía que esta asociado a la ocurrencia del Fenómeno del Niño de intensidad moderada. El Valor del SOI en el grafico anterior es negativo con valores absolutos altos en ambos años. Esta afectación se puede confirmar con el siguiente razonamiento:

1. La variación estacional de la producción de agua superficial tiene una dependencia marcada con los periodos de influencia del fenómeno del El Niño4, como se ve en la figura siguiente en la producción de agua de una cuenca a 3800m de altura y 130Km de distancia, al norte de la ciudad de Cochabamba (Cordillera del Tunari).

4 1982-83, 1987-88, 1997-98, 2002-03, 2004-05. Los mayores efectos de El Niño son cíclicos cada 3 o 4 años.



2. Obsérvese que los años en que se tiene un descenso importante en la producción de agua en las fuentes superficiales tienen alguna relación con los años de ocurrencia de El Niño:

Grafico 9: Estadística de producción de agua en la cuenca de Escalerani (Cochabamba). Fuente: Gerencia de Operaciones, SEMAPA.

En el caso de la zona de estudio (Aiquile), el siguiente es el grafico de valores anuales de la precipitación en la serie 1999-2009:

Registro de Precipitacion anual (mm) - Periodo 1970-2009 Estacion Aiquile

300

400

500

600

700

800

900

1968

1970

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

Año

P a

nu

al (m

m)

P anual (mm) Promedio (mm) Grafico 10: Precipitación Anual en la Estación Aiquile 1970-2009. Fte. SISMET (SENAMHI).



Haciendo una correlación general del nivel de precipitación anual, la ocurrencia del ENSO de Intensidad Moderada y los valores negativos del SOI en el periodo 1999-2009 se puede disponer de una tabla como la siguiente:

Año P Anual (mm)

SOI (Promedio

anual)

Diferencia respecto al valor medio

1999 536,7 8,2 97,79% 2000 584,9 9,33 106,57% 2001 730,2 5,84 133,05% 2002 363,1 -7,83 66,16% 2003 716,7 -5,26 130,59% 2004 325,1 -8,47 59,23% 2005 430,0 7,11 78,35% 2006 576,0 -8,89 104,95% 2007 566,6 5,02 103,24% 2008 632,4 10,88 115,23% 2009 575,4 -6,61 104,84%

Promedio 548,8

Donde se observa que, ante la ocurrencia valores de SOI (negativos) mayores a 7, suele presentarse ENSOs moderados en Bolivia y en la zona de estudio la afectación directa puede llegar a reducir la precipitación anual hasta llegar al 60% de los valores promedio.

Como conclusión:

1. Las afectaciones del fenómeno climático ENSO son directas en la zona de estudio, produciéndose déficit de precipitaciones en los casos de El Niño Moderado y Fuerte (2002, 2004) y excesos en las condiciones de La Niña Moderada y Fuerte (2001,2003, 2008).

2. Considerando que las cuencas de proyecto pertenecen a la zona geográfica susceptible de sequías moderadas y altas durante la ocurrencia de El Niño (moderado), debe tomarse en cuenta en la planificación hidrológica que cada tres a cuatro años el nivel de precipitación anual probablemente disminuirá respecto a los promedios hasta en un 40%.



2.2.4 Geología La zona de proyecto esta caracterizada por la presencia general de formaciones de cuarcitas, areniscas, lutitas y limolitas del periodo ordovícico. Las zonas bajas con presencia de conglomerados de calizas, margas, areniscas y arcillitas del periodo cretácico. En las márgenes de los ríos predomina la formación de depósitos aluviales del periodo cuaternario.

Figura 11: Mapa geológico general de la zona de proyecto. Fuente. IGM, Atlas Digital de Bolivia, 2000.

2.2.5 Hidrografía Desde el punto de vista hidrográfico, la zona de proyecto pertenece a la cuenca principal del Río Grande, cuyo afluente, es el Río Mizque con afluentes directos del río Uchu Chajra, San Juan, Santa Ana y Chahuara Mayu pertenecientes a la zona de estudio.



Figura 12: Hidrografía general de la zona de proyecto. Fuente Atlas Digital de Bolivia, IGM, 2000.

2.2.6 Ecología y Uso de Suelos La zona de proyecto se encuentra en la región ecológica correspondiente a la Región de Valles secos mesotérmicos (Montes espinosos microfoliados y restos de bosque seco deciduo). Desde el punto de vista fisiográfico, sobretodo con respecto a la erosión, las tierras de Aiquile poseen una clasificación5 de C1.6/5HA correspondiente a un grado de erosión fuerte: Serranías de altitud media y poco disectadas con erosión muy fuerte, con unos índices de perdida de suelo entre 51 y 100 t/ha/año y tendiendo a niveles de desertificación igualmente altos.

5 “Mapa Preliminar de Erosión de Suelos, Región Árida, Semiárida y Subhumeda Seca de Bolivia”, Programa Conjunto

PNUMA/FAO, Proyecto ETAP/BM, 1996.



3. ASPECTOS ESPECIFICOS DE LA ZONA DE ESTUDIO 3.1 La cuenca del Río Uchu Chajra La zona de estudio pertenece a la cuenca principal del Río Uchu Chajra, con una superficie de 140.02Km2. El río de descarga de la cuenca, esta definida por la confluencia de los Ríos Santa Ana y Chahuara Mayu dentro del área jurisdiccional del Municipio de Aiquile. Ambos ríos confluyen a la salida de dicha cuenca para conformar el Río Uchu Chajra quien a su vez descarga sus aguas en el Río Mizque al norte.

Figura 13: Delimitacion del área de la cuenca principal del Río Uchu Chajra. Elb. Propia sobre imagen Google Heart, 2010.



Figura14: Ubicación de las microcuencas dentro la cuenca del Uchu Chajra. Elb Propia.

Taperas

Hio

El Salto

Rio Uchu Chajra

Rio Chahuara Mayu

Rio Santa Ana

Rio San Juan

Rio Santa Ana



3.1.1 Microcuenca Taperas

Figura15: Limite Referencial de la cuenca Taperas. Elb Propia

Limites de la cuenca

Cauce principal

Embalse Taperas



Parámetro Taperas Observaciones Área (Km2) 2.84 Medida s/g metodología SIG ILWIS Hydroprocessing e interpretación

DEM del modelo SRTM. Perímetro (m) 8184 Longitud del cauce principal (m) 3263 Índice de Gravelius 1.37 Cuando los valores se encuentran en un rango entre 1.0 y 1.7 son

cuencas de forma ovalada, donde los escurrimientos recorren cauces secundarios antes de llegar al principal, por lo tanto el tiempo de duración del escurrimiento es mayor.

Factor de forma, Kf 0.27 Kf bajo, es una cuenca menos sujeta a crecidas instantáneas. Cota mínima (m) 2339 Cota máxima (m) 2548 Pendiente media del cauce ppal. (%) 6.0 Amplitud del relieve topográfico 209 Cota máxima – Cota minina

Esta cuenca es pequeña y esta formada por un cauce principal el cual desemboca las aguas a un embalse de 500.000m3 de capacidad y en operación desde el año 2007. Su propósito es predominantemente agrícola. El sistema de operación consiste básicamente en cerrar las compuertas a mediados de diciembre y proceder a su apertura regulada desde el mes de marzo. Es decir toda el agua que cae en la cuenca en la época de lluvias menos los efectos de evaporación, infiltración y otros debiera acumularse en el embalse (escorrentía superficial). De acuerdo a información de los responsables de la comunidad, en los últimos años de operación se han registrado niveles de embalse según el siguiente cuadro6:

Año Mes de “medición”

Volumen acumulado

(m3) 2007 Febrero 500.000 2008 Febrero 400.000 2009 Febrero 250.000 2010 Febrero 180.000

El cuerpo de presa esta construido con enrocado y pantalla impermeable de hormigón armado. Por indicaciones de los operadores, se ha informado que después de un año de uso, aproximadamente un 20% a 30% de agua se filtra a través de la base de la presa. Aparentemente esta filtración se incrementa año a año. En una visita al embalse en el mes de diciembre de 2010 el mismo se encontraba vacío y con abundante material sedimentado lo que corrobora la afirmación de que esta cuenca tiene arrastre de material importante. La cuenca tiene una geomorfología regular. Destaca una predominancia de suelo franco arcilloso y suelo limo arcilloso con una cobertura vegetal media a baja en la mitad inferior. En muchos sectores se registran pérdidas de suelo notorias y presencia de fenómenos erosivos. La mitad superior de la cuenca tiene un incremento de cobertura importante y la perdida de suelo es menor. La superficie destinada al cultivo dentro la cuenca es menor en comparación con las áreas de pastoreo y con vegetación arbustiva sin uso actual.

6 En la visita a la presa no se pudo evidenciar el sistema de medición de niveles (reglas u otros). Las apreciaciones se realizan

midiendo la distancia de la superficie del agua y un punto de referencia para después correlacionar con la curva de capacidad del embalse en poder de los regantes del lugar.



3.1.2 Microcuenca El Salto

Figura16: Limite Referencial de la cuenca El Salto. Elb Propia

Cauce Principal

Limites de la cuenca

Salida o punto de control

Poblado de Aiquile



Parámetro El Salto Observaciones

Área (Km2) 18.45 Medida s/g mapa raster Perímetro (m) 23125 Longitud del cauce principal (m) 10100 Índice de Gravelius 1.52 Cuando los valores se encuentran en un rango entre 1.0 y 1.7 son



Esta cuenca tiene una geomorfología accidentada y forma alargada. La textura predominante del suelo es franco arcillosa. En la parte media y alta tiene zonas localizadas con roca superficial, sobretodo en las laderas del curso principal. La predominancia de cobertura es media y alta en las cabeceras de la cuenca donde se vislumbran lentes de árboles y arbustos. El arbusto predominante es la chacatea (Dodonea viscosa) y la cobertura superficial esta compuesta de pajonales ralos. En la parte superior de la cuenca, el uso agrícola de la cuenca se da en los pequeños valles localizados a lo largo del curso del río, donde se visualizan 2 o 3 familias en cada uno de sus rincones. En la parte baja, y con la presencia de áreas de cultivos mayores se observa mayor asentamiento poblacional. No se ha detectado perdida de suelo importante o rastros de erosión en la cuenca. Debido a las altas pendientes se presume que las crecidas del río aunque de corta duración (2 a 3 horas) son importantes.



3.1.3 Microcuenca Hio

Figura17: Limite Referencial de la cuenca Hio. Elb Propia



Parámetro Hio Observaciones

Área (Km2) 14.41 Medida s/g mapa raster Perímetro (m) 20534 Longitud del cauce principal (m) 7881 Índice de Gravelius 1.53 Cuando los valores se encuentran en un rango entre 1.0 y 1.7 son



Esta cuenca tiene una geomorfología regular. La textura predominante es franco arcillosa. En las partes media y baja de la cuenca existen zonas con elevada erosión, que aunque son localizadas merecen una especial atención. La cobertura de la cuenca se divide en dos grandes zonas. La superior con cobertura media o moderada formada por arbustos: chacatea (Dodonea viscosa) principalmente) y pastizales o pajonales ralos. La parte baja o inferior donde predominan los asentamientos humanos y zonas agrícolas (a secano) con pajonales o pastizales ralos usados como zonas de pastoreo ocasional. Aunque la cobertura no es muy abundante, debido a las bajas pendientes no existen indicios de perdidas de suelo importantes.



3.2 Información básica 3.2.1 Precipitación Los datos de clima y precipitación histórica fueron tomados de las fuentes oficiales del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrologia de Bolivia (SENAMHI). Se han ubicado (en base a información del SENAMHI) aquellas estaciones termo pluviométricas que pueden ser útiles al desarrollo del estudio.

Figura18: Ubicación relativa de las estaciones termopluviometricas existentes alrededor de la zona de estudio. Elb Propia Son cuatro estaciones disponibles:

• Aiquile • Mizque • Totora • Puente Arce

Para el estudio se requieren datos de precipitación total mensual, temperaturas mensuales, humedad relativa, días de lluvia y evaporación. El siguiente cuadro resume la disponibilidad de datos meteorologicos:

49.5 km

32.5 km

24.2 km



Parámetro Estación Aiquile Estación Mizque Estación Puente Arce Precipitación total mensual (mensual) R R R Precipitación máxima en 24H (mensual) R R R Frecuencia de precipitación (mensual) R R R Temperatura máxima media (mensual) R R R Temperatura mínima media (mensual) R R R Temperatura media (mensual) R R R Temperatura máxima absoluta (mensual) R R R Temperatura mínima absoluta (mensual) R R R Dirección y velocidad media del viento (mensual) R R R evaporación media (mensual) ý Solo 2009 ý Humedad relativa media (mensual) ý R ý Todas ellas, a excepción de Totora, tienen registros de precipitación mensual y temperatura mensual en al menos 10 años continuos en los últimos 10 años. Por otro lado es de hacer notar que en los años 2003 y 2004, la Estación Puente Arce Presenta una discontinuidad. Consecuentemente, previo un análisis, la información que será utilizada como base será, en orden de importancia: Aiquile, Mizque y Puente Arce. En Anexo 2 se presentan los registros in extenso. Un resumen de aquellos valores significativos son los siguientes:



Estación: Aiquile Latitud Sud: 18º 12' 12"

Departamento: Cochabamba Longitud Oeste: 65º 10' 41"

Provincia: Campero Altura m/s/n/m: 2255

PRECIPITACIÓN TOTAL (mm)

Años: 2000 – 2009

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

2000 212,1 21,5 155,0 4,5 0,0 1,0 0,0 0,5 14,0 10,5 22,5 143,3 584,9

2001 307,9 163,1 82,9 7,1 3,2 0,0 0,0 8,5 3,1 18,9 59,1 76,4 730,2

2002 18,4 188,5 69,6 10,0 0,0 0,0 13,8 0,0 0,0 7,3 29,4 26,1 363,1

2003 197,6 162,9 121,0 12,5 9,5 0,0 0,0 0,0 14,5 39,0 1,5 158,2 716,7

2004 95,0 113,5 12,5 35,5 *** *** *** *** *** *** *** *** ***

2005 81,4 136,4 50,6 17,6 0,2 0,2 0,2 0,0 9,2 4,6 24,6 105,0 430,0

2006 225,4 108,0 59,4 51,2 0,0 0,4 0,0 18,8 1,8 17,0 28,4 65,6 576,0

2007 169,2 72,0 47,0 44,0 0,6 0,0 0,0 0,0 4,0 7,8 52,2 169,8 566,6

2008 242,4 98,6 93,0 41,2 0,2 0,4 5,8 7,6 0,6 45,4 22,2 75,0 632,4

2009 138,2 109,2 109,6 36,0 3,8 0,0 3,0 1,8 0,2 39,6 33,2 100,8 575,4

MEDIA 168,8 117,4 80,1 26,0 1,9 0,2 2,5 4,1 5,3 21,1 30,3 102,2 575,0

Máximo 307,9 188,5 155,0 51,2 9,5 1,0 13,8 18,8 14,5 45,4 59,1 169,8 730,2

Mínimo 18,4 21,5 12,5 4,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 4,6 1,5 26,1 363,1

FRECUENCIA DE PRECIPITACIÓN (Días)


MEDIA 14,7 12,6 9,6 4,9 0,8 0,6 1,0 1,4 2,6 5,3 7,8 12,6 75,3

MAX 26,0 21,0 16,0 11,0 2,0 2,0 3,0 6,0 7,0 13,0 13,0 17,0 104,0

MIN 3,0 4,0 4,0 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 1,0 7,0 39,0



Precipitacion Total mensual (mm) - Estacion Aiquile

0,0

50,0

100,0

150,0

200,0

250,0

300,0

EN

E

FEB

MAR

ABR

MAY

JUN

JUL

AG

O

SEP

OC

T

NO

V

DIC

Mes

P (m

m)

2000 2001 2002 2003 2005 2006 2007 2008 2009 MEDIA

Grafico 19: Precipitación total mensual en los registros de la estación Aiquile para los años 2000 al 2009. Elb Propia.



Estación: Mizque Latitud Sud: 17º 55' 06"


Provincia: Mizque Altura m/s/n/m: 2045


Serie 2000-2009


2000 110,6 25,2 58,6 0,0 0,0 1,5 0,0 1,3 3,9 13,0 3,8 99,9 317,8

2001 168,1 80,3 101,9 2,4 7,2 5,6 0,0 0,0 0,0 2,3 33,4 27,7 428,9

2002 57,2 64,6 61,9 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 21,2 **** ****

2003 180,2 69,8 163,1 8,5 8,0 4,0 0,0 0,5 9,0 3,0 5,0 107,0 558,1

2004 91,0 78,0 17,3 27,0 0,0 **** 6,0 0,0 21,0 1,0 26,4 76,0 ****

2005 97,0 186,0 13,0 24,0 2,0 0,1 0,0 0,0 25,8 29,8 40,9 104,9 523,5

2006 128,8 93,8 29,5 2,0 0,0 7,1 0,0 11,0 13,6 8,0 40,0 71,1 404,9

2007 96,8 48,5 70,1 22,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,3 73,6 182,5 494,8

2008 226,4 58,4 62,0 38,0 0,0 0,0 0,0 6,0 0,0 27,5 37,0 152,1 607,4

2009 108,0 164,8 44,1 55,0 0,0 0,0 0,2 0,0 0,0 72,2 45,5 40,0 529,8

MEDIA 126,4 86,9 62,2 17,9 1,7 2,0 0,6 1,9 7,3 15,8 32,7 95,7 483,2

MAX 226,4 186,0 163,1 55,0 8,0 7,1 6,0 11,0 25,8 72,2 73,6 182,5 607,4

MIN 57,2 25,2 13,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 3,8 21,2 226,1



MEDIA 11,5 8,7 6,7 2,0 0,5 0,7 0,3 0,4 1,1 2,2 4,0 7,3 48,8

MAX 23,0 15,0 14,0 6,0 3,0 2,0 2,0 1,0 5,0 8,0 7,0 13,0 62,0

MIN 5,0 3,0 2,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 1,0 34,0



Precipitacion Media Mensual Mizque

0,0

50,0

100,0

150,0

200,0

250,0

EN

E

FEB

MA

R

AB

R

MA

Y

JUN

JUL

AG

O

SE

P

OC

T

NO

V

DIC

mes

pre

cip

itaci

on

P (m

m)

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 MEDIA

Grafico 20: Precipitación total mensual en los registros de la estación Mizque para los años 2000 al 2009. Elb Propia.



Estación: Puente Arce Latitud Sud: 18º 36' 41"


Provincia: Campero Altura m/s/n/m: 1514


Serie 2000-2009

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

2000 109,0 17,0 105,0 5,0 3,0 0,0 0,0 17,0 0,0 28,0 33,0 82,0 399,0

2001 120,0 106,0 86,5 16,0 0,0 0,0 0,0 3,0 3,0 3,0 12,0 57,0 406,5

2002 36,0 96,0 25,0 5,0 0,0 0,0 20,0 9,0 0,0 41,0 52,0 60,0 344,0

2003 91,0 106,0 **** **** **** **** **** **** **** **** **** **** ****

2004 **** **** **** **** **** **** **** **** **** 24,0 32,0 **** ****

2005 **** **** 56,0 48,0 0,0 0,0 0,0 0,0 24,0 52,0 53,0 78,0 ****

2006 132,0 40,0 149,0 49,0 0,0 0,0 0,0 0,0 43,8 70,3 0,8 114,0 598,9

2007 148,5 194,5 159,0 75,0 0,3 0,0 6,0 9,0 19,5 1,5 22,0 78,5 713,8

2008 184,0 34,0 68,0 28,0 0,0 0,0 17,0 0,0 0,0 72,0 61,0 130,0 594,0

2009 115,0 161,0 96,5 25,0 11,0 0,0 0,0 **** **** **** **** **** ****

MEDIA 116,9 94,3 93,1 31,4 1,8 0,0 5,4 5,4 12,9 36,5 33,2 85,6 509,4

MAX 184,0 194,5 159,0 75,0 11,0 0,0 20,0 17,0 43,8 72,0 61,0 130,0 713,8

MIN 36,0 17,0 25,0 5,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,5 0,8 57,0 344,0



MEDIA 8,6 6,0 6,8 2,1 0,4 0,0 0,6 0,6 1,4 2,9 2,9 5,3 38,2

MAX 12,0 11,0 13,0 3,0 1,0 0,0 3,0 1,0 4,0 6,0 7,0 7,0 47,0

MIN 5,0 2,0 3,0 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 1,0 3,0 29,0



Precipitacion Total Mensual Estacion Puente Arce

0,0

50,0

100,0

150,0

200,0

250,0

ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC

Mes

Pre

cipita

cion P

(mm

)

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 MEDIA

Grafico 21: Precipitación total mensual en los registros de la estación Puente Arce para los años 2000 al 2009. Elb Propia.



3.2.2 Temperatura De las estaciones termo pluviométricas de Aiquile, Mizque y Puente Arce se tienen los siguientes valores de temperatura media mensual en registros de 2000 a 2009: Aiquile:


MAX 23,1 21,9 23,0 21,8 19,6 17,9 19,1 24,5 24,8 22,4 24,9 23,7 21,4

MIN 17,9 18,1 18,1 17,1 14,3 14,3 14,0 16,1 17,0 18,8 19,4 18,4 17,2

MEDIA 19,9 19,9 19,9 19,0 16,8 15,9 15,3 17,8 19,0 20,3 21,3 20,5 18,8

Mizque: ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL

MEDIA 19,9 19,8 19,9 19,0 16,8 15,9 15,3 17,8 19,0 20,3 21,3 20,5 18,7

MAX 23,1 21,9 23,0 21,8 19,6 17,9 19,1 24,5 24,8 22,4 24,9 23,7 21,4

MIN 17,9 18,1 18,1 17,1 14,3 14,3 14,0 16,1 17,0 18,8 19,4 18,4 17,2

Puente Arce: AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL

MEDIA 26,4 26,5 26,1 25,2 23,0 22,3 21,2 24,1 24,5 28,0 28,8 27,6 25,2

MAX 28,6 27,8 27,6 26,8 25,2 26,5 22,8 26,5 27,0 29,7 30,3 29,2 26,1

MIN 23,2 25,3 24,1 23,7 21,2 20,1 19,9 21,3 20,2 26,6 27,3 24,7 24,9 Por otro lado, de la misma forma que la precipitación, es de hacer notar que en los años 2003 y 2004, la Estación Puente Arce presenta una discontinuidad. Consecuentemente, previo un análisis, la información que será utilizada como base será Aiquile. En Anexo 2 se presentan los registros in extenso.

3.2.3 Evaporación No se tienen datos de medición de evaporación directa en la zona de proyecto a excepción de la estación Mizque, la cual tiene una serie de 1 año (2009).

EVAPORACION MEDIA (mm/día) (solo 2009)


MEDIA 5,3 5,4 4,5 4,6 4,5 4,6 4,5 3,9 4,8 5,5 4,0 3,9 4,5



3.2.4 Humedad relativa De la misma forma, la estación de Mizque es la única que dispone de datos de Humedad Relativa:

HUMEDAD RELATIVA MEDIA (%) SERIE 2003 - 2009


2000 **** **** **** **** **** **** **** **** **** **** **** **** ****

2001 **** **** **** **** **** **** **** **** **** **** **** **** ****

2002 **** **** **** **** **** **** **** **** **** **** **** **** ****

2003 87,2 82,5 83,8 78,3 85,1 82,2 80,7 84,2 84,3 65,2 64,5 82,8 80,1

2004 92,4 92,7 92,0 86,0 82,4 **** 84,1 82,2 81,1 73,8 76,0 75,4 ****

2005 79,0 84,1 81,6 81,7 76,9 78,4 80,1 74,9 78,8 80,5 82,0 81,2 79,9

2006 85,7 84,1 83,4 85,7 82,3 82,0 81,8 81,7 82,4 83,3 84,2 88,8 83,8

2007 88,8 89,0 90,2 88,9 88,0 89,9 89,3 88,8 86,3 88,2 89,6 91,2 89,0

2008 90,6 86,9 90,9 93,0 91,9 87,5 91,1 89,2 89,3 87,3 89,1 89,6 89,7

2009 90,8 91,2 90,5 88,0 88,7 90,5 90,8 89,2 88,3 88,9 89,5 **** ****

MEDIA 87,8 87,2 87,5 85,9 85,0 85,1 85,4 84,3 84,4 81,0 82,1 85,5 85,1

MAX 92,4 92,7 92,0 93,0 91,9 90,5 91,1 89,2 89,3 88,9 89,6 91,2 89,7

MIN 79,0 82,5 81,6 78,3 76,9 78,4 80,1 74,9 78,8 65,2 64,5 75,4 79,9

Por otro lado, con la información obtenida de la página web del Atmospheric Science Data Center de la NASA, para la ubicación de la cuenca de estudio se tiene la siguiente serie de datos de HR%:

Mes Temperatura del aire

Humedad Relativa

°C %

January 13.9 78.2%

February 13.4 78.2%

March 13.0 77.2%

April 11.8 71.8%

May 10.4 58.0%

June 9.4 49.7%

July 9.3 43.0%

August 10.9 42.6%

September 12.3 48.5%

October 13.6 58.2%

November 13.7 68.5%

December 13.9 76.5%

Annual 12.1 62.5%



3.2.5 Radiación Solar No se tienen datos de medición directa de la radiación solar en la zona de estudio, por cuanto en la necesidad de contar con ellos se deben recurrir a fuentes externas, como la página web del Atmospheric Science Data Center de la NASA, de donde se obtuvieron los siguientes datos que serán usados para la zona de proyecto:

Latitude -18.22 / Longitude -65.19.

Month Daily solar radiation - horizontal

Atmospheric pressure

Wind speed

Earth temperature

Heating degree-

days

Cooling degree-

days

kWh/m2/d kPa m/s °C °C-d °C-d

January 5.87 73.5 3.1 16.7 120 126

February 6.04 73.6 3.1 16.1 122 102

March 5.73 73.6 3.1 15.6 146 101

April 5.64 73.6 3.3 14.3 178 63

May 5.41 73.6 3.7 12.5 224 37

June 5.03 73.7 4.2 11.2 244 20

July 5.30 73.7 4.4 11.4 258 24

August 5.73 73.7 4.4 14.1 213 46

September 6.30 73.6 4.4 16.3 167 77

October 6.60 73.5 4.0 17.8 131 116

November 6.80 73.5 3.7 17.3 125 114

December 6.39 73.5 3.2 17.0 121 125

Annual

5.90

73.6

3.7

15.0

2049

951

Measured at (m) 10.0 0.0

Monthly Averaged Surface Albedo (0 to 1.0)

Latitude Longitude January February March April May June July August September October November December

-18.3 -65.28 0.17 0.16 0.16 0.15 0.15 0.16 0.16 0.16 0.17 0.16 0.16 0.17

Monthly Averaged Top-of-atmosphere Insolation (kWh/m2/day)

Latitude Longitude January February March April May June July August September October November December

-18.3 -65.28 11.54 11.09 10.14 8.80 7.57 6.94 7.21 8.23 9.53 10.65 11.34 11.60



3.2.6 Cobertura vegetal y usos de la tierra La cobertura vegetal, resulta heterogénea en la zona de proyecto. De la visita a terreno y la interpretación de imágenes, se han determinado cinco condiciones de cobertura, relacionados con el uso de la tierra:

1. Zonas sin cobertura vegetal: cuerpos de agua, ríos, quebradas, centros poblados, zonas descubiertas. Zonas sin vegetación significativa.

2. Pasturas: zonas cubiertas con pastos y vegetación rala. Uso pastoril. 3. Cultivos: zonas identificadas para uso de cultivos y uso agrícola. 4. Arbustos: presencia de arbustos medios y pasturas en la superficie del suelo. 5. Bosques ralos: zonas con densidad de árboles media a alta, presencia de árboles de

mediana estatura combinadas con vegetación arbustiva media. Predominan las pasturas medias y ralas, y los arbustos bajos cubriendo entre ambos el 66% de la superficie. Las zonas agrícolas se presentan en menor cantidad. En las cabeceras de la zona de la microcuenca El Salto existen zonas localizadas de bosques ralos combinados con vegetación arbustiva y cubierta de pastos. Existen zonas con cobertura de roca pero no son áreas significativas. En los sectores del centro urbano de Aiquile y los ríos se han identificado como “sin vegetación”. Los usos de la tierra están relacionados con las características físicas de la zona. Las condiciones de clima restringen de alguna medida el uso agrícola. Predominan los usos pastoriles y sin uso potencial alguno.

Cobertura No. De pixeles

Superficie (há) %

Arbustos 5.841 47.312,1 33,79% Bosques ralos 715 5.791,5 4,14% Cuerpos de agua 0 0 0,00% Cultivos 2.680 21.708 15,50% Pasturas 5.578 45.181,8 32,27% Sin Vegetacion 2.472 20.023,2 14,30% TOTAL 17.286 140.016,6 100,00%

Tabla 21a. Distribución de cobertura en la cuenca Uchu Chajra. Elb. Propia extraída del mapa de coberturas.



Grafico 23: Mapa de coberturas en la zona de estudio. En azul se delimitan las tres cuencas.

Elab. Propia en base a SIG e interpretación de imágenes y visita a terreno, diciembre de 2010.

El Salto

Taperas

Hio



3.2.7 Modelo de Elevación Digital Para el desarrollo del trabajo se requiere como punto de partida contar con un modelo de elevación digital (DEM) compatible con el entorno SIG. Dadas las condiciones del terreno, los objetivos y alcances del proyecto así como el tiempo disponible, se ha obtenido la información topográfica del proyecto SRTM (Shuttle Radar Mission, USA) 3”arc / 90m

Esta imagen de satélite servirá como partida para el procesamiento SIG y la obtención del mapa base topográfica o DEM. A través de su procesamiento mediante el ILWIS se podrá obtener el mapa raster de elevación topográfica de la cuenca principal.

Grafico 24: Vista del DEM obtenido del proyecto SRTM. Valores en metros. Esta imagen se encuentra sin procesar. En circulo la zona de estudio. http://srtm.usgs.gov

Elab. Propia en base a SIG e interpretación de imágenes y visita a terreno, diciembre de 2010.



Grafico 25: Modelo de Elevación Digital (DEM) de la cuenca principal y la red de drenaje. Valores de cota topográfica en metros Procesamiento del DEM SRTM de la zona mediante ILWIS. Elb Propia.



4. MARCO CONCEPTUAL En este capitulo se definirá el marco conceptual adecuado sin ingresar en mayores detalles ya que la teoría es abundante y extensa y no es útil a los objetivos del presente proyecto. 4.1 Ciclo hidrológico El ciclo hidrológico se define como la secuencia de fenómenos por medio de los cuales el agua pasa de la superficie terrestre, en la fase de vapor, a la atmósfera y regresa en sus fases líquida y sólida. La transferencia de agua desde la superficie de la Tierra hacia la atmósfera, en forma de vapor de agua, se debe a la evaporación directa, a la transpiración por las plantas y animales y por sublimación (paso directo del agua sólida a vapor de agua), cuyo proceso conjunto se denomina evapotranspiración. El vapor de agua es transportado por la circulación atmosférica y se condensa dando lugar a la formación de nieblas y nubes y, posteriormente, a precipitación. La precipitación puede ocurrir en la fase líquida (lluvia) o en la fase sólida (nieve o granizo). El agua precipitada en la fase sólida se presenta con una estructura cristalina, en el caso de la nieve, y con estructura granular, regular en capas, en el caso del granizo. La precipitación incluye también el agua que pasa de la atmósfera a la superficie terrestre por condensación del vapor de agua (rocío) o por congelación del vapor (helada) y por intercepción de las gotas de agua de las nieblas (nubes que tocan el suelo o el mar). El agua que precipita en tierra puede tener varios destinos. Una parte es devuelta directamente a la atmósfera por evaporación; otra parte escurre por la superficie del terreno, escorrentía superficial que se concentra en surcos y va a originar las líneas de agua (ríos) y almacenamiento en depresiones (lagos). El agua restante se infiltra, esto es penetra en el interior del suelo; esta agua infiltrada puede volver a la atmósfera por evapotranspiración o profundizarse hasta alcanzar las capas freáticas. Tanto el escurrimiento superficial como el subterráneo van a alimentar los cursos de agua que desaguan en lagos y en océanos. La escorrentía superficial se presenta siempre que hay precipitación y termina poco después de haber terminado la precipitación. Por otro lado, el escurrimiento subterráneo, especialmente cuando se da a través de medios porosos, ocurre con gran lentitud y sigue alimentando los cursos de agua mucho después de haber terminado la precipitación que le dio origen.

Grafico 26: Modelo grafico de Ciclo Hidrológico.



Así, los cursos de agua alimentados por capas freáticas presentan unos caudales más regulares. Los procesos del ciclo hidrológico ocurren en la atmósfera y en la superficie terrestre por lo que se puede admitir dividir el ciclo del agua en dos ramas: aérea y terrestre.

Grafico 27: Ciclo Hidrológico ideal. El agua que precipita sobre los suelos va a repartirse, a su vez, en tres grupos: una que es devuelta a la atmósfera por evapotranspiración y dos que producen escurrimiento superficial y subterráneo. Esta división está condicionada por varios factores, unos de orden climático y otros dependientes de las características físicas del lugar donde ocurre la precipitación. Así, la precipitación, al encontrar una zona impermeable, origina escurrimiento superficial y la evaporación directa del agua que se acumula y queda en la superficie. Si ocurre en un suelo permeable, poco espeso y localizado sobre una formación geológica impermeable, se produce entonces escurrimiento superficial, evaporación del agua que permanece en la superficie y aún evapotranspiración del agua que fue retenida por la cubierta vegetal. En ambos casos, no hay escurrimiento subterráneo; este ocurre en el caso de una formación geológica subyacente permeable. La energía solar es la fuente de energía térmica necesaria para el paso del agua desde las fases líquida y sólida a la fase de vapor, y también es el origen de las circulaciones atmosféricas que transportan el vapor de agua y mueven las nubes. La fuerza de gravedad da lugar a la precipitación y al escurrimiento. El ciclo hidrológico es un agente modelador de la corteza terrestre debido a la erosión y al transporte y deposición de sedimentos por vía hidráulica. Condiciona la cobertura vegetal y, de una forma más general, la vida en la Tierra.



4.2 Balance Hídrico El balance hídrico (BH) es el modelo cualitativo y cuantitativo que representan al Ciclo Hidrológico. De una forma simple un BH desarrollado para un determinado volumen de control, es una aplicación directa de la Ley de Conservación de Masa a través de la conceptualizacion y aplicación de un modelo hidrológico determinado. Dicho balance se consigue cuando en el volumen de control, la tasa de cambio del volumen de almacenamiento (en forma de humedad en el suelo, por ejemplo) es igual a la diferencia entre las tasas de ingreso de agua (precipitación, caudales de otras cuencas, recargas, etc.) y salidas de agua (evapotranspiracion, evaporación, infiltración, percolación, flujo subterráneo) de dicho volumen.

Grafico 28: Modelo conceptual del Ciclo Hidrológico

La figura anterior describe el modelo de flujos de agua a través de un volumen de control7. Una vez que la lluvia o precipitación (P) se da, antes de que esta llegue al suelo, una porción de la misma es retenida por el follaje de las plantas (intercepción I) y desde allí evaporada directamente (ET). La parte remanente de lluvia, denominada lluvia efectiva se divide en dos partes: escurrimiento superficial y eventualmente flujo del río (ES) y por otro lado luego de infiltrarse aporta a la humedad del suelo. Dependiendo de la cantidad de humedad del suelo (S) que no es aprovechada por las plantas el agua continúa en escurrimiento subterráneo a través de la precolación (Perc).

7 El desarrollo de este modelo esta basado en “Spatial Water Balance for estimation of green and blue water: The region of Cochabamba (Bolivia)”, Mauricio Auza Aramayo, M.Sc Thesis WERM 03.03, IHE, Delft, The Netherlands, March, 2003.



Una ecuación general que define el balance hídrico es la siguiente:

tS

PercETESIP∆∆

=−−−− Ec. 4.2

Donde: P: Precipitación o lluvia (L/T) I: Intercepción vegetal (L/T) ES: Escurrimiento superficial (L/T) ET: Evapotranspiracion (L/T) Perc: Percolacion (L/T) ? S: Cambio de almacenamiento de agua (humedad) en el suelo (L) ? t: Intervalo de tiempo (T)

El resultado de la aplicación de alguna metodología para determinar el Balance Hídrico (BH) de cualquier cuenca hidrológica representa una herramienta básica en la planificación de uso y aprovechamiento de los recursos hídricos de la cuenca. Consecuentemente, el desarrollo del BH sigue las siguientes etapas de trabajo:

Grafico 29: Etapas del desarrollo y aplicación del Balance Hidrico. Elb. Propia.

Existen diversas formas y metodologías para la determinación del BH en una determinada cuenca. Una de ellas asume que las variables que constituyen el modelo, pueden ser espacializadas en una zona determinada, a través de un entorno SIG se pueden construir mapas zonificados con los resultados del BH.

Trabajo de campo Modelo Aplicable

Procesamiento de datos y obtención de información Resultados: calibración y

proyección

Aplicación en la planificación de aprovechamiento de RRHH



4.2.1 Precipitación Se considerará que la precipitación (P) es la cantidad de agua caída desde la atmósfera en la cuenca hidrográfica en forma de lluvia (agua), nieve, granizo y/o rocío. Se constituye en la principal entrada de agua a la cuenca. Influye de manera directa en el cálculo del déficit o exceso en el balance hídrico. La precipitación, como todo proceso hidrológico, evoluciona en el espacio y el tiempo, en una forma que es parcialmente predecible o deterministica y parcialmente aleatoria (Proceso estocástico). Esta variabilidad puede ser espacial-orografica y temporal. La variabilidad espacial se refiere a la ubicación relativa (latitud) de la zona de estudio (mas cerca al ecuador terrestre mas precipitación, por ejemplo) y la altitud topográfica (la lluvia es mayor en las montañas que en las partes planas cuando los vientos soplan desde las fuentes de humedad). Por otro lado también dependen de la ubicación de las fuentes de humedad, hay probabilidad de mayor precipitación en zonas con abundante vegetación (tropicales) o grandes masas de agua (mares). La variabilidad temporal se refiere a los cambios en la cantidad a través del tiempo en una zona determinada. Cambios en el régimen anual, distribución temporal o periodos de lluvia (verano o inverno) periodos secos (verano o invierno). Modificación del régimen de lluvias en una zona por modificaciones en las condiciones climáticas, de vegetación, etc. La medición de la lluvia es importante y es recomendable usar datos de estaciones ubicadas en las cuencas de estudio, cercanas o de características geomorfológicas similares considerando la variabilidad mencionada.

4.2.1.1 Distribución de precipitación en la zona de estudio La Estación de Aiquile tiene discontinuidad en los meses de mayo a diciembre de 2004. Dada esta situación esta serie se ha completado con los valores medios de cada mes en el periodo de registro de 2000 a 2009. La Estación Mizque presenta tres meses puntuales de discontinuidad. Estos se han rellenado con los valores medios mensuales del periodo de estudio. La Estación Puente Arce, presenta una discontinuidad importante entre los meses de marzo 2003 a septiembre de 2004. Además de una discontinuidad en los meses de agosto a diciembre de 2009. A falta de mayor información se ha completado con los valores medios.



Grafico 30: Distribución de precipitaciones totales mensuales en las Estaciones Aiquile y Mizque, 2000-2009. Fte. SENAMHI.

Precipitacion Mensual Estacion MizquePeriodo 2000-2009

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

<57 57,1-94,5 94,5-132 132,1-170 170,1-207,5 207,6-245,3

Precipitacion (mm)

Fre

cuen

cia

Precipitacion Mensual Estacion AiquilePeriodo 2000-2009

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

<77 77,1-129 1291,1-180 180,1-231 231,1-282 282,1-335,0

Precipitacion (mm)

Fre

cuen

cia

Distribucion empirica de precipitacion Aiquile

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

51,3 102,6 154,0 205,3 256,6 307,9

Precipitacion total mensual (mm)

Fre

cuen

cia

Distribucion empirica de precipitacion Mizque

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

37,7 75,5 113,2 150,9 188,7 226,4


Fre

cuen

cia



Grafico 31: Distribución de precipitaciones totales mensuales en la Estación Puente Arce, 2000-2009. Fte. SENAMHI

Parámetro Aiquile Mizque Puente Arce Máximo 307,90 226,40 194,50 Mínimo 0,00 0,00 0,00 Promedio 46,66 36,98 43,05 Desviación Estándar 63,56 50,69 47,98

Precipitacion Mensual Estacion Puente ArcePeriodo 2000-2009

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

<49 49,1-81 81,1-113,5 113,6-146 146,1-178,5 178,5-210,7

Precipitacion (mm)

Fre

cuen

cia

Distribucion empirica de precipitacion Puente Arce

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

32,4 64,8 97,3 129,7 162,1 194,5


Fre

cuen

cia



Grafico 32: Registro mensual de Precipitación total mensual en las estaciones de Mizque, Aiquile y Puente Arce para la totalidad de los años 2000 al 2009. Elb Propia

Precipitacion mensual total (mm)

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

Ene

-00

Mar

-00

May

-00

Jul-0

0

Sep

-00

Nov

-00

Ene

-01

Mar

-01

May

-01

Jul-0

1

Sep

-01

Nov

-01

Ene

-02

Mar

-02

May

-02

Jul-0

2

Sep

-02

Nov

-02

Ene

-03

Mar

-03

May

-03

Jul-0

3

Sep

-03

Nov

-03

Ene

-04

Mar

-04

May

-04

Jul-0

4

Sep

-04

Nov

-04

Ene

-05

Mar

-05

May

-05

Jul-0

5

Sep

-05

Nov

-05

Ene

-06

Mar

-06

May

-06

Jul-0

6

Sep

-06

Nov

-06

Ene

-07

Mar

-07

May

-07

Jul-0

7

Sep

-07

Nov

-07

Ene

-08

Mar

-08

May

-08

Jul-0

8

Sep

-08

Nov

-08

Ene

-09

Mar

-09

May

-09

Jul-0

9

Sep

-09

Nov

-09

Mes

P (

mm

)

Aiquile Mizque Puente Arce media Aiquile



Los valores pico ocurren al principio del año. En aquellos años donde se registraron ENSOs moderados (ver sección 2.2.2.5), el valor pico correspondiente tiende a moverse a la derecha respecto a los valores medios (de Aiquile) lo cual concuerda con las apreciaciones generales de cuando ocurren esos eventos los pobladores indican que las lluvias “se han atrasado”. Nótese que los valores mayores de precipitación se encuentran en Aiquile. Existe un punto de medición en la Est. Aiquile (mes enero de 2001) cuyo valor máximo de 307mm parece fuera del rango normal. Sin embargo, a partir del año 2007 los valores de Aiquile se acercan a los de las demás estaciones. Los años 2006 adelante en los valles del sur de Cochabamba se ha experimentado un leve descenso en la precipitación total anual. Tomando en cuenta que las microcuencas se encuentran muy cercanas a la estación Aiquile, es recomendable tomar en cuenta lo que sucede con los valores de precipitación en dicha estación:

- La precipitación promedio anual en los 10 años analizados es de 559.9mm. - Hasta 2005 se tiene una variabilidad del valor total anual importante: El año 2001 se

reportó el mayor valor anual de 730.2mm y el año 2002 se reportó el menor valor anual de 363.2mm.

- Los últimos 4 años (2006-2009) la precipitación anual se estabilizó en un rango promedio entre 575 y 630mm.

- Los meses de mayor lluvia corresponden a Noviembre – Marzo donde con el 75% de días lluviosos en el año se obtiene el 89% de la lluvia anual.

- La mayor lluvia se da en los meses de enero (31% de la lluvia anual) a excepción del año 2001 donde el reporte indica el mes de febrero.

- El restante se distribuye en febrero y diciembre y posteriormente entre octubre, noviembre y marzo.

- Los años secos de 2002 y 2005 se llegó al 65% y 77% de la lluvia promedio anual de la serie.

Mizque tiene un promedio anual de 443.7mm (menor a Aiquile). Puente Arce registra 520.1mm situación que corrobora la variación orografica de la precipitación en la región: desde este lado de la cordillera las lluvias parecen proceder desde el sur Puente Arce hacia Aiquile descargando en dicha zona para continuar a Mizque con menores valores. Los años de mayor y menor acumulación en Mizque fueron 2008 y 2002 respectivamente, de la misma forma que Puente Arce. Destaca el periodo 2002 de sequía producto del fenómeno El Niño, y por otro lado el periodo 2007-2008 de mayores valores de lluvias en la región, producto del mismo (Ver capitulo correspondiente). En Puente Arce llueve 38 días al año, Aiquile 75 y Mizque 49 días. Todos entre Noviembre a Marzo. Sin embargo la mayor precipitación se registra en Aiquile y luego en Puente Arce. En dicho periodo se llega a acumular más del 90% de la lluvia anual en la región. Por otro lado, las fuentes de humedad para este sector parecen provenir de la zona Sur-Este, en contraposición por ejemplo al caso Totora (2710msnm), que se encuentra hacia la vertiente este de la cordillera y que registra una precipitación anual de 600mm, zona que recibe desde el sector oriental del país una importante cantidad de humedad.



Como consecuencia del análisis anterior, dada la posición topográfica de las tres estaciones (de sur a norte) y su correspondencia con la lluvia registrada, se puede inferir el origen orografico del comportamiento de la precipitación en la región. Por tal motivo, se puede esperar una correlación, dada por la geografía, proporcional entre las tres estaciones. :

Estación Cota topográfica

Precipitación Anual Promedio

10 años (mm)

Puente Arce 1514 516.6 Aiquile 2255 559.9 Mizque 2045 443.7

Figura 23: Mecanismos de ascensión que provocan precipitación. Elb. Propia.

4.2.1.2 Consistencia de registros Para poder utilizar los datos de las tres estaciones es necesaria encontrar la correlación y homogeneidad de datos entre ellas.

a) Curva doble-masa Para efectos del presente estudio, la curva Doble-Masa verifica la consistencia del registro de una estación, comparando la precipitación acumulada con los valores correspondientes acumulados de la precipitación de otras estaciones localizadas a sus alrededores. En este caso: Aiquile-Mizque y Aiquile-Puente Arce. Esta teoría establece que, al representar en unos ejes los pares de valores obtenidos, si la línea que los une es una recta o se aproxima a ella, entonces las magnitudes de las dos series son proporcionales y pueden ser usados en el estudio.

En el presente caso, se ha preparado las curvas con los pares de datos mencionados. Como resultado la correlación (0.994) Aiquile-Mizque es “aceptable”. En el caso de Aiquile - Puente Arce, la correlación (0.9611) es menor. Este grafico en particular se identifica tres periodos de pendiente diferente. Con una proporcionalidad entre las pendientes de cada una de ellas, se puede “ajustar” los valores de precipitación mensual en cada periodo de tal forma de obtener una correlación



mejor8. La desventaja de esta solución radica en que los valores de precipitación corregidos se alejan de los valores medidos o reales en rangos muy grandes y al ganar consistencia entre estaciones se pierde realidad en los datos. Corresponde al analista la decisión. En la curva Aiquile – Mizque (Grafico 24) se han realizado dos correlaciones. La primera corresponde a los datos originales. La segunda entrega una mejor correlación con el ajuste de datos de un segmento de los registros entre enero de 2000 hasta enero de 2005. Este ajuste implica modificar los datos mensuales registrados por un factor de ajuste de: 1.32. Es decir, los datos de la mitad inicial del periodo de análisis estarán incrementados en un 30%.

Grafico 24: Curva Doble masa Aiquile – Mizque. Elb. Propia

Correcciones en Mizque Pendiente Recta Factor de Corrección

Recta 1. Ene/02 – Ene/05 0,693 1,317

Recta 2. Feb/05 – Dic/09 0,913 1,000

AÑO Precipitación

Total Corregida (mm)

Precipitación Total Original

(mm)

2000 418,6 317,8

2001 564,9 428,9

2002 297,8 226,1

2003 735,0 558,1

8 El factor se refiere al cociente entre las pendientes de las rectas del periodo considerado fijo sobre el periodo de datos por ajustar. Este factor multiplica posteriormente al dato mensual original.

Curva doble masa - Estaciones Aiquile y Mizque

R2 = 0,994

R2 = 0,9981

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

Precipitacion acumulada Estacion Aiquile (mm)

Pre

cipi

taci

on A

cum

ulad

a E

stac

ion

Miz

que

(mm

)

Primera correlacion

Segunda correlacion



AÑO Precipitación



(mm)

2004 455,3 345,7

2005 554,3 523,5

2006 404,9 404,9

2007 494,8 494,8

2008 607,4 607,4

2009 529,8 529,8

MEDIA 506,3 443,7

MAX 735,0 607,4

MIN 297,8 226,1

En el caso de la curva Aiquile Puente Arce, la gráfica establece al menos cuatro periodos de ajuste. La primera correlación corresponde a los datos originales. La segunda correlación corresponde a los ajustes de datos a una recta con la pendiente similar a la recta que toma la mayoría de los datos o en aquel periodo donde el análisis del registro entre confiabilidad razonable. Estos cuatro periodos son: Enero 2000 - Septiembre 2002, Octubre 2002 – Marzo 2005, Abril 2005 - Enero 2008 y Febrero 2008 a Diciembre 2009. En el análisis de registro del SENAMHI se ha identificado una ausencia de datos entre los años 2003, 2004 y parte del 2005. El periodo 2005 al 2009 tiene más datos registrados que el periodo anterior al 2002, consiguientemente se ha ajustado al tercer periodo identificado por su actualidad.

Curva doble masa - Estaciones Aiquile y Puente Arce

R2 = 0,9872

R2 = 0,9979

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

Precipitacion Mensual Acumulada Estacion Aiquile (mm)

Pre

cipi

taci

on M

ensu

al A

cum

ulad

a E

stac

ion

Pue

nte

Arc

e (m

m)

Primera Correlacion

Segunda Correlacion

Grafico 25: Curva Doble masa Aiquile – Puente Arce. Elb. Propia



Correcciones en Puente Arce Pendiente

Recta Factor de

Corrección

Recta 1: Ene/00 – Sep/02 0,632 1,791

Recta 2: Oct/02 – Mar/05 0,892 1,269

Recta 3: Abr/05 – Ene/08 1,133 1,000

Recta 4: Feb/08 – Dic/09 1,089 1,040

Se debe observar que para mantener la consistencia entre estaciones, en el primer periodo los valores mensuales debieran aumentar hasta en un 80%, el segundo en un 27% y el cuerto en un 4%. De tal forma que las series anuales se ajustan a los siguientes valores:

AÑO Precipitación



(mm)

2000 418,6 317,8

2001 564,9 428,9

2002 297,8 226,1

2003 735,0 558,1

2004 455,3 345,7

2005 554,3 523,5

2006 404,9 404,9

2007 494,8 494,8

2008 607,4 607,4

2009 529,8 529,8

MEDIA 506,3 443,7

MAX 735,0 607,4

MIN 297,8 226,1

Con estos ajustes se obtiene una correlación de 0.99 mucho mas adecuada para su utilización en el estudio.

b) Correlación por distancia relativa. Se trata de encontrar un mínimo de correlación entre registros de dos estaciones espaciadas una distancia determinada. Este calculo se realiza según la siguiente formula:

( )

−

−

−

−= ∑∑∑

===

n

iyyix

n

ixiyx

n

iyixixy PnPPnPPnPPPR

1

2222

11

)()()(/ Ec. 4.2.1.2

Donde: Rxy Coeficiente de correlación entre la estación x y la estación y. Pxi Precipitación en la estación base x, en mm. Pyi Precipitación en la estación auxiliar y, en mm. n Numero de pares de datos (x,y) de precipitación.



Px Media de los datos de la precipitación en la estación x, en mm. Py Media de los datos de la precipitación en la estación y, en mm.

Coeficientes de correlación: Distancia (Km) Rxy

(serie original)

Rxy (serie corregida en curva doble masa)

Mizque 32,50 0,86 0,89

Puente Arce 24,20 0,77 0,83

Aiquile - 1,00 1,00

Si el coeficiente de correlación es mayor que 90% en el caso de series mensuales, la distancia entre las estaciones a ser consideradas esta conforme y pueden ser usadas. En este caso las tres estaciones cuando se han realizado los ajustes guardan una correlación mas adecuada pese a la distancia debido a la homogeneidad de sus valores (ver índice anterior). .

Grafico 26: Correlación por distancia entre Aiquile – Mizque - Puente Arce. Elb. Propia Notese el efecto de las correciones realizadas a los valores de las estaciones Mizque y Puente Arce.

Consecuentemente las series de las estaciones de Aiquile, Mizque y Puente Arce, tienen una mejor correlación por distancia y datos disponibles.

c) Numero de estaciones. Normalmente el numero mínimo para considerar una

interpolación es 3 estaciones.

Corre lacion ent r e Estac iones Aiquile - M izque - Puente Arce

0,75

0,80

0,85

0,90

0,95

1,00

- 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36

Distancia a la Estacion Aiquile (Km)

Coef

icie

nte

de

Corr

elac

ion

Aiquile

Puente Arce

Mizque



4.2.1.3 Series de precipitación a usar Las siguientes son las series de precipitación a utilizar, tomando en cuenta que han sido ajustadas según los criterios descritos anteriormente.

Tabla 26a. PRECIPITACIÓN TOTAL ESTACION AIQUILE (mm) AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL 2000 212,1 21,5 155,0 4,5 0,0 1,0 0,0 0,5 14,0 10,5 22,5 143,3 584,9 2001 307,9 163,1 82,9 7,1 3,2 0,0 0,0 8,5 3,1 18,9 59,1 76,4 730,2 2002 18,4 188,5 69,6 10,0 0,0 0,0 13,8 0,0 0,0 7,3 29,4 26,1 363,1 2003 197,6 162,9 121,0 12,5 9,5 0,0 0,0 0,0 14,5 39,0 1,5 158,2 716,7 2004 95,0 113,5 12,5 35,5 1,9 0,2 2,5 4,1 5,3 21,1 30,3 102,2 424,1 2005 81,4 136,4 50,6 17,6 0,2 0,2 0,2 0,0 9,2 4,6 24,6 105,0 430,0 2006 225,4 108,0 59,4 51,2 0,0 0,4 0,0 18,8 1,8 17,0 28,4 65,6 576,0 2007 169,2 72,0 47,0 44,0 0,6 0,0 0,0 0,0 4,0 7,8 52,2 169,8 566,6 2008 242,4 98,6 93,0 41,2 0,2 0,4 5,8 7,6 0,6 45,4 22,2 75,0 632,4 2009 138,2 109,2 109,6 36,0 3,8 0,0 3,0 1,8 0,2 39,6 33,2 100,8 575,4

MEDIA 168,8 117,4 80,1 26,0 1,9 0,2 2,5 4,1 5,3 21,1 30,3 102,2 559,9 MAX 307,9 188,5 155,0 51,2 9,5 1,0 13,8 18,8 14,5 45,4 59,1 169,8 730,2 MIN 18,4 21,5 12,5 4,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 4,6 1,5 26,1 363,1

Tabla 26b. PRECIPITACIÓN TOTAL ESTACION MIZQUE (mm) AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL 2000 145,7 33,2 77,2 0,0 0,0 2,0 0,0 1,7 5,1 17,1 5,0 131,6 418,6 2001 221,4 105,8 134,2 3,2 9,5 7,4 0,0 0,0 0,0 3,0 44,0 36,5 564,9 2002 75,3 85,1 81,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 27,9 27,9 297,8 2003 237,3 91,9 214,8 11,2 10,5 5,3 0,0 0,7 11,9 4,0 6,6 140,9 735,0 2004 119,9 102,7 22,8 35,6 0,0 2,6 7,9 0,0 27,7 1,3 34,8 100,1 455,3 2005 127,8 186,0 13,0 24,0 2,0 0,1 0,0 0,0 25,8 29,8 40,9 104,9 554,3 2006 128,8 93,8 29,5 2,0 0,0 7,1 0,0 11,0 13,6 8,0 40,0 71,1 404,9 2007 96,8 48,5 70,1 22,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,3 73,6 182,5 494,8 2008 226,4 58,4 62,0 38,0 0,0 0,0 0,0 6,0 0,0 27,5 37,0 152,1 607,4 2009 108,0 164,8 44,1 55,0 0,0 0,0 0,2 0,0 0,0 72,2 45,5 40,0 529,8

MEDIA 148,7 97,0 74,9 19,1 2,2 2,4 0,8 1,9 8,4 16,4 35,5 98,8 506,3 MAX 237,3 186,0 214,8 55,0 10,5 7,4 7,9 11,0 27,7 72,2 73,6 182,5 735,0 MIN 75,3 33,2 13,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 5,0 27,9 297,8

Tabla 26c. PRECIPITACIÓN TOTAL ESTACION PUENTE ARCE (mm) AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL 2000 195,2 30,4 188,0 9,0 5,4 0,0 0,0 30,4 0,0 50,1 59,1 146,9 714,5 2001 214,9 189,8 154,9 28,7 0,0 0,0 0,0 5,4 5,4 5,4 21,5 102,1 728,1 2002 64,5 171,9 44,8 9,0 0,0 0,0 35,8 16,1 0,0 48,0 60,8 70,2 521,1 2003 106,4 124,0 108,9 36,7 2,1 0,0 6,3 6,3 15,1 42,7 38,8 100,1 587,4 2004 136,7 110,3 108,9 36,7 2,1 0,0 6,3 6,3 15,1 28,1 37,4 100,1 588,0 2005 136,7 110,3 65,5 48,0 0,0 0,0 0,0 0,0 24,0 52,0 53,0 78,0 567,5 2006 132,0 40,0 149,0 49,0 0,0 0,0 0,0 0,0 43,8 70,3 0,8 114,0 598,9 2007 148,5 194,5 159,0 75,0 0,3 0,0 6,0 9,0 19,5 1,5 22,0 78,5 713,8 2008 191,3 35,4 70,7 29,1 0,0 0,0 17,7 0,0 0,0 74,9 63,4 135,2 617,7 2009 119,6 167,4 100,3 26,0 11,4 0,0 0,0 5,6 13,4 38,0 34,5 89,0 605,2

MEDIA 144,6 117,4 115,0 34,7 2,1 0,0 7,2 7,9 13,6 41,1 39,1 101,4 624,2 MAX 214,9 194,5 188,0 75,0 11,4 0,0 35,8 30,4 43,8 74,9 63,4 146,9 728,1 MIN 64,5 30,4 44,8 9,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,5 0,8 70,2 521,1



4.2.1.4 Distribución espacial de la precipitación Un método usual para la determinación de la distribución espacial de la lluvia es utilizando los polígonos de Thiessen (Figura 27). En términos simples, este método se determina áreas de influencia entre estaciones, limitados por la distancia media entre ellas. En el presente caso, al utilizar las Estaciones de Mizque, Aiquile y Puente Arce como la red de análisis, las distancias medias entre ellos superan los 10Km de distancia. La cuenca de estudio se encuentra a menos de 5Km de la Estación de Aiquile, por cuanto el análisis solo arrojaría un valor único para la cuenca: el valor de la precipitación de Aiquile.

Figura 27: Modelo de Polígonos de Thiessen

Las ventajas de este método son:

1. Conduce a resultados más exactos que los obtenidos por promedios. 2. Permite utilizar redes pluviométricas con distribución no uniforme. 3. Pueden ser usados pluviómetros cercanos a la cuenca de estudio. 4. Fácil de usar con los polígonos cuantificados.

Las desventajas:

1. No considera influencias orográficas pues asume variación lineal de la lluvia entre estaciones.

2. Cuando la red de estaciones cambia, los polígonos deben ser evaluados nuevamente.

3. Requiere de al menos dos o tres estaciones. Para el presente estudio, para fines metodológicos inclusive, es más conveniente el uso del Método de las Isoyetas (Figura 28). Este método permite tomar en cuenta factores que tienen influencia en la altura de la lluvia local, tales como relieve, exposición, dirección de las tormentas, etc. Básicamente el método consiste en distribuir la diferencia de precipitación entre todas las estaciones de la red y luego unir la red de los puntos con igual distribución.



Figura 28: Modelo de Metodo de Isoyetas Las ventajas de este método son:

1. Los efectos orograficos son tomados en cuenta. 2. Permite realizar una evaluación visual de la extensión y distribución de la

precipitación. 3. Es adaptable para uso en grandes cuencas con una red pluviométrica dispersa 4. El presente estudio considera el uso de herramientas SIG, este método es utilizado

mediante la interpolación tipo “moving average” entre las estaciones de estudio, consiguientemente el trabajo se simplifica.

La precipitación promedio sobre la cuenca se evalúa con la siguiente ecuación:

AAPP ii /))(( ×= ∑ Ec. 4.2.1.4

Donde:

P: Precipitación promedio sobre el área de la cuenca (mm). Ai: Área comprendida entre dos isoyetas (Km2). At: Área Total de la cuenca (Km2). Pi: Precipitación promedio entre dos isoyetas (mm).

De esta forma se ha elaborado el siguiente mapa de isoyectas (precipitación anual en mm).



Figura 29: Mapa de isoyetas (precipitación media anual) (mm) en la cuenca Uchu Chajra

y las microcuencas Hio, El Salto y Taperas. Elab. Propia. La figura 7 (pagina 12) establece curvas isoyetas para los periodos 1990 y anteriores. Por ejemplo, de acuerdo al SISMET (SENAMHI), el promedio anual entre 1975 y 1987 en la zona de Aiquile ha sido de 623.3mm, lo cual se relaciona aproximadamente con la figura 7. En cambio, la figura 29 ha sido elaborada con datos del periodo 2000 a 2009 donde se verifica un descenso del valor anual. Lo que ambas figuras mantienen es la tendencia de la distribución espacial de la precipitación, la cual aumenta desde norte a sur entre Mizque, Aiquile y Puente Arce. Consiguientemente se usara el Método de las Isoyetas para determinar la distribución espacial en la cuenca de estudio.

Cuenca Taperas

Cuenca El Salto

Cuenca Hio

Aiquile



4.2.1.5 Curvas de variación estacional Se requiere obtener una serie de valores de precipitación de diseño sobre los cuales proyectar la oferta de agua esperada. En este caso, dado que los valores son mensuales, se usaran como apoyo, una adaptación del método de las curvas de variación estacionales. Estas curvas representan la distribución de valores hidrológicos, en este caso las precipitaciones respecto al tiempo y la PROBABILIDAD DE QUE DICHOS EVENTOS O VALORES OCURRAN. Permiten por ejemplo, determinar para un mes determinado un valor de precipitación con una determinada probabilidad de ocurrencia (P).

Usualmente los valores mensuales de precipitación se ajustan a una Distribución Normal (distribución teórica) o hallando la distribución empírica de los datos muestrales, por el método de Plotting Position. Así se puede usar la metodología de Hazen9, para el cálculo de la probabilidad de ocurrencia mensual y así proyectarlos a los horizontes de diseño. Para ello se utiliza el siguiente procedimiento:

a) Para cada mes dentro del periodo de análisis (2000-2009), ordenar los n valores

mensuales en orden descendente. b) La probabilidad que el evento sea igualado o excedido es:

1002

12×

−=

nm

P Ec. 4.2.1.5

Donde: m Numero de orden del valor: el mayor tiene orden m=1. Continuar 2,…, n. n Numero de valores registrados durante un periodo de t años = 10. P probabilidad acumulada en porcentaje.

En el presente caso, los registros corresponden a n=10 años. Consiguientemente para cada mes se tienen 10 valores. Con ellos se obtiene la siguiente tabla o distribución de probabilidades:

Numero de orden

P (%)

1 5% 2 15% 3 25% 4 35% 5 45% 6 55% 7 65% 8 75% 9 85%

10 95% La tabla anterior representa la distribución empírica de la muestra, para poder obtener la probabilidad de ocurrencia a cualquier nivel, esta luego se puede ajustar a una de las distribuciones teóricas existentes.

9 “Hidrologia”, Máximo Villon Béjar, Lima, 2002)



Para el presente caso de estudio se han obtenido las siguientes distribuciones o curvas de variación estacional.

Curva de Variacion Estacional Aiquile

0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

250.0

300.0

350.0

EN

E

FEB

MA

R

AB

R

MA

Y

JUN

JUL

AG

O

SE

P

OC

T

NO

V

DIC

Mes

P (

mm

)

5% 25% 55% 75% 95% MEDIA

Grafico 29A: Curvas de variación estacional Estación Aiquile, periodo 200-2009. Elab. Propia.

PRECIPITACION MENSUAL (mm/mes)

P% ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC TOTAL

5% 307.9 188.5 155.0 51.2 9.5 1.0 13.8 18.8 14.5 45.4 59.1 169.8 1,034.5

15% 242.4 163.1 121.0 44.0 3.8 0.4 5.8 8.5 14.0 39.6 52.2 158.2 853.0

25% 225.4 162.9 109.6 41.2 3.2 0.4 3.0 7.6 9.2 39.0 33.2 143.3 778.0

35% 212.1 136.4 93.0 36.0 1.9 0.2 2.5 4.1 5.3 21.1 30.3 105.0 647.9

45% 197.6 113.5 82.9 35.5 0.6 0.2 0.2 1.8 4.0 18.9 29.4 102.2 586.8

55% 169.2 109.2 69.6 17.6 0.2 0.0 0.0 0.5 3.1 17.0 28.4 100.8 515.6

65% 138.2 108.0 59.4 12.5 0.2 0.0 0.0 0.0 1.8 10.5 24.6 76.4 431.6

75% 95.0 98.6 50.6 10.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 7.8 22.5 75.0 360.1

85% 81.4 72.0 47.0 7.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 7.3 22.2 65.6 302.8

95% 18.4 21.5 12.5 4.5 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 4.6 1.5 26.1 89.1 Tabla 29A: Curvas de variación estacional Estación Aiquile, periodo 200-2009. Elab. Propia.



Curva de Variacion Estacional Mizque

0,0

50,0

100,0

150,0

200,0

250,0

EN

E

FEB

MA

R

AB

R

MA

Y

JUN

JUL

AG

O

SE

P

OC

T

NO

V

DIC

Mes

P (

mm

)

5% 25% 55% 75% 95% MEDIA

Grafico 29B: Curvas de variación estacional Estación Mizque, periodo 200-2009. Elab. Propia.



5% 237,3 186,0 214,8 55,0 10,5 7,4 7,9 11,0 27,7 72,2 73,6 182,5 1.085,9

15% 226,4 164,8 134,2 38,0 9,5 7,1 0,2 6,0 25,8 29,8 45,5 152,1 839,4

25% 221,4 105,8 81,5 35,6 2,0 5,3 0,0 1,7 13,6 27,5 44,0 140,9 679,2

35% 145,7 102,7 77,2 24,0 0,0 2,6 0,0 0,7 11,9 17,1 40,9 131,6 554,3

45% 128,8 93,8 70,1 22,0 0,0 2,0 0,0 0,0 5,1 8,0 40,0 104,9 474,7

55% 127,8 91,9 62,0 11,2 0,0 0,1 0,0 0,0 0,0 4,0 37,0 100,1 434,0

65% 119,9 85,1 44,1 3,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 3,0 34,8 71,1 361,1

75% 108,0 58,4 29,5 2,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,3 27,9 40,0 267,1

85% 96,8 48,5 22,8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,3 6,6 36,5 212,5

95% 75,3 33,2 13,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 5,0 27,9 154,4 Tabla 29B: Variación estacional Estación Mizque, periodo 200-2009. Elab. Propia.



Curva de Variacion Estacional Puente Arce

0,0

50,0

100,0

150,0

200,0

250,0

EN

E

FE

B

MA

R

AB

R

MA

Y

JUN

JUL

AG

O

SE

P

OC

T

NO

V

DIC

Mes

P (

mm

)

5% 25% 55% 75% 95% MEDIA

Grafico 29C: Curvas de variación estacional Estación Puente Arce, periodo 200-2009. Elab. Propia.



5% 214,9 194,5 188,0 75,0 11,4 0,0 35,8 30,4 43,8 74,9 63,4 146,9 1079,0

15% 195,2 189,8 159,0 49,0 5,4 0,0 17,7 16,1 24,0 70,3 60,8 135,2 922,5

25% 191,3 171,9 154,9 48,0 2,1 0,0 6,3 9,0 19,5 52,0 59,1 114,0 828,1

35% 148,5 167,4 149,0 36,7 2,1 0,0 6,3 6,3 15,1 50,1 53,0 102,1 736,6

45% 136,7 124,0 108,9 36,7 0,3 0,0 6,0 6,3 15,1 48,0 38,8 100,1 620,9

55% 136,7 110,3 108,9 29,1 0,0 0,0 0,0 5,6 13,4 42,7 37,4 100,1 584,2

65% 132,0 110,3 100,3 28,7 0,0 0,0 0,0 5,4 5,4 38,0 34,5 89,0 543,6

75% 119,6 40,0 70,7 26,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 28,1 22,0 78,5 384,9

85% 106,4 35,4 65,5 9,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 5,4 21,5 78,0 321,2

95% 64,5 30,4 44,8 9,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,5 0,8 70,2 221,2

Tabla 29C: Curvas de variación estacional Estación Puente Arce, periodo 200-2009. Elab. Propia.



4.2.2 Temperatura

4.2.2.1 Gradiente de Temperatura Se entenderá que la temperatura ambiental no sigue un patrón espacial simple. La variación entre una y otra región dependen de la posición vertical, formación orografica, latitud, longitud, vientos predominantes, horas del día, insolación, estación del año, evaporación y otros. Un gradiente de temperatura es la magnitud vectorial cuyo módulo es proporcional al cambio de temperatura por unidad de distancia (vectores grandes corresponderán a zonas en las que la temperatura cambia rápidamente). La dirección del gradiente de temperatura es perpendicular a las isotermas (líneas de igual temperatura) y dirigido de temperaturas menores a mayores. Para el presente estudio y dada la posición relativa de la cuenca respecto a la Estación más próxima de Aiquile, se usará lo que se denomina gradiente térmico. Este concepto corresponde al número de metros que tiene que subirse en la atmósfera para que la temperatura disminuya un grado. En otras palabras es la razón del cambio de la temperatura por unidad de altura topográfica. Se tienen dos gradientes, el adiabático de 10.0 ºC/km (en aire seco) y el pseudoadiabático (aire húmedo) es 6.5 ºC/km. Considerando la posición de la cuenca de estudio se usará el valor de 10ºC de disminución por cada 1000m que se suba a partir de la cota topográfica de la Estación de Aiquile. Teniendo los datos topográficos, la formulación para el cálculo de la temperatura a partir de una estación referencial es la siguiente:

)(01.0 zestzTestTz −+= Ec. 4.2.2.1

Donde: Tz: Temperatura en el punto de cota topográfica z. Test: Temperatura de referencia. Z: Cota topográfica del punto. Zest: Cota topográfica del punto de referencia.

4.2.2.2 Distribución espacial de temperatura Suponiendo sólo el efecto del gradiente de temperatura y sin considerar efectos del viento (advección) y otros, con el modelo de elevación digital (DEM) disponible se puede estimar los mapas de distribución espacial de la temperatura para cada mes y anual en la cuenca de estudio. Por ejemplo se tienen los siguientes mapas de distribución calculados sobre valores anuales.



Figura 30: Mapa de Temperaturas anuales en la cuenca Uchu Chajra

y las microcuencas Hio, El Salto y Taperas. Elab. Propia.

El Salto



4.2.3 Evapotranspiracion La evapotranspiración es el proceso por el cual el agua es transferida a la atmósfera desde el suelo, las masas de agua (evaporación directa) y la vegetación (transpiración) en forma de vapor de agua. La transpiración vegetal genera dos conceptos importantes: la evapotranspiracion potencial (ETP) o de referencia (ETo) que representa el valor máximo cuando la vegetación cubre completamente la superficie y esta completamente húmedo y la Evapotranspiracion Actual o real (ET) la determinada por el estado real de la vegetación, condiciones del suelo. El valor de ET es siempre menor o igual que la ETP. Aquellos parámetros que rigen este mecanismo son: la radiación solar, temperatura, humedad relativa, viento, condiciones de superficie, cobertura del suelo, desarrollo foliar, rugosidad de la superficie, etc. Dada la dificultad de obtener mediciones directas de la ETP y la ET, se han desarrollado diferentes modelos matemáticos:

1. Modelos climatológicos: a. Basados en la temperatura del aire: Thorntwaite, Blaney-Criddle, Hargreaves,

Linacre. b. Basados en la radiación solar: Makking, Jensen-Haise. c. Basados en mediciones directas de evaporimetros.

2. Modelos combinados:

a. Balance de energía + componente aerodinámico: Penman (FAO), Penman Monteith.

4.2.3.1 Modelo de Thornwaithe Siendo aplicable directamente a regiones áridas desde 1948 y cultivos pequeños. Solo requieren de datos de temperaturas, despreciando los demás efectos, por cuanto aun cuando es muy usado, tiene limitaciones en la precisión de sus resultados:

ann

JTND

ETP

××=10

16360 Ec. 4.2.3.1

Donde: ETP: evapotranspiracion potencial (mm/mes). Dn: Numero de días del mes (días) Nn: Promedio diario de duración del día (hr) T: Temperatura media mensual del aire (ºC)

J: Índice de calor anual = 514.112

1 5∑

T

a: coeficiente = 49.01079.11071.71075.6 22537 +××+××−×× −−− JJJ



4.2.3.2 Modelo de FAO Penman-Monteith Un panel de expertos e investigadores en riego fue organizado por la FAO en mayo de 1990, en colaboración con la Comisión Internacional para el Riego y Drenaje y con la Organización Meteorológica Mundial, con el fin de revisar las metodologías previamente propuestas por la FAO para el cálculo de los requerimientos de agua de los cultivos y para elaborar recomendaciones sobre la revisión y la actualización de procedimientos a este respecto. El panel de expertos recomendó la adopción del método combinado de Penman- Monteith como nuevo método estandarizado para el cálculo de la evapotranspiración de referencia y aconsejó sobre los procedimientos para el cálculo de los varios parámetros que la fórmula incluye. El método FAO Penman-Monteith fue desarrollado haciendo uso de la definición del cultivo de referencia como un cultivo hipotético con una altura asumida de 0,12 m, con una resistencia superficial de 70 s m-1 y un albedo de 0,23 y que representa a la evapotranspiración de una superficie extensa de pasto verde de altura uniforme, creciendo activamente y adecuadamente regado. El método reduce las imprecisiones del método anterior de FAO Penman y produce globalmente valores más consistentes con datos reales de uso de agua de diversos cultivos.

( ))34.01(

)(273

900408.0

2

2

u

eeuT

GRnETo

as

++∆

−+

+−∆=

γ

γ Ec. 4.2.3.2

Donde: ETo: Evapotranspiracion de referencia (mm/dia) Rn: Radiación neta en la superficie del cultivo (MJ/m2/dia) Ra: Radiación extraterrestre (mm/dia) G: Flujo de calor del suelo (MJ/m2/dia) T: Temperatura media del aire a 2m de altura (ºC) u2: velocidad del viento a 2m de altura (m/s) es: presión de vapor de saturación (kPa) ea: presión real de vapor (kPa) es-ea: déficit de presión de vapor (kPa) ? : pendiente de la curva de presión de vapor (kPa/ºC) γ: constante psicrometrica (kPa/ºC) La evapotranspiración de referencia (ETo) provee un estándar de comparación mediante el cual:

1. se puede comparar la evapotranspiración en diversos períodos del año o en otras regiones;

2. se puede relacionar la evapotranspiración de otros cultivos. La ecuación utiliza datos climáticos de radiación solar, temperatura del aire, humedad y velocidad del viento. Para asegurar la precisión del cálculo, los datos climáticos deben ser medidos o ser convertidos a 2 m de altura, sobre una superficie extensa de pasto verde, cubriendo completamente el suelo y sin limitaciones de agua.



Recomendaciones de los autores del modelo:

1. No se puede esperar que ninguna ecuación formulada para el cálculo de la evapotranspiración y basada en datos climáticos, determine la evapotranspiración perfectamente, bajo diferentes situaciones climáticas específicas. Esto debido principalmente a la simplificación en la formulación y los errores en la recopilación de los datos climáticos.

2. Es probable que instrumentos de precisión, bajo condiciones ambientales y

biológicas completamente controladas, demuestren que la ecuación de FAO Penman-Monteith se desvía ocasionalmente de mediciones reales de la ETo del pasto. Sin embargo, el panel de expertos acordó utilizar la definición hipotética del cultivo de referencia sobre el que se basa la ecuación FAO Penman-Monteith como un valor de comparación homogeneizado de tal manera que los datos de diferentes zonas del mundo sean comparables entre sí.

Desventaja principal, la complejidad de la aplicación bajo condiciones reales en lugares con escasos o ningún valor o parámetro básico, bajo lo cual el modelo es simplemente teórico.

4.2.3.3 Modelo de Hargreaves y Samani FAO10 recomienda Penman-Montheit, sin embargo, siendo un modelo que requiere muchas variables y parámetros, recomienda alternativamente también el uso de la formulación de Hargreaves el cual de una forma más simple usa datos de temperatura mensual y radiación solar incidente. Su formulación más citada y usada es la siguiente:

5.0min)max()78.17(0023.0 TTRaTETP −××+×= Ec. 4.2.3.3

Donde: ETP: evapotranspiracion media mensual (mm/día) T: Temperatura media mensual (ºC) Ra: Radiación solar extraterrestre, de tablas, (mm/día) Tmax: Temperatura máxima mensual (ºC) Tmin: Temperatura mínima mensual (ºC) Esta ecuación tiene a subestimar los valores de ETP en condiciones de altas velocidades de viento (u>3m/s) y sobreestimarlos con altas condiciones de humedad relativa. Para evaluar la Radiación Solar Extraterrestre (Ra) existen varias tablas, todas ellas en función de la latitud y del mes. Cuando los valores están en MJulio/m2/día, para pasar a mm/día (de agua evaporada) multiplicar por 0,408. Cuando están en kWh/m2/día, multiplicar por 1.47. Recomendación: Antes de aplicar la Ecuación de Hargreaves en cada nueva región, se debe verificar la validez de sus resultados comparándolos con estimaciones de la ecuación de FAO Penman-Monteith en estaciones meteorológicas donde se dispone de datos de

10 “Evapotranspiracion del cultivo – Guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Estudio FAO Riego y Drenaje Publicación No. 56, 1998¿?.



radiación solar, temperatura del aire, humedad, y velocidad del viento. Si es necesario, la Ecuación Hargreaves puede calibrarse en base mensual o anual determinando los coeficientes empíricos de correlación donde ETo = a + b ETo(HG), donde el subíndice «HG» se refiere al valor de ETo calculado aplicando la de Hargreaves . Los coeficientes a y b se pueden determinar por análisis de regresión.

4.2.3.4 Modelo de Priestley - Taylor Usualmente para suelos desnudos:

)( GRNS

SETo +

+=

γα Ec. 4.2.3.4

Donde: ETo: Evapotranspiracion potencial (mm/día) Rn: Radiación neta en la superficie del cultivo (MJ/m2/día) G: Flujo de calor del suelo (MJ/m2/día) S: pendiente de la curva de presión de vapor (kPa/ºC) α: constante empírica que relaciona ETP/Eteq γ: constante psicrometrica (kPa/ºC)

4.2.3.5 Medición directa de la evaporación Con las mediciones de la evaporación y conociendo las condiciones o características del instrumento o bandeja evaporimetro (tanque clase A)se pude estimar directamente la ETP según:

ETP = Kt x Ea Ec. 4.2.3.5 Donde: Kt: coeficiente del tanque, normalmente entre 0.35 y 0.85. Ea: mediciones de la evaporación dentro del tanque (mm)

4.2.3.6 Evapotranspiracion real La evapotranspiración real es la cantidad de agua, expresada en mm/día, que es efectivamente evaporada desde la superficie del suelo y transpirada por la cubierta vegetal. En general cuando se aborda el punto de la evapotranspiración real se hace referencia a la que se obtiene en un balance de humedad en el suelo. En un balance hídrico, la evapotranspiración potencial (o de referencia) sólo se lleva a cabo cuando el suelo dispone de bastante agua para suplirla, de modo que en los períodos sin humedad en el suelo el valor de la pérdida de humedad puede ser menor que el calculado, es lo que se conoce como evapotranspiración real, que para un mes en concreto sería la suma de la precipitación en ese periodo y la reserva de agua del suelo al inicio del mismo. Solo cuando el valor anterior supera a la evaporación potencial (o referencia), puede satisfacerse ésta y, en este



caso, coincide con la real, el exceso de agua permanece como reserva del suelo. En los períodos más húmedos, dicho exceso, puede superar a la capacidad de reserva y existirá una evacuación de la sobrante por drenaje o escorrentía superficial si la permeabilidad del suelo es inferior a la intensidad de la precipitación. Cuanto mayor es la evapotranspiración real de una zona, mayor es la formación de biomasa vegetal en la misma, si bien existe una limitación en función de la fertilidad del suelo, que podría constituirse en el factor limitante del crecimiento. Son muchos los autores (principalmente en agroclimatología, e ingeniería de riego) que asimilan el concepto de evapotranspiración real (ETreal) y el de evapotranspiración del cultivo (ETc). Así el concepto de Etc hace referencia al agua que es evaporada desde el suelo y transpirada por la planta. Desde el punto de vista de la programación del riego, la ETreal es fundamental, tanto en lo que se refiere a la frecuencia de la aplicación, como la cantidad de agua a aplicar. Por otro lado, estimaciones adecuadas de la ETreal de un cultivo permiten cuantificar la disponibilidad del recurso y determinar el dimensionamiento de las obras hidráulicas. En agricultura, la ETreal se calcula indirectamente usando la potencial ETP o de referencia (ETr), la cual es corregida por un coeficiente de cultivo (Kc) específico para cada especie agrícola. De Groen (2002)11 ha desarrollado una metodología de calculo de la ET, la cual se basa en que la evapotranspiracion esta relacionada linealmente con la cantidad de lluvia efectiva, es decir altamente dependiente del contenido de humedad del suelo durante y después de un evento lluvioso. Este criterio proporciona una ecuación para determinar la evapotranspiración mensual, la cual toma en cuenta la intercepción mensual, la lluvia mensual así como el contenido de agua en el suelo al principio del mes:

)Im),(( ETPPmBAMinET −+= Ec. 4.2.3.6 Donde:

ET: Evapotranspiracion mensual real (mm/mes) que se presenta bajo las condiciones actuales de humedad del suelo.

A: Intercepto de la curva evapotranspiracion vs lluvia. Depende del contenido inicial de humedad del suelo y la ETP.

B: Pendiente de la curva evapotranspiracion vs lluvia en la parte lineal Pm: lluvia mensual (mm) Im: Intercepción mensual (mm) ETP: Evapotranspiracion potencial mensual, bajo las condiciones ideales de

humedad del suelo. El mismo autor establece:

−=

ostart

nmSA

γexp1

−+−=

oooB

γγγ

1exp1

11 “Spatial Water Balance for estimation of green and blue water: The region of Cochabamba (Bolivia)”, Mauricio Auza Aramayo, M.Sc Thesis WERM 03.03, IHE, Delft, The Netherlands, March, 2003.



ETPSb

o =γ Sb = 0.5 Ha

Donde:

Sstart: Humedad inicial del suelo al principio del mes o humedad remanente del mes precedente (mm)

nm: Numero de días del mes. Sb: Contenido disponible de humedad del suelo en el limite entre la ET restringida

por la falta de agua y la ETP Ha: Humedad disponible o aprovechable del suelo = Capacidad de campo (CC) –

Punto de marchitez permanente (PMP)

Tabla 30.a. Humedad del suelo basado en CC y PMP

Nota: Estos valores se refieren a la profundidad radicular, normalmente entre 0.30 – 0.50m. También, la ETreal se puede medir directamente usando los métodos micrometeorológicos (sistemas Bowen y flujos turbulentos) y del balance hídrico (lisímetro de pesada). Estos instrumentos son utilizados en centros de investigación, para desarrollar coeficientes de cultivo y realizar calibraciones de modelos empíricos que relacionan la ETreal con una o más variables meteorológicas (de Juan Valero y Martín de Santa Olalla, 1992).

4.2.3.7 Comentarios Sobre los métodos de cálculo y estimación de la ETP o ETo12, los resultados de los estudios comparativos pueden ser resumidos como sigue:

1. Los métodos basados en la ecuación de Penman podrían requerir una calibración local de la función del viento para obtener resultados satisfactorios.

2. Los métodos de la radiación demostraron buenos resultados en climas húmedos donde el término aerodinámico es relativamente pequeño, pero su funcionamiento en condiciones áridas fue errático y con tendencia a subestimar la evapotranspiración.

12 “Evapotranspiracion del cultivo – Guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Estudio FAO Riego y Drenaje Publicación No. 56, 1998¿?.



3. Los métodos basados en la temperatura del aire al ser empíricos, requieren cuidadosas calibraciones locales para alcanzar resultados satisfactorios. Una excepción posible es el método de Hargreaves (1985) que ha producido resultados razonables de ETo con cierta validez global.

4. Los métodos basados en la evaporación del tanque reflejan las limitaciones de estimar la evapotranspiración del cultivo basándose en datos de evaporación libre del agua. Estos métodos son susceptibles a las condiciones microclimáticas bajo las cuales los tanques están funcionando y al rigor de mantenimiento de la estación. Muchas veces su funcionamiento se ha presentado errático.

5. La fórmula de Penman-Monteith ha sido reportada por ambos equipos de investigación (ASCE y Europeo) como aquella que produce resultados relativamente exactos y consistentes tanto en climas áridos como en húmedos.

6. En general, la estimación de la radiación solar, presión de vapor y velocidad del viento para después aplicar estas estimaciones a la Ecuación FAO Penman-Monteith proporcionarán estimaciones más exactas de ETo que aquellas estimadas usando directamente la Ecuación Hargreaves. Esto se debe a la capacidad de las ecuaciones de estimación de incorporar características climáticas generales tales como la velocidad del viento alta o baja o la humedad relativa alta o baja, considerando que ambas constituyen el término aerodinámico en la estimación de ETo usando la Ecuación FAO PM.

4.2.4 Intercepción vegetal Se define a la intercepción como el “agua de lluvia retenida por el follaje y retornada a la atmósfera por evaporación. De alguna forma este proceso puede ser modelado relacionando la presencia de vegetación con follaje y la ocurrencia de lluvia (De Groen, 2002):

−−=

βD

PI exp1 Ec. 4.2.4

Donde: I: Intercepción (mm/mes) P: Precipitación (mm/mes) D: Umbral diario de intercepción (mm/día) = EpotaIpotDvMina ×+− ),()1( β: Lluvia media en un día lluvioso (mm/día) a: Fracción de la superficie del terreno cubierto por vegetación. Dv: Capacidad de intercepción de la vegetación (mm/dia) Ipot: Evaporación potencial de la vegetación húmeda en un día lluvioso (mm/día) Epot: Evaporación potencial del suelo (mm/día) Por metodología, los valores de Ipot y Epot, se calculan a partir de la estimación de ETP (Thorntwaite) con las siguientes consideraciones:

o Para Ipot se asume que en los días lluviosos, la humedad relativa del aire es elevada (cercano al 100%) y en consecuencia, la tasa de evaporación se reduce sustancialmente. En consecuencia la ETP será reducida utilizando un factor basado en la humedad relativa: Ipot=ETP x (100-HR).

o Para Epot, se asume que la evaporación del suelo es menor a la ETP porque el suelo pierde humedad rápidamente desde las primeras capas de la superficie.



Pero cuando esta pequeña fracción es reducida, el suelo retiene la humedad reduciendo así la tasa de ETP, adicionalmente el suelo puede estar cubierto por vegetación produciendo efecto de sombra, lo cual reduce nuevamente la tasa de ETP: Epot = ETP x (Evaporación suelo desnudo/ ETP del suelo).

La capacidad de intercepción Dv depende del tipo de vegetación de la zona, la literatura sobre este tópico establece algunos valores:

Tipo de vegetación Dv (mm/día)

Autor Observación

Bosque tropical 1.15 Schellekens et al (1999)

Puerto Rico

Maíz 0.80 Miller (1994) Alfalfa 0.50 Miller (1994) Pasto 0.50 De Groen Arbustos espinosos submontano

0.20 Promedio entre 0.24-0.14, México

Bosque de coniferas 2.0 De Groen Cuando no es posible la caracterización de este valor se puede asumir un valor promedio y constante sujeto a una evaluación del especialista. La lluvia media de un día lluvioso β puede ser obtenida a partir del conteo de días de lluvia por mes en un registro histórico y su relación con la cantidad de lluvia total mensual para obtener la cantidad de agua caída en promedio en un día lluvioso: dividir la lluvia del mes entre los días lluviosos.

4.2.5 Percolación El fenómeno del flujo subterráneo es complejo, depende de muchos factores que necesariamente requieren de estudios detallados de campo: medidas de infiltración, prospecciones de pozos, mediciones piloto, etc. Para efectos del presente estudio se analizara la metodología mas básica para estimar el flujo de agua que infiltra y percola en las capas subterraneas una vez que los fenómenos de precipitación, evaporación, flujos superficial, humedad del suelo han ocurrido y hay agua suficiente para poder infiltrarse en el suelo.



Figura 31: Modelo gráfico de escurrimiento superficial y subterraneo. Una vez ocurrida la percolación el agua se transporta por los acuíferos siguiendo los principios básicos de permeabilidad y transmisividad descritos en la metodología de Darcy:

Lhbha

AKQ−

××−= Ec. 4.2.5

Donde:

Q: Caudal que circula por el acuífero (L/T3) K: Coeficiente de transmisividad (L/T) A: Área o superficie de escurrimiento (L2) (ha – hb)/L: gradiente hidráulico.

Los valores de transmisividad dependen únicamente de las características de los suelos.

Tabla 32: Rangos de permeabilidad intrínseca y conductividades hidráulicas

para sedimentos no consolidados.



Sin embargo, los procesos de percolación ocurren una vez cumplidas las condiciones de ingreso y salida de agua del sistema en un modelo de balance hídrico. Generalmente los valores de percolación a utilizar en un BH Espacial se obtienen después de que los procesos de intercepción y transpiración se han dado luego de una lluvia y una vez que la humedad remanente del suelo es mayor que la capacidad de campo del suelo (CC) y se haya producido la escorrrentia superficial. Es decir, se puede producir la percolación como flujo subterráneo una vez que el suelo esta saturado o la humedad del suelo ha sobrepasado la capacidad de campo. La mejor aproximación teórica para determinar la percolación es la siguiente:

i. Al inicio del mes la humedad del suelo es la que queda desde el mes anterior. ii. Este valor debe ser sumado a la cantidad de agua disponible para infiltrar en el

mes de estudio después de reponer la humedad del suelo, por ejemplo, no ocurre ello cuando la lluvia es menor a la intercepción y al flujo superficial.

iii. De este total se resta la transpiración y si el valor resultante es mayor que la capacidad de campo el flujo superficial ocurre y la humedad remanente al final del mes es el resultado del proceso y representa la percolación.

4.2.6 Escurrimiento superficial En términos generales el escurrimiento superficial esta determinado por el porcentaje o fracción de lluvia (Pm) que cae al suelo y escurre por la superficie, previa intercepción vegetal (In), infiltración y percolación (Perc). El escurrimiento superficial depende directamente del relieve topográfico (pendientes, rugosidad, microrrelieve), el nivel de precipitación (intensidad y distribución en el tiempo), contenido de humedad inicial del suelo e inversamente de la permeabilidad del suelo, cobertura vegetal, follaje de las plantas y almacenamiento en la superficie (detenciones). La fuente principal de escorrentía es la lluvia. Normalmente, en los primeros minutos de lluvia, la intercepción vegetal altera el volumen de agua que llega al suelo, hay que tomarla en cuenta. En el caso de la lluvia13, su intensidad y cantidad resultan fundamentales debido a su efecto en la reposición de la humedad del suelo. El tipo de terreno a través de su permeabilidad reduce el volumen de precipitación disponible para escorrentía. La presencia de vegetación o cobertura vegetal (densidad de cobertura, la estructura, la altura, permanencia) reduce las posibilidades de escorrentía. La velocidad de infiltración en suelos forestales es muy superior a la que presentan los suelos agrícolas correspondientes, que a su vez es superior a los suelos urbanos. Ello se debe al alto contenido en materia orgánica de los suelos que tienen vegetación natural, a la acción de las raíces (primarias y secundarias) creando múltiples conductos o canalillos hasta el subsuelo, a la reducción de la velocidad de escurrimiento lo que permite la detención de agua por mas tiempo y la imposibilidad de tener suelos desnudos y encostrados.

13 “Particularización al método de los coeficientes de escorrentía”, Andrés Martínez de Azagra Paredes, www.oasification.com, 2006.



La pendiente aumenta las posibilidades de escorrentia, pues un microrrelieve embalsa o detiene mas agua en terrenos planos que en los terrenos con pendientes importantes. A su vez, al aumentar la escorrentía se favorece la erosión hídrica que alisa la superficie aumentado velocidades y la perdida de suelo. En términos simples, para efectos del presente estudio, los valores de este componente del BH se estimarán con la determinación de un coeficiente de escurrimiento medio (C) propio de la cuenca y sus características de pendiente, cobertura y permeabilidad, aplicado a la precipitación mensual descontada la intercepción vegetal (precipitación efectiva) en la cuenca de estudio. Así el valor de ESC será:

ESC = C (Pm-In) Ec. 4.2.6 Donde: ESC: Escurrimiento superficial (mm) C: Coeficiente de escurrimiento (adimensional, entre 0 y 1) Pm: Precipitación mensual (mm) In: Intercepción vegetal mensual (mm) El valor de ESC aplicado a la superficie de la cuenca entrega una estimación del caudal de escorrentía superficial que descarga la red de drenaje en el punto de control.

4.2.6.1 Coeficiente de escurrimiento La estimación conceptual del coeficiente de escurrimiento corresponde a la siguiente formula general:

PmPercInPm

C−−

= Ec. 4.2.6.1

Donde: C: Coeficiente de escurrimiento. Pm: Precipitación (mm). In: Intercepción vegetal (mm). Perc: Percolación (mm). Para obtener este valor, debe calcularse primero los valores de In y Perc. Como en el presente modelo, se estima primero el valor de In, la fracción de In/Pm puede determinarse. Pero el valor de Perc es resultado del balance final, por consiguiente se puede asumir la fracción Perc/Pm como implícito en la estimación de C mediante tablas o algún otro método empírico. Existen diversas formulaciones teórico-empíricas en la determinación del valor de (C). Dada su alta dependencia de las características físicas de la cuenca, así como de la vegetación presente, la permeabilidad del suelo, etc., las formulaciones son localizadas y requieren de un análisis inicial sobre la escorrentía y la precipitación, ambas determinadas previamente. Lo usual, en el caso de utilizarlo para estimar la escorrentía a partir de la precipitación, es recurrir a cuadros y tablas diversas que permitan una aproximación de acuerdo a las características de la cuenca de estudio.



Importante: Los valores no pueden ser mantenidos constantes todo el año debido a las variaciones de lluvia, humedad en el suelo, evolución y crecimiento de cobertura, consiguientemente debe corregirse en función a la ocurrencia y cantidad de lluvias por mes. En base a recomendaciones del SCS (Soil Conservation Service) se sugiere usar los siguientes valores en base a uso del suelo, permeabilidad y pendiente (Beek, 1996; Benítez et al, 1980; Lemus & Navarro, 2003):

Tabla 33: Coeficiente de escorrentía.

Existen algunas consideraciones adicionales a la estimación del coeficiente de escurrimiento mediante esta tabla:

• Estos valores corresponden a periodos de máxima precipitación. Dada la dependencia de la presencia de vegetación, en la cuenca de estudio, con ocurrencia de lluvias y humedad, es necesario corregir el valor de C cada mes.

• Estos valores incluyen los efectos de la cobertura, permeabilidad (percolación) y pendiente del terreno, así como también incluyen los efectos de la intercepción de la vegetación (a nivel del dosel). Como la Intercepción se calcula, en este modelo, en forma separada, consiguientemente, puede descontarse la proporción correspondiente dicho parámetro de acuerdo a la ecuación anterior para ajustar el valor de la escorrentia.

4.2.7 Modelación de un sistema hidrológico La modelación de un sistema hidrológico debe estar basado en un entorno espacial: la cuenca hidrográfica, la cual es el área física o geográfica de estudio donde se desarrollan todos los mecanismos del ciclo hidrológico. Una cuenca hidrográfica esta compuesta de diferentes componentes, interrelacionados a diferentes niveles a través de ciertas reglas que regulan el comportamiento: Variables hidrológicas y espacio físico. Es, consiguientemente, un SISTEMA HIDROLOGICO.



Conociendo sus componentes, sus reglas e interrelaciones se puede construir un modelo hidrológico (MH) que permita proyectar y planificar. El objetivo fundamental del MH es ganar un entendimiento del sistema hidrológico con la finalidad de proporcionar información confiable para el manejo sostenido de los recursos hídricos. Un MH puede ser usado para hacer estimaciones eficientes y de bajo costo de las variables hídricas en lugares no instrumentados, en lugares con diferentes usos de suelo y condiciones climáticas variables. Un MH intenta describir tres procesos básicos dentro de un sistema de cuenca:

1. Almacenamiento de agua (dentro del suelo, vegetación, acuíferos y cuerpos de agua).

2. Perdida de agua desde el almacenamiento (evaporación, percolación, flujos laterales o interflujo)

3. Transito de agua (sobre la superficie, a través de los acuíferos, ríos, arroyos y otros componentes de la cuenca de estudio.

La combinación adecuada de los tres conceptos descritos establecerá como resultado, los balances hídricos necesarios.



Grafico 34: Diagrama de flujo para determinar el Balance Hídrico de una cuenca.



4.2.8 Balance Hídrico Espacial Para facilitar el entendimiento de los resultados, la ecuación anterior puede ser aplicada en un entorno SIG dado que es posible espacializar los componentes de la misma en la cuenca hidrográfica de estudio, de tal forma que el resultado final será la cuenca zonificada según diferentes parámetros obtenidos como resultado del modelo de BH. Los pasos para realizar el balance de forma espacial son los siguientes:

1. Caracterización de la cuenca de estudio. Determinación de las condiciones borde. 2. Determinación conceptual del modelo. Definición de variables y parámetros de

entrada según disponibilidad. 3. Obtención de mapas base: lluvia, intercepción, escurrimiento superficial,

evapotranspiracion potencial. Los mapas resultado de este balance serán: precipitación, evaporación, percolacion y finalmente la cantidad de agua disponible en la cuenca. Para este trabajo se desarrollaran los mapas a través del ILWIS. Software especializado en el trabajo SIG.

4.2.8.1 Definición del espacio físico de trabajo La delimitación de las cuencas se realizará procesando Modelos de Elevación Digital (DEM), obtenidas del proyecto SRTM (imágenes satelitales), con resolución de 30m. Precisión suficiente para los objetivos del trabajo. El proceso de delimitación será automatizado en módulos como el DEM Hydroprocessing del ILWIS (Integrated Land and Water Information System), o el GeoHEC-HMS.

Los mapas de cobertura y uso de suelos serán elaborados a partir de zonificaciones en terreno. Se levantarán puntos de muestreo en el terreno de manera sistemática o de manera combinada sistemática/al azar. La caracterización de las cuencas estará determinada por variables de análisis importantes: forma, tamaño, usos, pendientes, riesgos de erosión, etc.



4.2.8.2 Parámetros meteorológicos Luego de realizar una evaluación temporal de datos meteorológicos referentes a la precipitación y la Evapotranspiración a partir de datos de las estaciones meteorológicas del área de estudio se deben obtener los valores sobre los cuales se trabajará en la espacialización.

En caso de datos de estaciones cercanas, la información puntual será espacializada mediante los métodos de interpolación.

Datos meteorológicos

SENAMHI

Datos adicionales de

sensores remotos

Relleno de información y

análisis estadísticoAnálisis de

consistencia

Comportamiento de variables

Selección de variables

Mapas de Precipitación

Datos meteorológicos

SENAMHI

Datos adicionales de sensores

remotos u otras fuentes

Relleno de información y

análisis estadístico

Modelos empíricos aplicables

Espacialización

Mapas de ETP



4.3 Índice de Aridez Los índices de aridez consideran como dato fundamental las precipitaciones caídas a lo largo del año (como fuente de agua) y las temperaturas (como indicador de la capacidad para evaporar del clima). El geógrafo francés Emmanuel De Martonne (1873-1955) desarrolló a lo largo de su vida una amplia labor docente de difusión de la geografía como ciencia experimental y estableció su conocido índice de aridez (1926), de una simplicidad absoluta ya que se calcula hallando el cociente entre la precipitación y la temperatura del aire más el número diez:

Ia = P / (T + 10) Ec. 4.3

Donde:

Ia: Índice de aridez P: Precipitación media anual (mm) T: Temperatura media anual (ºC)

Estableció los rangos que corresponden a los distintos tipos de clima tal como se presenta en la siguiente tabla (Almorox 2009):

Ia CLIMA

>60 Per-húmedo

60-30 Húmedo

30-20 Sub-húmedo

20-15 Semiárido (mediterráneo)

15-5 Árido (estepario)

5-0 Árido extremo (desierto)

Según De Martonne el índice también se puede aplicar para cada mes. La fórmula es similar a la anterior, pero con los valores medios mensuales y multiplicando la expresión por 12 (doce) y con los parámetros de orden mensual.

Iam = 12Pm / (Tm + 10) Ec. 4.3.a Según el autor, son meses de actividad vegetativa para la vegetación aquellos en los que la temperatura media es superior a 3 °C (valor inferior al de 6ºC fijado por otros autores) y en los que el índice de aridez mensual es superior a 20.



5. ESTIMACION DEL BALANCE HIDRICO ESPACIAL La ecuación general que definirá el balance espacial es la siguiente:

tS

PercETESIP∆∆

=−−−− Ec. 5.1

Donde: P: Precipitación o lluvia (L/T) I: Intercepción vegetal (L/T) ES: Escurrimiento superficial (L/T) ET: Evapotranspiracion (L/T) Perc: Percolacion (L/T) DS: Cambio de almacenamiento de agua en el suelo (L) Dt: Intervalo de tiempo (T) Cada uno de estos parámetros es un mapa base con los valores “rasterizados” de la cuenca para cada píxel que compone dicho mapa. 5.1 Supuestos fundamentales • Se asumirán los datos obtenidos en la campaña de mediciones de hidrologia, calidad de

aguas, geología y geotecnia y topografía (ver secciones anteriores). • Para el balance global de oferta y demanda se supone que la producción de agua de las

fuentes, no cambiará en los próximos 10 años respecto a la producción y condiciones anuales de diseño y de los últimos 10 años pasados.

• El trabajo de mapas se desarrollara para la cuenca completa Uchu Chajra para

posteriormente a través de la técnica de enmascarado obtener los resultados para las microcuencas.



5.2 Mapas Base 5.2.1 Mapas de Lluvia Estos mapas mensuales se obtendrán a partir de los datos de precipitación puntual por estaciones:

a) Valores medios y extremos: media, máxima y mínima. b) Probabilidad de ocurrencia: 10%, 25%, 50%, 75% y 90%.

En total se tienen 12 mapas mensuales por cada parámetro en Anexo 3. El trabajo de interpolación se ha realizado a través del Método de Isoyetas o “media móvil” descrito en la sección correspondiente. Tabla 35a. Valores promedio mensual de los mapas de lluvia en la cuenca Uchu Chajra

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

P (mm) 162,60

115,50

86,80

27,30

2,00

0,40

3,40

4,70

7,10

24,80

32,40

101,80

568,80

Con estos mapas se dispone del primer componente de la ecuación 5.1 de Balance Hídrico.

Grafico 36: Isoyetas (precipitación media mensual) Mes de enero de las estaciones de estudio a la cuenca Uchu Chajra. Elab. Propia

Mizque

Aiquile

Puente Arce



Grafico 37: Isoyetas (precipitación media mensual)

Mes de junio de las estaciones de estudio a la cuenca Uchu Chajra. Elab. Propia 5.2.2 Mapas de Intercepción Vegetal

5.2.2.1 Estimación de “a” Si bien la cobertura de cuenca analizada no dispone de una gran presencia vegetal sobretodo de vegetación con gran desarrollo foliar que permita una intercepción importante del agua de lluvia antes de caer al suelo, se han elaborado los mapas de intercepción de acuerdo a la metodología descrita anteriormente. Para ello se ha asignado, en relación al análisis visual de la cobertura existente en el lugar, los valores aproximados de la fracción de la superficie del terreno cubierta por vegetación “a” para cada unidad de cobertura identificada. Debido a la falta de información al respecto se asume que esta fracción se mantiene con el tiempo a lo largo del año, aunque es de esperar que por lo menos la fracción de cultivos disminuya por el carácter de agricultura a secano que impera en el mismo.

Mizque

Aiquile

Puente Arce



Tabla 37a. Valores asignados de “a” fracción de superficie del terreno cubierta por vegetación (%)

Tipo de cobertura ene feb mar abr may jun jul ago sep oct nov dic arbustos 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50

bosques ralos 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80

cuerpos de agua 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

cultivos 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60

pasturas 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40

sin vegetación 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10

La tabla anterior se interpreta de la siguiente forma: en el caso de los arbustos, por ejemplo, por cada unidad de superficie asignada a este tipo de cobertura un 50% esta cubierta por la superficie foliar y el resto 50% es suelo desnudo. A falta de datos, esta evaluación en el presente estudio es subjetiva y cualitativa por lo tanto obedece a valores promedio. El caso sin vegetación, considera una cobertura mínima ya que esta clasificación corresponde tanto a suelo desnudo como a un desarrollo vegetal incipiente, así como a las áreas urbanas (centro poblado de Aiquile).

Grafico 38: Mapa de grado de cobertura. Elb. Propia en base a grafico 23.

5.2.2.2 Calculo de EPOT e IPOT Para calcular los valores de EPOT e IPOT se usa la metodología de la sección 4.2.4 y se asumen datos de campo y los valores de información básica de secciones anteriores.

1. Primero se calcula la ETP que por las características del presente método, objetivos del estudio y la complejidad de otras formulaciones, se usará Hargreaves.



Para poder obtener el valor de ETP corregido con los valores de Kc (Coeficiente de Cultivo) se asumen los siguientes datos según las características de cobertura vegetal presente14:

NOMBRE ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC

Bosque semideciduo de altura 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 Cultivos a secano 1.13 1.13 0.65 0.65 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 0.35 0.35 1.13 Matorrales secos 0.3 0.3 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.3 0.3 0.3 Pasturas 0.7 0.7 0.7 0.7 0.3 0.3 0.3 0.2 0.2 0.2 0.3 0.3 Sin vegetación 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15

2. Ipot=ETP x (100-HR). Donde HR es la humedad relativa del mes. 3. Para estimar la razón: Evaporación suelo desnudo/ ETP del suelo, se toman en

cuenta las metodologías de Penman Montheit (FAO) para la ETP de la cubierta vegetal y Priestley-Taylor (Burman y Pocchop, 1994) para suelo desnudo (Tablas 39 y 40). Dada la complejidad de la formulación, éste se realizó con el apoyo de una hoja electrónica de cálculo.

• Estación de Aiquile • Latitud 18° 11´S / Longitud 65° 11´ W • Elevación 2251

Tabla 37b. Relación Evapotranspiracion del suelo desnudo / ETP

ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC

E Potential Evapo. mm/day (P-M FAO) Tabla 39 3.9 4.0 3.8 3.2 2.9 2.4 2.6 3.1 3.7 4.4 4.8 4.4

Es Pot. Soil evap mm/day (P-T) Tabla 40 2.02 2.11 1.92 1.33 0.93 0.51 0.55 0.82 1.30 2.03 2.53 2.33

Ev suelo / Ev potencial 0.51 0.52 0.51 0.41 0.32 0.21 0.21 0.26 0.35 0.46 0.52 0.53

4. Epot = ETP x (Evaporación suelo desnudo/ ETP del suelo).

5.2.2.3 Determinación lluvia media en día lluvioso (b)

Primero son necesarios los mapas que representan los días de lluvia, para ello se tiene la información del SENAMHI como frecuencia de precipitación. Se crean doce mapas de días de lluvia SOLO PARA LA ZONA DE AIQUILE.

Días de Lluvia en Aiquile Mes ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC Días 14.7 12.6 9.6 4.9 0.8 0.6 1.0 1.4 2.6 5.3 7.8 12.6

Posteriormente se calcula el valor de “b” para cada mes, dividiendo la precipitación mensual con los días de lluvia correspondiente. Este valor se convierte en un mapa que sigue la misma distribución de valores que la precipitación.

14 No se tiene información específica del terreno, por lo tanto se usaran valores “promedio”. Para el modulo “Cultivos a secano” se usaran los correspondientes a maíz, trigo y papa como cultivos representativos de la zona (0.35-1.13-0.65-0.15). Para el modulo “Matorrales secos”, se usara un equivalente a 0.3 (arbustos, chacatea, etc.). Para el modulo de bosque semideciduo de altura se usara un valor constante de 0.7. Pastos y pasturas tienen un Kc aproximado a 0.7-0.3 y el suelo sin vegetaron o vegetación incipiente un valor de 0.15. Fuente principal: “Evapotranspiracion del cultivo – Guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Estudio FAO Riego y Drenaje Publicación No. 56, 1998¿?.



Tabla 39. Calculo de ETP según FAO Penman Montheit15

Variable Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec

cte C (Constante) 86400 86400 86400 86400 86400 86400 86400 86400 86400 86400 86400 86400

cte L Calor latente de vaporización J.kg-1 2450000 2450000 2450000 2450000 2450000 2450000 2450000 2450000 2450000 2450000 2450000 2450000

Input ⇒ Temperatura promedio del aire oC 19.9 19.9 19.9 19.0 16.8 15.9 15.3 17.8 19.0 20.3 21.3 20.5

Input ⇒ Rs Radiación solar W.m2 245 252 239 235 225 210 221 239 266 275 283 266

Input ⇒ n Numero real de horas de luz hr 9.2 8.9 8.6 11.1 10.7 11.1 11.1 11.5 12.0 10.0 9.1 9.2

Input ⇒ N Horas teóricas de luz hr 13.1 12.7 12.2 11.7 11.3 11.1 11.1 11.5 12.0 12.5 13.0 13.2

Calculo n/N 0.70 0.70 0.70 0.95 0.95 1.00 1.00 1.00 1.00 0.80 0.70 0.70

cte r Albedo de superficie con vegetación 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23

cte cp Calor especifico del aire J.kg-1.K-1 1004.6 1004.6 1004.6 1004.6 1004.6 1004.6 1004.6 1004.6 1004.6 1004.6 1004.6 1004.6

Input ⇒ RH Humedad relativa % 78.20 78.20 77.20 71.80 58.00 49.70 43.00 42.60 48.50 58.20 68.50 76.50

Input ⇒ U Velocidad del viento m.s-1 0.33 0.28 0.28 0.22 0.39 0.36 0.33 0.39 0.39 0.47 0.39 0.36 Calculo

Numero de días del mes 31 28 31 30 31 30 31 31 30 31 30 31 Calculo

ea Presión de vapor de saturación kPa 2.33 2.32 2.32 2.20 1.92 1.80 1.74 2.04 2.20 2.38 2.53 2.41 Calculo s pendiente de curva de presión de vapor

kPa.K-1 0.14 0.14 0.14 0.14 0.12 0.12 0.11 0.13 0.14 0.15 0.16 0.15 Calculo

ed Presión real de vapor kPa 1.82 1.81 1.79 1.58 1.11 0.90 0.75 0.87 1.07 1.39 1.74 1.84 Calculo RnL Radiación neta de onda larga

W.m-2 46.49 46.59 46.93 65.13 73.97 82.34 86.16 85.41 81.03 60.72 48.74 46.50 Calculo

RN radiación neta en la superficie del cultivo W.m-2 141.86 147.22 136.95 115.82 99.59 79.05 83.85 98.47 123.40 151.03 169.40 158.55 Calculo P Presión atmosférica en “z” kPa 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 Calculo

Tkv Temperatura K 295.87 295.78 295.80 294.95 292.73 291.77 291.21 293.71 294.96 296.23 297.25 296.41 Calculo

ρa Densidad del aire en “z” kg.m-3 0.912 0.912 0.912 0.914 0.921 0.924 0.926 0.918 0.914 0.911 0.907 0.910 Calculo

γ Constante psicrometrica kPa.K-1 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 Calculo

ra Resistencia aerodinámica s.m-1 360.29 376.92 376.92 395.16 345.07 352.52 360.29 345.07 345.07 324.50 345.07 352.52

Calculo E Evapotranspiracion potencial. mm/day 3.9 4.0 3.8 3.2 2.9 2.4 2.6 3.1 3.7 4.4 4.8 4.4

15 Mauricio Auza, CLAS-UMSS, Cochabamba, 2007



Tabla 40. Evaporación potencial del suelo determinado por la ecuación de Priestley-Taylor

Variable Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Input

⇒ Temperatura promedio del aire oC 19.9 19.9 19.9 19.0 16.8 15.9 15.3 17.8 19.0 20.3 21.3 20.5 Input

⇒ Rs Radiación solar W.m2 244.6 251.7 238.8 235.0 225.4 209.6 220.8 238.8 265.5 275.0 283.3 266.3 Input

⇒ n Numero real de horas de luz hr 9.2 8.9 8.6 11.1 10.7 11.1 11.1 11.5 12.0 10.0 9.1 9.2 Input

⇒ N Horas teóricas de luz hr 13.1 12.7 12.2 11.7 11.3 11.1 11.1 11.5 12.0 12.5 13.0 13.2 Input

⇒ n/N 0.70 0.70 0.70 0.95 0.95 1.00 1.00 1.00 1.00 0.80 0.70 0.70

cte r Albedo de superficie con vegetación 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23

cte r Albedo de superficie sin vegetación 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 Input

⇒ RH Humedad relativa % 78.2 78.2 77.2 71.8 58 49.7 43 42.6 48.5 58.2 68.5 76.5

cte cp Calor especifico del aire kJ.kg-1.K-1 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 Calculo

ea Presión de vapor de saturación kPa 2.33 2.32 2.32 2.20 1.92 1.80 1.74 2.04 2.20 2.38 2.53 2.41 Calculo ∆ pendiente de curva de presión de vapor

kPa.oC-1 0.14 0.14 0.14 0.14 0.12 0.12 0.11 0.13 0.14 0.15 0.16 0.15 Calculo

ed Presión real de vapor kPa 1.82 1.81 1.79 1.58 1.11 0.90 0.75 0.87 1.07 1.39 1.74 1.84 Calculo

RnL Radiación neta de onda larga W.m-2 46.49 46.59 46.93 65.13 73.97 82.34 86.16 85.41 81.03 60.72 48.74 46.50 Calculo RN rad. neta en la superficie del cultivo MJ.m-2.day -

1 12.26 12.72 11.83 10.01 8.60 6.83 7.24 8.51 10.66 13.05 14.64 13.70 Calculo RNS rad. neta en la superficie del suelo MJ.m-2.day -

1 6.55 6.85 6.26 4.53 3.35 1.94 2.09 2.94 4.47 6.63 8.03 7.49 Calculo P Presión atmosférica en “z” kPa 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 77.37 Calculo

Tkv Temperatura Virtual K 295.87 295.78 295.80 294.95 292.73 291.77 291.21 293.71 294.96 296.23 297.25 296.41 Calculo

ρa Densidad del aire en “z” kg.m-3 0.912 0.912 0.912 0.914 0.921 0.924 0.926 0.918 0.914 0.911 0.907 0.910 Calculo λ Calor latente de vaporización kJ.kg-1 2453.94 2454.15 2454.10 2456.09 2461.28 2463.52 2464.82 2458.99 2456.06 2453.09 2450.71 2452.67 Calculo

Constante psicrometrica kPa.oK-1 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 0.051 Calculo

αS constante 1.13 1.14 1.13 1.10 1.08 1.03 1.04 1.06 1.09 1.12 1.14 1.14

Calculo Es Evapotranspiracion potencial del suelo mm/day 2.02 2.11 1.92 1.33 0.93 0.51 0.55 0.82 1.30 2.03 2.53 2.33



5.2.2.4 Capacidad de Intercepción Dv Este es solo un mapa. En rigor, para la zona de estudio, este valor debiera variar según el mes debido a la variabilidad de humedad y de cobertura vegetal: a mayor humedad el valor aumenta. Sin embargo no se tiene mayor información al respecto, por cuanto se asumirá un valor constante asumido de las tablas de la sección 4.2.4. Sabiendo que en la época de estiaje la vegetación disminuye, esta suposición entregará valores sobrevaluando (indeterminado) la Intercepción Vegetal.

Tipo de cobertura vegetal

Dv (mm/día)

arbustos 0.700 bosques ralos 1.000 cuerpos de agua 0.000 cultivos 0.500 pasturas 0.300 sin vegetación 0.000

5.2.2.5 Umbral Diario de Intercepción D Cuando el valor de “a” es 100% es decir cuando el suelo esta cubierto completamente por vegetación el valor de D es igual a la evapotranspiracion de la vegetación. Cuando es valor es 0%, es decir no hay cubierta vegetal en el suelo el valor debiera ser 0.

Grafico 41: Mapas de Umbral Diario D (mm/día) para los meses de enero y junio. Elb. Propia



5.2.2.6 Fracción de la lluvia que es interceptada por la vegetación La ecuación de cálculo del valor de la intercepción tiene dos componentes: la precipitación y la fracción o porcentaje de intercepción que produce la vegetación presente en la zona de estudio. Obviamente, el primer componente depende de las condiciones climáticas y el segundo de las condiciones de vegetación y su variabilidad esperada anualmente. Aplicando la fracción de intercepción a cualquier serie de precipitación se obtiene la cantidad de agua que es interceptada antes de llegar al suelo.

5.2.2.7 Mapas de Intercepción Con los valores anteriores y los mapas de cobertura obtenidos se tienen 12 mapas de intercepción vegetal, uno para cada mes para cada serie de precipitación. Al variar los valores de precipitación, estos mapas cambian.

Grafico 42: Mapas de intercepción (mm/mes) para los meses de enero y junio. Elb. Propia

Estos mapas se interpretan como la cantidad o fracción de la precipitación del mes correspondiente que es interceptada por la vegetación presente y de allí es enviada a la atmósfera mediante un proceso de evapotranspiracion.



5.2.3 Mapas de Escurrimiento Superficial

5.2.3.1 Mapas de coeficiente de escurrimiento Siguiendo la metodología descrita en el capitulo correspondiente se calcularon los mapas del coeficiente de escurrimiento. Nótese en este caso que la distribución de este coeficiente sigue un patrón similar en los meses. Lo que varia son los valores: desde el mes de enero, donde se esperan mejores condiciones que favorezcan al escurrimiento superficial hasta el mes de junio donde las condiciones de un escurrimiento superficial son muy bajas debido a la baja precipitación y las condiciones secas del subsuelo, lo cual es una aproximación aceptable. Las correcciones descritas y necesarias a los valores de C de la tabla 33 son las siguientes:

201 FCCCc −= Ec. 5.2.3.1.a

( ) 12 FCFCCCci ×−= Ec. 5.2.3.1.b

Donde: Cc01: Coeficiente de escurrimiento corregido del mes de enero, descontado el efecto

de la Intercepción. C: Coeficiente de escurrimiento de la cuenca obtenido de la tabla 33 y el grafico 23. Cci: Coeficiente de escurrimiento corregido del mes “i”.

FC1: Factor de corrección por precipitación mensual = 01

1 PP

FC i=

FC2: Factor de corrección por Intercepción Vegetal = i

i

PI

FC =2

Ii: Intercepción vegetal del mes “i”. Pi: Precipitación mensual, mes “i”. P01: Precipitación mes enero.



Grafico 43: Mapas de coeficiente de escurrimiento para los meses de enero y junio. Elb. Propia

Finalmente, con estos valores, los valores de intercepción vegetal y con la metodología descrita se obtienen los mapas de escurrimiento superficial.

Grafico 44: Mapas de escurrimiento superficial (mm/mes) para los meses de enero y junio. Elb. Propia



Obsérvese el escurrimiento superficial casi nulo en los meses de estiaje. Normalmente los escurrimientos superficiales son mínimos en las áreas de cobertura moderada a alta: pastos, cultivos y arbustos asi como en zonas de alta permeabilidad. Dividiendo el mapa de escurrimiento y el mapa de precipitación se puede obtener un mapa de “coeficiente de escurrimiento equivalente”. Este sirve para la aplicación directa a un valor de precipitación conocido para obtener la estimación de escorrentía esperada sin el calculo previo de la intercepción vegetal.

Grafico 44a: Mapas de coeficiente de escurrimiento equivalente para los meses de enero y junio. Elb. Propia



5.2.4 Mapas de Evaporación Real Para proceder al cálculo de los mapas de ET, se requiere el cálculo de los mapas de temperatura mensual considerando el concepto de gradiente de temperatura descrito anteriormente.

Grafico 43: Mapas de temperatura media para los meses de enero y junio. Elb. Propia

Posteriormente, se aplica el método de De Groen, tomando en cuenta los siguientes criterios:

1. A falta de una caracterización especifica del tipo de suelos de la cuenca, se asumirá el tipo predominante identificado en las microcuencas de estudio, en este caso el suelo franco-arcilloso y franco limoso. Con este dato se obtiene el valor único de Capacidad de Campo 30% (12mm), Punto de Marchitez Permanente 16% (64mm) y humedad aprovechable de 14% (56mm) (Tabla 30.a).

2. Se asume una profundidad del suelo de 1.70 a 2.50m, es decir un promedio de 2.00m

3. Por el tipo de vegetación predominante y el tipo de cultivos de la zona, la profundidad radicular (Prof_n) se considera homogénea y constante de 400mm.

4. El resto de los factores de la formulación se calculan a partir de los parámetros mencionados.

Este es un proceso iterativo donde las condiciones del mes dependen del mes anterior, por ello se parte del mes siguiente al mes seco (Julio) con la metodología de la sección 4.2.3.6 del presente estudio:

1. Se asume que el suelo en este mes se encuentra seco es decir el valor de humedad existente es mucho menor al de CC-PMP: 56mm. Por ejemplo, un 1% de PMP. Por



ello se asigna al valor de Sstar del mes de Julio este valor corregido con la humedad aportante en caso de que haya lluvia mínima menos escorrentía superficial y menos intercepcion (los otros valores, ET, percolación, se suponen cero):

i. Sstart(julio) = 56*0.01 + (Pm-Esc-In) 2. Se asigna un valor de Sb del mes que corresponde al 50% de la humedad

aprovechable: 14% de 400mm = 56mm. Es decir Sb(Julio)=28mm. 3. Con ambos valores, se calcula: gamma, A y B de la formulación propuesta, para el

mes de Julio: i. Gamma = Sb/ETP ii. A y B descritos en la formulación teórica.

4. Este mes tendrá una ET correspondiente al mínimo entre la evaporación por vegetación presente y ETP. En este caso ETP se asume.

5. La humedad remanente en el suelo para el mes siguiente será la lluvia, menos ET, menos percolación y menos escorrentía.

Grafico 44: Mapas de Evapotranspiracion potencial ETP para los meses de enero y junio. Elb. Propia sobre la metodología de Hargreaves y Samani.



Grafico45: Mapas de ET real (mm) para los meses de enero y junio. Elb. Propia, sobre la metodología de De Groen

Nótese que los valores de ET y ETP son similares en los meses de presencia de lluvias y existe una amplia variabilidad entre ellas en épocas de estiaje. Esta variabilidad determina un DEFICIT DE HUMEDAD en el suelo para las condiciones de humedad óptima. 5.2.5 Mapas de Percolacion El estudio de la percolación representa una condición especial de cálculo y es la necesidad de disponer de datos de humedad en el suelo en diferentes condiciones de clima. Sin embargo de la misma forma que el cálculo de la ET real, se deben tomar las siguientes consideraciones:

1. Cada mapa generado contiene datos del mes anterior debido a la condición de humedad inicial y humedad remanente en un mes.

2. Se partirá del mes de julio tomando en cuenta que el suelo esta seco. 3. El mecanismo de la percolacion se da si es que la humedad del momento es mayor

que la humedad máxima admisible del suelo (capacidad de campo). Caso contrario la percolacion es “cero”.

4. La humedad remanente del mes es la diferencia del la humedad inicial y la percolacion acumulada en el mes.



Grafico 46: Mapas de percolacion (mm/mes) para los meses de enero y junio. Elb. Propia Nótese que la percolación mayor se da en las zonas donde el escurrimiento superficial es menor y la ET es menor. Cuando en los meses de secano la ET aumenta y el escurrimiento superficial es menor, la percolación disminuye al mínimo por la falta de agua en el sistema.



5.3 Resultados 5.3.1 Mapas del Índice de Aridez El Índice de Aridez no tiene una relación directa con el cálculo del Balance Hídrico, sin embargo su estimación facilita la comprensión de los fenómenos que ocurren al interior de la cuenca. Las condiciones de clima: niveles de lluvia bajos y altos niveles de temperatura media establecen un indicador T/P bajo, lo cual indica una condición climática árida. Caso contrario ocurre en climas donde las lluvias son muy altas acompañadas de temperaturas bajas (trópicos), lo cual facilita la condición de humedad. Para el presente caso, el Índice de Aridez de la cuenca se calcula según la metodología descrita en 4.2.6.2:

Precipitación anual de la cuenca = 568.80 mm Temperatura media anual = 15.4 ºC Índice de Aridez Promedio = 568.80 / (15.4+10) = 22.39 (sin dimensiones) Condición: Sub Húmeda a Semiárido (Mediterráneo)

Grafico 47. Mapas de Índice de Aridez Anual Cuenca Uchu Chajra. Elb. Propia



Para los meses se han determinado los valores del Índice de Aridez. La tabla siguiente resume los resultados:

Mes Índice de Aridez Caracterización Enero 70.8 Per húmedo Febrero 53.2 Húmedo Marzo 37.4 Húmedo Abril 12.4 Semiárido Mayo 1.0 Árido Extremo Junio 0.3 Árido Extremo Julio 2.0 Árido Extremo Agosto 2.4 Árido Extremo Septiembre 3.5 Árido Extremo Octubre 10.6 Árido Noviembre 12.4 Árido Diciembre 43.7 Húmedo

En los mapas se observa la evolución del Índice según las zonas dentro la cuenca.

Grafico 47a. Mapas Índice de Aridez Mes Enero y Junio. Cuenca Uchu Chajra. Elb. Propia



5.3.2 Mapas de Balance Hídrico Teóricamente, la ecuación 5.1 establece que el valor de DS/Dt representa el cambio de humedad en el suelo en el mes de análisis una vez que ocurren todos los fenómenos descritos:

1. Si DS/Dt < 0, las salidas de agua del sistema son mayores que las entradas de agua. El suelo presenta un déficit de humedad. Normalmente estos valores ocurren en los meses de ocurrencia de bajas precipitaciones.

2. Si DS/Dt > 0, el suelo tiene agua almacenada en forma de humedad. En este caso las entradas de agua al sistema son mayores que las salidas. Meses de ocurrencia de altas precipitaciones.

3. En caso de valores cercanos a 0, se podría afirmar el equilibrio del sistema hidrológico donde el ingreso de agua permite el consumo de todos los componentes sin producir cambios en el almacenamiento en el suelo.

Grafico 48. Mapa de Balance Hídrico (DS/Dt) para los meses de enero y junio. Elb. Propia

Nótese que en la simulación del cálculo de ET se asumió que en julio se tenía una humedad mínima (suelo seco) 1% del PMP. Por otro lado la humedad aprovechable del suelo se definió en 56mm. Y la humedad en el umbral de la percolación en el valor de 50% de 56mm: 28mm. Sin tomar en cuenta los errores de estimación, de cálculo de los mapas y la suposición de varios valores que se ha supuesto y no se han medido, por la complejidad de los mismos y el tiempo disponible, se podría afirmar que el sistema hidrológico de la cuenca Uchu Chajra se encuentra definido.



Con el modelo desarrollado el resultado del balance Hídrico en la cuenca Uchu Chajra entrega los siguientes valores.

Ec. 5.1 Componente Volumen anual (m3) %

P (+) Precipitación 79.322.781,60 100% Perc (-) Percolacion 21.227.930,82 26,76% Esc (-) Escorrentía 17.825.237,00 22,47% In (-) Intercepción 3.934.851,00 4,96% ET (-) Evapotranspiracion 37.662.206,00 47,48% DS/Dt Balance Hídrico -1.327.443,22 -1,67%

Tabla 48a. Valores de Balance Hídrico Anual (DS/Dt). Elb. Propia

Grafico 48b. Mapa de Balance Hídrico Anual (DS/Dt). Elb. Propia



5.3.3 Mapas de Contenido de Humedad en el suelo Adicionalmente se han calculado los mapas de déficit de humedad en el suelo. Nótese que el BH se inició suponiendo un valor de Humedad Aprovechable en el umbral de la percolación del 50% de 56mm.

Grafico 49. Mapa de contenido de humedad en el suelo para los meses de enero y julio. Elb. Propia

Las zonas de cobertura vegetal aun en los periodos secos así como las zonas bajas, con permeabilidad alta y sin cobertura vegetal importante tienen el suelo seco. Consiguientemente se tiene que en los meses de lluvia el suelo se encuentra cerca a la saturación y no requiere mas agua. En los meses de mínima precipitación el suelo requiere incorporar humedad.



5.3.4 Estimación de disponibilidad de agua subterránea Uno de los resultados interesantes del modelo de balance hídrico espacial es la cuantificación o estimación de agua subterránea originada por la percolación así como la ubicación de volúmenes mayores y las zonas de recarga de acuíferos. Para ello se recurre al mapa de percolación anual.

Grafico 50. Mapa de percolación anual. Elb. Propia

La superficie completa de la cuenca tiene un volumen de percolación anual de 21.228.000m3, lo que representa entre un 26% del volumen anual de precipitación. 5.3.5 Estimación de volumen anual de escorrentía superficial El mapa siguiente representa la escorrentía total anual en toda la cuenca del Uchu Chajra. Nótese que los mayores valores de escurrimiento superficial coinciden con las zonas de mayor pendiente y baja permeabilidad así como las zonas bajas próximas a la salida de la cuenca.



Grafico 51. Mapa de escorrentía superficial anual. Elb. Propia

La superficie completa de la cuenca Uchu Chajra tiene un volumen de escurrimiento superficial total anual de 17.825.000m3, lo que representa un 23% del volumen de precipitación anual. 5.3.6 Curvas de variación estacional Cuenca Uchu Chajra De acuerdo a la metodología sugerida en la sección 4.2.1.5 corresponde realizar las curvas de variación estacional para la cuenca de estudio. Se trata en este caso, de construir una serie de registros de precipitación para la cuenca Uchu Chajra como los cuadros mostrados en la sección 4.2.1.3. El modelo de interpolación sigue las herramientas SIG. Posteriormente construir distribuciones de probabilidad mensual. Según el trabajo realizado para la obtención de los mapas de lluvia mensual (con valores medios), se requieren mapas mensuales por toda la serie de 10 años para cada estación. De allí interpolar mediante isoyetas para obtener los mapas de precipitación de la cuenca para cada mes y para cada año de registro. Es decir, según la metodología empleada (herramienta SIG), se tendrían 120 mapas para poder distribuirlos según el modelo probabilístico sugerido y de allí construir una serie según las probabilidades de ocurrencia



requeridas (4 para cada mes). Como puede observarse, el trabajo es largo (480 mapas) y escapa a los objetivos del presente estudio. Se propone una simplificación que toma en cuenta lo siguiente:

1. Dado que los modelos de precipitación total mensual obtenidos en la cuenca de estudio son consecuencia de la interacción de los modelos hidrológicos de las cuencas de Aiquile, Mizque y Puente Arce con valores medios, es de esperarse que la distribución de precipitación en la cuenca de estudio siga la tendencia que las distribuciones de cada estación individual.

2. La estación de Aiquile se encuentra a menos de 10km de las microcuencas y

dentro de la gran cuenca Uchu Chajra, por cuanto el comportamiento de la distribución mensual y anual de lluvias dentro la cuenca de estudio seguirá mas o menos el mismo patrón que la registrada en la Estación de Aiquile en los últimos 10 años.

3. Se disponen mapas de precipitación mensual para la cuenca, obtenidos de la

interpolación de tres estaciones. Una serie anual promedio. 4. Admitiendo su validez, se dispone de la distribución de probabilidades de lluvia para

la estación de Aiquile, obtenidos de valores mensuales en 10 años (Curva de variación estacional Aiquile, sección 4.2.1.5).

5. Se propone una “normalización” de la serie de probabilidades de lluvia de la

Estación de Aiquile mencionada en punto anterior, con el valor de la precipitación mensual promedio de la serie 2000-2009. Con ello se tiene una distribución normalizada compuesta por 120 registros mensuales (Tabla 52) reducidas según su promedio.

6. Con el valor de precipitación mensual obtenida para la cuenca Uchuchajra en las

secciones anteriores (Grafico 36 y 37), el registro normalizado se convierte en una distribución de probabilidades para la cuenca de estudio (Tabla 52).

7. Con cada serie mensual (10 registros por mes) de esta tabla se obtienen las

ecuaciones de probabilidad de ocurrencia. Para cada probabilidad de ocurrencia se obtiene un valor de precipitación (se llamara precipitación probabilística). Este es un valor promedio para cada mes.

8. Con el dato de lluvia requerido para una probabilidad dada, se toma el mapa

mensual de precipitación (grafico 36 y 37) para cada mes (dentro la cuenca de estudio) y se “corrige” según la razón: Precipitación probabilística/precipitación mensual promedio en la cuenca.

9. Se obtiene un mapa de lluvia en la cuenca Uchu Chajra con una probabilidad

determinada de ocurrencia.

10. Se corre nuevamente el modelo de BH para este mapa para obtener la información requerida: escorrentía, percolación, déficit de humedad, etc.



CURVAS DE VARIACION ESTACIONAL UCHU CHAJRA

Valores promedio mensual de los mapas de lluvia en la cuenca


P (mm/mes) 162,60

115,50

86,80

27,30

2,00

0,40

3,40

4,70

7,10

24,80

32,40

101,80

568,80

P% Normalización de la distribución de probabilidades de la estación Aiquile (Tabla 29A)

5% 1,8245 1,606 1,936 1,9723 4,8969 4,5455 5,4545 4,5521 2,7514 2,1496 1,9479 1,6608

15% 1,4364 1,3896 1,5114 1,6949 1,9588 1,8182 2,2925 2,0581 2,6565 1,875 1,7205 1,5473

25% 1,3356 1,3879 1,369 1,5871 1,6495 1,8182 1,1858 1,8402 1,7457 1,8466 1,0943 1,4016

35% 1,2568 1,1621 1,1616 1,3867 0,9794 0,9091 0,9881 0,9927 1,0057 0,9991 0,9987 1,027

45% 1,1709 0,967 1,0355 1,3675 0,3093 0,9091 0,0791 0,4358 0,759 0,8949 0,969 0,9996

55% 1,0026 0,9304 0,8693 0,678 0,1031 0 0 0,1211 0,5882 0,8049 0,9361 0,9859

65% 0,8189 0,9202 0,7419 0,4815 0,1031 0 0 0 0,3416 0,4972 0,8108 0,7473

75% 0,5629 0,8401 0,632 0,3852 0 0 0 0 0,1139 0,3693 0,7416 0,7336

85% 0,4823 0,6134 0,5871 0,2735 0 0 0 0 0,038 0,3456 0,7317 0,6416

95% 0,109 0,1832 0,1561 0,1733 0 0 0 0 0 0,2178 0,0494 0,2553

P% Distribución de precipitación (mm/mes) en 10 años en la cuenca Uchu Chajra al valor anual promedio

5% 296,66 185,49 168,04 53,84 9,79 1,82 18,55 21,39 19,53 53,31 63,11 169,07 1.060,62

15% 233,56 160,50 131,19 46,27 3,92 0,73 7,79 9,67 18,86 46,50 55,74 157,52 872,25

25% 217,17 160,30 118,83 43,33 3,30 0,73 4,03 8,65 12,39 45,80 35,46 142,68 792,66

35% 204,36 134,22 100,83 37,86 1,96 0,36 3,36 4,67 7,14 24,78 32,36 104,55 656,43

45% 190,39 111,69 89,88 37,33 0,62 0,36 0,27 2,05 5,39 22,19 31,40 101,76 593,33

55% 163,02 107,46 75,46 18,51 0,21 0,00 0,00 0,57 4,18 19,96 30,33 100,36 520,06

65% 133,15 106,28 64,40 13,14 0,21 0,00 0,00 0,00 2,43 12,33 26,27 76,08 434,29

75% 91,53 97,03 54,86 10,52 0,00 0,00 0,00 0,00 0,81 9,16 24,03 74,68 362,61

85% 78,42 70,85 50,96 7,47 0,00 0,00 0,00 0,00 0,27 8,57 23,71 65,31 305,56

95% 17,72 21,16 13,55 4,73 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 5,40 1,60 25,99 90,16

Promedio 162,60 115,50 86,80 27,30 2,00 0,40 3,40 4,70 7,10 24,80 32,40 101,80 568,80

Tabla 52. Variación estacional de precipitación mensual en la cuenca Uchu Chajra. Elb. Propia



Por ejemplo se requiere el mapa de precipitación de la cuenca Uchu Chajra con 10% de probabilidad de ocurrencia:

1. Se tiene la distribución de probabilidades del mes de enero según la tabla 52 anterior.

2. Se construye la grafica de variación de precipitación para el mes de enero. Se ajusta una curva y ecuación teórica:

Grafico 53. Variación estacional de precipitación mensual para el mes de ENERO en la cuenca Uchu Chajra. Elb. Propia

3. Para la probabilidad de ocurrencia del 10% se tiene que en el mes de enero la precipitación será de 264mm.

4. Con el mapa del grafico 36 se construye el mapa de precipitación mensual en la

cuenca con 10% de probabilidad multiplicando dicho mapa por el factor: 264/162.60 = 1.62. Donde el valor de 162.60 es el valor medio de la precipitación de ese mes en la cuenca (Ver grafico 54).

5. Con este mapa se obtienen los mapas de escorrentía y otros de acuerdo a la

metodología utilizada.

6. Otros gráficos de los meses siguientes ver Anexo 3.

Grafico de Probabilidad de Precipitacion - Mes ENERO

y = -0,8507x2 - 17,707x + 292,74R2 = 0,973

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

5% 15%

25%

35%

45%

55%

65%

75%

85%

95%

Probabilidad (%)

pre

cip

itac

ion

(m

m)



Grafico 54. Variación estacional de precipitación mensual para el mes de ENERO en la cuenca Uchu Chajra. Elb. Propia



5.3.7 Balance Hídrico Microcuenca Taperas

5.3.7.1 Precipitación a) Valores medios Del mapa de valores medios de precipitación anual y por meses de la cuenca Uchu Chajra, se pueden obtener los mapas de precipitación anual y mensual de la microcuenca Taperas (valores medios).

Grafico 52. Mapa de precipitación total mensual y anual (mm). Valores medios Cuenca Taperas. Elb. Propia

Mes ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC TOTAL Precipitación

(mm/mes) 159.8 115.1 89.2 27.6 2.0 0.0 3.6 4.9 8.0 26.1 33.4 101.6 571.1

Tabla 53a. Promedio de precipitación mensual en la cuenca Taperas.

mm/mes mm/mes



b) Variación estacional Con la metodología descrita en 5.3.6 se han obtenido los mapas de precipitación con probabilidades de ocurrencia de 10%, 25%, 50%, 75% y 90% de acuerdo a una distribución empírica de probabilidades. Con sus valores medios se obtienen los siguientes mapas y tablas.

Grafico 56. Curvas de variación estacional de precipitación. Mes ENERO (mm). Cuenca Taperas. Elb. Propia



Tabla 57. PRECIPITACION MENSUAL CUENCA TAPERAS (mm/mes) Probabilidad

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

10% 259,43 171,31 152,09 52,57 7,00 1,30 13,97 16,68 13,98 68,02 68,57 159,64 984,56

25% 221,09 157,39 123,27 43,47 3,20 0,70 4,23 8,86 8,59 45,20 53,79 139,63 809,42

50% 167,10 119,54 85,27 27,30 0,00 0,10 0,00 1,04 7,36 17,64 28,25 99,72 553,32

75% 91,38 93,65 56,55 12,14 0,00 0,00 0,00 0,21 6,14 3,68 13,44 69,87 347,06

90% 48,09 49,82 33,90 4,55 0,00 0,00 0,00 0,00 2,94 0,00 8,73 45,90 193,93

Se debe hacer notar que los valores de esta tabla han sido obtenidos a través de un ajuste de una distribución empírica a una distribución de probabilidades Normal. Lógicamente con las diferencias en el ajuste es que se reflejan las diferencias de los valores de la probabilidad del 50% de ocurrencia con los valores medios mostrados en la tabla 53a obtenidos de los mapas. Los valores medios (571.1mm) en este caso tienen un 46%-47% de probabilidad de ocurrencia. Ver grafico 58. Con la columna de valor total se obtiene el grafico 58, con las columnas por meses se obtiene el grafico 59.

VARIACION ESTACIONAL DE PRECIPITACION ANUAL CUENCA TAPERAS

0,00

200,00

400,00

600,00

800,00

1.000,00

1.200,00

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Probabilidad (%)

Pre

cip

itac

ion

tota

l an

ual

(mm

)

Grafico 58. Curvas de variación estacional de precipitación anual (mm). Cuenca Taperas. Elb. Propia



VARIACION ESTACIONAL DE PRECIPITACION MENSUAL CUENCA TAPERAS

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

EN

E

FEB

MA

R

AB

R

MA

Y

JUN

JUL

AG

O

SE

P

OC

T

NO

V

DIC

Probabilidad (%)

Pre

cip

itac

ion

men

sual

(m

m)

10% 25% 50% 75% 90%

Grafico 59. Curvas de variación estacional de precipitación mensual (mm). Cuenca Taperas. Elb. Propia



5.3.7.2 Escurrimiento Superficial La transformación de lluvia en escorrentía sigue el mismo procedimiento descrito en la sección 4.2.6. Para ello se debe modelar espacialmente la variación del coeficiente de escurrimiento y la evolución mensual de los valores de intercepción vegetal. A medida que disminuye la precipitación las condiciones de vegetación y cobertura disminuyen. Varían las características de escurrimiento debido a que los procesos de percolacion, intercepción vegetal, ET y retención de humedad del suelo agotan rápidamente las bajas cantidades de precipitación en un tipo de región seca como es la región de estudio.

a) Valores medios

Gráfico 56. Mapa de escorrentía superficial. Cuenca Taperas. Elb. Propia

Cada mm/mes de escurrimiento representa 10m3 por hectárea de superficie. Con esta consideración los valores medios esperados de escurrimiento medidos en m3 son como sigue.


Volumen (m3)

132,123.96 66,953.41 43,039.06 3,995.86 20.61 0.49 72.57 128.94 315.23 3,281.82 4,802.51 50,489.42 305,046.65

La microcuenca tiene construida una presa y embalse a la salida de la misma con una capacidad de 500.000m3. A febrero de 2007 se obtuvo un embalse lleno, se considera



creíble este dato aun cuando no se pudo observar instrumentos de medición directa sino que los responsables lo realizan a través de mediciones de altura de agua. A partir de dicho periodo, la cantidad de agua acumulada ha ido disminuyendo por dos problemas principales: la disminución progresiva del nivel de lluvias y la ocurrencia de fallas en la base del cuerpo de presa. Esta situación puede resultar un elemento importante para validar los datos del presente trabajo:

1. Se asume que todo el escurrimiento superficial producto de las lluvias de noviembre

a marzo se acumulan en el embalse. Consecuentemente, las lluvias del año 200616 y enero y febrero de 2007 se acumularon debido al escurrimiento superficial de la cuenca (817mm). Este periodo entregó un acumulado anual en Aiquile del 46% más que la media anual usada en el presente estudio. Debido a que el mapa de escurrimiento esta calculado sobre la media anual, el valor de escorrentía directa debiera corregirse en +46%.

2. Del análisis de valores del mapa de escorrentía para la cuenca Taperas obtenido

mediante el método descrito es el siguiente.

Superficie cuenca 2,84 km2

Superficie obtenida en el estudio 2,84 km2

Corrección por superficie 1,00

Volumen de escurrimiento anual 305.046,65 m3

Volumen corregido por dif. De superficies 305.046,65 m3

Corrección por producción de lluvia 2006-2007 1,46

Volumen llenado en febrero de 2007 (teórico) 445.368,11 m3

Volumen reportado a febrero de 2007 500.000,00 m3

Diferencia en el modelo teórico 54.631,89 m3

Porcentaje de error 10,93%

Diferencia en superficie 19,22 mm

Producción media de agua de la cuenca 107.293,68 m3/km2/año

Con lo que se verifica la razonabilidad del método utilizado.

3. De la misma forma, para cada periodo anual desde 2007 se tienen los siguientes

valores, tomando como base el valor de escorrentía superficial (m3) ya corregida según el valor medido en el año y el valor medio asumido en el presente estudio.

Año Correcciones por

precipitación media

Volumen de escorrentía

superficial esperado (m3)

Volumen reportado en

campo

Diferencia (%)

2007 +46% 445,368.11 500,000 -10.93

2008 +19% 363,005.51 400,000 -9.25

2009 -4% 292,844.78 250,000 +17.14

2010 +34% 408,762.51 180,000 +27.09

16 Se asume que el año 2006 no se utilizó el embalse para regar, consiguientemente el agua a febrero de 2007 es el agua del año 2006 mas enero y febrero de 2007.



A partir del 2009 se tiene que el volumen acumulado esperado es mayor que el acumulado medido en el embalse. Esta variación puede deberse a la presencia de las fugas en el cuerpo de presa o a errores en la medición de la altura por parte de los usuarios del sistema en dichos periodos. Por ejemplo, si consideramos que la diferencia entre el modelo teórico y el real es siempre del orden del 10% del volumen real en los periodos donde la precipitaciones mayor que la media, el año 2010 se debió tener aproximadamente 440.000m3. La diferencia entre este valor teórico y lo real es del orden de los 260.000m3, lo cual representa una pérdida máxima de 10l/s.

Con los mapas de escorrentía superficial (valores medios) se obtiene el volumen mensual esperado de escorrentía. Estos valores divididos por la precipitación mensual se obtienen los valores de coeficiente de escurrimiento promedio y la curva de producción de la cuenca. Multiplicando los valores del coeficiente de escurrimiento por la precipitación se obtiene una buena aproximación al escurrimiento esperado en las cuencas de similares características geomorfológicas, de cobertura vegetal y comportamiento climático.

Por meses Volumen (m3) Precipitación

media (mm)

Volumen Precipitación

(m3)

Coeficiente de

escurrimiento

ENE 132.123,96 159,8 454.327,38 29,08%

FEB 66.953,41 115,1 327.240,81 20,46%

MAR 43.039,06 89,2 253.604,52 16,97%

ABR 3.995,86 27,6 78.469,56 5,09%

MAY 20,61 2,0 5.686,20 0,36%

JUN 0,49 0,4 1.137,24 0,04%

JUL 72,57 3,6 10.235,16 0,71%

AGO 128,94 4,9 13.931,19 0,93%

SEP 315,23 8,0 22.744,80 1,39%

OCT 3.281,82 26,1 74.204,91 4,42%

NOV 4.802,51 33,4 94.959,54 5,06%

DIC 50.489,42 101,6 288.858,96 17,48%

TOTAL 305.223,88 571,7 1.625.400,27 18,78%



Curva de produccion de escorrentia/precipitacion media mensual

y = 4,3282x2,0416

R2 = 0,9987

-

20.000,00

40.000,00

60.000,00

80.000,00

100.000,00

120.000,00

140.000,00

160.000,00

- 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0 120,0 140,0 160,0 180,0

Precipitacion mensual (mm)

Esc

orr

entia

su

per

ficia

l (m

3)

Gráfico 59: Curva de producción de escorrentía mensual. Cuenca Taperas. Elb. Propia

b) Variación estacional de la escorrentía

Con la metodología descrita en 5.3.6 se obtienen los mapas de precipitación con probabilidades de ocurrencia de 10%, 25%, 50%, 75% y 90%. De la misma forma se obtienen los mapas de variación estacional de la Intercepción vegetal y coeficiente de escurrimiento. Con la formulación de la sección 4.2.6 se obtienen, en consecuencia los mapas de variación estacional de la escorrentía superficial y las tablas de valores correspondientes.



Gráfico 57. Mapa de escorrentía superficial con variación estacional Mes Enero. Cuenca Taperas. Elb. Propia



Tabla 58. ESCORRENTIA SUPERFICIAL MENSUAL CUENCA TAPERAS (mm/mes)

Superficie de la cuenca: 2.843.100,00 m2 = 284,31 ha


10% 124,82 53,10 44,75 5,21 0,09 0,00 0,39 0,54 0,35 8,18 7,48 44,81 289,73

25% 90,20 44,69 29,24 3,54 0,02 0,00 0,04 0,15 0,13 3,56 4,55 34,10 210,21

50% 50,95 25,47 13,81 1,37 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,51 1,19 17,11 110,51

75% 14,68 15,42 5,95 0,26 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,02 0,24 8,19 44,82

90% 3,78 4,13 2,05 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,09 3,39 13,49

VOLUMEN DE ESCORRENTIA MENSUAL CUENCA TAPERAS (m3)


10% 354.887,00 150.979,28 127.222,26 14.817,07 262,01 5,66 1.122,22 1.541,24 1.001,14 23.251,65 21.255,96 127.386,13 823.731,62

25% 256.435,00 127.048,64 83.123,19 10.077,61 53,79 1,58 100,89 430,33 369,31 10.134,41 12.926,97 96.951,19 597.652,91

50% 144.861,00 72.416,14 39.261,58 3.906,44 0,00 0,00 0,00 5,00 269,00 1.451,64 3.390,86 48.638,21 314.199,87

75% 41.738,60 43.847,82 16.903,52 731,03 0,00 0,00 0,00 0,00 184,59 44,07 685,47 23.298,67 127.433,77

90% 10.758,74 11.751,04 5.823,54 87,68 0,00 0,00 0,00 0,00 39,02 0,00 258,89 9.644,05 38.362,96

PRODUCCION MENSUAL POR UNIDAD DE SUPERFICIE (m3/km2/mes)

P% ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC TOTAL ANUAL

10% 124.823,96 53.103,75 44.747,73 5.211,59 92,16 1,99 394,72 542,10 352,13 8.178,27 7.476,33 44.805,36 289.730,09

25% 90.195,56 44.686,66 29.236,82 3.544,59 18,92 0,56 35,49 151,36 129,90 3.564,56 4.546,79 34.100,52 210.211,71

50% 50.951,78 25.470,84 13.809,43 1.374,01 0,00 0,00 0,00 1,76 94,61 510,58 1.192,66 17.107,46 110.513,13

75% 14.680,67 15.422,54 5.945,45 257,12 0,00 0,00 0,00 0,00 64,93 15,50 241,10 8.194,81 44.822,12

90% 3.784,16 4.133,18 2.048,31 30,84 0,00 0,00 0,00 0,00 13,72 0,00 91,06 3.392,09 13.493,36

Tabla 60. COEFICIENTE DE ESCURRIMIENTO EQUIVALENTE CUENCA TAPERAS


10% 48,11% 31,00% 29,42% 9,91% 1,32% 0,15% 2,83% 3,25% 2,52% 12,02% 10,90% 28,07% 29,43%

25% 40,80% 28,39% 23,72% 8,15% 0,59% 0,08% 0,84% 1,71% 1,51% 7,89% 8,45% 24,42% 25,97%

50% 30,49% 21,31% 16,19% 5,03% 0,00% 0,17% 1,29% 2,89% 4,22% 17,16% 19,97%

75% 16,07% 16,47% 10,51% 2,12% 0,00% 1,06% 0,42% 1,79% 11,73% 12,91%

90% 7,87% 8,30% 6,04% 0,68% 0,47% 1,04% 7,39% 6,96%

PROMEDIO 28,67% 21,09% 17,18% 5,18% 0,95% 0,08% 1,83% 1,28% 1,37% 5,81% 5,28% 17,75% 19,05%



VARIACION ESTACIONAL DE VOLUMENES MENSUALES CUENCA TAPERAS (m3/mes)

0,00

50.000,00

100.000,00

150.000,00

200.000,00

250.000,00

300.000,00

350.000,00

400.000,00

EN

E

FEB

MA

R

AB

R

MA

Y

JUN

JUL

AG

O

SE

P

OC

T

NO

V

DIC

Mes

Esc

orr

enti

a m

ensu

al (

m3/

mes

)

10% 25% 50% 75% 90%

Gráfico 60a. Volúmenes de escorrentía superficial con variación estacional mensual. Cuenca Taperas. Elb. Propia



VARIACION ESTACIONAL DE VOLUMEN DE ESCORRENTIA ANUAL CUENCA TAPERAS

0,00

100.000,00

200.000,00

300.000,00

400.000,00

500.000,00

600.000,00

700.000,00

800.000,00

900.000,000% 10

%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Probabilidad (%)

Pre

cip

itac

ion

tota

l an

ual

(mm

)

Gráfico 60b. Volúmenes de escorrentía superficial anual con variación estacional. Cuenca Taperas. Elb. Propia



c) Producción anual de agua de escorrentía superficial

Precipitacion Anual vs Volumen de escorrentia

0,00

50.000,00

100.000,00

150.000,00

200.000,00

250.000,00

300.000,00

350.000,00

400.000,00

450.000,00

500.000,00

- 100,00 200,00 300,00 400,00 500,00 600,00 700,00 800,00 900,00 1.000,00

Precipitacion Anual (mm)

Esc

orr

enti

a (m

3)

Gráfico 60c: Curva de producción de escorrentía anual. Cuenca Taperas. Elb. Propia El grafico 60c tiene la utilidad de estimar directamente un volumen acumulado en la cuenca mediante la medición de la precipitación acumulada en cierto periodo anual.



5.3.7.3 Balance Hídrico Finalmente la ecuación 5.1 establece que el Balance Hídrico estará dado por la relación de los siguientes componentes.

Gráfico 60a: Balance hídrico Cuenca Taperas. Elb. Propia

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

Precipitación m3 454.277,97 327.020,49 253.380,15 78.456,60 5.686,20 1.137,24 10.228,68 13.906,08 22.606,29 74.118,24 94.770,00 288.837,90 1.624.425,84

Intercepción m3 25.457,81 20.185,30 11.357,55 4.168,59 320,45 189,44 379,60 638,15 1.480,71 5.315,28 9.118,71 20.244,09 98.855,68 6,09%

Evapotranspiracion m3 157.889,25 128.405,25 102.818,16 79.581,69 29.428,92 17.219,79 13.081,50 17.437,68 27.139,05 69.834,96 83.579,04 138.096,90 864.512,19 53,22%

Escorrentía m3 132.123,96 66.953,41 43.039,06 3.995,85 20,61 0,49 72,57 128,94 315,23 3.281,82 4.802,51 50.489,42 305.223,87 18,79%

Percolacion m3 123.314,40 105.849,18 92.998,53 16.732,98 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 119,07 55.114,02 394.128,18 24,26%

∆S/∆t m3 15.492,55 5.627,35 3.166,85 -26.022,51 -24.083,78 -16.272,48 -3.304,99 -4.298,69 -6.328,70 -4.313,82 -2.849,33 24.893,47 -38.294,08 -2,36%

Humedad inicial del mes m3 3.797,94 19.290,49 24.917,84 28.084,69 2.062,18 -22.021,60 0,00 -3.304,99 -7.603,68 -13.932,38 -18.246,20 -21.095,53 DEFICIT

Disponibilidad de Humedad m3 19.290,49 24.917,84 28.084,69 2.062,18 -22.021,60 -38.294,08 -3.304,99 -7.603,68 -13.932,38 -18.246,20 -21.095,53 3.797,94

Disponibilidad de Humedad mm 6,79 8,77 9,89 0,73 -7,75 -13,48 -1,16 -2,68 -4,91 -6,42 -7,43 1,34



La humedad inicial del mes corresponde a la humedad final disponible del mes anterior. Debe tomarse en cuenta que el BH se partió desde el mes de julio donde se supone humedad nula. La disponibilidad de humedad corresponde a la sumatoria de la humedad inicial más el resultado de la ecuación 5.1. Nótese que en los meses de mayo a septiembre el valor de ET corresponde a la Evapotranspiracion Potencial.

Gráfico 61: Balance Hídrico Mensual. Cuenca Taperas. Elb. Propia



5.3.8 Balance Hídrico Microcuenca El Salto

5.3.8.1 Precipitación a) Valores medios Del mapa de precipitación anual y por meses de la cuenca Uchu Chajra, se pueden obtener los mapas de precipitación anual y mensual de la microcuenca El Salto (valores medios).

Grafico 61: Mapa de precipitación total mensual y anual (mm). Valores medios Cuenca El Salto. Elb. Propia



Mes ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC TOTAL Precipitación

(mm/mes) 162.0 114.6 85.6 26.8 2.0 0.5 3.1 4.5 7.1 24.1 32.5 101.6 564.4

Tabla 61a. Promedio de precipitación mensual en la cuenca El Salto.

b) Variación estacional Con la metodología descrita en 5.3.6 se han obtenido los mapas de precipitación con probabilidades de ocurrencia de 10%, 25%, 50%, 75% y 90% de acuerdo a una distribución empírica de probabilidades. Con sus valores medios se obtienen los siguientes mapas y tablas.

Grafico 62: Curvas de variación estacional de precipitación. Mes ENERO (mm). Cuenca El Salto. Elb. Propia



Tabla 63. PRECIPITACION MENSUAL CUENCA EL SALTO (mm/mes) Probabilidad


10% 263,09 170,64 146,03 50,96 7,00 1,62 12,03 15,49 12,49 62,80 66,82 159,71 968,68

25% 224,21 156,77 118,37 42,13 3,20 0,87 3,65 8,23 7,67 41,74 52,42 139,70 798,96

50% 169,45 119,07 81,88 26,45 0,00 0,12 0,00 0,97 6,57 16,29 27,53 99,77 548,10

75% 92,66 93,28 54,30 11,77 0,00 0,00 0,00 0,20 5,48 3,39 13,10 69,90 344,08

90% 48,76 49,62 32,55 4,41 0,00 0,00 0,00 0,00 2,63 0,00 8,51 45,92 192,40

Se debe hacer notar que los valores de esta tabla han sido obtenidos a través de un ajuste de una distribución empírica a una distribución de probabilidades Normal. Lógicamente con las diferencias en el ajuste es que se reflejan las diferencias de los valores de la probabilidad del 50% de ocurrencia con los valores medios mostrados en la tabla 61a, obtenidos de los mapas. Los valores medios (564.4mm) en este caso tienen un 48%-49% de probabilidad de ocurrencia. Ver grafico 64. Con la columna de valor total se obtiene el grafico 64, con las columnas por meses se obtiene el grafico 65.

VARIACION ESTACIONAL DE PRECIPITACION ANUAL CUENCA EL SALTO

0,00

200,00

400,00

600,00

800,00

1.000,00

1.200,00

0% 10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Probabilidad (%)

Pre

cip

itac

ion

to

tal a

nu

al (

mm

)

Grafico 64: Curvas de variación estacional de precipitación anual (mm). Cuenca El Salto. Elb. Propia



VARIACION ESTACIONAL DE PRECIPITACION MENSUAL CUENCA EL SALTO

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

EN

E

FEB

MA

R

AB

R

MA

Y

JUN

JUL

AG

O

SE

P

OC

T

NO

V

DIC

Probabilidad (%)

Pre

cip

itaci

on

men

sual

(mm

)

10% 25% 50% 75% 90%

Grafico 65: Curvas de variación estacional de precipitación mensual (mm). Cuenca El Salto. Elb. Propia




a) Valores medios

Gráfico 66: Mapa de escorrentía superficial. Cuenca El Salto. Elb. Propia



Volumen (m3) 1.112.636,46 547.190,33 308.625,11 28.755,09 151,57 4,27 396,88 807,63 1.842,80 21.979,12 35.783,79 434.908,49 2.493.081,54



Por medición de la superficie de la cuenca mediante la rasterizacion se tiene 1824 há. Suponiendo que existiese un error en la interpretación de diferentes métodos de cálculo de superficies se puede obtener un factor de corrección. Con este factor se puede corregir la transformación el valor del escurrimiento superficial del año en cuestión. Para ser consecuentes con el presente estudio, este factor no se considerará en el análisis17. Con los mapas de escorrentía superficial (valores medios) se obtiene el volumen mensual esperado de escorrentía. Estos valores divididos por la precipitación mensual se obtienen los valores de coeficiente de escurrimiento promedio y la curva de producción de la cuenca. Multiplicando los valores del coeficiente de escurrimiento por la precipitación se obtiene una buena aproximación al escurrimiento esperado en las cuencas de similares características geomorfológicas, de cobertura vegetal y comportamiento climático.

Por meses Volumen

Escorrentía (m3)

Precipitación media (mm)


(m3)

Coeficiente de

escurrimiento

ENE 1.112.636,46 162,0 2.954.880,00 37,65%

FEB 547.190,33 114,6 2.090.304,00 26,18%

MAR 308.625,11 85,6 1.561.344,00 19,77%

ABR 28.755,09 26,8 488.832,00 5,88%

MAY 151,57 2,0 36.480,00 0,42%

JUN 4,27 0,5 9.120,00 0,05%

JUL 396,88 3,1 56.544,00 0,70%

AGO 807,63 4,5 82.080,00 0,98%

SEP 1.842,80 7,1 129.504,00 1,42%

OCT 21.979,12 24,1 439.584,00 5,00%

NOV 35.783,79 32,5 592.800,00 6,04%

DIC 434.908,49 101,6 1.853.184,00 23,47%

TOTAL 2.493.081,54 564,4 10.294.656,00 24,22%

17 Normalmente los valores son calculados por superficie, haciendo la corrección a cualquier valor de superficie se tendrá un valor estimado de la cuenca completa.




y = 28,748x2,0891

R2 = 0,9976

-

200.000,00

400.000,00

600.000,00

800.000,00

1.000.000,00

1.200.000,00

- 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0 120,0 140,0 160,0 180,0

Precipitacion mensual (mm)

Esc

orr

entia

su

per

ficia

l (m

3)

Gráfico 66a: Curva de producción de escorrentía mensual. Cuenca El Salto. Elb. Propia

b) Variación estacional de la escorrentía Con la metodología descrita en 5.3.6 se obtienen los mapas de precipitación con probabilidades de ocurrencia de 10%, 25%, 50%, 75% y 90%. De la misma forma se obtienen los mapas de variación estacional de la Intercepción vegetal y coeficiente de escurrimiento. Con la formulación de la sección 4.2.6 se obtienen, en consecuencia los mapas de variación estacional de la escorrentía superficial y las tablas de valores correspondientes.



Gráfico 67: Mapa de escorrentía superficial con variación estacional. Cuenca El Salto. Elb. Propia



VARIACION ESTACIONAL DE VOLUMENES MENSUALES CUENCA EL SALTO (m3/mes)

0,00

500.000,00

1.000.000,00

1.500.000,00

2.000.000,00

2.500.000,00

3.000.000,00

3.500.000,00

EN

E

FEB

MA

R

AB

R

MA

Y

JUN

JUL

AG

O

SE

P

OC

T

NO

V

DIC

Probabilidad (%)

Esc

orr

enti

a m

ensu

al (m

3/m

es)

10% 25% 50% 75% 90%

Gráfico 68: Escorrentía superficial con variación estacional. Cuenca El Salto. Elb. Propia



Tabla 69. ESCORRENTIA SUPERFICIAL MENSUAL CUENCA EL SALTO (mm/mes)

Superficie de la cuenca: 18.403.200,00 m2 = 1840,32 há


10% 162,51 67,13 49,81 5,84 0,11 0,00 0,34 0,53 0,32 8,49 8,66 59,44 363,18

25% 117,40 56,48 32,49 3,97 0,02 0,00 0,03 0,15 0,12 3,69 5,26 45,28 264,89

50% 66,29 32,16 15,29 1,53 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,53 1,37 22,77 140,03

75% 19,07 19,45 6,54 0,28 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,02 0,27 10,94 56,63

90% 4,89 5,19 2,23 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,10 4,55 17,00

VOLUMEN DE ESCORRENTIA MENSUAL CUENCA EL SALTO (m3)


10% 2.990.638,02 1.235.472,48 916.667,81 107.518,49 1.963,32 52,01 6.255,26 9.785,55 5.921,71 156.153,20 159.371,46 1.093.966,38 6.683.765,69

25% 2.160.593,11 1.039.403,81 597.974,39 72.986,72 399,52 14,29 553,85 2.718,57 2.163,41 67.999,19 96.760,74 833.245,26 4.874.812,86

50% 1.219.999,00 591.931,67 281.383,10 28.106,70 0,00 0,00 0,00 29,20 1.569,21 9.702,88 25.208,60 419.023,16 2.576.953,52

75% 350.889,57 358.014,23 120.399,99 5.143,23 0,00 0,00 0,00 0,00 1.070,61 290,35 5.017,23 201.395,65 1.042.220,86

90% 89.982,00 95.458,17 40.966,53 575,51 0,00 0,00 0,00 0,00 218,20 0,00 1.866,43 83.824,70 312.891,54

PRODUCCION MENSUAL POR UNIDAD DE SUPERFICIE (m3/há/mes)


10% 1.625,06 671,34 498,10 58,42 1,07 0,03 3,40 5,32 3,22 84,85 86,60 594,44 3.631,85

25% 1.174,03 564,80 324,93 39,66 0,22 0,01 0,30 1,48 1,18 36,95 52,58 452,77 2.648,89

50% 662,93 321,65 152,90 15,27 0,00 0,00 0,00 0,02 0,85 5,27 13,70 227,69 1.400,27

75% 190,67 194,54 65,42 2,79 0,00 0,00 0,00 0,00 0,58 0,16 2,73 109,44 566,33

90% 48,89 51,87 22,26 0,31 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 1,01 45,55 170,02

Tabla 70. COEFICIENTE DE ESCURRIMIENTO CUENCA EL SALTO


10% 61,77% 39,34% 34,11% 11,46% 1,52% 0,17% 2,83% 3,43% 2,58% 13,51% 12,96% 37,22% 37,49%

25% 52,36% 36,03% 27,45% 9,41% 0,68% 0,09% 0,82% 1,79% 1,53% 8,85% 10,03% 32,41% 33,15%

50% 39,12% 27,01% 18,67% 5,77% 0,00% 0,16% 1,30% 3,24% 4,98% 22,82% 25,55%

75% 20,58% 20,86% 12,05% 2,37% 0,00% 1,06% 0,47% 2,08% 15,66% 16,46%

90% 10,03% 10,45% 6,84% 0,71% 0,45% 1,19% 9,92% 8,84%

PROMEDIO 36,77% 26,74% 19,82% 5,95% 1,10% 0,09% 1,82% 1,35% 1,38% 6,52% 6,25% 23,61% 24,30%



VARIACION ESTACIONAL DE VOLUMEN ACUMULADO ANUAL CUENCA EL SALTO

0,00

1.000.000,00

2.000.000,00

3.000.000,00

4.000.000,00

5.000.000,00

6.000.000,00

7.000.000,00

8.000.000,00

0% 10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Probabilidad (%)

Vo

lum

en d

e es

corr

enti

a to

tal a

nu

al (

mm

)



c) Producción anual de agua de escorrentía superficial

Precipitacion Anual vs Volumen de escorrentia

0,00

500.000,00

1.000.000,00

1.500.000,00

2.000.000,00

2.500.000,00

3.000.000,00

3.500.000,00

4.000.000,00

4.500.000,00

- 100,00 200,00 300,00 400,00 500,00 600,00 700,00 800,00 900,00 1.000,00

Precipitacion Anual (mm)

Esc

orr

enti

a (m

3)

Gráfico 72: Curva de producción de escorrentía anual. Cuenca El Salto. Elb. Propia

El grafico 72 tiene la utilidad de estimar directamente un volumen acumulado en la cuenca mediante la medición de la precipitación acumulada en cierto periodo anual.




Gráfico 73: Balance hídrico Cuenca El Salto. Elb. Propia


Precipitación m3 2.980.092,06 2.112.341,49 1.575.578,79 490.536,81 36.806,40 8.168,85 57.323,70 82.625,67 131.928,75 442.408,23 598.597,29 1.870.145,01 10.386.553,05

Intercepción m3 148.009,44 117.571,68 81.768,11 30.806,55 2.996,18 1.736,34 3.471,26 5.514,34 12.934,62 36.356,05 67.294,56 98.790,97 607.250,10 5,85%

Evapotranspiracion m3 916.764,48 745.557,21 748.359,00 597.382,29 227.495,79 198.159,21 76.021,74 105.113,70 159.342,39 400.714,29 550.285,65 621.730,89 5.346.926,64 51,48%

Escorrentía m3 1.112.636,46 547.190,33 308.625,11 28.755,09 151,57 0,00 396,87 807,63 1.842,80 21.979,12 35.783,79 434.908,49 2.493.077,26 24,00%

Percolacion m3 728.394,93 683.576,01 420.803,10 57.969,27 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 325.994,22 2.216.737,53 21,34%

∆S/∆t m3 74.286,75 18.446,26 16.023,47 -224.376,39 -193.837,14 -191.726,70 -22.566,17 -28.810,00 -42.191,06 -16.641,23 -54.766,71 388.720,44 -277.438,48 -2,67%







Gráfico 74: Balance Hídrico Mensual. Cuenca El Salto. Elb. Propia



5.3.9 Balance Hídrico Microcuenca Hio

5.3.9.1 Precipitación a) Valores medios Del mapa de precipitación anual y por meses de la cuenca Uchu Chajra, se pueden obtener los mapas de precipitación anual y mensual de la microcuenca Hio.

Grafico 73: Mapa de precipitación total mensual y anual (mm). Cuenca Hio. Elb. Propia


Precipitación (mm/mes) 165.5 115.8 82.3 26.2 2.0 0.3 2.7 4.2 6.2 22.2 31.4 101.9 560.8



b) Variación estacional Con la metodología descrita en 5.3.6 se han obtenido los mapas de precipitación con probabilidades de ocurrencia de 10%, 25%, 50%, 75% y 90%. Estos mapas se analizan e interpretan y con sus valores medios se obtienen los siguientes mapas y tablas.

Grafico 74: Curvas de variación estacional de precipitación. Mes ENERO (mm). Cuenca Hio. Elb. Propia



Tabla 75. PRECIPITACION MENSUAL CUENCA HIO (mm/mes) Probabilidad


10% 268,69 172,43 140,23 49,81 6,82 1,13 10,48 14,30 10,82 57,85 64,45 160,11 957,12

25% 228,98 158,41 113,67 41,98 3,12 0,61 3,17 7,60 6,64 38,45 50,57 140,04 793,24

50% 173,06 120,31 78,63 25,86 0,00 0,09 0,00 0,89 5,69 15,00 26,55 100,02 546,10

75% 94,64 94,26 52,15 11,50 0,00 0,00 0,00 0,18 4,75 3,13 12,63 70,07 343,31

90% 49,80 50,14 31,25 4,31 0,00 0,00 0,00 0,00 2,27 0,00 8,21 46,03 192,01

Con la columna de valor total se obtiene el grafico 76, con las columnas por meses se obtiene el grafico 77.

VARIACION ESTACIONAL DE PRECIPITACION ANUAL CUENCA HIO

0,00

100,00

200,00

300,00

400,00

500,00

600,00

700,00

800,00

900,00

1.000,00

0% 10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Probabilidad (%)

Pre

cip

itac

ion

to

tal a

nu

al (

mm

)

Grafico 76: Curvas de variación estacional de precipitación anual (mm). Cuenca Hio. Elb. Propia



VARIACION ESTACIONAL DE PRECIPITACION MENSUAL CUENCA HIO

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

EN

E

FEB

MA

R

AB

R

MA

Y

JUN

JUL

AG

O

SE

P

OC

T

NO

V

DIC

Probabilidad (%)

Pre

cip

itac

ion

men

sual

(mm

)

10% 25% 50% 75% 90%

Grafico 77: Curvas de variación estacional de precipitación mensual (mm). Cuenca Hio. Elb. Propia




a) Valores medios

Gráfico 78: Mapa de escorrentía superficial. Cuenca Hio. Elb. Propia



Volumen (m3) 786.171,50 414.859,72 213.551,39 20.930,94 116,73 2,56 237,62 551,46 1.157,49 15.926,26 31.620,44 336.845,91 1.821.972,02



Por medición de la superficie de la cuenca mediante la rasterizacion entrega 1432 há. El presente estudio ha considerado un área de influencia que puede resultar diferente18. Tomando en cuenta como un error en el cálculo de superficies se puede obtener un factor de corrección. Con este factor se puede corregir la transformación el valor del escurrimiento superficial del año en cuestión. Para ser consecuentes con el presente estudio, este factor no se considerará en el análisis19.

Por meses Volumen

Escorrentía (m3)

Precipitación media (mm)


(m3)

Coeficiente de

escurrimiento

ENE 786.171,50 165,5 2.369.960,00 33,17%

FEB 414.859,72 115,8 1.658.256,00 25,02%

MAR 213.551,39 82,3 1.178.536,00 18,12%

ABR 20.930,94 26,2 375.184,00 5,58%

MAY 116,73 2,0 28.640,00 0,41%

JUN 2,56 0,3 4.296,00 0,06%

JUL 237,62 2,7 38.664,00 0,61%

AGO 551,46 4,2 60.144,00 0,92%

SEP 1.157,49 6,2 88.784,00 1,30%

OCT 15.926,26 22,2 317.904,00 5,01%

NOV 31.620,44 31,4 449.648,00 7,03%

DIC 336.845,91 101,9 1.459.208,00 23,08%

TOTAL 1.821.972,02 560,7 8.029.224,00 22,69%

18 El presente estudio ha considerado como cuenca completa las áreas de influencia del sitio de emplazamiento de la actual presa en construcción MÁS el área bajo riego inmediatamente aguas abajo de esta presa hasta la confluencia del río HIO al Uchu Chajra. 19 Normalmente los valores son calculados por superficie, haciendo la corrección a cualquier valor de superficie se tendrá un valor estimado de la cuenca completa.




y = 30,133x2,0082

R2 = 0,9999

-

100.000,00

200.000,00

300.000,00

400.000,00

500.000,00

600.000,00

700.000,00

800.000,00

900.000,00

1.000.000,00

- 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0 120,0 140,0 160,0 180,0Precipitacion mensual (mm)

Esc

orr

entia

su

per

ficia

l (m

3)

Gráfico 78a: Producción de escorrentía superficial. Cuenca Hio. Elb. Propia

b) Variación estacional de la escorrentía

Con la metodología descrita en 5.3.6 se obtienen los mapas de precipitación con probabilidades de ocurrencia de 10%, 25%, 50%, 75% y 90%. De la misma forma se obtienen los mapas de variación estacional de la Intercepción vegetal y coeficiente de escurrimiento. Con la formulación de la sección 4.2.6 se obtienen, en consecuencia los mapas de variación estacional de la escorrentía superficial y las tablas de valores correspondientes.



Gráfico 79: Mapa de escorrentía superficial con variación estacional. Cuenca Hio. Elb. Propia



VARIACION ESTACIONAL DE VOLUMENES MENSUALES CUENCA HIO (m3/mes)

0,00

500.000,00

1.000.000,00

1.500.000,00

2.000.000,00

2.500.000,00

EN

E

FEB

MA

R

AB

R

MA

Y

JUN

JUL

AG

O

SE

P

OC

T

NO

V

DIC

Mes

Esc

orr

enti

a m

ensu

al (m

3/m

es)

10% 25% 50% 75% 90%

Gráfico 80: Escorrentía superficial con variación estacional. Cuenca Hio. Elb. Propia



Tabla 81. ESCORRENTIA SUPERFICIAL MENSUAL CUENCA HIO (mm/mes)

Superficie de la cuenca: 14.393.700,00 m2 = 1439,37 há


10% 146,12 59,04 40,72 5,02 0,09 0,00 0,24 0,42 0,22 6,36 7,28 50,52 316,03

25% 105,70 49,71 26,61 3,41 0,02 0,00 0,02 0,12 0,08 2,77 4,43 38,50 231,38

50% 59,86 28,40 12,58 1,33 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,40 1,16 19,40 123,19

75% 17,39 17,24 5,42 0,25 0,00 0,00 0,00 0,00 0,04 0,01 0,24 9,35 49,94

90% 4,55 4,67 1,87 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,09 3,91 15,13

VOLUMEN DE ESCORRENTIA MENSUAL CUENCA HIO (m3)


10% 2.103.200,29 849.844,83 586.047,88 72.187,70 1.322,77 29,72 3.392,62 6.088,71 3.217,19 91.536,98 104.771,24 727.228,64 4.548.868,57

25% 1.521.445,56 715.568,53 383.048,88 49.124,59 271,60 8,31 303,18 1.698,33 1.181,96 39.891,79 63.738,30 554.203,62 3.330.484,65

50% 861.563,91 408.838,92 181.088,40 19.079,50 0,00 0,00 0,00 19,36 859,38 5.709,85 16.759,82 279.178,63 1.773.097,77

75% 250.252,52 248.208,71 78.074,71 3.592,31 0,00 0,00 0,00 0,00 588,14 172,04 3.404,37 134.530,92 718.823,72

90% 65.488,30 67.220,79 26.972,80 438,35 0,00 0,00 0,00 0,00 122,32 0,00 1.290,24 56.255,50 217.788,30

PRODUCCION MENSUAL POR UNIDAD DE SUPERFICIE (m3/há/mes)


10% 1.461,20 590,43 407,16 50,15 0,92 0,02 2,36 4,23 2,24 63,60 72,79 505,24 3.160,32

25% 1.057,02 497,14 266,12 34,13 0,19 0,01 0,21 1,18 0,82 27,71 44,28 385,03 2.313,85

50% 598,57 284,04 125,81 13,26 0,00 0,00 0,00 0,01 0,60 3,97 11,64 193,96 1.231,86

75% 173,86 172,44 54,24 2,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,41 0,12 2,37 93,47 499,40

90% 45,50 46,70 18,74 0,30 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,90 39,08 151,31

Tabla 82. COEFICIENTE DE ESCURRIMIENTO CUENCA HIO


10% 54,38% 34,24% 29,03% 10,07% 1,35% 0,18% 2,25% 2,96% 2,07% 10,99% 11,29% 31,56% 33,02%

25% 46,16% 31,38% 23,41% 8,13% 0,60% 0,09% 0,66% 1,55% 1,24% 7,21% 8,76% 27,49% 29,17%

50% 34,59% 23,61% 16,00% 5,13% 0,00% 0,15% 1,05% 2,64% 4,39% 19,39% 22,56%

75% 18,37% 18,29% 10,40% 2,17% 0,00% 0,86% 0,38% 1,87% 13,34% 14,55%

90% 9,14% 9,31% 6,00% 0,71% 0,37% 1,09% 8,49% 7,88%

PROMEDIO 32,53% 23,37% 16,97% 5,24% 0,98% 0,09% 1,46% 1,17% 1,12% 5,31% 5,48% 20,05% 21,43%



d) Producción anual de agua de escorrentía superficial

P r eci pi t a c i on Anual vs Vol umen de escor r ent i a

0,00

500.000,00

1.000.000,00

1.500.000,00

2.000.000,00

2.500.000,00

3.000.000,00

- 100,00 200,00 300,00 400,00 500,00 600,00 700,00 800,00 900,00 1.000,00

P r eci pi t a c i on Anual ( mm)

Gráfico 83: Curva de producción de escorrentía anual. Cuenca Hio. Elb. Propia

El grafico 83 tiene la utilidad de estimar directamente un volumen acumulado en la cuenca mediante la medición de la precipitación acumulada en cierto periodo anual.




Gráfico 84: Balance hídrico Cuenca Hio. Elb. Propia


Precipitación m3 2.376.424,98 1.665.679,95 1.189.269,54 376.670,25 27.878,58 5.275,53 39.736,98 61.138,80 90.057,42 322.502,31 452.994,93 1.466.057,88 8.073.687,15

Intercepción m3 104.535,85 82.894,02 50.011,60 17.868,50 1.518,67 930,77 1.878,81 3.002,70 6.747,32 23.385,16 40.497,45 78.022,53 411.293,38 5,09%

Evapotranspiracion m3 680.199,12 553.200,03 479.924,19 358.603,20 144.229,41 126.614,79 51.605,91 76.489,11 107.619,03 325.887,30 402.224,94 545.752,89 3.852.349,92 47,71%

Escorrentía m3 786.170,19 378.136,75 198.481,31 19.514,68 104,06 0,00 217,76 507,96 1.007,97 12.913,93 23.720,81 289.732,32 1.710.507,74 21,19%

Percolacion m3 746.530,02 634.244,58 449.673,12 97.458,39 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 304.685,55 2.232.591,66 27,65%

∆S/∆t m3 58.989,80 17.204,57 11.179,32 -116.774,52 -117.973,56 -122.270,03 -13.965,50 -18.860,97 -25.316,90 -39.684,08 -13.448,27 247.864,59 -133.055,55 -1,65%







Gráfico 85: Balance Hídrico Mensual. Cuenca Hio. Elb. Propia



6. ANALISIS DE SENSIBILIDAD El modelo de Balance Hídrico Espacial desarrollado es sensible a:

1. Resolución del mapa DEM (modelo de elevación digital) y tamaño físico de la cuenca. Esta variación, se encuentra dentro del rango del 10% al 14% sobre los valores de escurrimiento superficial.

2. Valores de permeabilidad del terreno. En el presente estudio se ha procedido a la

evaluación cualitativa de la permeabilidad como un parámetro que influye en: coeficiente de escurrimiento y cantidad de percolación. Una medición cuantitativa con el mapeo de todas los tipos de suelos entregara un valor mas ajustado. Por el momento la precisión del estudio en este parámetro es aproximadamente del 10% en dichos valores.

3. El mapa de BH es dependiente de los valores de ET y Percolacion los que se basan

a su vez en mediciones de campo: evaporación real, permeabilidad y textura del terreno. En nuestro caso, se han supuesto valores constantes de humedad del suelo. Esta variación puede afectar hasta un 5% a 10% el valor de BH en cada espacio modelado.

4. El BH es sensible a su vez al comportamiento de la cobertura y uso de suelo. El

mapa de cobertura ha sido realizado mediante interpretación de imágenes correspondientes a un periodo seco (por lo que se observa en dichas imágenes). La variación en el año se ha supuesto con factores de corrección a la precipitación y al coeficiente de escorrentía.

7. CONCLUSIONES El estudio realizado cumple los objetivos planteados.

1. Se ha podido desarrollar una metodología que, adaptada a la disponibilidad de datos hidrometeorológicos, características físicas y características biofísicas de las cuencas en estudio, permite obtener a través de un entorno SIG, datos e información espacializada de los diferentes parámetros componentes del BH con una precisión mayor al 90%.

2. Se ha podido determinar la influencia de la variabilidad climática en los diferentes

componentes de sus balances hídricos a niveles anuales y mensuales.

3. Los balances hídricos han sido obtenidos para valores medios. A partir de ellos se puede proyectar tanto en el tiempo como hacia otras cuencas similares los efectos de los diferentes parámetros del BH.

4. Para el 10, 25, 75 y 90% de probabilidad de ocurrencia de las lluvias mensuales

(años lluviosos, medio y secos) se han determinado los volúmenes de escorrentia superficial esperados, así como los demás parámetros componentes del BH.



5. Se disponen de balances hídricos espaciales regionales utilizando herramientas SIG

en las cuencas de estudio que permitan la planificación de proyectos y planes orientados al uso y aprovechamiento de recursos hídricos bajo un enfoque MIC.

8. BIBLIOGRAFIA BOLETÍN INFORMATIVO Y PRONÓSTICO No 3 SOBRE EVOLUCIÓN DE CONDICIONES “LA NIÑA” 2010-2011”, SENAMHI, diciembre de 2010. “Evapotranspiracion del cultivo – Guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Estudio FAO Riego y Drenaje Publicación No. 56, 1998¿?. Cochabamba, Enero de 2011. “Spatial Water Balance for estimation of green and blue water: The region of Cochabamba(Bolivia)”, Mauricio Auza Aramayo, M.Sc Thesis WERM 03.03, IHE, Delft, The Netherlands, March, 2003. Cochabamba, febrero de 2011

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