Informe-de-estudio-hidrologico.docx

UNIVERSIDAD NACIONAL DE HUANCAVELICA FACULTAD DE CIENCIAS DE INGENIERÍA ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE CIVIL-HUANCAVELICA

Presentado en cumplimiento de la cátedra de Irrigación y Obras Hidráulicas

      

CABALLERO HUAMÁN, Cynthia CHANCHA CALDERÓN, Julio CONTRERAS ESPINOZA, Ivette ESPINOZA VILLA, William Luis MAYHUA CALDERÓN, Johan QUISPE ROJAS, Gloria TAIPE HUIZA, Ruth Katerine

Catedrático: Ing. Kennedy Gómez Tunque

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CONTENIDO I.

ASPECTOS GENERALES ........................................................................................................... 4 1.

Introducción.................................................................................................................... 4

2.

Antecedentes .................................................................................................................. 5

3.

Objetivos.......................................................................................................................... 5

4.

Justificación ................................................................................................................... 6

5.

Descripción de la Metodología empleada ............................................................... 6

II.

UBICACIÓN Y CARACTERÍSTICA DE LA ZONA DE PROYECTO: ................................................. 7 2.1.

ZONA DE PROYECTO ....................................................................................................... 7

2.2.

DELIMITACIÓN DE LA CUENCA ..................................................................................... 11

III.

ANÁLISIS DE TRATAMIENTO DE PRECIPITACIONES: ......................................................... 15

3.1. RED DE ESTACIONES DE MEDICIÓN - INFORMACIÓN HISTÓRICA ..................................... 15 3.2. ANÁLISIS DE SALTOS Y TENDENCIAS ................................................................................. 16 3.2.1 ANÁLISIS DE CONSISTENCIA SALTOS: .......................................................................... 16 3.2.2 ANÁLISIS DE TENDENCIAS ........................................................................................... 21 3.3 COMPLETACIÓN DE DATOS FALTANTES ............................................................................. 26 IV. ESTUDIO DE LA TEMPERATURA Y EVAPOTRANSPIRACIÓN ..................................................... 26 V.

OFERTA HÍDRICA................................................................................................................... 30 5.1.

DISPONIBILIDAD DE AGUA DELPROYECTO. .................................................................. 30

5.1.1.

GENERACIÓN DE CAUDALES MEDIOS MENSUALES ............................................. 30

5.1.2.

CÁLCULOS DE LOS COMPONENTES DEL BALANCE HIDROLÓGICO ....................... 31

5.1.3.

CÁLCULO DE LA PRECIPITACIÓN EFECTIVA Y CAUDALES ..................................... 33

5.1.4 GENERACIÓN DE CAUDALES MEDIOS MENSUALES............................................................ 38 5.1.5 ANÁLISIS DE PERSISTENCIA – PROBABILIDAD DE OCURRENCIA DE CAUDALES MEDIOS MENSUALES.................................................................................................................................. 40 VI.

DEMANDA HÍDRICA .......................................................................................................... 42

6.1.

ASPECTOS GENERALES ................................................................................................. 42

6.2.

CONSUMO ACTUAL DE AGUA EN LA CUENCA DE TRABAJO ........................................ 42

6.2.1.

Uso agrícola del agua ........................................................................................... 42

6.2.2. Otros consumos de agua ............................................................................................ 45 6.3. VII.

RESULTADOS DE LA DEMANDA DE AGUA EN LA CUENCA DE TRABAJO ...................... 45 BALANCE HÍDRICO ............................................................................................................ 47

7.1.

Aspectos generales....................................................................................................... 47

7.2.

Disponibilidad hídrica ................................................................................................... 47

7.3.

Demanda hídrica total en situación actual................................................................... 48

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7.4.

Balance hídrico en situación actual de la cuenca ......................................................... 48

CONCLUSIONES ............................................................................................................................ 49 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................................................... 50 ANEXOS ........................................................................................................................................ 51

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I.

ASPECTOS GENERALES 1. Introducción La fuente de agua superficial representa el elemento vital para la supervivencia del hombre, más aún cuando este lo utiliza para los distintos usos, entre los de mayor importancia están los de abastecimiento para uso poblacional, agrícola, pecuario, minero, energético y otros de menor envergadura como para el uso y mantenimiento de las especies silvestres de flora y fauna existentes (uso ecológico).

El interés económico, social y ambiental por el agua en los diferentes componentes del ciclo hidrológico para los diversos usos, se ha acrecentado de manera acelerada tanto en los países desarrollados como en los países en desarrollo. Uno de los usos relevantes, particularmente en las zonas semiáridas y áridas, de igual manera el uso de grande porcentaje de los ríos y lagos para ciertos sectores de riego. El trabajo se realizó en el Departamento de Huancavelica – Acobamba – Paucará – Chopccapampa, en la cuenca se utilizó datos de precipitaciones de Acobamba, para la completación de datos faltantes se utilizó la estación de Lircay. En el presente trabajo el producto papa tiene mayor sector de riego y claro está que la papa tiene una mayor demanda en producto para el sector de las poblaciones tanto locales como nacionales, en donde al realizar la evapotranspiración mediante el método de Hargreaves y Samani y observando el balance Hídrico de nuestros resultados se procederá a realizar la obra de riego ya que no presentará ningún problema para irrigar la zona de proyecto.

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2. Antecedentes A partir de los años 1,960, en el Perú se han iniciado estudios hidrológicos para la evaluación y cuantificación de los recursos hídricos en cuencas de mayor y menor importancia para el desarrollo agropecuario de nuestro país.

El año 1,973, el Ministerio de Agricultura asumió oficialmente esta disciplina, creando en La Dirección General de Aguas una Subdirección de Manejo de Cuencas con tres unidades: Ordenación de Cuencas, Sistema de Conservación y Sistema de Protección; caracterizando y enfatizando la primera como parte del presente trabajo.

Entre los años 1973 a 1974 como consecuencia de solicitudes dirigidas al Ministerio de Agricultura, por parte de usuarios e interesados por el uso del agua, se creó el Proyecto de Asistencia Técnica a cargo de la Dirección de Aguas, a través de la Subdirección de Manejo de Cuencas.

3. Objetivos

3.1. Objetivos Generales 

Describir, evaluar, cuantificar y simular el funcionamiento de la cuenca como un sistema hidrológico integral de los sucesos del ciclo hidrológico, analizando las principales componentes hidrometeorológicas como precipitación, evapotranspiración y la escorrentía superficial como parámetro principal e importante.



Encontrar y hallar el balance hídrico en situación actual y futura para cada unidad hidrográfica de la cuenca y a nivel de los distintos sistemas consumidores de agua, prebendo el uso y demanda total del uso del agua.

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3.2. Objetivos Específicos: 

Diagnóstico de las características generales de la cuenca.



Estudio de la precipitación en la cuenca, como una base para

la

modelación

matemática

precipitación

–

escorrentía. 

Determinar la demanda hídrica a nivel mensual de las diferentes comisiones de regantes que se encuentran dentro de la cuenca.



Realizar el balance hídrico a nivel mensual para cada sector de riego dentro de la micro cuenca de Paucará.

4. Justificación 

El estudio hidrológico está orientado principalmente a la evaluación, cuantificación y simulación de la cuenca, mediante el estudio de los procesos de funcionamiento de la cuenca; así como de sus componentes geomorfológicos, coadyuvando a ellos, los elementos meteorológicos y la escorrentía superficial

5. Descripción de la Metodología empleada En el presente trabajo calculó el ETo mediante Hargreaves y Samani, para el posterior Balance Hídrico, se utilizó el programa de Arcgis 10.3 para poder delimitar la cuenca y obtener las áreas a irrigar y Las hojas de Excel para poder hacer los cálculos los cuales están presentados en el previo trabajo. La obtención de la medición se dio en base a los datos recopilados de las estaciones, ya que no se puede ir al sitio de irrigación y no contar con instrumentos necesarios para poder hacerlo tales como sensores los cuales miden la temperatura, en tal sentido solo se hizo hojas de Excel en donde se procesó los datos.

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II.

UBICACIÓN Y CARACTERÍSTICA DE LA ZONA DE PROYECTO: 2.1.

ZONA DE PROYECTO Se encuentra entre las coordenadas UTM: 

ESTE

: 488200 – 488700 m



NORTE

: 8620500 – 8623800 m



ALTITUD

: 3,880 a 4,325 msnm

Ubicación Política 

Región

:

Huancavelica



Departamento

:

Huancavelica



Provincia

:

Acobamba



Distrito

:

Paucara



Centro Poblado

:

Chopccapampa

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MAPA POLÍTICO REGIONAL

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ÁREAS A IRRIGAR: ÁREA A IRRIGAR Y CAPTACIÓN

Como podemos observar la cota de captación tiene que ser de preferencia más elevado que la cota de área a irrigar; para mayor fluidez del agua.

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SECTOR PARA IRRIGAR PAPA

Sector para papa AREA: 4.8709 Ha

SECTOR A IRRIGAR PARA HABA

Sector para haba AREA: 2.1019 Ha

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2.2.

DELIMITACIÓN DE LA CUENCA La delimitación de la cuenca a irrigar se hizo mediante el software Arcgis, la página Aster Gdem, y la utilización de Google Eart.

ÁREA DE LA CUENCA: 116.30684km2

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CUADRO 2.2.1 ÁREAS PARCIALES POR INTERVALOS DE ALTITUDES PARA EL CÁLCULO DE LA ALTITUD MEDIA DE LA CUENCA, CURVA HIPSOMÉTRICA Y FRECUENCIA DE ALTITUDES

DONDE:     

Cpro Aacu Asal %tot %Tqq

: Promedio de cotas. : Área Acumulada. : Área sobre las alturas. : Porcentaje total. : Porcentaje que queda del total.

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2.2.1. CURVA HIPSOMÉTRICA: La representación gráfica entre los porcentajes de área acumulada por encima de las elevaciones altitudinales para la cuenca del centro poblado de Chopccapampa del distrito de Paucará, se muestran en los gráficos N° 2.2.1.1. La características de la curva hipsométrica de la cuenca, es de una pendiente creciente, en esta cuenca el carácter decreciente de la pendiente de la curva hipsométrica es un indicador de que el mayor porcentaje de superficie se concentra a altitudes mayores. Curva hipsométrica de la cuenca de caudal ofertante es una cuenca joven por la curva que presenta una curva con una pendiente pronunciada. 2.2.2. FRECUENCIA DE ALTITUDES: La distribución gráfica del porcentaje de superficies ocupadas por diferentes rangos de altitud para la cuenca de Chopccapampa, se distingue en el gráfico N° 2.2.2.1. La cuenca de Chopccapampa, concentra mayor porcentaje de área entre las altitudes 3900 – 4000 y en las altitudes de 4124msnm., lo cual explica la eficiencia de su rendimiento hídrico, que nos da mayor aporte hídrico. En el polígono de frecuencias, a una cota de 4198 m existe mayor porcentaje de área que ocupa dicha cuenca.

Para el cálculo de los parámetros de relieve de la cuenca se usó a través de códigos de programación con el software Python 2.7 el código usado se muestra en el ANEXO Nº 2.2.1

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GRÁFICO N°2.2.1.1 PARÁMETROS DE RELIEVE - CUENCA DE CHOPACCAPAMPA

Fuente: Propia GRÁFICO N°2.2.2.1 PARÁMETROS DE RELIEVE - CUENCA DE CHOPACCAPAMPA

Fuente: Propia

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III.

ANÁLISIS DE TRATAMIENTO DE PRECIPITACIONES: 3.1. RED DE ESTACIONES DE MEDICIÓN - INFORMACIÓN HISTÓRICA La información que cuenta el presente Proyecto ha identificado 01 estaciones que controlan el parámetro pluviométrico, las mismas que cuentan con periodos variables de observación entre los años 1,992 2,005. La estación de Acobamba está ubicada en las siguientes coordenadas latitud: 12º51’11’’; longitud: 74º33’37’’ pertenecientes al distrito, provincia de Acobamba y departamento de Huancavelica. Las estaciones en su totalidad son administradas por el SENAMHI. El CUADRO Nº 3.1.1, se resume la información histórica pluviométrica total mensual de la estación Acobamba identificada para el Proyecto.

CUADRO Nº 3.1.1, PRECIPITACIÓN TOTAL MENSUAL HISTÓRICA AÑO PROMEDIO (1992 – 2005) año 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 minimo maximo desv. Stand promedio

ene 3.2 124.7 84.5 92.8 108.8 135.6 74.1 147.8 147.9 215.8 71.5 80.6 95.1 71.5 3.200 215.800 49.687 103.850

feb 12.4 87.6 94.3 89 109 110 111.4 163.6 211.1 49.6 210.2 134.9 141.1 51 12.400 211.100 57.164 112.514

mar 7 57.4 35.2 66.3 127.1 62.3 85 65.8 147.2 110.5 116.6 113.2 45.3 83.3 7.000 147.200 39.120 80.157

abr may jun 6.1 7.5 20.1 22.8 16 SD 32.7 1.2 1.4 7.3 SD 4.6 49.9 1.1 3.5 42.3 14.7 SD 28.7 3.6 10.5 33.9 2 16.8 10.8 20.6 26.6 34.2 54.4 4.9 50.4 37.2 1.4 80.7 8.2 0.9 24.3 20.7 20.2 19.8 12.2 2.4 6.100 1.100 0.900 Fuente: Senamhi 80.700 54.400 26.600 19.959 15.550 9.097 31.707 15.338 9.442

jul 10.1 10.7 SD 9.9 SD 7.4 SD 6.5 32.6 38.3 19.1 SD 15 11.7 6.500 38.300 10.884 16.130

ago 50.8 26.5 SD 8.2 16.5 29.9 10.4 SD 4.9 17.7 22.8 54.9 7.5 6.7 4.900 54.900 16.791 21.400

sep 13.5 13.7 12.5 32.1 18.1 54.2 19.5 47.7 7.9 38.6 55.8 28.4 23.4 11.8 7.900 55.800 16.347 26.943

oct 58.4 23.7 14.5 35.1 62.4 52.6 86.2 14 55.5 40 71.4 11.6 38.1 116.8 11.600 116.800 29.936 48.593

nov 45.8 57.3 19 53 47.7 101.1 42.8 86.9 27.6 73.7 96.1 35.6 43.5 38.1 19.000 101.100 25.296 54.871

dic 33.1 86.3 31.9 53.3 68.3 87.3 117.8 70 133.1 129.4 125.6 132.4 151.5 141.3 31.900 151.500 40.932 97.236

SUM 268 526. 327. 451. 612. 697. 590 655 825. 807. 878. 681. 625. 566. 268.0 878.1 176.1 608.0

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CUADRO Nº 3.1.2, se resume la información de variación de temperatura y humedad relativa de la estación Acobamba. VARIACION DE LA TEMPERATURA Y HUMEDAD RELATIVA ESTACION ACOBAMBA

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

TM °C 12.3 12 12 12 11.4 10.8 10.4 10.9 12.2 13.1 13.8 12.9 11.98

T MIN 3.7 3.5 3.4 2.9 2.5 1.9 1.7 2 2.8 3.3 3.1 3.3 2.84

T MAX 16.8 16.8 16.7 17.2 17.7 17.7 17.6 17.6 17.5 17.8 18.3 17.6 17.44

HR % 85.7 86.8 85.5 82.4 81.1 77.7 76.2 77 79.2 81 79.7 82.2 81.21

FUENTE: Registros Senamhi Temperatura media TM en °C periodo 1992-2005

3.2. ANÁLISIS DE SALTOS Y TENDENCIAS 3.2.1 ANÁLISIS DE CONSISTENCIA SALTOS: El análisis de consistencia de la información hidrológica, se realiza mediante los siguientes procesos: 1. Consistencia de la Media El análisis estadístico consiste en probar, mediante la prueba t (prueba de hipótesis), si los valores medios de las submuestras, son estadísticamente iguales o diferentes con una probabilidad del 95% o con 5% de nivel de significación, de la siguiente manera: a. Cálculo de la media y de la desviación estándar para las submuestras, según:

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b.

Cálculo del (tc) calculado según:

c.

Cálculo del t tabular tt: El valor crítico de t se obtiene de la tabla t de Student (ANEXO Nº4.4), con una probabilidad al 95%, ó con un nivel de significación del 5%, es decir con α/2 = 0.025 y con grados de libertad; y = n1 + n2 - 2.

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2. Consistencia de la Desviación Estándar El análisis estadístico consiste en probar, mediante la prueba F, si los valores de las desviaciones estándar de las submuestras son estadísticamente iguales o diferentes, con un 95% de probabilidad o con un 5% de nivel de significación, de la siguiente forma: a. Cálculo de las varianzas de ambos períodos:

b. Cálculo del F calculado (Fc) según:

c. Cálculo del F tabular (valor crítico de F ó Ft), se obtiene de las tablas F (ANEXO Nº4.5) para una probabilidad del 95%, es decir, con un nivel de significación α = 0.05 y grados de libertad:

Donde: G.L.N=grados de libertad del numerador. G.L.D=grados de libertad del denominador.

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d. Comparación con el Fc con el Ft:

3. Corrección de los datos En los casos en que los parámetros media y desviación estándar de las sub muestras de las series de tiempo, resultan estadísticamente iguales, la información original no se corrige, por ser consistente con 95% de probabilidad, aun cuando en la doble masa se observe pequeños quiebres. En caso contrario, se corrigen los valores de las sub muestras mediante las siguientes ecuaciones:

En el GRÁFICO N° 3.2.1.1 se muestra los histogramas de precipitación y los criterios que se tomaron para la corrección de saltos, primera corrección: entre los meses de enero 1999 a febrero del 2002 primer tramo y los meses entre enero 1992 a diciembre del 1998 segundo tramo, la corrección se hará al primer tramo, de acuerdo al análisis visual gráfico en donde se refleja como picos muy altos o valores muy altos en el primer tramo, como se puede ver en el GRÁFICO Nº3.2.1.1 se aprecia que existe salto y se toma estos tramos para homogenizarlo y según los cálculos existen salto en la media y varianza; el procedimiento de estos cálculos se muestran en el ANEXO Nº3.1.

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GRAFICO N° 3.2.1.1 HISTOGRAMAS DE PRECIPITACIÓN Y ANÁLISIS DE SALTOS

Fuente: propia En el GRÁFICO N° 3.2.1.2 se muestra los histogramas de precipitación y los criterios que se tomaron para la corrección de saltos, segunda corrección: entre los meses de marzo 2002 a diciembre del 2005 primer tramo y los meses entre enero 1992 a febrero del 2002 segundo tramo, el tramo a corregir será el primer tramo, como se puede ver en el GRÁFICO Nº3.2.1.2 y en los cálculos existe salto en la varianza; el procedimiento de estos cálculos se muestran en el ANEXO Nº3.1.

Fuente: propia

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En el GRÁFICO N° 3.2.1.3 se muestra los histogramas de precipitación y los criterios que se tomaron para la corrección de saltos, tercera corrección: entre los meses de enero 1992 a diciembre del 1992 primer tramo y los meses entre enero 1993 a diciembre del 2005 segundo tramo, el tramo a corregir será el primer tramo, como se puede ver en el GRÁFICO Nº3.2.1.3 y en los cálculos existe salto en la media y en la varianza; el procedimiento de estos cálculos se muestran en el ANEXO Nº3.1.

Fuente: propia 3.2.2 ANÁLISIS DE TENDENCIAS Antes de realizar el análisis de tendencias, se realiza el análisis de saltos y con la serie libre de saltos, se procede a analizar las tendencias en la media y en la desviación estándar. 1. Tendencia en la Media La tendencia en la media Tm, puede ser expresada en forma general por la ecuación polinomial:

Y en forma particular por la ecuación de regresión lineal simple:

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Los parámetros de regresión de estas ecuaciones, pueden ser estimados por el método de mínimos cuadrados, o por el método de regresión lineal múltiple. El cálculo de la tendencia en la media, se realiza mediante el siguiente proceso: a. Cálculo de los parámetros de la ecuación de simple regresión lineal.

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b. Evaluación de la tendencia Tm. Para averiguar si la tendencia es significativa, se analiza el coeficiente de regresión Bm o también el coeficiente de correlación R. El análisis de R según el estadístico 1, es como sigue: 1. Cálculo del estadístico t según:

2. Cálculo de t: El valor crítico de t, se obtiene de la tabla de t de Student (ANEXO Nº4.4), con 95% de probabilidad o con un nivel de significación del 5 %, es decir:

3. Comparación con el tc con el Tt:

c. Corrección de la información: La tendencia en la media se elimina haciendo uso de la ecuación:

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Para que el proceso Xt preserve la media constante, de devuelve el promedio de las X’t o Tm, toma la forma:

Donde Tm es el promedio de la tendencia en la media o promedio de los valores corregidos de saltos. El CUADRO Nº 3.2.2.1, se resume la información para la estimación de los parámetros de una ecuación de regresión lineal, a través del método de mínimos cuadrados. El procedimiento de cálculo se muestra en el ANEXO Nº 3.2. CUADRO Nº 3.2.2.1, METODO DE MÍNIMOS CUADRADOS AÑO PROMEDIO (1992)

suma promedio

X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 78

ANALISIS DE TENDENCIA EN LA MEDIA Y xy x^2 y^2 10.03 10.03 1.00 100.62 27.79 55.58 4.00 772.35 17.37 52.10 9.00 301.61 15.63 62.52 16.00 244.28 18.33 91.66 25.00 336.06 42.66 255.93 36.00 1819.50 23.35 163.46 49.00 545.28 101.92 815.36 64.00 10387.71 29.91 269.23 81.00 894.89 116.59 1165.91 100.00 13593.57 92.27 1014.95 121.00 8513.37 67.75 813.02 144.00 4590.24 563.60 4769.76 650.00 42099.49 46.97

n= G.L= b= a= r= r^2= tc= Tt=

12.000 10.000 7.737 -3.321 0.740 0.548 3.480 1.645

Yt 52.58 62.61 44.44 34.97 29.94 46.52 19.48 90.32 10.57 89.51 57.45 25.20 46.97

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El CUADRO Nº 3.2.2.2, corrección de la precipitación por tendencia en la media a través de método mínimos cuadrados de regresión lineal. En los periodos de 1992 entre los meses de enero a diciembre, por lo tanto nuestros datos son consistentes y homogéneos. CUADRO Nº 3.2.2.2, CORRECIÓN DE LA INFORMACION DE PRECIPITACIÓN POR TENDENCIA EN LA MEDIA AÑO PROMEDIO (1992) año 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 minimo maximo desv. Stand promedio

ene 52.583 124.700 84.500 92.800 108.800 135.600 74.100 91.406 91.465 131.587 46.320 65.960 77.721 58.579 3.200 135.600 34.533 87.977

feb 62.606 87.600 94.300 89.000 109.000 110.000 111.400 100.742 128.810 33.379 128.278 110.004 115.032 41.952 12.400 141.100 38.568 95.136

mar 44.445 57.400 35.200 66.300 127.100 62.300 85.000 42.952 91.051 69.365 95.160 92.403 37.328 68.150 7.000 127.100 33.812 71.576

abr 34.971 22.800 32.700 7.300 49.900 42.300 28.700 24.102 10.452 24.279 41.465 66.042 20.295 16.645 6.100 80.700 20.127 30.274

may 29.937 16.000 1.200 SD 1.100 14.700 3.600 5.252 16.243 36.216 30.758 7.236 17.375 10.481 1.100 37.200 11.832 13.855

jun 46.524 SD 1.400 4.600 3.500 SD 10.500 13.998 19.788 6.966 1.721 1.315 16.970 2.532 0.900 20.200 7.806 8.813

jul 19.483 10.700 SD 9.900 SD 7.400 SD 7.911 23.334 26.702 16.077 SD 12.752 10.075 7.400 26.702 6.700 14.185

ago 90.315 26.500 SD 8.200 16.500 29.900 10.400 SD 6.966 14.529 19.078 45.115 6.669 6.020 6.700 54.900 16.708 21.308

sep 10.573 13.700 12.500 32.100 18.100 54.200 19.500 32.256 8.739 26.879 45.845 23.621 19.565 10.156 8.739 55.800 14.819 25.062

oct 89.513 23.700 14.500 35.100 62.400 52.600 86.200 12.343 36.866 27.707 58.498 9.994 31.488 95.323 11.600 116.800 30.564 46.265

nov 57.453 57.300 19.000 53.000 47.700 101.100 42.800 55.420 20.379 47.620 78.533 29.461 35.868 31.488 19.000 101.100 23.431 50.244

Fuente: propia El GRAFICO N° 4.2.2.1 muestra los histogramas de precipitación, libre de saltos y tendencias a través de los métodos estadísticos del ANEXO Nº 3.1 y 3.2, en donde se muestra los datos consistentes y homogéneos de la estación Acobamba de los periodos entre 1992 – 2005. GRAFICO N° 4.2.2.1 HISTOGRAMAS DE PRECIPITACIÓN.

Fuente: propia

dic 25.200 86.300 31.900 53.300 68.300 87.300 117.800 45.434 82.719 80.533 102.460 107.976 123.468 115.195 31.900 151.500 39.997 88.392

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3.3 COMPLETACIÓN DE DATOS FALTANTES El proceso de completación de la información pluviométrica total mensual se ha realizado a través del método de regresión lineal simple, con una correlación cruzada entre dos estaciones, Los registros completos de las estaciones seleccionados de precipitación total mensual se muestran en el ANEXO Nº 3.3. y ANEXO 3.1.1 (códigos de programación en Python 2.7) En el CUADRO Nº3.3.1. Se muestra la información pluviométrica total mensual y anual consistente, completada y extendida de la estación Acobamba seleccionadas para el año promedio periodo 1,992-2,005. año 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 minimo maximo desv. Stand promedio

ene 52.583 124.700 84.500 92.800 108.800 135.600 74.100 91.406 91.465 131.587 46.320 65.960 77.721 58.579 46.320 135.600 28.615 88.294

feb 62.606 87.600 94.300 89.000 109.000 110.000 111.400 100.742 128.810 33.379 128.278 110.004 115.032 41.952 33.379 128.810 29.544 94.436

mar 44.445 57.400 35.200 66.300 127.100 62.300 85.000 42.952 91.051 69.365 95.160 92.403 37.328 68.150 35.200 127.100 26.253 69.582

abr 34.971 22.800 32.700 7.300 49.900 42.300 28.700 24.102 10.452 24.279 41.465 66.042 20.295 16.645 7.300 66.042 15.934 30.139

may 29.937 16.000 1.200 14.318 1.100 14.700 3.600 5.252 16.243 36.216 30.758 7.236 17.375 10.481 1.100 36.216 11.154 14.601

jun 46.524 28.388 1.400 4.600 3.500 2.500 10.500 13.998 19.788 6.966 1.721 1.315 16.970 2.532 1.315 46.524 13.046 11.479

jul 19.483 10.700 0.581 9.900 23.879 7.400 34.618 7.911 23.334 26.702 16.077 58.715 12.752 10.075 0.581 58.715 14.671 18.723

ago 90.315 26.500 18.218 8.200 16.500 29.900 10.400 49.109 6.966 14.529 19.078 45.115 6.669 6.020 6.020 90.315 23.300 24.823

sep 10.573 13.700 12.500 32.100 18.100 54.200 19.500 32.256 8.739 26.879 45.845 23.621 19.565 10.156 8.739 54.200 13.713 23.410

oct nov dic 89.513 57.453 25.200 23.700 57.300 86.300 14.500 19.000 31.900 35.100 53.000 53.300 62.400 47.700 68.300 52.600 101.100 87.300 86.200 42.800 117.800 12.343 55.420 45.434 36.866 20.379 82.719 27.707 47.620 80.533 58.498 78.533 102.460 9.994 29.461 107.976 31.488 35.868 123.468 95.323 31.488 115.195 9.994 19.000 25.200 95.323 101.100 123.468 29.185 22.189 31.987 45.445 48.366 80.563

Fuente: propia

IV. ESTUDIO DE LA TEMPERATURA Y EVAPOTRANSPIRACIÓN Temperatura El análisis de este parámetro meteorológico, se hace mediante la deducción de dos estaciones meteorológicas, Estación de Acombaba y la Estación de Lircay. Análisis de la información Histórica Para el análisis de la temperatura media mensual dada la variabilidad de este parámetro se ha empleado metodologías estadísticas utilizadas en el análisis de la precipitación.

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Evapotranspiración Existe una pluralidad de métodos empíricos y teóricos para la determinación de Evapotranspiración Potencial. Los métodos empíricos parten de las mediciones directas de la demanda de agua de los cultivos mediante lisímetros o de la medición de la evaporación de agua que se mide a partir del espejo libre de un tanque (tanque clase “A”), o mediante evaporímetro, del cual existen varios tipos, siendo los más conocidos el evaporímetro Piche y el evaporímetro Livingston. Otro de los métodos es, mediante el cálculo teórico utilizando formulas, relacionando la evapotranspiración con factores climáticos como: temperatura, humedad relativa, insolación, vientos y otros Información Básica La información básica para determinar la evapotranspiración potencial proviene de los datos climáticos de dos estaciones meteorológicas: como la estación de Acobamba; y Lircay obteniendo los datos de variación de la temperatura y humedad relativa.

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Metodología de cálculo De acuerdo a lo descrito anteriormente, la metodología empleada en el presente estudio son métodos empíricos y el cálculo teórico mediante el uso de factores climáticos. Para emplear el método empírico, inicialmente se desarrollará el análisis de la evaporación a nivel regional, por cuanto, la información que se cuenta es escasa. Sin embargo, para efectuar la regionalización de la evaporación total anual se está utilizando información de las estaciones de Acobamba y Lircay.

Evapotranspiración Potencial Para obtener la evapotranspiración potencial en las áreas de cultivo, expresado como caso segundo, se está empleando el método de Samani y Hargreaves; a partir de la información climatológica de la estación de Acobamba, cuyos resultados se muestran en el siguiente cuadro.  Es muy importante realizar el cálculo de la evapotranspiración para tener un buen resultado en el Balance Hídrico por tanto tenemos el siguiente cuadro.

En el CUADRO Nº4.1. Se muestra la información para el cálculo del Evapotranspiración de referencia a través del método de Samani y Hargreaves para el año promedio periodo 1,992-2,005, el cual depende de las temperaturas mensuales máximas y mínimas, precipitaciones mensuales, los cálculos se empezaron con un J=15, empezando el 15 de enero, se observa que en el mes de octubre se realiza más evapotranspiración por el cultivo de referencia de 100.435mm, los cálculos se realizaron en hojas de cálculo como también a base de códigos con el software Python 2.7 estos códigos se muestran en el ANEXO Nº 4.1.1.

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DEP. PROV. DISTR.

HUANCAVELICA ACOBAMBA PAUCARA

MÉTODO DE SAMANI Y HARGREAVES(1985) GRADOS Latitud

MINUTOS 12 12.3333 GRADOS -0.2153 RAD.

SEGUNDOS 20

0

MÉTODO DE SAMANI Y HARGREAVES(1985) EST.

Días/periodo (DM) DEC(radianes)

SENAMHI ENE

FEB

LAT. AÑOS ABR

MAR

0.0175

-0.2153 radianes 1 ELEV MAY JUN

JUL

3356 LAT AGO

12 SET

OCT

0.118833 20 LONG NOV DIC

74.2 SUM o PROM

31

28

31

30

31

30

31

31

30

31

30

31

-0.3702 1.031906

-0.2475 1.024365

-0.0474 1.009656

0.1594 0.992815

0.3288 0.977431

0.4060 0.968486

0.3746 0.967887

0.2390 0.976218

0.0439 0.990616

-0.1690 1.008014

-0.3309 1.022776

-0.4072 1.031756

25.1 12.2 17.5 2.8 10.2 14.7 3.8 590.3 -0.010 1.0000 751.34 381.834 94.112 8.8 -85.3 0.093

46.3 13.1 17.8 3.3 10.6 14.5 3.8 590.1 0.037 1.0007 769.99 404.502 100.435 24.7 -75.7 0.246

50.2 13.8 18.3 3.1 10.7 15.2 3.9 590.0 0.075 1.0028 760.49 386.682 98.821 27.7 -71.1 0.280

88.4 12.9 17.6 3.3 10.5 14.3 3.8 590.2 0.094 1.0045 748.11 392.973 96.555 56.3 -40.3 0.583

ES PRECIP MED (mm) 88.0 95.1 71.6 30.3 13.9 8.8 14.2 21.3 TEM MEDIA °C 12.3 12.0 12.0 12.0 11.4 10.8 10.4 10.9 TEM MAX °C 16.8 16.8 16.7 17.2 17.7 17.7 17.6 17.6 TEM MIN °C 3.7 3.5 3.4 2.9 2.5 1.9 1.7 2.0 TC 10.25 10.15 10.1 10.1 10.1 9.8 9.7 9.8 TD 13.1 13.3 13.3 14.3 15.2 15.8 15.9 15.6 TD^0.5 3.6 3.6 3.6 3.8 3.9 4.0 4.0 3.9 L, cal/cc 590.3 590.3 590.4 590.4 590.3 590.5 590.6 590.5 tan(latitud)*tan(DEC) 0.085 0.055 0.010 -0.035 -0.075 -0.094 -0.086 -0.053 OM 1.0036 1.0015 1.0001 1.0006 1.0028 1.0044 1.0037 1.0014 RLD 751.31 760.86 754.77 718.40 666.11 636.65 652.02 703.15 Ra=10(DM*RLD)/L 394.580 360.892 396.321 365.057 349.784 323.441 342.243 369.131 Eto (mm) 92.136 84.608 92.582 88.426 87.509 81.613 86.159 92.551 PREC CONFIABLE (mm) 56.0 61.4 43.7 12.7 0.4 -3.4 0.6 6.0 DEFICIT (mm) -36.2 -23.3 -48.9 -75.7 -87.1 -85.0 -85.5 -86.6 MAI 0.608 0.725 0.472 0.144 0.004 -0.042 0.007 0.065 DEC(radianes) Declinación de la tierra según el mes ES Distancia media mensual del sol a la tierra, dividida entre la distancia media anual ETo=0.0023*Ra*(TC+17.8)*TD^0.5 Demanda de agua del clima, mm TC=(TMAX+TMIN)/2 Promedio de temperatura diario período considerado, °C TD=TMAX-TMIN Diferencia entre la temperatura máxima y mínima, diaria, promedio período considerado, °C Ra=10(DM*RLD)/L Radiación solar extraterrestre RLD=916.732*[OM*Sen(latitud)*Sen(DEC)+Cos(Latitud)*Cos(DEC)]/ES Tabla Nº14 análisis de demanda y disponibilidad de agua de la estación Acobamba 1992-2005 Fuente: propia

365

553.0873677 12.0 17.4 2.8

1095.51 294.8155258

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V.

OFERTA HÍDRICA 5.1.

DISPONIBILIDAD DE AGUA DELPROYECTO. Debido a que en la cuenca de Acobamba no existe información histórica de Registro de Caudales, ha sido necesario generar un registro sintético de caudales en el punto de captación del riachuelo. Para tal fin se ha empleado El modelo hidrológico Lutz Sholtz, es combinado por que cuenta con una estructura determinística para el cálculo de los caudales mensuales para el año promedio (Balance Hídrico - Modelo determinístico); y una estructura estocástica para la generación de series extendidas de caudal (Proceso markoviano - Modelo Estocástico). El cual en base al conocimiento del proceso del ciclo hidrológico, entradas meteorológicas y las características de la cuenca, se obtiene la escorrentía de la cuenca en estudio siguiendo el siguiente procedimiento.

5.1.1. GENERACIÓN DE CAUDALES MEDIOS MENSUALES El modelo de "Balance Hidrológico" utilizado para generar los caudales medios mensuales en los puntos de interés de las fuentes de agua del proyecto.

Donde: Qt = Caudal del mes t Q t-1 = Caudal del mes anterior PE t = Precipitación efectiva del mes B1 = Factor constante o caudal básico. Los parámetros B1, B2, B3, r y S sobre la base de los resultados del modelo para el año promedio por un cálculo

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de regresión con Q t como valor dependiente y Qt-1 y PEt, como valores independientes. 5.1.2.

CÁLCULOS DE LOS COMPONENTES DEL BALANCE HIDROLÓGICO Los componentes del Balance hidrológico son:

1. Cálculo De La Precipitación Efectiva: Pe1 A fin de facilitar el cálculo de la precipitación efectiva se ha determinado el polinomio de quinto grado: 𝑷𝑬 = 𝒂𝟎 + 𝒂𝟏 𝑷 + 𝒂𝟐 𝑷𝟐 + 𝒂𝟑 𝑷𝟑 + 𝒂𝟒 𝑷𝟒 + 𝒂𝟓 𝑷𝟓 Donde: PE = Precipitación efectiva (mm/mes) P = Precipitación total mensual (mm/mes) ai = Coeficiente del polinomio Los valores límite de la precipitación efectiva muestra los tres juegos de coeficientes, ai, que permiten alcanzar por interpolación valores de C, comprendidos entre 0.15 y 0.45. Los coeficientes de los polinomios tienen los siguientes valores a0= 0.021 a1= 0.1358 a2= -0.002296 a3= 4349 E-8 a4= -89 E-9 a5= -879 E-13 Las cuales corresponden a una curva determinada según el BUREAU OF RECLAMATION calculado siguiendo la

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Metodología elaborado por ONER (1) de acuerdo a las zonas ecológicas identificadas. 2. Cálculo de gasto de retención: G; El gasto de la retención se determina con:

3. Retención de la cuenca: R La retención de la cuenca está en función del área y la pendiente de la cuenca manifestándose este fenómeno como

almacenamiento

hídrico

en

acuífero,

lagunas,

pantanos, nevados. En el caso de la cuenca de Acobamba se estimó estos parámetros. 4. Coeficientes de Agotamiento: a El coeficiente de agotamiento se determina con la siguiente ecuación. Obteniéndose: a= 0.0124 Reemplazando los valores de a, t, b0, bi y R en las ecuaciones 4,5 y 6 se obtiene los resultados de Gj. 5. Cálculo del abastecimiento a la retención: Aj El abastecimiento a la retención se produce en la época de lluvias, es decir de Noviembre a fines de Abril, de acuerdo a los registros de precipitación de las estación de Acobamba

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5.1.3.

CÁLCULO DE LA PRECIPITACIÓN EFECTIVA Y CAUDALES

CUADRO 5.1.3.1 Curvas características para realizar el cálculo de precipitaciones efectivas según la USBR, una ecuación de quinto grado según el GRÁFICO 5.1.3.1, dentro del rango establecido para los coeficientes de escorrentía de 0.15-0.45 Precipitación Efectiva según el Bureao of Reclamation P mm 0.0 10.0 20.0

Curva I 0.0 0.0 0.0

30.0 40.0 50.0 60.0 70.0

0.0 0.5 1.0 1.5 3.0

3.0 4.0 6.0 8.0 10.0

6.0 8.0 11.0 14.0 18.0

80.0 90.0 100.0 110.0 120.0

4.0 5.5 8.0 11.0 15.0

14.0 18.0 23.0 29.0 36.0

24.0 30.0 39.0 48.0 58.0

130.0 140.0 150.0 160.0 170.0

19.0 24.0 30.0 37.0 45.0

43.0 52.0 60.0 69.0 79.0

68.0 78.0 88.0 98.0 108.0

55.0

89.0

118.0

0.15

0.3

0.5

180.0

P. Efectiva: PE (mm) Curva II Curva III 0.0 0.0 1.0 2.0 2.0 4.0

GRÁFICO Nº 5.1.3.1 curvas características para la precipitación efectiva asumiendo un equilibrio en la cuenca.

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CÁLCULO DE COEFICENTE DE ESCORRENTIA. El cálculo del coeficiente de escorrentía se hará por los métodos L-Turc y el método de la Misión Alemana, se elegirá el método que se adapte a las condiciones climatológicas para la sierra Peruana, siendo el más recomendable y realizado en la zona centro y sur del Perú el método de la misión Alemana con un coeficiente de escorrentía del 0.54. Método de la Misión Alemana Precipitación Media Anual: P 553.1 mm Evaporación Total Anual: ETP 1095.51 mm Coeficiente de Escorrentía: C

0.54

Método de L - Turc Temperatura Media Anual: T Coeficiente de Temperatura: L Déficit de Escurrimiento: D Coeficiente de Escorrentía: C

11.983 °C 685.6 444.1 mm/año 0.20

A. CARACTERÍSTICAS GENERALES DE LA MICROCUENCA CUADRO Nº 5.1.3.2 parámetros físicos de la cuenca Chopccapampa que va ser utilizada para el cálculo de la precipitación efectiva del modelo matemático impuesto, asumiendo una retención de cuenca de 50mm/año y un área de acuíferos y lagunas del 5km2. Area de la cuenca: A Altitud Media de la Microcuenca: H Pendiente Media de la Microcuenca Precipitación Media Anual: P Evaporación Total Anual: ETP Temperatura Media Anual: T Déficit de Escurrimiento: D Coeficiente de Escorrentía: C Coeficiente de Agotamiento: a Relación de Caudales (30 días): bo Area de lagunas y acuíferos Gasto Mensual de Retención: R

116.30684 3695.0 0.95 553.1 1122.70 11.983 444.1 0.49 0.0180 0.582 5 50.0

Km2 msnm m/m mm mm °C mm/año

Km2 mm/año

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B. CÁLCULOS DE COEFICIENTES DE PRECIPITACIÓN EFECTIVA. CUADRO Nº 5.1.3.3 Coeficientes de determinación de la precipitación efectiva, de acuerdo al coeficiente de escorrentía se eligió la curva II y curva III para generar precipitaciones efectivas mensuales. Coef.

a0 a1

Curva I -0.018

Curva II -0.021

Curva III -0.028

-0.0185

0.1358

0.2756

a2

0.001105

-0.002296

-0.004103

a3

-1.20E-05

4.35E-05

6E-05

a4

1.44E-07

-8.90E-08

1E-07

a5

-2.85E-10

-8.79E-11

-1E-09

0.15

0.30

0.45

El rango de aplicación de los coeficientes de la ecuación Polinómica de la PE está comprendida para 0 < P < 250 mm Fuente: Generación de caudales mensuales en la sierra peruana – Programa nacional de pequeñas y medianas irrigaciones – Plan Meris II, Marzo 1980.

CUADRO Nº 5.1.3.4 Modelo Hidrológico de Lutz Scholz, Generación de caudales mensuales para el año promedio - Estación Acobamba, para el cálculo del abastecimiento se realizó mediante el TABLA Nº 5.1.3.1, para la región de Huancavelica, empezando nuestro gasto en el mes de Abril – septiembre. Y dando los resultados de los caudales generados en milímetros por mes y en metros cúbicos por segundo TABLA Nº 5.1.3.1

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CUADRO Nº 5.1.3.4 CALCULO DE LOS COEFICIENTES DE CORRELACION PARA EL AÑO PROMEDIO PRECIPITACION MENSUAL N° P Efectiva MES días del Total PE I PE II PE III mes mm/mes mm/mes mm/mes mm/mes 1 2 3 4 5 Enero 31 88.0 5.8 18.0 Febrero 28 95.1 7.4 21.6 Marzo 31 71.6 3.1 11.4 Abril 30 30.3 0.2 3.1 Mayo 31 13.9 -0.1 1.5 Junio 30 8.8 -0.1 1.0 Julio 31 14.2 -0.1 1.6 Agosto 31 21.3 0.0 2.2 Setiem. 30 25.1 0.1 2.6 Octubre 31 46.3 0.9 5.2 Noviem. 30 50.2 1.1 5.9 Diciem. 31 88.4 5.9 18.2 AÑO

30.1 35.8 19.6 6.2 3.2 2.1 3.2 4.5 5.2 9.7 10.8 30.4

PE mm/mes 6 54.2 64.0 35.8 12.2 6.4 4.3 6.5 9.1 10.4 18.6 20.5 54.7

553.1

24.4

92.3

160.7

296.7

Coeficientes 0.54 Fuente: Elaboración propia

-3.01

-1.987

2.987

1.000

CONTRIBUCION DE LA RETENCION Gasto bi Gi mm/mes 7 8

0.582 0.339 0.198 0.115 0.067 0.039

21.7 12.7 7.4 4.3 2.5 1.5

1.341

50.0

CAUDALES Abastecimiento GENERADOS ai Ai mm/mes mm/mes m3/s 9 10 11 12 0.300 15.0 39.2 1.70 0.200 10.0 54.0 2.60 0.050 2.5 33.3 1.45 33.9 1.52 19.0 0.83 11.7 0.52 10.8 0.47 11.6 0.50 11.9 0.53 0.100 5.0 13.6 0.59 0.000 0.0 20.5 0.92 0.350 17.5 37.2 1.62 1.000

50.0

296.7

1.10

Qt Qt-1 PE 39.2 37.2 54.2 54.0 39.2 64.0 33.3 54.0 35.8 33.9 33.3 12.2 19.0 33.9 6.4 11.7 19.0 4.3 10.8 11.7 6.5 11.6 10.8 9.1 11.9 11.6 10.4 13.6 11.9 18.6 20.5 13.6 20.5 37.2 20.5 54.7 Fuente: Elaboración propia

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CUADRO Nº 5.1.3.5 Calculo de los coeficientes de correlacion para el año promedio se ha realizado el análisis de regresión lineal múltiple para obtener los coeficientes b1, b2, b3, error estándar S y el coeficiente de correlación múltiple R, de la ecuación de generación estocástica, obteniedose una buena correcalcion entre las variables de R=0.94, y una significancia de 6%. Resumen Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple

0.939747726

Coeficiente de determinación R^2

0.883125789

R^2 ajustado

0.857153742

Error típico

5.415153853

Observaciones

12

ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F

Valor crítico de F

Regresión

2

1994.196667

997.0983334 34.002934

Residuos

9

263.9150213

29.32389125

11

2258.111688

Total

Coeficientes

Error típico

Estadístico t

6.37873E-05

Probabilidad Inferior 95%Superior 95% Inferior 95.0% Superior 95.0%

Intercepción

4.30139987

3.259682611

1.319576285 0.2195563

Variable X 1

0.363023141

0.132451921

2.740791809

Variable X 2

0.463009028

0.087446988

5.294739561 0.0004973

0.022818

-3.072514498 11.6753

-3.07251 11.6753142

0.063396078 0.66265 0.063396 0.265190197 0.66083

0.6626502

0.26519 0.66082786

5.1.4 GENERACIÓN DE CAUDALES MEDIOS MENSUALES TABLA Nº 5.1.4.1 Precipitaciones efectivas mensuales por el método de Ven te chow, con un numero de curva de N=73 en milimetros. Año Ene. Feb. 1992 8.9 13.9 1993 56.1 29.1 1994 27 33.6 1995 32.6 30 1996 44 44.2 1997 64.7 44.9 1998 20.5 46 1999 31.7 38.2 2000 31.7 59.3 2001 61.5 2 2002 6.2 58.9 2003 15.8 44.9 2004 22.7 48.7 2005 11.8 4.6 M AX. 64.7 59.3 M ED. 31.1 35.6 M IN. 6.2 2.0 D.EST 19.1 18.1 Fuente: Elaboración propia

M ar. 5.5 11.2 2.4 16 58 13.8 27.4 4.9 31.4 17.7 34.2 32.3 3.1 17 58.0 19.6 2.4 15.6

Abr. 2.4 0.2 1.8 1.6 7.7 4.7 0.9 0.3 0.8 0.3 4.4 15.8 0 0.1 15.8 2.9 0.0 4.3

M ay. 1.2 0.1 4.1 0.2 4.1 0.2 2.9 2.3 0.1 2.7 1.4 1.6 0 0.8 4.1 1.6 0.0 1.5

Jun. 6.3 0.9 3.9 2.5 3 3.4 0.8 0.3 0 1.7 3.8 4 0 3.4 6.3 2.4 0.0 1.9

Jul. 0 0.8 4.4 0.9 0.3 1.6 2.3 1.4 0.2 0.6 0.1 11.9 0.4 0.9 11.9 1.8 0.0 3.1

Ago. 30.9 0.6 0 1.3 0.1 1.2 0.8 7.4 1.7 0.2 0 5.8 1.8 2 30.9 3.8 0.0 8.1

Set. 0.8 0.3 0.5 1.7 0 9.7 0 1.7 1.2 0.6 6 0.2 0 0.9 9.7 1.7 0.0 2.8

Oct. 30.4 0.2 0.2 2.4 13.8 8.9 28.2 0.5 2.9 0.8 11.8 0.9 1.5 34.4 34.4 9.8 0.2 12.4

Nov. 11.3 11.2 0 9.1 6.8 38.4 4.9 10.3 0 6.8 23.2 1.1 2.6 1.5 38.4 9.1 0.0 10.5

Dic. 0.4 28.2 1.6 9.3 17.1 28.9 50.8 5.9 25.9 24.5 39.4 43.4 55.2 48.8 55.2 27.1 0.4 18.6

Tot. 112.0 138.9 79.5 107.6 199.1 220.4 185.5 104.9 155.2 119.4 189.4 177.7 136.0 126.2 220.4 146.6 79.5 41.9

TABLA Nº 5.1.4.2 Generación de números aleatorios con distribucion normal, con la media igual a cero y desviacion estandar uno. Año Ene. 1992 0.9 1993 -0.3 1994 0.0 1995 0.4 1996 1.4 1997 0.0 1998 1.3 1999 -1.9 2000 -0.3 2001 -0.1 2002 -1.8 2003 0.9 2004 -1.3 2005 1.4 M AX. 1.409 M ED. 0.052 M IN. -1.916 D.EST 1.115 Fuente: Elaboración propia

Feb. 0.2 0.5 1.4 -0.5 0.2 0.9 0.9 -0.5 0.1 1.4 -1.8 -0.7 1.5 2.2 2.165 0.417 -1.762 1.056

M ar. 0.3 -1.7 0.7 -1.1 2.0 -0.6 -1.0 -0.7 -1.2 0.0 -0.1 0.8 1.7 -0.3 1.964 -0.081 -1.733 1.100

Abr. -0.7 1.2 -0.6 -0.6 -0.1 -0.5 0.4 0.9 2.8 1.0 -0.5 1.0 -0.7 0.1 2.814 0.256 -0.722 1.021

M ay. -1.9 0.1 0.4 -0.6 -0.6 -0.6 -0.6 0.5 1.1 -0.1 0.3 -2.4 0.1 1.2 1.167 -0.224 -2.385 1.011

Jun. 0.9 -2.9 0.3 -0.1 0.5 -0.4 0.7 0.6 -0.1 -0.3 1.6 0.0 -0.2 0.9 1.581 0.109 -2.884 1.028

Jul. 0.8 -1.5 -2.5 1.3 0.3 -1.0 0.2 0.6 1.8 0.8 -0.4 0.2 0.1 -1.5 1.790 -0.060 -2.528 1.191

Ago. 1.1 0.1 0.1 1.6 0.3 1.0 -1.3 0.2 0.1 1.0 -0.3 -0.1 -0.2 0.0 1.589 0.254 -1.303 0.725

Set. -1.7 0.1 -1.1 -0.9 1.5 -0.2 -1.1 1.2 -1.4 1.9 -0.4 -0.7 -0.7 -1.2 1.928 -0.333 -1.674 1.130

Oct. -0.1 -0.6 1.1 -0.1 -1.0 0.0 -1.9 1.4 -1.4 1.5 -0.9 1.3 1.0 0.6 1.478 0.075 -1.860 1.092

Nov. -1.3 -0.9 1.6 0.1 0.2 -1.9 0.2 -0.8 -0.7 -1.9 2.5 0.7 -0.6 -1.2 2.465 -0.279 -1.906 1.258

Dic. -0.9 1.2 -1.2 -1.0 -0.2 0.0 -0.5 -0.1 0.4 0.5 0.5 -1.5 -1.1 1.7 1.731 -0.151 -1.516 0.957

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TABLA Nº 5.1.4.3 Modelo matemático de Lutz Shol en funcion de los coeficientes de regresion múltiple, a traves de la relacion Qt = b1 + b2*Qt-1 + b3*PEt + Z*S*(1 R^2)^0.5 en milimetros. Año Ene. Feb. Prom. 39.2 54.0 1992 23.6 25.3 1993 43.2 32.9 1994 30.3 36.6 1995 33.7 31.5 1996 40.8 39.3 1997 47.8 40.9 1998 29.7 41.5 1999 28.9 35.4 2000 31.9 46.2 2001 46.2 22.1 2002 17.4 42.5 2003 26.9 38.0 2004 26.0 43.9 2005 25.9 24.7 M AX. 47.8 46.2 M ED. 32.3 35.8 M IN. 17.4 22.1 D.EST 9.0 7.6 Fuente: Elaboración propia

M ar. 33.3

27.1 25.9 26.4 29.3 54.4 29.1 34.8 24.9 36.2 32.2 39.5 40.4 28.5 31.3 54.4 32.9 24.9 7.9

Abr. 33.9

M ay. 19.0

Jun. 11.7

Jul. 10.8

Ago. 11.6

16.2 18.7 16.1 16.1 19.8 17.6 17.5 18.1 22.0 18.4 17.4 25.5 15.1 16.5

13.6 16.8 19.3 15.5 17.4 15.6 16.8 18.7 18.7 17.7 17.8 12.9 16.7 19.1

15.7 6.3 13.6 12.2 13.5 12.1 12.9 12.5 11.0 11.4 15.9 13.1 10.8 14.5

9.9 6.1 5.9 11.3 9.2 7.5 10.0 10.3 11.9 10.2 7.9 14.4 8.9 6.2

24.5 8.7 8.5 11.8 8.8 10.6 6.2 12.1 9.2 10.2 7.6 10.7 8.6 9.2

25.5 18.2 15.1 2.7

19.3 16.9 12.9 1.9

15.9 12.5 6.3 2.4

14.4 9.3 5.9 2.4

24.5 10.5 6.2 4.3

Set. 11.9

5.8 8.8 6.7 7.7 11.3 12.6 6.5 11.6 6.4 12.4 10.5 7.4 7.3 6.6 12.6 8.7 5.8 2.5

Oct. 13.6

22.5 7.7 10.7 9.6 13.2 12.8 18.2 11.5 7.4 11.7 12.4 11.3 11.1 25.6 25.6 13.3 7.4 5.3

Nov. 20.5

12.1 12.8 12.3 13.5 12.7 23.5 11.8 12.6 7.9 8.8 24.5 11.0 9.4 7.8 24.5 12.9 7.8 5.1

Dic. 37.2

10.4 27.0 10.2 14.2 19.4 25.2 34.3 14.4 24.5 24.1 31.0 29.0 35.2 37.6 37.6 24.0 10.2 9.1

Tot. 296.7 206.7 214.8 196.5 206.4 259.9 255.5 240.3 210.9 233.3 225.4 244.5 240.7 221.6 225.0 259.9 227.2 196.5 19.2

TABLA Nº 5.1.4.4 GENERACIÓN DE CAUDALES MEDIOS MENSUALES PARA PERIODOS EXTENDIDOS [m³/s] MODELO MATEMÁTICO -PLAN MERISS- (Lutz Scholz) CHOPCCAPAMPA-ESTACIÓN ACOBAMBA DEPARTAMENTO: PROVINCIA : DISTRITO : LOCALIDAD: Area Año 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 M AX. M ED. M IN. D.EST Fuente:

HUANCAVELICA ACOBAMBA PAUCARA CHOPCCAPAMPA 116.31 Km2

Ene. Feb. 31 28 1.02 1.22 1.88 1.58 1.32 1.76 1.46 1.51 1.77 1.89 2.08 1.97 1.29 2.00 1.26 1.70 1.38 2.22 2.01 1.06 0.75 2.04 1.17 1.83 1.13 2.11 1.12 1.19 2.08 2.22 1.402 1.720 0.754 1.061 0.392 0.364 Elaboración propia

M ar. 31 1.18 1.12 1.15 1.27 2.36 1.26 1.51 1.08 1.57 1.40 1.72 1.75 1.24 1.36 2.36 1.427 1.083 0.344

LATITUD : LONGITUD : ALTITUD MEDIA :

Abr. 30 0.73 0.84 0.72 0.72 0.89 0.79 0.79 0.81 0.99 0.83 0.78 1.14 0.68 0.74 1.14 0.818 0.679 0.123

M ay. 31 0.59 0.73 0.84 0.67 0.76 0.68 0.73 0.81 0.81 0.77 0.77 0.56 0.73 0.83 0.84 0.735 0.562 0.084

Jun. 30 0.71 0.28 0.61 0.55 0.61 0.54 0.58 0.56 0.49 0.51 0.71 0.59 0.49 0.65 0.71 0.562 0.282 0.107

Jul. 31 0.43 0.26 0.26 0.49 0.40 0.33 0.44 0.45 0.52 0.44 0.34 0.62 0.39 0.27 0.62 0.403 0.256 0.105

Ago. 31 1.06 0.38 0.37 0.51 0.38 0.46 0.27 0.53 0.40 0.44 0.33 0.46 0.37 0.40 1.06 0.455 0.268 0.188

Set. 30 0.26 0.39 0.30 0.35 0.51 0.57 0.29 0.52 0.29 0.55 0.47 0.33 0.33 0.30 0.57 0.390 0.260 0.110

Oct. 31 0.98 0.33 0.46 0.42 0.57 0.56 0.79 0.50 0.32 0.51 0.54 0.49 0.48 1.11 1.11 0.576 0.322 0.229

Nov. 30 0.54 0.57 0.55 0.61 0.57 1.05 0.53 0.56 0.35 0.40 1.10 0.49 0.42 0.35 1.10 0.579 0.349 0.227

Dic. 31 0.45 1.17 0.44 0.61 0.84 1.09 1.49 0.62 1.07 1.05 1.34 1.26 1.53 1.63 1.63 1.043 0.444 0.397

Prom. (m3/s) 0.764 0.796 0.731 0.765 0.963 0.948 0.892 0.784 0.868 0.830 0.909 0.893 0.824 0.829 0.96 0.843 0.731 0.072

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5.1.5 ANÁLISIS DE PERSISTENCIA – PROBABILIDAD OCURRENCIA DE CAUDALES MEDIOS MENSUALES.

DE

La disponibilidad hídrica de la cuenca de Chopccapampa, en la estación hidrométrica de Acobamba define el volumen neto de agua aprovechable aguas abajo de esta expresado en caudal mensual, y está determinada por las variaciones estacionales y anuales de su caudal bajo distintos porcentajes de probabilidad de ocurrencia, a lo que normalmente denominamos niveles de persistencia de caudales medios mensuales a escala mensual y anual. El análisis estadístico de probabilidad de ocurrencia de caudales medios mensuales, en el presente caso está regido por el uso del agua con fines de riego, pues para otros aspectos, como los de diseño de infraestructura hidráulica es mayor. Los cálculos del análisis de persistencia de caudales medios mensuales de la cuenca de Chopccapampa se han realizado tanto para la serie histórica-aforada de 14 años (1992-2005) como para la serie naturalizada-corregida del mismo periodo; efectuándose el respectivo ajuste estadístico empírico con el modelo Weibull, pues es el de mejor justificación estadística.

Dist. Prob. Empírica WEIBULL

Donde n es el número total de datos y m es la posición de un valor en una lista ordenada por magnitud descendente del respectivo valor de caudal al que se refiere la probabilidad P de excedencia.

En el CUADRO N°5.1.5.2. Mostramos los resultados del análisis de persistencia para las series histórica-aforada y naturalizada-corregida respectivamente, con información de la probabilidad de ocurrencia de los caudales medios mensuales en la estación Acobamba al 50, 75 y 90% de persistencia, se ha resaltado la persistencia al 75% dado que este es un porcentaje seguro de ocurrencia de caudales para que sean tomados como disponibles en el sistema de riego del centro poblado de Chopccapampa, en el CUADRO Nº5.1.5.1 se muestra los caudales por mes ordenados de mayor a menor.

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CUADRO Nº5.1.5.1 Nº datos

Ene.

Feb.

M ar.

Abr.

M ay.

Jun.

Jul. Ago. Set.

Oct.

Nov.

Dic.

%

1.00

2.08

2.22

2.36

1.14

0.84

0.71

0.62 1.06 0.57

1.11

1.10

1.63

6.67

2.00

2.01

2.11

1.75

0.99

0.83

0.71

0.52 0.53 0.55

0.98

1.05

1.53

13.33

3.00

1.88

2.04

1.72

0.89

0.81

0.65

0.49 0.51 0.52

0.79

0.61

1.49

20.00

4.00

1.77

2.00

1.57

0.84

0.81

0.61

0.45 0.46 0.51

0.57

0.57

1.34

26.67

5.00

1.46

1.97

1.51

0.83

0.77

0.61

0.44 0.46 0.47

0.56

0.57

1.26

33.33

6.00

1.38

1.89

1.40

0.81

0.77

0.59

0.44 0.44 0.39

0.54

0.56

1.17

40.00

7.00

1.32

1.83

1.36

0.79

0.76

0.58

0.43 0.40 0.35

0.51

0.55

1.09

46.67

8.00

1.29

1.76

1.27

0.79

0.73

0.56

0.40 0.40 0.33

0.50

0.54

1.07

53.33

9.00

1.26

1.70

1.26

0.78

0.73

0.55

0.39 0.38 0.33

0.49

0.53

1.05

60.00

10.00

1.17

1.58

1.24

0.74

0.73

0.54

0.34 0.38 0.30

0.48

0.49

0.84

66.67

11.00

1.13

1.51

1.18

0.73

0.68

0.51

0.33 0.37 0.30

0.46

0.42

0.62

73.33

12.00

1.12

1.22

1.15

0.72

0.67

0.49

0.27 0.37 0.29

0.42

0.40

0.61

80.00

13.00

1.02

1.19

1.12

0.72

0.59

0.49

0.26 0.33 0.29

0.33

0.35

0.45

86.67

14.00

0.75

1.06

1.08

0.68

0.56

0.28

0.26 0.27 0.26

0.32

0.35

0.44

93.33

fuente elaboracion propia

CUADRO Nº5.1.5.2 CAUDAL MEDIO MENSUAL ( m3 / s ) Pers(%)

Ene.

Feb.

Mar.

Abr.

May.

Jun.

Jul. Ago. Set.

Oct.

Nov.

Dic.

0.50

1.30

1.79

1.32

0.79

0.74

0.57

0.42 0.40 0.34

0.50

0.55

1.08

0.75

1.13

1.44

1.17

0.72

0.68

0.51

0.31 0.37 0.30

0.45

0.41

0.62

0.90

0.89

1.12

1.10

0.70

0.58

0.38

0.26 0.30 0.27

0.33

0.35

0.45

Fuente: Elaboración propia

GRÁFICO N°5.1.5.1. Generación de caudales mensuales en periodo extendido al 75% de probabilidad de ocurrencia.

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VI.

DEMANDA HÍDRICA 6.1.

ASPECTOS GENERALES Es indiscutible la importancia que tienen los recursos naturales aguasuelo en el desarrollo económico del país. Su empleo en forma racional y eficiente sólo puede lograrse mediante un adecuado planeamiento integral de la unidad de producción que es la cuenca hidrográfica, a través de acciones de conservación, manejo y aprovechamiento de estos recursos. Las necesidades de la agricultura son las que, finalmente, condicionan las acciones por las cuales debe ser considerada y coordinada la utilización del agua. Esto significa la necesidad de planificar los cultivos y el riego basándose en los momentos oportunos y cantidades de agua óptimas que requieren las plantas para satisfacer sus necesidades; como también formular una adecuada política en la distribución, control y medición eficiente del agua a través de la infraestructura del sistema hasta nivel de parcela.

6.2.

CONSUMO ACTUAL DE AGUA EN LA CUENCA DE TRABAJO

6.2.1. Uso agrícola del agua

Cultivos aptos para siembra, según el clima (zona suni o jalca (35004000 msmm.)

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(Cultivos escogidos y áreas:

REFERENCIA: Pag. www.munipaucara.gop.pe Los coeficientes de uso consuntivo, fueron consignados de los estudios de riego y drenaje elaborado por la FAO. Asimismo,

se

requiere

contar

con

información

de

la

evapotranspiración potencial que fue obtenida utilizando el método de SAMANHI-HAREGRAVES en base a los registros meteorológicos analizados en el capítulo II. También se requiere la disponibilidad hídrica a un nivel del 75% de persistencia, analizada en el capítulo VI. El consumo de agua por parte de la agricultura irrigada varía de acuerdo a una gran gama de factores, como el consumo de agua para los diferentes tipos de cultivo, diferentes climas, suelos con variadas tasas de retención de agua, la tecnología utilizada, etc.

Por lo tanto, hacer proyecciones para este sector es complicado, y con los datos actuales solamente podemos aspirar proyectar las tendencias que se podrían esperar en los escenarios. Para el análisis de la demanda del sector agrícola se calcula con la siguiente relación:

Demanda = [Área irrigada] X [Consumo de agua por hectárea]

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COEFICIENTE DE CULTIVO: Para tener en cuenta los efectos de las características del cultivo sobre sus necesidades de agua, se presentan unos coeficientes de cultivo (kc), con objeto de relacionar la evapotranspiración de un cultivo en condiciones óptimas y que produzcan rendimientos óptimos. En ellas se distinguen las siguientes etapas:  INICIAL: Desde la siembra hasta un 10% de la cobertura del suelo aproximadamente  DESARROLLO: Desde el 10% de cobertura y durante el crecimiento activo de la planta.  MEDIA: Entre la floración y fructificación, correspondiente en la mayoría delos casos del 70% al 80% de la cobertura máxima de cada cultivo.  MADURACIÓN: Desde la madurez hasta su cosecha.

GRÁFICO Nº 6.2.1.1: Etapas del crecimiento del cultivo.

FUENTE: FAO 56 Periodo vegetativo de los cultivos normales

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GRÁFICO Nº 6.2.1.2. COEFICIENTE DE CULTIVO PONDERADO:

6.2.2. Otros consumos de agua El mayor consumo y/o demanda de agua está concentrado en la parte del sector agrario, seguido por el uso doméstico o poblacional. Los sectores industrial, hidroeléctrico, pecuario, entre otros presentan muy baja proporción de la demanda hídrica, es decir, son casi inexistentes. En general, en el ámbito de la cuenca, otros consumos hídricos no representan mayor importancia; sin embargo, mencionamos que mayormente lo utilizan en algunas zonas (lagunas y ríos) para cría de truchas, por lo que su uso no ocasiona gasto.

6.3.

RESULTADOS DE LA DEMANDA DE AGUA EN LA CUENCA DE TRABAJO

CUADRO 6.3.1 Cálculo de la demanda hídrica a través de dos campañas de cultivo durante el año en función de los kc de cada cultivo por cada mes, de la evapotranspiración, precipitación confiable al 75% calculado a través de Weibull, número de días del mes, jornada de riego de 16 horas, y una eficiencia de riego por aspersión del 75%, obteniéndose una demanda de riego máximo de 7.40 l/s.

71.74 71.74 171.74

5

5 11.97

ALFA ALFA

SUB TOTAL TOTAL

1.29 0.57

Tabla Nº23 análisis delcaudal de demanda Fuente: propia

7.40

2.56

2.74

1.85

2.42

2.33

1.71

1.08

0.00

DEMANDA TOTALDE AGUA DEL PY (l/seg)

6.79

0.62

DEMANDA UNITARIA TOTAL (lt/seg/ha) 4.23

31.00 16.00 75.00 384.72 1923.58 1.08 0.22 30.00 16.00 75.00 592.57 2962.85 1.71 0.34 31.00 16.00 75.00 831.01 4155.03 2.33 0.47 30.00 16.00 75.00 835.66 4178.31 2.42 0.48 31.00 16.00 75.00 661.15 3305.76 1.85 0.37 31.00 16.00 75.00 978.65 4893.27 2.74 0.55 30.00 16.00 75.00 885.35 4426.76 2.56 0.51 31.00 16.00 75.00 1104.60 13222.12 7.40 0.62 30.00 16.00 75.00 980.27 11733.85 6.79 0.57

31.00 16.00 75.00 631.62 7560.53 4.23 0.35

0.00

288.54 444.43 623.25 626.75 495.86 733.99 664.01

828.45

735.20

473.72

0.00 28.00 16.00 75.00 0.00 0.00 0.00 0.00

5.00 0.95 96.56 91.73 88.39 31.99 62.87 28.85 5.00 0.95 98.82 93.88 50.24 22.19 49.44 44.44

0.95

5.00 0.95 100.44 95.41 46.27 29.18 33.09 62.33

0.95

5.00 0.95 94.11 89.41 25.06 13.71 26.73 62.67

0.95

DIC

5.00 0.95 92.55 87.92 21.31 23.30 38.34 49.59

0.95

NOV

5.00 0.95 86.16 81.85 14.18 14.67 8.45 73.40

0.95

OCT

5.00 0.95 81.61 77.53 8.81 13.05 11.13 66.40

0.95

SEP

11.97 1.02 87.51 89.40 13.85 11.15 6.56 82.85

0.95

AGO

11.97 1.08 88.43 95.76 30.27 15.93 22.24 73.52

0.95

JUL

11.97 1.04 92.58 96.62 71.58 26.25 49.25 47.37

0.95

SEGUNDA CAMPAÑA

1.35 0.78

JUN

0.00

11.97 0.81 84.61 68.60 95.14 29.54 86.04 0.00

0.95

MAY

PRIMERA CAMPAÑA

ABR

31.00 16.00 75.00 0.00 0.00 0.00 0.00

11.97 0.63 92.14 58.35 87.98 28.61 83.20 0.00

0.95

1.15 1.02

0.72 0.69

0.4 0.42

0.95

MAR

FEB

ENE

CALCULO DE DEMANDA HIDRICA CON PROYECTO

AREA A REGARSE POR MES (ha) Kc PONDERADO Eto (mm) Etr (mm) PRECIPITACION PROMEDIO MENSUAL (mm) DESVIACION ESTANDAR (SD) PRECIPITACION CONFIABLE AL 75% (mm) REQUERIMIENTO DE RIEGO NETO (mm) REQUERIMIENTO DE RIEGO NETO (m3/ha) NUMERO DE DIAS DEL MES JORNADA DE RIEGO (horas) EFICIENCIA DE RIEGO POR ASPERSION (%) REQUERIMIENTO DE RIEGO BRUTO (m3/ha) VOLUMEN DE DEMANDA REQUERIDA (m3) DEMANDA TOTALDE AGUA DEL PY (l/seg) MODULO DE RIEGO (lts/seg/ha)

1.72

100.00

6.97

SUB TOTAL

IU

69.87 30.13

4.87 2.1

PAPA HABA

INTENSIDAD DE USO

%

ha

AREA

REFERENCIA CULTIVOS

CALCULO DEL CAUDAL DE DEMANDA

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GRÁFICO Nº 6.3.1 Demanda total de agua requerido por el cultivo, en base a las hectáreas de riego y el tipo de cultivo en (lts/seg).

Fuente: elaboración propia del grupo.

VII.

BALANCE HÍDRICO 7.1.

Aspectos generales Después de conocer en forma cuantitativa las características hídricas de la cuenca de Chopccapampa, mediante el balance hidrológico, es decir a través de una comparación entre la disponibilidad y las demandas de agua de las áreas del valle.

7.2.

Disponibilidad hídrica Aporte de agua superficial de río No se determinaron los caudales naturales debido a que no se aforo Aporte de aguas de almacenamiento Actualmente la cuenca no cuenta con represamientos que embalsan el recurso hídrico. Aporte de aguas subterráneas La cuenca no cuenta con pozos ni acuíferos.

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7.3.

Demanda hídrica total en situación actual La mayor demanda le corresponde al bloque de riego para los cultivos de papa, haba y alfalfa comprendidos en dos campañas de siembra.

7.4.

Balance hídrico en situación actual de la cuenca Para conocer los porcentajes de oferta y déficit hídrico del valle se ha realizado el balance hídrico. Es decir, se ha efectuado un análisis desde el punto de vista cuantitativo de la oferta hídrica.

GRÁFICO Nº 7.4.1. Balance hídrico, donde se observa que el caudal de oferta es suficiente para abastecer la demanda requerida.

Fuente: elaboración propia del grupo.

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CONCLUSIONES Se realizará el cálculo para los siguientes cultivos: haba, papa y alfa alfa, con los kc respectivos para cada mes. Se realizaron los cálculos del modelo matemático para una cuenca con un agotamiento rápido característico de la zona puna con una retención de la cuenca de 50mm por año. La contribución de la cuenca a través de ríos o caudal natural comienza en el mes de Abril hasta el mes de Septiembre y esta no permanece constante. Se tomó la curva para precipitación efectiva la curva número dos y curva tres, de acuerdo al coeficiente de escorrentía. Según el análisis estadístico de correlación lineal múltiple, el coeficiente de determinación es igual al 93%, el cual significa que hay un 7% es debido a los errores y otras variables no consideras. El abastecimiento de retención durante la estación lluviosa se tomó de la región de Huancavelica, según el siguiente cuadro.

La precipitación de persistencia confiable o independiente al 75%, se realizó por el método de Weibull. Para el cálculo de la precipitación efectiva en el periodo extendido se realizó mediante Ven Te Chow con una curva número igual a 73. Según el balance hídrico, no se necesita realizar embalse porque los cálculos realizados en periodos extendidos abastecen para el riego de los cultivos propuestos.

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REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS  Performance of Hargreaves equation in the estimating of reference evapotranspiration (ETo ) in a zone of Andean paramo in Trujillo state, Venezuela / M. Maffei.  Calibration of Hargreaves model to estimate reference evapotranspiration in Coronel Dorrego, Argentina Javier Almorox / Victor Elisei /María Elina Aguirre / Marta Commegna  ESTIMACIÓN DE LA EVAPOTRANSPIRACIÓN DE REFERENCIA PARA DOS ZONAS (COSTA Y REGIÓN ANDINA) DEL ECUADOR/ EMIL C. VEGA / JORGE C./ JARA  Hidrologia Estadistica de Maximo Villon Bejar.  Hidrologia Aplicada de Ven Te Chow.

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ANEXOS

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ANEXO Nº 2.2.1 PROGRAMA DE CURVA HIPSOMETRICA Y DE FRECUENCIAS ALTITUDES

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ANEXO Nº 3.1 CORRECCIÓN DE DATOS DE PRECIPITACIÓN POR SALTOS CONSISTENCIA EN LA MEDIA Y CONSISTENCIA EN LA DESVIACIÓN ESTANDAR. ANÁLISIS DE SALTOS a.

Identificar los períodos en los cuales se estima se haya producido el salto. Del análisis realizado y del histograma de precipitación mensual elaborado para la estación “Acobamba”, se observa que existen dos períodos definidos; uno comprendido entre el mes de enero de 1999 y enero del año 2002 y el otro comprendido entre el mes de febrero del 1992 y diciembre de 1992. (Análisis gráfico).

año 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 minimo maximo desv. Stand promedio

ene 3.2 124.7 84.5 92.8 108.8 135.6 74.1 147.8 147.9 215.8 71.5 80.6 95.1 71.5 3.200 215.800 49.687 103.850

feb 12.4 87.6 94.3 89 109 110 111.4 163.6 211.1 49.6 210.2 134.9 141.1 51 12.400 211.100 57.164 112.514

mar 7 57.4 35.2 66.3 127.1 62.3 85 65.8 147.2 110.5 116.6 113.2 45.3 83.3 7.000 147.200 39.120 80.157

abr 6.1 22.8 32.7 7.3 49.9 42.3 28.7 33.9 10.8 34.2 50.4 80.7 24.3 19.8 6.100 80.700 19.959 31.707

may 7.5 16 1.2 SD 1.1 14.7 3.6 2 20.6 54.4 37.2 8.2 20.7 12.2 1.100 54.400 15.550 15.338

jun 20.1 SD 1.4 4.6 3.5 SD 10.5 16.8 26.6 4.9 1.4 0.9 20.2 2.4 0.900 26.600 9.097 9.442

jul 10.1 10.7 SD 9.9 SD 7.4 SD 6.5 32.6 38.3 19.1 SD 15 11.7 6.500 38.300 10.884 16.130

ago 50.8 26.5 SD 8.2 16.5 29.9 10.4 SD 4.9 17.7 22.8 54.9 7.5 6.7 4.900 54.900 16.791 21.400

sep 13.5 13.7 12.5 32.1 18.1 54.2 19.5 47.7 7.9 38.6 55.8 28.4 23.4 11.8 7.900 55.800 16.347 26.943

oct 58.4 23.7 14.5 35.1 62.4 52.6 86.2 14 55.5 40 71.4 11.6 38.1 116.8 11.600 116.800 29.936 48.593

nov 45.8 57.3 19 53 47.7 101.1 42.8 86.9 27.6 73.7 96.1 35.6 43.5 38.1 19.000 101.100 25.296 54.871

Tabla Nº01 precipitación mensual de la estación Acobamba análisis de saltos. Fuente: propia

Gráfico Nº01 histograma de la estación Acobamba periodos definidos Fuente: propia

dic 33.1 86.3 31.9 53.3 68.3 87.3 117.8 70 133.1 129.4 125.6 132.4 151.5 141.3 31.900 151.500 40.932 97.236

SUMA 268 526.7 327.2 451.6 612.4 697.4 590 655 825.8 807.1 878.1 681.4 625.7 566.6 268.000 878.100 176.180 608.071

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TRAMO 01 n1= n2=

37 77

n1= meses entre enero 1999 y febrero del 2002 (color rojo) n2= meses entre enero 1992 y diciembre del 1998

b.

REALIZAMOS LA PRUEBA DE MEDIAS Calculo la media y desviación estándar para cada período

periodo 1 promedio 1 desv. Est.1

69.4486 63.3950 s1

promedio 2 desv. Est.2

45.1078 37.4601 s2

periodo 2

Cálculo de la Desviación Estándar ponderada (Sp), Desviación de la diferencia de promedios (Sd) y “t” calculado (“tc”)

Sp= Sd= tc=

47.3709834 9.47585926 2.56872288

Cálculo del “tt” tabular (de tablas) y comparación con el “tc” calculado. numero de grados de libertad = 112 tt tabular (tablas)= 1.645 tc calculado 2.56872288 existe salto en la media prueba de varianzas Fc= 2.863983 G.L.N.= 36 G.L.D.= 76

de tablas Fc= Ft=

Ft=

1.63

2.863983 1.63 existe salto en la varianza

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PRIMERA CORRECCIÓN

año 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 minimo maximo desv. Stand promedio

ene 3.200 124.700 84.500 92.800 108.800 135.600 74.100 91.406 91.465 131.587 46.320 80.600 95.100 71.500 3.200 135.600 34.533 87.977

feb 12.400 87.600 94.300 89.000 109.000 110.000 111.400 100.742 128.810 33.379 128.278 134.900 141.100 51.000 12.400 141.100 38.568 95.136

mar 7.000 57.400 35.200 66.300 127.100 62.300 85.000 42.952 91.051 69.365 116.600 113.200 45.300 83.300 7.000 127.100 33.812 71.576

abr 6.100 22.800 32.700 7.300 49.900 42.300 28.700 24.102 10.452 24.279 50.400 80.700 24.300 19.800 6.100 80.700 20.127 30.274

may 7.500 16.000 1.200 SD 1.100 14.700 3.600 5.252 16.243 36.216 37.200 8.200 20.700 12.200 1.100 37.200 11.832 13.855

jun 20.100 SD 1.400 4.600 3.500 SD 10.500 13.998 19.788 6.966 1.400 0.900 20.200 2.400 0.900 20.200 7.806 8.813

jul 10.100 10.700 SD 9.900 SD 7.400 SD 7.911 23.334 26.702 19.100 SD 15.000 11.700 7.400 26.702 6.700 14.185

ago 50.800 26.500 SD 8.200 16.500 29.900 10.400 SD 6.966 14.529 22.800 54.900 7.500 6.700 6.700 54.900 16.708 21.308

sep 13.500 13.700 12.500 32.100 18.100 54.200 19.500 32.256 8.739 26.879 55.800 28.400 23.400 11.800 8.739 55.800 14.819 25.062

oct 58.400 23.700 14.500 35.100 62.400 52.600 86.200 12.343 36.866 27.707 71.400 11.600 38.100 116.800 11.600 116.800 30.564 46.265

Tabla Nº02 corrección 01 de datos de la estación Acobamba. Fuente: propia.

Gráfico Nº02 corrección 01 de histograma de la estación Acobamba. Fuente: propia.

nov 45.800 57.300 19.000 53.000 47.700 101.100 42.800 55.420 20.379 47.620 96.100 35.600 43.500 38.100 19.000 101.100 23.431 50.244

dic 33.100 86.300 31.900 53.300 68.300 87.300 117.800 45.434 82.719 80.533 125.600 132.400 151.500 141.300 31.900 151.500 39.997 88.392

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TRAMO 02 a. Identificar los períodos en los cuales se estima se haya producido el salto.

año 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 minimo maximo desv. Stand promedio

ene 3.200 124.700 84.500 92.800 108.800 135.600 74.100 91.406 91.465 131.587 46.320 80.600 95.100 71.500 3.200 135.600 34.533 87.977

feb 12.400 87.600 94.300 89.000 109.000 110.000 111.400 100.742 128.810 33.379 128.278 134.900 141.100 51.000 12.400 141.100 38.568 95.136

mar 7.000 57.400 35.200 66.300 127.100 62.300 85.000 42.952 91.051 69.365 116.600 113.200 45.300 83.300 7.000 127.100 33.812 71.576

abr 6.100 22.800 32.700 7.300 49.900 42.300 28.700 24.102 10.452 24.279 50.400 80.700 24.300 19.800 6.100 80.700 20.127 30.274

may 7.500 16.000 1.200 SD 1.100 14.700 3.600 5.252 16.243 36.216 37.200 8.200 20.700 12.200 1.100 37.200 11.832 13.855

jun 20.100 SD 1.400 4.600 3.500 SD 10.500 13.998 19.788 6.966 1.400 0.900 20.200 2.400 0.900 20.200 7.806 8.813

jul 10.100 10.700 SD 9.900 SD 7.400 SD 7.911 23.334 26.702 19.100 SD 15.000 11.700 7.400 26.702 6.700 14.185

ago 50.800 26.500 SD 8.200 16.500 29.900 10.400 SD 6.966 14.529 22.800 54.900 7.500 6.700 6.700 54.900 16.708 21.308

sep 13.500 13.700 12.500 32.100 18.100 54.200 19.500 32.256 8.739 26.879 55.800 28.400 23.400 11.800 8.739 55.800 14.819 25.062

oct 58.400 23.700 14.500 35.100 62.400 52.600 86.200 12.343 36.866 27.707 71.400 11.600 38.100 116.800 11.600 116.800 30.564 46.265

Tabla Nº03 precipitación mensual de la estación Acobamba análisis de saltos Fuente: propia.

Gráfico Nº03 histograma de la estación Acobamba periodos definidos Fuente: propia

nov 45.800 57.300 19.000 53.000 47.700 101.100 42.800 55.420 20.379 47.620 96.100 35.600 43.500 38.100 19.000 101.100 23.431 50.244

dic 33.100 86.300 31.900 53.300 68.300 87.300 117.800 45.434 82.719 80.533 125.600 132.400 151.500 141.300 31.900 151.500 39.997 88.392

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n1= n2=

45 114

n1= meses entre marzo 2002 y diciembre del 2005 (color NEGRO) n2= meses entre enero 1992 y febrero del 2002 b. REALIZAMOS LA PRUEBA DE MEDIAS Calculo la media y desviación estándar para cada período

periodo 1 promedio 1 desv. Est.1

54.8911111 45.979194 s1

promedio 2 desv. Est.2

45.1077922 37.2940287 s2

periodo 2

Cálculo de la Desviación Estándar ponderada (Sp), Desviación de la diferencia de promedios (Sd) y “t” calculado (“tc”).

Sp= Sd= tc=

39.9191247 7.02782422 1.39208361

Cálculo del “tt” tabular (de tablas) y comparación con el “tc” calculado.

numero de grados de libertad = 157 tt tabular (tablas)= 1.645 tc calculado 1.39208361 ok prueba de varianzas Fc= 1.52000181 G.L.N.= 44 G.L.D.= 113 de tablas Fc= Ft=

Ft= 1.5 1.52000181 1.5 existe salto en la varianza

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SEGUNDA CORRECCIÓN año 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 minimo maximo desv. Stand promedio

ene 3.200 124.700 84.500 92.800 108.800 135.600 74.100 91.406 91.465 131.587 46.320 65.960 77.721 58.579 3.200 135.600 35.557 84.767

feb 12.400 87.600 94.300 89.000 109.000 110.000 111.400 100.742 128.810 33.379 128.278 110.004 115.032 41.952 12.400 128.810 36.038 90.850

mar 7.000 57.400 35.200 66.300 127.100 62.300 85.000 42.952 91.051 69.365 95.160 92.403 37.328 68.150 7.000 127.100 30.564 66.908

abr 6.100 22.800 32.700 7.300 49.900 42.300 28.700 24.102 10.452 24.279 41.465 66.042 20.295 16.645 6.100 66.042 17.087 28.077

may 7.500 16.000 1.200 SD 1.100 14.700 3.600 5.252 16.243 36.216 30.758 7.236 17.375 10.481 1.100 36.216 10.781 12.897

jun 20.100 SD 1.400 4.600 3.500 SD 10.500 13.998 19.788 6.966 1.721 1.315 16.970 2.532 1.315 20.100 7.348 8.616

jul 10.100 10.700 SD 9.900 SD 7.400 SD 7.911 23.334 26.702 16.077 SD 12.752 10.075 7.400 26.702 6.589 13.495

ago 50.800 26.500 SD 8.200 16.500 29.900 10.400 SD 6.966 14.529 19.078 45.115 6.669 6.020 6.020 50.800 15.187 20.056

sep 13.500 13.700 12.500 32.100 18.100 54.200 19.500 32.256 8.739 26.879 45.845 23.621 19.565 10.156 8.739 54.200 13.523 23.619

oct 58.400 23.700 14.500 35.100 62.400 52.600 86.200 12.343 36.866 27.707 58.498 9.994 31.488 95.323 9.994 95.323 26.645 43.223

Tabla Nº04 corrección 02 de datos de la estación Acobamba. Fuente: propia.

Gráfico Nº04 corrección 02 de histograma de la estación Acobamba. Fuente: propia.

nov 45.800 57.300 19.000 53.000 47.700 101.100 42.800 55.420 20.379 47.620 78.533 29.461 35.868 31.488 19.000 101.100 22.040 47.534

dic 33.100 86.300 31.900 53.300 68.300 87.300 117.800 45.434 82.719 80.533 102.460 107.976 123.468 115.195 31.900 123.468 30.990 81.127

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ANEXO Nº 3.2 CORRECCIÓN DE DATOS DE PRECIPITACIÓN A TRAVES DEL ANÁLISIS DE CONSISTENCIA DE TENDENCIA EN LA MEDIA. Antes de realizar el análisis de tendencias, se realiza el análisis de saltos y con la serie libre de saltos, se procede a analizar las tendencias en la media y en la desviación estándar.

a. Consistencia en la Media Nota: se verificara si los tramos a analizar presentan saltos: año 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 minimo maximo desv. Stand promedio

ene 3.200 124.700 84.500 92.800 108.800 135.600 74.100 91.406 91.465 131.587 46.320 65.960 77.721 58.579 3.200 135.600 35.557 84.767

feb 12.400 87.600 94.300 89.000 109.000 110.000 111.400 100.742 128.810 33.379 128.278 110.004 115.032 41.952 12.400 128.810 36.038 90.850

mar 7.000 57.400 35.200 66.300 127.100 62.300 85.000 42.952 91.051 69.365 95.160 92.403 37.328 68.150 7.000 127.100 30.564 66.908

abr 6.100 22.800 32.700 7.300 49.900 42.300 28.700 24.102 10.452 24.279 41.465 66.042 20.295 16.645 6.100 66.042 17.087 28.077

may 7.500 16.000 1.200 SD 1.100 14.700 3.600 5.252 16.243 36.216 30.758 7.236 17.375 10.481 1.100 36.216 10.781 12.897

jun 20.100 SD 1.400 4.600 3.500 SD 10.500 13.998 19.788 6.966 1.721 1.315 16.970 2.532 1.315 20.100 7.348 8.616

jul 10.100 10.700 SD 9.900 SD 7.400 SD 7.911 23.334 26.702 16.077 SD 12.752 10.075 7.400 26.702 6.589 13.495

ago 50.800 26.500 SD 8.200 16.500 29.900 10.400 SD 6.966 14.529 19.078 45.115 6.669 6.020 6.020 50.800 15.187 20.056

sep 13.500 13.700 12.500 32.100 18.100 54.200 19.500 32.256 8.739 26.879 45.845 23.621 19.565 10.156 8.739 54.200 13.523 23.619

oct 58.400 23.700 14.500 35.100 62.400 52.600 86.200 12.343 36.866 27.707 58.498 9.994 31.488 95.323 9.994 95.323 26.645 43.223

Tabla Nº05 precipitación mensual de la estación Acobamba análisis de saltos Fuente: propia.

Gráfico Nº05 histograma de la estación Acobamba periodos definidos Fuente: propia

nov 45.800 57.300 19.000 53.000 47.700 101.100 42.800 55.420 20.379 47.620 78.533 29.461 35.868 31.488 19.000 101.100 22.040 47.534

dic 33.100 86.300 31.900 53.300 68.300 87.300 117.800 45.434 82.719 80.533 102.460 107.976 123.468 115.195 31.900 123.468 30.990 81.127

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Nota: Se observa que hay tendencia para la corrección por tendencia no debe de existir saltos así que analizamos los estos tramos entre los meses de enero 1992 y diciembre del 1992 y entre enero 1993 y diciembre del 2005. Del gráfico Nº11

n1= n2=

12 147

n1= meses entre enero 1992 y diciembre del 1992 (color rojo) n2= meses entre enero 1993 y diciembre del 2005 b. REALIZAMOS LA PRUEBA DE MEDIAS Calculo la media y desviación estándar para cada período

periodo 1 promedio 1 desv. Est.1

22.3333333 19.5258492 s1

promedio 2 desv. Est.2

46.9669317 37.693478 s2

periodo 2

Cálculo de la Desviación Estándar ponderada (Sp), Desviación de la diferencia de promedios (Sd) y “t” calculado (“tc”)

Sp= Sd= tc=

36.7146334 11.0227122 2.23480373

Cálculo del “tt” tabular (de tablas) y comparación con el “tc” calculado. numero de grados de libertad = 157 tt tabular (tablas)= 1.645 tc calculado 2.23480373 >< existe salto en la media

prueba de varianzas Fc= 3.72659813 G.L.N.= 146 G.L.D.= 11 de tablas Fc= Ft=

Ft= 2.3 3.72659813 2.3 existe salto en la varianza

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CORRECION 03 (saltos para realizar luego la corrección por tendencias)

Xt=

ene 10.0312

feb 27.7912

mar 17.3669

abr 15.6295

may 18.3321

jul 23.3512

ago 101.9201

sep 29.9147

oct 116.5915

nov 92.2679

dic 67.7513

jun 42.6556

CORRECCIÓN POR TENDENCIA Calculo del t (tabular student)

Tt= 1.812 por regresion simple

suma promedio

X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 78

ANALISIS DE TENDENCIA EN LA MEDIA Y xy x^2 y^2 10.03 10.03 1.00 100.62 27.79 55.58 4.00 772.35 17.37 52.10 9.00 301.61 15.63 62.52 16.00 244.28 18.33 91.66 25.00 336.06 42.66 255.93 36.00 1819.50 23.35 163.46 49.00 545.28 101.92 815.36 64.00 10387.71 29.91 269.23 81.00 894.89 116.59 1165.91 100.00 13593.57 92.27 1014.95 121.00 8513.37 67.75 813.02 144.00 4590.24 563.60 4769.76 650.00 42099.49 46.97 Tabla Nº06 análisis de tendencia en la media. Fuente: propia

n= G.L= b= a= r= r^2= tc= Tt=

Yt 52.58 62.61 44.44 34.97 29.94 46.52 19.48 90.32 10.57 89.51 57.45 25.20 46.97

12.000 10.000 7.737 -3.321 0.740 0.548 3.480 1.812

Tabla Nº07 análisis de tendencia en la media parámetros de la ecuación de regresión. Fuente: propia

Si Tc>Tt; por lo tanto hay que corregir.

CORREGIR LA TENDENCIA MEDIA

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PRECIPITACIONES CORREGIDAS año 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 minimo maximo desv. Stand promedio

ene 52.583 124.700 84.500 92.800 108.800 135.600 74.100 91.406 91.465 131.587 46.320 65.960 77.721 58.579 3.200 135.600 34.533 87.977

feb 62.606 87.600 94.300 89.000 109.000 110.000 111.400 100.742 128.810 33.379 128.278 110.004 115.032 41.952 12.400 141.100 38.568 95.136

mar 44.445 57.400 35.200 66.300 127.100 62.300 85.000 42.952 91.051 69.365 95.160 92.403 37.328 68.150 7.000 127.100 33.812 71.576

abr 34.971 22.800 32.700 7.300 49.900 42.300 28.700 24.102 10.452 24.279 41.465 66.042 20.295 16.645 6.100 80.700 20.127 30.274

may 29.937 16.000 1.200 SD 1.100 14.700 3.600 5.252 16.243 36.216 30.758 7.236 17.375 10.481 1.100 37.200 11.832 13.855

jun 46.524 SD 1.400 4.600 3.500 SD 10.500 13.998 19.788 6.966 1.721 1.315 16.970 2.532 0.900 20.200 7.806 8.813

jul 19.483 10.700 SD 9.900 SD 7.400 SD 7.911 23.334 26.702 16.077 SD 12.752 10.075 7.400 26.702 6.700 14.185

ago 90.315 26.500 SD 8.200 16.500 29.900 10.400 SD 6.966 14.529 19.078 45.115 6.669 6.020 6.700 54.900 16.708 21.308

sep 10.573 13.700 12.500 32.100 18.100 54.200 19.500 32.256 8.739 26.879 45.845 23.621 19.565 10.156 8.739 55.800 14.819 25.062

oct 89.513 23.700 14.500 35.100 62.400 52.600 86.200 12.343 36.866 27.707 58.498 9.994 31.488 95.323 11.600 116.800 30.564 46.265

nov 57.453 57.300 19.000 53.000 47.700 101.100 42.800 55.420 20.379 47.620 78.533 29.461 35.868 31.488 19.000 101.100 23.431 50.244

Tabla Nº10 precipitaciones corregidas por saltos y tendencias de la estación Acobamba 1992-2005 Fuente: propia

CONSTRUCCION DEL HISTOGRAMA CORREGIDO

Gráfico Nº07 histograma corregida por saltos y tendencias de la estación Acobamba 1992-2005 Fuente: propia

dic 25.200 86.300 31.900 53.300 68.300 87.300 117.800 45.434 82.719 80.533 102.460 107.976 123.468 115.195 31.900 151.500 39.997 88.392

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ANEXO Nº 3.3 DATOS Y CÓDIGOS DE PROGRAMACIÓN DE LA COMPLETACIÓN DE DATOS DE LA ESTACIÓN ACOBAMBA. DATOS DE PRECIPITACIÓN -ESTACION ACOBAMBA año 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 minimo maximo desv. Stand promedio

ene 52.583 124.700 84.500 92.800 108.800 135.600 74.100 91.406 91.465 131.587 46.320 65.960 77.721 58.579 3.200 135.600 34.533 87.977

feb 62.606 87.600 94.300 89.000 109.000 110.000 111.400 100.742 128.810 33.379 128.278 110.004 115.032 41.952 12.400 141.100 38.568 95.136

mar 44.445 57.400 35.200 66.300 127.100 62.300 85.000 42.952 91.051 69.365 95.160 92.403 37.328 68.150 7.000 127.100 33.812 71.576

abr 34.971 22.800 32.700 7.300 49.900 42.300 28.700 24.102 10.452 24.279 41.465 66.042 20.295 16.645 6.100 80.700 20.127 30.274

may 29.937 16.000 1.200 SD 1.100 14.700 3.600 5.252 16.243 36.216 30.758 7.236 17.375 10.481 1.100 37.200 11.832 13.855

jun 46.524 SD 1.400 4.600 3.500 SD 10.500 13.998 19.788 6.966 1.721 1.315 16.970 2.532 0.900 20.200 7.806 8.813

jul 19.483 10.700 SD 9.900 SD 7.400 SD 7.911 23.334 26.702 16.077 SD 12.752 10.075 7.400 26.702 6.700 14.185

ago 90.315 26.500 SD 8.200 16.500 29.900 10.400 SD 6.966 14.529 19.078 45.115 6.669 6.020 6.700 54.900 16.708 21.308

sep 10.573 13.700 12.500 32.100 18.100 54.200 19.500 32.256 8.739 26.879 45.845 23.621 19.565 10.156 8.739 55.800 14.819 25.062

oct 89.513 23.700 14.500 35.100 62.400 52.600 86.200 12.343 36.866 27.707 58.498 9.994 31.488 95.323 11.600 116.800 30.564 46.265

nov 57.453 57.300 19.000 53.000 47.700 101.100 42.800 55.420 20.379 47.620 78.533 29.461 35.868 31.488 19.000 101.100 23.431 50.244

dic 25.200 86.300 31.900 53.300 68.300 87.300 117.800 45.434 82.719 80.533 102.460 107.976 123.468 115.195 31.900 151.500 39.997 88.392

Tabla Nº11 Datos de precipitaciones de la estación Acobamba 1992-2005, para la completación de datos Fuente: propia

DATOS DE PRECIPITACIONES - ESTACION LIRCAY AÑOS EN. FEB. MAR. 1992 70.1 73 53.8 1993 105.45 161.65 99.6 1994 140.8 250.3 145.4 1995 131.5 154.5 110.2 1996 203.9 161.6 120.4 1997 193 139.6 66.1 1998 193 115.8 100 1999 94.4 149.6 103.8 2000 175.4 204.2 84.6 2001 220.1 119.7 132.6 2002 116.4 230.8 165.8 2003 139.4 193.9 180.8 2004 211.8 123.6 107.5 2005 200.9 123.7 74 TOTAL 2196.15 2201.95 1544.60 P° MEDIA 156.87 157.28 110.33 S.D 48.86 48.45 36.45 MAX 220.10 250.30 180.80

ABR. 47.2 55.2 63.2 26 52.1 72.2 71 71.9 14.3 43.7 68 61.5 33.9 51.6 731.80 52.27 17.89 72.20

MAY. SD 14.95 29.9 15.3 8.4 8 SD 20.2 34.5 49.9 44.6 53 7.9 16.3 302.95 25.25 17.86 53.00

JUN. 24.4 16.1 7.8 SD SD 1.9 12.1 9.4 22.1 6.4 6.5 0.4 24 7.9 139.00 11.58 8.70 24.40

JUL. 17.8 9.15 0.5 5 SD SD SD 29.7 61.9 25.9 41.7 4.2 15.6 12.9 224.35 20.40 18.36 61.90

AGOS. 42.3 21.15 SD 7 33.6 33.1 4.6 SD 39.6 20.1 16.4 37.4 14.9 12.5 282.65 23.55 14.79 42.30

SET. 20.4 22.6 24.8 22.1 26.1 72.8 15.1 13.7 6.7 54.4 51.1 21.1 28.3 23 402.20 28.73 18.11 72.80

OCT. 72.4 51.35 30.3 37.7 55.4 35.6 69.2 49.1 127 44.8 120.5 27.1 63.2 81.5 865.15 61.80 30.78 127.00

NOV 25.2 38.8 52.4 77.8 37.2 100.2 69.4 30.6 20.5 92.6 90.5 60.8 50 28.4 774.40 55.31 26.99 100.20

DIC. 40.8 61 81.2 41.2 88 154.9 95 68 133.7 116.9 169.2 116.7 52 95.9 1314.50 93.89 40.51 169.20

ANUAL 487.40 657.00 826.60 628.30 786.70 877.40 745.20 640.40 924.50 927.10 1121.50 896.30 732.70 728.60 10979.70 784.26 160.16 1121.50

MAX 73.00 161.65 250.30 154.50 203.90 193.00 193.00 149.60 204.20 220.10 230.80 193.90 211.80 200.90 2640.65 188.62 43.49 250.30

Tabla Nº12 Datos de precipitaciones de la estación lircay 1992-2005, para realizar la correlación entre estas dos estaciones Fuente: propia

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ANEXO 3.3.1: CODIGOS USADOS PARALA COMPLETACIÓN DE DATOS

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ESTACION DE ACOBAMBA año 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 minimo maximo desv. Stand promedio

ene 52.583 124.700 84.500 92.800 108.800 135.600 74.100 91.406 91.465 131.587 46.320 65.960 77.721 58.579 46.320 135.600 28.615 88.294

feb 62.606 87.600 94.300 89.000 109.000 110.000 111.400 100.742 128.810 33.379 128.278 110.004 115.032 41.952 33.379 128.810 29.544 94.436

mar 44.445 57.400 35.200 66.300 127.100 62.300 85.000 42.952 91.051 69.365 95.160 92.403 37.328 68.150 35.200 127.100 26.253 69.582

abr 34.971 22.800 32.700 7.300 49.900 42.300 28.700 24.102 10.452 24.279 41.465 66.042 20.295 16.645 7.300 66.042 15.934 30.139

may 29.937 16.000 1.200 14.318 1.100 14.700 3.600 5.252 16.243 36.216 30.758 7.236 17.375 10.481 1.100 36.216 11.154 14.601

jun 46.524 28.388 1.400 4.600 3.500 2.500 10.500 13.998 19.788 6.966 1.721 1.315 16.970 2.532 1.315 46.524 13.046 11.479

jul 19.483 10.700 0.581 9.900 23.879 7.400 34.618 7.911 23.334 26.702 16.077 58.715 12.752 10.075 0.581 58.715 14.671 18.723

ago 90.315 26.500 18.218 8.200 16.500 29.900 10.400 49.109 6.966 14.529 19.078 45.115 6.669 6.020 6.020 90.315 23.300 24.823

sep 10.573 13.700 12.500 32.100 18.100 54.200 19.500 32.256 8.739 26.879 45.845 23.621 19.565 10.156 8.739 54.200 13.713 23.410

oct nov dic 89.513 57.453 25.200 23.700 57.300 86.300 14.500 19.000 31.900 35.100 53.000 53.300 62.400 47.700 68.300 52.600 101.100 87.300 86.200 42.800 117.800 12.343 55.420 45.434 36.866 20.379 82.719 27.707 47.620 80.533 58.498 78.533 102.460 9.994 29.461 107.976 31.488 35.868 123.468 95.323 31.488 115.195 9.994 19.000 25.200 95.323 101.100 123.468 29.185 22.189 31.987 45.445 48.366 80.563

Tabla Nº13 completación de datos de precipitaciones de la estación Acobamba entre los años de 1992-2005, a través de correlación lineal simple entre estas dos estaciones de Acobamba y lircay Fuente: propia

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ANEXO 4.1.1 PROGRAMA DE EVAPOTRANSPIRACION SAMANI Y HEARGRAVES

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ANEXO Nº 4.4 TABLA DE DISTRIBUCIÓN “T” DE STUDENT

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ANEXO Nº 4.5 TABLA DE DISTRIBUCIÓN “F” DE FISHER

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