Hidrología

Este capítulo Hidrológico está orientado a dos temas fundamentales en los estudios EIA para el sector minero: 

a) Caracterizar el régimen pluviométrico en el área de estudio del Proyecto - Régimen pluviómetro con datos satelitales y 

b) Caracterizar el régimen de descargas de los cursos relevantes para el Proyecto - cálculo de la serie de caudales con WEAP.

1. Caracterización del régimen pluviométrico - Data Satelital

Los patrones de lluvia pueden ser muy variables en el espacio y en el tiempo, la estimación precisa de la distribución espacial de la precipitación en zonas extensas y diversas es compleja. Para la toma de decisiones y para la planificación hidrológica, la información más real y precisa es fundamental, siendo la precipitación el principal elemento del ciclo hidrológico.

El método tradicional para el análisis de información pluviométrica comprende la elaboración de tablas con valores promedios a nivel mensual y anual de la variable precipitación, la construcción de hidrogramas, curvas de doble masa y pruebas estadísticas, con el fin de identificar y si es necesario cuantificar inconsistencias, saltos o tendencias de los datos, sin embargo los problemas de calidad, disponibilidad y cobertura que presentan los pluviómetros no existen en los productos satelitales de precipitación que se encuentran disponibles en la actualidad.

Referente a la información satelital, se considerá los datos satelitales de la Misión de Medición de las Lluvias Tropicales TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission), estando en marcha en 1997 (Simpson et al. 1996, Kummerow et. al. 1998). El objetivo de la misión fue proporcionar estimaciones precisas globales de precipitación tropical mediante el uso de una combinación de instrumentos diseñados exclusivamente para la observación de la lluvia. Además, los productos satelitales son calibrados con observaciones de estaciones meteorológicas. La creciente cantidad de datos de sensores remotos disponibles para la precipitación y de otras variables biofísicas relacionadas, como los índices de vegetación y altitud, ofrecen la oportunidad de llegar a estimaciones más detalladas y precisas de precipitación. Un enfoque innovador, combinando estas fuentes de información con las observaciones terrestres permite la estimación precisa de los patrones de precipitación y su variabilidad espacial temporal.

Se realiza primero la validación de la información pluviométrica de las estaciones cercanas a su área de estudio, estas estaciones pueden presentar déficit de información, la cual hay que completar.

2. Análisis de la precipitación
2.1 Validación de la información Pluviométrica
En la figura 01 se muestra un ejemplo de información de estaciones pluviométricas con data faltante.

Figura 01: Análisis comparativos de estaciones pluviométricas

La información indica que existe cierto grado de similitud en las tendencias de las estaciones. Ahora el coeficiente de Pearson nos muestra una correlación promedio de 0.82 de todas las estaciones evaluadas, entonces el grado de relación y/o dependencia es considerable.

2.2 Validación de la información Satelital TRMM

La validación se basa en comparar los registros de precipitación de la estación pluviométrica con los datos de las imágenes de satélite TRMM (estaciones con información de 20 años de precipitación mensual en forma continua en base a datos satélites), con el fin de comprobar que los datos satelitales representan adecuadamente los patrones de precipitación.

Para la validación de la información TRMM en una serie histórica de 18 años, se realizó el control visual de los datos de la estación pluviométrica y la información satelital los cuales se muestran en la Figura 02 

Figura 02: Análisis comparativo de las estación 

pluviométrica y datos satelitales -TRMM

En orden de comparar los datos satelitales TRMM con información pluviométrica se adicionó el criterio de error para obtener una comparación más objetiva de las diferencias entre los valores del sensor y los valores observados, para ello se calcularon dos coeficientes, correlación Pearson y el coeficiente de correlación lineal. El coeficiente de correlación Pearson resultó 0.77 (TRMM 1) y 0.79 (TRMM 2) y para el análisis de regresión lineal 0.60 y 0.63, siendo la regresión lineal la que se adecua mejor a los datos de precipitación para esta serie histórica en evaluación.

Los resultados del ajuste para ambas estaciones virtuales con la información de la estación pluviométrica fueron de 0.98 con el coeficiente de correlación de Pearson y 0.96 con  el análisis de regresión lineal para ambas estaciones.

Figura 03: Análisis de regresión Lineal ajustada (Estación pluviométrica Vs Estación TRMM)

La figura 03 muestra el grado de correlación lineal de las estaciones virtuales ajustadas con los datos de la  estación pluviometrica. Este gráfico demuestra una buena correlación entre los valores de la estación  pluviométrica y los datos satelitales TRMM, estos resultados son aceptables, en términos generales podemos concluir que los datos del TRMM para este periodo de 18 años, se adecuan a los regímenes de lluvia en el periodo considerado para el área de estudio del Proyecto. Ver Figura 04

Figura 04: Análisis comparativo de las estaciones virtuales TRMM - Ajustadas