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PARTNERING FOR ADAPTATION
AND RESILIENCE – AGUA
(PARA-AGUA) PROJECT CONTRACT NO.14S16412WK01, ORDER NO. OAA-TO-13-00037
TOOLKIT 3: ROBUST DECISION-MAKING IN WATER
RESOURCES MANAGEMENT USING CLIMATE
CHANGE SCENARIOS
October 2015
This publication was produced for review by the United States Agency for International Development.
It was prepared by AECOM.
PARTNERING FOR ADAPTATION
AND RESILIENCE – AGUA
(PARA-AGUA) PROJECT
CONTRACT NO. 14S16412WK01, ORDER NO. OAA-TO-13-00037
Submitted to:
AECOM International Development
Prepared by:
The Mountain Institute
Subcontract Number:
Master Services Agreement No: 14S16412WK01
Task Order Nº: 3
Deliverable Nº: 9. Toolkit 3: Robust decision-making in water resource management using climate change scenarios
Project Task:
Task 1: Strengthening capacities of the research community to generate policy-oriented data on watershed management and climate change adaptation
Language:
The document is in Spanish language and includes a one page executive summary in English
DISCLAIMER:
This document is made possible by the generous support of the American people through the U.S.
Agency for International Development (USAID). The contents of this document are the sole opinion
of AECOM and do not necessarily reflect the views of USAID or the U.S. Government.
INDICE GENERAL
EXECUTIVE SUMMARY ...................................................................................................................................... 7
I. INTRODUCCIÓN ....................................................................................................................................... 9
II. CAJA DE HERRAMIENTAS 3: DECISIONES ROBUSTAS EN LA PLANIFICACIÓN DE LOS
RECURSOS HÍDRICOS INCORPORANDO ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO ............... 11
PASO 1: IDENTIFIQUE LOS ACTORES CLAVE ................................................................................... 14
PASO 2: FORMULE EL PROBLEMA USANDO XLRM ........................................................................ 15
2.1 INCERTIDUMBRES (X) ............................................................................................................................ 16
2.2 IDENTIFICACIÓN DE ESTRATEGIAS DE GESTIÓN DEL AGUA (L) ....................................................... 17
2.3 DETERMINE LAS RELACIONES (R) ........................................................................................................ 20
2.4 ESTABLEZCA LAS MEDIDAS DE DESEMPEÑO (M) ............................................................................... 20
PASO 3: CONSTRUYA EL MODELO ...................................................................................................... 22
3.1 FUENTES DE DATOS HIDROMETEOROLÓGICOS ................................................................................ 22
3.2 MODELOS HIDROLÓGICOS .................................................................................................................. 24
3.3 EL MODELO WEAP EN LA CUENCA DEL CHIRA-PIURA (R) ............................................................ 28
PASO 4: REDUZCA LA ESCALA DE LOS ESCENARIOS CLIMÁTICOS ....................................... 37
4.1. ESCENARIOS CLIMÁTICOS ................................................................................................................... 37
4.2 ESCENARIOS CLIMÁTICOS IDENTIFICADOS PARA LA CUENCA CHIRA PIURA ................................ 44
PASO 5: ENSAMBLE LAS VARIABLES Y VISUALICE LOS RESULTADOS ..................................... 47
5.1. ENSAMBLE DE VARIABLES ..................................................................................................................... 47
5.2. VISUALIZACIÓN DE RESULTADOS ....................................................................................................... 47
PASO 6: EVALUE LAS ESTRATEGIAS DE GESTIÓN Y TOME LA DECISIÓN ............................ 63
6.1 EVALÚE LAS ESTRATEGIAS DE GESTIÓN ............................................................................................... 63
6.2 OTRAS APLICACIONES .......................................................................................................................... 65
III. CONCEPTOS CLAVE .............................................................................................................................. 68
IV. SUGERENCIAS PARA LA APLICACIÓN EN EXPERIENCIAS DE INTERAPRENDIZAJE ..... 70
V. BIBLIOGRAFÍA CONSULTADA ........................................................................................................... 71
4
LISTA DE CUADROS
Cuadro 1: Impactos atribuidos al cambio climático ................................................................................... 10
Cuadro 2: Estrategias individuales seleccionadas ....................................................................................... 18
Cuadro 3: Estrategias Integradas – Nivel 1 .................................................................................................. 19
Cuadro 4: Estrategias Integradas – Nivel 2 .................................................................................................. 19
Cuadro 5: Estrategias Integradas – Nivel 2 DO (Diferente orden) ....................................................... 19
Cuadro 6: Estrategias Integradas Poechos ................................................................................................... 20
Cuadro 7: Fuentes de información hidroclimática en la web .................................................................. 23
Cuadro 8: Modelos hidrológicos .................................................................................................................... 26
Cuadro 9: Demanda de agua según tipo de uso y sector hidráulico ..................................................... 31
Cuadro 10: Coberturas de tierra reclasificadas para la cuenca Chira-Piura. ...................................... 33
Cuadro 11: Resultados de la calibración en las estaciones Teódulo Peña y Puente Internacional
Macará ..................................................................................................................................................................... 35
Cuadro 12: Estudios de Escenarios Climáticos para el Perú ................................................................... 39
Cuadro 13: Estudios de escenarios climáticos para la Colombia ........................................................... 41
Cuadro 14: Comparación entre datos observados o medidos y un set de MCG ............................. 46
Cuadro 15: Combinación de estrategias e incertidumbres para generar escenarios ........................ 48
Cuadro 16: Reducción de vulnerabilidades de las estrategias priorizadas ........................................... 64
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Planteamiento de apoyo a las decisiones robustas ................................................................... 12
Figura 2: Pasos a seguir para tomar decisiones robustas en la planificación de los recursos hídricos
incorporando el cambio climático .................................................................................................................... 13
Figura 3: Mapeo de Actores en la Cuenca del Chira-Piura: análisis de centralidad por tipo de
organización ........................................................................................................................................................... 15
Figura 4: Marco de análisis XLRM ................................................................................................................. 16
Figura 5: Componentes de modelación del clima y los recursos hídricos........................................... 20
Figura 6: Sitios de interés para la evaluación del desempeño de la Cuenca Chira-Piura ................. 21
Figura 7: Sistema del modelamiento hidrológico ....................................................................................... 24
Figura 8: Cuencas de los ríos Chira y Piura, Perú ..................................................................................... 28
5
Figura 9: Elementos hidrológicos modelados en WEAP .......................................................................... 30
Figura 10: Modelo WEAP de la cuenca del Chira-Piura ........................................................................... 30
Figura 11: Mapa de interpolación de la precipitación – Abril 1978 ....................................................... 33
Figura 12: Mapa de temperatura media - Febrero 1975 .......................................................................... 33
Figura 13: Esquema de la cuenca en WEAP ................................................................................................ 34
Figura 14: Ubicación e hidrogramas de las estaciones hidrométricas utilizadas en la calibración . 35
Figura 15: Calibración de la demanda de agua agrícola para la comisión Sechura ............................. 36
Figura 16: Calibración de la demanda de agua agrícola para la comisión Medio Bajo Piura ............ 36
Figura 17: Precipitación media anual de referencia y escenarios climáticos para Colombia ........... 42
Figura 18: Temperatura media anual de referencia y escenarios climáticos para Colombia .......... 43
Figura 19: Métodos utilizados en la reducción de escala (Downscaling) de los MCG .................... 45
Figura 20: Mapa de Vulnerabilidad de la Cuenca Chira-Piura (caso base) ........................................... 49
Figura 21: Estrategia Integrada 1 (Nivel 1, Corto plazo) ......................................................................... 52
Figura 22: Estrategia Integrada 2 (Nivel 1, Mediano Plazo) ..................................................................... 53
Figura 23: Estrategia Integrada 3 (Nivel 2, Corto Plazo) ......................................................................... 54
Figura 24: Estrategia Integrada 4 (Nivel 2, Mediano Plazo) ..................................................................... 55
Figura 25: Estrategia Integrada 5 (Nivel 2, Largo Plazo) .......................................................................... 56
Figura 26: Estrategia Integrada 6 (Nivel 2 DO, Corto Plazo) ................................................................. 57
Figura 27: Estrategia Integrada 7 (Nivel 2 DO, Mediano Plazo)............................................................. 58
Figura 28: Estrategia Integrada 8 (Nivel 2 DO, Largo Plazo) .................................................................. 59
Figura 29: Estrategia Integrada 9 (Poechos, Corto Plazo) ....................................................................... 60
Figura 30: Estrategia Integrada 10 (Poechos, Mediano Plazo) ................................................................ 61
Figura 31: Estrategia Integrada 11 (Poechos, Largo Plazo) ...................................................................... 62
LISTA DE RECUADROS
Recuadro 1: Ejemplos de uso de los resultados de las proyecciones o escenarios climáticos ...... 38
Recuadro 2: Caudal ambiental como demanda de agua en la Cuenca del Chinchiná ....................... 65
Recuadro 3: Contribución a afinar la zonificación ambiental en el marco del POMCA en Colombia
.................................................................................................................................................................................. 66
Recuadro 4: Uso de WEAP en la estimación de la oferta de agua en la cuenca del Chira-Piura .. 67
6
ACRÓNIMOS
ANA Autoridad Nacional del Agua, (Perú)
ARS Análisis de redes sociales
BID Banco Interamericano de Desarrollo
CAR Corporación Autónoma Regional (Colombia)
CCG-UCCH Centro de Cambio Global de la Universidad Católica de Chile
CENICAFE Centro de Investigaciones del Café
CHEC Central Hidroeléctrica de Caldas
CMNUCC Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático
(Colombia)
CRHC Consejo de Recursos Hídricos de la Cuenca
DGIP Dirección General de Inversión Pública (Perú)
DNP Departamento Nacional de Planeación (Colombia)
DO Diferente Orden de implementación en las estrategias de gestión
IDEAM Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia
(Colombia)
IGP Instituto Geofísico del Perú (Perú)
IPACC Inversión Pública y Adaptación al Cambio Climático (Perú)
IPCC Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático
MCG Modelo de Circulación Global
MEF Ministerio de Economía y Finanzas (Perú)
MINAM Ministerio del Ambiente (Perú)
PADH Plan de Aprovechamiento de Disponibilidades Hídricas
PGRH CHP Plan de Gestión de Recursos Hídricos de la Cuenca Chira-Piura
PNUD Programa de Naciones Para el Desarrollo
PRAA Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de
Glaciares en los Andes Tropicales
SENAMHI Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (Perú)
SNIP Sistema Nacional de Inversión Pública
ST Secretaría Técnica
TDR Toma de decisiones robusta
UCC Universidad Católica de Chile
UNGRD Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres (Colombia)
WEAP Water Evaluation and Planning System
7
EXECUTIVE SUMMARY
The Project for Adaptation and Resilience - Agua (PARA-Agua) is a regional initiative financed by
the United States Agency for International Development (USAID) to strengthen capacity for
adaptation and to build resilience to climate change through improving understanding of the impacts
of the climate on key water resources. AECOM International Development Inc., jointly with The
Mountain Institute (TMI) and the Stockholm Environment Institute (SEI), is responsible for the
implementation of the project.
Climate change presents several challenges which require science-based knowledge to support
decision-making. To achieve this goal, PARA-Agua promotes cooperation between scientists and
decision-makers to guide the formation of policies for adaptation to climate change in watersheds.
PARA-Agua carried out a gap analysis to identify the following targets for capacity building:
1. Communication and interpretation of scientific information for decision-making.
2. Development of protocols and standards for the integration of public and private
information systems, which lend to adaptation to climate change in watersheds.
3. Development of public investment projects for adaptation to climate change, using climate
information and data from sources, such as, the Water Evaluation and Planning System
(WEAP) and the regionalized climate scenarios.
4. Monitoring systems for climate change in watersheds.
PARA-Agua is working to address each of these gaps through a series of participatory workshops.
Workshop handouts and materials incorporate stakeholder input to develop four draft toolkits.
Through a web-based Community of Practice (CoP), these draft toolkits are then discussed and
improved to produce final versions of each toolkit for practical and informed policy development.
Toolkit 3 is the third output of this four-part workshop series.
The objective of Toolkit 3, “Robust Decision-making in Water Resource Management using Climate
Change Scenarios,” is to act as a guide for a robust decision-making method of analysis that
incorporates climate change projections into management decisions for water resources. The
document is a synopsis of the application of this method in the Chira-Piura watershed as developed
by the PARA-Agua Project.
Toolkit 3 is intended for two user groups: (i) water authorities and administrators and (ii) public
investment program and project developers, who are looking for resources for management. Ideal
users are those who are interested in understanding the application of robust decision-making in
planning water resource projects and evaluating the possibility of applying this method to the
prioritization of investment funds.
8
This document outlines and elaborates the following steps:
Step 1. Identify key actors
Step 2. Frame the problem using an XLRM methodology
Step 3. Create a model
Step 4. Scale climate scenarios to the local level
Step 5. Assemble variables and show results
Step 6. Evaluate management strategies and make the decisions
The implementation of Toolkit 3 begins by identifying key actors in the management of water
resources (Step 1). In Step 2, XLRM is introduced as a framework to analyze the decision-making
process under conditions of uncertainty. These actors will come together in order to participate in
the construction of a model based on the XLRM methodology. This process requires the
identification of uncertainties (X) and water management activities or strategies (L), and, using
models, develops the relationships between various input factors (R). Finally, an evaluation of the
interplay between various management strategies in combination with existing uncertainties
produces performance measures or indicators of vulnerability (M). Step 3 identifies the variables
needed in order to construct the process model (R): hydrometeorological information,
characterization of soils and vegetation cover, supply and demand of water, etc. It also describes
how to develop and calibrate the hydrological model that will simulate watershed functioning. Step
4 illustrates how to incorporate climate change scenarios into models, using a method of scaling
down the global circulation models (GCM) so that they can be applied at a local scale. Step 5 exhibits
how variables are combined within the model, which, once run, determines levels of vulnerability or
performance for the associated uncertainties and strategies identified. Given the complexity of the
results, a software called Tableau, is used to facilitate their interpretation. Finally, Step 6 shows how
to evaluate the various management alternatives considered, resulting in a well-informed decision.
The draft Toolkit 3 was presented via the CoP website “Science for Adaptation” to solicit revisions
and commentaries by site users. Within this forum, users were also invited to respond to a series
of questions regarding Toolkit 3. Twenty-two users from Colombia, Ecuador and Perú responded
to the questionnaire. The questionnaire helped to identify two barriers to the use of hydrological
and/or climatological models for informing investment programs and projects: (i) access to the
information that is required and (ii) the lack of knowledge and training for professionals in the use
of these models.
Toolkit 3 has been applied to the PARA-Agua project pilot watersheds through the development of
a WEAP model and through robust decision-making analysis methodology. The model will be used
by regional and/or local governments to perform evaluation exercises to guide the prioritization,
financing, and implementation for new management strategies. Toolkit 3 is also useful for other
watersheds modeled with WEAP and climate scenarios.
9
I. INTRODUCCIÓN
Los riesgos relacionados con el agua dulce aumentan significativamente cuanto mayores son las
concentraciones de los gases de efecto invernadero (IPCC, 2014). La población que sufre escasez
de agua y la que padece inundaciones fluviales crece con el nivel de calentamiento en el siglo XXI.
Las proyecciones sobre el cambio climático indican que se reducirán los recursos renovables de
aguas superficiales y aguas subterráneas de forma sustancial en la mayoría de las regiones secas
subtropicales, con lo que se intensificaría la competencia por el agua entre los sectores.
Entre los impactos atribuidos al cambio climático, que figuran en publicaciones científicas desde el
cuarto informe de evaluación1, se ha observado que han retrocedido los glaciares andinos en
América del Sur, han cambiado los caudales extremos del río Amazonas, se han modificado los
patrones de descarga en los ríos en la región occidental de los Andes, y se ha incrementado el flujo
fluvial en las subcuencas del río de La Plata, más allá del aumento debido al cambio de uso del suelo
(ver Cuadro 1).
La seguridad hídrica es una pre-condición para la erradicación de la pobreza, la seguridad alimentaria,
el bienestar de los ecosistemas y el suministro de energía para una población en rápido crecimiento.
El aumento creciente de la demanda de agua para las necesidades humanas, combinada con una
disminución de la oferta natural debido a los cambios climáticos, hace de la gestión eficiente del agua
un tema urgente de atender.
La incorporación del cambio climático en los procesos de planificación del desarrollo y la
conformación de carteras de inversiones en seguridad hídrica es imperativa, dado que la
problemática de la escasez hídrica es a gran escala en nuestros países, la solución deberá darse con
intervenciones relacionadas y de importante magnitud, como son los Programas de Inversión.
Las técnicas de gestión adaptativa de los recursos hídricos, entre ellas la planificación de escenarios,
los enfoques basados en el aprendizaje y las soluciones flexibles y de bajo riesgo, pueden ayudar a
crear resiliencia para los cambios e impactos hidrológicos inciertos causados por el cambio climático
(IPCC, 2014). En concordancia con ello, el presente documento propone el uso de escenarios en la
planificación de los recursos hídricos y la toma de decisiones robusta. Evaluadas de esta manera, las
alternativas de gestión priorizadas pueden formar parte de un Programas de inversión que
contribuya a lograr seguridad hídrica en el futuro.
1 IPCC, 2014
10
Cuadro 1: Impactos atribuidos al cambio climático
América Central y del Sur
Nieve y hielo,
ríos y lagos,
inundaciones y
sequía
Retroceso de los glaciares andinos (nivel de confianza alto, contribución grande del cambio climático).
Cambios en los caudales extremos del río Amazonas (nivel de confianza medio, contribución grande del cambio climático).
Modificación de los patrones de descarga en los ríos en la región occidental de los Andes (nivel de confianza medio, contribución grande del cambio climático)
Aumento del flujo fluvial en las subcuencas del río de La Plata, más allá del aumento debido al cambio de uso del suelo (nivel de confianza alto, contribución grande del cambio climático).
[27.3, cuadros 18-5, 18-6 y 27-3; GTI IE5 4.3]
Ecosistemas
terrestres
Aumento de la mortalidad de los árboles y de los incendios forestales en la Amazonia (nivel de confianza bajo, contribución
pequeña del cambio climático)
Degradación del bosque pluvial y recesión en la Amazonia, más allá de las tendencias de base de la deforestación y degradación de las tierras (nivel de confianza bajo, contribución pequeña del cambio climático).
[4.3, 18.3, 27.2-3, cuadro 18-7]
Erosión costera y
ecosistemas
marinos
Aumento de la decoloración de corales en la zona occidental del Caribe, más allá de los efectos de la contaminación y las perturbaciones físicas (nivel de confianza alto, contribución grande del cambio climático).
Degradación de manglares en la costa norte de América del Sur, más allá de la degradación debida a la contaminación y al uso del suelo (nivel de confianza bajo, contribución pequeña del cambio climático). [27.3, cuadro 18-8]
Producción de
alimentos y
medios de
subsistencia
Mayor vulnerabilidad de las trayectorias de los medios de subsistencia de los agricultores indígenas Aymara en Bolivia debido a la escasez de agua, más allá de los efectos de la creciente tensión social y económica (nivel de confianza medio, contribución
grande del cambio climático).
Aumento de los rendimientos agrícolas y expansión de las zonas agrícolas en la zona suroriental de América del Sur, más allá del aumento debido a la mejora de la tecnología (nivel de confianza medio, contribución grande del cambio climático).
[13.1, 27.3, cuadro 18-9]
Fuente: IPCC, 2014.
11
II. CAJA DE HERRAMIENTAS 3: DECISIONES ROBUSTAS EN LA
PLANIFICACIÓN DE LOS RECURSOS HÍDRICOS INCORPORANDO
ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO
El contexto actual, caracterizado por el cambio climático y la variabilidad climática, afecta la
disponibilidad de los recursos hídricos. Los científicos climáticos han desarrollado modelos de
circulación global (MCG) para estimar las variaciones del clima a futuro, en función a distintos niveles
de dióxido de carbono en la atmósfera. Aunque estas proyecciones se han realizado para todo el
planeta, a nivel local (cuenca hidrográfica) resultan imprecisas, requiriéndose métodos de
regionalización para reducir la escala de estas proyecciones (downscaling), que incorporen el
funcionamiento del clima local y su afectación en la disponibilidad de agua.
La planificación pone en evidencia una amplia gama de necesidades que se priorizan en función a los
recursos disponibles. Al evaluar las posibilidades de implementar estrategias para suplir esas
necesidades, se hace necesario proyectar los efectos de estas estrategias de gestión en la
disponibilidad de los recursos hídricos a futuro, para tomar decisiones informadas, robustas, buenas
decisiones.
La metodología de las Decisiones Robustas (Lempert et. al. 2006 y 2003) permite abordar problemas
en condiciones de incertidumbre, tales como el cambio climático. La metodología2 es iterativa y
analítica. Utiliza la evaluación integrada de modelos para trazar un conjunto de escenarios, reflejando
el desempeño posible de una estrategia de manejo, bajo diferentes grupos de condiciones futuras
asumidas. Usa técnicas estadísticas avanzadas para identificar las condiciones que permitirán
identificar estrategias cuyo desempeño es pobre (Groves and Lempert 2007); uno de los marcos de
análisis utilizados es el XLRM3.
Un entendimiento detallado de estas vulnerabilidades ayuda a los analistas y decisores a desarrollar
alternativas robustas. Este enfoque ofrece la mejor respuesta a la pregunta de seleccionar acciones
que reducen vulnerabilidades al cambio climático, reconociendo la complejidad teórica y
computacional.
Para asistir a los administradores de agua en el estimado de condiciones futuras de manejo y en la
evaluación del desempeño de diferentes estrategias, se han desarrollado un grupo de herramientas
analíticas. Algunas de las más sofisticadas y completas, que son capaces de manejar las interacciones
complejas entre estos objetivos y de explorar los intercambios entre opciones, incluyen ModSim
(Taher and Labadie 1996), OASIS (HydroLogics 2009) y WEAP (Yates et al. 2005 a, b).
Flores et. al. (2012) esbozan de manera sencilla los elementos clave para la toma de decisiones
robustas en gestión de los recursos hídricos con enfoque de adaptación al cambio climático. Estos
se exponen a continuación y se grafican en la Figura 1:
2 Tomado de Flores et al., 2012.
3 Desarrollado por el Centro RAND Pardee
12
1. Identificación de actores y su rol en el proceso
2. Formulación del problema para articular objetivos, identificar incertidumbres y delimitar las
estrategias de gestión del agua para la adaptación, e identificar las medidas de desempeño
para evaluar las diferentes alternativas, en base al marco XLRM
3. Un modelo de planeación integrada de recursos hídricos capaz de simular los efectos del
cambio climático en el desempeño del sistema y que permita el cálculo de métricas
apropiadas de evaluación
4. Proyecciones del cambio climático y otras variables que puedan afectar el resultado de las
decisiones
5. Métodos basados en un experimento de ensamble de posibles opciones para estimar y medir
el desempeño bajo las opciones e incertidumbres
6. Opciones para comunicar los resultados técnicos a los decisores
7. Métodos para evaluar la potencialidad de las decisiones e incorporar intereses variados y
preocupaciones de los actores y grupos de interés en el proceso de toma de decisiones.
Figura 1: Planteamiento de apoyo a las decisiones robustas
Fuente: Valencia et. Al. (2013)
La Caja de Herramientas N° 3 sigue el procedimiento anteriormente descrito, que ha sido
implementado por el Instituto Ambiental de Estocolmo (SEI) en las cuencas priorizadas del Proyecto
PARA-Agua. La Caja de Herramientas Nº 3 es otro producto de PARA-Agua que se ha denominado
“Decisiones Robustas en la planificación de los recursos hídricos, incorporando escenarios de
cambio climático”.
Este documento compila las diversas actividades llevadas a cabo por SEI en la Cuenca del Chira-
Piura, con el objetivo de explicar el procedimiento completo de aplicación de la metodología de
decisiones robustas a la gestión de los recursos hídricos, integrando proyecciones climáticas. La
experiencia en la cuenca ilustra en todo momento la explicación.
13
El documento está dirigido a dos grupos de usuarios: (i) autoridades y administradores de agua; y
(ii) formuladores de programas y proyectos de inversión pública, dedicados a buscar recursos para
la gestión, que se interesen por conocer la aplicación del método de toma de decisiones robustas
en la planificación de proyectos en recursos hídricos y evaluar las posibilidades de emplear el método
en la priorización de inversiones.
Los pasos propuestos para alcanzar el objetivo planteado se muestran en la Figura 2; su
implementación debe realizarse de manera participativa, de manera que integre el conocimiento e
intereses de los gestores y usuarios de agua.
Figura 2: Pasos a seguir para tomar decisiones robustas en la planificación de los recursos
hídricos incorporando el cambio climático
Fuente: Elaboración propia en base a Flores et. al. (2012)
El proceso se inicia identificando los actores, es clave en la gestión de los recursos hídricos (Paso
1). Estos serán convocados para la construcción participativa del método. El Paso 2 describe el
marco de análisis del proceso para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre,
denominado XLRM. Éste requiere que identifiquen incertidumbres (X), estrategias o actividades de
gestión del agua (L), desarrollar las relaciones o modelos que describen las interacciones entre los
diversos factores que intervienen en el proceso (R), y las medidas de desempeño o indicadores de
vulnerabilidad (M), que usará el método para evaluar el efecto de las distintas combinaciones entre
las estrategias e incertidumbres que se dan en el modelo descrito.
El Paso 3 indica las variables necesarias para construir el modelo del proceso (R): recojo de
información hidrometeorológica, caracterización del suelo y cobertura vegetal, oferta y demanda de
agua, entre otras, y describe como desarrollar y calibrar el modelo hidrológico que simulará el
funcionamiento de la cuenca. El Paso 4 describe cómo incorporar los escenarios del cambio
climático basados en la regionalización de los modelos de circulación global (MCG) que se ajusten
al clima del territorio.
Paso 1: Identifique los ACTORES CLAVE
Paso 2: Formule el problema usando XLRM
Paso 3: Construya el MODELO
Paso 4: Reduzca la escala de los ESCENARIOS CLIMÁTICOS
Paso 5: Ensamble las variables y VISUALICE los resultados
Paso 6: EVALÚE las estrategias de gestión y tome la DECISIÓN
14
El Paso 5 expone cómo se integran los diferentes elementos de análisis para correr el modelo que
determina diferentes niveles de vulnerabilidad o desempeño para el conjunto de incertidumbres y
estrategias establecidas. La visualización de estos resultados es un tema importante debido a la
complejidad de los mismos. Finalmente, el Paso 6 muestra cómo evaluar las distintas alternativas
consideradas, que llevarán a una toma de decisiones informada, robusta.
El borrador de la Caja de Herramientas 3 fue presentado en el sitio web de la Comunidad de Práctica
“Ciencia para la Adaptación”, para la revisión y comentario de los usuarios. En este contexto, se
invitaron también a los usuarios a responder preguntas sobre el tema de la caja de herramientas 3,
que fueron respondidas por 22 usuarios de Colombia, Ecuador y Perú; el detalle de esta discusión
se explica en el informe correspondiente (TO3 Deliverable 6-TMI). Esto permitió identificar dos
barreras que limitan el uso de modelos hidrológicos y/o climáticos en la formulación de programas
y proyectos de inversión: la disponibilidad de información que se requiere, y el escaso conocimiento
y entrenamiento de los profesionales en el uso de estos modelos.
La Caja de herramientas 3 explica la metodología de análisis de decisiones robustas en las cuencas
en las que se ha desarrollado el modelo WEAP, y es aplicable a otras cuencas que cumplan el
mencionado requisito. Con base en este documento, los usuarios pueden evaluar nuevas estrategias
de gestión determinantes para el gobierno regional y/o de los gobiernos locales (prioridades
políticas de los decisores), permitiendo de esta manera priorizar su financiamiento e
implementación.
PASO 1: IDENTIFIQUE LOS ACTORES CLAVE
El Análisis de Redes Sociales (ARS) es la descripción y medida de las relaciones y flujos de
información entre personas e instituciones. Los nodos en la red son las personas e instituciones, las
líneas muestran las relaciones o flujo de información entre ellos. ARS provee de manera visual las
relaciones entre las personas e instituciones. Este método permite reconocer las relaciones entre
los actores para plasmarlas en un mapa que facilite la identificación del flujo de conocimiento.
En el contexto del Proyecto PARA-Agua, se aplicó una encuesta a grupos de actores sociales, con
el objetivo de identificar actores en la cuenca Chira-Piura relacionados con la gestión de los recursos
hídricos, e identificar los principales vínculos entre ellos.
La Figura 3 muestra el análisis de centralidad, uno de los gráficos obtenidos (mayor información al
respecto se puede obtener en el “Informe del Mapeo de Actores” desarrollado por SEI, citado como
“Proyecto PARA-Agua b, 2014 en la bibliografía consultada). El Gobierno Regional de Piura (GORE)
es la institución que tiene la posición central más favorable en la red, indicando que podría facilitar
los vínculos entre actores y el intercambio de información. El tamaño de los cuadrados demuestra
la importancia de la función institucional en el tema, y el color las clasifica según el tipo de
organización descrita en la leyenda. Destaca también el Proyecto Especial Chira-Piura y el SENAMHI
por el tamaño del cuadrado, y están también presentes instituciones científicas y educativas.
15
Figura 3: Mapeo de Actores en la Cuenca del Chira-Piura: análisis de centralidad por tipo de
organización
Fuente: Proyecto PARA-Agua, 2014 b
PASO 2: FORMULE EL PROBLEMA USANDO XLRM
El marco de análisis XLRM ha sido desarrollado por el Centro RAND Pardee. Este organiza el análisis
detallado del problema para tomar decisiones robustas sobre estrategias de gestión que reduzcan la
vulnerabilidad en condiciones de incertidumbre. La formulación del problema mediante la
metodología XLRM, consiste en identificar de manera participativa las variables a constituirse en
incertidumbres (X), las estrategias de gestión del agua (L), las relaciones entre las distintas variables
que articula el modelo (R) y las medidas de desempeño (M), que son los indicadores o estándares
de cumplimiento. La
16
Figura 4 detalla cada uno de estos componentes.
17
Figura 4: Marco de análisis XLRM
Fuentes: Flores et. al. 2012
La definición del marco de análisis XLRM debe hacerse de manera participativa con los
administradores de recursos hídricos y otros actores relevantes. Ellos son los responsables de tomar
las decisiones, conocen el territorio y su problemática, y el método debe incluir sus preocupaciones.
A continuación se exponen los resultados de la aplicación del marco XLRM en el Chira-Piura, que
se realizó de manera participativa; las variables elegidas fueron varias en un inicio, pero fueron
descartándose algunas en la medida que se avanzó con el desarrollo del modelo (Proyecto PARA-
Agua a, 2014 a).
2.1 INCERTIDUMBRES (X)
Las incertidumbres climáticas seleccionadas fueron 5 escenarios de cambio climático que
corresponden a RCP 8.5, al que se le atribuye una alta emisión de carbono. Los escenarios
son: (i) CESM1(CAM5), (ii) MPI-ESM-MR, (iii) CCSM4 (iv) CSIRO-Mk3-6-0 y (v)
HadGEM2_CC. Mayor explicación al respecto se encuentra en la sección 4.2
Las incertidumbres no climáticas seleccionadas corresponden a 3 escenarios:
i. pérdida del 30% de la actual superficie de páramos por la introducción de cultivos
ii. expansión del área agrícola total bajo riego
iii. cambio del cultivo de arroz por quinua en un 20%
• Factores inciertos que salen del control de los gestores del recurso hídrico y de los usuarios del agua. Son la base para formular los escenarios , y afectan los indicadores de desempeño de las estrategias de gestión.
(X) Incertidumbres exógenas
• Acciones, estrategias y alternativas que los decisores consideran importante implementar y que afectarán el estado del sistema.
(L) Estrategias de gestión
• Describen cómo interactúan los factores entre ellos y rigen los resultados finales. Son representadas por modelos climáticos, modelos de lluvia-escorrentía, modelos de sistemas de manejo de recursos hídricos y calidad de agua.
(R) Relaciones o modelos
• Criterios de interés o indicadores, elegidos por los decisores, para evaluar la conveniencia relativa de las combinaciones entre incertidumbres y estrategias de gestión.
(M) Medidas de
desempeño
18
2.2 IDENTIFICACIÓN DE ESTRATEGIAS DE GESTIÓN DEL AGUA (L)4
Durante un taller participativo (Taller XLRM, Marzo 2014), se generó una lista de posibles estrategias
de gestión desde la perspectiva de los actores clave. Pero luego de conocer la vulnerabilidad de la
cuenca, esta lista de estrategias fue refinada de acuerdo a las necesidades del sistema para hacer
frente a los impactos principalmente climáticos en la gestión de los recursos hídricos. Es así que se
priorizaron 9 estrategias individuales referidas a proyectos de conservación de servicios
ecosistémicos y reforestación, mejoramiento de la eficiencia de riego en todo el ámbito,
afianzamiento del sistema de irrigación San Lorenzo y de la presa de Poechos (ver Cuadro 2). Se
designaron distintos niveles de implementación para las estrategias, que denotan el alcance del
proyecto. Estas estrategias y niveles son:
Para los proyectos de reforestación, el área a reforestar del nivel 1 es de 3 500 ha, menor
al área del nivel 2 (10 500 ha).
Para las eficiencias de riego, el nivel 1 denota menor eficiencia (70%) a comparación del nivel
2 (81%).
Para las represas, el nivel 1 indica un año de implementación más cercano que el nivel 2.
A partir de las estrategias individuales seleccionadas, se constituyeron estrategias integradas, con
la finalidad de evaluar las combinaciones de distintos niveles y secuencias de implementación (ver
Diferente Orden –DO- en Cuadro 5, en distintos horizontes de tiempo. Los horizontes temporales
establecidos son de interés de los decisores, debido a que corresponden a los establecidos en el
PGRHC CH-P (corto, mediano y largo plazo) y permitirán evaluar el cumplimiento de las metas de
gestión de los recursos hídricos.
4 Proyecto PARA-Agua, 2015. “Reporte del segundo taller de desempeño. Implementación del proceso de
apoyo a la toma de decisiones robustas en la cuenca del Chira-Piura”. Stockholm Environmental Institute con
financiamiento de USAID, Lima.
19
Cuadro 2: Estrategias individuales seleccionadas
Estrategia Nivel 1 Nivel 2 Nivel 2 DO
Diferente orden
Proyectos de
Forestación y
Reforestación
(6 propuestas)
1. Mejoramiento y conservación de los suelos
degradados bajo el sistema de agroforestería en
la zona media y alta en el distrito de Sapillica
2. Recuperación del servicio ecosistémico de
regulación hídrica en la subcuenca Chalaco
3. Mejoramiento de los servicios hídricos en los
bosques de las comunidades de mostazas,
Samanga, Tapal, Yanta, Cujaca, Tacalpo, San
Bartolomé de los Olleros, Suyupampa, Lucarqui
y predios de Huamba y Lagunas de Canly,
provincia de Ayabaca-Piura
4. Mejoramiento y recuperación de bosques
naturales en las localidades de Santa Rosa de
Mostazas, Huiriquingue, Paraguero, Romeral,
Espíndola, Santa Rosa de Samanga, Tapal Bajo,
Tapal Medio y Luplun, distrito de Ayabaca,
provincia de Ayabaca – Piura
5. Recuperación de suelos con reforestación para
mitigar los efectos del cambio climático en 36
caseríos del distrito de San Miguel del Faique –
San Miguel del Faique.
6. Reforestación en los caseríos de Tunal, Papayo,
La Laguna, Maray Chico, Mayland y Uyma, en la
microcuenca del rio Bigote-Lalaquiz, provincia
de Huancabamba – Piura
Total = 3500 Has
Nivel 1 + Otros
distritos con aptitud
forestal.
Total =10 500 Has
(Meta para el año
2025 dentro del
PGRHC CH-P)
Nivel 1 + Otros
distritos con aptitud
forestal (diferente
año de
implementación)
Meta: Mejora en
la Eficiencia de
riego*
7. Eficiencia Operativa Posible (2025)
Chira: 65 %
S. Lorenzo: 70%
Alto Piura: 70%, Medio y Bajo Piura: 70%
Sechura: 70%.
Eficiencia Operativa
Optima (2035)
Chira: 81%
S. Lorenzo: 81%
Alto Piura: 81%,
Medio y Bajo Piura:
81%
Sechura: 81%.
Eficiencia Operativa
Optima
Chira: 81%
S. Lorenzo: 81%
Alto Piura: 81%,
M&B Piura: 81%
Sechura:
81%.(diferente año
de implementación)
Afianzamiento
del sistema de
Irrigación de
San Lorenzo
8. Mediante la construcción de la presa Vilcazán, a
partir del 2020 A partir del 2025 A partir del 2030
Afianzamiento
de la Presa
Poechos
9. Elevando el nivel de la presa para almacenar 750
MM3, a partir del 2020.
750 MM3 - A partir
del 2025
750 - A partir del
2030
Fuente: PARA-Agua, 2015 a.
20
A continuación se muestran las estrategias integradas elaboradas en el segundo taller de desempeño
(Proyecto PARA-Agua, 2015 a).El Cuadro 3 describe las estrategias integradas 1 y 2, que
corresponden al primer nivel de implementación. El Cuadro 4 describe las estrategias integradas 3,
4 y 5, correspondientes al segundo nivel de implementación. El Cuadro 5 describe las estrategias
integradas 6, 7 y 8, también correspondientes al segundo nivel de implementación, pero utilizando
combinaciones distintas de las estrategias individuales, con respecto al caso anterior. La estrategia
de afianzamiento de la presa Poechos se analizó de forma independiente en distintos horizontes
temporales (Cuadro 6) con la finalidad de conocer sus efectos particulares, debido a que, aunque se
considera que traerá grandes beneficios en la gestión de recursos hídricos de la cuenca, es también
una alternativa costosa y cuestionada. El método permitirá comparar los impactos de las distintas
estrategias integradas en los indicadores de desempeño.
Cuadro 3: Estrategias Integradas – Nivel 1
Plazo Estrategias Integradas (Nivel 1)
Corto
(2020)
Estrategia
Integrada 1
Forestación y
reforestación
(2020)
Vilcazán (2020)
Mediano
(2025)
Estrategia
Integrada 2
Forestación y
reforestación (2020) Vilcazán (2020)
Mejora en la
eficiencia (2025)
Cuadro 4: Estrategias Integradas – Nivel 2
Plazo Estrategias Integradas (Nivel 2)
Corto
(2020)
Estrategia
Integrada 3
Forestación y
reforestación (2020)
Mediano
(2025)
Estrategia
Integrada 4
Forestación y
reforestación (2020)
Vilcazán
(2025)
Largo
(2035)
Estrategia
Integrada 5
Forestación y
reforestación (2020)
Mejora en la
eficiencia (2035) Vilcazán (2025)
Cuadro 5: Estrategias Integradas – Nivel 2 DO (Diferente orden)
Plazo Estrategias Integradas (Nivel 2 DO)
Corto
(2020)
Estrategia
Integrada 6
Mejora en la
eficiencia (2020)
Mediano
(2025)
Estrategia
Integrada 7
Mejora en la
eficiencia (2020)
Forestación y
reforestación
(2025)
Largo
(2035)
Estrategia
Integrada 8
Mejora en la
eficiencia (2020)
Forestación y
reforestación (2025) Vilcazán (2030)
21
Cuadro 6: Estrategias Integradas Poechos
Afianzamiento de la Presa Poechos
Estrategia Integrada 9: Poechos: Corto Plazo 2020
Estrategia Integrada 10: Poechos: Mediano Plazo 2025
Estrategia Integrada 11: Poechos: Largo Plazo 2030
2.3 DETERMINE LAS RELACIONES (R)
Existen diferentes tipos de modelos necesarios para el análisis. El primer paso es el desarrollo de
proyecciones de condiciones climáticas posibles. El segundo paso involucra la transferencia de
información desde la resolución gruesa de los MCG a una escala local o regional, lo cual se denomina
cambio de escala o regionalización (downscaling). El tercer paso se refiere a los modelos lluvia-
escorrentía, y el cuarto es el análisis de la gestión de los recursos hídricos. Todos estos modelos se
grafican en la Figura 5 y se describirán en el Paso 3: Construya el modelo.
Figura 5: Componentes de modelación del clima y los recursos hídricos
Fuente: Flores et. al, 2012
2.4 ESTABLEZCA LAS MEDIDAS DE DESEMPEÑO (M)
El desempeño de la cuenca se evalúa mediante indicadores de los efectos que ocasiona la
combinación entre incertidumbres y las estrategias de gestión en la disponibilidad de agua en la
cuenca. Se les llama también “indicadores de vulnerabilidad”, porque están asociados a la
disponibilidad hídrica para suplir las demandas establecidas.
En primer lugar, se identificaron participativamente los “sitios de interés” o puntos en los que
evaluarán los indicadores o medidas de desempeño del sistema, es decir, el impacto de las diferentes
estrategias de gestión de los recursos hídricos bajo las incertidumbres establecidas, para conocer la
vulnerabilidad de la cuenca.
La Figura 6¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. muestra los sitios de interés:
los ríos principales Chira, Piura, Chipillico y Quiroz, específicamente en los puntos de medición de
caudal, siendo el río Quiroz el que recibe un importante aporte de los páramos. Además, se
consideraron también las demanda agrícolas representadas por las comisiones de riego; la demanda
22
poblacional, representada por zonas urbanas y rurales tanto del Chira como del Piura. Las presas de
Poechos y San Lorenzo, que abastecen la demanda agrícola de los valles del Chira, Medio y Bajo
Piura, Sechura y San Lorenzo, y también cuentan con centrales de producción hidroeléctrica, por lo
que se considerar indispensable incluirlos como puntos de interés.. El Alto Piura no cuenta con
sistemas de regulación de agua, su suministro es tanto de agua subterránea y superficial, por esto,
es importante conocer si sus demandas se logran abastecer al 100%.
Figura 6: Sitios de interés para la evaluación del desempeño de la Cuenca Chira-Piura
Fuente: Proyecto PARA-Agua, 2015 a
23
En resumen, las medidas de desempeño o “indicadores de vulnerabilidad” escogidos fueron 13:
1. Cobertura de la demanda de agua para uso urbano
2. Cobertura de la demanda de agua para uso agrícola en el Alto Piura
3. Cobertura de la demanda de agua para uso agrícola en el Medio y Bajo Piura
4. Cobertura de la demanda de agua para uso agrícola en el Chira
5. Cobertura de la demanda de agua para uso agrícola en San Lorenzo
6. Cobertura de la demanda de agua del embalse de Poechos
7. Cobertura de la demanda de agua del embalse de San Lorenzo
8. Cobertura de la demanda de agua para la generación de energía en la Central Poechos I
9. Cobertura de la demanda de agua para la generación de energía en la Central Poechos II
10. Cobertura de la demanda de agua para la generación de energía en la Central Quiroz
11. Cobertura de la demanda de agua para la generación de energía en la Central Curumuy
12. Volumen de agua de inundaciones en el río Piura
13. Vulnerabilidad del abastecimiento del agua superficial vs subterránea
PASO 3: CONSTRUYA EL MODELO
3.1 FUENTES DE DATOS HIDROMETEOROLÓGICOS
Las agencias estatales que brindan servicios climáticos son las instituciones competentes de la gestión
de información meteorológica e hidrológica, salvo excepciones. Estos se encargan de la operación y
mantenimiento de la red nacional de estaciones; centralizan, procesan y divulgan la información;
norman y regulan la instalación, operación y mantenimiento de las estaciones mencionadas, entre
otras. En Colombia es el IDEAM quien realiza las funciones mencionadas y en Perú el SENAMHI
para temas climáticos y la ANA en la gestión del agua. Estas instituciones administran un archivo
nacional de información, que generalmente tiene acceso limitado.
Aunque en Chira-Piura se utilizó la información oficial que brinda el SENAMHI y la ANA, en casos
como Chinchiná en Colombia se utilizaron también otras fuentes de información tales como la
Central Hidroeléctrica de Caldas (CHEC) y la del centro de investigaciones del café de Colombia
(CENICAFE).
Además, existen otras fuentes de información hidroclimática de libre disponibilidad que se
encuentran en la web (ver Cuadro 7), y aportan en el conocimiento de la información existente en
la zona del proyecto; el empleo de dicha información demanda que el usuario tome las debidas
seguridades y asuma la responsabilidad de su uso.
24
Cuadro 7: Fuentes de información hidroclimática en la web
Institución Página web Descripción de la información obtenida
Tutiempo Network, S.L. http://www.tutiempo.net/clima/Peru/
PE.html
Información climática en más de 9000
estaciones de todos los países del mundo.
Medias anuales, medias mensuales e
información histórica a nivel diario.
AccuWeather
https://www.google.com/search?q=pr
onostico+del+tiempo&ie=utf-
8&oe=utf-
8#q=pronostico+del+tiempo+lima
Información horaria y minuto a minuto del
tiempo a nivel global.
International Research
Institute for Climate and
Society
http://iridl.ldeo.columbia.edu/
Almacén de datos a nivel global de libre
disponibilidad. Contiene datos estacionales,
mensuales, promedios de 5 días y en algunos
casos diarios.
AQUASTAT http://www.fao.org/nr/water/aquastat
/countries_regions/per/indexesp.stm
Es una herramienta de información climática
que ofrece datos sobre la latitud, la longitud y
la altura de la localidad escogida y las variables
climáticas (precipitación, número de días de
lluvia, Temperatura ºC, otros).
Plataforma agroclimática
cafetera de Cenicafé http://agroclima.cenicafe.org/
Actualmente, se puede acceder, en tiempo
cercano al real, a las variables climáticas
monitoreadas por estaciones automáticas
distribuidas en la zona cafetera colombiana
Sistema de Información
Ambiental Marina (SIAM)
http://siam.invemar.org.co/siam/index
.jsp
Información hidrológica de apoyo a la
investigación y la gestión marina y costera.
Sistema Nacional de
Información Ambiental
(SINIA), Perú
http://sinia.minam.gob.pe/senamhi/ No se ha podido establecer la conexión.
Servicio Nacional de
Meteorología e Hidrología
(SENAMHI), Perú
http://www.senamhi.gob.pe
Relación de estaciones hidroclimatológicas
de la red nacional
Condiciones del tiempo actual
Análisis del clima y su variabilidad
Sistema Nacional de
Información de los
Recursos Hídricos
(SNIRH), Perú
http://www.ana.gob.pe/sistema-
nacional-de-informacion-de-
recursos-hidricos.aspx
Fuentes de agua, hidrometría, pluviometría,
niveles de embalses, disponibilidad hídrica, etc.
Fuente: Silva Y., 2014
25
3.2 MODELOS HIDROLÓGICOS
Un modelo hidrológico es una representación simplificada de los fenómenos que ocurren durante
el ciclo hidrológico, tales como precipitación, evaporación, escorrentía y otros (Chow et al., 1994).
El modelo representa el sistema hidrológico en forma abstracta, mediante un conjunto de ecuaciones
que relacionan las variables de entrada y de salida. Estas variables pueden ser funciones del espacio
y del tiempo, y también pueden ser variables probabilísticas o aleatorias que no tienen un valor fijo
en un punto particular del espacio y del tiempo.
Flores et al. (2012), afirman que existen diferentes tipos de modelos hidrológicos y de gestión. Estos
modelos simulan los componentes terrestres del ciclo hidrológico utilizando como datos de ingreso
(inputs) los datos climáticos y las características de una cuenca, dando como resultado (outputs)
otro grupo de variables tales como el caudal en el río o la recarga de acuíferos. Los modelos de
lluvia-escorrentía pueden también suministrar información sobre evapotranspiración, cambio en la
humedad en el suelo, escorrentía superficial y carga de contaminantes (ver Cuadro 8). La Figura 7
muestra este sistema y detalla las entradas y salidas de información del modelo.
Figura 7: Sistema del modelamiento hidrológico
Fuente: Flores et. al., 2012
Actualmente los modelos hidrológicos pueden constituir una herramienta para el apoyo en la toma
de decisiones. Existen tres retos clave que los planificadores de recursos hídricos enfrentan para la
planeación en la identificación y manejo del riesgo al cambio climático. Primero, el impacto potencial
del cambio climático debe ser reflejado en las herramientas de planeación usadas para evaluar el
manejo del recurso agua. Segundo, el marco de planeación debe reconocer apropiadamente la
incertidumbre que el cambio climático introduce. Finalmente, para desarrollar una estrategia de
manejo para mejorar el desempeño del sistema que sea exitosa, el marco debe evaluar estrategias
26
dinámicas que pueden incluir acciones a corto plazo y acciones diferidas que pueden ser
implementadas según las condiciones lo permitan. El Cuadro 8 presenta una lista de modelos
hidrológicos que se pueden emplear con este fin.
A diferencia de otros modelos de recursos hídricos típicos basados en modelación hidrológica
externa, WEAP es un modelo forzado por variables climáticas, capaz de incorporar modelos
generales de circulación regionalizados a escala de cuenca (ver Figura 5). Por estas características,
WEAP permite realizar estudios de cambio climático, en los que estima cambios en la oferta de agua
(cambios en la precipitación proyectados por ejemplo) y en la demanda de agua (cambios en la
demanda por evaporación en cultivos por ejemplo), los cuales producirán un balance de agua
diferente a nivel de cuenca5.
Además de simular los cambios en el clima, WEAP ofrece la posibilidad de analizar un amplio rango
de temas e incertidumbres a las que se ven enfrentados los planificadores de recursos hídricos: las
condiciones de la cuenca, las proyecciones de demanda, condiciones regulatorias, objetivos de
operación e infraestructura disponible.
5 Guía metodológica para la modelación hidrológica y de recursos hídricos con el modelo WEAP. UCCH-SEI,
2009.
27
Cuadro 8: Modelos hidrológicos
Modelos Descripción Aplicación
WEAP6
Water Evaluation
and Planning system
(Sistema de
evaluación y
planeación de agua)
Desarrollado por Stockholm Environmental Institute (SEI),
WEAP es una herramienta de modelación para la planificación
y distribución de agua. Apoya la planificación de recursos
hídricos realizando un balance de la oferta de agua (generada
a través de módulos físicos de tipo hidrológico a escala de
subcuenca) con la demanda de agua, caracterizada por un
sistema de distribución de variabilidad espacial y temporal con
diferencias en las prioridades de demanda y oferta.
Planificación a alto nivel, a escalas locales o regionales
Manejo de demanda
Distribución de agua
Evaluación de infraestructura
Incorpora el cambio climático en su análisis
SWAT
Soil and Water
Assesment Tool
Herramienta de
evaluación de
suelos y agua
SWAT es un modelo continuo de tiempo (conformado a largo
plazo), que no está diseñado para simular un solo
acontecimiento de flujo detallado. Requiere información
climática específica, propiedades de suelos, topografía,
vegetación y prácticas de manejo de tierra que acontecen en
las cuencas para analizar estas como datos de entrada. Modela
procesos físicos asociados con el movimiento del agua, de
sedimentos, crecimiento de cultivos, ciclo de nutrientes, etc.
Puede predecir los efectos que tienen las distintas decisiones de
manejo en la calidad del agua, sedimentos, nutrientes y cargas de
pesticidas en cuencas sin monitoreo. Considera complejos
constituyentes de la calidad del agua.
Precipitación-escorrentía, ruteo en el río a escala temporal diaria.
Se enfoca principalmente en el suministro del balance de aguas.
MODSIM7
Este modelo tiene la capacidad de incorporar
simultáneamente la complejidad física, hidrológica y los
aspectos institucionales y administrativos del manejo de una
cuenca, incluyendo los derechos de agua. Fue desarrollado
inicialmente por el doctor John Labadie de la universidad de
Permite simular una gran variedad de sistemas de configuración de
red de cauces y condiciones de operación.
Modela Cauce – Acuífero
Análisis de los derechos de agua en el curso natural y
almacenamientos
6 UCC-SEI, 2009
7 Modelos matemáticos en hidrología, UNALM, 2004.
28
Modelos Descripción Aplicación
Colorado State (CSU) en la mitad de los años 70’s y ha sido
utilizado en diversas partes de mundo.
Hydro - BID8
El Hydro-BID utiliza la estructura de datos y las topologías
de red de cuencas y corrientes de la AHD. Éste incorpora
datos de uso de tierras, tipos de suelos, precipitaciones y
temperatura dentro del área de estudio, así como los flujos
de corrientes observados para usarlos en calibración. La
salida se genera como una serie de tiempo de proyecciones
de flujos de agua, en escala diaria o mensual. El sistema tiene
una interfaz de usuario para aceptar la entrada/input del
modelo, así como también para mostrar un resumen gráfico
y tabular de los outputs
El Sistema de simulación Hydro-BID incluye módulos de análisis
hidrológico y climático para estimar la disponibilidad (volúmenes y
caudales) de agua dulce a escalas regional, de cuencas y de sub-
cuencas. Incluirá también los análisis económicos y las herramientas
de soporte de decisiones para estimar los costos y beneficios de las
medidas de adaptación y ayudar a los responsables de tomar
decisiones en escoger entre diseños alternativos de proyectos de
infraestructura así como entre políticas de gestión de recursos
hídricos.
MIKE SHE9
MIKE SHE es uno de las pocas herramientas de modelización
integrada aguas superficiales/acuíferos. MIKE SHE incluye
modelos de procesos para flujo superficial, flujo en zona no
saturada, evapotranspiración basada en la vegetación, flujos
subterráneos, y flujo en canal totalmente dinámico. Es un
marco de modelización modular que incluye tanto procesos
simples como los procesos más avanzados
Hidrología integrada de cuencas
Uso conjunto de aguas subterráneas y superficiales
Gestión de riesgos y sequías
Gestión y restauración de humedales
Gestión de llanuras de inundación
Inundación inducida por aguas subterráneas
Uso de suelos y cambio climático
Recuperación de aguas subterráneas.
8 Banco Interamericano de Desarrollo, Departamento de infraestructura y medio ambiente, 2014.
9 Introducción a la modelización distribuida mediante MIKE SHE, Luis de Celis, 2012.
29
3.3 EL MODELO WEAP EN LA CUENCA DEL CHIRA-PIURA10 (R)
Las cuencas de los ríos Chira y Piura constituyen una unidad administrativa para la Autoridad Nacional del
Agua, denominada Chira-Piura. Cabe recalcar que la cuenca del Chira es transfronteriza, siendo su origen
el río Catamayo en el Ecuador (Figura 8). El ámbito tiene una extensión de 29 852,88 km2 y está localizada
en la región nor-occidental del Perú. Esta zona fue seleccionada como uno de los ámbitos priorizados por
el proyecto PARA-Agua, en el que trabajó de la mano con el Proyecto de Modernización de la Gestión
de los Recursos Hídricos de la Autoridad Nacional del Agua (PMGRH-ANA) para la implementación de
un proceso de apoyo a las decisiones robustas, contando en todo momento con la participación de actores
clave de la cuenca. El presente acápite describe la experiencia.
Figura 8: Cuencas de los ríos Chira y Piura, Perú
Fuente: Proyecto PARA-Agua, 2015 b
El modelo WEAP (Water Evaluation and Planning System) es un instrumento para la planificación de
recursos hídricos, balanceando la oferta de agua la cual es generada a través de modelos físicos de tipo
hidrológicos a escala de cuenca; con la demanda de agua la cual es representada por un sistema de
distribución de variabilidad espacial y temporal con diferencias en las prioridades de demanda y oferta. Y
como se mencionó anteriormente, WEAP es un modelo forzado por variables climáticas y está diseñado
para distribuir el agua entre los diferentes usos, es por eso que tiene las condiciones para incluir en el
modelamiento el cambio climático, así como la oferta y demanda condicionada por éste.
Actualmente, WEAP permite escoger entre 5 métodos de simulación de procesos hidrológicos, que son:
10 Desarrollado en base a PARA-Agua 2015 y otros.
30
Irrigation demand only (simplified coefficient method)
Lluvia-Escorrentía (método del coeficiente simplificado)
MABIA método11 (FAO 56, Kc dual)
Crecimiento de las plantas (diario, CO2, efectos del estrés en el agua y la temperatura) y
Lluvia-Escorrentía (Método de humedad de suelo) o método de humedad de suelo (en español).
Cada uno de ellos tiene distintas capacidades, de manera que, puedan ser útiles a diversas condiciones,
tanto climáticas, geográficas y de gestión de los recursos hídricos para determinada zona de estudio.
En el caso de la Cuenca Chira Piura, el método empleado fue el de Humedad de suelo porque representa
mejor las condiciones de dicha cuenca, pero además, este método exige más cantidad de información
(climática, geográfica, infraestructura hidráulica y reglas de operación), pero se considera que representa
mejor el comportamiento hidrológico y de gestión de los recursos hídricos.
La estimación de los componentes del balance hidrológico se realiza en cada una de las unidades espaciales
básicas que deben identificarse en el modelo. Estas unidades básicas de modelación se denominan
“catchments”, son subcuencas y deben ser delimitadas (UCC-SEI, 2009). En la Figura 9 se observan los
elementos hidrológicos que emplea WEAP para realizar el método de humedad de suelo. El proceso se
realiza en cada catchment, el cual es dividido en dos capas de suelo. En la capa superior del suelo se simula
la evapotranspiración considerando la irrigación tanto en sectores agrícolas como en los no agrícolas, el
escurrimiento y el interflujo poco profundo, así como cambios de humedad en la tierra. Este método
permite la caracterización del uso de la tierra y/o tipos de impactos en el proceso del suelo. El flujo base
del río y los cambios de humedad en el suelo son simulados en la capa más baja.
El proyecto PARA-Agua aportó al mejoramiento del modelo WEAP elaborado para el Plan del Gestión
de Recursos Hídricos de la Cuenca Chira Piura, logrando representar el comportamiento hidrológico y la
gestión integrada de recursos hídricos. El esquema WEAP de la cuenca se muestra en la Figura 9. El paso
de tiempo es mensual, con un periodo de calibración de 20 años (1972-1992), y proyecciones climáticas
para el periodo 2015-2050. Se conformaron 53 “catchments”; 53 de estas son agrícolas; también están
representados 4 reservorios (2 embalses y 2 presas derivadoras), 24 sitios de demanda, 3 sitios de
hidroelectricidad y 4 requerimientos de caudales ecológicos y biológicos (2 caudales ecológicos Chira, 2
biológico Piura-San Lorenzo). La Figura 10 muestra la interface.
11 Deriva de una serie de herramientas de software desarrolladas por un centro de investigación en Túnez
31
Figura 9: Elementos hidrológicos modelados en WEAP
Fuente: UCC, SEI, 2009
Figura 10: Modelo WEAP de la cuenca del Chira-Piura
Fuente: Proyecto PARA-Agua, 2015 b
32
Cuadro 9: Demanda de agua según tipo de uso y sector hidráulico
Sector Hidráulico Chira Sector Hidráulico Medio y Bajo Piura -
Sechura Sector Hidráulico San Lorenzo Sector Hidráulico Alto Piura
Uso
poblacional
Población rural, Paita,
Talara y Sullana Piura, Sechura Población rural
Huarmaca, Faique,
Canchaque, Bigote,
Salitral, Yamango, Tunal,
Chalaco, Santo Domingo,
Paltashaco, Buenos Aires,
Chulucanas, La Matanza,
Frías
Uso agrícola
Poechos Pelados, Miguel
Checa, Daniel Escobar,
Cieneguillo, Margen
Derecha, Margen
Izquierda, el Arenal,
MAPLE, Caña Brava I, II
y III
Medio Piura margen derecha, Medio
Piura margen izquierda, Castilla,
Tacalá, La Bruja, Palo Parado,
Cumbibirá, Puyuntalá, Shaz, Casarana,
Sinchao, Chato, Seminario, Parte Alta
Sechura, San Andres, Munuela Izq y
Munuela Der
Quiroz, Paimas, Totoral,
Chipillico Bajo, Chipillico Alto,
Tejedores, Tejedores05, Yuscay
Tablazo, Somate Alto, Somate
Bajo, Hualtaco I II III, Algarrobo
Valle, Valle Los Incas, San Isidro,
Tg Malingas y M Malingas.
Serrán, Malacasí, Bigote,
Buenos Aires, La Gallega,
Sancor, Vicús, Morropón,
Pabur, Charanal, Yapatera
Uso piscícola AQUA Ecoacuicola
Uso industrial 1
Reservorios
Poechos (Embalse),
Presa Sullana (Presa
derivadora)
Ejidos (Presa derivadora) San Lorenzo
Centrales
hidroeléctricas Poechos I y II Curumuy Quiroz
Acuíferos Chira Medio y Bajo Piura No se ha registrado Alto Piura
Uso ambiental luego de Poechos y
Sullana luego de Ejidos Un punto
Canales
principales
Daniel Escobar, Miguel
Checa, Norte, Sur,
Arenal
Biaggio Arbulú, Chato, Seminario
Canal Quiroz, Canal Yuscay,
Canal Tablazo, Tambo Grande,
Hualsán.
Fuente: Proyecto PARA-Agua, 2015 b
33
Etapas de construcción del modelo:
1. Búsqueda y recopilación de información, esta etapa consistió en recopilar la siguiente
información, que el Cuadro 9 muestra en detalle.
- Uso de suelo: Información recopilada del estudio de Zonificación Ecológica-Económica a nivel
regional.
- Información hidrometeorológica: Registros de variables meteorológicas e hidrológicas históricas de
temperatura, precipitación, caudal, humedad relativa, viento, y otras, proporcionados por el Servicio
Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI), la Autoridad Nacional del Agua (ANA),
Naturaleza y Cultura Internacional (NCI), la Universidad de Piura (UDEP), entre otros
- Usos de agua: Superficial y subterránea. Uso poblacional (cantidad de población, tasa de crecimiento
(INEI), dotación de agua según el Plan de Gestión de Recursos Hídricos de la Cuenca Chira-Piura);
, uso agrícola (a partir del Plan de disponibilidades hídricas, que describe tipos de cultivos, campañas
de riego, eficiencia de uso, etc.; también considera los parámetros de suelo), uso ambiental y uso
energético. El detalle de los usos contemplados por sector hidráulico se muestra en el ¡Error! No
se encuentra el origen de la referencia..
- Infraestructura hidráulica y reglas de operación. Además, se consideró la sedimentación en la
presa Poechos, toda esta información brindada por el Proyecto Especial Chira-Piura.
2. Sistematización y procesamiento de datos, de acuerdo a los requerimientos de WEAP y al
método de análisis seleccionado, la información meteorológica y de cobertura de tierra tuvieron que
ser sistematizadas y previamente interpoladas antes de ser ingresadas al modelo. El resto de la
información solamente fue sistematizada, incluyendo los datos de caudales.
- Precipitación, humedad relativa y viento
Para representar estas variables en el modelo durante el periodo de calibración (1971 – 1991), se
construyeron mapas interpolados de las tres variables por cada mes. En el caso de precipitación, se
usaron datos de 153 estaciones en la región de la cuenca Chira-Piura que tienen datos durante este
periodo. Cada estación no necesariamente tiene un registro completo, pero en cada mes, por lo
menos la mayoría de las 153 estaciones tienen datos. El método de interpolación para construir un
mapa 2-D de esas estaciones fue La hipótesis de la variable regionalizada ‘krigging’, que se basa en
la correlación espacial de las variables. De esta manera, con cada mapa se calculó el valor promedio
dentro de cada sub-cuenca, para ser ingresado a la base de datos del modelo. El mismo proceso fue
realizado para humedad relativa y velocidad de viento, pero solo existen 13 estaciones con esas
variables y el método de interpolación en esos casos fue ‘minimum curvature’. La Figura 11, muestra
a manera de ejemplo el mapa (raster) de interpolación de la precipitación para un determinado mes,
lo mismo se hizo para todos los meses de todo el periodo de modelación.
- Temperatura
Los registros históricos de temperatura (mínima, media, máxima) que existen para la cuenca Chira-
Piura no están completos como los de lluvia, pero hay 12 estaciones ubicadas dentro de la cuenca,
que contienen registros de temperaturas promedios mensuales con datos casi completos entre
1971 – 1991. Con los registros de temperatura promedio mensuales de las estaciones identificadas,
34
se generaron mapas de temperatura para toda la superficie de la cuenca, usando un método de
regresión lineal entre las temperaturas observadas en las estaciones y la altitud (msnm) de las
estaciones. Este método se aplicó a cada mes del periodo de calibración (1971 – 1991); se crearon
mapas de temperaturas promedio por cada paso de tiempo del modelo. Estos mapas se utilizaron
para definir las temperaturas de cada “catchment” para finalmente introducirlo a WEAP. De igual
manera, la Figura 12, muestra a manera de ejemplo el mapa de interpolación de la precipitación.
Figura 11: Mapa de interpolación de la
precipitación – Abril 1978
Figura 12: Mapa de temperatura media -
Febrero 1975
Fuente: Proyecto PARA-Agua, 2015 b
Fuente: Proyecto PARA-Agua, 2015 b
- Cobertura de tierra
La información de cobertura se obtuvo de la Propuesta de ZEE de la Región Piura. Estos datos fueron
procesados mediante procedimientos de SIG con la finalidad de reclasificar las coberturas a un nivel de
detalle menor, ya que la escala del modelo no requiere una clasificación detallada, y posteriormente
obtener la distribución espacial y el porcentaje de cada tipo de cobertura existente en cada
“catchment”. El
Cuadro 10 muestra el resultado de la reclasificación.
Cuadro 10: Coberturas de tierra reclasificadas para la cuenca Chira-Piura.
Cobertura Área (has)
Agricultura de Riego 246 333.5
Agricultura de Temporal 115 763.6
Bosque 134 6672.5
Matorral 1 018 071
Páramo 37 424.5
35
Fuente: GORE Piura, 2012
3. Desarrollo del modelo WEAP: esta etapa consistió en construir el esquema de la cuenca en WEAP
(Ver Figura 13) que incluye la red hidrográfica, catchments, sitios de demanda de agua, acuíferos e
infraestructura hidráulica, medidores de caudal, etc., con ayuda de las herramientas que ofrece WEAP
para cada uno. Luego se ingresó la información y se realizaron corridas iniciales de modelo para
observar su comportamiento preliminar y para eliminar posibles inconsistencias y errores.
Figura 13: Esquema de la cuenca en WEAP
Fuente: Modelo WEAP Chira Piura, 2015 b
4. Calibración del modelo: Consistió en ajustar los parámetros físicos del modelo representando los
procesos físicos como infiltración y conductividad en respuesta a las variables climáticas de entrada de
forma similar a como la cuenca real funciona. Para esto, se realiza un análisis basado en una evaluación
visual del hidrograma (caudales simulados por WEAP), vs. el observado (caudales reales), así como, a
través de varias medidas estadísticas de desempeño, que incluye: la eficiencia de Nash Sutcliffe y el
Sesgo. (UCCH, 2009). La Figura 14 y el Fuente: Proyecto PARA-Agua 2015 b
Otros 107 852.1
Leyenda
Sitios de demanda
Catchment
Medidor de caudal
Presa
Río
36
5. Cuadro 11 muestran algunos ejemplos de la calibración realizada en dos puntos de la cuenca, y el
resultado del análisis estadístico de los mismos, que son valores aceptables en la modelación
hidrológica.
Figura 14: Ubicación e hidrogramas de las estaciones hidrométricas utilizadas en la calibración
Estación Hidrométrica Teódulo Peña
Estación Hidrométrica Puente Internacional
Macará
Fuente: Proyecto PARA-Agua 2015 b
Cuadro 11: Resultados de la calibración en las estaciones Teódulo Peña y Puente Internacional Macará
Estación Teódulo Peña Puente Internacional Macará
Eficiencia Nash-Sutcliffe 0.90 0.69
Sesgo -3.1 -9.8%
R2 0.85 0.84
Fuente: Proyecto PARA-Agua 2015 b
Además, se calibraron las demandas de agua de uso agrícola, comparando los valores generados por
WEAP, con los establecidos para cada comisión de usuarios de riego (demanda agrícola) dentro del Plan
de Aprovechamiento de Disponibilidades hídricas (PADH) que es un documento donde se asigna la
37
cantidad de agua a ser distribuida para cada comisión dentro de la Cuenca Chira Piura. Esto con la finalidad
de que el modelo esté en la capacidad de estimar estos valores y así los puedan generar a futuro para
apoyar la elaboración del PADH. La Figura 15 y la Figura 16 muestran algunos ejemplos de los resultados
de la calibración de la demanda de agua en los distritos de riego. La línea azul representa la demanda real
y la línea roja la demanda simulada.
38
Figura 15: Calibración de la demanda de agua agrícola para la comisión
Sechura
Fuente: Proyecto PARA-Agua 2015 b
Figura 16: Calibración de la demanda de agua agrícola para la comisión
Medio Bajo Piura
Fuente: Proyecto PARA-Agua 2015 b
39
PASO 4: REDUZCA LA ESCALA DE LOS ESCENARIOS CLIMÁTICOS
4.1. ESCENARIOS CLIMÁTICOS
Los escenarios climáticos son proyecciones de la evolución del clima elaborados para un
determinado periodo de tiempo, en diferentes supuestos de emisión de gases de efecto invernadero.
El Panel Intergubernamental de Cambio Climático (IPCC), define a los escenarios climáticos como
descripciones coherentes y consistentes de cómo el sistema climático de la Tierra puede cambiar
en el futuro12.
SENAMHI (2014) indica que la principal herramienta para la prospección del clima de las próximas
décadas son los Modelos de Circulación General (MCG). Estos simulan los flujos de energía, masa y
cantidad de movimiento entre los puntos de una retícula tridimensional que se extiende por la
atmósfera, océanos y las capas superiores de la tierra. Sin embargo, la resolución espacial de estos
modelos es todavía limitada (aprox. 200 Km), por lo que los escenarios globales no permiten analizar
la magnitud de los posibles impactos locales. Por ello, la tarea de regionalizar los escenarios globales
de cambio climático (lo que significa trabajar a una escala más precisa) es importante para poder
llevar a cabo estudios de impacto y adaptación, teniendo en cuenta la variabilidad regional o local de
la zona de estudio.
El mismo documento señala que existe incertidumbre con respecto a las magnitudes de estos
cambios a escalas regionales, y que ésta es cada vez menor. En los últimos años se ha conseguido
desarrollar metodologías que simulan el clima futuro a escala local (escenarios climáticos locales).
Éstos mantienen considerable incertidumbre, siendo las fuentes la evolución futura de la sociedad,
la población, la distribución de riqueza, las emisiones de GEI, las modelizaciones utilizadas, las
técnicas de regionalización, etc. Sin embargo, los escenarios climáticos locales son suficientemente
robustos como para ser utilizados en la planificación y definición de políticas relativas a cualquier
actividad humana que se proyecte hacia el futuro más de una década, tales como la gestión forestal,
la planificación hidrológica, urbanística, agrícola, turística, etc. (Brunet et al., 2008). En estos
escenarios locales se basa la propuesta de evaluación de Programas de inversión pública.
El Cuadro 12 muestra un listado de los escenarios climáticos elaborados para Perú a nivel nacional
y de algunas cuencas, y el
Cuadro 13 los elaborados para Colombia por IDEAM a nivel Nacional, Departamental y Regional
con una proyección de 29 años. Se incluyen los mapas de las proyecciones de precipitación (Figura
17) y de temperatura para Colombia (Figura 18). El Recuadro 1 menciona dos ejemplos de
aplicaciones concretas en las que se pueden usar los escenarios climáticos.
12 Tercer Informe de Evaluación sobre el Cambio Climático 2001 Impactos Adaptación y Vulnerabilidad.
40
Recuadro 1: Ejemplos de uso de los resultados de las proyecciones o escenarios climáticos
Planificación de centrales hidroeléctricas: si se prevé que las condiciones a futuro van a
cambiar, se generan varios escenarios. En función a los resultados que arrojen se puede
estimar si es necesario construir un reservorio adicional para mantener el nivel de generación
de energía, por ejemplo.
En Agricultura: si se evidencian tendencias en la variación de temperatura, se podría modelar
cómo varía la temperatura con la topografía, y determinar si van a ser necesarios cambios en
los patrones de uso del suelo, por ejemplo.
Fuente: entrevista con Alan LLacza (SENAMHI), 2015.
41
Cuadro 12: Estudios de Escenarios Climáticos para el Perú
Autor (año) Nombre Proyecciones
SENAMHI
(2014)
Regionalización
Estadística de
Escenarios
Climáticos en
Perú
Para el período de 2036–2065, se obtiene un incremento medio (con respecto a 1971-2000) para todo el país entre 2°C
y 3°C (4°C y 6°C) para la temperatura máxima (mínima). Para la precipitación, se encuentra entre el 10 al 20% a nivel
nacional.
La precipitación muestra una alta variabilidad espacial con cambios de aumento/disminución en estaciones muy cercanas,
excepto en la parte noroeste del país, donde la señal de humedecimiento es clara.
Los principales incrementos de temperatura se encuentran en la región del altiplano.
La señal de calentamiento proyectado es mayor para la temperatura mínima que para la temperatura máxima.
SENAMHI
(2009)
Escenarios
climáticos en el
Perú Proyección
para el año 2030
La precipitación presentaría incrementos y disminuciones no muy significativas, entre +10 y -10% en relación a su clima
actual.
En la costa y sierra norte, parte de la sierra central y selva sur, la precipitación se incrementaría hasta en 20% y disminuiría
hasta en 20% en la selva norte y parte de la sierra central y sur.
Las lluvias extremas estimadas mostrarían un probable decrecimiento en los próximos 30 años en gran parte del
territorio.
En general, se registraría un incremento de la temperatura máxima de hasta 1.6°C en promedio (0.53 por década) y de
hasta 1.4°C para la temperatura mínima (0.47°C por década).
Los mayores incrementos se presentarían en la costa y sierra norte, en la selva norte y en la sierra central y sur del país.
SENAMHI
(2009)
Escenarios
climáticos para la
Cuenca del río
Urubamba para
el año 2100
Progresivo incremento de las temperaturas máxima y mínima en toda la cuenca, con valores promedio de 2.9°C y 2.7°C
respectivamente, con respecto al clima actual.
Incremento de las precipitaciones durante el verano y primavera entre 17 y 24%, así como reducciones generalizadas en
invierno del orden dl 40%.
En el caso de la temperatura máxima, el cambio fluctuaría entre 1.9 a 2.6°C en verano; en otoño el incremento sería del
orden de 2.3 a 2.8°C; en invierno se ubicaría por encima de los 3.0°C y en primavera alcanzaría entre 2.7 a 3.0°C. Se
espera además que estos cambios se acentúen durante el invierno y primavera en regiones ubicadas por encima de los
2,800 msnm.
El rango de variación proyectado de la temperatura mínima es de 2.5 a 2.7°C, en verano, y de 2.7 a 2.8°C, en otoño. En
invierno el incremento estaría en un rango de 2.3 a 2.9°C, siendo el sector sur el que experimentaría un mayor cambio;
en primavera el cambio sería del orden de 2.7 a 3.1°C.
Sanabria,
Marengo,
Escenarios de
Cambio
De acuerdo al estudio, la temperatura simula incrementos entre 2ºC a 4ºC, más aún al norte de lago simularon
incrementos de hasta 6ºC.
42
Autor (año) Nombre Proyecciones
Valverde
(2009)
Climático con
modelos
regionales sobre
el Altiplano
Peruano
En el futuro 2071 – 2100, el modelo HadRM3 fue el que proyectó la precipitación, simulando en un escenario extremo,
en donde se demuestra incrementos de hasta 2mm/día principalmente en la época lluviosa.
SENAMHI
(2009)
Escenarios
climáticos en la
Cuenca del río
Mayo para el año
2030
La precipitación acumulada a nivel anual no presentarían variaciones importantes hacia el 2030 con respecto a la
climatología actual. A nivel estacional, las deficiencias serían entre -3 y -7% en verano, entre -2 y -4% en invierno y
primavera, mientras en otoño se presentarían incrementos hasta un 3%. Asimismo, las lluvias intensas tenderían a
disminuir en el ámbito de la cuenca.
La temperatura máxima y mínima anual se incrementarían hacia el 2030 en valores de 1.2°C y 0.7°C respectivamente.
Estacionalmente los mayores cambios se presentarían en primavera con valores de hasta +2°C en la máxima y +2°C en
la mínima.
Se incrementarían los días y noches cálidas, principalmente en el Bajo Mayo.
SENAMHI
(2009)
Escenarios
climáticos para la
Cuenca del río
Santa proyección
para el año 2030
La precipitación acumulada anual no presentaría mayores variaciones hacia el 2030 con respecto a la climatología actual.
Estacionalmente, las lluvias se estarían incrementando en la cuenca alta hasta en un 15% en otoño.
LA temperatura máxima y mínima se incrementaría hasta en 0.55°C en la cuenca, siendo la cuenca alta la que presentaría
el mayor incremento de hasta 0.7°C.
Estacionalmente, otoño presentaría las mayores intensidades de calentamiento, principalmente en la cuenca alta.
Las lluvias más fuertes estarían disminuyendo en intensidad hacia el 2030 y las temperaturas más intensas
incrementándose, pues las noches y días serían más cálidos hacia el 2030.
SENAMHI
(2007)
Escenarios
climáticos para la
Cuenca del río
Mantaro
proyección al año
2100
Los caudales para 2008-2035 están en su rango normal, pero 2029 a 2035 se proyectan secos para el tramo central-sur.
Al 2100 se prevé un progresivo incremento de las temperaturas máxima y mínima en toda la cuenca, con valores
promedio de 2.7°C y 2.3°C respectivamente, con respecto al clima actual
Reducción de las precipitaciones durante el verano e invierno en los sectores norte y centro principalmente, así como
un incremento generalizado en primavera, aunque con mayor incidencia en el sector sur de la cuenca.
Se estiman incrementos de las temperaturas máximas, más acentuados durante el invierno y primavera, y en regiones
ubicadas por encima de los 4000 msnm del sector norte de la cuenca. Asimismo, en las proximidades de la subcuenca
glacial del Shullcas (sector central de la cuenca) en pisos altitudinales por encima de los 3300 msnm.
La temperatura mínima también se incrementaría en distintos rangos según la estación. Lircay y Cerro de Pasco presentan
los máximos valores de incremento (2.8 – 3.3 °C), mientras Huancavelica presenta el mínimo (1.3 -2.2°C)
43
Autor (año) Nombre Proyecciones
Los cambios en las precipitaciones no son uniformes en la cuenca, presenta leves incrementos en verano y en otoño (5
a 16%). En invierno hay variaciones importantes en altitudes superiores a los 4000 msnm en el norte, donde las lluvias
se reducirían hasta en un 35%. En primavera se proyectan incremento generalizado del orden del 3 al 14%.
SENAMHI
(2005)
Escenarios
climáticos para la
Cuenca del río
Piura Proyección
al 2050
Los resultados sugieren que las anomalías de demandas hídricas, durante los quinquenios analizados, serían positivas en
toda la cuenca, lo cual se traduciría en un incremento de la evapotranspiración y déficit del balance hídrico.
La Temperatura Máxima del aire al 2020, en general tiende a un probable calentamiento en todas las estaciones, excepto
en el otoño.
La Temperatura Mínima del aire al 2020, en general, continuaría presentando una tendencia positiva en toda la Cuenca
durante el verano e invierno.
Cuadro 13: Estudios de escenarios climáticos para la Colombia
Institución Escenarios climáticos Proyecciones
IDEAM
PNUD (2015)
Escenarios de
Cambio Climático a
nivel Nacional -
Departamental
Colombia
Proyectado del
período 2071 – 2100
La temperatura media anual en Colombia podría incrementarse gradualmente para el fin del Siglo
XXI (año 2100) en 2.14ºC.
Para el periodo 2071 – 2100, se espera que la precipitación media disminuya entre 10 a 30% en
cerca del 27% del territorio nacional.
Información por Departamentos. Se han estimado los cambios en temperatura y precipitación de
todos los departamentos. Citamos algunos ejemplos:
Departamento de Bogotá DC:
o La temperatura media anual aumentaría en 2.2ºC. y la precipitación aumentaría en un 8.27%.
Departamento de Caldas:
o La temperatura media anual aumentaría en 2.4ºC. y la precipitación aumentaría en un
28.12%.
Departamento de Cesar:
o La temperatura media anual aumentaría en 2.5ºC. y la precipitación disminuiría en un 19.82%.
44
Institución Escenarios climáticos Proyecciones
IDEAM
PNUD (2015)
Escenarios de CC a
nivel Nacional -
Regional Colombia
Proyectado del
período 2071 – 2100
Mapas de Escenarios de Cambio Climático presentados por cada una de las regiones:
- Región Andina
- Región Caribe
- Región Pacífica
- Región Amazonia
- Región Orinoquia
Figura 17: Precipitación media anual de referencia y escenarios climáticos para Colombia
Precipitación
(mm)
Precipitación media anual
de referencia. Período
1976-2005
Precipitación media anual
para el ensamble
multiescenario. Período
2011-2040
Precipitación media anual
para el ensamble
multiescenario. Período
2041-2070
Precipitación media anual
para el ensamble
multiescenario. Período
2071-2100
Fuente: IDEAM et. al. 2015 a.
45
Figura 18: Temperatura media anual de referencia y escenarios climáticos para Colombia
Temperatur
a media °C Temperatura media anual de
referencia. Período 1976-
2005
Temperatura media anual
para el ensamble
multiescenario. Período
2011-2040
Temperatura media anual
para el ensamble
multiescenario. Período
2041-2070
Temperatura media anual
para el ensamble
multiescenario. Período
2071-2100
Fuente: IDEAM et. al. 2015 a.
46
4.2 ESCENARIOS CLIMÁTICOS IDENTIFICADOS PARA LA CUENCA CHIRA PIURA
La generación de escenarios climáticos para la cuenca Chira Piura estuvo a cargo del Centro
Nacional para la Investigación Atmosférica (NCAR por sus siglas en inglés; Proyecto PARA-Agua,
2014 c). Ellos utilizaron como fuente los modelos del CMIP5, que es un proyecto del IPCC que
pretende proveer una herramienta basada en múltiples modelos de circulación global (MCGs por
sus siglas en inglés) y escenarios para ilustrar el rango de los cambios posibles en el clima durante el
siglo XXI. Los modelos utilizados en el CMIP5 varían desde aquellos que representan solamente la
interacción entre el océano y la atmósfera, hasta modelos del sistema climático terrestre que
representan las interacciones de los ciclos biogeoquímicos, la vegetación, capas de hielo, etc. Los
modelos del CMIP5 son la principal fuente de información disponible actualmente para predecir el
clima en horizontes de largo plazo, y pueden informar sobre el rango de “escenarios posibles” del
clima terrestre frente a diferentes cambios naturales o antrópicos. A su vez, esta información
contiene los modelos hidrológicos utilizados para representar las condiciones locales en las cuencas
y los efectos esperados por los cambios en el clima.
Sin embargo, la aplicación de los resultados del CMIP5 en la estimación del efecto del cambio
climático global sobre los sistemas hidrológicos presenta algunas limitaciones con respecto al nivel
de detalle espacial alcanzado por los modelos globales. Debido a su resolución espacial, estos
resultados no son suficientes para representar los atributos del clima local. Por esta razón, la
evaluación de los impactos locales en los recursos hídricos requiere el desarrollo de proyecciones
climáticas a escala reducida. Las técnicas de reducción de escala – o “Downscaling” – consisten en
asociar las propiedades de la atmósfera, obtenidas a partir de las salidas de los MCG (Modelos
climáticos Globales) a las condiciones meteorológicas locales ya sea mediante modelos matemáticos
de base física (downscaling dinámico) o modelos estadísticos (downscaling estadístico). Tales métodos
recurren a los registros meteorológicos locales para establecer los modelos óptimos que
representan mejor los datos observados permitiendo mayor confianza en la representatividad del
clima futuro.
Existen diferentes enfoques para el proceso de reducción de escala, desde los más sencillos, como
los análisis de sensibilidad basados en incrementos constantes (Δ-Delta), hasta los métodos
dinámicos (ver Figura 19). Por su parte, los métodos estadísticos ocupan una posición intermedia y
comprenden métodos paramétricos y no paramétricos.
47
Figura 19: Métodos utilizados en la reducción de escala (Downscaling) de los MCG
Tomado de Maraun et al 2010
El primer paso para la reducción de escala (regionalización o downscaling), fue identificar las
estaciones meteorológicas con información de precipitación y temperatura a paso diario, para
representar el clima histórico (1971 – 1991) de la cuenca. Con este registro se generaron datos de
temperatura y precipitación mediante interpolación, para cada uno de los 99 catchments definidos.
Una vez lista la información local, se trabajó con la información global de estas mismas variables,
para realizar la reducción de escala. El método seleccionado fue el método no paramétrico
denominado bootstrapping K-nn o de reordenamiento (Gangopadhyay et al. 2005; Yates et al. 2003).
Mediante este método, se construyeron series sintéticas de precipitación y temperatura para las 32
estaciones, a partir de las observaciones históricas y condicionadas por las proyecciones de los
modelos, utilizando reglas probabilísticas que buscan preservar algunos atributos presentes en dicha
series, como la estacionalidad, la variabilidad, la correlación espacial y otros. Este método además
permite proyectar series de clima futuro para las cuencas con base en los cambios predichos por la
señal de los MCG. Luego se hicieron las comparaciones entre los datos históricos medidos en la
cuenca y los generados a partir de los MCG. Los resultados de las comparaciones se presentan en
la Cuadro 14.
48
Cuadro 14: Comparación entre datos observados o medidos y un set de MCG
Modelo Sesgo Precipitación
media diaria
Percentil 95
(mm)
Fracción de días con
lluvias
Duración media de
rachas secas (días)
Duración media de
rachas húmedas
(días)
CanESM2
GCM 159% 5.47 19.28 72% 3.37 8.52
obs 2.11 10.04 39% 8.50 5.40
CCSM4
GCM 147% 4.45 17.41 62% 3.54 5.75
obs 1.80 8.66 37% 8.03 4.66
CESM1-CAM5
GCM 205% 5.49 17.05 78% 3.06 10.84
obs 1.80 8.66 37% 8.03 4.66
CNRM-CM5
GCM 135% 6.06 12.00 68% 3.76 8.03
obs 8.89 34% 9.35 4.85
CSIRO-Mk3-6-0
GCM 304% 9.26 28.53 59% 10.63 15.54
obs 2.29 11.12 40% 6.13 4.08
HadGEM2-CC
GCM 310% 9.40 27.46 89% 2.95 23.68
obs 2.29 11.12 40% 6.13 4.08
MPI-ESM-MR
GCM 44% 3.31 15.21 41% 5.50 3.83
obs 2.29 11.12 40% 6.13 4.08
MRI-CGCM3
GCM 281% 7.70 28.33 64% 5.33 9.62
obs 2.02 9.96 37% 8.60 5.10
MRI-ESM1
GCM 304% 8.17 29.30 64% 5.51 9.98
obs 2.02 9.96 37% 8.60 5.10
NorESM1-M
GCM 312% 7.21 21.94 72% 5.18 13.31
obs 1.75 8.58 34% 9.38 4.80
Fuente: Proyecto PARA-Agua, 2014 c
De acuerdo a los resultados, los modelos de mejor representatividad de las observaciones históricas
son: CCSM4, MPI-ESM-MR, CESM1 (CAM5), HadGEM2_CC y CSIRO-Mk3-6-0, que según las
comparaciones estadísticas y visuales representa mejor la climatología de la región. A partir de estos
modelos escogidos se obtuvieron 39 escenarios de clima futuro que corresponden a RCP 8.5 (entre
7 y 8 corridas por cada modelo) al que se le atribuye una alta emisión de carbono. Se generaron las
series futuras de clima y se escogieron 5 que reflejan un rango de condiciones climáticas para a
cuenca Chira Piura:
Seco: MPI-MR (Proyección 8, carpeta 8 dentro de los datos climáticos en el modelo WEAP Chira
Piura)
Muy seco: MPI_MR2 (Proyección 33, carpeta 33 dentro de los datos climáticos en el modelo WEAP
Chira Piura)
49
Normal: CESM1-CAM5 (Proyección 20, carpeta 20 dentro de los datos climáticos en el modelo
WEAP Chira Piura)
Muy húmedo: HadGEM2_CC (Proyección 30: carpeta 30 dentro de los datos climáticos en el
modelo WEAP Chira Piura)
Húmedo: CSIRO-Mk3-6-0 (Proyección 27: carpeta 27 dentro de los datos climáticos en el modelo
WEAP Chira Piura)
Las corridas posteriores determinaron la anulación de uno de los escenarios climáticos por no
ajustarse a la realidad de la cuenca.
PASO 5: ENSAMBLE LAS VARIABLES Y VISUALICE LOS RESULTADOS
5.1. ENSAMBLE DE VARIABLES
El modelo evaluará el comportamiento del sistema en las condiciones de incertidumbre (X) y para
las estrategias establecidas (L); los factores a tomar en cuenta en el cálculo del número total de
corridas se muestran en el 5.2. Visualización DE RESULTADOS
Los resultados se visualizan utilizando el software Tableau, que presenta la información de múltiples
escenarios de manera didáctica. Tiene un panel dinámico de colores que facilitan la comprensión de
los resultados, y permite cambiar las condiciones de procesamiento de manera sencilla.
El tablero de salida de Tableau para el caso base se muestra en la Figura 20 y se ha denominado
“mapa de vulnerabilidad”. Las incertidumbres y sus variantes están representadas en las filas de la
matriz: clima, área de páramos, crecimiento poblacional, expansión agrícola y cambio en el uso de
suelo. En las columnas se ubican las medidas o indicadores de desempeño, referidas a la cobertura
de los servicios que actualmente brinda el sistema. Si la oferta de agua en la cuenca no cubre las
demandas en los umbrales establecidos (ubicados en el costado superior derecho de la pantalla), se
registran condiciones de vulnerabilidad.
50
Cuadro 15.
Por su naturaleza, las incertidumbres pueden presentarse en forma combinada en el futuro; la
definición de escenarios combina todas las posibles incertidumbres de forma multiplicativa. Se han
definido cuatro incertidumbres no climáticas, cada una con dos posibilidades, en cinco escenarios
climáticos inciertos: un escenario histórico (observaciones locales) y los 4 escenarios identificados
anteriormente. Estos resultan en 80 combinaciones de incertidumbres (2*2*2*2*5=80).
El efecto de cada estrategia es en contraste con estas incertidumbres de forma aditiva, siendo 11 las
estrategias establecidas (1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1=11) más la situación actual o caso base,
haciendo un total de 12 estrategias. De esta forma, el número total de corridas del modelo es el
producto de las incertidumbres por las estrategias (80*12), haciendo un total de 960 escenarios a
simular.
5.2. VISUALIZACIÓN DE RESULTADOS
Los resultados se visualizan utilizando el software Tableau, que presenta la información de múltiples
escenarios de manera didáctica. Tiene un panel dinámico de colores que facilitan la comprensión de
los resultados, y permite cambiar las condiciones de procesamiento de manera sencilla.
El tablero de salida de Tableau para el caso base se muestra en la Figura 20 y se ha denominado
“mapa de vulnerabilidad”. Las incertidumbres y sus variantes están representadas en las filas de la
matriz: clima, área de páramos, crecimiento poblacional, expansión agrícola y cambio en el uso de
suelo. En las columnas se ubican las medidas o indicadores de desempeño, referidas a la cobertura
de los servicios que actualmente brinda el sistema. Si la oferta de agua en la cuenca no cubre las
demandas en los umbrales establecidos (ubicados en el costado superior derecho de la pantalla), se
registran condiciones de vulnerabilidad.
51
Cuadro 15: Combinación de estrategias e incertidumbres para generar escenarios
Incertidumbre Número de incertidumbres (nivel de
cambio)
Área de páramos 2
Área total de cobertura agrícola 2
Cambio de tipo de cultivos 2
Crecimiento Poblacional 2
Variabilidad y cambio climático 5
Total Combinaciones de Incertidumbres 2*2*2*2*5 = 80
Estrategia (incluido caso base) Número de estrategias (nivel de
cambio)
Caso base 1
Nivel 1 Corto plazo: Estrategia Integrada 1 1
Nivel 1 Mediano Plazo: Estrategia Integrada 2 1
Nivel 2 Corto Plazo: Estrategia Integrada 3 1
Nivel 2 Mediano Plazo: Estrategia Integrada 4 1
Nivel 2 Largo Plazo: Estrategia Integrada 5 1
Nivel 2 DO Corto Plazo: Estrategia Integrada 6 1
Nivel 2 DO Mediano Plazo: Estrategia Integrada 7 1
Nivel 2 DO Largo Plazo: Estrategia Integrada 8 1
Poechos Corto Plazo: Estrategia Integrada 9 1
Poechos Mediano Plazo: Estrategia Integrada 10 1
Poechos Largo Plazo: Estrategia Integrada 11 1
Total Combinaciones de Estrategias 1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1 = 12
Escenarios Número de escenarios (nivel de
cambio)
Total de escenarios corridos 80*12 = 960
Fuente: Proyecto PARA-Agua, 2015 a
Es importante señalar que este rango de vulnerabilidad va de cero a uno, representado en una escala de
colores que se visualiza en el mapa. El color del cuadro de intersección entre la incertidumbre y el
indicador representa la vulnerabilidad para cada escenario. Para la Figura 20, la intensidad del color varía
desde gris oscuro (mínima vulnerabilidad) hasta rojo oscuro (muy vulnerable). Se puede observar que
bajo los umbrales establecidos (que el programa permite modificar), las centrales hidroeléctricas
muestran gran vulnerabilidad, menor vulnerabilidad muestran los embalses de almacenamiento de agua
(San Lorenzo y Poechos), y algo menor aun el abastecimiento de algunas demandas agrícolas en el Medio
y Bajo Piura, Chira y San Lorenzo, para algunas de las condiciones de incertidumbre. Este análisis relaciona
las incertidumbres con las estrategias integradas y hace posible evaluar los cambios en la vulnerabilidad
de la cuenca determinados por el desempeño de cada indicador.
52
Figura 20: Mapa de Vulnerabilidad de la Cuenca Chira-Piura (caso base)
13 indicadores de vulnerabilidad, una estrategia (caso base) y 80 carreras del modelo con incertidumbres = 960 resultados. El rojo indica que la
incertidumbre impacta negativamente el indicador de vulnerabilidad y muestra que sin estrategias hay numerosas vulnerabilidades en la cuenca.
53
Se han modelado en total 13 indicadores de vulnerabilidad, 11 estrategias (no incluye el caso base) y 80
carreras del modelo con incertidumbres = 11440 resultados. Siguiendo el mismo procedimiento de
interpretación del mapa de Vulnerabilidad, las Figuras 21 a 31 muestran los impactos de la
implementación de las Estrategias, indicando si éstas contribuyen o no a reducir la vulnerabilidad. La
escala de colores utilizada en estas figuras difiere de la de la Figura 20. La segunda paleta de colores varía
desde verde oscuro (mínima vulnerabilidad) hasta rojo oscuro (muy vulnerable). Una reducción en la
vulnerabilidad se visualiza de color verde, que va de claro a intenso dependiendo del grado de reducción
(mientras más intenso, menos vulnerable); y en el caso de no haber un impacto significativo que produzca
una reducción en la vulnerabilidad se visualiza de color gris. El rojo indica un incremento de la
vulnerabilidad, que varía también de claro a intenso dependiendo del grado de vulnerabilidad (mientras
más rojo, más vulnerable).
La Figura 21 presenta el mapa de vulnerabilidad de la implementación de la Estrategia Integrada 1
(Nivel 1, Corto plazo), que propone la implementación de la estrategia de forestación y
reforestación (2020) y el afianzamiento del sistema de irrigación de San Lorenzo mediante la presa
Vilcazán (al 2020). Se observa que, para todas las condiciones de clima, con excepción del “Muy
seco”, esta estrategia reduce la vulnerabilidad del volumen de almacenamiento en la Presa San
Lorenzo. Pero al mismo tiempo existe vulnerabilidad en la generación de energía en Quiroz, que es
una central hidroeléctrica ubicada aguas abajo de la proyectada “Presa Vilcazán” en el cauce del río
del mismo nombre. Esto se atribuye a que, cierta cantidad de agua destinada a almacenarse en la
presa, ya no llegaría a la Central hidroeléctrica.
La Figura 22 presenta los resultados de la implementación de la Estrategia Integrada 2 (Nivel 1,
Mediano Plazo), que propone la implementación de la estrategia de forestación y reforestación
(2020), sumado al afianzamiento de del sistema de irrigación de San Lorenzo mediante la presa
Vilcazán (al 2020) y la mejora de eficiencia de riego (2025). Esta estrategia presenta los mismos
resultados de la Estrategia 1 y también una reducción en la vulnerabilidad de la demanda agrícola de
la JUS Chira, en un escenario de clima “Histórico” y en el “Muy seco”. Además, aparecen nuevas
vulnerabilidades en la generación eléctrica de las centrales hidroeléctricas de Poechos II, Curumuy.
La Figura 23 presenta los resultados de la implementación de la Estrategia Integrada 3 (Nivel 2,
Corto Plazo), que propone la implementación de la estrategia de forestación y reforestación (2020).
El grafico muestra que esta estrategia prácticamente no genera cambios en la vulnerabilidad de la
cuenca.
La Figura 24 presenta los resultados de la implementación de la Estrategia Integrada 4 (Nivel 2,
Mediano Plazo), que propone la implementación de la estrategia de forestación y reforestación
(2020) sumado al afianzamiento del sistema de irrigación de San Lorenzo mediante la presa Vilcazán
(al 2025). Aquí, se presentan resultados similares a la estrategia 1, ya que propone las mismas
estrategias individuales con la diferencia que en esta se reforestará un área mayor (10500 has) en
comparación a la primera (3500 has). Esta estrategia contribuye a reducir la vulnerabilidad del
volumen de almacenamiento en la Presa San Lorenzo en todas las condiciones del clima, con
excepción del ”muy seco”, pero al mismo tiempo la generación de energía en Quiroz presenta
vulnerabilidad para alcanzar el requerimiento establecido.
La Figura 25 (abajo) presenta los resultados de la implementación de la Estrategia Integrada 5 (Nivel
2, Largo Plazo), que propone la implementación de la estrategia de forestación y reforestación
54
(2020), sumado al afianzamiento de del sistema de irrigación de San Lorenzo mediante la presa
Vilcazán (al 2025) y la mejora de eficiencia de riego (2035). En este caso, a diferencia de la Estrategia
Integrada 5, se presenta una mayor reducción de la vulnerabilidad que se aplica en tres partes: 1) a
la demanda agrícola del Medio Bajo Piura y Chira, 2) en el volumen de almacenamiento de la Presa
San Lorenzo en todos los escenarios de clima y 3) en algunos casos específicos para el generación
de energía de la central hidroeléctrica de Poechos I. Sin embargo, muestra la vulnerabilidad en la
generación de energía de las centrales Poechos II, Quiroz y Curumuy.
La Figura 26 presenta los resultados de la implementación de la Estrategia Integrada 6 (Nivel 2,
diferente orden (DO), Corto Plazo), que propone la estrategia de mejora de eficiencia de riego
(2020). De acuerdo al gráfico, esta estrategia presenta importantes cambios en la reducción de la
vulnerabilidad de la cuenca relacionados a la cobertura de la demanda agrícola en el Medio Bajo
Piura, Chira y San Lorenzo, que son favorecidos especialmente bajo condiciones de un clima “Muy
seco.” Esta estrategia afecta además el volumen almacenado en las presas de Poechos y San Lorenzo,
que a su vez contribuyen en la cobertura de las demandas agrícolas antes mencionadas y apoya a la
generación de energía eléctrica en Poechos I. También se puede ver la vulnerabilidad persistente en
las centrales Poechos II y Curumuy.
La Figura 27 muestra los resultados de implementar la Estrategia Integrada 7 (Nivel 2 DO, Mediano
Plazo), que propone la implementación de la estrategia de mejora de eficiencia de riego (2020),
sumado a la forestación y reforestación (2025). Presenta resultados similares a la Estrategia Integrada
6, que nos lleva a pensar que la estrategia de mejora en la eficiencia de riego al 81% al 2020, es
determinante en los beneficios de reducción de vulnerabilidad en la cuenca en los años siguientes.
La Figura 28 presenta los resultados de la implementación de la Estrategia Integrada 8 (Nivel 2 DO
Largo Plazo), que propone la implementación de la estrategia de mejora de eficiencia de riego (2020),
sumado a la forestación y reforestación (2025) y a la presa Vilcazán al 2030 donde los resultados
son parecidos a los de la Estrategia Integrada 7. En este caso, la construcción de Vilcazán contribuye
en la reducción de la vulnerabilidad del volumen almacenado en la presa San Lorenzo, y éste a su
vez en mejorar la cobertura de la JUS del mismo nombre, lo que se demuestra en la reducción de
la vulnerabilidad de este indicador.
Un análisis independiente se realizó para las estrategias integradas del Afianzamiento de Poechos. La
Figura 29 presenta los resultados de implementar la Estrategia Integrada 9 (Poechos, Corto Plazo),
referida a la recuperación de la capacidad de almacenamiento de la presa Poechos, de 403 mm3 a
750 MM3 (2020). La Figura 30 presenta los resultados de implementar la Estrategia Integrada 10
(Poechos, Mediano plazo), la recuperación de la capacidad de almacenamiento de Poechos al 2025.
La Figura 31 presenta los resultados de la implementación de la Estrategia Integrada 11 (Poechos,
Largo Plazo), que propone la recuperación de la capacidad de almacenamiento mencionada en el
2030. Los resultados de la visualización indican que bajo todos los escenarios de clima, estas
estrategias reducen la vulnerabilidad, independientemente del año de implementación. Las
vulnerabilidades se reducen en las coberturas de la demanda agrícola de las JUS del Medio y Bajo
Piura y el Chira, en el volumen de almacenamiento en la presa Poechos y en la generación de energía
de la misma. Así mismo, se ve una ligera reducción de la vulnerabilidad en la generación de energía
eléctrica en la central hidroeléctrica de Curumuy.
55
Figura 21: Estrategia Integrada 1 (Nivel 1, Corto plazo)
56
Figura 22: Estrategia Integrada 2 (Nivel 1, Mediano Plazo)
57
Figura 23: Estrategia Integrada 3 (Nivel 2, Corto Plazo)
58
Figura 24: Estrategia Integrada 4 (Nivel 2, Mediano Plazo)
59
Figura 25: Estrategia Integrada 5 (Nivel 2, Largo Plazo)
60
Figura 26: Estrategia Integrada 6 (Nivel 2 DO, Corto Plazo)
61
Figura 27: Estrategia Integrada 7 (Nivel 2 DO, Mediano Plazo)
62
Figura 28: Estrategia Integrada 8 (Nivel 2 DO, Largo Plazo)
63
Figura 29: Estrategia Integrada 9 (Poechos, Corto Plazo)
64
Figura 30: Estrategia Integrada 10 (Poechos, Mediano Plazo)
65
Figura 31: Estrategia Integrada 11 (Poechos, Largo Plazo)
66
PASO 6: EVALUE LAS ESTRATEGIAS DE GESTIÓN Y TOME LA DECISIÓN
6.1 EVALÚE LAS ESTRATEGIAS DE GESTIÓN
Los resultados expuestos en la sección anterior se llevaron a un taller participativo, con la finalidad
de priorizar tres que podrían llevarse a cabo en la cuenca. Las estrategias priorizadas se muestran
en el Cuadro 16 y se explican a continuación:
1. La primera estrategia es la Estrategia Integrada 6 (Nivel 2 DO, Corto Plazo), que implica
mejorar la eficiencia de riego en todos los sistemas hidráulicos. Esta estrategia reduce la
vulnerabilidad de manera importante en la cuenca, relacionada a la cobertura de la demanda
agrícola en el Medio Bajo Piura, Chira y San Lorenzo, que son favorecidos especialmente
bajo condiciones de un clima “Muy seco”. Los porcentajes de reducción en la vulnerabilidad
en el caso del Medio y Bajo Piura van de 3% a 12%, dependiendo del clima evaluado. El
gráfico indica también las veces en que el sistema no logra cubrir las demandas agrícolas de
esta comisión.
2. La segunda estrategia es la Estrategia Integrada 8 (Nivel 2 DO, Largo Plazo), que propone la
implementación de la estrategia de mejora de eficiencia de riego (2020), la forestación y
reforestación (2025) y el afianzamiento del sistema de riego San Lorenzo mediante la
construcción de la presa Vilcazán (2030). La estrategia provoca importantes cambios en la
reducción de la vulnerabilidad de la cuenca relacionados a la cobertura de la demanda
agrícola en el Medio Bajo Piura, Chira y San Lorenzo, que son favorecidos especialmente
bajo condiciones de un clima “Muy seco”; además del volumen almacenado en las presas de
Poechos y San Lorenzo, que a su vez contribuyen en la cobertura de las demandas agrícolas
antes mencionadas. La construcción de la presa Vilcazán contribuye en la reducción de la
vulnerabilidad del volumen almacenado en la presa San Lorenzo, y éste a su vez en mejorar
la cobertura de la JUS del mismo nombre. En el caso particular de la reducción en la
vulnerabilidad del volumen almacenado en la presa San Lorenzo, reporta en promedio una
reducción de la vulnerabilidad que varía entre el 5% y 27% dependiendo del clima evaluado.
Estos porcentajes nos hablan de la reducción en el número de las fallas del sistema (presa
San Lorenzo) para lograr almacenar el volumen establecido, con la finalidad de cubrir las
demandas agrícolas de la JUS San Lorenzo.
3. Como tercera opción, se considera la Estrategia Integrada 10 (Poechos, Mediano Plazo), que
propone la recuperación de la capacidad de almacenamiento de la presa Poechos, de 403
MM3 a 750 MM3 al año 2025. Esta estrategia reduce la vulnerabilidad bajo todos los
escenarios de clima, en la cobertura de la demanda agrícola de las JUS del Medio Bajo Piura
y del Chira, en la generación de energía de la presa Poechos y además reduce ligeramente
la vulnerabilidad en la generación de energía eléctrica en Curumuy. Esta estrategia se analizó
de manera independiente para conocer la magnitud de su implementación individual, ya que
es un ambicioso proyecto, sobre el cual se tiene mucha expectativa. Los cambios en la
vulnerabilidad del volumen almacenado en la presa Poechos se reducen en un rango
promedio de 26% a 54% durante todo el periodo de análisis. El porcentaje de reducción de
fallas indica las veces en que la presa está por debajo de los 200 MM3 establecidos para el
67
mes de Setiembre, afectando así al abastecimiento de la demanda agrícola de la JUS Chira.
Sobre la sedimentación del embalse, el modelo indica que éste persistirá y continuará
disminuyendo la capacidad de la presa a través del tiempo, dependiendo de la operación del
embalse y de la ocurrencia de fenómenos extremos.
Cuadro 16: Reducción de vulnerabilidades de las estrategias priorizadas
Clima
Vulnerabilidad
Reducción de Vulnerabilidad
Estrategia
Integrada 6
Estrategia
Integrada 8
Estrategia
Integrada 10
Cobertura
de la
demanda de
agua en JUS
San Lorenzo
Volumen
almacenado
en el presa
Poechos
Volumen
almacenado
en la presa
San Lorenzo
Cobertura de la
demanda de agua
en JUS San
Lorenzo
Volumen
almacenado
en el
reservorio
Poechos
Volumen
almacenado en el
reservorio San
Lorenzo
Histórico 17% 62% 77% -10% -52% -23%
Muy seco 53% 58% 93% -12% -28% -5%
Seco 14% 43% 72% -5% -26% -27%
Normal 15% 55% 60% -3% -42% -21%
Húmedo 23% 60% 71% -6% -48% -20%
Muy
húmedo 28% 73% 76% -6% -54% -15%
Nota: Los porcentajes negativos indican la reducción de la vulnerabilidad. Los números mostrados consideran todos los escenarios
climáticos, y el promedio de todas las incertidumbres identificadas para la cuenca. Los resultados de vulnerabilidad indican el
porcentaje del tiempo en que el sistema de agua se encuentra en estado de falla.
Los resultados de la implementación de cada estrategia individual e integrada se pueden ver en
WEAP y Tableau. Estos resultados van a depender del clima y año evaluados. Es así que tanto el
modelo hidrológico mejorado en WEAP visualizado mediante Tableau se convierte en una
herramienta de consulta para los tomadores de decisión, a las cuales se puede acceder en adelante
para guiar la planificación y Gestión de los Recursos Hídricos en la Cuenca Chira-Piura.
68
6.2 OTRAS APLICACIONES
A continuación se hace referencia a los usos que ha dado la Corporación Autónoma Regional de
Caldas (CORPOCALDAS) a la herramienta de modelamiento en la Cuenca del Chinchiná
(Colombia): el Recuadro 2 explica la utilidad de la herramienta en la aproximación del caudal
ambiental o ecológico que debe ser llevado a las negociaciones políticas. En el mismo ejercicio de
modelamiento el Recuadro 3 relata la contribución del modelo a la zonificación ambiental de la
cuenca.
Además del ejemplo anteriormente explicado sobre la priorización de las estrategias de gestión de
recursos hídricos en la Cuenca del Chira-Piura, la herramienta desarrollada ha tenido otros usos.
Estos se relatan en el Recuadro 4.
Recuadro 2: Caudal ambiental como demanda de agua en la Cuenca del Chinchiná
CORPOCALDAS es la Autoridad Ambiental del departamento de Caldas, Colombia, que
entre sus funciones, administra el recurso hídrico legalizando el uso del agua de acuerdo con
las necesidades de los distintos usuarios de las cuencas en su jurisdicción. En la cuenca del
río Chinchiná, zona de intervención del proyecto PARA-Agua, la demanda de agua es alta en
cantidad y calidad, siendo los usuarios mayores los acueductos de los municipios de Manizales
y Villamaría (empresas abastecedoras de agua potable), y la empresa de generación
hidroeléctrica CHEC.
La cuenca del Chinchiná es una cuenca reglamentada, lo que significa que tienen establecidos
los caudales a otorgar a los distintos usuarios de manera fija; esta reglamentación tiene una
duración prevista de aproximadamente 20 años. En este contexto, el Proyecto PARA-Agua
resultó bastante oportuno y favorable porque justo en el momento en el que se analiza la
posibilidad de actualizar dicha reglamentación, en articulación con la futura adopción del Plan
de Ordenación de Manejo de la cuenca del río Chinchiná, se empezó a implementar el modelo
WEAP.
El modelo se usó para simular escenarios de caudal ambiental (o caudal ecológico), utilizando
dos de las principales metodologías que plantea la norma colombiana para su cálculo. Usando
los métodos de simulación y visualización del WEAP, los técnicos de CORPOCALDAS, con
apoyo del proyecto, han establecido las prioridades y se han seleccionado los escenarios
mínimos como insumo para tomar las decisiones respectivas, en el proceso de actualizar los
caudales a conceder.
Este insumo técnico ha sido socializado ante la máxima autoridad de CORPOCALDAS, su
Consejo Directivo, para que conozca el insumo técnico generado que servirá como referente
principal para la toma de decisiones.
Fuente: entrevista con Juan Carlos Bastidas Tulcán de CORPOCALDAS, 2015.
69
Recuadro 3: Contribución a afinar la zonificación ambiental en el marco del POMCA en
Colombia
El Plan de Ordenación y Manejo de Cuencas Hidrográficas (POMCA) es el instrumento
colombiano para la planificación y gestión de acciones de uso y conservación de cuencas, y se
elabora para un plazo de 10 años. La elaboración del POMCA incluye una fase prospectiva de
zonificación ambiental, que se elabora a escala 1:25000. Esta zonificación es de obligatorio
cumplimiento, y todos los actores deben incorporarla en sus procesos de planificación y
gestión.
El proyecto PARA-Agua acordó con CORPOCALDAS desarrollar el modelo WEAP para la
Cuenca del Chinchiná, en momentos en los que se elaboraba el POMCA de la cuenca. El
modelo ha permitido simular el efecto del uso del suelo según su aptitud de uso de la tierra,
en las microcuencas abastecedoras de los acueductos de Villamaría y Manizales, así como en
las cuencas que abastecen la generación de energía hidroeléctrica.
Las limitaciones se dan en la implementación de los cambios de uso, éstas son generalmente
de índole social y económica. Los municipios tienen una norma que los obliga a dedicar el 1%
de su presupuesto a comprar predios para conservar las áreas de generación de agua, y el
modelo nos ayuda a decidir cuáles son las áreas prioritarias.
La toma de decisiones implica cambios y cuando hay cambios hay perjudicados. La simulación
nos ayuda a estimar quiénes son los afectados, a buscar la mejor solución, a encontrar la mejor
forma de coexistir en el territorio.
El uso del WEAP es una fortaleza en las cuencas donde existe información, que es el caso de
Chinchiná. Donde no existe información hay problemas para utilizar el modelo, aunque de
éste también se obtienen pautas para priorizar las zonas donde es necesario generar
información.
Fuente: entrevista con Martha Patricia García de CORPOCALDAS, 2015.
70
Recuadro 4: Uso de WEAP en la estimación de la oferta de agua en la cuenca del Chira-Piura
Durante la elaboración del Plan de Gestión de Recursos Hídricos de la Cuenca Chira-Piura,
la ANA utilizó los modelos WEAP y Sim V para analizar el funcionamiento del sistema
hidráulico: caudales circulantes, volúmenes embalsados, demandas servidas y déficit de
demanda, asumiendo que las características hidrológicas de la cuenca no van a cambiar a
futuro. Lo anterior contribuye a estimar la frecuencia y magnitud de los déficits de servicio
previsibles y a valorar si son o no aceptables.
Posteriormente, con el apoyo del Proyecto PARA-Agua, el modelo WEAP se actualizó y
complementó, incorporando los efectos del cambio global a futuro mediante proyecciones o
escenarios climáticos al 2050, construidos a partir de la regionalización de modelos climáticos
globales a la escala de la cuenca. Esto último implica trabajar con datos mensuales de
precipitación y temperatura de las estaciones de la cuenca, y obtener la proyección de la
oferta mensual de agua. Antes de contar con el WEAP, el personal técnico de la cuenca hacía
los cálculos manualmente o utilizando hojas de cálculo.
La Autoridad Nacional del Agua (ANA) es el ente rector y la máxima autoridad técnico-
normativa del Sistema Nacional de Gestión de los Recursos Hídricos del Perú, y organismo
especializado adscrito al Ministerio de Agricultura y Riego. Ellos utilizan el modelo de Weibull
para efectuar el análisis de persistencia de caudales, como base para la planificación anual de
la distribución del agua. Sin embargo, los caudales obtenidos mediante el modelo anterior
resultan conservadores al compararlos con los caudales observados.
El Plan de Aprovechamiento de las Disponibilidades Hídricas es la herramienta formal de
planificación de la distribución de agua de la cuenca, que se elabora anualmente o por campaña
agrícola, en función a las demandas de los distintos usuarios. Actualmente, el mencionado Plan
utiliza los caudales que arroja el modelo WEAP, que además está proyectado hasta 50 años a
futuro. Cabe precisar que se utilizó el modelo para los ríos Chira y tributarios del río Piura,
No se utilizó para el río Quiroz por no presentar una buena calibración.
La Secretaría Técnica del CRHC ha empezado a difundir los resultados del modelo, de manera
que no solamente sea esta institución la que la utilice en su gestión, sino también para que
otras instituciones lo conozcan y puedan utilizarlo para sus propios fines: técnicos en agua
potable, estudiantes, investigadores, formuladores de proyectos, etc.
El técnico del Proyecto Especial de Irrigación e Hidroenergético del Alto Piura (PEIHAP), por
ejemplo, quien integra el “grupo de modelamiento” capacitado por PARA-Agua, ha adecuado
el modelo para trabajar el ámbito de intervención del PEIHAP.. Actualmente tiene estimada
la oferta de agua en el Alto Piura, información con la que anteriormente no contaban.
La Secretaría Técnica propone trabajar el modelo con información diaria, evaluando y
ajustando el modelo a la cuenca. Del mismo modo que sería importante incorporar el módulo
de inundaciones al trabajo, para conocer las zonas con mayor riesgo.
Fuente: entrevista con Nilton Buguñá de ANA – ST CRHC Chira-Piura, 2015.
71
III. CONCEPTOS CLAVE
• Desarrollo de obras de ingeniería y de medidas no estructurales que aseguren la dotación de agua de una determinada zona.
AFIANZAMIENTO HÍDRICO
• Un conjunto de herramientas, ordenadamente agrupadas y que se utilizan para un fin determinado.
CAJA DE HERRAMIENTAS
• RUnidades espaciales básicas en las que se estiman los componentes del balance hidrológico y se delimitan como subcuencas
CATCHMENT
• Descripción coherente, internamente consistente y convincente de un posible estado futuro. No es un pronóstico, sino una imagen alternativa de cómo el futuro puede revelarse. Un conjunto de escenarios reflejan un rango de incertidumbre en las proyecciones.
DECISIONES ROBUSTAS
• Descripción coherente, internamente consistente y convincente de un posible estado futuro. No es un pronóstico, sino una imagen alternativa de cómo el futuro puede revelarse. Un conjunto de escenarios reflejan un rango de incertidumbre en las proyecciones.
ESCENARIO
• Descripción del clima futuro, que depende de asunciones acerca de futuras emisiones de gases de efecto invernadero y otros contaminantes.
ESCENARIO CLIMÁTICO
• Acciones, estrategias y alternativas que los decisores consideran importante implementar y que afectarán el estado del sistema. Son las "L" en XLRM, por el término en inglés “Lever” que significa “palanca” o en término figurativo “movilizador”.
ESTRATEGIA DE GESTIÓN (L)
• Factor externo que está fuera del control de los gestores del recurso hídrico y de los usuarios de agua. Es la base para formular escenarios y tienen efecto sobre las estrategias a aplicar. Son las "X" en XLRM por el término en inglés “exogenous”.
INCERTIDUMBRES EXOGENAS (X)
• Son criterios de interés o indicadores elegidos por los decisores para evaluar la conveniencia relativa de las combinaciones entre incertidumbres y estrategias de gestión. Son las "M" en XLRM por el término en inglés “measure”.
MEDIDAS DE DESEMPEÑO (M)
72
• Simula interacciones de la atmósfera terrestre, los océanos, el relieve y el hielo. Se usan para el estudio de la dinámica del sistema meteorológico y climático para las proyecciones del clima a futuro.
MODELO DE CIRCULACIÓN GLOBAL (MCG)
• Representación abstracta del sistema hidrológico mediante ecuaciones que relacionan las variables de entrada y de salida. Estas variables pueden ser función del espacio y del tiempo, pueden ser probabilísticas o aleatorias, etc.
MODELO HIDROLÓGICO
• Es la relación o porcentaje entre el volumen de agua efectivamente utilizado por las plantas y el volumen de agua retirado de la bocatoma del canal que las riega; una parte de este volumen no es utilizado por las plantas y se llaman pérdidas. Las pérdidas tienen causas diversas.
EFICIENCIA DE RIEGO
• Técnica de planificación basada en los registros de variables hidrológicas y climáticas para planificar el futuro suministro y la demanda de agua en un horizonte de tiempo determinado. Tradicionalmente asume que el comportamiento del clima no cambiará significativamente en el futuro.
PLANIFICACIÓN DE LOS RECURSOS
HÍDRICOS
• Reducción o precisión de escala de los modelos de circulación global, cuya resolución de 200 Km, no permite analizar el nivel local. Se utilizan métodos dinámicos, estadísticos o mixtos, y resultan escenarios climáticos locales apropiados para la planificación.
REGIONALIZACIÓN DE MCG
• Describen cómo interactúan los factores entre ellos y rigen los resultados finales. Son representadas por diferentes modelos: modelos climáticos, modelos de lluvia-escorrentía, modelos de sistemas de manejo de recursos hídricos y en algunos casos modelos de calidad del agua. Son las "R" en XLRM por el termino en inglés “relationships”.
RELACIONES (R)
• Marco para organizar el análisis detallado del problema para tomar decisiones robustas. Las siglas se refieren a cuatro variables importantes para el análisis: Incertidumbres (X), Estrategias (L), Relaciones (R) y Medidas de desempeño (M).
XLRM
73
IV. SUGERENCIAS PARA LA APLICACIÓN EN EXPERIENCIAS DE
INTERAPRENDIZAJE
La Caja de Herramientas “Decisiones robustas en la planificación de los recursos hídricos
incorporando escenarios de cambio climático” es una guía para el usuario que requiera evaluar
nuevas estrategias de gestión de los recursos hídricos donde el modelo WEAP y los escenarios
climáticos regionalizados a nivel local estén elaborados. PARA-Agua está trabajando en la cuenca del
río Chinchiná en Colombia y las cuencas de los ríos Chira-Piura, Quilca-Chili y Chancay-Lambayeque
en Perú. En todos estos ámbitos será posible aplicar esta caja de herramientas.
Con base en el mismo modelo, podrían también evaluarse nuevas situaciones de incertidumbre
(especialmente no climáticas por la complejidad que implican las climáticas), cambiando los
parámetros de cálculo. De todos modos, el proceso requiere de la asistencia de personal entrenado
en el manejo del modelo, que pueda hacer las modificaciones pertinentes al mismo, relacionadas a
las nuevas alternativas a evaluar.
Los gestores de recursos hídricos, así como autoridades de gestión política suelen tener en mente
y a veces también en cartera, programas de inversión que contribuyan a mejorar los problemas que
presenta su territorio. Tanto decisores públicos como privados pueden utilizar el modelo
desarrollado y la guía de esta Caja de Herramientas para evaluar nuevas estrategias de gestión, tanto
a nivel de la cuenca como también para subcuencas o espacios de menor extensión, en función a la
precisión del modelo.
En inversión pública, un Programa está compuesto por un conglomerado de proyectos de inversión
pública del mismo sector, o de diferentes sectores que coadyuven al objetivo supremo. Además de
los proyectos, los Programas pueden contemplar acciones de fortalecimiento de capacidades, el
desarrollo de estudios, la implementación de experiencias piloto para la validación de metodologías
y la conformación de unidades de gestión; todas estas actividades pueden ser incluidas en el
Programa en cuanto aporten en la integración de los distintos componentes del programa. La Caja
de Herramientas brinda información para evaluar los efectos que tendría en la disponibilidad de agua,
la propuesta de un programa o diversos proyectos de inversión.
Se ha planificado aplicar este instrumento en el marco del Proyecto PARA-Agua, en convenio con
autoridades regionales, locales y/o privadas que tengan interés en evaluar el desempeño de sus
programas de inversión relacionados a la gestión de los recursos hídricos; en principio, en el ámbito
del proyecto Chira-Piura.
74
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U.S. Agency for International Development
PARA-Agua Project
Calle Miguel Dasso 134-Ofic. 702
San Isidro
Lima, Perú
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