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PARTNERING FOR ADAPTATION

AND RESILIENCE – AGUA

(PARA-AGUA) PROJECT CONTRACT NO.14S16384WK01, ORDER NO. OAA-TO-13-00037

Submitted to:

AECOM

Prepared by:

Project Task:

Task 3: Strengthening planning systems that optimize water use over the whole length of watersheds in

the context of climate change adaptation

Language:

The document is in the 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.

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TABLA DE CONTENIDOS

Acrónimos ...................................................................................................................................... 4

Executive Summary ...................................................................................................................... 5

Introducción ................................................................................................................................... 6

Área de Estudio ............................................................................................................................. 6

Aplicacion del modelo WEAP en el área de estudio ................................................................. 7

Primera Etapa: Desarallo del Modelo y Calibración .................................................................. 9

Mejoramiento del modelo .................................................................................................................................... 9

Precipitación, humedad relativa y viento ........................................................................................................... 10

Temperatura ........................................................................................................................................................ 11

Cobertura de la tierra ......................................................................................................................................... 13

Demanda agrícola ............................................................................................................................................... 14

Demanda poblacional ......................................................................................................................................... 17

Otras demandas .................................................................................................................................................. 18

Caudales ............................................................................................................................................................... 19

Segunda Etapa: Implementación de las Incertidumbres y Estrategias .................................. 25

Conclusiones ................................................................................................................................ 30

Bibliografía ................................................................................................................................... 32

Anexo 1. Using the WEAP model folder .................................................................................. 33

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ACRÓNIMOS

CRHC CHP Consejo de Recursos Hídricos de la Cuenca Chira-Piura

COMISA Corporación Miraflores S.A

ENOSA Electro Noroeste S.A

FAO Food and Agriculture Organization INEI Instituto Nacional de Estadística e Informática

JASS Junta de Agua y Saneamiento

JUS Junta de Usuarios

NCAR National Center for Atmospheric Research

PECHP Proyecto Especial Chira-Piura

PGRH CH-P Plan de Gestión de Recursos Hídricos Chira-Piura

PMGRH Proyecto de Modernización de la Gestión de los Recursos Hídricos

SEI Stockholm Environment Institute

SIG Sistemas de Información Geográfica

SINERSA Sindicato Energético S.A

WEAP Water Evaluation and Planning

ZEE Zonificación Económica Ecológica

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EXECUTIVE SUMMARY

The PARA-Agua project in Chira-Piura of Peru is improving a Water Evaluation and Planning (WEAP)

model for the watershed. The model can be used to assess vulnerability of the current water

management system in the face of climate change and other uncertainties. The Robust Decision Support

(RDS) process, which includes stakeholders in iterative problem formulation and evaluation, uses the

model results to identify robust strategies. The data generated for these strategies within WEAP can

help justify seeking climate adaptation funding to support strategy implementation. Furthermore, the

model’s development provides watershed planners and water users with an interactive tool to aid future water management planning and decision-making.

There have been a number of WEAP models constructed in the region in the past, none of which have

represented the hydrology, infrastructure, and demands of the Chira-Piura region in a comprehensive

manner. Most important of these existing WEAP applications was one that supported the development

of the Water Resources Management Plan for the Chira-Piura (its acronym is PGRH-CP in Spanish).

This model includes the official representation of key water system elements (dams, canals, points of

demand) but uses only historical hydrologic observations to represent hydrologic conditions in the

watershed. This means that the model is not well suited to evaluating the potential implications of

climate change, and associated hydrologic change, in the system. The modeling efforts supported by

PARA-Agua aim to construct a calibrated monthly time-step model with sufficient spatial resolution to

aid in the evaluation of potential climate change adaptation strategies.

Hydrologic routines from a previous effort guided the development of the rainfall runoff routines for the

rest of the Chira-Piura watershed. Additional catchments were added to the low-lying areas. In these

areas, the PARA-Agua project is using insights gained from a WEAP model developed by the National

Agronomic University at La Molina to guide representation of links between climate change and irrigation water demand.

Historical climate data from 1973-1991 were used were used to calibrate the new WEAP model. These

data (e.g, precipitation, temperature, and humidity) serve as input for the WEAP rainfall-runoff routines

that produce the model runoff and stream-flow. Modeled stream-flows were compared with historical

measurements to calibrate the hydrologic parameters work in the watershed. The same parameters

could be applied to examine climate change projections. With these projections, stakeholder and

decision makers within the Chira-Piura watershed can assess the potential vulnerability of watershed

systems under current management practices and identify adaptive responses.

Because the watershed data was incomplete for the historical time under examination, PARA-Agua and

local technicians employed various methods of processing historic climate records to arrive at complete

coverage for the watershed. For missing temperature data, simple regressions between altitude and

temperature produce linear relationships were used to estimate temperatures at any point on the map

lacking direct historical observation. To obtain similar maps for precipitation, PARA-Agua and local

technicians interpolated between available monthly historical observations using inverse distance

weighting. These climate data enabled streamflow simulation in WEAP. This process was performed

starting from the uppermost regions of the watershed and working downwards to the coastal plains.

The heavier populated coastal areas required additional efforts to ensure the proper representation of infrastructure and its influence on water supply and demand.

The model building and calibration process is crucial to the activities of the PARA-Agua Project, which

aims to present realistic and recognizable futures to stakeholders to help them make the decisions that will best meet their goals in watershed management.

6

INTRODUCCIÓN

Un tema importante del Proyecto PARA-Agua en la cuenca Chira-Piura, ubicada en el norte del país, es

la construcción de la herramienta Water Evaluation and Planning (WEAP) que represente el sistema de

la gestión del agua. En esta zona, hay modelos de WEAP que fueron desarrollados en esta zona como parte de proyectos anteriores como son:

Modelación del Rol de Páramo en la Hidrología Bajo un Escenario de Cambio Climático

(Subcuencas Quiroz-Chipillico), como parte del Proyecto Adaptación al Impacto del Retroceso

Acelerado de Glaciales en los Andes Tropicales;

El modelo elaborado por la Universidad Agraria Nacional de la Molina para la evaluación de la

sostenibilidad del recurso hídrico ante el crecimiento de la actividad agrícola en el Valle de Chira

causada por la incorporación de cultivos bioenergéticos para producción de biocombustibles

(Cuenca Chira); y

Por último el modelo elaborado por el grupo empresarial Inclam como parte del Plan de

Gestión de los Recursos Hídricos de la Cuenca Chira-Piura, que fue el modelo oficial para la

cuenca, pero que a través de PARA-Agua ha sido completado su vez es incompleto para análisis de cambio climático.

El modelo resultante del PARA-Agua es una versión mejorada del que se construyó

para el PGRH CH-P. A diferencia del primer modelo, esta nueva versión es capaz de representar el

proceso hidrológico de la cuenca. Además, involucra la parte ecuatoriana por medio de la cuenca

Catamayo (Figura 1) que es parte de la cuenca binacional Catamayo-Chira, que juega un papel

importante en la hidrología de la cuenca. La primera etapa consistió en el mejoramiento del modelo a

partir del elaborado para el Plan de Gestión de Recursos Hídricos Chira-Piura (PGRH CHP). Para eso,

se recopiló, sistematizó y procesó la información climática, hidrométrica, de cobertura de tierra y usos

de agua. El periodo de modelación fue 1973 – 1991, ya que después de analizar la información climática

e hidrométrica, se consideró que era el más confiable y completo. El modelo realiza un balance entre la

oferta de agua determinada por las variables climáticas y las demandas de agua presentes como son:

poblacional, piscícola, industrial y agrícola. Esta última información se obtuvo del Plan de

Aprovechamiento de disponibilidades hídricas 2014 – 2015, elaborada para planificar la distribución

multisectorial del agua dentro de la cuenca. También se incluyó información de los sistemas de

almacenamiento y distribución de agua (presas y canales de distribución), así como, las centrales generadoras de energía. De modo que se cuenta con un modelo integrado y completo.

Una vez se obtuvo el modelo calibrado, se procedió a implementar las incertidumbres identificadas por

los actores clave durante talleres y reuniones desarrolladas durante el proceso. Las incertidumbres son:

área de páramos, área de expansión agrícola, crecimiento poblacional y clima el cual es un factor

transversal que afecta a toda la cuenca. Posteriormente se implementaron en el modelo las estrategias

propuestas también por los actores clave con la finalidad de reducir la vulnerabilidad identificada para la

cuenca durante el “Taller de Vulnerabilidad”. La información recopilada para ambas etapas se obtuvo de

las instituciones competentes relacionada a la gestión de agua como son: el Proyecto Especial Chira-

Piura (PECHP), Consejo de Recursos Hídricos de Cuenca, el Gobierno Regional (CRHC CHP), y

también se utilizó información bibliográfica como es el caso del Plan de Aprovechamiento de Aguas de

Disponibilidades Hídricas de la Cuenca Chira-Piura (2014-2015).

ÁREA DE ESTUDIO

La Cuenca Chira-Piura, es una de las principales cuencas hidrográficas de la costa norte del Perú por el

volumen y regularidad de su caudal. Esta condición se debe en buena cuenta al origen del río en el

ecosistema de páramo en Perú tanto como en Ecuador, cuyos suelos tienen una altísima capacidad de

7

retención de agua, así como a la presencia de bosques y cubierta natural en las zonas media y alta de la cuenca binacional del Catamayo-Chira.

El modelo abarca la cuenca Chira-Piura (21 406 km2), pero además se incluye el área de influencia

ecuatoriana Catamayo (6 664 km2). El área cubierta se muestra en Figura 1. Los ríos fluyen en general

de este a oeste, de las partes altas al mar. El sector poblacional en la parte media y baja de la cuenca

Chira-Piura es abastecido por la EPS Grau S.A., y en la parte alta la demanda es servida por la Junta de

Agua y Saneamiento (JASS) y los organismos locales (Municipalidades); el sector agrícola es atendido por

las Juntas de Usuarios: JU Chira, JU, San Lorenzo, JU Medio y Bajo Piura, JU Sechura y JU Alto Piura. El

Sector energético es operado por el Sindicato Energético S.A (SINERSA) y Electro Noroeste S.A

(ENOSA). Dentro de la infraestructura de uso agrícola se distinguen 4 sistemas: Sistema hidráulico de

San Lorenzo, Sistema hidráulico del Chira, Sistema hidráulico Medio y Bajo Piura; y el Sistema hidráulico

Alto Piura. Dentro de la Infraestructura para Abastecimiento Poblacional se encuentran las plantas de

tratamiento de agua potable de Sullana, Querecotillo, las Lomas, Nueva Planta las Lomas, Lancones, El

Arenal y Curumuy. Estos constituyen los sistemas de abastecimiento de agua que suministran a la

población dentro de la Región. Y por último, para el uso hidroenergético se consideran las centrales: Quiroz, Sicacate, el Nogal, Curumuy, Poechos I, Poechos II y la Mini Central Hidroeléctrica Sullana.

Figura 1. Las cuencas del Río Chira y Río Piura que constituyen el área del estudio.

APLICACION DEL MODELO WEAP EN EL ÁREA DE ESTUDIO

Modelo WEAP

Actualmente, el modelo WEAP está dividido por zonas de interés, que en nuestro caso corresponden a

puntos de medición de caudales que abarcan subcuencas. Cada delimitación está representada por un

“catchment”, y en algunos casos las zonas de interés están divididas por bandas altitudinales cada 500

8

metros, resultando en más de un “catchment” para cada sub-cuenca. La Figura 2, muestra una

representación visual de esta descripción en WEAP. Un “catchment” es el nombre de los objetos en el

modelo que representan área, y son definidos por características como cobertura vegetal, parámetros

físicos y datos climáticos. Los “Catchments” producen, a partir de rutinas de lluvia-escorrentía, un flujo

de agua que contribuye a los caudales. En total se cuenta con 99 “catchments” dentro de las 26 zonas de

interés identificadas para la cuenca.

El método empleado para el análisis hidrológico es el de humedad de suelo. Este método es el más

complejo de los métodos que ofrece WEAP, pero a la vez el que mejor puede representar el

comportamiento hidrológico de la cuenca, ya que hace un análisis integral de la oferta y demanda de

agua.

Figura 2. El modelo del sistema con las zonas de interés y “catchments” (puntos verdes) en WEAP.

9

Análisis de la Oferta y demanda de Agua

Los componentes del balance hidrológico modelados usando el programa WEAP son

evapotranspiración, infiltración, escorrentía superficial, escorrentía sub-superficial (i.e. interflow), y flujo

base (Figura 3). WEAP requiere la entrada de datos climatológicos y de cobertura vegetal para estimar

estos componentes del balance hidrológico para cada una de las unidades espaciales básicas que tienen

que ser identificados en el modelo. Estas unidades básicas de modelación corresponden a las zonas de

captación denominadas en el modelo como catchments. Los catchments tienen que ser definidos a

través de procedimientos de delimitación de subcuencas. A través de este proceso se obtiene la

caracterización de cobertura vegetal necesaria, incluyendo el estimado de las áreas y la distribución de

cobertura vegetal dentro de cada zona de captación. Los datos climáticos requeridos para realizar la

modelación incluyen precipitación, temperatura, humedad, viento, punto de derretimiento, punto de

congelamiento, latitud, y cantidad inicial de nieve (en caso de que esta variable sea relevante).

Adicionalmente, datos de caudales en estaciones de medición son necesarios para poder comparar los

resultados del modelo y realizar calibraciones. Finalmente, en el análisis de oferta de agua es necesario

incorporar la información relativa a la infraestructura física de control y aprovechamiento existente al

interior de la cuenca.

Para complementar el balance hidrológico realizado por el modelo en sus componentes naturales e

intervenidos es importante realizar un análisis de la demanda de agua, es decir incorporar información

de todos los usos de agua dentro de la zona de estudio. (Centro de Cambio Global-Universidad

Católica de Chile, 2009)

Figura 3. Elementos hidrológicos modelados en WEAP – Método humedad de suelo

PRIMERA ETAPA: DESARALLO DEL MODELO Y CALIBRACIÓN

Mejoramiento del modelo

El procesamiento de datos se realizó en dos etapas. La primera consistió en construir el modelo y

calibrarlo, con la finalidad de tener la confianza de contar con un modelo que simule y represente los

procesos hidrológicos que en ella se dan, mediante el método de humedad de suelo que WEAP emplea.

Para lograr este reto, en la primera etapa se recopiló, sistematizo y proceso información climática, hidrométrica, de cobertura de la tierra y demandas de agua históricas y actuales.

10

El periodo de estudio abarca los años 1973 – 1991, ya que en ese rango de tiempo hay disponibilidad y

confiabilidad de datos de variables climáticas, principalmente precipitación y temperatura; y datos de

caudales. Además, se empleó otro tipo de información como: cobertura vegetal y parámetros físicos de

suelo que también intervienen en el proceso hidrológico. La primera parte del proceso consistió en

calibrar el modelo, es decir, igualar los valores de caudales modelados (valores generados por WEAP) y

observados (valores históricos tomados de estaciones de terreno), este paso es muy importante, ya que,

define la capacidad del modelo de representar la cuenca de estudio. La calibración se logra se logra

mediante un proceso de modificación de parámetros físicos dentro los “catchments, el cual es evaluado después mediante un análisis visual y estadístico.

Precipitación, humedad relativa y viento

Para representar estas variables en el modelo durante el periodo de calibración (1973 – 1991), se

construyeron mapas interpolados de las tres variables por cada mes. En el caso de precipitación, usamos

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 la menos la

mayoría de las 153 estaciones tienen datos. El método de interpolación para construir un mapa 2-D de

esas estaciones fue ‘krigging’, y con cada mapa, el valor promedio dentro de cada sub-cuenca en el

modelo fue calculado para ingresar la base de datos al modelo. El mismo proceso fue realizado para

humedad relativa y velocidad de viento, pero solo se existen 13 estaciones con esos variables y el

método de interpolación en esos casos fue ‘minimum curvature’. Esos pasos están resumidos en la Figura 5.

Figura 5. Procesamiento de datos de precipitación, humedad relativa y viento

11

Temperatura

Los registros históricos de temperatura (mínima, media, máxima) que existen para la región Chira-Piura

no están completos como los de lluvia, pero hay 12 estaciones ubicadas dentro de la cuenca como se

muestra en la Figura 4, que contienen registros de temperaturas promedios mensuales con datos casi completos entre 1971 – 1991.

Figura 4. Los estaciones de temperaturas históricas utilizadas en el modelo WEAP

En este caso, con los registros de temperatura promedio mensuales de las estaciones identificadas, 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. Por

ejemplo, en Febrero, 1975 las temperaturas medias observadas en las estaciones fueron los valores que

se observan en la Tabla 1.

Tabla 1. Temperatura media del mes de Febrero de 1975

Temperatura Media °C m.s.n.m

Arenales 9.8 3010

Chilaco 26.3 90

Chulucanas 26.6 95

Chusis 25.8 4

Esperanza 24.7 12

Huarmaca 12.7 2180

Miraflores 26.3 30

12

Temperatura Media °C m.s.n.m

Montegrande 26 27

Morropon 24.9 140

Puente Piura 27.8 45

San Miguel 26.6 29

Tejedores 26.2 230

Fuente: (CRHC CH-P, 2014)

Realizando una regresión entre las temperaturas medias observadas en las estaciones y la altitud de cada

estación (msnm) se produce una relación entre los dos variables para aplicar en toda la cuenca. En este caso, la ecuación lineal fue:

Temp °C = -0.0058*(msnm) + 26.486

n = 12 R2 = 0.97

Aplicando la ecuación al mapa de elevación digital para toda la cuenca, se tienen los mapas de temperatura como se muestra en la Figura 6. Es un ejemplo del mapa generado para Febrero de 1975.

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.

Figura 6. Mapa de temperatura media de toda la cuenca en Febrero 1975

13

Cobertura de la tierra

En este caso, la información de cobertura se obtuvo de la Propuesta de ZEE de la Región Piura

elaborado por el Gobierno Regional el año 2012 a una escala 1:100 000. Estos datos fueron procesados

mediante procedimientos de SIG con la finalidad de reclasificar las coberturas a un nivel de detalle

menor para luego obtener la distribución espacial y el porcentaje de cada tipo de cobertura existente en

cada “catchment”. La Tabla 2, muestra el resultado de la reclasificación y la Figura 7, el mapa respectivo.

Como se puede apreciar, hay una extensión considerable de páramos (ubicados principalmente en la

cuenca Quiroz), que conforman un ecosistema cuyos suelos tienen una altísima capacidad de retención de agua y por ende juegan un papel importante en la hidrología de la Cuenca.

Tabla 2. Coberturas de tierra reclasificadas para la cuenca Chira-Piura.

Fuente: (GORE Piura, 2012)

Figura 7. Cobertura de tierra de 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

Otros 107 852.1

14

Demanda agrícola

Las Juntas de Usuarios son principalmente: Chira, Medio Bajo Piura, San Lorenzo y Alto Piura y sus

comisiones correspondientes, que se muestran en la Tabla 3. Cada comisión posee un área establecida

en el PADH 2024 - 2015(Campaña chica: Agosto y Diciembre del 2014, y campaña grande entre Enero y

Junio del 2015) en la cual se siembran diversos cultivos que varían de acuerdo a la comisión. En el

modelo cada una de estas comisiones está definida por un “catchment” que representa esta demanda

agrícola. Las demandas agrícolas que no pertenecen a ninguna de las Juntas de Usuarios se presentan en la Tabla 4, todas ellas cultivan caña de azúcar para producir etanol.

Tabla 3. Juntas de Usuarios y sus comisiones correspondientes

Junta de Usuarios Comisión Área (has)

Chira

PoechosPelados 4528

DanielEscobar 4045.2

MiguelCheca 11942

Cieneguillo 3755.2

MargenDerecho 12150

MargenIzquierdo 12077.2

ElArenal 3010.3

MedioPiuraDer 3608

MedioPiuraIzq 4122

Alto Piura

Serrán 914

Malacasí 675

Bigote 2849

La Gallega 2957

Ingenio Bueno Aires 1892

Pabur 1983

Charanal 1670

Yapatera 4121

Sancor 1716

Vicus 892

Medio Bajo Piura

Medio Piura Margen

Derecha

3608

Medio Piura Margen

Izquierda

4122

Castilla – Tacalá 130

La Bruja 2470

Puyuntala 3548

Palo Parado 1458

Cumbibirá 2493

Shaz 1610

Casarana 3048

Sinchao 1326

Chato 1987

Seminario 2124

15

Junta de Usuarios Comisión Área (has)

San Lorenzo

Chipillico Bajo 252

Yuscay Tablazo Alto 3343

Tejedores 2065

TJ 05 1193

San Isidro I-II 5392

Hualtaco I-II-IV 4639

Hualtaco III 1900

TG Malingas 2898

M Malingas 3109

Valle de los Incas 4216

Somate Bajo 953

Somate Alto 972

Algarrobo Valle

hermoso

3404

Chipillico Alto 2030

Quiroz Paimas 198

Totoral 950

Fuente: (CRHC CH-P, 2014)

Tabla 4. Otras demandas agrícolas dentro de la Cuenca Chira-Piura

Catchment Área (has)

COMISA 6000

Maple 10000

Caña Brava I 42000

Caña Brava II 2237

Caña Brava III 600

Fuente: (CRHC CH-P, 2014)

Parámetros de suelo

De acuerdo al método de humedad de suelo, los parámetros de suelo requeridos son: capacidad de

almacenamiento, capacidad de agua profunda, factor de resistencia a la escorrentía, conductividad en la

zona de raíces, conductividad profunda, preferencia de dirección de flujo, porcentaje de humedad en el

balde 1 (Z1), el porcentaje de humedad del balde 2 (Z2) y coeficiente de cultivo (Kc). Los cuales se

ingresa por catchment. La Tabla 5 y 6, presentan los valores utilizados por cada parámetro. Para el caso

de los “catchments” que representan una demanda agrícola, existe un Kc por cada tipo de cultivo, para

los demás “catchments” los Kc hacen referencia al tipo de cobertura. El valor de los demás parámetros

son resultado de la calibración, ya que, fueron manipulados para conseguir un buen ajuste entre los

valores de caudales observados (datos de terreno) y modelados (valores generados por WEAP),

respetando los rangos permitidos para cada parámetro.

16

Tabla 5. Coeficientes de cultivo para los “catchments” agrícolas

Cultivo Coeficiente de cultivo (Kc)

Cultivo Valor

Limón 0.8

Mango 0.75

Plátano 1.05

Uva 1.05

Frutales 1.15

Caña 1.25

Pasto 0.9

Arroz 1.2

Maiz 1.2

Sorgo 1.05

Cebolla 1.05

Hortalizas 1.05

Frejol 1.05

Camote 1.15

Yuca 0.8

Flores 1

Algodon 1.17

Ají 0.8

Cultivos Permanentes por

gravedad (Limón)

0.8

Cultivos Permanente

Presurizados (Plátano)

1.05

Quinua 1.04

Chia 1

Tomate 1.15

Sandia 1

Permanente 0.8

Papaya 1

Soya 1.15

Otros 1.03

Maracuya 0.75

Marigol 1

Mani 1.5

Cacao 1.05

Suelo_descanso 0.15

Suelo_degradado 0.2

Pastos (Plátano y Pasto) 0.9

Vid 1.05

Páramos 0.5

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Cultivo Coeficiente de cultivo (Kc)

Agricultura Temporal Feb

Abr

May

Jun

Oct

Nov

Dic

1

1

0.8

0.2

0.2

0.25

0.8

Agricultura Riego Feb

Abr

May

Jun

Oct

Nov

Dic

1.2

1.2

1

0.9

0.9

0.9

0.9

Bosque Jun

Jul

Nov

Dic

1.2

1

1

1.2

Matorral May

Jun

Nov

Dic

0.8

0.7

0.7

0.8

Fuente: (FAO, 2006)

Tabla 6. Parámetros de suelo para todas las coberturas de tierra identificadas

Fuente:

1: Resultados de la calibración.

2: Basado en (Buytaert W., 2006)

Demanda poblacional

WEAP determina la demanda poblacional mediante la cantidad de población y la dotación de agua

asignada. Durante los años del modelo, se utiliza datos del Instituto Nacional de Estadística e Informática

(INEI). INEI que emplea una tasa de crecimiento a año de referencia del censo, que en nuestro caso fue

el del 2007, para determinar la cantidad de población antes y después del año de referencia del censo. La

información de dotación de agua se obtuvo de la EPS Grau y del PGRHC CHP. La Tabla 7, presenta

todas las demandas de agua existentes en la Cuenca Chira entre distritos y centros poblados.

Capacidad

de

almacena

miento

(mm)

Capacida

d de

profunda

de agua

(mm)

Factor de

resistencia

a la

escorrentía

Conductividad

en la zona de

raíces

(mm/mes)

Conductiv

idad en la

zona

profunda

Preferenc

ia de la

dirección

de flujo

Inicia

l Z1

(%)

Inicial

Z2 (%)

Todas las

coberturas y

cultivos (1)

450 900 4 400 650 0.2 30 30

Páramos(2) 300 900 8 450 650 1 30 30

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Tabla 7. Datos asociados a las demandas poblacionales

Nombre de la Demanda

Poblacional

Tasa de crecimiento (%)

(1)

Cantidad de Población

(2)

Dotación anual de agua (m3/s)

(3)

Sullana 1.44 194570 60.96

Paita 2.52 80355 114.25

Talara 0.48 119295 84.68

Sechura 2.71 67869 91.25

Piura 1.33 702976 104.76

Huarmaca 0.78 39416 60.96

Frías 0.87 23005 60.96

Rural Chira 0.37 138514 65.7

Canchaque -0.89 18053 60.96

Tunal -1.11 5115 60.96

Yamango -0.37 9978 60.96

Faique 0.04 9096 60.96

Bigote -0.59 6965 60.96

Santo Domingo -1.09 7957 60.96

Paltashaco -0.42 4289 60.96

Chalaco -0.83 921 60.96

Chulucanas 0.2 76205 60.96

La Matanza -0.11 14421 60.96

Salitral -1.01 8516 60.96

Buenos Aires 0.01 8516 60.96

Fuente: 1: (INEI, 2007)

2: (EPS – Grau, 2013) 3: (PGRHC – CHP, 2013)

Otras demandas

Están constituidas por demandas de uso piscícola e industrial que tienen un valor constante durante el

año establecido en el PADH, que es el documento donde se planifica la distribución del agua. En él se

establecen dos campañas, la campaña chica entre Agosto y Diciembre del 2014 y grande entre Enero y Junio del 2015. La Tabla 8, presenta estas tres demandas determinada para este periodo.

Tabla 8. Demandas de agua piscícola e industrial dentro de la Cuenca Chira-Piura

Nombre de la Demanda Demanda (mm3/año)

Aqua (Piscícola) 181.44

Ecoacuícola (Piscícola) 9.49

Industrial 2.53

Fuente: (CRHC CH-P, 2014)

19

Caudales

Esta información es clave para la calibración. Sin embargo, en la zona de estudio no se cuenta con un

adecuado registro histórico de aforos, Se determinó que el periodo más homogéneo y completo

corresponde de 1973 a 1991, y las estaciones que cumplen estas características son las que se muestran en la Tabla 9 y la Figura 8.

Tabla 9. Estaciones de Caudales Medios Utilizadas

Estación Nivel (msnm)

Periodo

Alamor en Saucillo 290 1972 - 1992

Ardilla 150 1972 - 1993

Barrios 298 1972 - 1993

Bocatoma Zamba 585 1972 - 2011

Carrasquillo 98 1972 - 1982

Chililique 299 1973 - 1991

El Arenal en Puente Boquerón 1194 1972 - 1993

El Ciruelo 202 1975 - 1993

Estación Vicín 272 1972 - 1993

Malacasí 128 1972 - 1992

Paraje Grande Quiroz 555 1973 - 1993

Puente Internacional Macara 408 1973 - 1993

Puente Ñacara 119 1972 - 1991

Puente Paltashaco 540 1972 - 1991

Puente Sanchez Cerro 23 1972 - 1993

Puente Santa Rosa 626 1972 - 1993

Puente Sullana 32 1972 - 1993

Canal Biaggio Arbulú (medidor) 23 1985 - 2008

San Francisco 74 1972 - 1982

San Pedro 254 1973 - 1993

Tambogrande 66 1972 - 1991

Teódulo Peña 193 1972 - 1992

Fuente: (PMGRH CH-P, 2014)

20

Figura 8. Ubicación de estaciones de caudal utilizadas para la cuenca Chira-Piura

Calibración

El proceso de calibración 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, ellos incluye: la eficiencia de Nash Sutcliffe y el Bias

(sesgo). (Centro de Cambio Global-Universidad Católica de Chile, 2009).

Las Figuras 9 y 10, y la Tabla 10 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.

21

Figura 9. Calibración en la estación Teódulo Peña

Streamflow (below node or reach listed)

Scenario: Reference, All months (12), River: RCorrSimulado Observado (Teodulo Peña)

Jan

1973

May

1973

Oct

1973

Mar

1974

Aug

1974

Jan

1975

Jun

1975

Nov

1975

Apr

1976

Sep

1976

Feb

1977

Jul

1977

Dec

1977

May

1978

Oct

1978

Mar

1979

Aug

1979

Jan

1980

Jun

1980

Nov

1980

Apr

1981

Sep

1981

Feb

1982

Jul

1982

Dec

1982

May

1983

Oct

1983

Mar

1984

Aug

1984

Jan

1985

Jun

1985

Nov

1985

Apr

1986

Sep

1986

Feb

1987

Jul

1987

Dec

1987

May

1988

Oct

1988

Mar

1989

Aug

1989

Jan

1990

Jun

1990

Nov

1990

Apr

1991

Sep

1991

Billion L

iter

150

140

130

120

110

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

22

Figura 10. Calibración en la estación Puente Internacional Macará

Streamflow (below node or reach listed)

Scenario: Reference, All months (12), River: Río ChiraObservado(Puente Internacional Macara) Simulado

Jan

1973

Jun

1973

Nov

1973

Apr

1974

Sep

1974

Feb

1975

Jul

1975

Dec

1975

May

1976

Oct

1976

Mar

1977

Aug

1977

Jan

1978

Jun

1978

Nov

1978

Apr

1979

Sep

1979

Feb

1980

Jul

1980

Dec

1980

May

1981

Oct

1981

Mar

1982

Aug

1982

Jan

1983

Jun

1983

Nov

1983

Apr

1984

Sep

1984

Feb

1985

Jul

1985

Dec

1985

May

1986

Oct

1986

Mar

1987

Aug

1987

Jan

1988

Jun

1988

Nov

1988

Apr

1989

Sep

1989

Feb

1990

Jul

1990

Dec

1990

May

1991

Oct

1991

Tri

llio

n L

iter

1.10

1.05

1.00

0.95

0.90

0.85

0.80

0.75

0.70

0.65

0.60

0.55

0.50

0.45

0.40

0.35

0.30

0.25

0.20

0.15

0.10

0.05

0.00

23

Tabla 10. Resultados de la calibración en las estaciones Teódulo Peña y Puente internacional Mácara

Estación Teodulo Peña Puente Internacional Mácara

Eficiencia Nash-Sutcliffe 0.90 0.69

Sesgo -3.1 -9.8%

R2 0.85 0.84

Además de tener la confiabilidad de que el modelo represente bien el proceso hidrológico mediante el

proceso de calibración de los caudales simulados con los reales, también existe la necesidad de contar

con un modelo que estime las demandas agrícolas adecuadamente. Es importante porque esta

herramienta ya se está usando por el PECHP para generar información de distribución de agua para los

diferentes usos dentro de la cuenca. Para este fin, se calibraron también las demandas, comparando los

valores establecidos para cada comisión dentro del PADH y las generadas por WEAP, mediante la

manipulación de los umbrales de irrigación, que son parámetros que restringen o activan la irrigación

dentro del modelo. Las Figuras 11 y 12 se 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 azul la

demanda simulada.

24

Figura11. Calibración de la demanda de agua agrícola para la

comisión Sechura

Figura 12. Calibración de la demanda de agua agrícola para la comisión Medio Bajo Piura

25

SEGUNDA ETAPA: IMPLEMENTACIÓN DE LAS INCERTIDUMBRES Y ESTRATEGIAS

Se inició con la identificación y posterior implementación de incertidumbres al modelo WEAP. La Tabla

11, presenta las incertidumbres identificadas por los principales actores involucrados en la gestión del

recurso hídrico. Dentro de estas incertidumbres el clima futuro juega un papel importante, ya que, es

considerada una incertidumbre transversal a las demás, su análisis, tratamiento y consecuente

generación de escenarios climáticos identificados para la zona estuvo a cargo

al proyecto PARA–Agua.

Tabla 11. Incertidumbres Implementadas y escenarios asociados Incertidumbres

Área de Páramos

Escenario base: Corresponde al área actual de

páramos que es 46204 has, distribuida en todos los

catchments que tienen esta cobertura. (1)

Escenario de reducción: Se considera una reducción

del área actual en un 30% de manera proporcional a

todos los catchments que tienen este tipo de

cobertura.

Área agrícola

Escenario base: Corresponde al área actual agrícola

que es de 148903 has: (2)

Escenario de expansión agrícola: Corresponde al área

total bajo riego que es apta para esta actividad, a la

que le corresponde un área de 213640.6 has (3)

Cambio de tipo de cultivos

Escenario base: Corresponde al área actual destinada

al cultivo de arroz en la Junta de Usuarios de Medio y

Bajo Piura, que es de 11001.6 has. (4)

Escenario de cambio en el tipo de cultivo: Plantea

cultivar quinua en un área de: 11001.6*0.20 =2200.3

has distribuidas en las diferentes comisiones de riego

de esta Junta de Usuarios.

Crecimiento Poblacional Escenario base: Corresponde a la tasa de crecimiento

determinada para cada distrito y en algunos casos

centros poblados ubicados en la Cuenca.

Escenario de una mayor tasa de crecimiento

poblacional: Plantea duplicar la tasa de crecimiento

actual.

Cambio climático Escenario base: Corresponde a la información

climática histórica (1972 – 1992)

Escenario de cambio climático: Plantea 5 escenarios

de clima de modelos globales. (5)

Fuente:

(1): (GORE Piura, 2012)

(2 ,3 y 4): (PGRHC CH-P, 2012) (5): (Max Planck Institute for Meteorology, National Center for Atmospheric Research , 2014)

26

Una vez conocido el desempeño de la cuenca frente a la vulnerabilidad determinada por las

incertidumbres, se procedió a evaluar las estrategias a implementar. Las estrategias presentadas en la

Tabla 12 son el resultado de un proceso de refinamiento a partir de las estrategias originales propuestas

en el taller XLRM. Estas estrategias que pasaron por diversas etapas entre ellas el Taller de

Vulnerabilidad, sesión virtual y por último los resultados del Primer Taller de Desempeño. Cada una

cuenta con dos niveles de implementación para evaluar mejor el desempeño de la cuenca. Para el caso

del nivel 2 en la estrategia de forestación, reforestación, y agroforestería se determinó junto a los

especialistas del PMGRH CHP el área de forestación y reforestación a replicar de igual manera los distritos con potencial forestal ayudados de la información de la ZEE Piura.

La implementación de cada estrategia requirió contar con determinada información, que fue obtenida de

diferentes instituciones que tienen incidencia en la gestión del recurso hídrico, a las cuales también se hace referencia.

Tabla 12. Estrategias y sus niveles propuestos

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

bartolomè 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,

espindola, 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.

T =10 500 Has

(Meta para el año

2025 dentro del

PGRHC CHP)

Nivel 1 + Otros

distritos con

aptitud forestal

(diferente año de

implementación)

27

Estrategia Nivel 1 Nivel 2 Nivel 2 DO

(Diferente

orden)

Meta: Mejora

en la Eficiencia

de riego*

7. Eficiencia Operativa Posible (2025)

Chira: 65 %

S. Lorenzo: 70%

Alto Piura: 70%, M&B 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. A partir del 2020

A partir del 2025

A partir del

2030

Afianzamiento

de la Presa

Poechos

9. 750 MM3 - A partir del 2020

750 MM3 - A partir

del 2025

750 - A partir del

2030

Fuente:

1,2 y 4: (GORE Piura, 2013)

3: (PGRHC CH-P, 2012)

En base a las estrategias presentadas en la Tabla 12, se generaron estrategias integradas, que consideran

dos niveles de implementación y un tercero basado en el nivel 2 pero con diferente orden de

implementación. Cada nivel representa el grado de alcance del proyecto, en el caso de los proyectos de

reforestación hace referencia al área a reforestar o forestar, nivel 1 menor área a comparación del nivel

2. En el caso de las eficiencia del mismo modo, el nivel 1menor eficiencia a comparación del nivel 2. Con

respecto a las presas, el nivel 1 indica un año de implementación más cercano que el nivel 2. Además,

proponen diferentes combinaciones y están evaluados en los 3 horizontes de tiempo establecidos en el PGRHC CHP (Corto, mediano y largo plazo).

Las Tablas 13, 14 y 15 muestran estas diversas opciones en consideración.

Tabla 13.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

(empieza en 2020)

Vilcazán (2020) Mejora en la eficiencia (2025)

28

Tabla 14. Estrategias Integradas – Nivel 2

Plazo Estrategias Integradas (Nivel 2)

Corto (2020)

Estrategia Integrada 3

Forestación y

reforestación

(2025)

Mediano (2025)

Estrategia Integrada 4

Forestación y

reforestación (2025)

Vilcazán (2025)

Largo

(2030)

Estrategia

Integrada 5

Forestación y

reforestación (2025)

Vilcazán (2025) Mejora en la

eficiencia de riego (2035)

Tabla 15. Estrategias Integradas – Nivel 2 – Diferente orden

Plazo Estrategias Integradas (Nivel 2) –

Diferente Orden

Corto

(2020)

Estrategia

Integrada 6

Mejora en la

eficiencia de riego (2020)

Mediano (2025)

Estrategia Integrada 7

Mejora en la

eficiencia de riego

(2020)

Forestación y

reforestación

(2025)

Largo

(2030)

Estrategia Integrada 8

Mejora en la

eficiencia de riego (2020)

Forestación y

reforestación (2025)

Vilcazán (2035)

La estrategia del Afianzamiento de Poechos se analizó de forma independiente con la finalidad de

conocer sus efectos particulares. Esta es considerada una alternativa que logrará grandes beneficios con

respecto a la gestión de los Recursos Hídricos dentro de la Cuenca Chira-Piura. Esta Estrategia Integrada propone diferentes opciones de inicio de operación de la presa presentadas en la Tabla 16.

Tabla 16. Estrategia independiente: Afianzamiento de la presa 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

La implementación de las estrategias en WEAP se realiza mediante “Key assumptions” vinculados a la

programación de scripts que corren el modelo para las diferentes combinaciones de incertidumbres y

estrategias. Para poder visualizar las variables usadas, se entra a la ventana de “Data”, se escoge el

catchment u objeto donde se ha implementado la estrategia, y el escenario “Referencia” en la parte

superior de la ventana y de esta forma se encuentran las siguientes expresiones. En siguiente tabla, se

29

muestran como ejemplo la lógica de las expresiones utilizadas para la implementación de las estrategias en algunos catchments.

Dentro de la programación:

“If”, Expresa una condición: “Si”

“,”: Entonces

Key\Estrategia\”Nombre de la estrategia”: Indica la ruta de la ubicación de la estrategia dentro del “Key assumption”

Es aquí donde se puede manipular el valor del “Key Assumption”. Colocamos “0” si se quiere mantener

desactivada la estrategia, y “cualquier otro valor” si se quiere activarla.

Cada estrategia integrada se analizó de manera independiente en WEAP. A continuación, en la Tabla 17 se muestra a manera de ejemplo la implementación de la primera Estrategia Integrada.

Tabla 17. Key Assumptions asociadas a la implementación de Estrategia Integrada I

Estrategia Integrada 1: Forestación y

reforestación + Vilcazán

Expresión asociada al Key Assumption

- Mejoramiento y conservación de los suelos

degradados bajo el sistema de agroforestería en

la zona media y alta en el distrito de Sapillica.

- Recuperación del servicio ecosistémico de

regulación hídrica en la subcuenca Chalaco.

Catchment: Chip_3000_3500

Dato: Area

If(Key\Estrategias\Agroforest = 0, 87.44, 84.22)

Si a la estrategia de agroforestería se le asigna un

valor de “0”, la cobertura de matorral que es a la

que se reemplaza por el área agroforestada,

considerará 87.44% del área del catchment; y si

no, considerará 84.22 % de este. La diferencia:

3.22% corresponde a la nueva área agroforestada.

Catchment: TPPI_0_2500

Dato: Area

If(Key\Estrategias\Reforestacion = 0, 55.38, 50.5)

Si a la estrategia de agroforestería se le asigna un

valor de “0”, la cobertura de matorral que es a la

que se reemplaza por el área agroforestada,

considerará 55.38% del área del catchment; y si

no, considerará 50.5 % de este. La diferencia: 4.88% corresponde a la nueva área reforestada.

- Afianzamiento del sistema hidráulico de la

irrigación San Lorenzo (Construcción de la

presa Vilcazán)

Presa Vilcazán

Dato: Capacidad de almacenamiento

If(Key\Estrategias\Reservorio1 = 0, 0, If(Year <

30

Estrategia Integrada 1: Forestación y reforestación + Vilcazán

Expresión asociada al Key Assumption

2020, 0, 120))

Si a la estrategia del reservorio se le asigna un

valor de “0”, entonces la capacidad de

almacenamiento de la presa es cero; y si no, a

partir del año 2020 que es el año de inicio de

operación de la presa, tendrá 120 mm3

almacenables.

Fuente: Basado en (Gobierno Regional Piura, 2013)

En el caso de la estrategia integrada del Afianzamiento de la Presa Poechos, la implementación se

desarrolló como se muestra en la Tabla 18, que de igual manera representa la lógica empleada para la implementación de la estrategia integrada 10 en WEAP.

Tabla 18. Key Assumptions asociadas a la implementación de Estrategia Integrada 10

Estrategia 10 Expresión asociada al Key Assumption

Afianzamiento de la Presa Poechos

Presa Poechos

Dato: Capacidad de almacenamiento (Ver

expresión en el modelo)

Si a la estrategia del reservorio se le asigna un

valor de “0”, entonces la capacidad de

almacenamiento de la presa es cero; y si no, a

partir del año 2025 que es el año propuesto para

la elevación del dique, Poechos contaría con 750 mm3.

*Siguiendo la misma lógica se implementaron las otras estrategias que proponen diferentes años de inicio de operación de la presa.

CONCLUSIONES

Se cuenta con un modelo WEAP para cuenca Chira-Piura que es capaz de representar el proceso

hidrológico de la cuenca mediante el método lluvia-escorrentía (humedad de suelo). Este es un modelo

calibrado con representaciones del suministro y demanda de agua para la región de Piura, construido

dentro del proceso de Apoyo a las Decisiones Robustas de PARA-Agua. Este modelo incluye escenarios

de incertidumbre que permiten conocer el desempeño de la cuenca frente a diferentes factores

externos de los cuales los actores y tomadores de decisión no tienen control, como son: el clima, la

expansión agrícola, los cambios en el tipo de cultivo, el área de páramos y el crecimiento poblacional

31

identificadas para la cuenca. Estas incertidumbres determinaron la vulnerabilidad, y fue el diagnóstico

utilizado para guiar la identificación de las estrategias de adaptación al cambio climático del proyecto.

Actualmente, existen otras utilidades derivados de los resultados de modelo que están apoyando en la

elaboración de herramientas de gestión, como es el caso del PADH, que planifica la distribución de agua a nivel multisectorial.

Por otro lado, el enfoque de estrategias integradas y su implementación en WEAP, sumado a otros

resultados del modelo, ofrece a los gestores y tomadores de decisión una amplia gama de posibilidades

e información que tienen la capacidad de sustentar actividades relacionadas a la planificación y gestión de

los recursos hídricos; y su vez contribuye en la identificación de aquellas estrategias financiables por fondos, todo esto en un contexto de cambio climático.

El modelo WEAP de Chira-Piura asociado al presente documento se encuentra en el folder

Model_Piura_31Mar_2015.zip entregado. Una descripción de cómo acceder dicho zip folder se incluye en el Anexo 1 en inglés.

32

BIBLIOGRAFÍA

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agua de los cultivos. Roma.

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Lorenzo. Piura.

GORE (Gobierno Regional) (2012). Zonificación Ecológica Económica de la Región Piura. Piura.

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irrigación San Lorenzo. Piura.

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hídrica en la subcuenca Chalaco. Piura.

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PMGRH (Proyecto de Modernización de la Gestión de los Recursos Hídricos). (2014). Piura.

35

U.S. Agency for International Development

PARA-Agua Project

Calle Miguel Dasso 134-Ofic. 702

San Isidro

Lima, Peru

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