Capítulo 3 Análisis pluviométrico

Transcripción

1 Capítulo 3 Análisis pluviométrico La precipitación es uno de los procesos meteorológicos más importantes para la hidrología, y junto a la evaporación constituyen la forma mediante la cual la atmósfera interactúa con el agua superficial en el ciclo hidrológico del agua. El objetivo de analizar la pluviometría es cuantificar los diferentes niveles de pluviosidad en cada una de las subcuencas a analizar para relacionarlos con su capacidad de producción de escorrentía. Para realizar el análisis pluviométrico se contó con los datos de 22 estaciones ubicadas dentro y fuera de lo que se ha definido como Cuenca Alta del Río Quiroz. Muchas de estas estaciones han tenido datos incompletos, los que han sido rellenados mediante interpolación con estaciones vecinas con un régimen pluviométrico semejante. Cuando se han encontrado años que tienen más de cinco meses incompletos, se ha calculado el valor de la precipitación anual acumulada. Una vez que se han tenido los datos completos de todas las estaciones, se ha analizado la consistencia de los datos utilizando el método de Curvas Doble Acumuladas. De esta forma, se han corregido los datos de precipitación y se han obtenido valores que se estiman confiables. 3.1 Red pluviométrica Para el estudio, se dispuso de información proveniente de un total de 22 estaciones, localizadas en la cuenca del Río Quiroz y en las cuencas aledañas al área de estudio: Chipillico, Macará y Piura. De estas 22 estaciones, 17 están ubicadas dentro de la Cuenca

2 Alta del Río Quiroz y 5 se encuentran fuera, por lo que se consideran como estaciones auxiliares. La red pluviométrica analizada está conformada por estaciones de diferente tipo: 1 es meteorológica agrícola ordinaria (MAO) 2 son climatológicas ordinarias (CO) 13 son pluviométricas-pluviográficas (PLU-PG) 5 son pluviométricas (PLU) 1 es pluviométrica total (PLUT) Las características y ubicación de estas estaciones se pueden ver en la Tabla 3.1 y en el Mapa U-4 del Anexo Mapas, respectivamente. Tabla. 3.1 Estaciones pluviométricas empleadas en el estudio. Estación Provincia Distrito Cuenca Latitud S Longitud W Categoría Ania Cabuyal Ayavaca Ayavaca Quiroz 4 51' 79 29' PLU Aranza Ayavaca Ayavaca Quiroz 4 51' 79 59' PLU-PG Ayavaca Ayavaca Ayavaca Quiroz 4 38' 79 43' MAO Laguna Seca Ayavaca Ayavaca Quiroz 4 53' 79 29' PLU Lagunas Arrebiatadas Ayavaca Ayavaca Quiroz 4 45' 79 28' PLUT Montero Ayavaca Montero Quiroz 4 38' 79 5' PLU-PG Nangay de Matalacas Ayavaca Pacaypampa Quiroz 4 52' 79 46' PLU-PG Nva. Nac. Aranza Huancabamba Huancabamba Quiroz 4º56 79º27 PLU-PG Olleros Ayavaca Ayavaca Quiroz 4 42' 79 39' PLU-PG Pacaypampa Ayavaca Pacaypampa Quiroz 4 59' 79 4' PLU-PG Palo Blanco Ayavaca Pacaypampa Quiroz 5º3 79º38 PLU-PG Paraje Ayavaca Paimas Quiroz 4 37' 79 54' PLU Grande San Juan de los Alisos Ayavaca Pacaypampa Quiroz 4 58' 79 32' PLU-PG Sausal Culucán Ayavaca Ayavaca Quiroz 4 45' 79 46' CO Talaneo Huancabamba Huancabamba Quiroz 5 3' 79 33' PLU-PG Tapal Ayavaca Ayavaca Quiroz 4 46' 79 33' PLU-PG Tipulco Ayavaca Ayavaca Quiroz 4 42' 79 34' PLU Estaciones Auxiliares Arenales Ayavaca Frías Chipillico 4 55' 79 51' CO Arrendamie Ayavaca Lagunas Chipillico 4 5' 79 54' PLU-PG ntos Las Pircas Ayavaca Frías Chipillico 4 48' 79 48' PLU Pasapampa Huancabamba Huancabamba Piura 5 7' 79 36' PLU-PG Tacalpo Ayavaca Ayavaca Macará 4 39' 79 36' PLU-PG 38

3 3.2 Período de análisis Para realizar el análisis de la información, es necesario primero determinar un período común de análisis a todas las estaciones. Con esta finalidad se realizó la Tabla 3.2, en la que se observa cuándo fueron instaladas las estaciones y cuándo dejaron de operar. Es importante señalar, que todas las estaciones, excepto Paraje Grande, fueron manejadas por la Dirección Ejecutiva del Proyecto Especial Chira-Piura (DEPECHP) desde su instalación hasta el 31 de enero de 1993, fecha en que fueron transferidas al Servicio de Meteorología e Hidrología (SENAMHI). Este organismo, decidió no seguir operándolas, por este motivo no se tienen datos de precipitación a partir de entonces. Cabe resaltar que la estación de Paraje Grande sigue siendo operada por la DEPECHP, pero solo registra datos de los meses lluviosos. Tabla. 3.2 Operación de estaciones pluviométricas. Estación Entidad Fecha de Fecha que deja Transferencia encargada instalación de operar al SENAMHI Ania Cabuyal DEPECHP 1/12/1973 9/1993 Aranza DEPECHP 1/11/1962 3/1993 Ayavaca DEPECHP 1/12/1962 6/1997 Laguna Seca DEPECHP 1/3/1968 8/1994 Lagunas Arrebiatadas DEPECHP 1/12/1972 1/1/1992 Montero DEPECHP 1/8/1968 Nangay de Matalacas DEPECHP 1/9/1963 Nva. Nac. Aranza DEPECHP 1/12/197 Olleros DEPECHP 1/11/1962 Pacaypampa DEPECHP 1/8/1963 Palo Blanco DEPECHP 1/11/1971 Paraje Grande DEPECHP 1/9/1972 1/5/1993 San Juan de los Alisos DEPECHP 1/11/1963 1/1/199 Sausal de Culucán DEPECHP 1/11/1962 Talaneo DEPECHP 1/1/1968 Tapal DEPECHP 1/12/1973 Tipulco DEPECHP 1/11/1962 Estaciones auxiliares Arenales DEPECHP 1/1/1968 1/4/1991 Arrendamientos DEPECHP 1/1/1971 Las Pircas DEPECHP 1/1/1972 Pasapampa DEPECHP 1/1/1963 Tacalpo DEPECHP 1/12/197 De la tabla 3.2 podemos concluir que: Sólo cuatro estaciones tienen registro completo en 1963 y no se podrían establecer relaciones para rellenar las demás. Ocho estaciones tienen datos a partir de Las demás estaciones tienen datos a partir de De las 22 estaciones analizadas, 17 cuentan con todos los datos desde Catorce estaciones tienen sus datos completos hasta 1993; el resto están incompletas. 39

4 Por estos motivos, se decidió considerar como período de análisis, los años comprendidos entre 1972 y 1993, usándose un período de análisis de 22 años. 3.3 Ampliación y relleno de estadísticas pluviométricas Es esencial que intervengan el máximo número de estaciones pluviométricas con el máximo periodo de registro posible, para determinar con mayor precisión la precipitación media en cada subcuenca. Por ello, es necesario establecer métodos que permitan rellenar y ampliar los registros pluviométricos disponibles. En el apartado se han expuesto diversos métodos. El empleado en este caso ha sido el de las correlaciones con estaciones vecinas, por tratarse, en general, de una zona montañosa y por ser un método que pondera las precipitaciones de acuerdo al coeficiente de correlación obtenido. En la aplicación del método de correlación se debe tener en cuenta que cuando faltan datos de entre uno y cinco meses de un año, es posible hallar los valores de precipitación mensual faltantes; sin embargo, cuando faltan datos de seis o más meses de un mismo año, ya no será conveniente hallar los valores de precipitación mensual, sino el valor de precipitación anual. Por ejemplo, la estación auxiliar de Arrendamientos no tenía completos los años 1992 y 1993, sin embargo, debido a que solo tenía registro de 6 meses de cada año (Anexo A-1), no se fue posible realizar un relleno mensual, por lo que se hizo un relleno anual. Con este fin, se correlacionó con las estaciones de Arenales y Nangay de Matalacas, por encontrarse geográficamente más cercanas (Fig. 3.1) y tener completos los registros de 1992 y Fig. 3.1 Correlación de Arrendamientos con Nangay de Matalacas y Arenales Para hallar el coeficiente de correlación, teniendo los datos de las tres estaciones y cuidando que en Arenales y en Nangay de Matalacas existan los datos de precipitación anual de 1992 y 1993, se hizo un gráfico en el programa Microsoft Excel (Figura 3.2), donde en el eje x está representada la precipitación mensual en Arrendamientos, y en el eje y la precipitación mensual de las estaciones con que se va a correlacionar (sin considerar los años 1992 y 1993). Al trazar la línea de tendencia de cada serie, es posible obtener el cuadrado del valor del coeficiente de correlación; R 2 (Figura 3.2). Cuanto más cercano sea este valor a 1, existirá una mejor correlación entre las estaciones de la serie, obteniéndose valores más confiables. 4

5 16 14 Estaciones con información R 2 =.9991 R 2 =.999 ARENALES NANGAY DE MATALACAS Estación a rellenar Fig. 3.2 Coeficiente de correlación Por lo tanto, tomando como P A y P B el valor de la precipitación acumulada en Arenales y Nangay de Matalacas, respectivamente, como r XA y r XB el coeficiente de correlación entre Arrendamientos con Arenales y Sangay (Tabla 3.3); y reemplazando estos valores en la ecuación 1.9 obtendremos una precipitación anual acumulada en Arrendamientos, para el año1992, de mm. De la misma forma, se realizan los cálculos para hallar la PA acum para 1993, obteniéndose un valor de mm. Tabla. 3.3 Coeficientes de Correlación para Arrendamientos Estación PA acum PA acum Coeficiente de correlación (r) Arenales Nangay de Matalacas Así como se ha realizado el relleno de los datos faltantes en la estación de Arrendamientos, se ha realizado con cada una de las estaciones; todo este procedimiento se puede observar en el Anexo A Consistencia y ajuste de la información Con la finalidad de determinar la consistencia de la información pluviométrica disponible y rellenada, se realizó el análisis de doble masa, explicado en el apartado El primer paso para realizar este análisis es determinar el Patrón de precipitaciones anuales (PPA) y luego, en base a este patrón, corregir los datos restantes Determinación del Patrón de Precipitación Anual Para determinar la consistencia de una serie de datos, se debe contar con un patrón definido en base a lo datos disponibles más confiables. Debido a que no se tienen antecedentes en los que se indique la calidad de los datos de cada una de las estaciones, se decidió considerar en un inicio que todas han sido correctamente observadas. Por este motivo, se consideró como Patrón de precipitaciones anuales (PPA) al promedio de todas las 22 estaciones en análisis, para de esta forma, ver qué estaciones han sido mejor observadas. 41

6 4 R 2 = Precipitación Acum. (mm) R 2 =.9943 R 2 =.9925 R 2 =.999 R 2 =.9844 R 2 =.9912 R 2 = R 2 = PPA acum. (mm) Tipulco Tapal Talaneo Tacalpo Sausal San Juan de los A Olleros Arrendamiento (a) Precipitación Acum. (mm) R 2 =.9918 R 2 =.9985 R 2 =.9953 R 2 =.9943 R 2 =.9986 R 2 =.9737 R 2 = PPA acum. (mm) Pircas Montero Paraje Grande Palo Blanco Pacypampa Nangay Ania (b) 6 R 2 =.9641 Precipitación Acum. (mm) R 2 =.9373 R 2 =.981 R 2 =.9986 R 2 =.9984 R 2 =.989 R 2 = PPA acum. (mm) Pasapampa Arenales Nva.Nac. Lag. Seca Lag. Arreb. Ayabaca Aranza (c) Fig. 3.3 Determinación del PPA 42

7 En la Figura 3.3, se puede observar el comportamiento de cada una de las estaciones respecto al PPA calculado. De la Figura 3.3 (a) se puede concluir que las estaciones de Tapal y Sausal de Culucán han sido mal observadas, mientras que de la Figura 3.3 (b) vemos que Paraje Grande es la estación que presenta mayores discrepancias. Finalmente, en la Figura 3.3 (c) vemos que las estaciones de Nueva Naciente de Aranza, Laguna Arrebiatada, Laguna Seca y Aranza, no son consistentes. Sin considerar las estaciones anteriormente mencionadas, se realizó un segundo cálculo del PPA. En las Figuras 3.4 (a) y 3.4 (b) se puede observar que las estaciones inconsistentes son: Tacalpo, San Juan de los Alisos, Las Pircas, Montero, Pacaypampa, Talaneo, Arenales y Tipulco. 35 Precipitación Acum. (mm) R 2 =.9936 R 2 =.9991 R 2 =.9994 R 2 =.996 R 2 =.9943 R 2 =.9985 R 2 = PPA acum. (mm) 45 Pircas Montero Ayabaca Palo Blanco Pacypampa Nangay Ania (a) 4 R 2 =.9981 Precipitación Acum. (mm) R 2 =.9941 R 2 =.9924 R 2 =.9994 R 2 =.9982 R 2 =.9893 R 2 =.993 R 2 = PPA acum. (mm) Tipulco Pasapampa Talaneo Tacalpo Arenales San Juan de los A Olleros Arrendamiento (b) Fig. 3.4 Determinación del PPA, considerando 15 estaciones 43

8 Considerando el promedio las 7 estaciones restantes, se realizó un tercer cálculo del PPA. En la Figura 3.5 se puede observar que las estaciones mal observadas son: Arrendamiento, Palo Blanco y Pasapampa. 3 R 2 =.9992 Precipitación Acum. (mm) R 2 =.9992 R 2 =.9997 R 2 =.9976 R 2 =.999 R 2 =.9977 R 2 = PPA acum. (mm) Pasapampa Palo Blanco Nangay Ania Olleros Arrendamiento Ayabaca Fig. 3.5 Determinación del PPA, considerando7 estaciones Finalmente, podemos concluir que las estaciones más representativas de la cuenca son: Ania Cabuyal, Ayavaca, Nangay de Matalacas y Olleros. Del promedio de estas estaciones representativas se obtuvo el Patrón de precipitaciones anuales (Tabla 3.4). 44 Tabla. 3.4 Patrón de precipitaciones anuales (PPA) Ania Cabuyal Ayavaca Nangay de Matalacas Olleros PPA

9 3.4.2 Consistencia de la información Este análisis se realiza para comprobar si los datos con los que se cuenta, en este caso, valores anuales de precipitación, han sido bien observados, ya que pequeños cambios en la ubicación de la estación meteorológica, exposición e instrumentación pueden producir variaciones en la precipitación captada. Usando el PPA calculado en el apartado anterior se han corregido los datos de las 18 estaciones que no son consistentes (Anexo A-2). Para corregir los datos se ha comparado este PPA acumulado con las precipitaciones anuales acumuladas de cada una de las estaciones. La acumulación se realiza del año más reciente al más antiguo. Si la línea obtenida de graficar estas variables tiene la misma pendiente, querrá decir que los datos son consistentes y por tanto no deben ser corregidos. Sin embargo, si la línea presenta quiebres, los datos deben ser corregidos, para obtener un registro consistente y confiable (ver Anexo A-3). Por ejemplo, para ajustar la información de la estación de Pacaypampa, se graficó (Figura 3.6) el Patrón de Precipitaciones Anuales acumuladas, en el eje de las abscisas vs la precipitación anual acumulada de Pacaypampa, en las ordenadas. De este gráfico se puede observar que la línea presenta un quiebre en el año 1983, pudiendo determinarse que desde 1984 hasta 1992 los datos siguen una misma tendencia, que por ser la más reciente será la que se usará para la corrección de los datos. En el período los datos siguen una tendencia diferente, por lo que deberán ser corregidos tomado como base la ecuación de la recta definida por el periodo y =.2525x Precip. Acum. (mm) Corrección y =.2317x PPA (mm) Fig. 3.6 Curvas dobles acumuladas para el análisis de consistencia de la estación de Pacaypampa En la tabla 3.5 es posible observar resaltado en negrita, los años que no han sido consistentes y por tanto han debido ser corregidos usando la pendiente definida por los últimos años de observación. Además, es importante observar que en el año 1993 sucede algo muy particular, pues el dato de este año no se ajusta a ninguna de las dos rectas; esto podría deberse a muchos factores, como por ejemplo: mala lectura del instrumento, error al escribir los valores, etc. Por este motivo, el año 1993 también debió ser modificado, calculándose el nuevo valor usando el periodo como referencia. 45

10 Tabla. 3.5 Análisis de consistencia de la estación de Pacaypampa PPA Precipitación en Pacaypampa Acum. Anual Acum. Anual Correcc. Reg Precipitación media en las sub-cuencas Para evaluar la cantidad promedio de precipitación sobre un área es necesario basarse en los valores puntuales registrados en cada estación que conforma la red. Dado que la contribución de cada instrumento a la medición total de la tormenta es desconocida, se ha empleado el Método de los Polígonos de Thiessen para conocer el área de influencia de cada uno. Este método se emplea cuando la distribución de los pluviómetros no es uniforme dentro del área en consideración. Para su cálculo se define la zona de influencia de cada estación mediante el trazo de líneas entre estaciones cercanas, que se bisecan con perpendiculares y se asume que toda el área encerrada dentro de los límites formados por la intersección de las perpendiculares en torno a la estación ha tenido la misma precipitación. Los polígonos correspondientes a cada estación se pueden ver en el Mapa U-4 del Anexo Mapas En la Tabla 3.6 y en el Anexo A-4 se puede observar el área que cada estación ocupa en cada cuenca. Así por ejemplo, se ve que la estación de Aranza tiene un área de influencia de km 2 en la cuenca de Paraje Grande, mientras que en la cuenca de San Lázaro, esta estación tiene un área de influencia menor ( km 2 ). La columna de Precipitación media, de la Tabla 3.6 y del Anexo A-4, indica la precipitación en la zona de influencia de cada estación; esta precipitación ha sido hallada usando la ecuación donde: 46 P i = Precipitación media en la estación i A i = Área del polígono correspondiente a la estación i

11 A = Área de la cuenca Tabla. 3.6 Determinación de la precipitación usando los polígonos de Thiessen Estación Precipt. Paraje Grande San Lázaro anual media Area % % Area % % (mm) (Km2) Area Prec. (Km2) Area Prec. Ania Cabuyal % % Aranza % % Arenales % 6.31 Arrendamientos % Ayabaca % 54.8 Laguna Arrebiatadas % 98.9 Laguna Seca % % Montero % 52.8 Nangay de Matalacas % % 3.78 Nueva Naciente de Aranza % % Olleros % Pacaypampa % % 9.3 Palo Blanco % % Paraje Grande % 25.2 Pasapampa % % 19.3 Pircas % San Juan de los Alisos % % Sausal de Culucan % Tacalpo % Talaneo % % Tapal % Tipulco % % % Luego, la precipitación media en cada subcuenca ha sido hallada mediante la sumatoria de % de precipitación. Los resultados de los cálculos mediante polígonos de Thiessen se presentan a continuación (Tabla 3.7) y el detalle de los cálculos en el Anexo A-4. Tabla. 3.7 Precipitación media anual en las subcuencas de interés Subcuenca Área (km 2 ) Precipitación (mm) Paraje Grande Vilcazán Sta. Rosa San Lázaro Chulucanitas Aranza

12 48