Los efectos del cambio climático en la oferta de agua en la Microcuenca Piuray Ccorimarca
Nilton Montoya Jara Ing. Agr. MAS Instituto de investigacion universidad y región IIUR - UNSAAC
Resumen 1. Introduccion y Objectivos 2. Ambito y Datos 3. Metodos 4. Resultados y discusion 5. Conclusiones
1. Introducción and Objetivos 1. Analizar los datos históricos y determinar determinar tendencias y los efectos del cambio climático. 2.
Cálculo del actual balance hídrico en la Microcuenca Piuray Ccorimarca por el año hidrológico 2006/2007.
3.
Extrapolar la disponibilidad de agua en la Microcuenca Piuray Ccorimarca en escenarios futuros.
4.
Recomendaciones y apropiadas acciones de adaptación para los efectos de cambio climático en la Microcuenca Piuray Ccorimarca.
2. Ambito Pais Region Provincia Distrito
: PERU : Cusco : Urubamba : Chinchero
Elevation : 3375 – 4575 m.s.n.m. Area total : 95.78 Km2
Ámbito
2. Datos
Estaciones Meteorologicas
Nombre
Provincia
Distrito
Latitud
Longitud
Elevacion (m.s.n.m.)
Datos (años)
Ccorcor
Urubamba
Chinchero
13º 24' S
71º 59' W
3,920
1999 - 2009
Cachimayo
Urubamba
Cachimayo
13º 28' S
72º 35' W
3,445
1999 – 2009
Chuso
Urubamba
Chinchero
13º 26' S
72º 24' W
3,700
1999 – 2009
K’ayra
Cusco
San Jerónimo
13
3,219
1965 – 2006
34' S
°
71
54’ W
°
Data available •Temperatura Maxima •Temperatura promedio •Temperatura Minima •Precipitacion Tambien, en un estudio previo de los recurso hidricos en la region, realizado por el IMA en el 2001, (Max. Temp, Min. Temp, promedio Temp. y datos de lluvia es disponible, IMA trabajó con datos regionalizados
3. Métodos – Análisis de tendencias Analisis de tendencias
Mann-Kendall test Tendencia en el tiempo
Hipótesis nula y alternativa Ho: Los valores de la serie de tiempo es independiente, idénticamente distribuido. H1: Hay una tendencia monotónica. Ho: Es rechazado a un significante nivel de α si |Z| > Zq, La prueba estadística de tendencia Z es usada como una medida de la magnitud de la tendencia o de su significancia.
Magnitud de la tendencia En adicional a la prueba de significancia estadística de tendencia, es necesario conocer la magnitud a través de la regresión lineal.
3. Métodos – Análisis de Tendencia
El analisis de tendenica fue realizado por cuatro cesiones: (DEF, MAM, JJA and SON). Los cálculos de Mann Kendall fue realizado en el software matemático MATLAB. Adicional información acerca de la Microcuenca fue obtenida utilizando Arc GIS.
3. Metodos – Balance Hídrico Balance de la Laguna Piuray Entradas
Lluvia
Escurrimiento de los tributarios
Salidas
Evaporación
Captación del agua para consumo humano.
4. Resultados – Análisis de tendencias
Tumamayo
KAYRA
Microcuenca Piuray y ubicacion de las estationes meteorologicas
4. Resultados – Estaciones meteorológicas
4. Resultados- Correlación de Temperatura Minimum temperature correlation 10 2
R = 0.614
2
R = 0.762
8 2
R = 0.8952 6 4 C °
2 0 -4.00
-3.00
-2.00
-1.00
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
-2 -4 °C
Kayra - Cachimayo
Kayra - Chuso
Kayra - Ccorcor
7.00
Maximum temperature correlation 30 2
R = 0.2592
25 2
R = 0.2297 20 2
R = 0.2175 C ° 15
10
5
0 12.00
14.00
16.00
18.00
20.00
22.00
24.00
°C
Kayra - Ccorcor
Kayra - Chuso
Kayra - Cachimayo
26.00
Maximun, Average and Minimum Tempe rature on Piuray's Stations and Kayra's Station 25.00
20.00
15.00
C °10.00
5.00
0.00
-5.00 . 1999
2000
Ccoccor 3920 m asl.
2001
2002
2003
Chuso 3780 m asl.
2004
2005
2006
Cachimayo 3445 m asl.
2007
2008
2009
Kayra 3219 m asl.
4. Resultados – Correlación de precipitación Rainfall correlation 300
250
2
R = 0.8387
2
R = 0.8306
200 2
R = 0.7746 m150 m
100
50
0 0.00
50.00 Kayra - Ccorcor
100.00
150.00 mm Kayra - Chuso
200.00
250.00
300.00
Kayra Cachimayo
Evaluation of correlation between Piuray Stations and Kayra
Kayra, Cachimayo, Chuso and Ccorcor Rainfall 300
250
200
m 150 m
100
50
0
.
1999
2000
2001
Kayra 3219 m asl
2002
2003
2004
Cachimayo 3445 m asl
2005
2006
Chuso 3780 m asl
2007
2008
2009
Ccorcor 3920 m asl
4. Resultados –Análisis de tendencia Maximum Temperature MAM Maximum Temperature DJF
23.5
23.5 23 23 22.5 22.5 22 22 21.5 21.5 21
21
C
C
20.5
°
20.5
°
20
20
19.5
19.5
19
19 18.5 18 1965
18.5
p = 0.0195 slope = 0.0394 1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
2005
p = 0.0090 slope = 0.0348
18 1965
2010
1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
2005
2010
Years
Years
Maximum Temperature SON 23.5
Maximum Temperature JJA 23.5
23
23
22.5
22.5
22
22 21.5
21.5 21
21
C
20.5
C
°
20.5
°
20
20
19.5
19.5
19
19
18.5
18.5
18 1965
p = 0.0132 slope = 0.0432 1970
1975
1980
1985
1990 Years
1995
2000
2005
p = 0.0264 slope = 0.0374
2010
18 1965
1970
1975
1980
1985 1990 Years
Trend Analysis of Kayra Maximum Temperature
1995
2000
2005
2010
4. Resultados – Análisis de tendencia Minimum Temperature DJF Minimum Temperature MAM
8 8 7 7 6 6 5 5 4 4 C
3 C
°
2
3
°
2 1 1 0 0 -1 -1 p = 0.1351 slope = 0.0119
-2 1965
1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
2005
p = 0.1580 slope = 0.0178
-2 2010 1965
Years
1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
2005
2010
Years
Minimum Temperature JJA 8
Minimum Temperature SON 8
7
7
6
6 5 5 4 4 C
3 3
C
°
2
°
2 1
1
0
0
-1
-1 p = 0.0711 slope = 0.0266
-2 1965
1970
1975
1980
1985
1990 Years
1995
2000
2005
p = 0.2155 slope = 0.0115
-2 2010
1965
1970
1975
1980
1985
1990 Years
Trend Analysis of Kayra Minimum Temperature
1995
2000
2005
2010
4. Resultados – Análisis de tendencia Precipitation MAM
Precipitation DJF 550
550
500
500
450
450
400
400
350
350
300
300 m m
m m250
250
200
200
150
150
100
100
50 0 1965
50
p = 0.3227 slope = 0.8946 1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
2005
2010
0 1965
p = 0.6247 slope = -0.3391 1970
1975
1980
1985
Years
1990
1995
2000
2005
2010
Years
Precipitation SON Precipitation JJA
550
550
500 500
450 450
400 400
350 350
300 300
m m250
m m
250
200
200
150
150
100
p = 0.5467 slope = -0.0479
100
50
50
0 1965
1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
2005
2010
0 1965
p = 0.6468 slope = -0.3077 1970
1975
Years
Trend Analysis of Kayra Precipitation
1980
1985
1990 Years
1995
2000
2005
2010
4. Resultados – Balance hidrico M3
2006 Jul
Aug
Sep
2007 Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
Total
Rainfall Runoff -Model Total Inflow
129269
30398
91502
314116
306439
385352
334381
447070
385352
182083
25792
81676
27855
30534
69725
208380
637632
1522670
3894661
2115107
1904610
224208
42319
21254 10698955
157125
60932
161227
522495
944071
1908022
4229043
2562176
2289962
406291
68111
102931 13412385
Water uptake ET - Potential Total Outflow Water Balance
799502
746122
729130
793021
758419
811823
816912
749468
831108
830218
821197
275783
318667
367078
430843
378316
408895
402776
375670
381370
325567
306465
1075285 1064789 -918161 -1003857
1096208 -934981
1223864 -701369
1136735 -192664
1220718 687304
1219688 3009355
1125138 1437038
1212477 1155784 1127662 1077485 -749494 -1059551
Water balance hydrological year 2006 - 2007 4000000 3500000 3000000 2500000 3 M2000000
1500000 1000000 500000 0 Jul Rainfall
Aug
Sep
Oct
Nov
Runoff -Modeled
Dec
Jan
Feb
Water uptake
M ar
Apr
May
Jun
ET - Potential
2 713430
784339
9471259
260908
4232338
1045247 13703597 -942317 -291212
4. Resultados Comparación de cálculos de ET
Hargreaves 2010
Comparison of ET calculations
Hargreaves (IMA - 2001)
150.00 140.00 130.00 120.00 110.00 m 100.00 m
90.00 80.00 70.00 60.00
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
Mar
Apr
M ay
Jun
Hargreaves 2010
89.82
103.78
119.55
140.32
123.21
133.17
131.17
122.35
124.20
106.03
99.81
84.97
Hargreaves (IM A - 2001)
89.28
104.16
108.00
111.60
115.20
104.16
96.72
87.36
96.72
100.80
96.72
86.40
4. Resultados – Niveles de la laguna
Fuente: Memoria anual Seda Cusco 2010
4. Resultados – Balance Hidrico Rainfall Kayra station 300 250 200 150 100 m m
50 0 -50
6 8 -
7 8 -
8 8 -
9 8 -
0 9 -
1 9 -
2 9 -
3 9 -
4 9 -
5 9 -
6 9 -
7 9 -
8 9 -
9 9 -
0 0 -
1 0 -
2 0 -
3 0 -
4 0 -
5 0 -
6 0 -
7 0 -
8 0 -
9 0 -
5 8
6 8
7 8
8 8
9 8
0 9
1 9
2 9
3 9
4 9
5 9
6 9
7 9
8 9
9 9
0 0
1 0
2 0
3 0
4 0
5 0
6 0
7 0
8 0
9 9 8 9
0 0 9 9
1 0 0 0
2 0 1 0
3 0 2 0
-100 -150 -200
Years
Level of lagoon 3.00 2.50 2.00 1.50 1.00 m
0.50 0.00
-0.50
6 8 5 8
7 8 6 8
8 8 7 8
9 8 8 8
0 9 9 8
1 9 0 9
2 9 1 9
3 9 2 9
4 9 3 9
5 9 4 9
6 9 5 9
7 9 6 9
8 9 7 9
4 0 3 0
5 0 4 0
6 0 5 0
7 0 6 0
8 0 7 0
9 0 8 0
-1.00 -1.50 -2.00
Years
Relationship between lake level and observed precipitation
4. Resultados – Plano Isométrico
Decrese (m)
(Km2)
(Ha)
1
0.09
9
Area
M3 3370455
4. Resultados –Escenarios futuros M3
2006 Jul
Aug
2007
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
Total
Rainfall Runoff -Model Total Inflow
129269
30398
91502
314116
306439
385352
334381
447070
385352
182083
25792
81676
27855
30534
69725
208380
637632
1522670
3894661
2115107
1904610
224208
42319
21254 10698955
157125
60932
161227
522495
944071
1908022
4229043
2562176
2289962
406291
68111
102931 13412385
Water uptake ET - Potential Total Outflow Water Balance
799502
746122
729130
793021
758419
811823
816912
749468
831108
830218
821197
275783
318667
367078
430843
378316
408895
402776
375670
381370
325567
306465
1075285 1064789 -918161 -1003857
1096208 -934981
1223864 -701369
1136735 -192664
1220718 687304
1219688 3009355
1125138 1437038
M3 Rainfall Runoff -Mod Total Inflow
2050 Jul 129269 27855 157125
Aug 30398 30534 60932
Sep 91502 69725 161227
1212477 1155784 1127662 1077485 -749494 -1059551
2051 Oct 314116 208380 522495
Nov Dec Jan Feb Mar 306439 385352 334381 447070 385352 637632 1522670 3894661 2115107 1904610 944071 1908022 4229043 2562176 2289962
Apr 182083 224208 406291
May 25792 42319 68111
2713430
784339
9471259
260908
4232338
1045247 13703597 -942317 -291212
Total Jun 81676 2713430 21254 10698955 102931 13412385
Ha sido determinado que existe una tendencia a incrementar la temperatura, especialmente en máxima temperatura en 1.79 ºC en 45 años de análisis. La tendencia de incremento de temperatura es más en Diciembre y Enero y Febrero, lo cual afecta a los cultivos (Fenología y enfermedades) En el futuro escenario podría ser afectado por altos perdidas por evaporación. El nivel de la laguna es altamente dependiente de la lluvia en el año hidrológico.
