determinación de los impactos del cambio climático sobre

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)

Modelo WEAP del SEI – Stockholm Institute EnvironmentEn 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”

Modelo WEAP

Implementar un modulo glaciar y modelizar las 3 cuencas

Parte hidrologia

Parte uso de agua

cons. hum., hydroelec., riego, industria, minas

- SANTA- RIMAC- MANTARO

3 cuencas

Hacer proyecciones futuras (clima-uso de agua)

Introduccion - Zona de estudio - Glaciares - Resultados - Conclusiones

Simulación Hidrológica:

• Observar la disponibilidad del recurso hídrico.• Viabilidad de la construcción de C.H. La Guitarra• Observar la relación glaciar – clima.


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.

Cuenca del rio Rímac:Area total 3398 km²

Altitud máxima 5508 metros(nevado Paca)

19 lagunas reguladas

Cuenca del río Mantaro

Area total 34350 km²

Altitud máxima 5650 metros(Collquepucro).

Recorrido total 830 km aprox.

21 Lagunas reguladas4 en transvase


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 (1963-2007)

Caudales 8 (desde los años 60’ hasta 1997 aprox) 19

Centrales hidroeléctricas 6 (Se usan 5 de Edegel)) 3


0

10

20

30

40

50

60

Set Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago

Chosica

Chosica

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

20/12/1962 00:00 02/12/1973 00:00 14/11/1984 00:00 28/10/1995 00:00

Chosica (m3/s)


0

100

200

300

400

500

600

700

800

20/07/1972 00:00 06/10/1980 00:00 23/12/1988 00:00

Mejorada

50

100

150

200

250

300

350

400

Set Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago

Mejorada

Mejorada



Pluviometria

-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


Dr. Wilson Suarez

0.0

40.0

80.0

120.0

160.0

1970 1988 1997 2008

155.1

72.856.6 49.0

Mantaro

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

1970 1988 1997 2008

38.1

7.85.7 4.0

Rimac

Porcentaje 1970 1988 1997 2008

Mantaro 100 47.0 36.5 31.6

Rimac 100 20.5 14.8 10.4

•Fuente: Inventario Nacional (1970) (Landsat5; ASTER) SENAMHI


Cuantificación del retroceso glaciar (km2)

•Volumenes? - Impacto sobre los caudales?

Grayson et al, 2002


CATCHMENT Object in WEAP

Streamflow Measurement orManagement Point

i=1

j=1 j=1 j=1

j=2

j=2

j=2

j=2

i=m

i=n

Ei

EmEm+1

i=m+1

En

Ai, j=2Ai, j=1

RUNOFF in WEAP Elevation BandDelimiter

Subwatershed

Glacier CATCHMENT Object in WEAP

Streamflow Measurement orManagement Point

i=1

j=1 j=1 j=1

j=2

j=2

j=2

j=2

i=m

i=n

Ei

EmEm+1

i=m+1

En

Ai, j=2Ai, j=1

RUNOFF in WEAP Elevation BandDelimiter

Subwatershed

Glacier

Modèlo Lluvia/Escurimientosemi-distribuido

Paso de tiempo mensual

Modelo a reservorio

Datos de entrada - capas SIG (superfi. +suelos)- T°, P

Parametros- 5 por cada zona de altura

Salida de los modelos- escurrimiento- extensión de los glaciares- posición de la ELA

Modelo WEAP del SEI – Stockholm Institute Environment

En el marco del proyecto del Banco Mundial


Rímac y Mantaro dentro de WEAP

108 Catchments en Rímac y171 sobre el Mantaro


0

100

200

300

400

500

600

700

800

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

Cau

dal

(m

3/s

)

Mejorada

Observado Simulado

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

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

Cau

dal

(m

3/s

)

Pongor

Observado Simulado

0

20

40

60

80

100

120

140se

p-6

5

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

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-77

may

-78

ene-

79

sep

-79

may

-80

ene-

81

Cau

dal

(m

3/s

)

Chosica

Observado Simulado

0.00

20.00

40.00

60.00

80.00

Sep

Oct

No

v

Dic

Ene

Feb

Mar

Ab

r

May

Jun

Jul

Ago

M3

/se

g

Chosica

Observado Simulado

0.00

100.00

200.00

300.00

400.00

500.00

Sep

Oct

No

v

Dic

Ene

Feb

Mar

Ab

r

May

Jun

Jul

Ago

M3

/se

g

Mejorada

Observado Simulado

0.00

200.00

400.00

600.00

800.00

Sep

Oct

No

v

Dic

Ene

Feb

Mar

Ab

r

May

Jun

Jul

Ago

M3

/se

g

Pongor

Observado Simulado


A

B


A

B

Lamina Escurrida EstacionalidadEstación Cuenca Nash Balance r²(1) BIAS RMSE r²(2)

Piñascocha Mantaro -0.03 1.72 0.61 72.01 105.31 0.94

Yulapuquio Mantaro 0.54 0.92 0.63 -8.11 76.93 0.94

Canipaco Mantaro 0.55 0.87 0.79 -13.21 59.21 0.96

Casaracra Mantaro -0.02 1.48 0.59 48.17 83.97 0.76

Cochas Tunel Mantaro 0.45 1.12 0.52 11.67 68.78 0.97

Pachacayo Mantaro 0.63 1.01 0.63 1.10 59.19 0.97

Yanacocha Mantaro -0.83 2.37 0.74 136.83 161.48 0.98

Angasmayo Mantaro 0.77 1.15 0.82 15.01 52.11 0.95

Huapa Mantaro 0.71 1.07 0.74 7.35 55.75 0.98

Huari Mantaro 0.70 0.88 0.77 -11.94 53.28 0.99

Chinchi Mantaro 0.72 0.96 0.77 -4.41 55.58 0.94

Upamayo Mantaro 0.53 1.19 0.65 19.30 53.60 0.74

Puente Chulec Mantaro 0.70 1.08 0.72 8.47 36.18 0.95

Puente Stuart Mantaro 0.75 1.44 0.79 44.17 39.89 0.96

Mejorada Mantaro 0.81 1.16 0.85 15.90 38.04 0.95

Pongor Mantaro 0.75 0.93 0.82 -7.32 51.50 0.94

Santa Elena Mantaro 0.61 0.81 0.79 -19.50 76.54 0.97

Quillón Mantaro 0.19 1.61 0.68 61.44 84.17 0.95

Moya Mantaro 0.60 1.19 0.65 19.09 56.28 0.90

Sheque Rímac -0.33 0.68 0.53 -32.42 49.24 0.92

Chosica Rímac 0.39 1.01 0.72 1.08 44.96 0.97

Yuracmayo Rímac 0.38 0.63 0.57 -36.55 74.12 0.82

Rio Blanco Rímac 0.59 1.19 0.66 19.29 63.26 0.95

San Mateo Rímac -0.01 0.60 0.71 -39.52 48.26 0.89

Tamboraque Rímac 0.55 0.69 0.76 -30.74 45.47 0.95

Surco Rímac 0.64 0.81 0.73 -19.33 42.19 0.95

26 17 17 24 17 24

Nash>0.5 Balance[0.8-1.2] r²(1)>0.55 Balance[0.8-1.2] r²(2)>0.8

Rimac Mantaro

Kc: 0.9 1.2

Sw : 9 9

Dw: 7500 300

RRF: 0.3 0.3

Ks: 12 6

Kd: 800 300

f: 0.2 0.2

Z1: 30 30

Z2: 10 30

a snow: 300 300

a ice: 600 600

T°: 1.7 1.7

K snow: 0.5 0.5

K ice: 0.5 0.5

Calibración con parámetros diferentes para cada cuenca


a snow: 300

a ice: 600

T°: 1.7

Medido (Km²) Simulado (KM2)

1970 1988 1997 1988 1996

Azu11 14.42 11.49 10.16 9.1 7.7

Carh10 4.32 2.77 2.2 0.0 0.0

Hua09 19.73 7.58 6.38 11.3 9.7

Huap08 3.66 0 0 0.0 0.0

Huay10 3.13 1.53 1.21 1.8 1.8

Mej07 12.84 6.56 5.25 6.2 5.3

Pte.St08 17.55 5.74 4.33 7.5 5.8

Pte.chu09 12.16 2.84 1.9 0.0 0.0

Sma08 6.25 0.88 0.46 3.2 2.3

Tem10 4.79 3.75 3.04 3.5 3.3

Upa10 4.63 0 0 0.0 0.0

Yurac10 9.67 4.38 3.87 5.0 3.7

Simulación Glaciar

Simulación considerando queel área glaciar comienza en1966, años de evaluación1988 y 1996


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


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

japaestegui @[email protected]

Lamina Escurrida EstacionalidadEstación Cuenca Nash Balance r²(1) BIAS RMSE r²(2)

Piñascocha Mantaro -0.03 1.72 0.61 72.01 105.31 0.94

Yulapuquio Mantaro 0.54 0.92 0.63 -8.11 76.93 0.94

Canipaco Mantaro 0.55 0.87 0.79 -13.21 59.21 0.96

Casaracra Mantaro -0.02 1.48 0.59 48.17 83.97 0.76

Cochas Tunel Mantaro 0.45 1.12 0.52 11.67 68.78 0.97

Pachacayo Mantaro 0.63 1.01 0.63 1.10 59.19 0.97

Yanacocha Mantaro -0.83 2.37 0.74 136.83 161.48 0.98

Angasmayo Mantaro 0.77 1.15 0.82 15.01 52.11 0.95

Huapa Mantaro 0.71 1.07 0.74 7.35 55.75 0.98

Huari Mantaro 0.70 0.88 0.77 -11.94 53.28 0.99

Chinchi Mantaro 0.72 0.96 0.77 -4.41 55.58 0.94

Upamayo Mantaro 0.53 1.19 0.65 19.30 53.60 0.74

Puente Chulec Mantaro 0.70 1.08 0.72 8.47 36.18 0.95

Puente Stuart Mantaro 0.75 1.44 0.79 44.17 39.89 0.96

Mejorada Mantaro 0.81 1.16 0.85 15.90 38.04 0.95

Pongor Mantaro 0.75 0.93 0.82 -7.32 51.50 0.94

Santa Elena Mantaro 0.61 0.81 0.79 -19.50 76.54 0.97

Quillón Mantaro 0.19 1.61 0.68 61.44 84.17 0.95

Moya Mantaro 0.60 1.19 0.65 19.09 56.28 0.90

Sheque Rímac -0.33 0.68 0.53 -32.42 49.24 0.92

Chosica Rímac 0.39 1.01 0.72 1.08 44.96 0.97

Yuracmayo Rímac 0.38 0.63 0.57 -36.55 74.12 0.82

Rio Blanco Rímac 0.59 1.19 0.66 19.29 63.26 0.95

San Mateo Rímac -0.01 0.60 0.71 -39.52 48.26 0.89

Tamboraque Rímac 0.55 0.69 0.76 -30.74 45.47 0.95

Surco Rímac 0.64 0.81 0.73 -19.33 42.19 0.95

26 17 17 24 17 24

Nash>0.5 Balance[0.8-1.2] r²(1)>0.55 Balance[0.8-1.2] r²(2)>0.8

Rimac Mantaro

Kc: 0.9 1.2

Sw : 9 9

Dw: 7500 300

RRF: 0.3 0.3

Ks: 12 6

Kd: 800 300

f: 0.2 0.2

Z1: 30 30

Z2: 10 30

a snow: 300 300

a ice: 600 600

T°: 1.7 1.7

K snow: 0.5 0.5

K ice: 0.5 0.5

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).

Dw

Sw

Et =f(z1, Kc, PET)

Interflow =f(z1, Ks, 1-f)

Baseflow =f(z2, Kd)

P Plant canopy

Pe = (P, Snow Accum,Melt rate)

Percolation =f(z1, Ks, f)

SurfaceRunoff =f(z1, RRF, Pe)

z1

z2

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

Dw

Sw

Et =f(z1, Kc, PET)

Interflow =f(z1, Ks, 1-f)

Baseflow =f(z2, Kd)

P Plant canopy

Pe = (P, Snow Accum,Melt rate)

Percolation =f(z1, Ks, f)

SurfaceRunoff =f(z1, RRF, Pe)

z1

z2

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

determinación de los impactos del cambio climático sobre

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