Determinación de los impactos del cambio climático sobre las cuencas Rímac y Mantaro.

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Sara Valdéz Belmonte
hace 7 años
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1 Determinación de los impactos del cambio climático sobre las cuencas Rímac y Mantaro. James Apaéstegui (IRD) Thomas Condom (IRD) Wilson Suarez (Consultor IRD-Banco Mundial)

2 Modelo WEAP del SEI Stockholm Institute Environment En el marco del proyecto del Banco Mundial Assessing the Impacts of Climate Change on Mountain Hydrology: Development of a Methodology through a Case Study in Peru 3 cuencas - SANTA - RIMAC - MANTARO Modelo WEAP Parte hidrologia Parte uso de agua cons. hum., hydroelec., riego, industria, minas Implementar un modulo glaciar y modelizar las 3 cuencas Hacer proyecciones futuras (clima-uso de agua)

3 Cuencas Rímac y Mantaro: ---> mas de 9 millones de hab. ---> Mas del 30% de Prod. Hidro-energetica del Perú Trasvase de aguas, obliga a entender el sistema como único. Simulación Hidrológica: Observar la disponibilidad del recurso hídrico. Viabilidad de la construcción de C.H. La Guitarra Observar la relación glaciar clima.

4 Cuenca del río Mantaro Area total km² Altitud máxima (Collquepucro). Recorrido total 5650 metros 830 km aprox. 21 Lagunas reguladas 4 en transvase Cuenca del rio Rímac: Area total 3398 km² Altitud máxima 5508 metros (nevado Paca) 19 lagunas reguladas

5 Situación de la Información hidrológica y climática Base de datos formada por información perteneciente a Edegel (Rímac), Electroperu (Mantaro) ysenamhi (Rímac y Mantaro) Variables Rímac Mantaro PP 24 ( desde 1931) 149 ( ) Caudales 8 (desde los años 60 hasta 1997 aprox) 19 Centrales hidroeléctricas 6 (Se usan 5 de Edegel)) 3

6 Chosica (m3/s) /12/ :00 02/12/ :00 14/11/ :00 28/10/ : Chosica Chosica Set Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago

7 Mejorada /07/ :00 06/10/ :00 23/12/ : Mejorada Mejorada Set Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago

8 Pluviometria

9 Pluviometria

10 -Imágenes de Satélite: Landsat 5 de 1988 y 1997, carta nacional de 1970 (1/100000). -Cobertura de Suelos en el Mantaro -Cobertura glaciar Rímac y Mantaro

Fuente: Inventario Nacional (1970) (Landsat5; ASTER) SENAMHI Cuantificación del retroceso glaciar (km2) Mantaro Rimac 160.0 155.1 40.0 38.1 120.0 80.0 40.0 72.8 56.6 49.0 30.0 20.0 10.0 7.8 5.7 4.

11 Fuente: Inventario Nacional (1970) (Landsat5; ASTER) SENAMHI Cuantificación del retroceso glaciar (km2) Mantaro Rimac Porcentaje Mantaro Rimac Volumenes? - Impacto sobre los caudales? Dr. Wilson Suarez

12 Grayson et al, 2002

13 Modelo WEAP del SEI Stockholm Institute Environment En el marco del proyecto del Banco Mundial Modèlo Lluvia/Escurimiento semi-distribuido A i, j=2 A i, j=1 Paso de tiempo mensual i=n j=2 Modelo a reservorio i=m+1 j=2 Datos de entrada - capas SIG (superfi. +suelos) - T, P i=m j=2 j=1 j=1 j=1 Parametros - 5 por cada zona de altura i=1 j=2 E E E m m+1 i E n Subwatershed Streamflow Measurement or Management Point Glacier CATCHMENT Object in WEAP Elevation Band RUNOFF in WEAP Delimiter Salida de los modelos - escurrimiento - extensión de los glaciares - posición de la ELA

14 Rímac y Mantaro dentro de WEAP 108 Catchments en Rímac y171 sobre el Mantaro

15 sep-65 may-66 ene-67 sep-67 may-68 ene-69 sep-69 may-70 ene-71 sep-71 may-72 ene-73 sep-73 may-74 ene-75 sep-75 may-76 ene-77 sep-77 may-78 ene-79 sep-79 may-80 ene-81 Caudal (m3/s) Mejorada Observado Simulado sep-65 may-66 ene-67 sep-67 may-68 ene-69 sep-69 may-70 ene-71 sep-71 may-72 ene-73 sep-73 may-74 ene-75 sep-75 may-76 ene-77 sep-77 may-78 ene-79 sep-79 may-80 ene-81 Caudal (m3/s) Pongor Observado Simulado sep-65 may-66 ene-67 sep-67 may-68 ene-69 sep-69 may-70 ene-71 sep-71 may-72 ene-73 sep-73 may-74 ene-75 sep-75 may-76 ene-77 sep-77 may-78 ene-79 sep-79 may-80 ene-81 Caudal (m3/s) Chosica Observado Simulado Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago M3/seg Chosica Observado Simulado Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago M3/seg Mejorada Observado Simulado Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago M3/seg Pongor Observado Simulado Introduccion - Zona de estudio - Glaciares - Resultados - Conclusiones A B

16 A B

17 Lamina Escurrida Estación Cuenca Nash Balance r²(1) BIAS RMSE Piñascocha Mantaro Yulapuquio Mantaro Canipaco Mantaro Casaracra Mantaro Cochas Tunel Mantaro Pachacayo Mantaro Yanacocha Mantaro Angasmayo Mantaro Huapa Mantaro Huari Mantaro Chinchi Mantaro Upamayo Mantaro Puente Chulec Mantaro Puente Stuart Mantaro Mejorada Mantaro Pongor Mantaro Santa Elena Mantaro Quillón Mantaro Moya Mantaro Sheque Rímac Chosica Rímac Yuracmayo Rímac Rio Blanco Rímac San Mateo Rímac Tamboraque Rímac Surco Rímac Nash>0.5 Balance[ ] r²(1)>0.55 Balance[ ] Est Calibración con parámetros diferentes para cada cuenca Rimac Mantaro Kc: Sw : 9 9 Dw: RRF: Ks: 12 6 Kd: f:

18 Simulación Glaciar Simulación considerando que el área glaciar comienza en 1966, años de evaluación 1988 y 1996 a snow: 300 a ice: 600 T : 1.7 Medido (Km²) Simulado (KM2) Azu Carh Hua Huap Huay Mej Pte.St Pte.chu Sma Tem Upa Yurac

19 Q Sim Q. Obs -----> Adecuado proceso de simulación del escurrimiento Simulación del Derretimiento glaciar --> Adecuado con áreas observadas. Si bien es cierto que la modelización es realizada como un sistema único, el proceso de validación y calibración se hizo de manera individual en las cuencas con parámetros diferentes. Posibilidades del modelo: Uso del agua (antrópico) - Evaluación de distintos usos poblacionales del agua. - Usos en irrigación (posibilidades de cultivos). - Evaluación de implementar nuevas plantas y/o reservorios. Cambio Climático (Escenarios futuros) - Estimación de disponibilidad de agua - Estimación de la cobertura glaciar futura

20 Introduccion - Zona de estudio - Glaciares - Resultados - Perspectivas Aumentar la discretización espacial de las cuencas. Posibilidad de trabajar sobre la calidad de agua. Posibilidad de adjuntar un modelo hidrogeológico (Necesidad de datos). Gracias thomas.condom@ird.fr

23 San Mateo Rímac Tamboraque Rímac Surco Rímac Nash>0.5 Balance[ ] r²(1)>0.55 Balance[ ] r²(2)>0.8 Rimac Mantaro Kc: Sw : 9 9 Dw: RRF: Ks: 12 6 Kd: f: Z1: Z2: a snow: a ice: T : K snow: K ice: P Los principales problemas ligados a la simulación del Mantaro van ligados a un exceso de agua simulada en las subcuentas, esto se podría arreglar con una simulación individual a cada sub cuenca o en general aumentar la salida de agua del sistema Mantaro en general (aumentar la ETP o la infiltración del agua sub suelo sin que se convierta en caudal base). Plant canopy Et = f(z1, Kc, PET) Pe = (P, Snow Accum, Melt rate) SurfaceRunoff = f(z1, RRF, Pe) Kc = Crop coefficient Sw = Root zone capacity Ks = Root zone conductivity Dw = Deep water capacity Kd = Deep water conductivity RRF = Runoff Resistance Factor f = Flow direction (% horizontal) z1, z2 = storage fractions z1 z2 Sw Percolation = f(z1, Ks, f) Dw Interflow = f(z1, Ks, 1-f) Baseflow = f(z2, Kd)

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