Desarrollo de curvas pluviométricas Intensidad-Duración-Frecuencia (IDF) en Perú

En el presente estudio, se intenta proporcionar un enfoque para derivar curvas intensidad duración-frecuencia (IDF) de precipitación en Perú. En particular, se lleva a cabo un análisis regional de precipitaciones extremas, basado en el método del tipo de índice de inundación, para derivar profundidades totales de tormenta de diferentes periodos de retorno. Luego, dichas profundidades de tormenta se distribuyen en el tiempo de acuerdo con hietogramas sintéticos generados por el método de las curvas de Huff, que proporcionan una representación probabilística de las profundidades de tormenta acumuladas para las correspondientes duraciones de tormenta acumuladas expresadas en forma adimensional. Dada su relativa simplicidad, el procedimiento desarrollado se puede extender fácilmente a lugares sin mediciones. Finalmente, se describe un marco para cuantificar los impactos del cambio climático en función de la magnitud y la frecuencia de los eventos de precipitaciones extremas utilizando extremos de precipitación proyectados multimodelo e históricos corregidos por sesgo. El enfoque evalúa los cambios en las curvas IDF de precipitación y sus límites de incertidumbre

Modelamiento hidrológico mensual distribuido para el monitoreo de sequías hidrológicas en la vertiente hidrográfica del Atlántico

"El presente estudio se pretende mejorar las simulaciones de escorrentía tanto temporal como espacialmente, para toda la superficie terrestre de la vertiente hidrográfica del Atlántico. Además, puede acelerar el procedimiento de calibración al calibrar diferentes grupos de cuencas en paralelo. Por lo tanto, este estudio intenta mejorar tanto la estructura del modelo GR2M como el procedimiento de calibración para simular mejor las descargas mensuales"". --Introducción

Monthly semi-distributed hydrological model at national scale in Peru

Surface water resources in Peru are heterogeneously distributed in three drainage areas (Pacific, Titicaca, and Atlantic), and their quantification is relevant for planning in economic activities such as water supply and agriculture. However, their continuous monitoring at national scale becomes difficult due to the low stream gauges density and short streamflow records. The aim of this work is to generate a database of simulated monthly streamflows at a national scale from January 1981 to December 2016, applying the parsimonious GR2M model in a semi-distributed approach, under a parameter regionalization scheme. For this, 3594 sub-basins (~300 km2) located in the three drainage areas were tested. These sub-basins were first grouped in 14 calibration regions based on a sensitivity analysis of the runoff ratio (RR) and runoff variability (RV) indexes derived from the GR2M outputs. The model was forced with monthly gridded-data of precipitation and potential evapotranspiration from the PISCO product (Peruvian Interpolated data of the SENAMHI’s Climatological and hydrological Observations) and was calibrated and validated with 38 stream gauges using the Kling-Gupta (KGE) metric. After the parameter regionalization processes, results showed KGE values from 0.5 to 0.8, and a good representation of the runoff seasonality. This is the first time that a monthly streamflow database (PISCO-HyM_GR2M) is developed at national scale in Peru in the 1981-2016 period. This new product will contribute to the hydrological droughts monitoring in Peru and understand water balance on ungauged basins

Studying spatial agreement of catchment response to climate and landuse change under uncertainty for prioritizing investment into hydropower catchments

Joint climate and land cover change can significantly alter catchment hydrologic response, e.g., in terms of runoff and sediment delivery, and thus key determinants for downstream hydropower outcomes. While many studies highlight climate risk for hydropower operation, it is less clear how climate and landuse change together will impact hydropower outcomes, if managing landuse can reduce those impacts, and how to prioritize effective investments in the face of uncertainty about the future climatic drivers. In this study, we use Chaglla Dam, Peru’s third largest electricity generator, to develop an ensemble approach to identify parts of Chaglla’s contributing area with consistent changes in runoff and sediment under climate change. Those areas could then be targeted for maintaining or restoring natural land cover to increase baseflow and decrease sediment. We use SWAT to model catchment response for a large ensemble of climate trajectories based on latest CMIP 6 data, downscaled using multiple state-of-the-art algorithms and high-resolution regional weather observations (Figure 1 A and B). Based on the results, we identify parts of the catchment with greatest changes in water yield. We find that 35 % of the watershed area shows consistent trends in water yield and sediment across all climate scenarios

Evaluación de los impactos del cambio de uso de suelo y cambio climático sobre las respuestas hidrológicas en el contexto de los MERESE. Caso cuenca andina peruana

Los Pagos por Servicios Ecosistémicos (PSE) se han convertido en uno de los instrumentos de política pública más populares a nivel mundial para contrarrestar los efectos de la degradación del suelo y del cambio climático sobre los recursos hídricos. En el Perú los PSE son implementados a través de los programas del Mecanismo de Remuneración por Servicios Ecosistémicos (MERESE) que promueven las Empresas Prestadoras de Servicios (EPS). En la actualidad hay poca evidencia científica sobre los impactos de las intervenciones de PSE en los recursos hídricos, y mucho menos en el contexto de los MERESE. Esta investigación se centra en evaluar el impacto del cambio de uso del suelo y cambio climático sobre las respuestas hidrológicas considerando el contexto del MERESE implementado por la EPS EMUSAP ABANCAY en la cabecera de cuenca del río Mariño en el sur de los Andes peruanos. Se utilizaron datos hidrometeorológicos del Sistema de Monitoreo Ecohidrológico de Rontoccocha (SMEHR) y del modelo hidrológico SWAT para representar el comportamiento hidrológico de la cuenca. Los resultados muestran que el impacto de los escenarios de cambio de uso de suelo sobre los recursos hídricos es relativamente menor (incremento de hasta 1 % de la escorrentía media anual para el escenario pesimista), en comparación con los efectos de los escenarios de cambio climático (incremento de hasta 26 % de la escorrentía media anual). Nosotros concluimos que el escenario proyectado del MERESE al 2050 favorable a la forestación no va aportar significativamente a los recursos hídricos en la cuenca de estudio, produciendo que se tengan que reevaluar otras alternativas más eficientes y sostenibles de conservación de ecosistemas

Surface water resources assessment in Peru through SWAT hydrological model

Surface water resources in Peru show high spatio-temporal variability, being the prediction of streamflow at ungauged sites, one of the fundamental challenges today. This research presents a methodology for regional parameter estimation at national scale using SWAT (Soil and Water Assessment Tools) model, with the goal of estimating the streamflow for three hydrographic regions in Peru: the Pacific, Titicaca and Amazonas. Hydrological models were calibrated using observed discharge data which is sparse and poorly distributed over Peru. In this context, we design a regional parameter estimation following the next steps: i) First, a regionalization of 3394 hydrological response units (HRU) in the whole country were built through Ward’s hierarchical cluster criterion, in which 14 calibration regions were defined. ii) A calibration procedure to obtain the best calibration parameters was made with Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) optimization using the Kling-Gupta (KGE) and Nash Sutcliffe Logarithmic (LogNSE) statistics. A total of 31 hydrological stations were selected to calibration and validation procedure with the condition of leaving at least one in each region defined at point i) iii) Using the physical similarity approach, each set of calibrated parameters was averaged in each region to get the regional parameter sets