PAQUETE DE TRABAJO 3

Aplicación del Modelo Hidrológico SWAT CUENCA BINACIONAL CATAMAYO CHIRA

Piura – Perú Agosto 2008

Proyecto TWINLATIN

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INDICE

1. NATURALEZA DE LA CUENCA ........................................................................... - 5 - 2. HIDROLOGIA ............................................................................................... - 6 - 3. SELECCIÓN DEL MODELO............................................................................ - 6 -

3.1 Problemas ................................................................................................- 6 - 3.2 Selección del modelo.................................................................................- 7 - 3.3 Interfase del usuario .................................................................................- 8 -

4. DESARROLLO DEL MODELO......................................................................... - 8 - 4.1 Descripción General...................................................................................- 8 -

4.1.1 Modelo SWAT ..................................................................................- 8 - 4.1.2 Área de Trabajo ...............................................................................- 9 -

4.2 Configuración del Modelo......................................................................... - 10 - 4.3 Datos de Entrada .................................................................................... - 11 -

4.3.1 Modelo de Elevación Digital............................................................. - 12 - 4.3.2 Hidrografía .................................................................................... - 12 - 4.3.3 Data Climática e Hidrológica............................................................ - 12 - 4.3.4 Uso del Suelo................................................................................. - 14 - 4.3.5 Tipos del Suelo .............................................................................. - 16 -

4.4 Calibración ............................................................................................. - 18 - 4.5 Validación............................................................................................... - 25 - 4.6 Datos De Salida ...................................................................................... - 27 -

5. RESULTADOS DEL MODELO Y LIMITACIONES .......................................... - 35 - 5.1 Precisión y el nivel de detalle ................................................................... - 35 - 5.2 Principales limitaciones ............................................................................ - 36 -

6. TRABAJO INSTITUCIONAL ........................................................................ - 36 - 6.1 Grupo Técnico Binacional - GTB................................................................ - 36 - 6.2 Capacitación y Transferencia Tecnológica.................................................. - 37 -

7. PASOS A SEGUIR Y OTRAS APLICACIONES............................................... - 38 - 8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ................................................... - 38 - 9. REFERENCIAS............................................................................................ - 39 -

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GRAFICOS

Grafico 4.1: Visualización del régimen de lluvias estaciones utilizadas para aplicación del modelo SWAT

Grafico 4.2: Parámetros más Sensibles para la Cuenca

Gráfico 4.3: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Santa Rosa (SubCuenca Catamayo) - (1970 – 1981).

Gráfico 4.4: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Puente Internacional (SubCuenca Macará) – (1973 – 1983).

Gráfico 4.5: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Alamor en Saucillo (SubCuenca Alamor) – (1970 – 1983).

Gráfico 4.6: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Paraje Grande (SubCuenca Quiróz) – (1974 – 1983).

Gráfico 4.7: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Ardilla (Entrada a Poechos) – (1976 – 1986).

Gráfico 4.8: Flujos Acumulados Estación Ardilla (Entrada a Poechos) – (1976 – 1986).

Gráfico 4.9: Sedimentos Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Puente Internacional (SubCuenca Macará) – (1973– 1982).

Gráfico 4.10: Sedimentos Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación

Ardilla (Entrada a Poechos) – (1984 – 1988). Gráfico 4.11: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración y Validación

Estación Santa Rosa (SubCuenca Catamayo) – (1970 – 1994). Gráfico 4.12: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración y Validación

Estación Puente Internacional (SubCuenca Macará) – (1974 – 1994). Gráfico 4.13: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración y Validación

Estación Alamor en Saucillo (SubCuenca Alamor) – (1970 – 1994). Gráfico 4.14: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración y Validación

Estación Paraje Grande (SubCuenca Quiróz) - (1974 – 1983). Gráfico 4.15: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración y Validación

Estación Ardilla (Entrada a Reservorio Poechos) – (1974 – 1994). Grafico 4.16. Producción de agua expresada en Millones de Metros Cúbicos

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FIGURAS

Figura 1.1: Ubicación de la Cuenca

Figura 4.1: Modelo de Elevación, Red Hídrica y ámbito de Trabajo con SWAT para la Cuenca Catamayo Chira.

Figura 4.2: Ubicación de las cinco Estaciones de medición de caudales usadas en la Calibración del modelo SWAT

Figura 4.3: Estaciones Meteorológicas usadas para la aplicación del modelo SWAT en la Cuenca Catamayo Chira

Figura 4.5: Cobertura y uso actual del suelo aplicados al modelo SWAT

Figura 4.6: Tipos de suelo aplicados al modelo SWAT

Figura 4.6: Ubicación de las dos Estaciones de medición de sedimentos usadas en la Calibración del modelo SWAT

Figura 4.7. Microcuencas con máxima producción de Agua

Figura 4.8. Producción de Sedimentos en la Cuenca para diferentes condiciones de Año Hidrológico

Figura 4.9. Producción de Agua en la Cuenca para diferentes condiciones de Año Hidrológico

Figura 4.10: Microcuencas con máxima producción de Agua

TABLAS

Tabla 4.1: Clase de Cobertura Vegetal y usos del suelo

Tabla 4.2: Parámetros más Sensibles de SWAT usados en la Calibración y valores finales para la cuenca Catamayo Chira

Tabla 4.3: Parámetros estadísticos y variación del volumen de salida Calibración del Modelo.

Tabla 4.4: Parámetros estadísticos

Tabla 4.5: Parámetros estadísticos y variación del volumen de salida

Tabla 4.6. Clasificación de los años modelados según la magnitud de los aportes hídricos

Tabla 4.7. Aporte de Sedimentos en 5 estaciones de la cuenca en Masas Anuales

Tabla 4.8. Microcuencas que más aportan sedimentos en diferentes condiciones de año hidrológico

Tabla 4.9. Producción de agua por Microcuenca

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ANEXOS

Anexo 1.0. Caracterización Climática, Meteorológica e Hidrológica de la Cuenca Binacional

Catamayo Chira

Anexo 2.0. Validación y Complementación de los Estudios de Suelos de la Cuenca Binacional

Catamayo Chira con miras a Implementar El Modelo SWAT

Anexo 3.0. Propiedades de las unidades de suelo incorporadas al Modelo SWAT

Anexo 4.0. Producción de agua expresada en Millones de Metros Cúbicos

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1. NATURALEZA DE LA CUENCA

El presente estudio se realiza en el ámbito de la Cuenca Binacional Catamayo Chira, que ocupa una superficie total de 17,199.18 Km2, de los cuales 7,212.37 Km2 están en territorio ecuatoriano y 9,986.81 km2 están en territorio peruano, situándose entre los 03°30´ a 05°08´ de latitud sur y 79°10´ a 81°11´ de longitud oeste. Limita por el norte con la Cuenca Puyango-Tumbes (Departamento de Tumbes en Perú y las provincias de El Oro y Loja en Ecuador), por el este con la provincia de Zamora-Chinchipe de Ecuador, por el sur con las provincias de Piura y Huancabamba en el Perú (cuencas del mismo nombre) y por el Oeste con el Océano Pacífico. La geografía de la cuenca es abrupta con rangos de altitud que oscilan entre los 3,700 y 0 metros sobre el nivel del mar. En este escenario según el sistema de clasificación de Holdridge se presentan once zonas de vida, que van desde el desierto tropical hasta el bosque pluvial montano. Las temperaturas medias varían desde relativamente altas 24° C en la zona baja de la Cuenca, hasta temperaturas de 7° C en las partes altas, sobre altitudes superiores a 3,200 m.s.n.m, siendo del orden de 20° C en la zona media. En el área de la Cuenca predomina la vegetación tipo bosque ocupando un 41% de la misma. El estrato herbáceo ocupa el 29% del área y la vegetación arbustiva el 14%. El área cultivada ocupa el cuarto lugar con el 10% del total y el páramo andino ocupa sólo el 1%. Finalmente se encuentran las superficies dedicadas a otros usos (centros Poblados, reservorios, lagunas) con el 5% del área total.

Figura 1.1: Ubicación de la Cuenca

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2. HIDROLOGIA La cuenca Catamayo Chira está constituida por seis subcuencas/sistema (se le denomina así porque incluye varias subcuencas pequeñas que discurren al río Chira en el lado peruano): la Subcuenca Catamayo que ocupa el 24 %, Quiroz el 18%, Chipillico 7%, Alamor 7%, Macará 17% y el sistema Chira 27% La red hidrográfica tiene características dendríticas lo que muestra un buen drenaje. Su curso principal es el río Catamayo-Chira. A partir de la unión del río Catamayo y el río Macará, el curso principal de la cuenca toma la denominación de Chira, aguas abajo recibe las contribuciones de los ríos Quiroz, que recorre de sureste hacia noroeste, el río Alamor a su vez tiene como tributario al río Quillusara y aguas más abajo el Chira recibe la contribución del río Chipillico y de otros pequeños arroyuelos que se activan en épocas de lluvia. Las precipitaciones presentan marcadas variaciones en el espacio y en el tiempo. Así, en la zona baja llueve de enero a abril con una media anual de 10 a 80 mm (a excepción de los años con ocurrencia del Fenómeno El Niño - ENSO). En la zona media el período lluvioso corresponde al periodo de diciembre a mayo, con precipitaciones medias anuales de 500 a 1,000 mm. Y en la zona alta las lluvias ocurren de octubre a mayo con medias anuales superiores a 1,000 mm. La variación espacial de la evaporación oscila entre 6 en la zona baja hasta 3 mm/día en la zona alta. Se evidencia una marcada influencia del régimen oriental en las partes altas de la cuenca, en contraposición del régimen litoral que predomina en las zonas bajas de la cuenca en donde la influencia del ENSO es mucho más marcada. Los mayores aportes de caudal provienen de las subcuencas Catamayo con una descarga media mensual de 31.1 m³/s. (en estación Santa Rosa) y río Macará en Puente Internacional con una descarga media mensual de 40.9 m³/s. las que contribuyen con el 70% del caudal total de la cuenca.

3. SELECCIÓN DEL MODELO

3.1 Problemas La Cuenca Binacional Catamayo Chira, se encuentra altamente intervenida. Producto de esto se viene ejerciendo una fuerte presión sobre los recursos naturales, especialmente sobre el recurso hídrico, pero también se ha alterado de manera considerable la cobertura vegetal, esto debido a las actividades productivas, agrícolas y pecuarias que realizan los pobladores a lo largo de la cuenca, y al alto grado de deforestación que actualmente existe. En las partes altas y media de la cuenca este problema se agudiza, aumentando la escorrentía superficial, produciendo lavado de nutrientes, erosión hídrica y transporte de sedimentos por los cursos de agua hacia la parte baja. Estos son arrastrados al reservorio de Poechos y cauces de

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la zona baja (Chira), incrementando la vulnerabilidad en la infraestructura de valle en periodos de lluvias, producto de las inundaciones y la pérdida de suelo agrícola, alterando el régimen hídrico en la cuenca. El objetivo de implementar un modelo hidrológico en la Cuenca Catamayo Chira está orientado primero por la necesidad de tener un mayor conocimiento del comportamiento hidrológico de la cuenca, dada la poca disponibilidad de caudales medidos, salvo en zonas estratégicas de la cuenca. Con esta herramienta se podrá identificar áreas específicas a nivel de microcuencas donde se da la mayor producción de agua, así como cuantificar la erosión y determinar las zonas donde se produce la mayor cantidad de sedimentos que son destinados al caudal del río. Se podrá evaluar la respuesta de la cuenca a la aplicación de diferentes tipos de coberturas y usos que permita analizar la influencia de la dinámica de cambio de uso sobre la erosión y su impacto en la producción de agua y contar así con una herramienta que sirva como base para generar y evaluar alternativas de manejo de los recursos suelo y agua de la cuenca.

3.2 Selección del modelo

Se planteó como uno de los objetivos del Proyecto TwinLatin aplicar en la Cuenca Binacional Catamayo Chira un Modelo Hidrológico y de erosión, que se adecúe a las características de la zona, que sea un modelo con una estructura que pueda resolver los problemas planteados; y que permita una vez implementado delinear propuestas de actuaciones orientadas a mejorar la gestión de la Cuenca.

El Modelo hidrológico SWAT fue escogido, por que ya había sido aplicado en cuencas andinas grandes y complejas con características similares a las del Catamayo Chira con resultados bastante aceptables, y si bien existían muchos vacíos de información para iniciar su implementación, como es el caso de la información edafológica, esto significaba igualmente una oportunidad para contar con un estudio de suelos para la cuenca, a una escala y con un detalle suficiente que permita una buena respuesta del modelo.

También la disponibilidad de las series de datos climatológicas e hidrológicas podían suponer una limitante para la aplicación del modelo, dada la necesidad de una escala espacial que sea lo suficientemente representativa para la cuenca y que describa la variabilidad espacial de la lluvia en la cuenca y una escala temporal que igualmente exige el modelo. Esto se pudo manejar muy de cerca con las instituciones que administran estos datos para recopilar lo que había en formato digital y digitalizar lo que hiciera falta de manera que exista una densidad de estaciones lo mas representativa posible.

Además el SWAT es un modelo bastante eficiente que puede ser usado en una PC con facilidad; es un programa de acceso libre, que trabaja sobre plataforma de ArcView-Gis 3.2, que es un software del cual se contaba con experiencia en su manejo dentro del proyecto.

Por otra parte, SWAT ofrece la posibilidad de extender el modelo hidrológico con submodelos para el análisis de sedimentos y que por sus características de funcionamiento permite analizar y comparar varias alternativas de manejo y del impacto del uso de la tierra.

Sin embargo al ser SWAT un modelo complejo, que involucra un territorio tan grande como lo es la Cuenca Catamayo Chira, en este estudio no se pudo analizar toda la cuenca, ya que los requerimientos de información en este tipo de modelos semi-distribuidos también son

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abundantes. De esta manera se definieron los siguientes criterios para priorizar el ámbito a modelar:

- Disponibilidad de información: cantidad - Evaluación de los datos recopilados: calidad y resolución espacial - Zonas con problemas de erosión hídrica y productoras de agua en la cuenca - Zonas que no aportan datos relevantes para el modelo

3.3 Interfase del usuario Para este estudio, se usó el software Arcview 3.2 integrado al SWAT, llamado AVSWAT-X. El Arcview proporciona las herramientas necesarias antes y después de la aplicación del modelo para la edición de la base de datos gráfica y alfanumérica que maneja el modelo, así como durante la aplicación para la delimitación de las subcuencas, la definición de las Unidades de Respuesta Hidrológica (HRU), ubicación de estaciones meteorológicas, y para la calibración de los resultados de la simulación.

4. DESARROLLO DEL MODELO

4.1 Descripción General

4.1.1 Modelo SWAT

El modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool) fue desarrollado por el USDA-ARS (Agricultural Research Service) en conjunto con la universidad de Texas, para predecir el impacto en el manejo del suelo y la vegetación en la producción de agua, sedimentos en complejas cuencas con variación en suelos, uso de suelo y condiciones de manejo en largos periodos. El modelo está conformado por un conjunto de submodelos, los cuales se emplean para simular distintos procesos hidrológicos. El modelo hidrológico está basado en la ecuación general de balance hídrico. La subdivisión de la cuenca en subcuencas y en unidades de respuesta hidrológica le permite al modelo reflejar diferencias en evapotranspiración debido a diferencias en coberturas vegetales y tipos de suelo. La escorrentía es estimada por el modelo separadamente para cada unidad de respuesta hidrológica (HRU) que el modelo crea a nivel de cada una de las subcuencas, mejorando así su representación y definiendo zonas más pequeñas que tienen características físicas y climatológicas más homogéneas, lo que permite que SWAT suministre una mejor descripción física del balance hídrico. Los parámetros necesarios para estimar la evapotranspiración potencial diaria, ya sea por método de Hargreaves o Penman-Monteith, son calculados a partir de valores mensuales de los datos climáticos incorporados al modelo, mediante ecuaciones internas que maneja el SWAT. SWAT incorpora dentro de su modelación el procedimiento del Número de Curva, donde relaciona la escorrentía superficial con los diferentes tipos de suelo y usos de del suelo. Este número de curva depende del uso de la tierra y del grupo hidrológico al que pertenece el suelo, ya sea grupo A, B, C, o D, que depende del grado de filtración o potencial de drenaje del suelo.

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SWAT tiene un especial tratamiento del tema de cobertura vegetal. El crecimiento vegetativo es un factor importante en el modelo, muchos de los parámetros biofísicos demandados por SWAT han tenido que ser adaptados de la base de datos original del SWAT para el caso de la Cuenca Catamayo Chira ya que esta información no pudo ser trabajada para la cuenca.

4.1.2 Área de Trabajo Como ámbito para el análisis hidrológico y de erosión se consideró inicialmente toda el área de la cuenca, es decir los 17,199.19 km2 de superficie, sin embargo este estudio se ha limitado a analizar un 68% del total de la cuenca es decir 11,790.33 km², esto se definió en base a los siguientes criterios: - Disponibilidad y evaluación de los datos: dado que el modelo SWAT es muy exigente en cuanto a requerimiento de información, se evaluó la cantidad, la calidad y resolución espacial de la información con la que se contaba, de manera que permitan una buena aplicación del modelo, su calibración y validación. - Priorizar zonas con problemas de erosión y productoras de agua en la cuenca: Con ello saltó la importancia que debería darse a las zonas medias y altas de la cuenca. Un aspecto, que es importante resaltar, es la aridez de la parte baja, en la cual las precipitaciones son escasas (salvo en temporadas de los años con ocurrencia del Fenómeno El Niño (ENSO)) y por lo tanto la erosión hídrica es casi nula. - Zonas que no aportan datos relevantes para el modelo: la cuenca Catamayo Chira en la parte baja posee dos grandes reservorios (Poechos y San Lorenzo) que condicionan la hidrografía de esta área. Aguas abajo de ambos reservorios los ríos prácticamente desaparecen ya que casi todo el agua circula por canales de riego que no pueden ser utilizados como entradas en el modelo ya que no los reconocería como cauces naturales de agua que se ajustan a las curvas de nivel, ni tienen regimen de corriente libre (compuertas y esclusas). Por otro lado, uno de los reservorios (San Lorenzo) es utilizado para derivar prácticamente toda su agua a la irrigación de San Lorenzo que queda en la cuenca vecina del ro Piura casi en un 90%, y no hay información sobre que porcentaje de las aguas de drenaje retornan a la cuenca del Chira, y qué porcentaje se va a la cuenca del Piura. Si bien existe un caudal mínimo que entra del reservorio San Lorenzo al río Chira por el río Chipillico, por lo general solamente se trata de rebose del reservorio, en temporadas de grandes precipitaciones, lo cual distorsionaría en gran medida los resultados.

En base a la situación analizada se determinó que el Modelo SWAT, podría ser implementado en las zonas medias y altas de la cuenca, por lo tanto el área de estudio no incluyó los territorios situadas aguas abajo de los reservorios de Poechos y San Lorenzo.

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4.2 Configuración del Modelo La metodología que se planteó para aplicar el Modelo SWAT en el área de la Cuenca Catamayo-Chira, consistió en la aplicación del modelo a nivel de cada una de las cuatro subcuencas ubicadas en la zona media y alta de la cuenca (en las estaciones: Catamayo, Alamor en Saucillo, Puente Internacional y Paraje Grande). Con el fin de obtener resultados en la simulación que reflejen los datos de caudales medidos en campo en estas estaciones de control se procedió con la calibración el modelo, que consistió en el ajuste de los parámetros que el modelo maneja, y que describen las condiciones hidrológicas de la cuenca. Al aplicar ya el modelo SWAT en conjunto para toda el área de estudio, se considero como punto de control o de calibración la estación ardilla (entrada a Reservorio Poechos), esta estación recibe el aporte de las 4 subcuencas que ya habían sido calibradas (Catamayo, Alamor, Quiroz y Macará), así como el aporte de otras microcuencas (Figura 4.2); la metodología que se adoptó para realizar la calibración del modelo en la estación ardilla, consitió en ingresar al modelo los valores de los parámetros ajustados a nivel de cada Unidad de respuesta hidrológica de las 4 subcuencas ya calibradas inicialmente y únicamente realizar los ajustes necesarios en el resto de microcuencas.

Figura 4.1: Modelo de Elevación, Red Hídrica y ámbito de Trabajo con SWAT para la

Cuenca Catamayo Chira

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La metodología adoptada para la aplicación del modelo en la cuenca fue necesaria por la extensa superficie de la cuenca, y por que para reducir las incertidumbres se planteó trabajar con 5 estaciones hidrométricas para la calibración del modelo en toda la cuenca, por ello necesariamente tenia que realizarse la aplicación y calibración del modelo SWAT por separado para cada una de estas subcuencas; esta metodología resulto ser finalmente un proceso que permitió obtener mejores resultados y a su vez un análisis menos complejo que si se hubiera realizado la calibración únicamente en un punto de calibración.

4.3 Datos de Entrada

Para iniciar a trabajar con el modelo SWAT, fue necesario recopilar y generar una serie de información, mucha de ella no había sido generada para la cuenca como es el caso de la información de suelos y otra solo existía en formato físico como los datos de precipitación, por lo cual esta etapa de preparación de los datos ocupó gran parte de todo el proceso de implementación del modelo.

La información requerida por el modelo SWAT es muy abundante, pero la información de partida y que va definir en gran parte la precisión de los resultados es la siguiente:

Figura 4.2: Ubicación de las cinco Estaciones de medición de caudales usadas en la

Calibración del modelo SWAT

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4.3.1 Modelo de Elevación Digital

Para el caso de la cuenca como información de partida se contaba con las curvas de nivel cada 200 m, trabajada a escala 1:250,000. Para poder mejorar la exactitud del MDE, fue necesario mejorar la escala del mapa fuente, para ello se procedió a recopilar información topográfica a escala 1:50,000 del lado ecuatoriano de la cuenca con curvas a intervalos de 40 m, e información topográfica a escala 1:100,000 con curvas a intervalos de 50 m en el lado peruano, se realizó un proceso de integración de la información de curvas de nivel de la parte peruana y ecuatoriana para contar con una sola información topográfica homologada con curvas cada 40 metros. Se realizó dicha compatibilización de la información topográfica en el entorno de Arcview SIG, utilizando técnicas de interpolación de la curvas. La mayor dificultad encontrada en esta parte del trabajo fue la diferencia de detalle en los mapas topográficos (curvas de nivel) generados por ambos países. Para ello fue necesario realizar un largo trabajo en el que se compatibilizaron las curvas de nivel de ambos países y con los cuales se crearía el nuevo mapa topográfico de la cuenca El MDE, aplicado para la modelación en SWAT se realizó en plataforma de ArcView 3.2, y se generó considerando un tamaño de celdas de 100 x 100 m. Como insumo en el modelo el DEM principalmente ha permitido definir la red de drenaje y los límites de las subcuencas.

4.3.2 Hidrografía

Se realizó una validación de la red hídrica que ya se tenia en formato vectorial para la cuenca, principalmente se revisó que existiera una correspondencia en relación con las nuevas curvas de nivel trabajadas con intervalos cada 40 m. En este análisis se pudo identificar en algunos sectores (principalmente en la zona ecuatoriana, debido al uso de diferentes fuentes de información) ciertas inconsistencias, encontrándose casos como ríos que cruzaban por encima de las curvas de nivel, algunos tramos de ríos entrecortados, esto en la mayoría de los casos por presencia de lagunas en algunas zonas Para poder superar estos errores se recurrió a la información de ríos a escala 1:50,000, de la zona ecuatoriana de la cuenca, con la que se pudo compatibilizar la información al detalle de las curvas de nivel también trabajadas. .No toda la información existente se podia utilizar porque se hubiesen generado grandes diferencias en la frontera, debida a la escala más grande de la información peruana. Se realizó una nueva validación visual de la información hasta lograr un producto totalmente ajustado a las necesidades del modelo. La red hídrica introducida es útil para compararla con la red que el programa calcula.

4.3.3 Data Climática e Hidrológica

Se realizó el análisis de calidad de los registros climáticos e hidrológicos a nivel diario y mensual de 19 estaciones peruanas y 24 estaciones ecuatorianas distribuidas en la cuenca binacional Catamayo Chira. La simulación de los procesos requiere una considerable cantidad de información climática, meteorológica e hidrológica, entre otras, la que incluye precipitación, temperatura, velocidad del viento, temperatura del punto de rocío, radiación solar, todo a nivel diario y mensual. Esta

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información es utilizada por el modelo para simular las entradas y salidas al sistema, requiriéndose adicionalmente, datos de caudal y sedimentos, utilizados en la validación y calibración del modelo. Se realizó la homogenización de los registros mediante procedimientos estadísticos y así se obtuvo 15 parámetros a nivel mensual a fin de caracterizar climáticamente la zona de estudio y se preparó la información con el fin de implementar el Soil and Water Assement Tool (SWAT) en la cuenca. (Anexo 1.0 : Caracterización Climática, Meteorológica e Hidrológica de la Cuenca Binacional Catamayo Chira)

Para determinar la evapotranspiración, se ha utilizado el método de Hargreaves, este método requiere principalmente datos de temperaturas máximas y mínimas. Las estaciones pluviométricas analizadas presentan una temporada lluviosa que transcurre entre octubre y abril siendo marzo el mes en el que se presenta la mayor cantidad de precipitación. Las estaciones que se encuentran en la parte baja de la cuenca presentan la mayor diferencia absoluta entre los meses húmedos y secos, a diferencia de las estaciones ubicadas en la altura en las que la presencia de precipitación es más uniforme durante el año. En las estaciones ubicadas en la parte baja de la cuenca el efecto del ENSO es mucho más significativo

Figura 4.3: Estaciones Meteorológicas usadas para la

aplicación del modelo SWAT en la Cuenca Catamayo Chira

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Grafico 4.1. VISUALIZACIÓN DEL RÉGIMEN DE LLUVIAS ESTACIONES UTILIZADAS PARA APLICACIÓN DEL MODELO SWAT

Precipitación Media Mensual Estaciones Climatológicas - Ecuador

0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

250.0

300.0

350.0

400.0

450.0

500.0

ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC

Meses

Pre

cip

itac

ión

(m

m)

AMALUZA CARIAMANGA CATAMAYO CALICA CHANGAIMINA

MALACATOS NAMBACOLA QUILANGA VILCABAMBA YANGANA

ZAPOTILLO LA ARGELIA MACARA CATACOCHA EL CISNE

EL TAMBO LAURO GUERRERO

Precipitación Media Mensual Estaciones Climatológicas - Perú

0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

250.0

300.0

350.0

400.0

ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC

Meses

Pre

cipi

taci

ón (

mm

)

AYABACA PACAYPAMPA SAPILLICA SAUSAL LA ESPERANZA

SUYO TAPAL TALANEO PASAPAMPA FRIAS

CHILACO CIRUELO OLLEROS PALO BLANCO PARAJE GRANDE

PTE. INTERNACIONAL SAN JUAN SICCHEZ TACALPO

4.3.4 Uso del Suelo

Se partió del mapa de cobertura y usos del suelos, realizado por el Proyecto Binacional Catamayo Chira en el año 2002. Este mapa fue actualizado con imágenes de Satélite Landsat del año 2006, y se realizó una verificación in situ de las unidades identificadas. La mayor problemática encontrada en esta parte del proceso, es la falta de información en cuanto a los valores de los parámetros biofísicos que describen las características hidrológicas

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de los diferentes tipos de uso del suelo que se desarrollan en la cuenca, y que necesitan ser incorporados en el modelo SWAT. La base de datos generada por los creadores de SWAT no contempla ni cultivos, ni usos de suelos de muchas de las coberturas vegetales que se desarrollan en la zona del estudio (como son el café, el banano o el bosque seco entre otras), por lo tanto fue necesario introducir estos nuevos usos en la base de datos de SWAT, pero de los cuales no se contaba con información como el Numero de Curva (CN), índice de área foliar (LAI), factor de cobertura y manejo de cultivos (Factor C) y otros parámetros solicitados por el modelo, para poder cubrir este vacío de información se estimaron dichos parámetros asociándolos con coberturas vegetales que existían en la base de datos de SWAT, y en base a información recopilada sobre estudios o investigaciones realizados en la cuenca donde se hayan medido estos parámetros. En la cuenca se han determinado un total de 20 tipos de coberturas las mismas que se detallan en el Tabla 4.1

Tabla 4.1: Clase de Cobertura Vegetal y usos del suelo

Nº Código SWAT

Descripción %

1 rice Arroz 1.62 2 pasp pajonal de páramo 1.91 3 arbu Arbustos 16.25 4 bohu Bosque Húmedo 4.01 5 bona Bosque Natural 4.12 6 bose bosque Seco 4.65 7 bsca bosque seco con arbusto 12.83 8 bspn bosque seco con pasto natural 6.67

9 bser bosque seco en áreas con proceso de erosión 4.37

10 suga Caña de azúcar 0.60 11 cafe Café 0.43 12 urld centros poblados 0.09 13 watr Cuerpos de aguas 0.44 14 euca Eucalipto 0.31 15 bana Banano/Plátano 0.70 16 toma Hortícola 0.09 17 corn Maíz 5.13 18 paso Pastos 34.38 19 pino Pino 0.19 20 bare Sin cobertura 1.21

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4.3.5 Tipos del Suelo Se partió de un mapa de suelos de la cuenca, realizado el año 2002 por el Proyecto Catamayo Chira el mismo que fue realizado a partir de varios estudios desarrollados por diferentes instituciones en ambos países (Perú y Ecuador), pero esta información encontrada no era la suficiente en función a los requerimientos del modelo SWAT, debido a que se necesitaba principalmente información de las características hidrofísicas de cada una de las unidades de suelos identificados en el mapa. Por esto se planteó la necesidad de realizar un estudio de suelos, específicamente para su incorporación al modelo SWAT, y para el ámbito ya definido para la modelación hidrológica (Anexo 2.0: Validación y Complementación de los Estudios de Suelos de la Cuenca Binacional Catamayo Chira con miras a Implementar El Modelo SWAT) De los muestreos y de los análisis en laboratorio se obtuvo la caracterización de los perfiles estudiados dentro del que constan: características generales de los suelos, descripción de las

Figura 4.5: Cobertura y uso actual del suelo aplicados al modelo SWAT

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unidades de suelos (incluye los aspectos morfológicos y físico-químicos de los suelos y la clasificación taxonómica), verificación y ajuste de las unidades de suelos, la misma que permitió generar una base de datos de suelos aplicable en SWAT. (Anexo 3.0: Propiedades de las unidades de suelo incorporadas al Modelo SWAT) El Factor K definida como la resistencia del suelo a ser erosionado por el golpe directo de las gotas de lluvia, fue calculado para fines de este estudio a partir del modelo EPIC (Sharpley and Williams, 1990):

Donde “K”, está en [ton ha h ha-1 MJ-1 mm-1]

SN = 1.0 – SAN/100 SAN, SIL, CLA, OM y OrgC son el porcentaje del contenido de arena, limo, arcilla, materia orgánica y carbono orgánico respectivamente.

Figura 4.6: Tipos de suelo aplicados al modelo SWAT

Proyecto TWINLATIN

- 18 -

4.4 CALIBRACIÓN Consiste en el ajuste de los parámetros del modelo basado en la comparación de los datos simulados por el modelo en contra de los datos observados o medidos en las estaciones hidrométricas existentes en la cuenca, habiéndose manipulado para la calibración los parámetros de mayor influencia. Al aplicar el modelo en una primera simulación se puso de manifiesto diferencias significativas entre caudales simulados y medidos, por eso fue necesario como un paso previo a la calibración realizar un análisis de sensibilidad utilizando los estadísticos de Coeficiente Correlación “R2” (Sincich et al., 1999) y la Eficiencia de Nash & Sutcliffe “EF". Para este análisis se compararon múltiples corridas del modelo, lo mismo que permitió observar como se comportaron los resultados del modelo en respuesta a la variación de los principales parámetros , para este fin se analizaron un total de 19 parámetros que maneja el modelo SWAT; pudiéndose determinar 7 como los parámetros más sensibles o de mayor influencia para la cuenca, estos son (Grafico 4.2): Longitud de la Pendiente Media (SSLSBSN), Factor Alpha de flujo base (ALPHA_BF), Tiempo de retraso de las aguas subterráneas (GW_DELAY), Mínima altura de agua requerida en el acuífero poco profundo (GWQMN), Coeficiente de recarga "revap" de aguas subterráneas (GW_REVAP), Número de Curva (CN), Tiempo de viaje del flujo lateral (LAT_TIME), Se decidió no manipular los parámetros correspondientes a las características de los suelos en el momento de la calibración considerando que sus valores fueron medidos y validados en campo. Hay que considerar que este análisis de sensibilidad realizado para la cuenca Catamayo Chira se realizó modificando en cada corrida del modelo un solo parámetro, es decir no se considera la interacción entre parámetros, pero durante el proceso de calibración se pudo analizar mejor este comportamiento, al observar la variación en la simulación al haber manipulado varios parámetros a la vez, a través del análisis de los hidrogramas comparativos de los flujos simulados en relación a los flujos medidos en campo.

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- 19 -

Grafico 4.2: Parámetros más Sensibles para la Cuenca

Se aplicó la calibración manual para la cuenca Catamayo Chira, teniendo como orientación el análisis de sensibilidad que se efectuó. SWAT fue ejecutado para un periodo de simulación en promedio de 23 años en los 5 puntos analizados (que incluye el periodo de calibración y validación), el periodo analizado difiere entre los 5 puntos de calibración ya que estuvo sujeto a la disponibilidad de datos históricos disponibles de cada estación. El ajuste de parámetros se realizó sólo durante el período de calibración; el proceso de validación se realizó mediante la simple ejecución del modelo para los diferentes períodos de tiempo utilizando los parámetros determinados en la calibración. Es importante mencionar que para la calibración del modelo, el rango de valores (Tabla 4.2) de los parámetros sensibles se ha determinado sin perder su significado físico en la realidad

SLSUBBSN

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 25 50 75 100 125 150Valor

R²

-25.0

-20.0

-15.0

-10.0

-5.0

0.0

EF

R² EF

LAT_TIME

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180Valor

R²

-20.0

-15.0

-10.0

-5.0

0.0

EF

R² EF

ALPHA_BF

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Valor

R²

-25.0

-20.0

-15.0

-10.0

-5.0

0.0

EF

R2 EF

GWQMN

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

Valor

R²

-25.0

-20.0

-15.0

-10.0

-5.0

0.0

EF

R2 EF

GW_DELAY

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 100 200 300 400 500

Valor

R²

-25.0

-20.0

-15.0

-10.0

-5.0

0.0

EF

R² EF

CN2

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

35 45 55 65 75 85 95

Valor

R²

-30.0

-25.0

-20.0

-15.0

-10.0

-5.0

0.0

EFR² EF

Proyecto TWINLATIN

- 20 -

Tabla 4.2: Parámetros más Sensibles de SWAT usados en la Calibración y

valores finales para la cuenca Catamayo Chira

Parámetros calibrados SWAT Unidad Valor por defecto

Rango de Valores

calibrados

Grado de sensibilidad

Influencia en los Flujos

CALIBRACION DE CAUDALES Longitud de la Pendiente Media (SLSUBBSN)

m 0.05 25 - 35 Alto Flujo Superficial

Flujo Base Factor Alfha de flujo base (ALFHA_BF)

días 0.048 0.1 – 0.2 Alto Flujo Base

Tiempo de retraso de las aguas subterráneas (GW_DELAY)

días 31 100 - 200 Medio Flujo Base

Flujo Superficial

Tiempo de viaje del flujo lateral (LAT_TIME)

días 0 7 – 8 Alto Flujo Superficial

Flujo Base

Mínima altura de agua requerida en el acuífero poco profundo (GWQMN)

mm H2O

0 0 - 100 Medio Flujo Base

Coeficiente de recarga "revap" de aguas subterráneas (GW_REVAP)

------ 0.02 0.02 – 0.2 Medio Flujo Base

Numero de Curva (CN2) ------ * ** Alto Flujo Superficial

Flujo Base CALIBRACION DE SEDIMENTOS Exponente de retención de sedimentos (SPEXP)

------ 1.0 0.0004 Alto Producción de Sedimentos

* Valores correspondientes a los diferentes tipos de cobertura existente ** El Valor Óptimo para CN2 varía en función del grupo hidrológico del suelo dentro de un tipo de uso del suelo.

En el presente estudio se realizó la simulación del modelo a nivel mensual y anual dado que se evidencio en el análisis de calidad de la información hidrometeorológica, que no existe correspondencia entre los datos pluviométricos a escala diaria con los caudales, por lo que no era posible calibrar SWAT con la información diaria disponible, por lo contrario la evaluación de las simulaciones del modelo a escala mensual mostraron eficiencia estadísticas muy representativas. Los criterios estadísticos de ajuste aplicados fueron el Coeficiente Correlación “R2”, la Eficiencia de Nash & Sutcliffe “EF", e igualmente se cálculo el error del volumen de salida acumulado para el periodo de calibración“ΔV (%)”. Los datos empleados para la calibración en cada una de las estaciones correspondieron a diferentes periodos de años, esto debido a la disponibilidad de datos históricos con los que se contaba. Los resultados del proceso de calibración se dan en la Tabla 4.3

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- 21 -

Tabla 4.3: Parámetros estadísticos y variación del volumen de salida Calibración del Modelo

Periodo de calibración

R2 EF ΔV (%)

Estación Santa Rosa 1970 – 1981 0.47 0.02 13.10

Estación Puente Internacional 1973 – 1983 0.70 0.70 0.96

Estación Alamor en Saucillo 1970 – 1983 0.68 0.68 6.83

Estación Paraje Grande 1974 – 1983 0.77 0.76 3.30

Estación Ardilla 1976 – 1986 0.77 0.76 2.10

0.0

40.0

80.0

120.0

160.0

24/10/69 20/07/72 16/04/75 10/01/78 06/10/80

MESES

Ca

ud

al

(m3

/s

)

OBSERVADO SIMULADO

Gráfico 4.3: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Santa Rosa (SubCuenca Catamayo)

1970 – 1981

0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

250.0

300.0

350.0

28-10-72 25-7-75 20-4-78 14-1-81 11-10-83

Meses

Ca

ud

al (m

3/

s)

OBSERVADO SIMULADO

Gráfico 4.4: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Puente Internacional (SubCuenca Macará)

1973 – 1983

Proyecto TWINLATIN

- 22 -

Gráfico 4.5: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Alamor en Saucillo (SubCuenca Alamor)

1970 – 1983

0.0

20.0

40.0

60.0

80.0

24/10/69 20/07/72 16/04/75 10/01/78 06/10/80 03/07/83

MESES

Cau

dal

(m3

/s)

OBSERVADO SIMULADO

0.0

40.0

80.0

120.0

160.0

01/01/1974 01/01/1976 01/01/1978 01/01/1980 01/01/1982 01/01/1984

Meses

Cau

dal

(m3

/s)

OBSERVADO SIMULADO

Gráfico 4.6: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Paraje Grande (SubCuenca Quiróz)

1974 – 1983

0.0

400.0

800.0

1200.0

1600.0

01/01/76 01/01/78 01/01/80 01/01/82 01/01/84 01/01/86

Meses

Ca

ud

al

(m3

/s)

OBSERVADO SIMULADO

Gráfico 4.7: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Ardilla (Entrada a Poechos)

1976 – 1986

Proyecto TWINLATIN

- 23 -

En la tabla 4.3, se muestra de forma resumida la evaluación del desempeño del modelo a nivel de cada uno de los 5 puntos de calibración. De manera general se puede determinar que el modelo simula adecuadamente los caudales de salida (como también puede apreciarse en los gráficos 4.3 al 4.7). Sin embargo se puede considerar que los mejores resultados se obtienen para la calibración en la Estación Ardilla (entrada al reservorio de Poechos).

0

20

40

60

80

100

120

140

16/4/75 28/8/76 10/1/78 25/5/79 6/10/80 18/2/82 3/7/83 14/11/84 29/3/86 11/8/

Desc

arga

Acu

mul

ada

(m3 /s

) Observed Simulated

Se analizó la producción de sedimentos en 2 puntos de calibración (Figura 4.7)., Se contó con datos en Estación Puente Internacional y Estación Ardilla (ambas estaciones ubicadas en la zona Peruana de la cuenca). En este caso el problema estuvo enfocado a la poca disponibilidad de estaciones con registros de sedimentos. En la zona peruana si bien se cuenta con datos de sedimentos estos corresponden a un periodo de años muy corto o años con información incompleta, lo que no permitió realizar la validación del modelo. En la tabla 4.4, se muestra la evaluación del desempeño del modelo en los 2 puntos de calibración.

Gráfico 4.8: Flujos Acumulados Estación Ardilla (Entrada a Poechos) 1976 – 1986

Figura 4.6: Ubicación de las dos Estaciones de medición de sedimentos usadas en la Calibración del modelo SWAT

Proyecto TWINLATIN

- 24 -

Tabla 4.4: Parámetros estadísticos

Periodo de calibración

R2 EF

Estación Puente Internacional 1973 – 1982 0.67 0.65

Estación Ardilla 1984 – 1988 0.62 0.21

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

140000

160000

Ene-84

Abr-84

Jul-8

4

Oct-84

Ene-85

Abr-85

Jul-8

5

Oct-85

Ene-86

Abr-86

Jul-8

6

Oct-86

Ene-87

Abr-87

Jul-8

7

Oct-87

Ene-88

Abr-88

Jul-8

8

Oct-88

Meses

Sed

(To

n.

Met

rica

s)

OBSERVADO SIMULADO

Los Gráficos 4.8 y 4.9 muestran las comparaciones realizadas de los sedimentos simulados y medidos a nivel mensual. Se puede apreciar que en la estación Puente Internacional el modelo fue capaz de simular en un grado razonable de precisión con respecto a lo observado, y existe una correlación aceptable como lo muestra la evaluación estadística (Tabla 4.4)., En el caso de la estación Ardilla no se muestra la misma eficiencia, por lo contrario se obtuvo una valor “EF”, poco representativo, en este caso se pueden observar que si bien el modelo describe bien la

Gráfico 4.10: Sedimentos Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Puente Internacional (SubCuenca Macará)

1973– 1982

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

jul-7

2dic

-73

abr-7

5

ago-

76

ene-

78

may-7

9

oct-8

0

feb-8

2jul

-83

Meses

Sed

(To

n.

Met

rica

s) OBSERVADO SIMULADO

Gráfico 4.9: Sedimentos Simulados y Observados durante periodo de Calibración Estación Ardilla (Entrada a Poechos)

1984 – 1988

Proyecto TWINLATIN

- 25 -

tendencia durante el periodo de simulación, son muy marcadas las sobreestimaciones principalmente en los periodos húmedos.

4.5 VALIDACIÓN La validación del modelo consiste en medir la capacidad predictiva del modelo mediante la comparación de los caudales calculados y los observados con los parámetros determinados en la fase de calibración, pero en un período diferente. En la Tabla 4.5, se detalla la evaluación estadística realizada para la cuenca, la validación del modelo, para la estimación de caudales se realizó en las 5 estaciones utilizadas para la calibración.

Tabla 4.5: Parámetros estadísticos y variación del volumen de salida

Periodo de Validación

R2 EF ΔV (%)

Estación Santa Rosa 1982 – 1994 0.47 -3.10 27.16

Estación Puente Internacional 1984 – 1994 0.75 0.75 6.67

Estación Alamor en Saucillo 1984 – 1994 0.53 0.42 9.83

Estación Paraje Grande 1984 – 1992 0.63 0.52 42.0

Estación Ardilla 1987 – 1994 0.76 0.74 7.18

0.00

20.00

40.00

60.00

80.00

100.00

120.00

140.00

160.00

Oct-69

Mar-71

Jul-7

2

Dec-73

Apr-75

Aug-76

Jan-7

8

May-79

Oct-80

Feb-82

Jul-8

3

Nov-84

Mar-86

Aug-87

Dec-88

May-90

Sep-91

Jan-9

3

Jun-9

4

Month

Flo

w (

m3

/s)

Observed Calibration Validation

Gráfico 4.11: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración y Validación Estación Santa Rosa (SubCuenca Catamayo)

1970 – 1994

Proyecto TWINLATIN

- 26 -

0.00

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

300.00

350.00

Oct-72

Mar-74

Jul-7

5

Dec-76

Apr-78

Sep-79

Jan-8

1

May-82

Oct-83

Feb-85

Jul-8

6

Nov-87

Apr-89

Aug-90

Dec-91

May-93

Sep-94

Month

Flo

w (

m3

/s)

Observed Calibration Validation

0.00

20.00

40.00

60.00

80.00

100.00

Dec-69

Apr-71

Sep-72

Jan-7

4

Jun-7

5

Oct-76

Mar-78

Jul-7

9

Nov-80

Apr-82

Aug-83

Jan-8

5

May-86

Sep-87

Feb-8

9

Jun-9

0

Nov-91

Mar-93

Aug-94

Month

Flo

w (

m3

/s)

Observed Calibration Validation

0.00

20.00

40.00

60.00

80.00

100.00

120.00

140.00

Jan-

74

Jan-

75

Jan-

76

Jan-

77

Jan-

78

Jan-

79

Jan-

80

Jan-

81

Jan-

82

Jan-

83

Jan-

84

Jan-

85

Jan-

86

Jan-

87

Jan-

88

Jan-

89

Jan-

90

Jan-

91

Jan-

92

Month

Flo

w(m

3/

s)

Observed Calibration Validation

Gráfico 4.13: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración y Validación Estación Alamor en Saucillo (SubCuenca Alamor)

1970 – 1994

Gráfico 4.14: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración y Validación Estación Paraje Grande (SubCuenca Quiróz)

1974 – 1983

Gráfico 4.12: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración y Validación Estación Puente Internacional (SubCuenca Macará)

1974 – 1994

Proyecto TWINLATIN

- 27 -

0.0

400.0

800.0

1200.0

1600.0

Jan-7

6

Jan-7

7

Jan-7

8

Jan-7

9

Jan-8

0

Jan-8

1

Jan-8

2

Jan-8

3

Jan-8

4

Jan-8

5

Jan-8

6

Jan-8

7

Jan-8

8

Jan-8

9

Jan-9

0

Jan-9

1

Jan-9

2

Jan-9

3

Jan-9

4

Month

Flo

w (

m3

/s)

Observed Calibration Validation

4.6 DATOS DE SALIDA El modelo SWAT es bastante potente y arroja al aplicarlo una gran cantidad de información: Simula el ciclo hidrológico a escala diaria, mensual o anual y a nivel de microcuenca y por unidad de respuesta hidrológica. En el presente estudio se realizó el análisis mensual de la información a nivel de cada una de las 111 microcuencas que se definieron, el modelo calculó en cada una el importe neto de agua que aporta la microcuenca y que contribuye a los flujos, determinada en mm de agua, así como la producción de sedimentos por microcuenca en ton/ha, entre otras variables que caracterizan el ciclo hidrológico. Los datos se organizaron según el año hidrológico (Septiembre – Agosto) para poder reflejar adecuadamente el comportamiento hidrológico en la cuenca, asímismo para poder comparar con los resultados obtenidos en cuanto a la aportación de sedimentos determinados con el Modelo Watem/Sedem1, aplicado en la cuenca para la misma área de estudio. Se han clasificado los años según la magnitud de los aportes hídricos, en años muy secos, años secos, años húmedos, años normales y año niño, esto con el objetivo de diferenciar y analizar el comportamiento hidrológico de la cuenca en diferentes periodos y condiciones climáticas.

Tabla 4.6. Clasificación de los años modelados según la magnitud de los aportes hídricos

Periodo Clasificación de los años sep 1976 ago 1977 Año Normal sep 1977 ago 1978 Año Seco sep 1978 ago 1979 Año Seco sep 1979 ago 1980 Año Seco

1 WaTEM/SEDEM, modelo creado por un equipo de expertos de el “Laboratorio de Geomorfología” , de la Universidad de Lovaina, Bélgica. Basado en la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo (RUSLE). Detalles Paquete de trabajo “6”, del Proyecto Twinlatin.

Gráfico 4.15: Caudales Simulados y Observados durante periodo de Calibración y Validación Estación Ardilla (Entrada a Reservorio Poechos)

1974 – 1994

Proyecto TWINLATIN

- 28 -

Periodo Clasificación de los años sep 1980 ago 1981 Año Seco sep 1981 ago 1982 Año Muy Seco sep 1982 ago 1983 Año Niño (FEN) sep 1983 ago 1984 Año Húmedo sep 1984 ago 1985 Año Seco sep 1985 ago 1986 Año Seco sep 1986 ago 1987 Año Normal sep 1987 ago 1988 Año Muy Seco sep 1988 ago 1989 Año Normal sep 1989 ago 1990 Año Seco sep 1990 ago 1991 Año Seco sep 1991 ago 1992 Año Normal sep 1992 ago 1993 Año Normal sep 1993 ago 1994 Año Normal

En el caso de la producción de sedimentos en años secos y años normales se obtuvieron tasas de erosión de hasta 37.26 ton/ha/año, en años húmedos la tasa de erosión alcanzaron los 60. 99 ton/ha/año. La tasa de erosión máxima alcanzada de toda la serie histórica analizada fue de 185.68 ton/ha/año durante el periodo de septiembre ‘82 – agosto ‘83 (Año Niño), lo que significa un índice de erosión bastante alto. Se estimó igualmente cual es el aporte anual de sedimentos en toneladas métricas, que sale por la sección del río en 5 puntos de la cuenca. Esto se analizó para los años de 1976 a 1988, el mismo que se detalle en el Tabla 4.7 Podemos apreciar que un año Niño (1983) debido al efecto de las fuertes lluvias y por lo tanto mayor escorrentía, que traen como consecuencia una intensa erosión hídrica principalmente en la zona media de la cuenca, es el año en el que se han estimado los aportes de sedimentos más altos, de hasta 20,043,617.60 ton, lo que representa en comparación con un año húmedo y un año seco 3 y 10 veces más respectivamente. Así mismo el año 1983 registra para todos los puntos analizados los aportes de sedimentos más altos en función del resto de años analizados en la serie histórica.

Tabla 4.7. Aporte de Sedimentos en 5 estaciones de la cuenca en Masas Anuales

Toneladas Métricas (Masa Anual)

Años Estación Santa Rosa

Estación Puente

Internacional

Estación Alamor en Saucillo

Estación Paraje Grande

Estación Ardilla

(Entrada a Poechos)

1976 2,149,647.03 2,741,987.41 768,185.24 416,598.49 7,844,674.681977 1,165,959.31 1,678,083.94 463,187.32 278,773.72 6,119,269.331978 78,092.83 540,949.98 69,276.50 32,435.78 877,663.051979 584,147.21 1,277,856.25 326,718.24 50,317.49 2,517,391.821980 460,190.51 698,063.39 122,633.48 45,450.90 2,888,220.971981 775,588.99 2,068,855.34 351,933.22 240,215.55 5,760,970.41

Proyecto TWINLATIN

- 29 -

Toneladas Métricas (Masa Anual)

Años Estación Santa Rosa

Estación Puente

Internacional

Estación Alamor en Saucillo

Estación Paraje Grande

Estación Ardilla

(Entrada a Poechos)

1982 330,556.61 2,246,234.19 206,817.38 119,463.46 4,575,773.781983 2,302,537.99 3,490,550.99 1,705,591.16 541,839.86 20,043,617.601984 1,885,625.43 2,748,078.24 570,061.77 145,985.81 8,875,487.541985 192,733.68 598,780.16 281,689.94 3,056.62 1,774,978.101986 685,798.23 895,794.29 797,790.16 23,600.12 3,483,040.741987 610,755.65 1,290,597.50 683,154.76 124,955.34 6,896,996.461988 650,559.71 1,039,416.19 231,555.80 21,200.37 2,260,666.96

A partir de los resultados se determinaron 15 microcuencas como las que más aportes de sedimentos generan en la cuenca, se definieron considerando como criterio aquellas que presentaron tasas de erosión sobre las 3 ton/ha/año considerándose que valores menores de 3 ton/ha/año representan bajos aportes de sedimentos. Para esto se analizó una serie histórica de 13 años simulados con el Modelo SWAT (1976 – 1988), para diferente condiciones de años hidrológicos. Las áreas que presentan un mayor grado de erosión a nivel de subcuencas se encuentran en Alamor, Catamayo y Macará, ocupando una superficie de 170,291.00 ha, siendo las microcuencas Nº 33, 15 y 106 las que mayores tasas de pérdida de suelo presentan, con un promedio de 36.5 ton/ha/año.

Tabla 4.8. Microcuencas que más aportan sedimentos en diferentes condiciones de año hidrológico

Año

Normal 76-77

Año Seco 80-81

Año Niño 82-83

Año Húmedo 83-84

Promedio Multianual Subcuenca

Micro cuenca

Área [Ha]

Ton/ha*a (SYLD) Alamor 15 13076.00 14.325 10.185 50.943 12.579 22.376Alamor 16 14610.00 13.693 8.844 42.493 11.201 20.19

Catamayo 28 8438.00 21.378 8.833 9.116 5.215 10.386Catamayo 33 19500.00 37.152 19.665 185.686 13.636 34.24Macará 45 17980.00 3.119 14.295 0.829 7.418 6.393Macará 48 13560.00 2.550 1.751 1.984 6.111 4.303Macará 59 19333.00 2.066 2.748 2.031 5.607 4.72Macará 60 13607.00 13.934 6.829 9.848 4.679 8.337Macará 66 2760.00 2.123 1.180 7.552 1.104 2.936Macará 72 3060.00 9.239 4.729 6.073 2.792 5.658Macará 77 8133.00 7.517 3.694 5.131 2.390 5.479Alamor 105 14035.00 6.223 4.940 26.157 5.984 14.149Alamor 106 3522.00 13.933 10.693 55.802 12.978 22.909Alamor 107 11586.00 11.141 4.751 51.184 2.368 5.567Alamor 109 7091.00 5.624 2.942 2.289 1.957 4.937

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Año Normal 76-77

Año Seco 80-81

Año Niño 82-83

Año Húmedo 83-84

Promedio Multianual Subcuenca

Micro cuenca

Área [Ha]

Ton/ha*a (SYLD) Total 170,291.00

Superponer las 170,291.00 ha estimadas, afectadas por la erosión con el “Mapa de cobertura y uso actual del suelo”, permitió apreciar que estas se extienden en la zona de alamor sobre cultivos de maíz y café, ubicadas en laderas de montañas con pendientes moderas. Las áreas identificadas en la subcuenca Catamayo y Macará corresponden principalmente a bosques degradados con cubierta arbórea y pastizales con escasa cobertura.

Figura 4.7: Micro cuencas con máxima producción de Sedimentos en la cuenca

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Figura 4.8. Producción de Sedimentos en la Cuenca para diferentes condiciones de Año Hidrológico

Por lo tanto, como puede observarse en los mapas tanto en condiciones de año seco (periodo sep ‘80 – ago ‘81) como en un período normal (sep ‘86 – ago ‘87) no hay una marcada diferencia en cuanto a las microcuencas que siempre aportan la mayor producción de sedimentos. Lo mismo se aprecia para los años húmedos y secos donde las subcuencas Alamor, Macará y Catamayo presentan siempre los máximos aportes. Si analizamos cuantitativamente las tasas de erosión que aporta cada microcuenca respecto a las diferentes condiciones climáticas, sí se muestran diferencias relativamente marcadas: sobre todo de un año normal o seco, a un año húmedo la producción por hectárea casi se duplica, mientras que en una año

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niño los aportes son extremos, llegando a 186 ton/ha/año es decir 5 veces más que en un año normal. Otro aspecto importante que hay que rescatar es que a pesar de las diferentes condiciones de años hidrológico que se analizan, existen microcuencas que en todas las condiciones se presentan siempre afectadas.

Figura 4.9. Producción de Agua en la Cuenca para diferentes condiciones de Año Hidrológico En los mapas se muestra la producción de agua por microcuencas, para diferentes condiciones de año hidrológico. En este caso es muy notoria la diferencia de la distribución espacial de la producción de agua en un año niño, respecto al resto de años analizados, donde es marcada la producción de agua principalmente en la zona media y baja de la cuenca por influencia directa

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de las alteraciones climáticas por efecto del FEN en la zona costera que traen como consecuencia lluvias muy intensas en esta área de la cuenca. Por otro lado en condiciones normales, años secos y años húmedos la distribución espacial de la producción de agua es mucho mas similar, presentándose más marcada la producción de agua en la zona media y alta de las subcuencas Catamayo, Macará y Quiróz, obteniéndose aportes máximos de hasta 1,443.912 mm de agua esto para el periodo Sep ‘83 – Ago ‘84. A partir de los resultados se determinaron 20 microcuencas como las que más aportes de agua generan en la cuenca. Para esto se analizó una serie histórica de 21 años simulados con el modelo SWAT (1976 – 1994), que incluye diferentes condiciones de años hidrológicos. En el cuadro Nº xxx, se muestra la producción de agua por cada microcuenca priorizada por su aporte hídrico y se compara la producción de agua para cuatro diferentes periodos hidrológicos.

Tabla 4.9. Producción de agua por Microcuenca

Año Normal 76-77

Año Seco 80-81

Año Niño 82-83

Año Húmedo 83-84

Promedio* Multianual Subcuenca

Micro cuenca

Área [Ha]

mm (WYLD) Catamayo 14 5,086.00 659.155 466.627 1462.599 670.259 626.778Catamayo 21 8,411.00 1006.063 756.654 2340.973 935.901 970.521Catamayo 24 25,762.00 719.495 1418.702 494.301 1443.912 671.327Catamayo 25 6,825.00 953.305 723.446 2294.628 893.005 932.662Catamayo 26 3,946.00 1003.938 756.210 2340.019 934.903 969.496Catamayo 27 1,092.00 1006.486 757.566 2340.609 936.667 970.866Catamayo 28 8,438.00 758.561 682.995 825.002 731.663 538.831Macará 37 9,625.00 381.180 540.876 587.157 1078.313 543.255Macará 38 19,181.00 484.437 648.858 692.314 1224.872 647.333Macará 41 4,608.00 737.403 664.223 817.415 722.372 527.784Catamayo 45 17980.00 576.030 1138.793 385.555 1138.692 616.620Macará 53 11,855.00 630.139 574.965 1296.236 992.240 596.586Macará 54 12,903.00 660.950 612.306 1381.019 1044.297 631.623Macará 59 19,333.00 459.728 619.954 656.946 1197.761 620.523Macará 65 8,927.00 606.684 578.494 1708.006 1244.596 693.570Macará 73 18,598.00 577.067 634.776 1389.526 625.859 547.654Quiróz 86 17,402.00 468.689 837.736 805.326 1041.587 764.027Quiróz 89 11,816.00 466.536 841.878 811.667 1049.220 769.175Macará 99 2,300.00 727.013 519.876 1145.460 912.708 442.030Catamayo 108 495.00 630.877 442.807 1398.000 645.402 596.919

* Promedio multianual de los 21 años simulados

El cuadro muestra la cantidad de agua expresada en milímetros de agua (WYLD = escorrentía superficial + flujo lateral + contribución de aguas subterráneas - pérdidas por transmisión) que viene a ser el importe neto de agua que la microcuenca contribuye a los flujos.

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Como se puede ver en la Figura 4.10, las 20 microcuencas identificadas como de importancia hidrológica se ubican en las Subcuencas de Catamayo, Macará y Quiróz, siendo las que más importantes aportes presentan están ubicadas en la Subcuenca Catamayo, como son las Microcuencas Nº 25, 26 y 27.

Grafico 4.16. Producción de agua expresada en Millones de Metros Cúbicos

0.00

2,000.00

4,000.00

6,000.00

8,000.00

10,000.00

12,000.00

1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988

Vol MMC

Puente Internacional Paraje Grande Alamor en Saucillo Santa Rosa Ardilla

En el Gráfico Nº 4.16 se aprecia la cantidad de agua en volumen expresado en MMC producido en cada año modelado, siendo el año 1983 el que mas agua aportó a la cuenca. Este año se presentó el Fenómeno de El Niño, llegando a 12,000.00 MMC , para un año en condiciones normales el aporte promedio en el caso de las estación Ardilla (entrada a la presa de Poechos) es de 4,000.00 MMC, sin embargo los aportes mas importantes provienen de la Subcuenca

Figura 4.10: Microcuencas con máxima producción de Agua

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Macará (Puente Internacional) con aportes de hasta de 2,400 MMC y de la Subcuenca Catamayo (Estación Santa Rosa) con aportes de hasta 1,500 MMC al Año, siendo las subcuencas que mas aportes hídricos representan en la cuenca con mas del 70 %. Ver Detalle en Anexo 4.0.( Producción de agua expresada en Millones de Metros Cúbicos)

5. RESULTADOS DEL MODELO Y LIMITACIONES

Precisión y el nivel de detalle Los resultados del análisis estadístico realizados por subcuencas difieren entre ellas, pero se puede concluir que la calibración y validación a escala mensual en general muestra resultados aceptables para la cuenca, así mismo se puede apreciar en los gráficos que los caudales simulados mantienen la tendencia de los caudales medidos en la estación. Sin embargo, el modelo SWAT en el caso de la cuenca tiende a sobreestimar los caudales tanto en el proceso de calibración y validación respecto a los valores observados, en subcuencas como Alamor y Catamayo es mucho mas marcado (Gráfico 4.10 y 4.12) , lo cual puede deberse por un lado al método que utiliza el modelo para la interpolación de lluvia, ya que si bien para toda la cuenca se trabajó con un total de 41 estaciones pluviométricas, las mismas están distribuidas para todo el territorio de la cuenca y al realizar la aplicación del modelo por subcuenca se pudo determinar que la variabilidad espacial de la lluvia en estas subcuencas no era los suficientemente representativa. Es necesario mencionar que los datos de caudales y sedimentos correspondientes a la estación Ardilla se han realizado hasta el año 1975 con mediciones directas (aforos). A partir del 1976 con el inicio de la operación del reservorio Poechos, la información generada se realiza mediante “balance hidrológico”, lo cual probablemente distorsione los resultados de caudales y sedimentos simulados por el modelo en años húmedos y muy húmedos (FEN); debido a las altas precipitaciones en la cuenca media – baja durante estos años. Así mismo y teniendo en cuenta la distancia entre la salida del reservorio y la entrada “estación Ardilla” de 25 Km., ingresan varias quebradas en ambas márgenes (p.e. Qda. La Solana) que aportan caudales y sedimentos significativos, los cuales no son cuantificados. Así mismo otro error que también se pudo evidenciar en la estación Santa Rosa (Sub Catamayo) es acerca de lecturas de los caudales, la cual presenta algunas inconsistencias, lo que no permitió una buena calibración con los datos de esta estación. Todas las simulaciones se realizaron a nivel mensual, ya que se comprobó en el análisis de calidad de la información, que no existe correspondencia entre los datos pluviométricos a escala diaria con los caudales, por lo que no era posible calibrar SWAT con la información diaria disponible. Por lo contrario la evaluación de las simulaciones del modelo a escala mensual mostró eficiencias estadísticas muy representativas. Así mismo los datos climáticos cargados al modelo (Temperaturas mínimas y máximas, radiación solar, humedad relativa y viento) correspondieron a datos mensuales, que tuvieron que ser transformados a diarios para poder ser cargados al modelo.

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Principales limitaciones Uno de los aspectos que sobrellevo más tiempo y esfuerzo fue la recopilación y digitalización de la información climática e hidrológica para la cuenca. Más del 80% de la información que ha sido incorporada al modelo se encontraba en papel y los esfuerzos se centraron en procesar la información correspondiente a precipitación diaria y los pluviográmas, considerando que es la información de entrada mas importante en este tipo de modelos hidrológicos. Sin embargo y debido a la limitación del tiempo y recursos no se pudo digitalizar mucha más información climática que se mantiene aun en papel. Se comprobó que en la zona ecuatoriana de la cuenca existe una limitada red de estaciones hidrometeorológicas y de medición de sedimentos (no existe) para la toma de información, así como una limitada aplicación técnica para medición de caudales, realizándose un medición directa trimestral y una lectura diaria de la mira limnimétrica (nivel del agua) en cualquier momento del día, esto significa un alto grado de incertidumbre en la información y por lo tanto una disminución de la cantidad y calidad de los resultados empleados en el modelo. En la parte peruana de la Cuenca, existe información detallada desde 1972 hasta 1990 de información hidrometeorológica y de sedimentos, a partir de esa fecha algunas estaciones dejaron de operar limitando la disponibilidad de información para algunas áreas de la cuenca. Otro de los problemas fue la falta de información en cuanto a los parámetros biofísicos que describen las características hidrológicas de los diferentes tipos de uso del suelo que se desarrollan en la cuenca, y que necesitan ser incorporados en el modelo SWAT. La base de datos generada por los desarrolladores de SWAT no contempla ni cultivos, ni usos de suelos de muchas de las coberturas vegetales que se desarrollan en la cuenca (como son el café, el banano o el bosque seco entre otras), por lo tanto fue necesario introducir estos nuevos usos en la base de datos de SWAT, pero de los cuales no se contaba con información de CN, LAI, USLE C y otros parámetros solicitados por el modelo, para poder cubrir este vacío de información se estimaron dichos parámetros asociándolos con coberturas vegetales que existían en la base de datos de SWAT, y en base a información recopilada sobre estudios o investigaciones realizados en la cuenca donde se hayan medido estos parámetros, aunque fue muy escasa. La información de suelos existente en un inicio mostraba muchas inconsistencia como la falta de correspondencia entre zonas similares situadas a ambos lados de la frontera (el tipo de suelo cambia con la línea de frontera y esto se hace difícil de comprender) lo cual generaba mucha incertidumbre de la información ofrecida por los mapas, esto y la necesidad de contar con datos principalmente de las características hidrofísicas de cada una de las unidades de suelos motivó la realización de un estudio para homogeneizar la información disponible a nivel de Gran Grupo de suelo y enfocar los resultados hacia la implementación de los modelos hidrológicos.

6. TRABAJO INSTITUCIONAL

Grupo Técnico Binacional - GTB Para lograr tener una herramienta compartida, que sirva como instrumento de apoyo en estudios, investigaciones, proyectos y toma de decisiones dentro de cada uno de las instituciones vinculadas a la gestión de la cuenca, se conformó un grupo técnico binacional –

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GTB de erosión e hidrología que permita la sostenibilidad y el mejor aprovechamiento de esta herramienta. El año 2007 se inició con la capacitación de los técnicos/as designados por las instituciones que para el caso del Perú esta conformado por: Servicio Nacional de Hidrología y Meteorología (SENAMHI), Proyecto Especial Chira Piura, Gobierno Regional Piura y Autoridad Autónoma de las cuencas hidrográficas Chira Piura; y en el caso del Ecuador: PREDESUR, UTPL, CINFA, Consejo Provincial de Loja, los cuales fueron formados en diversas técnicas, pero básicamente en la aplicación del Modelo Hidrológico SWAT. En enero del 2008 los técnicos/as de la parte peruana del GTB, con el aval de sus instituciones inició la implementación participativa del modelo SWAT, para lo cual se diseñó un plan de trabajo, y se realizaron reuniones periódicas para trabajar con el equipo multidisciplinario, donde se pudo aprovechar los conocimientos adquiridos en la etapa de formación y además de la experiencia que cada uno de ellos tienen, lo que además permitió avanzar con uno de los objetivos del proyecto TWINLATIN que es la de transferir esta herramienta a las instituciones locales con competencia y responsabilidad en el ámbito de la cuenca, que sea esta una herramienta de decisión y planificación en sus instituciones. Los técnicos a la fecha cuentan con capacidad para manejar el modelo SWAT, que les permitirá complementar y mejorar el trabajo ya iniciado, por eso es importante seguir apoyando en este tipo de investigaciones, hay aun muchos aspectos que se pueden seguir trabajando para mejorar aun mas los resultados del modelo, como son determinar los Numero de Curva para diferentes usos de la cuenca con estudios mas profundos sobre el tema, completar la digitalización de la información climática diaria que se mantiene en formato analógico. Los resultados esperados de este estudio, además de los ya obtenidos consiste en evaluar el impacto de cambio de uso de suelo y del cambio climático y analizar la respuesta hidrológica de la cuenca antes estos cambios, los mismos que se detallaran en el paquete de trabajo de “WP8”, los que permitirán delinear propuestas ante los posibles cambios.

Capacitación y Transferencia Tecnológica Dos técnicos del proyecto participaron en una capacitación sobre el Modelo Hidrológico SWAT, realizado en IVL (Suecia) como parte de las actividades de hermanamiento del Proyecto Twinlatin, esta formación se llevo acabo entre el 16 de abril y el 4 de mayo del año 2007, donde participaron representantes de la cuenca Catamayo Chira (Perú – Ecuador), de la cuenca Cuareim Quarai (Uruguay) y de la cuenca del Lago Cocibolca (Nicaragua) Como parte del seguimiento en las actividades para la Implementación del Modelo Hidrológico un experto del IVL (Peter Wallenberg), realizó una visita a la Cuenca, donde se programó un recorrido por la cuenca y se mantuvo reuniones durante su estancia en Piura y Loja para ver los avances en la implementación del Modelo, esta visita se realizó en el mes de Septiembre del 2007. También se contó con la asesoría periódica de un experto en Modelación Hidrológica del Programa para el Manejo del Agua y del Suelo - PROMAS de la Universidad de Cuenca en Ecuador.

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Se contó también con el apoyo en temas puntuales como fue la Caracterización climática, meteorológica e hidrológica de la cuenca, del Área de Hidrología UGC-SIG, Universidad Técnica Particular de Loja.

7. PASOS A SEGUIR Y OTRAS APLICACIONES Si bien se ha culminado de abordar la aplicación del Modelo SWAT para el ámbito de la cuenca, quedan muchos temas para seguir trabajando como es el analizar el impacto del cambio de uso del suelo y del cambio climático en la producción de agua y sedimentos en la cuenca, estudios que se han comenzado a desarrollar y que serán explicados en el Paquete de trabajo – WP8 “Efectos del cambio y evaluación de la Vulnerabilidad”

8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES El Modelo SWAT en la cuenca Catamayo Chira fue aplicado a una resolución temporal a nivel mensual, y se han obtenido resultados aceptables para la simulación de caudales en la cuenca, sin embargo es posible mejorar los resultados alcanzados, con la introducción de mas datos al modelo, como se ha mencionado una de las limitaciones encontradas ha sido que la mayoría de datos climatológicos se encontraban papel, y que ha habido un largo proceso de digitalización. A la fecha existe mucha información correspondiente al ámbito de la cuenca, que podría ser incorporada al modelo y permanece almacenada en papel. La metodología adoptada para la aplicación del modelo en la cuenca fue necesaria por la extensa superficie de la cuenca, y por que se decidió trabajar con 5 estaciones hidrométricas para la calibración del modelo en toda la cuenca, finalmente resultó ser un proceso mas prolongado pero que permitió obtener mejores resultados ya que al realizar un tratamiento por subcuencas se redujeron las incertidumbres y el análisis por subcuenca fue menos complejo que si se hubiera hecho para toda la cuenca en un solo punto de calibración. El realizar pruebas preliminares del modelo, y un análisis de sensibilidad permitió identificar los parámetros más influyentes en la cuenca, que sirvió para evitar el manejo de un elevado número de parámetros, reduciendo así el análisis a los parámetros más sensibles, que fueron los que se ajustaron en el momento de la calibración; siete parámetros sensibles fueron identificados. Se aplico la calibración manual del modelo, siendo un proceso muy complejo, ya que este procedimiento de calibración requiere de mucha experticia y conocimiento del territorio de la cuenca por parte del modelador. En el caso de la cuenca Catamayo Chira fue una ventaja contar con el Grupo técnico de Erosión e Hidrológica cuyos integrantes aportaron mucho de sus conocimientos en esta etapa. El método que utiliza el modelo para la interpolación de la lluvia, no es recomendable para las características orográficas de la cuenca, ya que considera la estación más cercana al centroide de cada sub-cuenca y asume los datos de esa estación de lluvia para distribuir la precipitación, lo que puede afectar la calidad de los resultados obtenidos si estos datos no son

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representativos para esta subcuenca, sobre todo por que la precipitación es uno de los datos de entrada mas relevantes en este tipo de modelos Con los resultados alcanzados, ya se tiene una herramienta bastante útil para temas de gestión y planificación en la cuenca, que va a permitir una primera evaluación de los impactos generados en la producción de agua y sedimentos, por el cambio de uso del suelo y del cambio climático en la cuenca. Es importante seguir realizando investigaciones que permitan mejorar los resultados del modelo, y seguir trabajando en temas como: mejorar la resolución espacial y temporal de la información climatológica, en realizar estudios específicos para determinar el Número de curva y de los otros parámetros biofísicos de las diferentes coberturas vegetales propias de la cuenca. Es necesario ampliar y analizar la posibilidad de redistribuir la red de estaciones en la cuenca Catamayo Chira, principalmente con estaciones que permita registrar los datos de manera automática de tal manera que se puedan recoger todos los datos, evitar que estos se pierdan o no sean registrados.

9. REFERENCIAS Ann van Griensven 2005: Sensitivity, auto-calibration , uncertainty and model evaluation in SWAT2005. UNESCO – IHE, Institute for water education. Ani Sofini, Katrijn Holvoet, Ann van G 2006: The Soil and Water Assessment Tool - The Nil Catchment . UNESCO – IHE, Institute for water education. Consorcio ATA – UNP – UNL 2003: Caracterización territorial y documentación básica en el ámbito de la cuenca binacional Catamayo-Chira. Volumen III Estudios Básicos, Tomo 3.6 Estudio de Suelos. Loja – Piura. Consorcio ATA – UNP – UNL 2003: Caracterización Hídrica y Adecuación entre la Oferta y la Demanda en el Ámbito de la Cuenca Binational Catamayo Chira. Volumen III Estudios Basicos, Tomo 3.2 Estudio Climático. Loja – Piura. Consorcio ATA – UNP – UNL 2003: Caracterización Hídrica y Adecuación entre la Oferta y la Demanda en el Ámbito de la Cuenca Binational Catamayo Chira. Volumen I Resumen Ejecutivo. Loja – Piura. Fernando López Pérez, 2006: Modelamiento Hidrológico de la Cuenca del Río Piura y Río Jequetepeque con Modelo SWAT. Proyecto Compensación equitativa de los Servicios Ambientales Hídricos en las cuencas del río Jequetepeque y Piura. Guzmán E., Bonini J., Matamoros D., 2004: Aplicación Del Modelo Hidrológico SWAT (Soil & Water Assessment Tool) Para La Predicción de Caudales y Sedimentos en una Cuenca hidrográfica caso de estudio: cuenca del río Chaguana. El oro – Ecuador.

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Hernández Cáceres, A. 2003: Dinámica del uso de la tierra y de la oferta hídrica en la Cuenca del río guacerique, tegucigalpa, honduras. Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza, Turrialba, Costa Rica Mauro Di Luzio, Georgie Mitchell, Nancy Sammons 2005: Watershed Modeling using SWAT2003 Oñate Valdivieso F., Duque E., León P., Duque F. Rojas W., Tenesaca F., 2007: Caracterización Climática, Metereológica e hidrológica de una cuenca Binacional previo a la implementación de un Modelo Hidrológico semidistribuido de Generación Continua, Area de Hidrologia UGC-SIG, Universidad de Loja - Ecuador. P.Crespo, B. de Bievre, F. Cisneros, 2006, Modelos Hidrológicos: Guía para su implementación y analisis de escenarios. PROMAS - Universidad de Cuenca. Loja – Ecuador. Proyecto Binacional Catamayo Chira, 2003 : Cartografica digital . Mapa de cobertura Vegetal y uso actual del suelo , Mapa de tipos de suelos, Ubicación de estaciones hidrometereologicas. Loja – Piura. R. Srinivasan 2006: Training Manual for ArcView interface with the SWAT model. Blackland Research and Extension Center and Spatial Sciences Laboratory Texas A&M University System S.L. Neitsch, J.G. Arnold, J.R. Kiniry, J.R. Williams 2005: Soil and Water Assessment Tool Theoretical Documentation. Grassland, Soil and Water Research Laboratory and Agricultural Research Service 808 East Blackland Road o Temple, Texas – USA. S.L. Neitsch, J.G. Arnold, J.R. Kiniry, J.R. Williams 2005: SWAT Calibration Techniques, USDA Agricultural Research Service at the Grassland, Soil and Water Research Laboratory in Temple, Texas, USA. Swat Model Calibration 1999: USGS Water Resources of the United States. USA. TWINBAS 2006: Work Package 4 Report Hydrology and water resources Modelling. Valarezo González J. I. 2007: Validación y Complementación de los Estudios de Suelos de la Cuenca Binacional Catamayo-Chira con miras a implementar el modelo SWAT. Proyecto Binacional Catamayo-Chira. Loja – Ecuador. Yang, D., Kanae, S., Oki, T., Koike, T., Musiake, K. 2003. Global potential soil erosion with reference to land use and climate changes. Hydrological Processes 17. 2913 – 2928.

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ANEXOS

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Anexo 3.0: Propiedades de las unidades de suelo incorporadas al Modelo SWAT

Granulometría (%)

Nº Calicata Código Nº de Layers

Grupo Hidrológico

Prof. (cm.)

Cap. de Agua en el

suelo (mm/mm)

Conduc. Hidráulica saturada (mm/hr)

Materia Orgánica

(%) Arena Limo arcilla Clase Textural

Densidad Aparente (g/cm3)

Carbono Orgánico

(%)

Factor de

Erodabilidad "K"

1 Perfil 1 Casachir--Chuquiribamba

ENT15 1 A 00-140 0.17 342.5 4.3 68 22 10 Franco-arenoso 1.41 2.50 0.0129

00-30 0.13 47.2 2.7 46 40 14 Franco; 1.32 1.57 0.0138

30-65 0.13 47.7 1.4 50 46 4 Franco-arenoso 1.35 0.81 0.0196 2 Perfil 2 Sta. Rita - San Bernabé

INCEP3 3 B

65-120 0.10 38.5 1.1 46 52 2 Franco-limoso 1.27 0.64 0.0229

00-20 0.17 376.0 13.4 54 34 12 Franco-arenoso 1.09 7.79 0.0137

20-50 0.21 16.0 11.1 50 36 14 Franco 1.01 6.45 0.0136

50-70 0.14 8.2 11.1 46 34 20 Franco 1.12 6.45 0.0131 3 Perfil 3 Purunuma INCEP - ALF2

4 A

70-120 0.11 6.2 2.9 52 26 22 Franco-arcillo-arenoso

1.42 1.69 0.01

4 Perfil 4 Santa Rosa ENT9 1 A 00-70 0.07 613.0 15.4 52 40 8 Franco-arenoso 1.30 8.95 0.0142

5 Perfil 5 Jibiruche ENT5 1 D 00-25 0.09 0.8 2.2 40 32 28 Franco-arcilloso 1.55 1.28 0.0129

00-15 0.12 170.0 3.4 50 32 18 Franco 1.23 1.98 0.0131 6 Perfil 6A El Toldo ENT8 2 A

15-70 0.17 7.1 0.7 40 38 22 Franco 1.19 0.41 0.0223

00-20 0.13 21.6 4.6 34 38 28 Franco-arcilloso 1.40 2.67 0.0128

20-50 0.09 2.80 3.2 22 40 38 Franco-arcilloso 1.47 1.86 0.0129 7 Perfil 6B Ayabaca- Samanguilla

ENT2 3 C

50-90 0.08 2.10 2.1 26 32 42 Arcilloso 1.35 1.22 0.0124

00-35 0.19 290.0 4.0 34 48 18 Franco 1.07 2.33 0.0139 8 Perfil 7A Cumbicus ENT3 2 A

35-150 0.12 29.1 0.8 26 72 2 Franco-limoso 1.29 0.47 0.0307

00-40 0.23 13.6 4.9 38 32 30 Franco-arcilloso 1.10 2.85 0.0123

40-70 0.12 2.00 1.3 36 25 39 Franco-arcilloso 1.29 0.76 0.0160 9 Perfil 7B Ayabaca-Espindola

INCEP2 3 C

70-130 0.14 7.60 0.5 22 54 24 Franco-limoso 1.26 0.29 0.0259

00-30 0.29 22.0 12.5 48 34 18 Franco 0.86 7.27 0.0132

30-60 0.10 3.50 2.9 50 22 28 Franco-arcillo-arenoso

1.26 1.69 0.0118 10 Perfil 8 Chinchinpamba

INCEP - ALF

3 C

60-150 0.10 2.80 2.1 54 16 30 Franco-arcillo- 1.37 1.22 0.0114

Proyecto TWINLATIN

43

Granulometría (%)

Nº Calicata Código Nº de Layers

Grupo Hidrológico

Prof. (cm.)

Cap. de Agua en el

suelo (mm/mm)

Conduc. Hidráulica saturada (mm/hr)

Materia Orgánica

(%) Arena Limo arcilla Clase Textural

Densidad Aparente (g/cm3)

Carbono Orgánico

(%)

Factor de

Erodabilidad "K"

arenoso

11 Perfil 9A Calvas-Tacamoros-San José

ENT12 1 C 00-40 0.08 31.6 2.3 56 30 14 Franco-arenoso 1.45 1.34 0.0137

00-40 0.10 161.5 0.7 56 30 14 Franco-arenoso 1.46 0.41 0.0227

40-60 0.13 26.80 0.7 66 24 10 Franco-arenoso 1.66 0.41 0.0224 12 Perfil 9B Samanaca ENT14 3 A

60-110 0.14 21.10 0.3 44 44 12 Franco 1.50 0.17 0.0244

00-20 0.04 91.0 0.8 36 60 4 Franco-limoso 1.68 0.47 0.0256

20-50 0.10 10.2 0.9 46 36 18 Franco 1.74 0.52 0.0218 13 Perfil 10 Martinpamba

INCEP1 3 A

50-70 0.10 27.2 0.3 70 20 10 Franco-arenoso 1.57 0.17 0.0220

00-30 0.09 7.3 8.8 17 44 39 Franco-arcilloso 1.34 5.12 0.0140 14 Perfil 11 El Papayo ALFI1 2 D

30-70 0.11 2.8 2.0 28 36 36 Franco-arcilloso 1.52 1.16 0.0132

00-30 0.08 3.2 2.4 22 50 28 Franco-arcilloso 1.43 1.40 0.0146

30-65 0.13 16.0 1.2 24 60 16 Franco-limoso 1.50 0.70 0.0233 15 Perfil 12 Pindohuayco Max. Rod.

ALFI2 3 D

65-100 0.14 46.0 0.6 64 30 6 Franco-arenoso 1.53 0.35 0.0240

00-20 0.33 2.8 1.8 54 42 4 Franco-arenoso 1.24 1.05 0.0164

20-40 0.17 40.5 1.5 42 52 6 Franco-arenoso 1.59 0.87 0.0186 16 Perfil 13A La Tina-terraza aluvial

ENT10 3 D

40-60 0.07 141.1 0.6 92 6 2 Arena 1.85 0.35 0.0111

00-25 0.09 3.0 2.4 54 32 14 Franco-arenoso 1.55 1.40 0.0137 17

Perfil 13B La Tina-colinado

ENT1 2 D 25-50 0.11 36.2 1.1 68.0 24 8 Franco-arenoso 1.60 0.64 0.0205

18 Perfil 14 El Portillo ENT6 1 D 00-15 0.11 3.2 1.5 48 40 12 Franco 1.67 0.87 0.0177

00-30 0.16 69.0 0.7 48 36 16 Franco 1.57 0.41 0.0228 19

Perfil 15Catamahillo-Zapotillo

ENT7 2 B 30-60 0.13 20.8 0.5 48 40 12 Franco 1.50 0.29 0.0240

20 Perfil 16 Madre de Dios

ENT16 1 A 00-5 0.11 166.0 1.1 72 22 6 Arena-franca 1.36 0.64 0.0199

21 Perfil 17 Quebrada seca

ENT11 1 C 00-10 0.06 16.0 1.8 15 77 8 Franco-limoso 1.72 1.05 0.0265

22 Perfil 18 Piedra del ENT4 2 A 00-20 0.10 196.0 11.1 34 44 22 Franco 1.36 6.45 0.0134

Proyecto TWINLATIN

44

Granulometría (%)

Nº Calicata Código Nº de Layers

Grupo Hidrológico

Prof. (cm.)

Cap. de Agua en el

suelo (mm/mm)

Conduc. Hidráulica saturada (mm/hr)

Materia Orgánica

(%) Arena Limo arcilla Clase Textural

Densidad Aparente (g/cm3)

Carbono Orgánico

(%)

Factor de

Erodabilidad "K"

macanche 20-70 0.15 4.3 1.7 26 44 30 Franco-arcilloso 1.32 0.99 0.0155

00-25 0.06 34.0 2.1 36 46 18 Franco; 1.40 1.22 0.0144 23

Perfil 19 Pampa larga

ENT17 2 C 25-65 0.06 42.3 0.8 34 62 4 Franco-limoso 1.55 0.47 0.0260

Anexo 4.0: Producción de agua expresada en Millones de Metros Cúbicos

Estación Puente Internacional Estación Paraje Grande Estación Alamor en Saucillo Estación Santa Rosa Estación Ardilla (Entrada a Poechos)

Años Promedio Anual

[m3/s] Volumen [m3]

Vol [MMC]

Promedio Anual

[m3/s] Volumen [m3]

Vol [MMC]

Promedio Anual

[m3/s] Volumen [m3]

Vol [MMC]

Promedio Anual

[m3/s] Volumen [m3]

Vol [MMC]

Promedio Anual

[m3/s] Volumen [m3]

Vol [MMC]

1976 45.68 1,468,156,924.80 1,468.16 8.09 260,144,956.80 260.14 11.25 361,527,753.60 361.53 33.71 1,083,485,116.80 1,083.49 130.34 4,189,258,656.00 4,189.26

1977 37.36 1,200,721,363.20 1,200.72 8.87 285,137,642.88 285.14 7.69 247,159,805.76 247.16 30.20 970,770,009.60 970.77 128.30 4,123,611,072.00 4,123.61

1978 15.69 504,433,785.60 504.43 1.71 54,919,788.48 54.92 1.76 56,488,795.20 56.49 13.36 429,521,616.00 429.52 35.16 1,129,928,572.80 1,129.93

1979 31.45 1,010,696,918.40 1,010.70 5.63 180,947,079.36 180.95 5.30 170,338,204.80 170.34 24.20 777,823,430.40 777.82 72.41 2,327,352,825.60 2,327.35

1980 20.47 658,077,523.20 658.08 4.16 133,663,677.12 133.66 2.32 74,687,184.00 74.69 23.08 741,924,835.20 741.92 73.20 2,352,859,228.80 2,352.86

1981 41.25 1,325,799,964.80 1,325.80 15.72 505,193,112.00 505.19 5.52 177,431,411.52 177.43 24.31 781,216,963.20 781.22 121.75 3,913,008,480.00 3,913.01

1982 42.24 1,357,729,171.20 1,357.73 6.08 195,309,463.68 195.31 3.18 102,241,759.68 102.24 28.14 904,412,649.60 904.41 98.87 3,177,605,548.80 3,177.61

1983 73.95 2,376,651,456.00 2,376.65 35.47 1,140,085,065.60 1,140.09 22.74 730,881,792.00 730.88 52.34 1,682,115,552.00 1,682.12 363.20 11,673,538,560.00 11,673.54

1984 59.91 1,925,689,248.00 1,925.69 18.07 580,837,824.00 580.84 8.84 283,969,324.80 283.97 49.68 1,596,781,728.00 1,596.78 190.80 6,132,357,504.00 6,132.36

1985 16.03 515,281,305.60 515.28 1.11 35,582,276.16 35.58 5.65 181,587,484.80 181.59 16.70 536,810,284.80 536.81 55.51 1,784,178,662.40 1,784.18

1986 25.72 826,530,134.40 826.53 2.39 76,873,026.24 76.87 11.18 359,291,289.60 359.29 27.95 898,351,430.40 898.35 87.28 2,805,141,888.00 2,805.14

1987 31.68 1,018,100,016.00 1,018.10 6.41 206,156,448.00 206.16 10.64 341,892,403.20 341.89 28.49 915,844,060.80 915.84 144.36 4,639,979,808.00 4,639.98

1988 26.73 859,147,689.60 859.15 2.82 90,731,335.68 90.73 3.85 123,829,663.68 123.83 21.04 676,146,009.60 676.15 63.36 2,036,312,524.80 2,036.31