Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco by Proyecto PRAA

Disponibilidad hĂdrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

Proyecto PRAA

Autores : Dr. Juan Julio Ordoñez Gálvez , Ing. Oscar Felipe Obando, Ing. Fernando Arboleda Orozco Ing. Jorge Luis Carranza Valle, Ing. Héctor Alberto Vera Arévalo, Ing. Ricardo Villasis Cuestas Ing. Cesar Moreno Guzmán, Bach. Miriam Rocio Casaverde Riveros – SENAMHI Consultores : Dr. Wilson Suarez Alayza, Ing. Karina Morales Avalos, Bach. Tannia Sanchez Revisión : Dr. Juan Julio Ordoñez Gálvez, Bach. Miriam Rocio Casaverde Riveros Año : 2011 Edición : SENAMHI Ministerio del Ambiente – MINAM Av. Javier Prado Oeste 1440, San Isidro, Lima. Teléfono (51-1) 611600 http://www.minam.gob.pe Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú SENAMHI Jr. Cahuide 785 Jesús María Teléfonos: (51 – 1) 6141414 (central) y 6141408 (CPN) http://www.senamhi.gob.pe Diseño : Fernando Zuzunaga Núñez Primera edición : Mayo 2013 El contenido de este documento puede ser reproducido mencionando la fuente del SENAMHI.

La presente publicación forma parte del Proyecto “Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales – PRAA”, implementado en Bolivia, Colombia, Ecuador y Perú con financiamiento del Fondo para el Medio Ambiente Mundial (GEF) y fondos PHRD del gobierno japonés, a través del Banco Mundial, administrado por la Secretaría General de la Comunidad Andina y liderado en el Perú por el Ministerio del Ambiente (MINAM).

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Índice

Capítulo 1. 07 BASES CONCEPTUALES DEL ESTUDIO 07 1.1 Antecedentes 07 1.2 Justificación 10 1.3 Objetivos 10 Capítulo 2. 13 CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DEL ÁREA DE ESTUDIO 13 2.1 A Nivel Nacional 13 2.2 A nivel Regional 18 2.3 Subcuenca de los ríos Santa Teresa, Sacsara y Aobamba 21 Capítulo 3. 35 ESQUEMATIZACIÓN DEL SISTEMA HÍDRO - GLACIAR 35 3.1 Aspecto conceptual del sistema hídrico – glaciar 35 3.2 Sistema hidroglaciar de las subcuencas de los ríos Santa Teresa,Sacsara y Aobamba 38 3.3 Selección de la información 41 3.4 Campañas de Aforo 45 3.5 Selección del punto de monitoreo hidroglaciar 48 3.6 Métodos y técnicas de estudios en glaciares 70 3.7 Equipamiento 71 3.8 Conclusiones 74 Capítulo 4. 75 DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL 75 4.1 Metodología 75 4.2 Resultados 83 4.3 Conclusiones y Recomendaciones 128 Capítulo 5 131 ESCENARIOS DE DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL 131 5.1 Cambio Climático 132 5.2 Teoría de cambio climático 132 5.3 Los modelos climáticos (AOCGM) y previsiones del clima a futuro 132 5.4 Concepto de escenarios 134 5.5 Incertidumbres de escenarios 134 5.6 Escenarios climáticos para la subcuenca de Santa Teresa 134 5.7 Resultados 134 5.8 Conclusiones 139 5.9 Discusión general 140 Referencias 143

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Capítulo 1. BASES CONCEPTUALES DEL ESTUDIO

1.1 Antecedentes La región andina, conocida por su diversidad biológica, cultural, climática y bosques tropicales, guardan una de las reservas de agua más importantes a nivel global; vienen enfrentando hoy en día una amenaza ante el cambio climático global. Los países andinos producen el diez por ciento del agua del planeta, que proviene principalmente de ecosistemas alto-andinos y glaciares, los cuales drenan en su mayoría hacia la extensa Amazonía. Con toda seguridad, la alte-ración en el régimen hidrológico de los ríos tendrá un efecto dramático en la región, tanto para el acceso a fuentes de agua, hidroenergía y agricultura, como para la conservación de los ecosistemas naturales y en particular la Amazonía, considerada como el pulmón del mundo. Así mismo, los países andinos son altamente dependientes de la energía hidroeléctrica (más del 50% del suministro de electricidad en Ecuador, 70% en Bolivia y 68% en el Perú). Algunas de las plantas de energía hidroeléctrica dependen parcialmente del flujo de agua proveniente de los glaciares, parti-cularmente durante las temporadas más secas. Mientras que los glaciares se están derritiendo, los flujos de agua son más altos, aumentando con ello el riesgo de inundaciones (Desco, 2009). La crisis del agua, que forma parte de la crisis socio-ecológica mundial, es el resultado del cambio global. El cambio climático, componente de este cambio global, se manifiesta a través de las alteraciones en el comportamiento de las variables que gobiernan el ciclo hidrológico, dando lugar a una reducción significativa de las aportaciones hídricas en las cuencas hidrográficas.

El cambio climático desafía la hipótesis tradicional de que la experiencia hidrológica del pasado es un antecedente adecuado para las condiciones futuras.” (IPCC, 2007). El tema del cambio climático hay que analizarlo con una visión más amplia, con un enfoque ecosistémico, y en ese sentido discutir la forma en que la sociedad, los usuarios, los formuladores de políticas y los investigadores pueden formar alianzas para adoptar ese enfoque. Los riesgos ante el cambio climático fusionan las amenazas o peligros propios del clima (como lluvias y sequías) con la vulnerabilidad (características socioeconómicas, pérdida de suelos, manejo inadecuado del agua, destrucción del coral). La modificación en alguna de estas condiciones afectará el riesgo de una población en una región particular. La vulnerabilidad de un país está relacionada no solo con la posición geográfica y las variaciones de su clima, sino que también estará condicionada por la falta de políticas públicas eficientes que se enfoquen en mejorar las condiciones de la vida de la gente. Según Kaser et al. (2002) y Yamina et al. (2006), el proceso (de cambio climático) está acompañado por una tendencia general de disminución de la precipitación en los Andes centrales y en el sur del Perú, y notablemente en la Cuenca del Río Mantaro, que es la fuente principal para el agua en Lima. En la Figura 1.1, se muestran las tendencias en la precipitación anual en América del Sur (19602000). Las cruces simbolizan el incremento de la precipitación, mientras que los círculos, la disminución de la misma (Bates et al., 2008). Según la Figura 1.1, ha ocurrido una reducción de la precipitación en los Andes Centrales y del Sur del Perú y un aumento de la misma en los Andes ubicados en Ecuador.

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Figura 1-1 Tendencias en la precipitación anual en América del Sur. Fuente: Bates et al., 2008

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

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la precipitación, y aquellos rellenos simbolizan la tendencia significativa a un nivel de confianza de 95%. En suma, existe poca coherencia espacial entre las tendencias de los datos de las estaciones y no existe un patrón claro de incremento o decremento de la lluvia. A una escala regional, existe una tendencia débil con respecto al incremento de la precipitación en el norte del Perú. Al sur de Perú y a lo largo del límite entre Perú y Bolivia varias estaciones indican un decremento de la precipitación con respecto a la precipitación total anual y durante la época lluviosa (DJF o verano austral) (Figura 1.2b). Durante la época seca (JJA, invierno austral) varias estaciones indican un incremento de la precipitación, en particular en las estaciones de zonas bajas del este de los andes y la región del altiplano del norte de Bolivia y sur de Perú (Figura 1.2c). Aún en el caso de coherencia regional de la señal, las tendencias en las estaciones individuales son insignificantes.

Figura 1-2 Tendencias de la precipitación (mm/año) entre 1950 y 1994. Fuente: Vuille et al., 2003

La cantidad de precipitación ha cambiado poco durante los 45 últimos años, a pesar de que existen varios reportes que indican el incremento de la precipitación a escala regional en los andes del este, como en Ecuador durante la época lluviosa (Vuille et al., 2000a), nor-oeste de Argentina (Villalba et al., 1998) o tierras bajas de Bolivia (Ronchail, 1995). El medio ambiente andino es probablemente el medio ambiente humano más diverso ecoclimáticamente del mundo y se caracteriza por una alta incertidumbre temporal. El ciclo del ENSO, con los eventos periódicos de El Niño y La Niña, amplifica la variabilidad a mayores niveles de escala (Earls, 2006a): el inicio de la estación de lluvias puede variar por casi dos meses de un año a otro (Vuille et al., 2003). No obstante, la magnitud de la variabilidad climática guarda una asociación estrecha con la altitud y puede expresarse en términos de la altitud y la incertidumbre en el manejo agrícola tanto para la precipitación adecuada como para la presencia de heladas (Earls, 2006a). El gradiente ecoclimático vertical Winterhalder (Winterhalder, 1994, citado por Earls, 2006a) demostró que el índice Colwell para la predictabilidad ecoclimática, p, correlaciona inversamente con altitud. El índice en condiciones completamente aleatorias p = 0 y p = 1 para el determinismo total. En las dos laderas andinas la predictabilidad de la llegada de precipitación adecuada para el sembrío disminuye con la altitud (arriba de los 4 000 msnm, p ≤ 0.4). La heterogeneidad espacial y la alta incertidumbre temporal han condicionado la evolución de una organización socio tecnológica efectiva en el manejo del riesgo ecoclimático en la agricultura.

La organización social andina se caracteriza por distintos patrones que institucionalizan la coordinación cooperativa interfamiliar y colectiva frente al impacto de fluctuaciones climáticas (Earls, 1996). El proceso climático genera desequilibrio e inestabilidad en el medio ambiente que se expresa en el incremento de la variabilidad climática. La variabilidad se expresa en el incremento sustancial de los eventos extremos de poca predicción. Eventos extremos son eventos o episodios en que el clima se desvía sustancialmente del comportamiento promedio a largo plazo y de las fluctuaciones típicas de localidades particulares asociadas con tiempos específicos del año. En general, los eventos extremos son fenómenos que sólo ocurren ocasionalmente con un clima estable y sobre largos intervalos de tiempo En condiciones de estrés geoclimático que resulta del cambio climático su frecuencia aumenta. En el Perú se presentan en muchas formas como inundaciones, sequías, huaycos, derrumbes de represas, escarchas atemporales, friajes, recortes de electricidad y de agua, plagas de insectos, etc. (Earls, 2008). El impacto de la variabilidad y de la incertidumbre en la agricultura altoandina es significativo ya que dificulta el manejo efectivo del riesgo. Además, el decremento de la precipitación y la disponibilidad del agua en el centro-sur van generando conflictos entre los agricultores, y entre ellos y otros sectores como la minería (Young y Lipton, 2006). Según La Torre (2009), la retracción de los glaciares de los Andes, que produce daños a otros ecosiste¬mas asociados, tiene ya varios años, y su causa principal son los niveles más altos de

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calentamiento observables en mayores altitudes. Un análisis de las tendencias de las temperaturas (Ruiz-Carrascal et al., 2008) indica un posible aumento del orden de 0,6 °C por década, afectando al sector más húmedo del norte de los Andes. Muchos de los glaciares más pequeños (con áreas menores a un kilómetro cuadrado) han disminuido en área de superficie; por ejemplo, el glaciar Chacaltaya de Bolivia ha perdido la mayor parte (el 82%) de su superficie desde 1982 (Francou et al., 2005). Los ecosistemas en zonas de alta montaña, incluyendo ecosistemas únicos como los asociados a áreas pantanosas en altitudes elevadas (“páramos”), son uno de los entornos más sensibles al cambio climático. Estos ecosistemas brindan numerosos y valiosos bienes y servicios ambientales. En los últimos años ya se han observado reducciones drásticas en la flora y fauna montañosa. 1.2 Justificación A lo largo del siglo XX hemos ido cobrando cada día mayor conciencia de la fragilidad del medio en que vivimos. Hemos sido testigos de los efectos de los cambios climáticos antropógenos, y de la creciente variabilidad climática. El mayor desafío que deberá enfrentar la humanidad en el siglo XXI para un desarrollo sostenible, será probablemente la necesidad de proporcionar un nivel de vida adecuado (suficientes alimentos, agua, servicios médicos y energía) para la población actual y futura, que alcanzará cifras muy elevadas. Al mismo tiempo, será necesario también mostrar mayor respeto que en el pasado por el medio en que vivimos. En el 2001, Perú presentó la Primera Comunicación Nacional conteniendo un inventario de GEI y las primeras aproximaciones a la vulnerabilidad del Perú respecto a los recursos hídricos de alta montaña e impactos del Fenómeno El Niño. En el 2002 se aprobó la Estrategia Nacional de Cambio Climático, la cual establece 11 líneas de acción para orientar las actividades desarrolladas respecto al cambio climático. Bajo esta óptica, el SENAMHI (2003), desarrollo el Balance Hídrico Superficial en la cuenca del río Santa, donde concluye que la cuenca presenta un déficit de 149,2 mm, en la disponibilidad del recurso hídrico superficial. Una de las primeras hipótesis que surge de este estudio es que los glaciares estarían aportando a la cuenca 601,1 mm a nivel anual, con lo cual se llegaría al equilibrio hídrico. Así también, el SENAMHI (2005), realiza un estudio de la disponibilidad hídrica a nivel nacional donde se obtiene que la zona con mayor disponibilidad de

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agua, se encuentra en la vertiente del Atlántico, y con la menor población; sin embargo, en la vertiente del Pacífico se concentra el 2% del recurso agua y el 68% de población. Es particularmente importante, a nivel económico y científico, vigilar el comportamiento de los glaciares andinos tropicales, con el fin de prever su evolución a mediano plazo. Al menos se espera prever su reducción o desaparición para emprender a tiempo las soluciones a los impactos ambientales que se generen. Este estudio hace posible en el tiempo obtener un mejor conocimiento sobre el efecto que tienen las condiciones climáticas actuales sobre los glaciares de alta montaña, en aras de entender cómo se afectan y evolucionan, además de conocer la cuantificación del aporte hídrico a los caudales de los ríos que nacen en los nevados de la zona; dará además una medida de la pérdida de masa de hielo de los glaciares y su relación con los cambios climáticos en los últimos 30 años. En base a ellos es que estamos concentrados en saber la variabilidad que está experimentando la disponibilidad del recurso hídrico. Nuestra justificación de este subproyecto, es que nuestras reservas de agua dulce proveniente de los glaciares y de los ríos que nacen en la parte alta de nuestras cordilleras, abastecen a gran parte de la población del Perú, específicamente en la región Costa (La Libertad, Ancash, Lima, Arequipa) y con el constante crecimiento urbanístico y la diaria transformación de los glaciares debido al cambio climático, nos vemos ante una amenaza inminente. 1.3 Objetivos 1.3.1 General Determinar la relación funcional del Cambio Climático, en el retroceso de los glaciares tropicales y su impacto en la disponibilidad del recurso hídrico en el Perú, para la subcuenca del rio Santa Teresa.

1.3.2 Específicos

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Caracterizar los parámetros hidrogeomorfológicos de la subcuenca hidroglaciar del río Santa Teresa. • Caracterizar la oferta hídrica superficial presente de la subcuenca hidroglaciar del río Santa Teresa. • Generar los escenarios de disponibilidad hídrica al 2030, en la subcuenca hidroglaciar del río Santa Teresa. 1.4 Revisión Bibliográfica Los Andes centrales concentran la mayor cantidad de población indígena de Latinoamérica,

precisamente en los países que conforman la Comunidad Andina de Naciones (CAN), que según estudios constituye una de las zonas más riesgosas del mundo. Esta región se ve afectado por intensas lluvias, y por secuelas de aluviones e inundaciones asociados a cambios en la variabilidad climática y a eventos extremos como el fenómeno El Niño (CAN, 2007). Los Andes ha constituido el hábitat natural de pueblos indígenas, como el quechua, kichwa, aymará, mapuche y muchos otros, que -hoy- representan la diversidad cultural que caracteriza esta región. Durante siglos, estos pueblos han logrado desarrollar una forma de vida especial adaptado a las montañas o tierras altas que los diferencian del resto, pero hoy se ven afectados por intensas heladas, granizadas y sequías, a consecuencia del cambio climático. A su vez, los efectos están alterando el modo de vida de los pueblos indígenas que dependen de su territorio y los recursos naturales para su subsistencia. Los territorios de pueblos indígenas son a su vez zonas de pobreza, lo que incrementan la situación de vulnerabilidad a los efectos del cambio climático. Los glaciares de la zona andina desempeñan un papel clave en el sistema hidrológico, tanto como amortiguadores de los efectos de los fenómenos naturales ocasionados, como por constituir reservorios y fuente de agua dulce. El deshielo ocasionado por el cambio climático está ocasionando impactos, los mismos que se agravarán, afectando a poblaciones en particular, aquellas que viven en condiciones de pobreza, en altas montañas. En las regiones donde además una disminución de las precipitaciones por aumento de la temperatura, el problema generará situaciones extremas, con sequías y eventos lluviosos intensos, inundaciones y deslaves. Los glaciares tropicales presentan niveles poco extensos de glaciación (2 500 km2), albergando los Andes Centrales el 99% de los mismos y estando el 70% de su superficie en el Perú. A pesar de su modesta dimensión, su estudio despierta especial interés por varias razones (CAN, 2007): •

• •

Son importantes indicadores del cambio climático, en especial aquellos situados por encima de los 4 000 msnm, en donde existen pocos sistemas instrumentales de mediciones. Juegan un importante rol en el manejo del recurso hídrico, abasteciendo de agua a regiones de lluvias escasas como el desierto del Perú. Actúan como reguladores del régimen hidrológico en casi todas las regiones andinas, especialmente en las sometidas a largas estaciones secas, pues la fusión del glaciar en ausencia de lluvias permite contar con un caudal mínimo de agua en los ríos.

•

Pueden ser directa o indirectamente, causa de catástrofes.

Todos los glaciares observados en los Andes Centrales han acelerado su retroceso en los últimos 25 años, siendo la pérdida en masa 25% mayor para los glaciares pequeños. Aquellos glaciares que no cuentan con grandes áreas por encima de los 5 000 msnm se encuentran en peligro de extinción en un futuro cercano. Por otro lado, es importante recalcar que los cambios en el clima en los Andes tienen particularidades regionales, marcadas por su relación con los eventos ENSO (El Niño Southern Oscillation). Algunas de las conclusiones a las que se puede arribar son: • •

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La presencia del ENSO y su impacto sobre las precipitaciones hace difícil su modelación. Los eventos ENSO cálidos y fríos (los más intensos conocidos como el Niño y La Niña) son asociados a un aumento de entre 0,5 y 3 ºC en la temperatura atmosférica en los Andes. La contribución de los eventos ENSO tibios a la recesión de los glaciares tropicales en los Andes ha sido determinante. Algunos eventos fríos pueden por su parte, restaurar parte de la masa de hielo pérdida, pero esto es posible solamente para glaciares con grandes áreas por encima de los 5 400 msnm. Los glaciares “pequeños” y ubicados a menos de 5 400 msnm no recuperan masa, solo reducen su déficit. La variabilidad interanual de los escurrimientos provenientes de los glaciares depende fuertemente de la ocurrencia de eventos ENSO, los cuales aceleran el retroceso de los glaciares a través de un aumento de las temperaturas (en Bolivia, Perú y Ecuador) y de una disminución de las precipitaciones (en Bolivia y Perú).

La interrelación de estos procesos, asociados con la explosión demográfica, la calidad del agua y el deterioro de los ecosistemas naturales, hacen que nuestro país está en la lista de lo más vulnerables en temas de agua. Por ello, urge la necesidad de conocer y comprender los procesos por los cuales el Ciclo hidrológico viene cambiando su comportamiento. Paradójicamente, mientras los impactos ambientales crecen sobre las montañas y los conocimientos tradicionales están cada vez más amenazados, más personas que viven en tierras bajas dependen de ella. El ecosistema de montaña, cuyas características y potencialidades fueron aprovechadas por los indígenas andinos, constituye una fuente natural de agua dulce, biodiversidad y recreación. Los diferentes pisos naturales, a su vez, permiten una producción diversificada que asegura la subsistencia de éstos

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pueblos. Por ejemplo, el 45% de las especies de papa (más de 5 200) y el 30% de oca (más de 400) fueron colectadas sobre los 3 500 msnm. Sin embargo, las montañas están expuestas a diversas presiones de la población que la habitan y por aquellas actividades, como la agricultura, ganadería, minería y carreteras. En este sentido, los impactos del desarrollo de actividades humanas y del cambio climático podrían llevar a la modificación de los sistemas ecológicos de montaña y a la desaparición de la biodiversidad andina, que pueden ser acentuados por actividades de las industrias extractivas. Este podría ser el caso de Ecuador y Perú en cuyos territorios se viene desarrollando un “boom minero”. Algunos de los impactos sociales y económicos del deshielo se manifestarán en el conjunto de actividades económicas, la producción de energía hidroeléctrica, los ecosistemas naturales y el aprovisionamiento de agua para consumo, cuyo costo se incrementará, afectando a los grupos económicamente más débiles. También se experimentará un desplazamiento de las tierras agrícolas, y de las población esa las ciudades (InWent, 2008). Todo esto de alguna manera tiene un grado de influencia en los procesos geodinámicos externos en la Región de Cuzco, los cuales se traducen en una serie de eventos extremos, entre los cuales tenemos: Sismos, inundaciones, desbordes, derrumbes, huaycos, sequías, heladas, friajes, granizadas, etc. (PREDES, 2006).

Del área total de la región, el 27,48 % presenta algún tipo de intervención antrópica, la cual es una combinación de actividades agrícolas, pecuarias, forestales y mineras. En muchas zonas el proceso de intervención ha superado la capacidad de los suelos y ha dejado zonas degradadas en proceso de desertificación. A ello hay que añadir la instalación de centros poblados e infraestructuras en lugares expuestos a peligros, contribuyendo también acelerar procesos geodinámicos naturales. El mayor conflicto es la utilización de áreas de protección para realizar actividades agrícolas; para el pastoreo extensivo e incluso para la extracción forestal. Como consecuencia, estas zonas se encuentran en un grave proceso de deterioro. Se encuentran bajo este proceso el 18% de la superficie regional. Los impactos de los fenómenos potencialmente peligrosos en la región Cusco presentan una tendencia creciente debido al aumento de las condiciones de vulnerabilidad, tales como la expansión de los asentamientos urbanos y rurales en zonas no adecuadas y el deterioro de las cuencas hidrográficas. Se resalta el alto grado de intervención antrópica que ha incrementado la vulnerabilidad en las cuencas de la Región Cusco, aumentando los procesos de erosión y la desaparición de la masa vegetal, generando condiciones propicias para que se produzcan eventos de remociones de masas en sus diferentes formas e intensidades (deslizamientos, aluviones, huaycos y derrumbes).

Foto 1-1 Vista de la desembocadura del río Santa Teresa. Fuente: Senamhi, 2010

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Capítulo 2. CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DEL ÁREA DE ESTUDIO

2.1 A Nivel Nacional

2.1.1. Ubicación geográfica

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

2.1.2. Superficie

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

2.1.3. Clima

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

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

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

Figura 2-1 Climas en el Perú. Fuente: Ecoaventuravida, 2008

Clima Cálido Muy Seco (Desértico o Árido Tropical): Comprende el sector septentrional de la región costera, que incluye gran parte de los departamentos de Tumbes y Piura, entre el litoral marino y la costa aproximadamente hasta los 1 000 msnm. Representa menos del 3,0% (35 mil km2) de la superficie del país. Se caracteriza por ser muy seco, con precipitación media anual alrededor de 200 mm. y cálido, con una temperatura promedio anual de 24,7 °C, sin cambio térmico invernal definido. Clima Templado Sub-Humedad (De Estepa y Valles Interandinos Bajos): este clima es propio de la región de la sierra, correspondiendo a los valles interandinos bajos e intermedios, situados entre los 1 000 y 3 000 msnm. Las temperaturas sobrepasan los 20 °C, y la precipitación anual se encuentra por debajo de los 500 mm aunque en

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las partes más elevadas, húmedas y orientales, pueden alcanzar y sobrepasar los 1 200 mm.

•

Clima Frió o Boreal (De los Valles Mesoandinos): Este tipo climático es de la región de la sierra, se extiende entre los 3 000 y 4 000 msnm. Se caracteriza por sus precipitaciones anuales promedio de 700 mm. y sus temperaturas medias anuales de 12 °C. Presenta veranos lluviosos e inviernos secos con fuertes heladas. Clima Frígido (De Tundra): Este tipo de clima, conocido como clima de Puna, corresponde a los sectores altitudinales de la región andina comprendido entre los 4 000 y 5 000 msnm cubre alrededor de 13,0% del territorio peruano (170 mil km2). Se caracteriza por presentar precipitaciones promedio de 700 mm anuales y temperaturas promedio anuales de 6 °C. Comprende las colinas, mesetas y cumbres andinas. Los veranos son siempre lluviosos y nubosos; y los inviernos (JunioAgosto), son rigurosos y secos. Clima de Nieve (Gélido): Este clima corresponde al de nieve perpetua de muy alta montaña, con temperaturas medias durante todos los meses del año por debajo del punto de congelación (0 °C). Se distribuye en los sectores altitudinales que sobrepasan los 5 000 msnm y que están representados mayormente por las grandes masas de nieve y hielo de las altas cumbres de los andes peruanos. Clima Semi - Cálido Muy Húmedo (SubTropical muy Húmedo): Este tipo de clima predomina en la selva alta. Se caracteriza por ser muy húmedo, con precipitaciones por encima de los 2 000 mm y con bolsones pluviales que sobrepasan los 5 000 mm como en la zona de Quincemil. Las temperaturas están por debajo de 22 °C, en su mayor extensión. Temperaturas más elevadas se registran en los fondos de los valles y en la transición a la llanura Amazónica. Clima Cálido Húmedo (Tropical Húmedo): Este clima corresponde a las llanuras amazónicas peruanas y se caracterizan por presentar precipitaciones promedios anuales de 2 000 mm y temperaturas de 25 °C a más, sin cambio térmico invernal bien definido. 2.1.4. Regiones naturales El territorio peruano presenta tres regiones continentales bien definidas: costa, sierra y selva correlacionadas con el relieve.

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La costa está comprendida entre el Océano Pacífico y las estribaciones de la cordillera occidental de los Andes, con altitudes variables de 0 a 2 000 msnm; es una franja de 40 a80 km de ancho y 3 080 km de largo, cubre un área de 15’087 282 ha, que representa el 11,74% de la superficie total del país. Sus suelos son arenosos y secos, con excepción de algunos valles fértiles. Su relieve es relativamente llano con pequeñas elevaciones denominadas lomas. En ella está concentrada la actividad productiva industrial y agropecuaria, y las grandes ciudades del país. La sierra está constituida por los piedemontes occidental y oriental de los Andes que sigue la dirección Noroeste-Sureste y abarca una extensión de 35’906 248 ha (27,94% de la superficie total). Su relieve es muy accidentado con profundos y estrechos valles y elevadas cumbres con nieves perpetuas. Predominan en ella pequeños valles interandinos, y ciudades rurales de pequeño y mediano porte; la principal actividad económica de la región es la minería. La selva abarca desde el piedemonte oriental de los Andes desde los 2 000 msnm hasta la llanura Amazónica 80 msnm, con elevaciones que definen la Selva Alta y Baja. Tiene un área de 77’523 030 ha (60,32% de la superficie total), la mayor parte cubierta por bosques tropicales; su relieve está constituido por laderas y planicies que forman parte de la cuenca del Amazonas. La región está muy poco ocupada y en ella predominan las actividades extractivas.

La Figura 2.3 Izquierda: muestra el relieve del Perú. La cordillera delimita el país en tres zonas paralelas: la costa, la sierra, y la selva. Derecha: principales zonas climáticas del Perú. Se nota una fuerte correlación con el relieve. En la costa se encuentra un clima desértico o semi desértico en la sierra un clima subtropical de montaña, y en la selva un clima tropical húmedo. La Figura 2.4, indica el corte transversal del Perú a la altura de Chimbote, perpendicularmente al litoral, el río Santa corre entre las Cordilleras Negra y Blanca, que forman la Cordillera Occidental, que es la divisora de aguas entre el Pacífico y el Atlántico. Paralela al valle de Santa está el valle del Marañón, afluente del Amazonas, que desemboca en el Atlántico. Al este de la Cordillera Central está la Amazonía; al oeste de la Cordillera Occidental está la Costa.

Figura 2-2 Mapa Climático del Perú. Fuente: SENAMHI, 2004

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Figura 2-3 Relieve y zona climática del Perú. Fuente: Estudio del Santa Suarez W.

La Figura 2.4, indica el corte transversal del Perú a la altura de Chimbote, perpendicularmente al litoral, el río Santa corre entre las Cordilleras Negra y Blanca, que forman la Cordillera Occidental, que es la divisora de aguas entre el Pacífico y el

Atlántico. Paralela al valle de Santa está el valle del Marañón, afluente del Amazonas, que desemboca en el Atlántico. Al este de la Cordillera Central está la Amazonía; al oeste de la Cordillera Occidental está la Costa.

Figura 2-4 Corte transversal a la altura de Chimbote. Fuente: Estudio del Santa Suarez W.

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2.1.5 Hidrografía Superficial

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

Vertiente del Pacífico. Cubre 278 892 km2 (21,7 %), y tiene 53 cuencas hidrográficas. Las descargas de los ríos de la Vertiente del Pacífico se originan por los deshielos de la Cordillera de los Andes y por las precipitaciones andinas. En esta vertiente, los ríos son de corto curso, caudal variable y de carácter torrentoso atraviesan la región costera para desembocar en el Océano Pacífico. Son de régimen temporal, con un periodo de avenida de diciembre a abril y un prolongado período de estiaje de mayo a noviembre, situación que no es favorable para el aprovechamiento del agua en sus diferentes usos.

En la vertiente del Pacífico los recursos hídricos son escasos, existen 2 530 m3 de agua superficial por habitante muy por debajo del promedio mundial de 8 500 m3 de agua superficial por habitante (Emanuel y Escurra, 2000). Los ríos de mayor caudal medio anual son: Santa con 158,20 m3/s (Foto 2.1), Tumbes (196,10 m3/s), Chira (117,20 m3/s) y Cañete. (Foto 2.2).

Vertiente del Titicaca. Abarca 48 838 km2 y comprende 9 cuencas que descargan sus aguas al lago Titicaca. Los ríos que destacan son el Ramis (88,2 m3/s) e llave (40,1 m3/s); el 70% de cuenca y del lago pertenecen al Perú y el 30% a Bolivia.

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

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

Foto 2-1 Río Santa y río Tumbes. Fuente: Senamhi, 2008

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Foto 2-3 Río Huenque. Fuente: Senamhi, 2008

Está constituida por el gran colector que es el río Amazonas, el cual está constituido por 4 sistemas: sistema del río Amazonas, sistema del río Yurúa, sistema del río Purús y el sistema del río Madre de Dios, con un aporte medio anual de 63 379 m3/s. En esta vertiente destacan los ríos Huallaga que

tributa al Marañon y Ucayali, que al unirse estos últimos cerca de Nauta forman el Amazonas que en el Perú tiene un recorrido de 713 km, pero su recorrido total es de 6 872 km. lo que lo convierte en el más largo del mundo. El río Ucayali, ocupa el primer lugar en longitud en el Perú; con un recorrido de 1 771 km (Foto 2.4).

Foto 2-4 Pozuzo y río PucaIlpa. Fuente:www.cododelpozuzo.org

2.2 A nivel Regional A esta escala, la zona de estudios está dentro de los ambientes de la cuenca del río Urubamba, en la Región de Cuzco, distrito de Santa Teresa y provincia de la Convención.

2.2.1 Ubicación Geográfica

La Cuenca del río Urubamba, está ubicada entre las de latitudes 10º 10’ y 14º 37’; y las longitudes 70º 48’ y 73º 45’ oeste. El punto más alto en la cuenca, se encuentra ubicado en el Nevado Ausangate a 6 384 msnm, y el punto más bajo a 240 msnm en la localidad de Atalaya; entre los departamentos de Cuzco y el sur de Ucayali en el vértice oriental de los Andes.

Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

La cuenca se ubica dentro de la Región Cuzco (Figura 2.5), capital arqueológica de América, por lo que el turismo es una primordial fuente económica. Las condiciones del clima y el uso de suelo son propicios para cultivos como el té, cacao, café, papa, maíz, coca, entre otros 2.2.2 Superficie La cuenca del río Urubamba, abarca una extensión aproximada de 76 200 km2. Dentro de cuya superficie, riega una extensa región Amazónica conocida como el Bajo Urubamba, con un área en torno los 25 000 km2. La cuenca abarca 10 microcuencas y se encuentra delimitada geográficamente por importantes áreas etnogeográficas, como son el Santuario Megantoni por el Sur, la Cordillera de Vilcabamba por el Este, la Reserva Nahua-Kugapakori por el Oeste y la

formación del río Ucayali por el Norte. El Valle del Urubamba presenta en su superficie gruesos rellenos aluviales donde se desarrolla una amplia población dedicada a la agricultura por debajo de los 2 000 msnm. El Urubamba ha formado un hondo y estrecho cañón que muy cercano a Machu Picchu obtiene su mayor belleza ofreciendo un

extraño paisaje de recodos. Gracias a la variedad de pisos latitudinales, Cusco ostenta mucha diversidad climática que por efecto natural predomina en la agricultura. Cusco limita por el norte con las selvas de Junín y Ucayali; por el oeste con la selva de Ayacucho y la sierra de Apurímac; por el sur con las zonas altas de Arequipa y Puno y por el este con el gran llano amazónico de Madre de Dios.

Figura 2-5 Cuenca del río Urubamba. Fuente: Yonas, 2010

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Foto 2-5 Paisaje que gobierna la superficie de la cuenca del río Urubamba.Fuente: ParksWatch, 2011

2.2.3 Clima

La cuenca del río Vilcanota o Urubamba, comparte horizontes entre tierras y valles interandinos, ceja de selva y llanura amazónica. El espacio geográfico (la cuenca) desciende desde los 4 326msnm (provincia de Canchis) hasta Machu Picchu (provincia de Urubamba) en una superficie de 8 939,2 km², en la que se ubican 8 provincias y 42 distritos. Después de Machu Picchu, viene la parte baja del río conocido como Bajo Urubamba cuyo clima difiere ampliamente del sector antes mencionado. La clasificación climática en la cuenca del río Urubamba se basa en el Mapa de Clasificación Climática del Perú (SENAMHI, 1988). En la cuenca predomina una amplia extensión

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de Selva, con clima cálido húmedo a muy húmedo (A’H3 - A’H4) en gran parte de las estaciones del año, correspondiéndole este tipo del clima a localidades como Sepahua, Malvinas, Echarate y Machu Picchu. La cuenca presenta además una región que va de clima semi frígido húmedo D’H3 a clima frío seco C’H2 en donde se asientan localidades de gran población como Anta, Cusco, Urcos y Sicuani, donde las precipitaciones ocurren en verano y son fundamentalmente orográficas, es decir resultantes de la condensación del vapor de agua de la masa de aire que al elevarse van descargando gran parte de esta humedad, especialmente en las vertientes orientales de la cadena de altas montañas y en los valles interandinos (Foto 2.6).

Foto 2-6 Características climáticas en la cuenca del río Urubamba. Fuente: Elaboración propia

2.2.4 Hidrografía

El río Urubamba cuyo recorrido es de 862 km, con un área de 76 200 km2, nace en los deshielos del nevado Cururana, a 5 443 msnm al noreste del pueblo de Santa Rosa y con el nombre de Vilcanota atraviesa la alta meseta de Quequepampa y se dirige de sureste (SE) a noroeste (NO), por un valle muy poblado que concentra sus habitantes en centros poblados como Maranganí, Sicuani, Combopata, Quiquijana, Andahuaylillas, etc. El ancho del Urubamba, que aguas abajo de Quillabamba varía entre 100 y 300 m, tiene aproximadamente 1 000 m en su desembocadura. Las crecientes de sus aguas se inician entre noviembre y las mínimas se producen de mayo a septiembre. El régimen de las aguas presenta crecientes relacionadas con fenómenos meteorológicos producidos en la alta montaña. Fuertes nevadas que caen en la parte alta de la cuenca, originan crecientes cuando las nieves se deshielan. El río Urubamba tiene su origen en el Nudo de Vilcanota, desde donde recorre gran parte del territorio Cusqueño con el nombre de río Vilcanota, el cual forma un importante valle interandino. Más adelante, al cruzar la ciudad de Urubamba, recibe el nombre de río Urubamba. Esto sucede en el Valle Sagrado de los Incas, gran productor de maíz. Luego aguas abajo de Ollantaytambo, el cauce del río Urubamba se va estrechando y se profundiza formando los cañones de Toronto y Machu-Picchu. Al Norte del Valle de Quillabamba forma con la Cadena Oriental el Pongo o Cañón de Mainique, a partir del

cual se denomina Bajo Urubamba, hasta su confluencia con el Tambo, donde forman el río Ucayali. Los principales afluentes del río Urubamba son (Foto 2.7): • •

•

El río Yanatille, el cual forma el valle de Lares. El río Yavero o Paucartambo, el cual tiene su origen en los deshielos de la Cordillera del Ausangate, formando en su trayecto un dilatado valle interandino, el Valle de Paucartambo, para luego desaguar aguas arriba del Pongo de Mainique. El río Mishagua, que se extiende entre Loreto y Cusco, y el cual forma con el Manú el Itsmo de Fitzcarrald.

Otros afluentes de menor importancia son el Sepahua y el Inuya. 2.3 Subcuenca de los ríos Santa Teresa, Sacsara y Aobamba La zona de estudio, corresponde a las subcuencas de los ríos Sacsara, Santa Teresa y Aobamba, cuyas características generales son las siguientes:

2.3.1 Ubicación geográfica

La zona de estudio, está ubicada en el distrito del mismo nombre y en la provincia de La Convención, se ubica a 130 km al noroeste de Cusco; entre los paralelos geográficos 13º 14´ y 13º 34´ y los meridianos 75º 68´ y 73º 22´ (Figura 2.6). Pertenece al sistema hidrográfico del río Urubamba, siendo tributario por su margen izquierda, cuya confluencia se produce en la cota 1 487,0 msnm, en el pueblo del mismo nombre.

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Foto 2-5 Principales ríos de la cuenca del Urubamba. Fuente: Elaboración propia

Figura 2-6 PUbicación de la zona de estudio (Subcuencas de los ríos Sacsara, Santa Teresa y Aobamaba).Fuente: Elaboración propia

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2.3.2 Superficie

El área de drenaje de estas sub cuencas hasta su desembocadura en el río Urubamba es de 729,97 km², correspondiéndole a Sacsara 229,54 km², a Santa Teresa 370,88 km² y Aobamba 129,55 km². Su rango de variabilidad altitudinal fluctúa desde los 500 msnm a 5 000 msnm. La subcuenca de Santa Teresa tiene vigencia en el escenario desde 1576, siendo la hacienda y su sistema de aquella época, refrendada por

la corona española, pasando a ser propiedad de la familia Romainville. Durante el gobierno de Fernando Belaunde Terry, tras la primera Ley de la Reforma Agraria, se pierde la propiedad privada por las continuas luchas sociales. Entre 1945 y 1950, con la llegada de la línea férrea hasta la zona de Santa Teresa la Antigua, se construyó parte de la infraestructura férrea (campamento de Enafer, y la estación, puentes, etc.), formándose un foco comercial importante.

Figura 2-6 Area de influencia de la zona de estudio. Fuente: Elaboración propia

Entre 1974 y 1998, a consecuencia del aluvión de 1962, se realizan estudios para reubicar a los damnificados y crear una Zona de expansión de Santa Teresa la Antigua, creando una nueva habilitación en el sector de Santo Domingo, como Santa Teresa la Nueva.

El 13 de Enero de 1998 ocurre un aluvión de gran magnitud (Foto 2.8), el cual arrasa con la totalidad del centro poblado de Santa Teresa La Antigua, Santa Teresa La Nueva, península y parte de la hacienda Huadquiña.

Foto 2-8 Zona de Santa Teresa, después del aluvión del 1998. Fuente: GRC, 2005

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2.3.3 Relieve

Las subcuencas de los ríos Sacsara, Santa Teresa y Aobamba, se caracterizan por presentar mayormente una superficie montañosa (Figura

2.8). En la parte central predominan superficies colinosas, frentes montañosos y una parte de superficies planas ubicadas en el fondo del valle, estos últimos son de origen deposicional y de acumulación de material fluvio aluvial.

Figura 2-8 Característica del relieve de la zona de estudio. Fuente: Elaboración propia

El origen y las características de la forma de relieve de la subcuenca del río Santa Teresa se deben a diversos episodios de modelamiento tectónico del levantamiento de la cadena de los Andes, así como también a procesos erosivos originando las diversas formas de paisajes, tal como se aprecia en la Foto 2.9.

son formas de suelos de reciente formación (cuaternario), caracterizadas por tener una pendiente moderada a fuertemente inclinado (4 - 25%), ubicado por encima de los 3 300 msnm. Su origen está ligado a los cursos fluviales que han modelado diversos terrenos; no obstante, algunas de ellas han sido modeladas durante algunos períodos por el avance de masas de hielo. La presencia de algunas áreas hidromórficas conocidas como oconales o bofedales, se debe a estas formas de valle del tipo morrénico, donde el coeficiente de evaporación es relativamente bajo y hay presencia de suelos arcillosos. Estos son estables desde el punto de vista erosivo, salvo condiciones de inundaciones y socavamiento ribereños.

La presencia de diversos pisos altitudinales, fuertes pendientes, desniveles y formaciones geológicas heterogéneas, también determinan la ocurrencia de complejos patrones geomórficos en distancias muy cortas. En la subcuenca encontramos diversas unidades geomorfológicas pertenecientes a dos tipos de paisaje, los cuales se describen a continuación. • Altiplanicies. Se considera a extensas zonas de territorio más o menos plano y que generalmente son superficies de erosión y/o sedimentación. En la subcuenca encontramos las siguientes: •

Fondos de valle aluvial. Estos relieves se aprecian especialmente al sur de la subcuenca,

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•

Fondos de valle montañoso. Se trata de una superficie plana de depósitos fluvio-lacustre y superficies de erosión con pendientes de 4 – 15%. La característica fundamental de este relieve se debe a dos geoformas diferentes, cada una con depositaciones de materiales diferentes.

Figura 2-9 Característica del relieve - subcuenca de Santa Teresa. Fuente: GRC, 2005

•

El paisaje montañoso se puede subdividir en diversas geoformas de acuerdo a su grado de inclinación y disección, de acuerdo a esto, en la subcuenca se tiene: •

•

de origen glacio-estructural típicos de relieves cordilleranos y montañosos, que configuran una topografía muy accidentada, con vertientes superiores a 50% y más de 1 000 m de altura entre la cima y el nivel de base. Estas formas de tierras se formaron esencialmente durante la fase de incisión fluvial correlativa al levantamiento andino plio-pleistocénico. En cuanto a la erosión actual es claramente ostensible y está ligada a la acción natural de la topografía accidentada, conformada en su mayoría por derrubios de esquisto y pizarra y antiguos deslizamientos.

Montañas. En forma general, las montañas se consideran como las culminaciones altitudinales del sistema cordillerano andino o áreas de mayor levantamiento orogénico con vertientes moderadamente empinadas a escarpadas (15 - 50%) y alturas que superan los 1 000 m de la base del río a la parte más alta del relieve (Foto 2.10).

Vertientes de montaña empinada. Estas formas de tierra poseen una topografía accidentada, con pendientes predominantes de 25 – 50%, se distribuyen de manera considerable y dispersa en toda el área de la subcuenca con más frecuencia en la parte transicional entre la selva baja y la zona altoandina. Están conformadas también por vertientes montañosas de más de 1 000 m de altura entre la cima y el nivel de base. Se encuentran en sectores donde la excavación cuaternaria de los glaciares y los movimientos tectónicos afectaron principalmente a volúmenes rocosos poco resistentes, permitiendo el desarrollo de vertientes empinadas en dirección estructural. Vertientes de montaña disectada empinada a escarpada. Son formas de relieve de gran magnitud, de pendientes muy empinadas y

2.3.4 Clima

El clima, aunque muy diverso, queda definido por su carácter tropical, régimen térmico semi-cálido y abundante precipitación, distribuidos en dos estaciones diferentes (lluvias y secas), tal como se aprecia en la Figura 2.9. El régimen térmico en general, se califica de Cálido a Semicálido, cuyo comportamiento está influenciado principalmente por el relieve y la altitud. Durante el año, no se presentan grandes variaciones térmicas, registrándose las temperaturas más bajas en Junio y Julio, y las más altas en Septiembre y Octubre. El comportamiento pluviométrico en la subcuenca, está sujeto a la gran variación topográfica de la provincia y su ubicación al frente húmedo de la selva, hacen que se presenten zonas muy secas y otras muy húmedas.

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Foto 2-10 Maqueta de la Subcuenca del río Santa Teresa, elaborado por los alumnos de la comunidad de Santa Teresa.Fuente: Elaboración propia

Figura 2-9 Mapa de clasificación climática parta la zona de estudio. Fuente: Elaboración propia

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Lluvioso frío con invierno seco Se ubica desde los 3 600 a 4 400 metros de altitud, la precipitación pluvial se distribuye en un rango de 980 a 1 600 mm y con una temperatura media

anual de 6,5 ºC a 9,0 ºC. El régimen estacional de precipitación es “by modal”, es decir se presentan dos estaciones, un periodo de “lluvias” o “húmedo” comprendido entre Diciembre a Marzo y el periodo “seco” entre Mayo a Julio.

Tabla 2-1 Clasificación climática de la subcuenca del río Santa Teresa

Fuente: Elaboración propia

Geográficamente se sitúa sobre las partes altas de los distritos de Santa Teresa, Vilcabamba, Pichari, Quimbiri, Santa Ana, Huayopata y Ocobamba. Lluvioso polar con invierno seco Se presenta sobre los 5 000 metros de altitud y constituye las cumbres nevadas la precipitación anual varia de 850 a 1 000 mm, con una temperatura media anual de 0 ºC. Geográficamente comprende a los nevados Sacsarayoc, Coryhuarachina, Choquetacarpo, Panta, Padreyoc, Tocarhuay, Salcantay, Huacayhuilque y Parte del nevado de la Verónica. Lluvioso semi cálido con invierno seco Se ubica desde los 1 000 a 1 200 metros de altitud, con una precipitación anual de 1 600 a 2 900 mm y una temperatura media anual de 20 ºC a 22 ºC. Las lluvias se distribuyen en un periodo seco que se presenta entre Mayo a Julio y un periodo con precipitaciones abundantes entre Diciembre a Marzo. Geográficamente se sitúa en la porción media de los distritos de Quimbiri, Pichari, Vilcabamba, Echarati, Santa Teresa, Santa Ana, Maranura, Huayopata, Ocobamba y Quellouno. Lluvioso semi frígido con invierno seco Se halla ubicado desde los 4 200 a 5 100 metros de altitud, la precipitación anual se encuentra en el rango de 900 a 1 500 mm y con un

rango de temperatura media anual de 2 ºC a 6 ºC; las precipitaciones con mayor intensidad se distribuyen entre Diciembre y Marzo, considerando al resto de los meses como secos, con lluvias ocasionales. Geográficamente se extiende sobre las parte altas de los distritos de Vilcabamba, Santa Teresa, constituye una delgada línea que circunda los principales nevados. Semiseco semicálido con invierno seco Altitudinalmente este clima se distribuye desde los 1 200 hasta los 1 600 metros de altitud, con una precipitación anual de 700 a 900 mm y una temperatura media anual de 22 ºC. Las precipitaciones se distribuyen en un periodo seco y un periodo con lluvias intensas en Diciembre y Marzo. Geográficamente se sitúa en el fondo del valle del río Vilcanota-Alto Urubamba, Lucumayu y Vilcabamba, comprendiendo los territorios de los distritos de Santa Teresa, Vilcabamba, Huayopata y Quellouno. Semiseco templado con invierno seco Presenta una precipitación anual de 750 a 1 800 mm y una temperatura media anual de 15 ºC a 16 ºC. Las precipitaciones a lo largo del año se distribuyen en un periodo seco que se da entre Mayo a Julio y un periodo con lluvias de mayor intensidad entre Diciembre a Marzo. Este tipo climático se halla ubicado desde los 2 100 a 2 300 metros de altitud y geográficamente se extiende sobre el distrito Santa Teresa.

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Semiseco semifrio con invierno seco Este clima Semiseco Semifrío con invierno Seco presenta una precipitación anual de 500 a 1 000 mm y una temperatura media anual de 12 ºC a 14 ºC. Los meses con mayor intensidad de precipitaciones son de Diciembre a Marzo y un periodo seco entre Mayo a Julio. Este tipo climático se halla ubicado desde los 3 000 a 3 600 metros de altitud y geográficamente se distribuye sobre los distritos de Vilcabamba y Santa Teresa en el piso de valle del río Apurímac. Semiarido cálido con invierno seco

Altitudinalmente se ubica desde los 800 hasta los 1 200 metros de altitud, la precipitación total anual está entre 580 a 700 mm y con una temperatura media anual de 24 ºC. Las precipitaciones con mayor intensidad se dan entre Diciembre a Marzo, con un periodo seco los meses restantes. Geográficamente se distribuye en los distritos de Vilcabamba y Santa Teresa. En la Foto 2.11, se muestra parte del paisaje natural de la zona de estudios, con los aspectos climáticos más resaltantes; como son los sistemas convectivos, asociados a la formación de nubes estratos de baja altura, las cuales contribuyen a la formación de la precipitación horizontal en la zona.

Foto 2-11 Características climáticas de la subcuenca del río Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

2.3.5 Ecología

La zona de estudio, muestra una variabilidad en su biodiversidad, asociado a las características geormofológica de las subcuencas, lo que ha dado lugar a las formaciones de bosques pluviales subtropical a bosques húmedos, tal como se muestra en la Figura 2.10. Entre las formaciones más características tenemos: Bosque húmedo-Subtropical (bh-S) Se localiza en el fondo del valle del río Urubamba y en las primeras elevaciones de las laderas de

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los cerros que lo circundan, comprendido entre los 1 850 y los 2 000 msnm (referencia: Puente San Miguel-Central Hidroeléctrica Machu Picchu). Presenta un relieve de plano a ondulado en el fondo de valle, y empinado en las laderas, con pendientes de 50%. Presenta un clima cálido y húmedo, con un promedio de precipitación total por año de 1 950 mm y una biotemperatura media anual de 15 ºC a 18 °C. Según el diagrama bioclimático de Holdridge, tiene un promedio de evapotranspiración potencial total por año variable entre la mitad (0,5) y (1,0), el promedio de precipitación total por año, lo que ubica a esta zona de vida en la provincia de

humedad; CLIMA HÚMEDO. La vegetación natural está conformada por un bosque siempre verde, con árboles altos (hasta de 30 m) que conviven con otras formas

de vida natural como trepadoras, epífitas, arbustos, etc. Entre las especies arbóreas se distinguen las siguientes: “pisonay” Erythrinasp., Ocoteaspp.,”cetico” Cecropiasp., Tabebuiasp., Inga sp., Jaco randa sp.

Foto 2-11 Mapa ecológico para la zona de estudio. Fuente: Elaboración propia

Esta zona de vida presenta condiciones bioclimáticas para el desarrollo de la actividad agrícola en el fondo de valle y para la actividad forestal restringida en las laderas. Bosque muy húmedo-Montano Subtropical (bmh - MBS)

Bajo

Se localiza a continuación del bh-S, ocupando el fondo de valle del río Urubamba y las primeras elevaciones de las laderas montañosas que lo circundan, y comprendido aproximadamente entre los 1 000 y los 3 000 msnm .Incluye la localidad y la ciudadela de Machu Picchu, así como los grupos arqueológicos Intipunku, Chachabamba, Templo de la Luna y Andenes. Presenta un relieve de plano a ondulado en el fondo de valle y empinado en las laderas, con pendientes hasta de 50%. Presenta un clima templado y muy húmedo, con un promedio de precipitación total por año cercano a 1 950 mm

y una biotemperatura media anual de 12 ºC a 15 °C. Según el diagrama bioclimático de Holdridge, tiene un promedio de evapotranspiración potencial total por año variable entre la cuarta parte (0,25) y la mitad (0,5) del promedio de precipitación total por año, lo que ubica a esta zona de vida en la provincia de humedad: CLIMA SUPERHÚMEDO. La vegetación natural está conformada por un bosque siempre verde, con árboles altos (hasta de 30 m) que conviven con otras formas de vida natural como trepadoras, epífitas, arbustos, etc. Entre las especies arbóreas se distinguen las siguientes: “pisonay” Erythrino sp., Ocoteo spp, “cetico” Cecropiosp, Podocorpussp, Inga sp. “cedro” Cedrela, odorata, “quina” Cinchonaoffícinalis, Eugenia sp, Caricasp y Rubussp. Esta zona de vida presenta condiciones bioclimáticas para el desarrollo de la actividad agrícola en el fondo de valle, aunque utilizando cultivos que se adapten a la alta precipitación

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existente, para la actividad forestal restringida en las laderas montañosas. Páramo muy húmedo (pmh-SaS) Se localiza a continuación del bh-MBS, ocupando la porción media de las laderas montañosas, aproximadamente entre los 3 800 y 4 400 msnm. Presenta un relieve de ondulado a empinado en las porciones inferiores de las laderas, con pendientes hasta 50%. Presenta un clima frígido y muy húmedo, con un promedio de precipitación total por año alrededor de 1000mm y una biotemperatura media anual de 3 ºC a 6 °C. Según el diagrama bioclimático de Holdridge, tiene un promedio de evapotranspiración potencial total por año variable entre la cuarta parte (0,25) y la mitad (0,5) del promedio de precipitación total por año, lo que ubica a esta zona de vida en la provincia de humedad: CLIMA SUPERHÚMEDO. La cobertura vegetal ha sido definida por su fisonomía, principalmente constituida por formaciones vegetales graminoides, tipo “pajonal” y, además por inclusiones de herbáceas tipo césped, en menor número. En las áreas con pajonal destaca la especie Festucadichoclada, algunas veces alterada con Calamagrostis heterophylla; y otras asociadas a distintas gramíneas de estratos altos, como la Stipa Obtusa o Festucaortophylla. En las áreas con herbáceas tipo césped, es decir, las ubicadas en el estrato inmediatamente inferior al pajonal, se presentan las gramíneas Calamafrostisvicunarum y Muhlembergia peruviana. El potencial de la zona de vida se basa en la presencia de pasturas altoandinas. Las de mayor valor son las conocidas como césped de puna, que mantienen cierta humedad durante el año.

pendientes de más del 50%. Presenta un clima frio y pluvial, con un promedio de precipitación total por año cercano a 1 900 mm y una biotemperatura media anual de 6 ºC a 12 °C. Según el diagrama bioclimático de Holdridge, tiene un promedio de evapotranspiración potencial total por año variable entre la octava (0,125) y la cuarta parte (0,25) del promedio de precipitación total por año, lo que ubica a esta zona de vida en la provincia de humedad: CLIMA SUPERHUMEDO. La vegetación natural está conformada por un bosque siempre verde, con árboles altos (hasta de 25m) que conviven con otras formas de vida natural como trepadoras, epifitas, arbustos, etc. Entre las especies arbóreas, se distinguen las siguientes: “aliso” o “lambran” Alnus acuminata, Polylepissp.,Miconiasp., “intimpa” Podocarpus glomeratus, “carapacho” Weinmaniasp., Eugenia sp., “maqui maqui” Oreopanaxsp., “unca” Myrcianthes indifferensclusiasp., “laurel” Myrica pubescens, “carricillo” Chusqueasp. Brachiotumy “helecho arboreo” Cyatheasp. En la Foto 2.12, se muestran las características más resaltantes del relieve de la sub cuenca, asociados a la presencia de cobertura vegetal, donde se aprecian las diferentes tipos de especies arbórea existentes en la zona; así como las presencia de pastos y suelos desnudos.

La zona de estudio está conformada por tres ríos principales: Sacsara, Santa Teresa y Aobamba, cuyas características son: •

Bosque pluvial-Montano Subtropical (bpMS) Está localizado a continuación, ocupando la porción media de las laderas montañosas, aproximadamente entre los 3 000 y 3 800 msnm. Incluye los grupos arqueológicos localizados en la margen izquierda del río Urubamba, como Intipata, Wiñay, Wayna, Phuylipatamarca, Cochamarka y Sayacmarca. Presenta un relieve de plano a ondulado en el fondo del valle y empinado en las laderas con

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2.3.6 Hidrografía

El río Sacsara es un afluente del río Santa Teresa y tiene su origen en los deshielos del nevado Salkantay. La longitud del curso del río principal es de 29,9 km, hasta su confluencia con el río Santa Teresa. Los niveles de altitud de la cuenca, están comprendidos entre los 1 450,0 msnm y 5 950,0 msnm, tal como se aprecia en la Figura 2.11.

Esta subcuenca, registra una longitud total de ríos de 44,64 km; así como también un orden de corriente de 2, una densidad de drenaje de 0,19 km/km² y una frecuencia de ríos de 0,02 ríos/km². •

El río Santa Teresa, cuenta con una longitud promedio, desde su naciente en el glaciar de Salkantay hasta la desembocadura con el río Sacsara de 36,02 km, alcanzando en su curso

Foto 2-12 Tipo de cobertura vegetal - subcuenca del río Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

superior una pendiente de 15,6% y en su curso inferior 4,2%, como se observa en la Figura 2.11. Esta subcuenca, registra una longitud total de ríos de 107,60 km; así como también un orden de corriente de 3, una densidad de drenaje de 0,29 km/km² y una frecuencia de ríos de 0,04 ríos/km². •

El río Aobamba desemboca directamente al río Urubamba por su margen izquierda aguas arriba de la desembocadura del río Santa Teresa en el Urubamba (Figura 2.11). La longitud del río Aobamba hasta su desembocadura es de 21,3 km, siendo la pendiente media de su curso principal de 11,8%, llegando a alcanzar hasta 16,7% en su parte alta y 9,3% en su curso bajo.

Las características del relieve indican un potencial de producción de caudales sólidos (huaycos) que aunados a crecidas súbitas del río Aobamba constituye un peligro natural para la población asentada en la zona baja de la subcuenca. Esta subcuenca, registra una longitud total de ríos de 32,21 km; así como también un orden de corriente de 2, una densidad de drenaje de 0,25 km/km² y una frecuencia de ríos de 0,04 ríos/km². En la Foto 2.13, se aprecia parte del cauce del río Santa Teresa, el cual se caracteriza por su sinuosidad asociado al acarreo de material sólido en su cauce; y la fuerte pendiente que este presenta. Además, las laderas presentan cobertura vegetal insipiente y en algunos casos zonas descubiertas; que son fuentes de acarreo de sedimento.

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Figura 2-11 Red hidrográfica de la zona de estudio.Fuente: Elaboración propia

Foto 2-13 Rio Santa Teresa. Fuente: elaboración propia

2.3.7 Cobertura glaciar

La zona de estudio, se caracteriza por tener una componente glaciar importante dentro de su ciclo hidrológico; permitiendo de esta manera, que la variable de ingreso a las subcuencas no sólo está sujeta al aporte de la precipitación horizontal y vertical, sino también al aporte de glaciar Salkantay, a través de su desglaciación.

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El nevado Salkantay es parte de la Cordillera de Vilcabamba que se extiende a lo largo de 85 km, donde se encuentran diferentes tipos de paisajes: picos nevados con presencia de vegetación tropical. La parte alta de la Cordillera, es de fisiografía muy abrupta, con escarpados cerros, y entrecortada por innumerables cañones. En la Figura 2.12, se muestra la ruta turística de acceso al Salkantay.

Figura 2-12 Ruta turística de acceso al glaciar Salkantay. Fuente: Inkastravelservice, 2011

La Cordillera de Vilcabamba, donde se halla el macizo del Salkantay (6 264 msnm), es una zona hermosa y solitaria. Dominada por el mismo Apu Salkantay posee numerosos nevados de gran elevación, como el Tucarhuay (5 910 msnm), el Verónica (5 682 msnm) y el Huacayhuilca (5 361 msnm), entre otros. Todos ellos son visibles desde la zona de Puyupatamarca durante el Camino Inca a Machu Picchu. La geografía es difícil y caprichosa en todo el contorno de este atractivo complejo de montañas. El Salkantay está rodeado de profundos valles y quebradas, lo que hace su recorrido interesante pero a la vez agotador.

depositada de 400 000 m3 (Ver Figura 2.15.).

El nevado Salkantay (Foto 2.14) aporta sus deshielos a los ríos Sacsara, Santa Teresa y Aobamba afluente por su margen izquierdo del río Urubamba, el cual finalmente se une con el río Tambo.

La topografía es accidentada, los cerros tienen una inclinación de hasta 40º, la zona de la laguna está en un vaso de roca, y los taludes están cubiertos por una zona denominada morrenas, en la parte superior de la laguna existe glaciares que forman parte del Nevado Salkantay.

La laguna Salkantay se encuentra en una de las nacientes del río Aobamba, en las faldas de nevado Salkantay, a 4 530 msnm, la temperatura media es de 5 ºC, y la humedad es de 60%, tiene una superficie de 23 000 m2, y volumen de agua

El acceso es por caminos rurales, por dos rutas, un camino de herradura que parte desde el km 82 de la línea férrea Cusco Machu Picchu, pasa por Pampacahuana, remonta el abra Palcay a 5 100 msnm, y baja hasta la zona de Sisaypampa este recorrido tiene una longitud aproximada de 35 km y desde Sisaypampa hasta la laguna Salkantay es un camino peatonal aproximadamente 3 km y la otra ruta es peatonal por la quebrada de Aobamba que parte desde la Central Hidroeléctrica Machu Picchu, hasta Sisaypampa aproximadamente 30 km.

Esta laguna está sometida en forma permanente a la avalancha de masas glaciares, las mismas que expulsan en forma violenta el agua retenida en la laguna.

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Foto 2-14 Glaciar Salkantay. Fuente: Flickr, GalerĂa de Fernando Stankuns, 2011.

Foto 2-15 Laguna de Salkantay. Fuente: Kydroon, 2009

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Capítulo 3. ESQUEMATIZACIÓN DEL SISTEMA HÍDRO - GLACIAR

3.1 Aspecto conceptual del sistema hídrico – glaciar Un glaciar es una masa de hielo en movimiento formada por la acumulación de la nieve, que el calor estival no es capaz de fundir. El primer proceso de formación de un glaciar consiste en la transformación de la nieve en hielo. Los cristales de hielo (Figura 3.1) sufren una primera fase de transformación (diagénesis): los cristales tienden a ser más pequeños hasta adquirir los mismos diámetros medios, y a continuación por efecto de la recristalización adoptan forma globular haciéndose más gruesos. En el proceso de formación de un glaciar, se van distinguiendo diferentes partes; las cuales cumplen una función esencial en la sostenibilidad de la estructura glaciar, como un sistema integrado dentro de ciclo hidrológico. Entre las partes principales de un glaciar tenemos (Figura 3.2): Circo Que es la zona donde se produce la acumulación del hielo que va a dar lugar a un glaciar. Es

siempre una zona redondeada, rodeada de altas cumbres desde las que cae la nieve que se transformará en hielo (Figura 3.2). Lengua Es la masa de hielo que, rebosando el circo, circula valle abajo. En la lengua, se observan formaciones características (Figura 3.2): • •

Los Seracs, bloques de hielo que se producen al caer en lugares donde el desnivel es importante, Las grietas transversales o “crevases”.

Las morrenas Grandes cantidades de sedimentos arrancados de la montaña que el glaciar transporta valle abajo, por el centro o por las laderas (Figura3.2). Las grandes masas de hielo se mueven generalmente en forma descendente, desde las zonas donde se produce la acumulación. Es este proceso que origina el empuje de la masa glaciar, por efecto de la gravedad y de la relación de inclinación que exista entre la ladera y el espesor de la capa de hielo.

Figura 3-1 Cristales de hielo. Fuente: Blog. Laclasede6toB.

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Figura 3-2 Partes de un glaciar. Fuente: Traducido por Ordoñez.

En zonas montañosas no polares, como es nuestro caso, glaciar Tropical; está formado por masas de hielo acumuladas en una pendiente, las cuales se

Figura 3-3 Circo del glaciar. Fuente: cnice.mec, 2011

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descuelgan por ladera abajo desde la acumulación principal o circo, en incluso desde las crestas que bordean el valle, tal como se aprecia en la Figura3.3

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

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

Figura 3-4 Proceso de abración. Fuente: enciclopedia.us, 2011

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

por el hielo glaciar. El material que está siendo transportado se le llama, específicamente, till (morrena de acarreo). En función a su posición, con respecto al flujo glaciar que son transportadas, distinguimos tres tipos de morrenas: •

• •

Las morrenas externas o superficiales, están compuestas por fragmentos que caen sobre el glaciar mediante las avalanchas. En estado fundido forman: morrenas de ablación. Las morrenas internas, están constituidas por los materiales transportados dentro del glaciar. La morrena de fondo, se sitúa bajo el hielo en contacto con el lecho. Los fragmentos proceden

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tanto del exterior como del propio lecho, al haber sido arrancados por la acción de los hielos. Aparece cuando la ablación supera a la acumulación, el glaciar empieza a retroceder, a medida que lo hace, el proceso de sedimentación de la cinta transportadora continúa dejando un depósito de till en forma de llanuras onduladas. Se ve, entonces, una capa de till suavemente.

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

Figura 3-5 Transporte del glaciar.Fuente: geovirtul, 2011

Ablación Zona de ablación (pérdida neta): Esta zona se encuentra en los sectores bajos, que son relativamente más cálidos y donde comúnmente existe pérdida de masa glaciar, ya sea por derretimiento, sublimación o desprendimiento de témpanos a lagos o mar (Figura 3.6). Línea de equilibrio Línea de equilibrio (ganancia = pérdida): Es la línea que separa la zona de acumulación y ablación, al cabo de un período anual definido usualmente al final del verano (Figura 3.6). 3.2 Sistema hidroglaciar de las subcuencas de los ríos Santa Teresa, Sacsara y Aobamba En superficie, la menor plasticidad hace que el hielo forme grietas o crevasses por efecto de las tensiones que crea la velocidad de flujo en diferentes zonas de la masa de hielo o las flexiones que ésta sufre al traspasar los umbrales. Si se cruzan dos sistemas de crevasses, quedan bloques de hielo individualizados que se llaman séracs.

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Por lo tanto, el hielo glaciar se forma a partir de la compactación de la nieve acumulada (si esta acumulación supera la fusión o ablación) hasta convertirse en el llamado “hielo azul”, de comportamiento plástico, sobre todo a cierta profundidad, y capaz de fluir a favor de la pendiente. Los cambios climáticos que implican el calentamiento global han traído como consecuencia, en las últimas décadas, una gran reducción de esta masa glaciar, que se manifiesta por el retroceso de los glaciares. Los glaciares tropicales en el Perú, no escapan a los impactos del cambio climático, por lo cual la enorme preocupación de conocer y entender su dinámica espacial y temporal, que explique cada uno de los procesos y su grado de sensibilidad. Para nuestro caso, el área de trabajo está concentrada en las subcuencas de los ríos Aobamba, Santa Teresa y Sacsara, como se muestra en la Figura 3.6; las cuales se encuentran ubicadas en la cuenca del río Vilcanota – Urubamba.

Figura 3-6 Zonas principales de un glaciar. Fuente: www.glaciaresdeArgentina, 2011

Figura 3-6 Subcuencas de los r铆os Aobamaba, Santa Teresa y Sacsara. Fuente: Elaboraci贸n propia

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Estas tres subcuencas, tienen origen glaciar; debido a que reciben los aportes del nevado Salkantay, como consecuencia de su retroceso asociado a la variabilidad climática y a un proceso de aceleramiento

por el cambio climático. Se ha logrado identificar el esquema hidroglaciar para los tres ríos, la cual se muestra en la Figura 3.7, siendo las características principales de cada uno de ello, las siguientes:

Figura 3-7 Sistema hídrico de la cuenca del río Santa. Fuente: Elaboración propia

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•

El río Aobamba, nace de los aportes del nevado Salkantay y desemboca directamente al río Urubamba por su margen izquierda aguas arriba de la desembocadura del río Santa Teresa en el Urubamba. La longitud del río Aobamba hasta su desembocadura es de 21,3 km, siendo la pendiente media de su curso principal de 11,8%, llegando a alcanzar hasta 16,7% en su parte alta y 9,3% en su curso bajo. El río Santa Teresa, nace de los aportes del nevado Salkantay y desemboca por su margen derecha en el río Urubamba. Los niveles de altitud de la sub cuenca están comprendidos entre 1 450,0 msnm y 5 950,0 msnm. La longitud del curso principal del río Santa Teresa hasta su confluencia con el río Sacsara es de 36,02 km, alcanzando en su curso superior una pendiente de 15,6% y en su curso inferior 4,2%. El río Sacsara, es un afluente del río Santa Teresa y tiene su origen en los deshielos del nevado Salkantay. La longitud del curso del río principal es de 29,9 km, hasta su confluencia con el río Santa Teresa. Los niveles de altitud de la cuenca, están comprendidos entre los 1 450,0 msnm y 5 950,0 msnm.

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

3.3.1 Cartografía y datos hidrometeorológicos

Esta referida a la información cartográfica en formato digital y a escala 1/100 000 del Perú; que fue utilizada como línea base; para desarrollar las delimitaciones y cálculos de los parámetros fisiográficos de las cuencas con aporte glaciar. Esta base cartográfica, trabajada, procesada y convertida en base de datos espacial y temporal, será la base para la generación de los mapas temáticos, en los cuales se representaron las caracterizaciones de cada una de las variables que gobierna en ciclo hidrológico (precipitación, temperatura y caudal). La red hidrometeorológica utilizada en el presente estudio, se detalla en la Tabla 3.1, en él se indica la ubicación geográfica de la red; así como su distribución espacial en la Figura3.8. La red, está conformada por las estaciones que se encuentran operativas, clausuradas y paralizadas, las cuales están compuesta por: La información corresponde a 74 estaciones distribuidas de manera heterogénea sobre las 2 cuencas de apoyo. En la Figura 3.8, se muestra la distribución espacial de las estaciones seleccionadas, observándose que a partir de la parte norte hasta la mitad de la cuenca del Urubamba no existe información pluviométrica y sobre la parte media de la cuenca alta del Apurímac no existe una densidad importante de estaciones. Otra variable analizada es la temperatura del aire (máxima (Tmax) y mínima (Tmin) y promedio (Tm)), cuya estaciones seleccionadas se muestran en la Figura 3.9 y en la Tabla 3.2.

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Tabla 3-1 Estaciones pluviométricas seleccionadas cuenca del río Vilcanota – Urubamba – subcuenca del río Santa Teresa

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Figura 3-8 Estaciones pluviométricas – cuenca del río Vilcanota – Urubamba– Apurímac –Sta. Teresa. Fuente: Elaboración propia

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Figura 3-9 EEstaciones con temperatura media para la zona de la cuenca de Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

Tabla 3-2 Relación de estaciones con información térmica.

3.3.2 Período de análisis

Se estableció que el período de análisis este comprendido entre los años 1964 a 2009 (45

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años), con el propósito de determinar cambios, variaciones drásticas o comportamientos atípicos, que nos lleve a los conceptos de variabilidad y variación climática.

La variabilidad se encuentra vinculada de manera estrecha con el tiempo atmosférico, el cual no sólo es altamente dinámico sino que también evoluciona, pero dentro de un intervalo definido de como “normal”. La variación climática (Figura 3.10), se refiere a las alteraciones de los elementos del clima de una magnitud tal, que registren una inconsistencia apreciable de sus patrones promedios en un lapso de 30 años o mayor (OMM, 1992).

Ambos conceptos implican una problemática de mayor envergadura: la selección de escalas espacio-temporales que permitan, por un lado, establecer el promedio del estado del tiempo a lo largo de 30 años y por el otro, delimitar si las fluctuaciones termo-pluviométricas observadas son parte de la variabilidad natural del clima, o si constituyen una variación de éste.

Figura 3-10 Series de tiempo. Fuente: Inverline.com, 2003

3.4 Campañas de Aforo Se realizaron campañas de aforos, en las subcuencas de los ríos Aobamba, Santa Teresa y Sacsara; permitiendo conocer el volumen de agua que circula por dichos ríos.

En la Tabla 3.3, se muestran las diferentes campañas de aforos realizados en las subcuencas seleccionadas dentro del marco del PRAA, observándose que se han logrado realizar un total de 10 aforos que ha permitido conocer el volumen de agua que transita por los ríos, a diferente escala temporal.

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Figura 3-3 Ubicación por coordenadas de los puntos de aforo.

Figura 3-4 Caudales obtenidos en los puntos de aforo, por campaña.

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Figura 3-11 Análisis de la altitud vs. área. Fuente: Elaboración propia

Figura 3-12 Análisis de la altitud vs. caudal. Fuente: Elaboración propia

Figura 3-13 Análisis de la altitud vs. velocidad. Fuente: Elaboración propia

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

Temperaturas b

• • • • •

Humedad Relativa b Velocidad de viento e Radiación solar (incidente y reflejada) d Presión atmosférica c Posicionamiento f

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

Figura 3-11 Componentes de la estación hidrometeorológica automática. Fuente: Elaboración propia

Para la selección del punto más adecuado, para la instalación de la estación hidrometeorológica, se tomó en consideración dos zonas estratégicas: • •

Glaciar Salkantay, subcuenca del río Santa Teresa, Glaciar Ausangate, subcuenca del río PuruPuru,

Para lo cual se contó con el apoyo de la Dirección Regional del SENAMHI en Cuzco, apoyo y colaboración de la Unidad de Glaciología de la ANA, Gobierno Local de Santa Teresa y la participación de expertos científicos y profesionales de la Dirección General de Hidrología y Recursos Hídricos. 3.5.1 Reconocimiento del glaciar Salkantay La necesidad de conocer la disponibilidad espacial en la zona del glaciar Salkantay, para albergar una estación meteorológica automática, con todas las consideración mínimas necesarias para brindar seguridad y accesibilidad, hicieron que

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se programa una comisión de servicio a la zona de Salkantay, la cual se llevó a cabo del 22 de Mayo al 26 de Mayo del presente año, con una visión integral de participación entre los diferentes actores involucrados en el tema. Primeramente, se llevó a cabo una reunión técnica, entre los actores involucrados, a fin de uniformizar la Visión y Misión de los que está buscando con el reconocimiento de campo a la zona; proceso que se llevó en las instalaciones de CARE en el Cusco, como se aprecia en la Foto 3.3. Al día siguiente, se prosiguió con la salida desde la ciudad de Cusco hacia la localidad de Soraypampa (una hora), en compañía de los representantes de la Municipalidad de Santa Teresa, Ministerio del Ambiente, Gobierno Regional de Cusco y la Unidad de Glaciología de la Autoridad Nacional del Agua. Estando en la zona, se realizó una visita a la estación

Foto 3-1 CReunión técnica sobre la visión y misión de la ubicación de la zona para la instalación de la meteorológica automática en Salkantay. Fuente: Elaboración propia

meteorológica automática que el SENAMHI está instalando en la localidad, tal como se parecía en

estación

la Foto 3.2, donde se aprecia el cerco perimétricos ubicado a una altitud de 4 600 msnm.

Foto 3-2 Ubicación e instalación de la estación meteorológica automática de Soraypampa – Mollepata–Cusco. Fuente: Elaboración propia

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Luego se continuó con el viaje en dirección al nevado de Salkantay comenzando por el lado izquierdo, para tratar de llegar al glaciar Incachiriasca, el cual no se realizó por lo distante que se encuentra este. Sin embargo, esta primera

incursión permitió realizar una visita de inspección para ver la condición física del glaciar, el cual presenta escombros; ubicado en la morrena principal que a acceso al nevado de Salkantay (Foto 3.3).

Foto 3-3 Vista frontal de la morrena que da acceso al glaciar Salkantay. Fuente: Elaboración propia

Dicho glaciar presenta una pared de más de 30 metros de altura los que no permitiría la instalación de los equipos de la estación meteorológica automática. Para acceder a este glaciar, se tuvo que pasar una morrena de más de 80 metros de altura aproximadamente, es recomendable no realizar exploraciones sobre este sitio; debido al grado de peligro que presenta la geomorfología de la zona.

Al día siguiente, se salió con rumbo a la lengua principal del nevado Salkantay. Durante el camino se apreció una serie de avalanchas registradas en la zona, las cuales fueron provocadas por la fuerte pendiente de este nevado y las condiciones físicas del mismo glaciar, tal como se observa en las Fotos 3.3 y 3.5. Dichas características, no son las más ideales para instalar una estación meteorológica automática en la zona, por lo cual se descarta realizar esta operación en la zona.

Foto 3-4 Característica del frente del glaciar Salkantay. Fuente: Elaboración propia

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Foto 3-5 Frente del glaciar con fuerte pendiente. Fuente: Elaboración propia

En el proceso, también se visitó la laguna de Salkantaycocha, que da origen al río Santa Teresa. Esta laguna, ubicada en la parte inferior del glaciar en escombros, vierte sus aguas

a la sub cuenca por intermedio del proceso de infiltración. El glaciar en escombros, no puede ser equipado, tal como se aprecia en la Foto3.6.

Foto 3-6 Frente del glaciar que da acceso a la laguna Salkantaycocha. Fuente: Elaboración propia

Las autoridades de la Municipalidad de Santa Teresa, mostraron su inquietud respecto al problema de la disponibilidad hídrica para la zona, al tenerse la dificultad para instalar la estación glaciar en el Salkantay. Es por ello que se plantea instalar en la zona sensores hidrológicos para la medición de los niveles de agua

del río Santa Teresa, tanto en la parte media y alta, para lo cual se realizó un reconocimiento de la zona tratando de identificar un punto integral que recoja todo el aporte del escurrimiento superficial originado por el aporte de los glaciares Salkantay, Palkay y Umantay. Dicho punto se aprecia en la Foto 3.7, lugar que se denomina Huayracmachay.

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El otro punto para el control hidrométrico, se ubicó cerca a poblado de La Playa, cerca al puente del mismo nombre, donde se integra todo el escurrimiento superficial que se genera en la parte alta de la sub cuenca del río Santa Teresa.

De esta manera se logró definir los controles hidrométricos en la sub cuenca del río Santa Teresa, los cuales permitirán registrar la variabilidad de los niveles de agua que se generan tanto en la parte alta asociado al retroceso del glaciar Salkantay (Figura 3.15).

Foto 3-7 Ubicación de una estación hidrológica, parte alta de la sub Cuenca del río Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

Figura 3-15 Ubicación de los puntos de control hidrométrico en la sub cuenca del río Santa Teresa – glaciar Salkantay. Fuente: Elaboración propia

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3.5.2 Reconocimiento del glaciar Quisoquipina (Ausangate) Se realizó una vista de reconocimiento general al glaciar Quisoquipina en el distrito de Pitumarca, Provincia de Canchis, Región Cusco. El equipo técnico científico estuvo conformado por el Dr. Christian Huggel, Dr. Thomas Condom, Ing. Jesús Gómez y el Dr. Wilson Suarez. Durante la visita, se vio por conveniente seleccionar un lugar en la zona de ablación, por las características técnicas del equipo a instalar; así como también un lugar fuera del glaciar, para instalar una estación Pluviométrica (EP). Esto debido, a la dinámica del glaciar y que requiere ser medida en forma constante y permanente. En este proceso, se logró seleccionar dos 2 zonas

factibles donde ubicar la estación meteorológica automática, presentando las características siguientes: Zona 1: Ubicada a una altitud de 5115 msnm, cuenta con un fácil acceso por encontrarse cerca a la trocha carrozable, que va hacia la localidad de Marcapata. El frente del glaciar, presenta mucha fragmentación, por lo cual no representa las condiciones predominantes de la zona; así como también, no cuenta con una ubicación cercana fuera del glaciar donde se pueda instalar la estación pluviométrica. Debido a ello, se descartar esta ubicación por el peligro de robo y/o deterioro de estos equipos al estar en muy expuesta por la carretera (Foto 3.8).

Foto 3-8 Zona 1, de acceso al glaciar Quisoquipina. Fuente: Elaboración propia

Se encuentra ubicada al Nor-Este la zona de ablación (Foto 3.9), presentando un sólo frente compacto, la distancia desde la carretera a la posible estación meteorológica automática - EMA es aproximadamente de 1 500 metros. Estas condiciones de cierta manera brindarían una seguridad a los equipos a instalarse. La distancia entre

el frente del glaciar y la zona libre del glaciar es de 200 metros. La cota de altitud de ambas explanadas, es de 5 186 metros de altitud. En la Tabla 3.5, se muestran las coordenadas geográficas donde estarían ubicadas la estación meteorológica automática y la pluviométrica:

Foto 3-9 Zona 2 del Glaciar, aprecia accesos y ubicación de equipos. Fuente: Elaboración propia

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En la Tabla 3.5, se muestran las coordenadas geográficas donde estarían ubicadas la estación meteorológica automática y la pluviométrica: Tabla 3-5 Ubicación de coordenadas geográficas

3.5.3 Instalación de la estación meteorológica automática El proceso de instalación de la estación fue programada para desarrollarse del 28 de Mayo al 03 de Junio del presente año, en el nevado Quisoquipina. Esto debido a que en la zona de Salkantay, no se logró ubicar una zona accesible y que brinde seguridad para la instalación y operación de una estación de esta envergadura. El trabajo se inicia con el armado y preparación

de cada una de las componentes de la estación, a fin de que se tenga la seguridad de contar con todos los accesorios requeridos para dejar en funcionamiento el equipo. En la Figura 3.16, se muestra la ruta seguida por la comisión con destino a la zona de Quisoquipina, para lo cual es necesario pasar por los pueblos de Urcos y Cusipata; donde se toma un desvió que corta la parte norte de la cordillera del Vilcanota (se pasa muy cerca del nevado Ausangate – Foto 3.10), hasta llegar al pueblo de Phinaya, que se encuentra cerca de la laguna Sibinacocha.

Figura 3-16 Ruta de acceso desde Cusco hasta el glaciar Quisoquipina. Fuente: Elaboración propia

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Después de continuar el camino a través de una ruta carrozable, que rodea íntegramente la ladera de la cadena montañosa que permite el acceso a la laguna de Sibinacocha y de la región del Ausangate, se arribó al campamento, donde se

realizó la descarga de los equipos y armado de las carpas para el descanso del personal. En la Foto 3.11, se observa el punto final del acceso en vehículo; así como la descarga de la estación automática.

Foto 3-10 Vista del glaciar Quisoquipina. Fuente: Elaboración propia

Foto 3-11 Camino al glaciar Quisoquipina. Fuente: Elaboración propia

En la Foto 3.12, se muestra el campamento que se levantó cerca al río Puru Puru, para el proceso de instalación de la estación meteorológica y pluviométrica. Una vez que el personal descanso, de su largo viaje, al día siguiente se realizó las coordinaciones y

distribución del material a ser transportado al glaciar, asignándole a cada persona un peso promedio de 25 kilos; así como también, se le asignó los implementos de seguridad para caminar en montaña excepto los crampones de los zapatos.

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Foto 3-12 Campamento levantado para la instalación de la estaciones. Fuente: Elaboración propia

La caminata comenzó según lo programado, iniciándose el ascenso por una morrena de 40 metros para luego bajar unos 150 metros y luego atacar el nevado por su parte derecha hasta llegar a los 5 180 metros, de donde se procedió a colocar los crampones a las botas para acceder al nevado. En el proceso, se descansó unos 15 minutos mientras los guías buscan el acceso más fácil y menos peligroso al nevado, es preciso indicar que la caminata fue muy dura por el peso y la altitud a la cual se trabajó.

En la Foto 3.13, se observa el equipo preparándose para salir en dirección del nevado y sobre la Foto 3.14, apreciamos al equipo técnico desplazándose sobre el nevado en dirección del punto de instalación. Después de 5 horas, se llegó al punto de instalación de la estación sobre el nevado siendo sus coordenadas: Latitud: -13° 47.6591’ S; Longitud: -70° 53.1125’ O y una Altitud de 5 180 metros.

Foto 3-12 Preparación para el traslado de los materiales, equipos y componentes de la estaciones al glaciar. Fuente: Elaboración propia

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Foto 3-14 Equipo técnico, en pleno proceso de desplazamiento al lugar de instalación. Fuente: Elaboración propia

El personal del SENAMHI, inicio el proceso del armado de la estación bajo la supervisión de especialista Frank Villarroel de Enviroequip, el proceso de armado duro aproximadamente 3 horas siendo los sensores instalados: • • • •

Piranómetro Sensor de temperatura y humedad Sensor de presión atmosférica Sensor de lectura de velocidad y dirección del viento • Batería con panel solar • Captor de datos • Caja de protección del captor de datos No se instaló el pluviómetro, ya que la precipitación básicamente es de tipo nival y no líquida; además que el sistema de fusión de nieve (uso de anticongelante) presenta errores cuando se tienen fuertes corrientes de aire arrojando errores importantes. En la Foto 3.15, se muestra al equipo técnico en pleno proceso de instalación de la estación meteorológica, y en la Foto 3.16, se muestra la estación finalmente instalada y operativa, entrando en la etapa de prueba y validación. El regreso al campamento, tuvo una duración

promedio de 1:30 hora, donde se logró recuperar las fuerzas pérdidas y preparar las actividades para el día siguiente. Al día siguiente, se programó el regreso a la estación instalada, para realizar las pruebas de comprobación y calibración de los sensores (ajustes finales) y descargar los datos para realizar los análisis de validación. Durante el regreso al campamento, se tomó un camino por el frente glaciar bajo la dirección de los guías (camino riesgoso) para ver el grado de derretimiento y el acceso a la estación (tema de seguridad), además había riesgo de nevada (nubes cubriendo el nevado) de donde se verificó que el frente tienen una pared de más de 60 metros de espesor, y la tasa de derretimiento es aparentemente elevada, además se verificó lo difícil y casi imposible de acceder a la estación por este punto. En las Fotos 3.17 y 3.18, se muestran dos tomas del frente del glaciar Quisoquipina. En las Figuras 3.17 y 3.18, se muestran las salidas de la información registrada por la estación automática.

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Foto 3-15 Proceso de instalación de la estación meteorológica automática en el glaciar de Quisoquipina. Fuente: Elaboración propia

Foto 3-16 PEstación meteorológica automática, instalada y operando, en el glaciar de Quisoquipina. Fuente: Elaboración propia

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Foto 3-17 Frente del glaciar Quisoquipina, que muestra una sección abrupta de difícil acceso. Fuente: Elaboración propia

Foto 3-18 Característica del frente glaciar de Quisoquipina y su deglaciación. Fuente: Elaboración propia

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Figura 3-17 Tabla de salida de información dela estación meteorológica automática. Fuente: Elaboración propia

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Figura 3-18 Tabla de salida de informaciรณn dela estaciรณn meteorolรณgica automรกtica. Fuente: Elaboraciรณn propia

3.5.4 Instalación de la estación hidrológica De los reconocimientos de campo, realizados a la subcuenca del río Santa Teresa, se identificaron dos secciones hidráulicas para la instalación de sensores de presión de agua (La Playa y Salkantay), que permitirán registrar la variabilidad del nivel de agua, producto del aporte del glaciar Salkantay y los efectos del aporte de precipitación.

Hasta la fecha, se ha logrado realizar la instalación de la estación hidrológica de La Playa, proceso que se ha llevado a cabo desde el 18 al 26 de setiembre del presente año. Durante dicho período, se presentaron algunos inconvenientes naturales, originados por las actividades antrópicas que se desarrollan en la zona, como es la construcción de la carretera y deslizamiento de material rocoso por la falta de estabilidad en las laderas, tal como se observa en la Foto 3.19.

Foto 3-19 Ceslizamiento de origen natural y antrópico - subcuenca de Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

Para el proceso de la instalación de la estación hidrológica, se realizaron las coordinaciones técnicas administrativas con el gobierno local de Santa Teresa, a fin de contar con las facilidades mínimas necesarias para realizar las labores planificadas, entre las cuales se ha tenido: • •

Facilidad de acceso a la zona, a través de una movilidad equipada para la zona Personal técnico calificado, para la preparación de los insumos de metal mecánica, que son parte de la estación hidrológica.

Gracias a este apoyo de la Municipalidad de Santa Teresa, es que se logrón en primer lugar, armar la estructura metálica que albergara los sensores de presión, para la medición de la variabilidad del nivel de agua en el río Santa Teresa, tal como se muestra en la Foto 3.20, donde se está realizando la presentación de la estructura hacer instalada en el pilar del puente La playa, en su margen derecha. En dicha foto, se aprecia al personal profesional y técnico que tuvo a cargo la instalación de la estación hidrológica de La Playa:

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Dr. Wilson Suarez Alayza (SENAMHI - Lima) Ing. Fernando Arboleda Orozco (SENAMHI - Lima) Ing. Sandro Arias (SENAMHI - Cuzco) Tec. Percy (Municipalidad de Santa Teresa) En la Figura 3.19, se observa el esquema funcional de cómo estaría instalada la estación hidrológica y cada una de sus componentes, entre las cuales tenemos: • • •

Estructura metálica Regla limnimétrica Sensores de presión atmosférico e hidrostático

En la Foto 3.20, se muestran los trabajos realizados en el pilar del puente, ubicado en la margen derecha para la instalación de la infraestructura metálica que albergará a los sensores automáticos y la regla limnimétrica a instalarse. Para dicha labor, se contó con el apoyo de un técnico que realizó la labor de perforación de hoyos en la zapata de uno de los pilares del puente, a fin de asegurar los soportes metálicos que mantendrían la verticalidad de la regla limnimétrica así como la seguridad y protección

de los sensores de presión. En la misma foto, se puede apreciar el estado final de la estación instalada, observándose la regla limnimétrica con un nivel de agua de 0,59 metros. En el proceso de la calibración de los sensores de

presión, se realizó un trabajo de programación de ambos sensores marca Solinst. El primero corresponde al “Levelogger” número 1055653 para control de la cota o nivel de agua respecto a una referencia, este sensor tiene una distancia de 19 centímetros respecto al fondo del río (offset).

Foto 3-20 Presentación de la estructura metálica, de la estación hidrológica automática de Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

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Figura 3-19 Esquema de instalación de la estación hidrológica automática. Fuente: Wilson Suárez, 2011

Figura 3-20 Instalación de la estación hidrológica de La Playa – Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

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El segundo correspondió al sensor “Barologger” número 1053732, que registra la presión atmosférica y cuyo valor permite ajustar del sensor levelogger. Dicho sensores permiten calcular la altura de agua por diferencia de presiones y posteriormente compararlos con la lectura de mira, el tiempo de lectura fue fijado cada 15 minutos.

3.5.5 Campaña de aforo en el río Santa Teresa Dentro delos trabajos de campo desarrollados en la subcuenca del río Santa Teresa, se realizaron labores de aforos por vadeo, a cargo del Ingeniero Fernando Arboleda y se contó con el apoyo técnico de la Municipalidad de Santa Teresa, tal como se observa en la Foto 3.21.

Foto 3-21 Aforo en el río Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

En la Tabla 3.6, se muestran los datos del aforo realizado en el río de Santa Teresa, apreciando que la sección transversal presenta un perfil hidráulico estable con valores que fluctúan entre 0,50 a 1,25 metros, alcanzado en promedio un valor de 0,99 metros. 3.5.6 Recepción de datos de la estación meteorológica de Quisoquipina Otras de las actividades desarrolladas durante la ejecución del proyecto, fue la visita a la estación meteorológica automática de Quisoquipina, a fin de inspeccionar su funcionamiento y operatividad, en la recopilación de la información meteorológica. El acceso a la estación, se vio complicada por las condiciones reinantes en la zona, a raíz de la presencia de precipitación sólida y líquida que se venía registrando, tal como se aprecia en la Foto 3.22.

Una vez llegada a la estación meteorológica de Quisoquipina, se pudo observar lo siguiente: •

• • •

•

Accesibilidad al glaciar Quisoquipina, el glaciar muestra una geodinámica interna en su frente, observándose presencia de grietas cubiertas por nieve fresca; así mismo, se mostró zonas de deslizamiento. La estación muestra un deslizamiento de los brazos del trípode, que se corroboró por la medición del ángulo que hay entre ellos. El soporte de los instrumentos se encuentra a nivel; es decir, que el giroscopio está trabajando bien. La base de los brazos del trípode están cubiertas por una capa de nieve fresca de 0,30 m. En la base se observa hielo sucio, esto debido a que la estación retiene el aire que contiene partículas en suspensión. Se observa una acumulación de nieve de unos 0,50 x 0,50 m, de altura y diámetro respectivamente, al costado del contrapeso;

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Tabla 3-6 Se muestran los datos del aforo realizado en el río de Santa Teresa, apreciando que la sección transversal presenta un perfil hidráulico estable con valores que fluctúan entre 0,50 a 1,25 metros, alcanzado en promedio un valor de 0,99 metros.

•

aparentemente el contrapeso hace que el flujo de viento pierda intensidad, originando que se acumule nieve. También se observa una acumulación de nieve de unos 0,50 metros de altura x 1,0 metro de diámetro, el cual se produce debajo de los sensores de radiación.

al 100% el funcionamiento de la estación meteorológica, entre los cuales tenemos: •

Las condiciones iníciales de la NEMA son: •

• •

Se instaló el dispositivo RS232 (pad de observación de datos) y no se visualiza datos, muestra que no están en funcionamiento los sensores, esto posiblemente a que la nieve (fuerte caída de esta) evita que la batería se cargue de manera correcta. El indicador de humedad de la NEMA está saturado de humedad. Los sensores y panel solar están libres de cúmulos de nieve.

Después de estas observaciones, se procedió a realizar los trabajos programados y aquellos que fueran necesarios para dejar operativa

• •

Se hizo el cambio de batería (capacidad de durar de 12 a 15 días sin carga bajo condiciones de altura y configurada para los sensores de la estación climática) y regulador de voltaje, también se realizó la comprobación de continuidad de corriente eléctrica y que todos los sensores funcionan correctamente, dato verificado con el RS232. Se descargó los pocos datos almacenados en la memoria interna. Se removió la nieve que se venía acumulando en la parte posterior del contrapeso, permitiendo de esta manera que el flujo de viento siga su camino. No se removió la nieve situada por debajo de los sensores de radiación, para evitar sesgo de medición de esta variable. Se ha comprobado el funcionamiento correcto de los sistemas de alimentación; es decir, alternando batería con panel solar.

Foto 3-22 Condición de la red vial de acceso al glaciar Quisoquipina. Fuente: Elaboración propia

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En la Foto 3.23, se observa al Ingeniero Arias, de la dirección Regional de Cuzco, al momento de realizar los trabajos de inspección, evaluación y recepción de la data registradas por cada uno de los sensores que conforman la estación meteorológica

de Quisoquipina. Dicho trabajo, ha permitido que la estación quede operativa y registrando la variación del comportamiento de cada variable seleccionada.

Foto 3-23 Supervisión y recepción de la data registrada en la estación meteorológica de Quisoquipina. Fuente: Elaboración propia.

Además de estos trabajos realizados, se desarrollaron campañas de aforo en la zona, con el fin de evaluar el aporte de escurrimiento superficial del río Puru Puru y de sus principales tributarios. Dicho aportes está asociado directamente al aporte del retroceso del glaciar de Quisoquipina (Ausangate). Se realizaron 6 aforos (hojas técnicas en anexos) en total, siendo la distribución de los mismos de la manera siguiente: Los dos primeros se realizaron a menos de 5 metros de la lengua del glaciar Quisoquipina, obteniéndose: • •

•

El primero, en la misma lengua mostraba un caudal de 0,061 m3/s. El segundo, a 4 metros más abajo, el cual recibe los aportes de un tributario lateral, obteniéndose un caudal total de 0,037 m3/s. En la Foto 3.24, se muestra al Ing. Arboleda realizando dicho trabajo. El tercer punto de aforo (300 metros aproximado

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•

desde la lengua glaciar), acumula los pequeños escurrimientos provenientes del nevado Quisoquipina; además, serviría como punto de control para la instalación de una regla limnimétrica y de sensores de nivel de agua. En este punto, el caudal determinado fue de 0,043 m3/s, sobre la Foto 3.25 se muestra dicha sección (punto de aforo 3). Los puntos de aforo 4 (0,055 m3/s) y 5 (0,101 m3/s), fueron seleccionados de tal manera que se logrará registrar la acumulación del escurrimientos superficial originado por los glaciares de la zona, y determinar su contribución al río Quisoquipina. El aforo 6, integra el aporte de todos los tributarios que tiene origen glaciar, al río principal de Quisoquipina. El caudal aforado en este punto fue de 0,136 m3/s.

En la Figura 3.20, se observa la distribución espacial de los puntos de control hidrométricos seleccionados, entre los cuales se tiene identificados los puntos de aforo 4, 5 y 6.

Foto 3-24 Aforo cerca al glaciar. Fuente: Elaboraci贸n propia

Foto 3-24 Aforo a 300 metros del de Quisoquipina. Fuente: Elaboraci贸n propia

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Figura 3-20 Ubicación de los puntos de control hidrométrico. Fuente: elaboración propia

3.6 Métodos y técnicas de estudios en glaciares En esta parte de las actividades técnicas, se logró articular la selección de los métodos y técnicas para el desarrollo de un estudio de glaciares. Dentro de esta selección tenemos los siguientes: Practica de métodos y técnicas para el estudio de retroceso de Glaciares. En dicha práctica se estudió de retroceso de glaciar, mediante el Balance de Masa (BM), por lo cual se desarrollaron 3 métodos para estimar el BM. • Método directo topográfico Consta de un levantamiento topográfico del frente del glaciar, con la utilización de un equipo topográfico denominado estación total. El trabajo de campo, implica realizar un reconocimiento de la zona y la ubicación de puntos de control, que servirán de referencia para el levantamiento topográfico. Estos puntos servirán para monitorear el avance/retroceso del glaciar, en términos de longitud.

de variabilidad de la masa glaciar, especialmente de las zonas de sublimación y fusión (Foto 3.26). Esto de cierta manera permite explicar la tasa de pérdida en el glaciar, entendiendo que la energía requerida para pasar de hielo a agua es 8 veces mayor que de hielo a vapor de agua. • Método glaciológico Esta técnica, consiste en instalar una batería de balizas, para nuestro caso 11 balizas, para lo cual se utiliza un perforador térmico, que permite realizar las calicatas en el glaciar y de esta manera lograr sembrar en la zona las balizas. En la Foto 3.27, se muestra el proceso de la medición de la densidad del hielo, para el período comprendido entre el 2009 al 2011. En la Figura 3.21, se muestra la ubicación final de las estaciones a instalarse en el nevado de Quisoquipina, para la recolección de información de variables meteorológicas e hidrológicas, entre las cuales tenemos:

• Método indirecto del balance hidrológico

Precipitación, temperatura, velocidad de viento, humedad relativa, radiación solar y nivel de la nieve.

Permite realizar un análisis in situ de las condiciones

La instalación de los sensores hidrológico (Foto 3.28),

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se realizará durante Septiembre, para lo cual se han realizado las coordinaciones con el gobierno local de Santa Teresa, trabajo que se llevará e dos fases:

En ambas comisiones, se tiene planeado desarrollar campañas de aforo a lo largo del río Santa Teresa; así como también, sobre el río Quisoquipina.

• Fase 1:

3.7 Equipamiento

Está centrada en la instalación del sensor hidrológico en el punto denominada La Playa.

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

En esta misma fase se ha programado visitar la estación meteorológica de Quisoquipina, con el fin de evaluar la operatividad de la misma y bajar la información almacenada, para su validación. Esta fase ya ha sido desarrollada, por lo que el informe contempla su inclusión. • Fase 2: Se ha programado la instalación de la estación hidrológica en la parte alta de la subcuenca del río Santa Teresa, cerca al glaciar, para lo cual el trabajo de campo se llevará a cabo desde la zona de Mollepata. Durante esta comisión, se realizará una vista a la estación automática de Incashiriasqui, con el fin de ver su operatividad y funcionamiento.

• • • • • • • • •

Correntómetro AOTT y accesorios. Micro correntómetro AOTT y accesorios, para aforo por suspensión y vadeo. Contómetro digital. GPS GARMIN. Altímetro. Cámara fotográfica digital. Unidad móvil equipada para la zona. Celular con salida RPM. Distanciómetro.

En la Foto 3.29, se muestran los equipos digitales utilizados para medir cada uno de los parámetros hidrológicos e hidráulicos de los ríos seleccionados, durante los trabajos de campo que se han desarrollado en diferentes periodos de tiempo.

Foto 3-26 Práctica de medición de la sublimación en la zona acumulación. Fuente: Elaboración propia

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Foto 3-27 Medición de la densidad de hielo, ciclo hidrológico 2009-2011. Fuente: Elaboración propia

Figura 3-21 Ubicación de las estaciones hidroglaciar en Quisoquipina. Fuente: Elaboración propia

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Foto 3-28 Sensores de presi贸n (barologger y levelogger) Fuente: Enviroequip, 2011

Foto 3-29 Equipos hidrol贸gicos utilizados en la evaluaci贸n de campos. Fuente: Elaboraci贸n propia

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3.8 Conclusiones

al cambio de equipos eléctricos reinicio de manera correcta, guardando datos cada 15 minutos.

Subcuenca del río Santa Teresa •

En el río Santa Teresa el periodo de lluvia se ha adelantado, lo cual permitió realizar un aforo que dio un caudal de 9,1 m3/s.

•

Se instaló una regla limnimétrica en el puente Sahuayaco además de sensores de nivel, los cuales se encuentran operando de manera correcta y se encuentran bajo custodia de la municipalidad de Santa Teresa.

•

Se realizaron coordinaciones para la instalación de los sensores faltantes.

•

Subcuenca del río Quisoquipina

•

Se realizó el cambio de la batería en la estación climática ubicada en el glaciar, la nueva batería permitirá trabajar 15 días aproximados sin carga del panel partiendo del supuesto que la nieve lo cubra, además del regulador de corriente para descartar posibles errores de carga en el futuro.

•

La estación se encontraba paralizada, posterior

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•

La campaña de aforos constó de 7 puntos, el primero sobre el río Phinaya (al costado del puente próximo al pueblo) donde el caudal es de 0,72 m3/s, el último punto se tomó en la naciente del nevado Quisoquipina (acumula aportes de nevados vecinos) donde el caudal es de 0,136 m3/s.

•

La ruta de acceso esta operativa pero deteriorada por la lluvias que se adelantaron, pero se puede realizar trabajos sobre el nevado.

•

El glaciar presenta una dinámica muy fuerte, lo cual se ve reflejado en la aparición de nuevas grietas.

•

La estación se climática se encuentra operativa y en buen estado.

•

En base a los aforos se observa que la infiltración de agua del nevado es importante, esto se refleja en los aforos más cercanos al nevado (primeros 3 puntos de aforo).

Capítulo 4. DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL

Para la determinación de la disponibilidad hídrica superficial, de la zona de estudio, la cual está comprendida entre las subcuencas de los ríos Aobamba Santa Teresa y Sacsara, se ha considerado dos fases dentro de los procesos metodológicos a seguir. 4.1 Metodología El desarrollo del estudio, está estructurado en una fase de gabinete y una fase de campo, las que se interrelacionan entre sí; de tal manera que nos permita esquematizar el sistema hidrológico de la zona de estudio, comprendiendo su funcionamiento a nivel espacial y temporal.

4.1.1 Fase de campo

•

• •

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

• •

•

Selección de los puntos de control hidrométrico, en las subcuencas con aporte glaciar, en la parte más alta. Permitirá, seleccionar los puntos de control, más adecuado para evaluar el escurrimiento superficial, que generan los glaciares al experimentar los impactos del cambio climático. Campaña de aforo por vadeo, en cada uno de los puntos identificado para control hidrométrico. Es el eje principal de esta fase de campo, pues tendrá la misión de realizar las actividades de hidrometría, generando mediciones tanto las variables hidrológicas, hidráulicas y meteorológicas. Reconocimiento integral de la hidrogeomorfología de las cuencas en estudio.

Nos dará una idea general, de las características físicas de las cuencas y su relación con el ciclo hidrológico; así como, permitir realizar con pleno conocimiento de la cuenca, los ajustes a los resultados preliminares en la fase de gabinete. Esquematizar el sistema hidro-glaciar de las cuencas. Tener una idea clara de sistema hidrológico que se está evaluando, identificación de cada uno de loa variables, parámetros y componentes que están estrechamente relacionados con el recurso hídrico así como la parte social. Visita y recopilación de información hidrometeorológica. Debido a que en la zona, existen estaciones de propósitos específicos, se realizaron coordinaciones a fin de ver la posibilidad de contar con dicha información, así como también lograr acceder a la data de las estaciones que se encuentren muy alejadas y que demoran en ser remitidas al a sede central. Además, de corroborar la correcta toma de la data y la operatividad de los instrumentos utilizados 4.1.2 Fase de gabinete

Comprende básicamente, la fase de recopilación de la información hidrológica y meteorológica, tanto de la red de estaciones convencionales y automáticas con que cuenta el SENAMHI, así como de las registradas en la fase de campo. Para poder explicar el comportamiento hidrológico, es necesario disponer de datos confiables. Hasta el momento los errores del banco de datos dificultaban la ejecución de estos estudios. Es necesario entonces, en primer momento, criticar y homogeneizar las series pluviométricas anuales y completarlas a nivel mensual. Con el fin de evaluar el volumen de la información, conservando una buena imagen de la variabilidad de la lluvia, delimitaremos zonas pluviométricas homogéneas al interior de las cuales las series pluviométricas son pseudo-proporcionales.

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Buscaremos luego, un índice representativo de la variabilidad de la lluvia de esas zonas. Estos índices podrán ser utilizados para el estudio de la distribución espacial de las precipitaciones lÍquidas. Un paso importante para el proceso de crítica y regionalización pluviométrica es la determinación del método a utilizar; Rossell (1997) realizó dentro del estudio “Régionalisation de l’influence du Niño sur les précipitations de l’Equateur” una importante comparación entre diferentes métodos, la cual es transcrita parcialmente para la elaboración de un marco teórico que permita la comprensión de esta parte. Homogeneización de las precipitaciones anuales Una serie de valores observados es de carácter aleatorio simple si todos sus valores son independientes y provienen de un tiraje de sorteo aleatorio entre una misma población estadística. El carácter aleatorio puede modificarse, según Brunet-Moret (1979): •

• •

Efecto de persistencia: los valores dependen de los antecedentes, pero la serie es estacionaria y sus parámetros de distribución no varían en el tiempo; Efecto de tendencia: la esperanza matemática de los valores observados varía en el tiempo; Efectos cíclicos o pseudo-cíclicos: la esperanza matemática de un valor varía en el tiempo, pero el valor medio de las series suficientemente largas puede considerarse como estacionario; Errores de observación y de medida: éstos afectan a uno o a varios valores de la serie. Una serie de totales anuales puede contener al mismo tiempo varios de estos tipos de efectos. Los tres primeros caracterizan la pluviometría del sitio y constituyen la organización interna de la serie Solo los errores de observación y medida o errores sistemáticos afectan la homogeneidad de la serie. La homogeneización consiste en detectar e identificar estos errores.

Las fuentes de consecuencias

heterogeneidad

Modificación del medio circundante o del sitio de medida

Por desplazamiento del instrumento: este es un caso frecuente y a menudo la estación conservará

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Por modificación del medio circundante: que puede ser brusco (construcción cercana) o progresivo (crecimiento de árboles cerca del instrumento). Por cambio de la altura del instrumento: la cantidad de agua recibida por el pluviómetro varía sensiblemente, sobre todo cuando el sitio está expuesto al viento. Errores debidos al aparato •

•

Modificación de la superficie receptora por construcción, cambio o deformación: si los pluviómetros comercializados tienen una superficie receptora constante y conocida, no es lo mismo para los totalizadores de fabricación artesanal. Errores de calibración: un defecto de construcción o un error de calibración pueden producirse en el caso de los pluviógrafos.

Errores de medida •

sus

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

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

•

A nivel de la probeta o de la regleta: la confusión de probeta es un caso típico. Como ejemplo se puede citar un caso típico, anteriormente se acostumbraba la utilización de pluviómetros de 100 cm² con la probeta en vidrio correspondiente. Una vez rota ésta, el observador podía recibir una nueva en plástico, pero calibrada por un pluviómetro de 200 cm². En este caso, las medidas posteriores al cambio sobrestimaron en 50% la altura real de la lluvias. Este error, generalmente es detectado fácilmente, pero puede ser también confundido con un cambio de sitio, especialmente en las regiones montañosas donde existen fuertes gradientes de precipitaciones. Otro caso difícil de detectar se presenta cuando el observador dispone, por “seguridad”, de dos probetas (evidentemente diferentes) y las utiliza alternadamente. A nivel de registro: por falta de tinta, errores de datos, anotación errónea de las alturas medidas, errores de transcripción, etc.

Errores de transmisión •

Pérdida del correo o mal funcionamiento de

los sistemas de transmisión (radio, teléfono etc.). Errores durante el archivo y la publicación Durante la recopilación y la transcripción de los datos brutos, pueden producirse errores de copia o de digitación y por tanto los anuarios publicados pueden contener estos errores (olvido de datos, errores de estaciones, etc.). Según su naturaleza, los errores sistemáticos tienen consecuencias diferentes. Una inversión de probeta es un caso muy frecuente y necesita generalmente pocos años para ser detectado si no hay utilización simultánea de varias probetas. Cuando se conoce la fecha del cambio, es posible reconstituir los totales anuales, mensuales y hasta diarios. Un cambio en el medio circundante del pluviómetro se detecta si se dispone de largas series homogéneas antes y después del cambio. Mientras el cambio es más marcado, menos años serán necesarios para detectarlo. La experiencia indica que, en este caso, se puede corregir los totales anuales y mensuales para homogeneizar la serie pero es imposible corregir los datos diarios. En el caso de desplazamientos frecuentes del instrumento o de otras causas producen el mismo efecto, las heterogeneidades no podrán ser detectadas y ninguna corrección podrá ser realizada. Selección del método de crítica de datos Estas numerosas fuentes de heterogeneidad indican la necesidad de un control riguroso de los datos pluviométricos. En general, un desplazamiento del pluviómetro coincide con un cambio de observador y la confusión de probetas se produce luego de una interrupción de las medidas. Un buen seguimiento histórico indicando los cambios de sitio, de observadores, de aparatos de medida y del medio circundante, y una verificación frecuente de dimensiones del pluviómetro y de las probetas, permitiría resolver la mayoría de los problemas. Desgraciadamente, si los inspectores conocen los detalles de la vida de una estación, éstos Figuran raramente por escrito y la desaparición de las “personas que conocen”, hace igual desaparecer la información. Una parte del historial puede ser reconstruida a partir de documentos originales enviados por los observadores o a partir de

algunos informes de las misiones realizadas por los inspectores. Pero esto generalmente es insuficiente, de ahí la necesidad de efectuar pruebas de homogeneidad de los datos anuales y mensuales complementada por una verificación en el terreno. Existen numerosas pruebas estadísticas: pruebas de signos, de correlación serial de Wald, de Wolfowitz y Anderson, de puntos de fase, de correlación de rango de Mann y Sperman, de Fisher-Yates, etc. Estas pruebas solamente pueden demostrar el carácter aleatorio de una serie de variables independientes, lo que implica la hipótesis de la inexistencia de una organización interna de la muestra observada. Desgraciadamente, la mayoría de las series pluviométricas anuales no tienen una organización interna. Estas pruebas se concibieron para comparar una parte de la muestra con el resto, es necesario entonces, determinar con anterioridad el corte entre las series homogéneas. Variando las series de valores se podría encontrar la fecha más probable de la ruptura a condición de que ésta sea única. Pero en casos complejos de varias rupturas, estas pruebas no pueden hacer la diferencia entre los errores sistemáticos y una organización interna de la serie, pues no han sido elaborados para ello. Prueba de simple acumulación El principio es bastante simple. Consiste en colocar en la abscisa el número de años omitiendo los valores faltantes, y en las ordenadas la suma de Xi/Xm, donde Xi representa las precipitaciones anuales y Xm la pluviometría media de todos los años utilizados. En el caso de una serie cronológica de carácter aleatorio simple, el gráfico de simple acumulación oscilará alrededor de una recta pasando por el origen. Si la serie es afectada por uno o varios efectos enumerados anteriormente, el gráfico presentará uno o varios cambios de pendiente. El gráfico de simple acumulación permite encontrar todos los períodos durante los cuales la media ha sido perturbada. Si las pruebas de simple acumulación son más eficaces que las otras pruebas estadísticas para la búsqueda de errores, éstas no aportan criterios verdaderamente objetivos en lo que concierne a la homogeneización de datos pluviométricos. A menudo es imposible distinguir con certeza a partir de una sola serie de datos los errores sistemáticos de un cambio de tendencia climática bien marcada. Felizmente, en el estudio de las precipitaciones, se dispone generalmente de varias estaciones

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situadas en una misma región. •

Pruebas de doble acumulación

Suponemos la existencia de zonas climáticas en el interior de las cuales se dispone de varias estaciones cuyas series están vinculadas por coeficientes de correlación lineal significativamente positivos. Situadas en una misma zona climática, las estaciones son sometidas a los mismos efectos de persistencia, de tendencia, o pseudo-ciclos. Los coeficientes de variación son entonces, similares y los totales pluviométricos anuales son pseudoproporcionales. Para un año i, las precipitaciones anuales Xi y Yi de dos estaciones X y Y de la misma zona están unidas por la siguiente relación: Xi/Xm = Yi/Ym + ei. (I) Xm y Ym corresponden a las medias interanuales de dos estaciones. ei es un término aleatorio independiente de Xi y de Yi, cuya esperanza matemática es igual a cero y varianza es tanto más pequeña que el coeficiente de correlación lineal entre las dos estaciones es más fuerte. El principio consiste en llevar en abscisa la suma de Xi/Xm, y en ordenada la suma de Yi/Ym. Cuando las estaciones están suficientemente próximas para pertenecer a una misma tendencia climática, la relación lineal existente entre las dos sumas acumuladas será independiente de eventuales fluctuaciones climáticas, y únicamente alterada por factores aleatorios cuando los datos son homogéneos. En este caso, toda modificación de la pendiente del gráfico corresponderá a errores sistemáticos, y el cambio de pendiente corresponderá a la variación de la media. Para utilizar este método, es necesario primero, determinar de manera empírica los grupos de estaciones que pertenecen a una misma zona climática. Para esto se necesita tomar en cuenta las distancias entre las estaciones, efectos del relieve, tipo de régimen de las lluvias, etc. El tamaño de una zona climática se restringe si se disminuye el intervalo de tiempo, o si se exige una pseudoproporcionalidad más fuerte. Luego, al interior de los grupos se compara cada una de las estaciones con las otras, lo que significa que para un grupo de m estaciones, el número de doble acumulación alcanza m (m-1)/2, sea 45 doble acumulación para un grupo de diez estaciones (190 para 20, etc.) La mejor manera de utilizar la doble acumulación es la de seleccionar, en una zona climática determinada, algunas estaciones que tengan largas series, donde se asegura la homogeneidad

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

•

Su construcción no debe exigir hipótesis preliminares en la distribución de totales pluviométricos anuales. Para un año determinado, el total anual de una sola estación no puede servir, a priori, de valor de referencia, Se supone que en el conjunto de datos, existe un valor estimativo de la tendencia climática regional, más representativa que la información parcial de cada una de las estaciones. La construcción del vector debe ser concebida de manera de que toda la información disponible sea utilizada sin que los datos erróneos tengan una influencia sensible en el resultado. Las estaciones con las duraciones de registros muy cortos (menos de 5 años) no serán eliminadas, pues sus datos pueden contribuir a la construcción de un componente

anual del vector. Análisis de la matriz de datos El conjunto de los totales anuales constituye una matriz A donde las columnas representan las estaciones y las filas los años. Los m datos obtenidos durante un año i representan las coordenadas de un vector (lluvia) anual en el espacio de las estaciones. Si la pseudoproporcionalidad era estricta, los n vectores constituían un conjunto de vectores colineales y la matriz podía ser reemplazada por una matriz degenerada. En realidad, los datos reales no siguen este modelo teórico ya que cada estación tiene fluctuaciones aleatorias, la matriz de datos A puede ser considerada igual a la suma de dos matrices: A = B + E, B representa la información teórica buscada y E las perturbaciones aleatorias. Construcción de un vector por la media aritmética Una de las posibilidades es calcular para cada año un elemento del vector utilizando la media aritmética de todos los totales observados en el transcurso de este año. En caso de homogeneidad previa de todos los datos y de distribución normal, esta media corresponde efectivamente a un parámetro de tendencia central. Pero, las variables se alejan a menudo de una distribución normal sea a causa del número reducido de datos, lo que da lugar a las distribuciones asimétricas; sea por la existencia de series cronológicas heterogéneas regidas por distribuciones plurimodales; sea por la presencia de valores extremos que alteran el cálculo de la media (contaminación de la media por los valores extremos). El vector Hiez Una buena estimación del valor central es el valor modal, pero no existe método simple para su cálculo. En el caso de numerosos datos, podríamos agruparlos por clases y tomar como valor modal el punto central de la clase de más grande frecuencia. Si esto no es el caso, será difícil encontrar los valores modales. Hiez (1977) elaboró un método original de tratamiento filas-columnas de la matriz de datos. La rapidez de convergencia del algoritmo depende de la calidad de los datos. La ausencia de valores no influye en el tratamiento a condición de tener por lo menos tres valores por fila y por columna, pero la estimación del vector será mejor si los datos son numerosos. Una vez construido el vector, las estaciones son comparadas con el vector por doble acumulación,

esta comparación no está hecha en los valores medios, pero si en los valores más frecuentes. El vector de índices anuales de precipitación Brunet-Moret (1979) consideró que una zona climática puede estar representada por un vector cuya esperanza matemática es igual a 1. La ecuación A = B + E se puede escribir: Xij/Xmj = Zi + eij (II) Donde: Xij Xmj Zi eij

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

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

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

(IV)

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

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delimitando el intervalo de comparación. Estas cantidades son similares a 2/π y a π/2, valores debido a los errores más frecuentes entre las probetas y los pluviómetros. Para un grupo homogéneo, podemos considerar que el valor Zi que toma el vector cada año es igual a la media de las anomalías del conjunto de las estaciones del grupo de aquel año. El vector tiene por definición una media igual a uno para todo el período. Un valor anual del vector de 1,2 significará que se lo ha observado en media de las precipitaciones excedentarias del 20% en el conjunto de los pluviómetros de aquel año. Estimación de la precipitación media areal Para evaluar la precipitación caída en una zona de la superficie terrestre, es indispensable basarse en valores puntuales. Para determinar la precipitación media de la cuenca se puede realizar por los métodos: • • •

Promedio aritmético Polígono de Thiessen Isoyetas

Goméz 1987, el método más preciso de evaluar la precipitación espacial es el de Isoyetas; obtenidos los valores puntuales de precipitación en todas las estaciones seleccionadas de la cuenca, se procedió a plotear en un mapa las estaciones y sus cantidades de lluvia, luego se interpola para obtener isolíneas de igual valor pluviométrico en la cuenca y subcuencas respectivas. Este método nos permite estimar la variación paulatina de las precipitaciones en el espacio, aún en zonas montañosas.

Análisis de temperatura Aquí se realizará un estudio integral de las temperaturas a nivel anual y mensual, considerando los valores medios. La información seleccionada para tal fin, corresponde a las estaciones Climatológicas Ordinarias, principales y sinópticas ubicadas en todo el territorio nacional. Tal como se muestra en la Tabla A.2. Con dicha información, es analizada con el fin de determinar su confiabilidad y representatividad, este proceso es desarrollado en las tres vertientes hidrográficas, con el fin de conocer el comportamiento y distribución espacial y temporal. En cada uno de los grupos se realiza un análisis primario, a fin de detectar errores sistemáticos y de observación, para luego proceder al consistenciado, completación y extensión de la serie de datos, que nos permita homogenizar el período de estudio (1969 – 2006). El análisis de la variabilidad térmica con la altitud, se desarrolla con el fin de patrón de comportamiento que experimenta esta variable en función de la altitud y, de esta manera generar valores de temperatura en puntos donde no se registra esta variable. Finalmente se determinará los valores medios mensuales de la temperatura, en cada uno de los puntos seleccionados, permitiendo representar esta variable a nivel espacial. •

Determinación de la temperatura a nivel mensual

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

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

Estimación de la evapotranspiración

(V)

Donde: Pm AP AT

= = =

Precipitación media de la cuenca área parcial entre isoyetas área total de la cuenca

Para la interpolación de los valores puntuales se

utilizó la ayuda del software Surfer 7.0.

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

Factores meteorológicos Factor suelo Factor planta

Evapotranspiración potencial (ETP): es la máxima evapotranspiración posible bajos las condiciones existentes, cuando el suelo está abundantemente provisto de agua (colmada su capacidad de campo) y cubierto con una cobertura vegetal completa. Este parámetro se calcula. Evapotranspiración real (ETR): es la evapotranspiración que ocurre en condiciones reales, teniendo en cuenta que no siempre la cobertura vegetal es completa ni el suelo se encuentra en estado de saturación. Este valor se mide, si bien hay fórmulas que permiten evaluarlo. Procedimientos para estimar la ETP: La pérdida de agua desde la tierra hacia la atmósfera, por medio de la transpiración de la vegetación y de la evaporación directa, constituye una parte importante del problema del balance de agua. Sin embargo, la medición directa de esos factores resulta ser extremadamente dificultosa, y es precisamente esta dificultad la que ha llevado a desarrollar un número de fórmulas tendientes a estimar la pérdida de agua, directamente de los datos meteorológicos. Así, numerosos científicos de todo el mundo, han trabajado sobre este tema aportando un sinnúmero de fórmulas matemáticas: Penman-Inglaterra-1948, Thornthwaite-EEUU-1948, Turk-Francia-1954, Sharov-Rusia-1959, Blankey y Criddle-1950, Papadakis-Argentina-1961, etc. Todas estas fórmulas pueden ser agrupadas en 3 categorías principales: 1. Aquellas que involucran el flujo de vapor de agua. 2. Aquellas que utilizan el balance de calor de la superficie evapotranspirante. 3. Aquellas que usan una relación empírica determinada entre la ET y uno o más parámetros meteorológicos. Ninguno de estos métodos provee una solución completamente adecuada a los problemas de evapometría dado que ninguno está libre de suposiciones, constantes arbitrarias o dificultades técnicas de observación y medición. A pesar de las deficiencias, un número de trabajadores ha sostenido que estos métodos permiten al climatólogo estimar la ET total con una mayor exactitud que lo que pueden lograr los especialistas en suelos, midiéndola. La variable evapotranspiración ha sido analizada mediante el modelo de Hargreaves-Samani

(1985), modelo que ha sido evaluado en el trabajo de Waldo Lavado, 2008 sobre Comparación de diferentes modelos de Evapotranspiración con el modelo estándar de la FAO Penman Monteith, en la cuenca amazónica peruana. El referido estudio concluye que el Modelo de Hargreaves-Samani es el que mejor se aproxima al método de Penman Monteith. Por otro lado se justifica el uso de este método en la medida que no existe información climática suficiente para aplicar el método de Penman Monteith. El modelo de Evapotranspiración de HargreavesSamani es: ETP = 0,0023*(Tm+17,8)(Tmáx-Tmín)0,5*Ra (VI) Donde: ETP (mm/día) Tm : Temperatura media (ºC) Tmáx : Temperatura máxima (ºC) Tmín : Temperatura mínima (ºC) Ra : Radiación extraterrestre (mm/día) De manera análoga al tratamiento de las variables de temperatura y precipitación se ha procesado la Evapotranspiración en grillas regulares de 0,5*0,5 km de resolución, para lo cual se ha diseñado en Excel una hoja de cálculo que permite automatizar este proceso para la estimación de esta variable en un número ilimitado de puntos en las subcuencas de estudio. El proceso se simplifica al tener ya la información espacializada de Tmáx, Tmín y Tmed de las subcuencas Para la estimación de esta variable ETR, conocida también como déficit de escurrimiento (D), se ha aplicado el método de Turc, el cual utiliza como variables de entrada la temperatura media anual y la precipitación acumulada anual, en la estimación de la evapotranspiración real acumulada anual. La ecuación de Turc para la estimación del déficit de escurrimiento anual, es de la forma:

(VII)

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Donde:

de curvas, establecida a partir de observaciones hechas en 254 cuencas situadas en todos los climas de la tierra.

P = Precipitación anual L = Coeficiente de Temperatura T = Temperatura media anual (°C) D = déficit de escurrimiento anual (mm) Esta ecuación estima la evaporación real con base en un balance de masas, en función de elementos meteorológicos simples como valores promedio de largo plazo de temperatura y de precipitación en una cuenca. Turc en 1954, adopta una familia

Para la desagregación mensual de este Déficit de escurrimiento anual se utiliza un factor mensual a partir de la ETP estimada por Hargreaves-Samani. Este factor se obtiene por el cociente entre la ETP del mes y la ETP anual y se multiplica por el Déficit de escurrimiento anual (D), estimado con método de Turc (Figura 4.1).

Figura 4-1 Modelo gráfico para el mapeo de la Evapotranspiración. Fuente: Elaboración propia

De manera similar al tratamiento de la variable temperatura se genera información de ETR en puntos grid de 0,5*0,5 km de resolución. Este proceso se ha realizado con la opción del Algebra de Mapas de ArcGis. Estimación de la disponibilidad hídrica La disponibilidad hídrica se determinará con la ecuación simplificada del Balance Hídrico Superficial, empleándose la expresión simplificada siguiente:

(VIII)

que relaciona a las variables siguientes: P Precipitación en mm., ET Evapotranspiración en mm., Esc Representa la salida superficial de la cuenca o aportaciones de la Red Fluvial, en mm., ΔS Cambio de almacenamiento en mm.

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Debido a que el estudio tiene una escala temporal, a nivel multianual, el terminó correspondiente al cambio de almacenamiento (ΔS) se considera que toma el valor de 0, debido a que la variabilidad del almacenamiento no experimenta cambios significativos a dicha escala, lo que no ocurre cuando se trabaja a escalas inferiores como son meses, semanas o días, donde esta variable si toma mayor importancia. Finalmente nuestra expresión algebraica quedo expresada por:

(IX)

cuya aplicación permitirá conocer la disponibilidad del recurso agua en la superficie integral de una región, cuenca o subcuencas, así como también su distribución espacial y temporal. Para los análisis a nivel espacial, de cada una de las variables que gobiernan el ciclo hidrológico; se ha utilizado la aplicación de modelamiento cartográfico,

permitiendo caracterizar espacialmente el relieve, en entorno SIG. Dicha caracterización busca evaluar y establecer asociaciones entre los parámetros físicos y las variables hidroclimáticas, para lo cual se ha utilizado la herramienta Model Builder de ArcGis, que es una aplicación de programación gráfica. 4.2 Resultados El desarrollo de cada una de las aplicaciones metodológicas descritas en los ítems anteriores, ha permitido ir depurando la información y convertirla en data confiable; la cual desde un análisis regional, ha permitido caracterizar las cuencas en estudios a nivel espacial y temporal.

4.2.1 Homogenización con Hydraccess

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

Se definen periodos de trabajos recomendables, visto el informe 1 se define como periodo el comprendido entre 1964 hasta el 2008. Se define un número mínimo de 3 valores por año para la formación del vector regional. Se define un número mínimo de 3 años en una estación para que sea tomada en cuenta para el cálculo del vector regional. Se define un valor de 0,80 de desviación como límite inferior para la formación del vector. Se define un valor de 1,25 de desviación como límite superior para la formación del vector.

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

estaciones perfectas y 1 para las peores. Como un parámetro de refuerzo de esta etapa de verificación se hará una revisión de las mejores estaciones mediante el análisis de doble masa, tomando como referencia el índice del vector regional. Resultados de Homogenización A fin de poder escoger las estaciones en función de su calidad, se planteó una clasificación con cinco niveles de calidad, la cual está en función a comparaciones hechas con el vector regional de la zona geográfica donde se encuentran y el propio método de control de Hydraccess: •

Muy Buena Calidad, mantiene una muy buena correlación (r²>0,75) con el vector con series largas y/o la calidad de la estación es superior a 7,5 según Hydraccess.

• Buena Calidad, estaciones que tienen una buena correlación (0,75<r²<0,6) con el vector pudiendo tener series cortas o largas y/o la calidad de la estación está en el rango de 7,5 - 6 según Hydraccess. • Aceptable calidad, las estaciones tienen una aceptable correlación (0,6<r²<0,5) con el vector pudiendo tener series cortas o largas, algunas puedas ser consideradas como de buena calidad pero presentan series demasiado cortas (solo útiles para formar el vector) y/o la calidad de la estación está en el rango de 6 - 5 según Hydraccess. • Mala calidad, las estaciones tienen una baja correlación (0,5<r²<0,4) con el vector pudiendo tener series cortas o largas y/o la calidad de la estación está en el rango de 5 - 4 según Hydraccess. • Pésima Calidad, las estaciones tienen una muy baja correlación (r²<0,4) con el vector donde se ubican pudiendo tener series cortas o largas y/o la calidad de la estación esta inferior a 4 según Hydraccess. •

Debido al poco número de estaciones existentes en la zona no se puede juzgar la estación en función al número de datos, diferentes estudios toman en cuenta la longitud de la serie para calificar la calidad (ejemplo: Espinoza, 2008; Rossell 1993; etc.). 4.2.2 Homogenización pluviométrica

La homogenización a nivel anual es el punto de

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partida de la crítica de datos, este método toma en cuenta el valor total anual de toda la seria para generar el índice del vector. Regionalización para la zona de Santa Teresa Se determinaron 6 regiones pluviométricas circundantes a la región de estudio: • Región 1ST, ubicada en la parte alta de la cuenca del río Urubamba en un margen de altitud que va por encima de los 2 700 metros hasta su punto más alto. • Región 2ST, Ubicada en la parte media alta de la cuenca del río Apurímac margen de altitud que va por encima de los 2700 metros hasta su punto más alto. • • Región 3ST, Considera la parte media alta de la cuenca del río Pampas margen de altitud que va por encima de los 1 600 metros aproximadamente. • Región 4ST, considera la parte baja de la cuenca del río Pampas que va desde los 1 000 metros aproximadamente hasta casi 5 000 metros. • Región 5ST, Considera la parte baja de la cuenca del río Apurímac hasta el punto de unión con el río Mantaro. va desde los 1 000 metros aproximadamente hasta casi 5 000 metros (algunas cumbres no más). • Región 6ST, Considera la parte baja de la cuenca del río Urubamba, va desde los 750 metros aproximadamente hasta algunas cumbres próximas a los 4 000 metros. En la Figura 4.2, se observa las seis regiones pluviométricas en las cuales se ha dividido la cuenca del río Apurímac, Pampas y Urubamba, en función a las estaciones seleccionadas en el estudio. En dicha figura se aprecia que la cantidad de estaciones es muy limitada; sin embargo, se ha podido de acuerdo a las consideraciones contempladas lograr zonificar la región y dentro de ella la subcuenca del río santa Teresa, la cual esta pertenece a la Región 6. Los análisis desarrollados, para la obtención de cada una de las regiones pluviométricas son las siguientes: Región 1ST

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De acuerdo al análisis anual la primera región está compuesta de 9 estaciones, en general el vector es bueno y se apoya en series relativamente largas, la precipitación anual fluctúa entre 442 a 843 mm anuales, en la Figura 4.3 se aprecia este vector y en la Figura 4.4 el análisis de doble masa. En la Tabla 4.1 se muestran las estaciones conservando el código de la base de datos creada. Región 2ST Esta región está conformada por 11 estaciones con series que van entre los 7 a 28 años, ocupa la parte alta del rio Apurímac), la precipitación se encuentra dentro de un rango de 733 a 1 074 mm. La Figura 4.5, muestra este vector y en la Figura 4.6 el análisis de doble masa. En la Tabla 4.2 se muestran las estaciones conservando el código de la base de datos creada. Región 3ST Esta región está conformada por 10 estaciones con series que van entre los 10 a 31 años, ocupa la parte alta del rio Apurímac, la precipitación se encuentra dentro de un rango de 484 mm a 949 mm. Las Figuras 4.7 y 4.8, muestran los análisis del vector regional y doble masa, realizados para las estaciones seleccionadas cuyos resultados se muestran en la Tabla 4.3. La ubicación de esta zona considera la parte alta del rio Pampas. Región 4ST Esta región está conformada por 4 estaciones con series no muy largas para formar el vector; esto no significa que las estaciones tengan periodos cortos, estas ocupan la zona donde el rio Pampas confluye con el Apurímac. La precipitación se encuentra dentro de un rango de 453 mm a 1 054 mm. Las Figuras 4.9 y 4.10, muestras el vector regional y doble masa, de las estaciones seleccionadas, cuyos resultados se presentan en la Tabla 4.4. Región 5ST Esta región está conformada por 5 estaciones con series aceptables (relativamente largas) que permiten formar el vector regional (Figura 4.11), su zona abarca la parte baja del rio Apurímac. La precipitación se encuentra dentro de un rango de 595 mm a 2 389 mm, este grupo presenta el mayor rango de dispersión respecto a la precipitación promedio anual. La Figura 4.12, muestra el análisis de doble masa de las estaciones seleccionadas, cuyos resultados se presentan en la Tabla 4.5.

Región 6ST Esta región es la que presenta los mayores problemas, cubre desde la parte media hasta la parte baja del rio Urubamba. La parte baja no cuenta ninguna estación de referencia y todas se encuentran aglutinadas en la parte alta, el vector regional (Figura 4.13) ha sido formado con una serie no muy larga pero tiene correlaciones

aceptables (Tabla 4.6). La precipitación se encuentra dentro de un rango de 981 mm a 2 007 mm. La Figura 4.14, muestra el análisis de doble masa, de las estaciones seleccionadas. Dentro de esta zona, se encuentra ubicada la subcuenca del río Santa Teresa, observándose que el grueso de las estaciones se encuentra en la margen derecha del río Urubamba.

Figura 4-2 Regiones pluviométricas de la zona de Santa teresa determinado por el método del vector Regional a nivel anual. Fuente: Elaboración propia

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Figura 4-3 Vector regional anual para la zona 1ST. Fuente: Elaboración propia

Figura 4-4 Análisis de doble masa de índices para la zona 1ST. Fuente: Elaboración propia

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Tabla 4-1 Relaci贸n de estaciones de la zona 1ST.

Figura 4-5 Vector regional anual para la zona 2ST. Fuente: Elaboraci贸n propia

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Figura 4-5 Análisis de doble masa de índices para la zona 2ST. Fuente: Elaboración propia Tabla 4-2 Relación de estaciones de la zona 2ST.

Tabla 4-3 Relación de estaciones de la zona 3ST.

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Figura 4-7 Vector regional anual para la zona 3ST. Fuente: Elaboraci贸n propia

Figura 4-8 An谩lisis de doble masa de 铆ndices para la zona 3ST. Fuente: Elaboraci贸n propia

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Figura 4-9 Vector regional anual para la zona 4. Fuente: Elaboración propia

Figura 4-10 Análisis de doble masa de índices para la zona 4ST. Fuente: Elaboración propia

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Tabla 4-4 Relaci贸n de estaciones de la zona 4ST.

Figura 4-11 Vector regional anual para la zona 5ST. Fuente: Elaboraci贸n propia Tabla 4-5 Relaci贸n de estaciones de la zona 5ST.

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Figura 4-12 Análisis de doble masa de índices para la zona 5ST.Fuente: Elaboración propia

Figura 4-13 Vector regional anual para la zona 6ST. Fuente: Elaboración propia

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Figura 4-14 Análisis de doble masa de índices para la zona 6ST. Fuente: Elaboración propia Tabla 4-6 Relación de estaciones de la zona 6ST.

En la Figura 4.15, se muestra la representación del comportamiento pluviométrico para la zona de estudio así como la regionalización de esta variable a nivel espacial. Con la información de precipitaciones analizadas y homogenizada, para la zona de estudio, se procedió a regionalizar esta variable; para lo cual se ha considerado el ámbito de las cuencas de los ríos Apurímac y Urubamba, para lo cual se hace uso de un modelo de regresión múltiple. Se utilizaron 26 estaciones de precipitación con datos consistenciados, completados y extendidos para el periodo de referencia 1970 – 2007. El modelo adoptado ha sido tomado de los estudios de Naoum, Tsanis. (2004), quienes desarrollaron una metodología para correlacionar la precipitación con la topografía mediante técnicas de regresión lineal múltiple.

El modelo matemático formulado por S. Naoum y K. Tsanis (2004), es de la forma: PP mes (mm) = β1x + β2y+ β3Cz + β4x2 + β5y2 + β6z2 + β7xy + β8xz + β9yz + β10 (X) Siendo: β1, β2………. Β9 : coeficientes de las variables, β10 : término independiente x = lon (Km); y = lat (Km); z = altitud (msnm) de las estaciones pluviométricas. Los resultados de este análisis estadístico indican una alta significancia en el coeficiente de correlación, para los modelos mensuales, tal como se presenta en la Tabla 4.7.

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Figura 4-15 Regiones pluviométricas. Fuente: Elaboración propia

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Tabla 4-7 Coeficiente de correlación y error medio cuadrático para modelo Pp mensuales.

En la Tabla 4.8, se presentan los valores de los coeficientes mensuales de los modelos de regresión

múltiple formulados. En base a estos modelos, se tiene la capacidad para generar información de PP en

Tabla 4-8 Coeficientes del modelo de correlación múltiple para Pp mensual.

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Grilla climática de Precipitación en Subcuenca Santa Teresa La información de precipitación ha sido organizada en celdas o grid regulares de 1*1 km (Figura 4.16

y 4.17), de tal forma que se pueda visualizar en un sistema SIG la información, a nivel mensual de la Precipitación que fue generada con modelos regionales Este valor puntual de la precipitación está referido al centroide de cada celda.

Figura 4-16 Grilla de precipitación en celdas de 1*1 km de resolución. Fuente: Elaboración propia

Figura 4-17 Mapas de precipitación en grillas

a) Marzo

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b) Anual

Fuente: Elaboración propia

Caracterización de la precipitación en la microcuenca Sacsara-Santa Teresa y Aobamba En base a la representación espacializada regional de la precipitación en la subcuencas, se ha estimado el comportamiento mensual de esta variable por rangos de altitud, tal como se presenta en la Tabla 4.9. Cabe señalar que las zonas altitudinales en estas subcuencas, presentan las características altimétricas siguientes: Zona Baja Zona Media Zona Alta

: Comprendida entre los 1 450,0 y 3 500,0 msnm : Comprendida entre los 3 500,0 y 4 000,0 msnm : Comprendida entre los 4 000,0 y 5 950,0 msnm

Tabla 4-9 Comportamiento mensual de la Precipitación según zonas altitudinales.

La precipitación media multianual, en la región de estudio, es de 1 477,0 mm; siendo el mayor aporte pluviométrico, en la subcuenca

baja, con un módulo de 1 633,0 mm/año. En la zona alta, la precipitación alcanza los 1 403 mm/año.

Figura 4-18 Precipitación promedio por zonas altitudinales. Fuente: Elaboración propia

El periodo seco, está comprendido entre MayoAgosto; según el diagrama ombrotérmico de la Figura 4.19, donde se cumple que la precipitación es menor al doble de la temperatura media mensual, Pp < 2Tm. (zona achurada). En base a esta ecuación se ha formulado el modelo regional de precipitación para las cuencas

del Apurímac y Urubamba para luego generar información local de la microcuenca de Santa Teresa en puntos de grilla de 0,5*0,5 km. En el caso del Mantaro, el modelo regional no ha sido satisfactorio por la baja significancia estadística encontrada, por lo que se ha tenido que hacer la interpolación directa, probando en ArcGis diferentes métodos como Inverso de la distancia

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Figura 4-19 Diagrama ombrotérmico de la subcuenca del río Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

(IDW), krigging, Cokrigging. Para realizar la representación espacial de esta variable, se ha utilizado la herramienta MODEL BUILDER de ArcGis, el cual permite ejecutar los procesos de manera automática, para el Mapeo

de la Precipitación, a través de la aplicación del moldeo gráfico que se muestra en la Figura 4.20, que permite la interpolación de los datos; los cuales han sido generados en grillas de 0,5*0,5 km, con las ecuaciones mensuales obtenidas con el modelo de correlación múltiple.

Figura 4-20 Modelo gráfico para mapeo de la variable precipitación media. Fuente: Elaboración propia

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La lógica que sigue el modelo gráfico es la siguiente:

•

En las Figuras 4.21, 4.22 y 4.23, se muestran los mapas de la distribución de la precipitación anual, a nivel medio, máximo y mínimo, obtenida para las subcuencas de los ríos Santa Teresa, Sacsara y Aobamba, observándose:

• • • • •

Pmedia, contiene la serie temporal de los datos climáticos mensuales de Enero a Diciembre, incluyendo el promedio anual, IDW, es el método de interpolación seleccionado. En este caso se eligió el método de Inverso de la Distancia al Cuadrado. Cualquier otro método seleccionado arroja resultados similares al estar los datos distanciados en cuadrìculas regulares, Interpola : Contiene los resultados de los mapas interpolados. Cuenca : Contiene el lìmite de la cuenca de estudio (Sacsara-Santa Teresa, Aobamba), Extract by MasK : Extrae los datos interpolados para el límite de la cuenca de estudio,

• •

Mapas : Contiene la serie de mapas climáticos generados.

La precipitación media anual, fluctúa entre 1 208 mm y 2 268 mm La precipitación media trimestral, fluctúa entre:

Diciembre – Enero – Febrero: 623 mm y 1153 mm, Marzo – Abril – Mayo: 302 mm y 503 mm, Junio – Julio – Agosto: 40 mm y 299 mm, Setiembre – Octubre – Noviembre: 140 mm y 457 mm.

Figura 4-21 Mapa de precipitaciones medias – subcuencas Santa Teresa, Sacsara y Aobamba. Fuente: Elaboración propia

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Figura 4-22 Mapa de precipitaciones trimestre (DEF)- subcuencas Santa Teresa, Sacsara y Aobamba. Fuente: Elaboraci贸n propia

Figura 4-23 Mapa de precipitaciones trimestre (JJA)- subcuencas Santa Teresa, Sacsara y Aobamba. Fuente: Elaboraci贸n propia

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4.2.3 Análisis de la Temperatura

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

(XI)

Temperatura máxima Se seleccionaron 26 estaciones con información de temperatura máxima, observándose en la Figura 4.24, el comportamiento temporal de cada una de ellas, las cuales muestran un patrón uniforme de variación registrándose en la estación de Quillabamba las mayores temperaturas; mientras que en Caylloma se obtienen las menores.

Figura 4-24 Comportamiento de la temperatura máxima. Fuente: Elaboración propia

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Temperatura mínima Se seleccionaron 26 estaciones con información de temperatura mínima, observándose en la Figuras 4.25, el comportamiento temporal de cada una de ellas, las cuales muestran un patrón uniforme de variación registrándose en la estación de

Quillabamba las mayores temperaturas; mientras que en la estación de Angostura las menores. En dicha figura, apreciamos que las temperatura mínima registra un descenso a partir de Marzo, proceso que se mantiene hasta Julio, para luego experimentar un incremento paulatinos hasta Octubre.

Figura 4-25 Comportamiento de la temperatura mínima. Fuente: Elaboración propia

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

En la Figura 4.26, apreciamos el comportamiento de los gradientes térmicos mínimos y máximos, para la zona de estudio regional, proceso que nos permite de cierta manera caracterizar las temperaturas por diferentes pisos altitudinales. La distribución de los puntos ploteados, se ajusta a una distribución lineal; obteniéndose para

cada uno de los casos analizados, coeficiente de correlación superior a 0,8. En la figura se observa que las estaciones de Angostura, Caylloma y Yauri, registran valores por debajo de cero grados centígrados, siendo su ubicación geográfica sobre los 4 000 metros sobre el nivel del mar.

Figura 4-26 Gradiente termino mínimo y máximo. Fuente: Elaboración propia

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

(XII)

Donde:

T : temperatura promedio, máx y mín mensual (ºC) x : longitud (km) y : latitud (km) z : altitud (km) W : aspecto de la cuenca (grad). A, B, C, D, E, F : coeficientes del modelo lineal Esta forma de representar las variables climáticas ya han sido documentadas en diferentes trabajos del SENAMHI, (DGH, DGM) y las correlaciones encontradas tienen una alta significancia estadística. La generación de la información climática a nivel de las microcuencas es realizada en puntos de grilla regulares de 0,5*0,5 km, según la representación de la Figura 4.27; donde se representa en forma espacial los puntos definidos para el análisis. El total de puntos asciende a 2 920 para el área de estudio de las subcuencas de Sacsara, Santa Teresa y Aobamba.

Figura 4-27 Mallado de puntos de 0,5* 0,5 km para generar información climática. Fuente: Elaboración propia.

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

Todo este análisis se realiza en Excel con la opción de análisis de correlación múltiple, determinando los coeficientes de los modelos mensuales de temperatura máx y mín. En ArcGis se procesa los datos del relieve derivados de la cartografía temática y resampleados a 0,5*0,5 km de resolución espacial. En base a los resultados del ítem anterior, se ha procesado información temática de Temperatura máxima, mínima y media por mes y por año, lo cual da en total la suma de 39 mapas temáticos.

Se ha utilizado la herramienta Model Builder para el mapeo de estas variables, elaborando un Toolbox (programa) que permite la ejecución automática de estos procesos. Los resultados del análisis estadístico mensual se presentan en las Tablas 4.10 y 4.11, donde se observa que los valores del coeficiente de correlación arrojan valores bastante significativos, que nos indican que los análisis realizados representan muy bien el comportamiento espacial de las variables analizadas.

Tabla 4-10 Coeficiente de correlación y error medio cuadrático para modelo Tmáx mensuales.

Tabla 4-11 Coeficiente de correlación y error medio cuadrático de modelo de Tmin mensual.

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En las Tablas 4.12 y 4.13, se presentan los resultados de los coeficientes de los modelos de correlación múltiple por mes, observándose rango

de valores muy variables entre los 06 coeficientes seleccionados de acuerdo el modelo de ajuste elegido.

Tabla 4-12 Coeficientes del modelo de correlación múltiple para Tmáx mensuales.

Tabla 4-13 Coeficientes del modelo de correlación múltiple para Tmín mensuales.

En el caso de la Temperatura máxima, el coeficiente de correlación múltiple es casi parejo en todos los meses de año, siendo en el período de Octubre, Noviembre y Diciembre, que el factor de correlación es menor (R2=0.92), registrándose en Noviembre el más alto error medio cuadrático

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

(RMSE = 1,36). En la Figura 4.28, apreciamos los grados de dispersión obtenidos para las variables de temperatura máxima y mínima, entre los valores observados y modelado,

Figura 4-28 Dispersión de Temperatura máxima y mínima observada y modelada. Fuente: Elaboración propia

En el caso de la Temperatura mínima, el coeficiente de correlación múltiple tiene mayor variabilidad en los meses del año. En Junio y Julio este coeficiente alcanza sus más bajos valores (R2=0,87), variando en los meses restantes entre 0,89 en agosto hasta 0,95 en Enero. En Junio se da el más alto error medio cuadrático (RMSE = 3,10).

encontrado un gradiente de temperatura de -0,52 ºC/100m.

El comportamiento de la Temperatura es decreciente con la altitud (Figura 4.29), siendo esta relación de tipo lineal, habiendo

La relación individual entre la temperatura y la longitud o la temperatura con el aspecto, no es está bien definida.

El comportamiento de la temperatura es creciente con la latitud, siendo esta relación de tipo lineal, habiendo encontrado un gradiente de 0,67ºC por cada grado de incremento de latitud.

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Figura 4-29 Dispersión de temperatura media anual vs parámetros del relieve y ubicación geográfica. Fuente: Elaboración propia

Los resultados de la aplicación de estos procesos, han permitido caracterizar la zona de estudios de la siguiente forma: Zona Baja: Comprendida entre los 1 450 msnm y 3 500 msnm. Según la clasificación de Pulgar Vidal esta zona correspondería a la región Yunga y Quechua. Representa el 32% de la superficie total de la cuenca de Santa Teresa. En esta zona se tiene pendientes comprendidas entre 0% y 194% (Figura 4.30). Zona Media: Comprendida entre los 3 500 msnm y 4 000 msnm. Según la clasificación de Pulgar

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

Vidal esta zona correspondería a la región Suni. Representa el 22% de la superficie total de la cuenca de Santa Teresa (Figura 4.30). En esta zona se tiene pendientes comprendidas entre 2% y 196%. Zona Alta: Comprendida entre los 4 000 a 5 950 msnm. Según la clasificación de Pulgar Vidal esta zona correspondería a las regiones de Puna y Janca. Esta zona es la de mayor superficie en la cuenca del río Santa Teresa, representando el 46% de la superficie total de la cuenca. En esta zona se tiene pendientes comprendidas entre 0% y 293% (Figura 4.30).

Figura 4-30 Zonas altitudinales - Sacsara y Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

En las Tablas 4.14 al 4.17, se presenta la información de temperatura (máxima, mínima y media) mensual generada para las subcuencas de Sacsara y Santa Teresa. Tabla 4-14 Temperatura máxima generada en subcuenca Sacsara-Santa Teresa.

Tabla 4-15 Temperatura mínima generada en subcuenca Sacsara-Santa Teresa

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Tabla 4-16 Temperatura media generada en subcuenca Sacsara-Santa Teresa.

Tabla 4-17 Precipitación media generada en subcuenca Sacsara-Santa Teresa.

Para realizar la representación espacial de esta variable, se ha utilizado la herramienta MODEL BUILDER de ArcGis, el cual permite ejecutar los procesos de manera automática, para el Mapeo de la Temperatura, a través de la aplicación del

moldeo gráfico que se muestra en la Figura 4.31, que permite la interpolación de los datos; los cuales han sido generados en grillas de 0,5*0,5 km, con las ecuaciones mensuales obtenidas con el modelo de correlación múltiple.

Figura 4-31 Modelo gráfico para mapeo de la variable temperatura media. Fuente: Elaboración propia

La lógica que sigue el modelo gráfico es la siguiente: • •

• •

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Tmedia, contiene la serie temporal de los datos climáticos mensuales de enero a diciembre, incluyendo el promedio anual, IDW, es el método de interpolaciòn seleccionado. En este caso se eligió el método de Inverso de la Distancia al Cuadrado. Cualquier otro método seleccionado arroja resultados similares al estar los datos distanciados en cuadrículas regulares, Interpola, contiene los resultados de los mapas interpolados. Cuenca, contiene el límite de la cuenca de estudio

Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

• •

(Sacsara-Santa Teresa, Aobamba), Extract by MasK, extrae los datos interpolados para el límite de la cuenca de estudio, Mapas, contiene la serie de mapas climáticos generados.

En las Figuras 4.32, 4.33 y 4.34, se muestran los mapas de la distribución de la temperatura anual, a nivel medio, máximo y mínimo, obtenida para las subcuencas de los ríos Santa Teresa, Sacsara y Aobamba, observándose: • La temperatura media, fluctúa entre 0 ºC y 24 ºC • La temperatura máxima, fluctúa entre 8 ºC y 30 º C • La temperatura mínima, fluctúa entre -8 ºC y 10 ºC

Figura 4-32 Temperatura media anual. Fuente: Elaboraci贸n propia

Figura 4-33 Temperatura media m谩xima.Fuente: Elaboraci贸n propia

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Figura 4-34 Temperatura media mínima. Fuente: Elaboración propi

4.2.4 Análisis de la Evapotranspiración

El comportamiento de esta variable se presenta diferenciado en las zonas altitudinales, tal como se puede observar en la Tabla 4.18; así tenemos

que existe una mayor demanda evapotranspirativa anual en la zona baja (1 446,0 mm/año), mientras que en la zona alta la evapotranspiración anual decrece a (1 104,0 mm/año). En la zona media, la ETP alcanza los 1 256,0 mm/año.

Tabla 4-18 Evapotranspiración Potencial en la subcuenca Sacsara-Santa Teresa.

Los valores extremos (mínima y máxima) del ciclo anual de la ETP, se presentan entre Junio y Noviembre, respectivamente y en las tres zonas altitudinales evaluadas (Figura 4.35). En la Tabla 4.19, se presenta un análisis de las estadísticas espaciales de la ETP areal mensual, derivado de los mapas temáticos. Se observa una baja variabilidad (Cv) en el comportamiento espacial, incluso de un mes a otro exhiben el mismo Cv. Evapotranspiración Real (ETR) Se observa en la Tabla 4.20, un comportamiento

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

diferenciado de la ETR según las zonas altitudinales. En la zona baja existe un mayor demanda evapotranspirativa real que alcanza los 1 615,0 mm/año. Este requerimiento decrece con la altitud, siendo el acumulado anual de 766,0 mm/año en la zona alta. En la zona media, este requerimiento es de 1 188,0 mm/año. A diferencia de la subcuenca Shullcas se observa en Santa Teresa una mayor ETR por ser esta región más lluviosa y cálida. Los valores extremos (máximo y mínimo) del ciclo anual de la ETR se presenta durante Junio y

Noviembre, respectivamente en cada una de las

zonas altitudinales analizadas (Figura 4.36).

Figura 4-35 Evapotranspiraciรณn Potencial en Sacsara-Santa Teresa. Fuente: Elaboraciรณn propia Tabla 4-19 Parรกmetros espaciales de la ETP areal en la subcuenca Sacsara Santa Teresa. Fuente: Elaboraciรณn propia

Tabla 4-20 Evapotranspiraciรณn Real en la subcuenca Sacsara-Santa Teresa.

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Figura 4-36 Evapotranspiración Real mensual en Sacsara-Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

En las Figuras 4.37 y 4.38, se muestra la distribución espacial de la evapotranspiración potencial y real,

para las subcuencas de los ríos Santa Teresa, Sacsara y Aobamba.

Figura 4-37 Evapotranspiración Real - Sacsara-Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

Figura 4-38 Evapotranspiración Potencial - Sacsara-Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

4.2.5 Determinación de la disponibilidad hídrica El escurrimiento superficial es determinado por la ecuación general de Balance Hídrico simplificado de largo plazo, mediante la diferencia algebraica entre la Precipitación y la Evapotranspiración Real. Las variables o componentes del balance hídrico superficial son determinados en estaciones virtuales o mallas cuadradas de 1km2 de resolución espacial. Según la Guía Metodológica para el Balance Hídrico de América del Sur (1982), el esquema del Balance hídrico de Malla Cuadrada se basa en que toda la cuenca o región está constituida por un conjunto de cuencas “i”. A su vez, toda la cuenca está constituida por un conjunto de elementos en los cuales se realiza individualmente el Balance Hídrico. Para su aplicación se subdivide la cuenca “i” en cuadrados (Figura 4.39), limitados generalmente por paralelos y meridianos y se efectúa en cada uno de ellos el balance hídrico, ósea en cada cuadrado “j” se verificará que: Rj = Pj - ETRj

(mm)

(XIII)

y a la salida de la subcuenca “i”, la escorrentía valdrá: (XIV) O también: (XV) Donde: Pi Ri ETRi Pj Rj ETRj

: : : : : :

Precipitación sobre la cuenca i Escorrentía de la cuenca i Evapotranspiración real de la cuenca i Precipitación del cuadrado j de la malla Escorrentía del cuadrado j de la malla Evapotranspiración real del cuadrado j de la malla Ai = ∑Aj = Area de la cuenca i Aj = Area del cuadrado j de la malla Para el caso de la subcuenca en estudio, el Balance Hídrico se aplica en el punto de desfogue, permitiendo de esta manera determinar la disponibilidad hídrica superficial. Para la obtención de la lámina de escurrimiento

Proyecto PRAA

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superficial se ha utilizada la metodología del Balance Hídrico, considerando los valores medios areales de las variables Precipitación, ETR. Estos

resultados se presentan en la Tabla 4.21. El análisis del escurrimiento se realiza en el punto de desfogue de la cuenca en todo el área (600,8 km2).

Figura 4-39 Representación de los Componentes del Balance Hídrico en mallas. Fuente: Guía Metodológica para el balance hídrico de América del Sur

De los resultados obtenidos y traducidos en la Tabla 4.21, se observa que entre el período de Mayo a Octubre, se presentan deficiencia hídrica en la subcuenca; siendo más intenso este déficit en Agosto (Figura 4.40), que es el mes de menor precipitación en el año. De Noviembre a Abril,

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

existe un excedente hídrico, por un mayor aporte pluviométrico en la parte media y alta de la zona de estudio. Considerando una lámina anual de escorrentía de 344,0 mm, esto representaría para la subcuenca de Sacsara - Santa Teresa un caudal promedio anual de 7,0 m3/s

Figura 4-40 Balance Hídrico mensual en Sacsara-Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

El escurrimiento glaciar que aporta el nevado Salkantay al río Santa Teresa no está cuantificado en este Balance Hídrico, pero la evaluación de campo realizado en Junio-2009 y Julio-2010 por personal de la DGH-SENAMHI indica la existencia de un flujo base de caudal permanente que es regulado por la escorrentía proveniente de la desglaciación del nevado.

En Octubre de 2009, el caudal aforado en el río Santa Teresa fue de 5,0 m3/s; mientras que en el río Sacsara el caudal aforado fue de 7,5 m3/s. La suma de estos valores da un volumen de agua por unidad de tiempo de 12,5 m3/s, que escurre hacia el río Vilcanota, que expresados en lámina de escorrentía da 1,8 mm/día (Fotos 4.1, 4.2 y 4.3).

Foto 4-1 Aforo por vadeo en río Santa Teresa (08/07/2010), Q = 9,6 m3/s. Fuente: Elaboración propia

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Foto 4-1 Aforo por vadeo en río Aobamba (08/07/2010), Q = 3,9 m3/s. Fuente: Elaboración propia

Foto 4-1 Aforo por vadeo en río Sacsara (08/07/2010), Q = 9,6 m3/s. Fuente: Elaboración propia

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

En Julio de 2010, el caudal aforado en el río Santa Teresa fue de 9,6 m3/s; mientras que en el río Sacsara se aforó un caudal de 8,0 m3/s. La suma de estos valores, da un volumen de agua por unidad de tiempo de 17,6 m3/s, que representa una lámina de escorrentía de 2,5 mm/ día. Para esta misma fecha se aforó el río Chalán en las nacientes del río Santa Teresa, que dio un caudal de 2,4 m3/s, que puede considerarse en su integridad como de origen glaciar.

En la Figura 4.41, se muestra el mapa de escurrimiento generado para las subcuencas de los ríos Santa Teresa, Sacsara y Aobamba, en el cual se muestra, la parte baja de la zona de estudio registra una deficiencia en la disponibilidad hídrica; mientras que en la parte media y alta, se aprecia una mayor disponibilidad de recurso hídrico, el cual está asociado a un aporte glaciar, producto del impacto del cambio climáticos en el nevado Salkantay.

Figura 4-41 Mapa de escurrimiento superficial para las subcuencas de los ríos Santa Teresa, Sacsara y Aobamba. Fuente: Elaboración propia

4.2.6 Caracterización hidrológica y estimación de la oferta hídrica superficial Aquí se presentan los resultados de la caracterización de los caudales medios mensuales para las subcuencas de los ríos Sacsara, Santa Teresa, Aobamba y Chaupimayo. Para estimar los caudales se ha utilizado información hidroclimática regional de las grandes cuencas de Apurímac y Urubamba, ya que en la zona de estudio no se dispone de información climática, ni hidrológica, por tanto estas estimaciones de caudal mediante modelos hidrológicos son aproximaciones con un nivel de incertidumbre, en función a los métodos utilizados. Para la generación de caudales se ha utilizado la información de caudales del río Vilcanota en la

estación Km-105. En este punto de control los estudios hidrológicos ejecutados en el marco del PACC, se ha modelizado la cuenca del río Vilcanota con los modelos de paso de tiempo mensual GR2m y Lutz-Scholtz, con buenas estimaciones. En el proceso de la calibración el modelo de Lutz, este resulto más eficiente, pero en la validación el modelo GR2m es más confiable. A fin de comparar las salidas del caudal anual, simulados por los dos modelos, se ha determinado la lámina de escorrentía superficial, a partir de los mapas de coeficiente de escorrentía anual generados en la cuenca del Urubamba. Esta lámina anual está muy bien representada tanto en calibración como validación y está más próxima al modelo GR2m, tal como se presenta en la Tabla 4.22.

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Tabla 4-22 Caudales observados y simulados a nivel anual en el río Vilcanota. Fuente: elaboración propia

En las Figuras 4.42 y 4.43, se ilustran las salidas mensuales de los caudales observados y simulados por los modelos de Lutz-Scholtz y GR2m, en la etapa de calibración y validación, observándose: •

•

En la calibración, se aprecia que los modelos reflejan bien el comportamiento durante el período de estiaje, sin embargo a nivel de caudales máximos, se observa una cierta discrepancia para el período 1986/87. En la validación, se observa que el modelo Lutz, no se ajusta al comportamiento de los caudales en el período de avenidas.

Para la generación de los caudales en las subcuencas de estudio, se ha utilizado el modelo GR2m, asumiendo los mismos parámetros de calibración de la cuenca del Vilcanota. Una primera aproximación al caudal anual de las

subcuencas se presenta en la Tabla 4.23, donde también se presenta los resultados obtenidos utilizando el coeficiente de escorrentía anual. Según los resultados de la Tabla 4.23, se ha optado por usar el modelo GR2m; para la generación de las series mensuales de caudal de las subcuencas seleccionadas en el estudio, tales como: Sacsara, Santa Teresa, Aobamba y Chaupimayo, obteniéndose los siguientes: Subcuenca del río Sacsara Se ha determinado la oferta de agua superficial para un área de drenaje de 229,7 km2, en una estación ficticia ubicada en el río Sacsara, aguas arriba de su confluencia con el río Santa Teresa. Se ha estimado un módulo anual de caudal promedio de 7,6 m3/s, lo cual representa una masa de agua anual de 21,0 MMC, tal como se observa en la Tabla 4.24.

Figura 4-42 Caudales observados y simulados - río Vilcanota (calibración). Fuente: Elaboración propia

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

Figura 4-43 Caudales observados y simulados - río Vilcanota (validación). Fuente: Elaboración propia Tabla 4-23 Lámina de escorrentía generada en las subcuencas.

Tabla 4-24 Caudales característicos del río Sacsara en años normales, húmedos y Secos.

En años húmedos el caudal promedio anual alcanza los 12,0 m3/s, mientras que en años secos éste es

de 1,9 m3/s tal como se aprecia en la Tabla 4.25 y Figuras 4.44 y 4.45.

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Tabla 4-25 Características del caudal promedio anual del río Sacsara.

Figura 4-44 Hidrograma de caudal promedio mensual del río Sacsara. Fuente: Elaboración propia

Subcuenca del río Santa Teresa Se ha determinado la oferta de agua superficial para un área de drenaje de 371,2 km2, en una estación ficticia ubicada en el río Santa Teresa,

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

aguas arriba de su confluencia con el río Sacsara. Se ha estimado un módulo anual de caudal promedio de 10,4 m3/s, lo cual representa una masa de agua anual de 28,0 MMC, tal como se observa en la Tabla 4.26.

Figura 4-45 Caudales probabilísticos del río Sacsara a diferente persistencia. Fuente: Elaboración propia Tabla 4-26 Caudales característicos del río Santa Teresa en años normales, húmedos y secos.

En años húmedos el caudal promedio anual alcanza los 16,4 m3/s, mientras que en años secos

éste es de 2,9 m3/s, valores que están reflejados en la Tabla 4.27 y Figuras 4.46 y 4.47.

Tabla 4-27 Características del caudal promedio anual del río Santa Teresa.

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Figura 4-46 Hidrograma de caudal promedio mensual del río Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia

Figura 4-47 Caudales probabilísticos - río Santa Teresa (diferente persistencia).Fuente: Elaboración propia

Subcuenca del río Aobamba Se ha determinado la oferta de agua superficial para un área de drenaje de 129,5 km2, en una estación ficticia ubicada en el río Aobamba, aguas

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

arriba de su desembocadura en el río Urubamba. Se ha estimado un módulo anual de caudal promedio de 5,2 m3/s, lo cual representa una masa de agua anual de 15,0 MMC, el cual se muestra en la Tabla 4.28.

Tabla 4-28 Caudales característicos del río Aobamba en años normales, húmedos y secos.

En años húmedos el caudal promedio anual alcanza los 8,4 m3/s, mientras que en años secos éste es

de 1,1 m3/s, tal como se aprecia en la Tabla 4.29 y Figuras 4.48 y 4.49.

Tabla 4-29 Características del caudal promedio anual del río Aobamba.

Figura 4-48 Hidrograma de caudal promedio mensual del río Aobamba.Fuente: Elaboración propia

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Figura 4-49 Caudales probabilísticos del río Aobamba a diferente persistencia. Fuente: Elaboración propia

Subcuenca del río Chaupimayo Se ha determinado la oferta de agua superficial para un área de drenaje de 84,0 km2, en una estación ficticia ubicada en el río Chaupimayo, aguas arriba de su confluencia con el río Vilcabamba.

Se ha estimado un módulo anual de caudal promedio de 2,3 m3/s, lo cual representa una masa de agua anual de 6,0 MMC, valores que se muestra en la Tabla 4.30.

Tabla 4-30 Caudales característicos del río Chaupimayo en años normales, húmedos y secos.

En años húmedos el caudal promedio anual alcanza los 3,7 m3/s, mientras que en años secos éste es de 0,7 m3/s; valores que aprecian en la Tabla 4.31 y que han sido representados gráficamente

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

en las Figuras 4.50 y 4.51, donde se muestran la variabilidad temporal durante el año hidrológico, tanto para los años característicos como para lo datos a nivel de persistencia.

Tabla 4-31 Características del caudal promedio anual del río Chaupimayo.

Figura 4-50 Hidrograma de caudal promedio mensual del río Chaupimayo. Fuente: Elaboración propia

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Figura 4-51 Caudales probabilísticos del río Chaupimayo a persistencia. Fuente: Elaboración propia

4.3 Conclusiones y Recomendaciones •

•

128

4.3.1 Conclusiones Se ha realizado la caracterización del escurrimiento superficial de las subcuencas de los ríos Aobamba, Santa Teresa, Sacsara y, mediante la metodología del Balance Hídrico Superficial, con un enfoque semiespacializado, lo cual ha permitido tener una representación a detalle de las principales variables del Balance Hídrico: Precipitación, evapotranspiración y escurrimiento. La metodología utilizada permite obtener de manera automática los valores medios areales de las variables climáticas en las unidades hidrológicas de interés. La información hidroclimática a nivel de las subcuencas han sido generada a partir de la información climática regional (grandes cuencas de los ríos Pampas, Apurímac y Urubamba), para lo cual se generaron modelos de regresión lineal múltiple que permiten representar las variables del clima en función a las características topográficas de las cuencas, con alta significancia estadística, tal como ha sido documentado en los informes 2 y 3 elaborados por la consultora. Los resultados de la evaluación de las características de la variables que gobierna el ciclo hidrológico de las subcuencas seleccionadas en el estudios, se indican a continuación:

Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

Precipitación • El modelo de regresión múltiple de precipitación alcanza una alta significancia estadística para cada mes. Se han obtenido coeficientes de correlación (R2) superior a 0,80. Por otro lado la distribución espacial de la precipitación refleja las diferencias de un relieve bastante complejo. • La información de precipitación generada, promediada según rangos altitudinales, indica un comportamiento pluviométrico muy diferenciado según zonas. • En la zona baja de la microcuenca, entre los 1 450 msnm y 3 500 msnm, la precipitación media es de 1 633,0 mm/ año. • En la zona media, entre los 3 500 msnm y 4 000 msnm, la precipitación media alcanza los 1395,0 mm/año. • En la zona alta (>4 000 msnm), la precipitación media alcanza los 1 403 mm/año. • Enero registra la mayor pluviometría en las Zonas baja y media, con el 24% y 20% de la concentración anual. En la Zona alta la mayor concentración de la precipitación se da en Febrero con el 20% de la concentración anual. • Según el diagrama ombrotérmico de la subcuenca, el periodo seco se presenta durarte el período Mayo a Agosto.

Temperatura • •

•

Del análisis regional de la temperatura, se ha determinado un gradiente altitudinal de -0,69 ºC /100m. Se ha caracterizado la temperatura por zonas altitudinales, habiéndose determinado para la zona baja de la subcuenca, una temperatura media anual de 12,4 ºC, para la zona media 9,1 ºC y para la zona alta 4,2 ºC. En la zona Baja (3 150 msnm – 3 500 msnm) de la subcuenca Shullcas; Noviembre es el más cálido, con una temperatura media de 13,6ºC y una Temperatura máxima de 20,8 ºC. El más frio corresponde a Julio con una Temperatura media de 10,5 ºC y una Temperatura mínima de 1,2 ºC. En la zona media (3 150 msnm – 4 0000) msnm; Noviembre es el más cálido, con una temperatura media de 10,0 ºC y una Temperatura máxima de 17,3 ºC. El más frio corresponde a Julio con una Temperatura media de 7,3 ºC y una Temperatura mínima de -1,9 ºC. En la zona alta (>4 000 msnm); Noviembre es el más cálido, con una temperatura media de 4,7 ºC y una Temperatura máxima de 12,1 ºC. El más frio corresponde a Julio con una Temperatura media de 2,5 ºC y una Temperatura mínima de -6,6 ºC.

Evapotranspiración •

•

El comportamiento de la Evapotranspiración Potencial (ETP) determinada por HargreavesSamani, se presenta diferenciado en las zonas altitudinales; así tenemos que existe una mayor demanda evapotranspirativa anual en la zona baja (1 446 mm/año), en la zona media la ETR promedio alcanza los 1 256 mm/ año y en la zona alta la ETR anual promedio decrece a 1104,0 mm. Los valores extremos (mínimo y máximo) del ciclo anual de la ETP se presenta en el período Junio y Noviembre, respectivamente y en las tres zonas altitudinales evaluadas. Con respecto a la variable Evapotranspiración Real (ETR) se observa un comportamiento diferenciado de la ETR según las zonas altitudinales. En la zona baja existe un mayor demanda evapotranspirativa real que alcanza los 1 615,0 mm/año. Este requerimiento decrece con la altitud, en la zona media la ETR anual promedio alcanza los 1 188,0 mm/año y en la zona alta la ETR promedio es 766,0 mm/ año. A diferencia de la microcuenca Shullcas se observa en Santa Teresa una mayor ETR por ser esta región más lluviosa y cálida.

•

Los valores extremos (máximo y mínimo) del ciclo anual de la ETR se presenta en el período Junio y Noviembre, respectivamente en cada una de las zonas altitudinales analizadas.

Escurrimiento superficial •

•

• •

•

El escurrimiento superficial determinado en las subcuencas de los ríos Aobamba, Santa Teresa y Sacsara, mediante Balance Hídrico indica que durante el período Mayo a Octubre se presenta deficiencia hídrica, siendo más intenso este déficit en Agosto, que es el mes de menor precipitación en el año. De Noviembre a Abril, existe un excedente hídrico, por un mayor aporte pluviométrico en la zona de estudio. La lámina anual de escorrentía generada alcanza los 344,0 mm, esto representaría para las subcuencas de los ríos Aobamba, Santa Teresa y Sacsara un caudal promedio anual de 7,0 m3/s, sin incluir el aporte glaciar del nevado Salkantay. Los aportes del escurrimiento superficial, para cada una de las subcuencas seleccionadas, fueron determinadas en función al análisis regional realizado obteniéndose lo siguiente: Para la subcuenca del río Aobamaba, el caudal fluctúa entre 0,5 m3/s y 20,0 m3/s, alcanzando en promedio un módulo de 5,7 m3/s. Para la subcuenca del río Santa Teresa, el caudal fluctúa entre 1,3 m3/s y 40,3 m3/s, alcanzando en promedio un módulo de 10,9 m3/s. Para la subcuenca del río Sacsara, el caudal fluctúa entre 0,8 m3/s y 29,6 m3/s, alcanzando en promedio un módulo de 8,0 m3/s. Para la subcuenca del río Chaupimayo, el caudal fluctúa entre 0,3 m3/s y 9,6 m3/s, alcanzando en promedio un módulo de 2,4 m3/s. El escurrimiento glaciar que aporta el nevado Salkantay al río Santa Teresa no está cuantificado en este Balance Hídrico por falta de información de caudales, pero aforos realizados en Junio-2009 y Julio-2010 por personal de la DGH-SENAMHI; indica la existencia de un flujo base de caudal permanente que es regulado por la escorrentía proveniente de la desglaciación del nevado Salkantay. 4.3.2 Recomendaciones La cuantificación sistemática del escurrimiento superficial en las microcuencas de estudio, permitirá validar los mapas de escorrentía

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superficial generados. Por otro lado esta información de caudales permitirá conocer la contribución glaciar al escurrimiento total de las microcuencas, porque la metodología del Balance Hídrico no permite tener este tipo de discretización del escurrimiento.

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

•

Se sugiere extender esta misma metodología de análisis, a las sub cuencas anexas a Santa Teresa, como son las subcuencas del río Vilcabamba, que son áreas piloto que viene trabajando el PRAA con otras instituciones.

Capítulo 5. ESCENARIOS DE DISPONIBILIDAD HÍDRICA SUPERFICIAL

La cordillera de los Andes es la columna vertebral del territorio de los países andinos, la verticalidad del espacio, su posición en el trópico y su proximidad al Océano Pacífico, configuran una de las más extraordinarias y complejas geografías de la tierra, donde se da origen al agua de la Amazonía y de las cuencas del Pacífico. Pero estos orígenes y el mundo en general debido al cambio climático están sometidos a profundas transformaciones que afectan las características biofísicas de los ecosistemas y la calidad de vida de la población mundial. El Perú, en los últimos años ha experimentado el impacto de eventos climáticos recurrentes y con mayor intensidad, como El Niño, olas de frío, sequías e inundaciones que afectan y ponen en riesgo la demanda hídrica de los diferentes sectores (agrícola, energético, poblacional, etc.), esta alteración de la oferta y demanda hídrica tendrá una incidencia directa en lo económico y social. Los gobiernos y organismos internacionales preocupados por el impacto que pueda tener un cambio en el clima sobre las diferentes actividades humanas y los recursos naturales, consideren la posibilidad de formular políticas que consideren limitaciones en las emisiones de gases de efecto de invernadero a la atmósfera. Con el fin de que estas políticas no tengan una repercusión social o económica, los tomadores de decisiones han considerado necesario desarrollar una sólida base de conocimiento científico que sustente

la legislación y que al mismo tiempo represente beneficios en otros campos del ambiente y del desarrollo sostenible. Este estudio requiere del desarrollo de escenarios que contemplen los posibles cambios en elementos climáticos importantes como la temperatura y la precipitación, y que alteren el ciclo hidrológico del agua. En este capítulo se analiza la disponibilidad hídrica superficial futura en base los escenarios climáticos de precipitación y temperaturas extremas para los años 2020 y 2030, información que ha sido extraída del estudio de “Escenarios de cambio climático a nivel nacional y en cuencas priorizadas” elaborada por el Centro de Pronóstico Numérico del SENAMHI. La información corresponde al modelo NCAR– CCSM del Nacional Centre for Atmospheric Research de USA, y del cual se ha tomado el escenario A2, el que ha simulado información del período 2012 al 2035. En base a esta información (Precipitación y temperaturas máximas y mínima), se ha estimado la evapotranspiración potencial y aplicando la ecuación del Balance hídrico se estima la disponibilidad hídrica futura. Asimismo estas proyecciones permitirán implementar procesos de adaptación con la finalidad de reducir los riesgos y aprovechar las oportunidades, realizando un planeamiento adecuado y anticipado de los recursos hídricos disponibles para un desarrollo sostenible de los recursos naturales.

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A fin de entender y comprender, los aspectos más relevantes del cambio climático y su relación con posibles escenarios futuros asociados básicamente a los impactos que puede provocar su recurrencia, es que consideramos importante iniciar este Capítulo con algunas definiciones y conceptos, que ayudaran a centrar los resultados obtenidos: 5.1 Cambio Climático En estos últimos 35 años, han sucedido una serie de eventos climáticos de carácter global, como: la variación de la temperatura, cambio en el patrón de comportamiento del régimen pluviométrico, incremento de la radiación incidente, etc. En base a ello, se vienen realizando esfuerzos a nivel mundial, para minimizar esos impactos que ya se viene dando y generando en muchos casos problemas y conflictos asociados básicamente a la falta de disponibilidad del recurso hídrico. Una de estas grandes iniciativas, fue que la ONU, encargo a la Organización Meteorológica Mundial (OMM) la conformación de un grupo de expertos para analizar los cambios y sus repercusiones. Este grupo se ha constituido como el “Panel Intergubernamental para el Cambio Climático” (IPCC), que desde su creación ha producido numerosos reportes, documentos técnicos, metodologías, etc.; relativos a los cambios que se han producido hasta la situación actual, y la generación de escenarios que podrían ocurrir en el futuro. Estos escenarios se basan en la utilización de “Modelos Globales Acoplados de Circulación General Atmósfera-Océano” (AOCGM) que permiten simular las reacciones del sistema climático y prevenir su evolución hacia el futuro. Una gran parte de la información que se presentará proviene del reporte de evaluación editado por el IPCC en el 2007. 5.2 Teoría de cambio climático La definición clásica de “Cambio Climático”, está centrado en todo cambio del clima en el curso de los tiempos, inducido por la variabilidad natural o debido a la actividad humana (IPCC, 2007). Según las observaciones descritas por el IPCC, se considera que durante el siglo XX el calentamiento más extremo ocurrió entre 1910 y 1945, después entre 1976 y el 2000. De este último período, se destaca el 1998, año que corresponde a un fuerte episodio de “El Niño”, que fue también el más importante de los últimos años.

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A pesar que los modelos globales, muestran un buen nivel de confianza, estos registran ciertas divergencias en la representación de la variable temperatura a partir de 1979. En lo referente a la precipitación, varios estudios muestran que éstos han aumentado de 0,2% a 0,3% por decenio, dentro de las regiones tropicales (10° N á 10° S); a pesar de una mala representación de la evolución de las nubes, los modelos entregan buenos resultados a escalas espaciales y temporales. Otro factor importante, aún más difícil de demostrar, es el aumento en frecuencia e intensidad de los fenómenos “El Niño” a partir de 1970. Normalmente, hasta la década del 70 un fenómeno “El Niño” considerando excepcional, se producía dos veces cada 50 años (BCOM, 1998). Antes de continuar es necesario presentar una de las la principales variaciones observadas dentro del sistema climático. Con respecto a la temperatura, podemos decir que ésta ha aumentado de 0,6 ºC ± 0,2 ºC a escala global, pero que para las regiones tropicales esta variación es del orden de + 0,15 ºC ± 0,05 ºC por decenio, a partir de 1979 (IPCC, 2007). Estudios muestran que las variaciones de temperatura dentro de los últimos 50 años están más ligados a las actividades humanas que a una acción natural. Este calentamiento es producido por la emisión de elementos contaminantes a la atmósfera. Estos elementos contaminantes han sido llamados gases de efecto invernadero (GEI) siendo los más importantes: Halocarbonados, NO, CH4, CO2, quema de combustible fósil, ozono estratosférico y los sulfatos. Entre estos el CO2 ha sido el más monitoreado, porque sus medidas directas de concentración en la atmósfera comenzaron cerca de la mitad del siglo XX (IPCC, 2001). 5.3 Los modelos climáticos (AOCGM) y previsiones del clima a futuro El modelo climático, es la representación numérica del sistema climático de la Tierra. La capacidad del modelo para simular las respuestas del sistema climático con forzamientos depende en una gran medida del grado de representación de los procesos físicos, geofísicos, químicos y biológicos que interactúan dentro del sistema. Los modelos climáticos, principalmente los que acoplan el sistema atmosférico y oceánico son llamados “modelos de circulación general océanoatmósfera” (AOGCM), son capaces de simular las regiones húmedas y muy secas observadas dentro de la zona tropical y subtropical, y la manera cómo éstas evolucionan (al curso de las estaciones) de

un año a otro. Estos modelos, dentro del dominio de la oceanografía, han obtenido un importante suceso previniendo, mediante la simulación los eventos de “El Niño”. El problema que presentan estos modelos ésta en relación con la representación de la cobertura vegetal de la superficie terrestre, que afecta el clima mundial de varias maneras, principalmente los incendios forestales (IPCC, 2001). Una serie de estudios basados sobre los AOGCM concernientes a los fenómenos no lineales y al cambio climático rápido, muestran que existe posibilidad que se produzcan cambios rápidos e irreversibles dentro del sistema global: pero existe alta incertidumbre sobre los mecanismos que están en juego, y por consecuencia también sobre la posibilidad o la escala temporal de estas transiciones. Muestras de hielo extraídas del Polo sur y Groenlandia, sugieren que los regímenes atmosféricos podrían cambiar en un lapso de tiempo de algunos años; y que los cambios hemisféricos de gran escala pueden evolucionar igualmente en algunos años. Los modelos acoplados han evolucionado y mejorado considerablemente, en general se puede decir que hacen simulaciones creíbles del clima, al menos a escala subcontinental y a escalas temporales que van de las estaciones a las década. Los modelos acoplados son considerados como instrumentos apropiados para hacer las previsiones útiles del clima a futuro. La confianza general en las previsiones de los modelos ha aumentado, y estos

modelos producen actualmente simulaciones estables del clima a la superficie del planeta a lo largo de varios siglos que son considerados de calidad suficiente para ser utilizados en prever los cambios climáticos a venideros. El análisis de los fenómenos extremos simulados por los modelos climáticos se encuentra todavía dentro de un estado embrionario, particularmente en lo que concierne a la frecuencia y trayectoria de las tempestades. Respecto a las previsiones del clima a futuro el IPCC ha elaborado un grupo de 40 escenarios, donde 35 toman en cuenta la información sobre la tasa de gas de efecto invernadero necesarios para forzar cambios en el clima. Todos estos escenarios toman en cuenta las principales fuerzas demográficas, económicas y tecnológicas que determinan las emisiones futuras del gas a efecto invernadero. Las políticas puestas en funcionamiento por los gobiernos determinaron para el futuro como factores determinantes de emisiones GES, la demografía, el desarrollo económico, el cambio tecnológico, etc. Estos escenarios están presentes desde 1990 dentro del reporte de escenarios de emisión SRES (IPCC, 2007). Estos se agrupan en 4 grandes familias, cada familia está indicada por una sigla (A1, A2, B1, B2), que corresponden a una evolución diferente a los planos económicos, sociales, demográficos y ambientales. En la Figura 5.1, se muestra un resumen gráfico de estos escenarios.

Figura 5-1 Comparación cualitativa de los diferentes escenarios SRES. Fuente: IPCC, 2007.

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5.4 Concepto de escenarios • •

Los escenarios en su forma simple son descripciones de cómo las cosas pueden cambiar en el futuro. Un escenario climático es "una estimación internamente consistente de cambios en el clima futuro, el cual es construido a partir de métodos que se basan en sólidos principios científicos, y que pueden ser usados para proporcionar un entendimiento de la respuesta de los sistemas ambientales y sociales al cambio climático futuro (Viner y Hulme, 1996)".

5.5 Incertidumbres de escenarios Aunque podemos decir que algunos cambios climáticos son inevitables, existe mucha incertidumbre con respecto a la predicción de propiedades del clima mundial, tales como la temperatura y precipitación. Todavía existe mayor incertidumbre con predicciones climáticas regionales. Las principales áreas de incertidumbre científica son: las nubes, los océanos, los gases de efecto invernadero y los bancos de hielo polares. Para reducir la incertidumbre científica en estas áreas se precisan investigaciones que permitan perfeccionar la capacidad de observación, modelización y comprensión del sistema climático. 5.6 Escenarios climáticos para la subcuenca de Santa Teresa Los escenarios climáticos fueron generados por el SENAMHI, los cuales fueron obtenidos en el centroide de cada cuenca para un periodo comprendido entre 2015 y 2039, para el caso de la precipitación y para la temperatura a un nivel de 500 hPa sobre el mismo punto. Se obtuvieron 2 escenarios que se describen a continuación: •

Un primer escenario (escenario 1S) desarrollado sólo para la subcuenca del río Shullcas fue obtenido aplicando el downscalling estadístico a los datos de precipitación del

modelo MIHR MIROC3.2 (hires), del Center for Climate System Research (The University of Tokyo), National Institute for Environmental Studies, and Frontier Research Center for Global Change (JAMSTEC) de Japón; con una resolución de Grilla 1.1º * 1.1º, la Climatología del modelo es de series mensuales desde Enero 1965 hasta Diciembre 2000, basado el escenario A1B del IPCC, de modo que se incrementó su resolución, los datos de temperatura corresponden al modelo MRI/ JMA descrito en el párrafo siguiente. •

El segundo escenario utilizado (precipitación y temperatura) en la subcuenca del río Santa Teresa (escenario 2S), es extraído directamente del modelo MRI/JMA elaborado por el Instituto de Investigación Meteorológica (MRI), La Agencia Meteorológica de Japón y la Organización Tecnológica de Ciencias Avanzadas de la Tierra (AESTO) de una resolución de 20*20 kilómetros basado para un escenario A1B; (en Santa Teresa no se realizó el escenario 1S, al carecer de información que ayude a calibrar el modelo).

5.7 Resultados Para nuestro caso, subcuenca Santa Teresa, con los escenarios utilizados se obtuvieron los siguientes resultados: A) Precipitación Para esta variable, se ha considero los escenarios 2S, a través de cual se presentan los posibles valores de precipitación que se puedan presentan en la subcuenca del rio Santa Teres, teniéndose lo siguiente: Escenario 2S Para este escenario, el régimen de la precipitación presenta un aumento del 5,1% a nivel anual, tal como se aprecia en la Tabla 6.1. A nivel mensual, el mayor incremento se presenta en Abril con 39,8% (24,1mm), mientras que Agosto registra una disminución con 70,1% (27,9%).

Tabla 5-1 Comparación entre la precipitación de referencia y el escenario 2S a nivel anual para la sub cuenca del río Santa Teresa.

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Figura 5-2 Análisis comparativo entre la Precipitación de referencia y la generada para el escenario 2S -Sub cuenca del río Santa Teresa.

En la Figura 5.2, se muestra el análisis comparativos entre la distribución de la precipitaciones de referencias con los valores obtenidos para el escenario 2S, observándose que durante el período Enero – Abril, se registra un incremento uniforme; mientras que para el período Mayo – Diciembre, se registrara una disminución variable. En la Tabla 5.2, se muestra el análisis desarrollado a nivel estacional, para lo cual se ha considerado dividir la serie anual en dos períodos:

•

Húmedos, correspondiente al intervalo mensual desde Noviembre hasta Abril, en función al aporte de precipitación registrada en la subcuenca del rio Santa Teresa.

•

Seco, correspondiente al intervalo mensual desde Mayo hasta Octubre, en función al aporte pluviométrico que registra la subcuenca del río Santa Teresa.

Tabla 5-2 Comparación de la precipitación referencia y el generado para el escenario 2S, a nivel estacional para la sub cuenca del río Santa Teresa.

Para ambos casos, se ha considerado las series de precipitación referencial y la generada para el escenario 2030-39 (2S). En dicha tabla se aprecia que para el periodo húmedo, se registra un incremento de 2,2%, mientras que para el periodo seco, se tiene un descenso de 29,5%, siendo Agosto el que registra la mayor disminución. A nivel anual, se presentara un descenso en el

aporte de precipitación de la subcuenca del río Santa Teresa, que en promedio alcanzaría un valor de 5,1%. B) Temperatura Escenario 2S Para el caso de la temperatura, los dos escenarios utilizan los datos generados por el escenario

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climático, proporcionados por la Dirección General de Meteorología (Escenario 2S), cuyos valores se muestran en la Tabla 5.3; observándose el análisis comparativos entre las temperaturas para el período de referencia y el generado para el escenario correspondientes.

En dicha tabla, se aprecia que el incremento de la temperatura, presenta un comportamiento uniformes a lo largo del año, registrándose los mayores aumento en el período de Julio – Octubre, mientras que el menor aumento se presenta en Diciembre. A nivel anual, el incremento es del orden de 62,5%.

Tabla 5-3 Análisis comparativo entre la Temperatura de referencia y el generado para el escenario 2S - Subcuenca del río Santa Teresa.

En la Tabla 5.4, se muestra el análisis desarrollado a nivel estacional, para lo cual se ha considerado dividir la serie anual en dos períodos: Húmedos, correspondiente al intervalo mensual desde Noviembre hasta Abril, en función al aporte térmico registrada en la subcuenca del rio Santa Teresa. Seco, correspondiente al intervalo mensual desde Mayo hasta Octubre, en función al aporte térmico

que registra la subcuenca del río Santa Teresa. Para ambos casos, se ha considerado las series de temperatura referencial y la generada para el escenario 2030-39 (2S). En dicha tabla se aprecia, que el periodo húmedo, registra un incremento de 41,7%, mientras que el periodo seco, registra un incremento del orden de 97,3%, ocasionado principalmente por el incremento de la temperatura durante el período Julio - Octubre.

Tabla 5-4 Comparación de la temperatura referencia y el generado para el escenario 2S, a nivel estacional para la sub cuenca del río Santa Teresa.

En la Figura 5.3, se muestra el análisis comparativo de la temperatura de referencia y la generada para el escenarios 2S, apreciándose que los mayores incrementos se presentan en el período comprendido entre Julio – Octubre, mientras que en Junio se registra el mínimo incremento. C) Escurrimiento superficial En funciona al escenario desarrollado para la precipitación y temperatura, se ha obtenidos el escenario de la disponibilidad hídrica para la subcuenca del río Santa Teresa obteniéndose: Escenario 2S

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La lámina escurrida obtenida para este escenario, se presenta en la Tabla 6.5, donde se muestran el análisis comparativo entre estos valores y lo del periodo de referencia, lo que ha permitido obtener la variación porcentual a nivel mensual y anual. A nivel mensual, observamos que los valores generados para el escenario 2S, muestran un rango de variabilidad que va desde 9,7 mm a 137,7 mm; valores que se encuentra por debajo del período de referencia. El mayor déficit se registra en Mayo con 72% y el menor en Enero con 27,5%. A nivel anual, se obtiene un déficit de 41,1%. En la Figura 5.4, se muestra la comparación del escenario respecto al periodo de referencia,

observándose la deficiencia uniforme en el comportamiento de la lámina de escurrimiento

superficial, registrándose el mayor déficit en Mayo.

Figura 5-3 Análisis comparativo entre la temperatura de referencia y generado para el escenario 2030-2039 - Sub cuenca del río Shullcas. Fuente: Elaboración Tabla 5-4 Comparación de la lámina escurrida entre el periodo de referencia y el escenario 2S, para la subcuenca del río Santa Teresa.

Figura 5-4 Comparación de la lámina escurrida de referencia y los escenarios 1S, 2S para la subcuenca del río Shullcas.

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De esta última figura, se deduce que el escenario 2S muestra un procesos de deficiencia del recurso hídricos superficial, comportamiento que se mantiene a lo largo de cada uno de los meses y que a nivel anual la deficiencia promedio es de 41,1%.

Con respecto a los periodos estacionales durante el año, en la Tabla 5.6, se observa que para el escenario 2S; el escurrimiento superficial registra un déficit muy marcado obteniéndose el máximo para el período seco con 56,5%.

Tabla 5-6 Comparación entre la lámina escurrida del escenarios 2S y el periodo de referencia - subcuenca del río Santa Teresa.

Los resultados son bastantes críticos, considerando que la precipitación sólo disminuyó un 5,1%. Otro punto es la cantidad de acuíferos kársticos de la zona que influye en los escurrimientos durante los meses secos; además estos trabajan como un reservorio de agua. Es importante indicar que los cálculos anteriores

no toman en cuenta el 39,4% de aporte del suelo (partiendo de la hipótesis que esta no cambia en porcentaje durante el paso del tiempo), al momento que se toma en cuenta este factor la lámina anual para el periodo 2030-2039 es de 883 mm y representa una pérdida de 21,1%, Esto se aprecia en la Tabla 5.7 y sobre la Figura 5.5, el escenario presentado, está considerando el aporte del suelo.

Tabla 5-7 Comparación de la lámina escurrida entre el periodo de referencia y el escenario 2S, para la subcuenca del río Santa Teresa.

A nivel mensual, se aprecia que el déficit se mantiene durante el año, registrando el mayor

durante Mayo; mientras que el menor se registra en Enero. A nivel anual la deficiencia bajo a 21,1%.

Figura 5-5 Lámina escurrida de referencia y del escenario 2030-39 para la subcuenca del río Santa Teresa considerando el aporte natural más el suelo.

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Disponibilidad hídrica actual y futura en Santa Teresa, Cusco

Con respecto a los periodos estacionales durante el año, en la Tabla 6.8, se observa que para el escenario 2S con aporte de la humedad del suelo; el escurrimiento superficial mantiene el déficit muy marcado para el período seco con un 41,7%, mientras que para el período húmedo se observa un 15,7% de deficiencia. Para el período anual, la

deficiencia está en un 41,1%. A pesar que en proceso se considera los aportes del escurrimiento subsuperficial, no se ha logrado superar el estado de deficiencia en el escurrimiento superficial, lo que brinda un panorama critico a la subcuenca del río de Santa Teresa.

Tabla 5-8 Comparación entre la lámina escurrida del escenarios 2S y el periodo de referencia subcuenca del río Santa Teresa.

5.8 Conclusiones •

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La generación de la base de datos, bajo el formato Hydraccess, está terminada de manera correcta y tiene la ventaja de poder incorporar información a medida que se vayan generando nuevos datos. La zona de estudio, tiene problemas de falta de disponibilidad de datos para las variables meteorológica se hidrológicas, entre las cuales tenemos: humedad relativa, velocidad del viento y caudales (no existen); limitando la implementación del modelo de escorrentía. La falta de información espacial de la variable precipitación, obligo a trazar regiones de apoyo para una amplia zona del estudio. Se determinaron un total de 6 regiones pluviométricas con un total de 43 estaciones con un nivel de calidad por encima de “aceptable” para la zona de Santa Teresa. Con la aplicación del método del vector regional, se determinó que tanto las subcuencas de los río Santa Teresa y Shullcas, se encuentran dentro de una misma región pluviométrica, lo que permitió utilizar un modelo hidrológico global. Después de analizar las diferentes metodologías y en función de la cantidad de datos existentes, se decidió utilizar el modelo propuesto por Suarez (2008), éste se justifica por la poca cantidad de datos que necesita. Para la modelización hidrológica, se considerando como series observadas a “series generadas” por diferentes modelos hidrológicos, esto debido a la falta de información existente en la zona de estudio. En la subcuenca del río Santa Teresa, se ha observado que parte del flujo superficial

• •

•

está compuesto por el aporte hídrico de origen Kárstico, que contribuye al flujo base de la subcuenca y no es representado adecuadamente por el modelo hidrológico puro, dando una aparente subestimación de los caudales de estiaje; lo cual también ha sido detectado en las campañas de aforo realizados en el río Santa Teresa. En función a los resultados obtenidos con los escenarios, se ha determinado que: El régimen de precipitación en la subcuenca, presenta un aumento de 5,1% a nivel anual. A nivel mensual, el mayor incremento se presenta en Abril con 39,8% (24,1 mm), mientras que en Agosto se registra una disminución de 70,1% (27,9 mm). A nivel estacional, se ha determinado dos periodos característicos en función la aporte de la precipitación los cuales son: Húmedo, correspondiente al intervalo mensual desde Noviembre hasta Abril, en función al aporte de precipitación registrada en la subcuenca del rio Santa Teresa. Se registra un incremento de 2,2%, con respecto al valor referencial. Seco, correspondiente al intervalo mensual desde Mayo hasta Octubre, en función al aporte pluviométrico que registra la subcuenca del río Santa Teresa. Registra un descenso de 29,5%, siendo Agosto el de mayor disminución. Con referencia a la temperatura, se aprecia un incremento uniforme a los largo del año, registrándose los mayores aumento en el período de Julio – Octubre, mientras que el menor aumento se presenta en Diciembre.

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A nivel anual, el incremento es del orden de 62,5%. En lo referente al análisis estacional, se determinado que para ambos períodos (húmedo y seco), se registra un incremento de 41,7%, mientras y 97,3%, ocasionado principalmente por el incremento de la temperatura durante el período Julio - Octubre. A nivel de escurrimiento superficial, se ha determinado que a nivel mensual, se registra una variabilidad que va desde 9,7 mm a 137,7 mm; valores que se encuentra por debajo del período de referencia. El mayor déficit se registra en Mayo con 72% y el menor en Enero con 27,5%. Para Santa Teresa se tiene una disminución de 41%, para el escenario 2030-2039 lo cual es una pérdida de lámina importante (no considera el agua del suelo), considerando el agua del suelo esta pérdida se reduce a 21%; un análisis más detallado de este resultado, sería muy complejo debido a las condiciones de los datos (todos generados) y al sistema hidrológico de la cuenca (lluviakarts-glaciares).

5.9 Discusión general Para la generación de cualquier estudio, es importante contar con información registrada en el ámbito de la zona de influencia. Esto fue una limitación importante en el presente estudio; sin embargo, para suplir este inconveniente se optó

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por desarrollar análisis regionales que permitieron de cierta manera suplir esta falta de data. A pesar de todo, se ha podido generar información hidrometeorológica a través de la implementación de estaciones meteorológicas e hidrológicas. A pesar que no son las más ideales en cantidad, su información se irá incorporando a los moldeos a fin de darle al estudio una validación más representativa para la zona, proceso que de todas maneras hay que recalcar que debe ser dinámico en el tiempo. Es importante, que los resultados que se han generado en el presente estudio, deben ser tomado con mucha responsabilidad, ya que su función es básicamente mostrar escenarios de las condiciones presentes y futuras del recurso hídricos en la subcuenca del río Santa Teresa. La falta de información de campo, si bien es cierto es una limitación importante para el desarrollo normal de las actividades planificadas, no es una limitación significativa, porque se ha podido ir en el transcurso de la evolución de trabajo, la generación de la data con mediciones en campo y la utilización de herramientas con información satelital. También se ha podido observar, la necesidad de realizar articulaciones estratégicas con otros sectores que cuentan con información hidrometeorológica, por lo cual se requiere de una Base de Datos a nivel Nacional, para el desarrollo sostenible del País.

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El Proyecto “Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales - PRAA”, es implementado con fondos del Banco Mundial (GEF y PHRD Japón) y administrado por la Secretaría General de la Comunidad Andina en beneficio de Bolivia, Colombia, Ecuador y Perú. El Ministerio del Ambiente lidera el PRAA en el Perú, en colaboración con diversas entidades para su ejecución, entre las cuales se incluye: SENAMHI, AGRORURAL, IGP, Municipalidad Distrital de Santa Teresa, Municipalidad Provincial de Huancayo, Municipalidad Distrital El Tambo, SEDAM Huancayo, Gobiernos Regionales de Cusco, Junín y CARE Perú.