Un Marco de Apoyo a la Toma de Decisiones para Adaptación al Cambio Climático

Un Marco de Apoyo a la Toma de Decisiones para Adaptación al Cambio Climático Reporte Final del Proyecto: Modelación del Rol de Páramo en la Hidrolog

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Un Marco de Apoyo a la Toma de Decisiones para Adaptación al Cambio Climático

Reporte Final del Proyecto: Modelación del Rol de Páramo en la Hidrología Bajo un Escenario de Cambio Climático Como parte del Proyecto Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciales en los Andes Tropicales

Un reporte para: PRAA-Perú

Preparado por: Francisco Flores-Lopez, Marisa Escobar, David Purkey (SEI)

Noviembre 2012

Con Asistencia de: Laura Forni (SEI) Hans Segura (UNALM)

Stockholm Environment Institute 400 F Street, Suite A Davis, CA, 95616, USA Tel + 1 530.753.3035 x5 Fax +1 530.753.3477 1

1.

2

Introducción .......................................................................................................................................... 4 1.1

Mapa de Actores: Organizaciones Clave ....................................................................................... 8

1.2

XLRM: Formulación del Problema................................................................................................. 8

1.2.1

Identificación de Incertidumbres (X) .................................................................................... 9

1.2.2

Estrategias de Manejo (L) ................................................................................................... 10

1.2.3

Medidas de Desempeño (M)............................................................................................... 10

1.2.4

Relaciones o Modelos (R) .................................................................................................... 10

1.3

WEAP: Construcción del Modelo ................................................................................................ 11

1.4

Clima: Escenarios Futuros ........................................................................................................... 12

1.5

Ensamble: Automatización de Corridas ...................................................................................... 13

1.6

Tableau: Visualización de Medidas ............................................................................................. 14

1.7

TDR: Toma de Decisiones ............................................................................................................ 14

La Region Piura y el Sistema Hídrico de las Subcuencas de los Ríos Quiroz y Chipillico ..................... 16 2.1

Mapa de Actores: Organizaciones clave ..................................................................................... 18

2.2

XLRM: Formulación del problema............................................................................................... 19

2.2.1

Incertidumbres/Factores exógenos (X) ............................................................................... 19

2.2.1.1

Cambios en el área de Páramos (X1) .............................................................................. 19

2.2.1.2

Cambio en el clima futuro (X2) ....................................................................................... 20

2.2.1.3

Crecimiento de la población (X3) .................................................................................... 20

2.2.1.4

Cambio de cultivos y crecimiento de la frontera agrícola (X4) ....................................... 20

2.2.2

Estrategias de gestión (L) .................................................................................................... 21

2.2.2.1

Alternativa 1- Línea base o no cambios (L1) ................................................................... 21

2.2.2.2

Alternativa 2-Reforestacion con especies nativas (L2) ................................................... 22

2.2.2.3

Alternativa 3-Mejoramiento de la infraestructura (L3) .................................................. 22

2.2.2.4

Alternativa 4-Tecnificacion del riego (L4) ....................................................................... 22

2.2.2.5

Alternativa 5-Construccion de reservorio (L5) ................................................................ 22

2.3

WEAP: Construcción del Modelo (R)........................................................................................... 23

2.4

Clima: Escenarios Futuros ........................................................................................................... 25

2.5

Ensamble: Automatización de corridas ...................................................................................... 26 2

Tableau: Visualización de medidas ......................................................................................................... 26

3

2.5.1

Escurrimiento Superficial - Páramos ................................................................................... 26

2.5.2

Reducción del área de Páramos y su efecto en el caudal base........................................... 27

2.5.3

Cobertura de Caudales Promedio base de Páramos .......................................................... 28

2.5.4

Cambios en volumen de embalse ....................................................................................... 29

2.5.5

Cambios en cobertura de sitios de demanda ..................................................................... 30

Conclusiones ....................................................................................................................................... 32 a)

De los resultados ......................................................................................................................... 32

b)

Proceso de generación de capacidades ...................................................................................... 32

4

References .......................................................................................................................................... 34

5

Instrucciones para el uso de la base de datos de Tableau.................................................................. 36

3

1. Introducción El Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático (IPCC) encontró que los principales problemas relacionados con el agua y el cambio climático en la región Andina serán la reducción de la precipitación en las regiones áridas, el retroceso de los glaciares y los conflictos sobre el suministro de agua para el consumo humano, la agricultura y la energía hidroeléctrica en zonas con escasez de agua y crecimiento demográfico. La región de los Andes es amplia y diversa, con un clima que abarca desde montañas con temperaturas bajas y glaciares, a zonas templadas y costas tropicales. El Cuarto Informe de Evaluación del IPCC muestra que durante el siglo 20, los cambios en la precipitación en Latinoamérica fueron irregulares, con disminuciones en partes de la Región Andina y aumentos en otras. Las temperaturas medias durante períodos de 10 años muestran una tendencia ascendente en el Cono Sur y en la Región Andina, así como las temperaturas mínimas, mientras que las temperaturas máximas no muestran una tendencia uniforme. La consecuencia más importante del aumento de las temperaturas en los últimos 30 años ha sido el retroceso crítico de glaciares en Bolivia, Perú, Colombia y Ecuador. Durante este período, el retroceso de los glaciares ha contribuido con agua adicional de escorrentía, pero ha disminuido e inclusive agotado en algunos lugares los depósitos de los glaciares. Los estudios indican que durante los próximos 15 años, los pequeños glaciares andinos podrían desaparecer, afectando la disponibilidad de agua y la generación de energía hidroeléctrica, mientras que los glaciares más grandes van a seguir contrayéndose. El ecosistema de Páramos que se ubica aguas debajo de la línea de nieve y glaciares también se vera afectado en su rendimiento principalmente por los cambios en precipitación y temperatura. Los cambios en las contribuciones de agua de los Páramos afectarán al suministro de agua para múltiples usos aguas abajo, incluyendo la agricultura a pequeña y gran escala, los servicios urbanos de agua y la energía hidroeléctrica. A lo largo de la región Andina existen además otros agentes de cambio y presiones sobre los sistemas hidrológicos que proveen agua. Por ejemplo hay cambios en patrones de urbanización y crecimiento acelerado de ciudades que son sujetas a una explosión demográfica por migración del campo a la ciudad. Otra presión común es el cambio en patrones de cultivo en función de los mercados globales cambiantes, ya sea a biocombustibles en zonas irrigadas como en el Perú, o a comestibles como quinoa en el altiplano de Bolivia. Dadas estas complejidades es importante desarrollar herramientas analíticas y de apoyo a la toma de decisiones para asistir en la identificación de estrategias de manejo de agua prudentes para enfrentar cambio climático y todos los otros generadores de presión sobre el recurso hídrico. El cambio climático agrega complejidad a los retos sustanciales que enfrentan los administradores de agua y recursos naturales (Anderson et al. 2008; Groves et al. 2008). En la medida en que las condiciones futuras sean menos certeras, los procesos de decisión para responder a estos cambios están evolucionando de un paradigma basado en predicción determinística a uno basado en la identificación de vulnerabilidad y planeación para la adaptación. Un proceso de planeación que busca enfrentar el cambio climático debe (1) adquirir y/o desarrollar datos sobre el vínculo entre condiciones potenciales

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futuras de clima y riesgo1; (2) modificar los marcos analíticos para evaluar el impacto de diferentes climas en el resultado deseado del sistema, para evaluar el efecto de las incertidumbres en el sistema; y (3) adoptar un marco analítico que pueda evaluar estrategias de adaptación frente a riesgo asociados con el clima. Un corolario afortunado de este proceso es que además posiciona los administradores del recurso hídrico a responder a otras incertidumbres de planeación mas allá de aquellas relacionadas con cambio climático (e.g. cambio demográfico, cambio en regulaciones, etc.). Bajo este paradigma antiguo, todas estas otras incertidumbres también han sido tratadas en una forma ampliamente determinística. Actualmente los encargados de administrar y planear el uso de recursos hídricos expresan inseguridad sobre cómo deberían adaptar los sistemas al cambio climático, pues existen muchas incertidumbres. En particular, las proyecciones de los cambios a escala local en precipitación confiables no son aún posibles. Esta incertidumbre nace en parte del hecho de que la precipitación es inherentemente más variable en el tiempo y espacio que la temperatura. Esto también nace de la insuficiencia de los modelos de resolución gruesa de simular procesos a escala fina que determinan dónde y cuándo la precipitación sucede. Las técnicas de cambio de escala estadísticas y dinámicas y modelos climáticos de alta resolución, que son posibles gracias a computadoras más poderosas, pueden aumentar la confiabilidad de las proyecciones climáticas regionales; pero no eliminan todas las fuentes de incertidumbre. En resumen, sabemos que el cambio climático puede llegar a afectar la disponibilidad y calidad del recurso hídrico, pero la habilidad para prever todos los detalles de estos cambios es limitada, especialmente a escalas locales relevantes para planeación del uso del recurso agua y en regiones donde la cantidad de los datos esta limitada. Existen tres retos clave que los administradores de recursos hídricos enfrentan para la planeación en la identificación y manejo del riesgo al cambio climático. Primero, el impacto potencial del cambio climático debe ser reflejado en las herramientas de planeación usadas para evaluar el manejo del recurso agua. Segundo, el marco de planeación debe reconocer apropiadamente la incertidumbre que el cambio climático introduce. Finalmente, para desarrollar una estrategia de manejo para mejorar el desempeño del sistema que sea exitosa, el marco debe evaluar estrategias dinámicas que pueden incluir acciones a corto plazo y acciones diferidas que pueden ser implementadas según las condiciones lo permitan. Un grupo de herramientas analíticas para el apoyo en la toma de decisiones para asistir a los administradores de agua en el estimado de condiciones futuras de manejo y en la evaluación del desempeño de diferentes estrategias han sido desarrolladas. Algunas de las herramientas más sofisticadas y completas que son capaces de manejar las interacciones complejas entre estos objetivos y de explorar los intercambios entre opciones incluyen ModSim (Taher and Labadie 1996), OASIS (HydroLogics 2009) y WEAP (Yates et al. 2005a,b). A pesar de la complejidad significativa de estas herramientas de planeación modernas, su uso bajo el paradigma estándar de planeación involucra una estimación de la demanda futura y el desempeño de opciones de manejo que toma en cuenta las condiciones hidrológicas experimentadas durante un período de registro. El tratamiento de la 1

El riesgo se define en este contexto como la potencialidad de que las incertidumbres generen un mal desempeño en el sistema.

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incertidumbre para el futuro es por lo tanto confinado a la evaluación de la variabilidad experimentada en un período de registro y omite otros cambios plausibles. El cambio climático pone en tela de juicio este procedimiento. ¿Cuáles entonces deberían ser las características generales de herramientas analíticas y técnicas implementadas en la planeación de adaptación de recursos hídricos? Basado en la literatura científica sobre de manejo del recurso agua reciente, sugerimos que es necesario que las herramientas y técnicas incluyan las siguientes capacidades:  







Aumentar el entendimiento de la magnitud potencial de los impactos climáticos por parte de los administradores de recursos hídricos y demás actores; Abordar un grupo más amplio de incertidumbres (e.g. factores socioeconómicos y ambientales) que pueden impactar el desempeño en el largo plazo cuando sean acopladas con impactos de cambio climático; Establecer un ciclo de análisis y de toma de decisiones que se integren con períodos de planeación de capital y de recursos (10-30 años) para preservar las cuencas y proteger los usuarios que las usan; por lo tanto poniéndolos en una mejor posición para responder a un horizonte de más largo plazo de planeación de cambio climático (30-100 años); Asistir en la determinación de niveles aceptables de riesgo, definiendo estrategias de cobertura para manejar riesgos financieros, presentando soluciones de alto costo a tiempo, y desarrollando planes de manejo adaptativo flexibles; y Un enfoque para enmarcar el problema, que permita distinguir entre las variables de decisión y aquellos elementos que impactan el sistema de agua pero que están por fuera de la influencia de los tomadores de decisiones.

Es claro que los administradores de recursos hídricos podrían beneficiarse siguiendo un enfoque sistemático para evaluar sus opciones a la luz de todo lo que ya sabemos (y no sabemos) sobre cambio climático. Usando los conceptos de vulnerabilidad y riesgo, a continuación se esboza un proceso de apoyo a las decisiones que sigue tres pasos, los cuales son la identificación del problema, formulación del problema, y evaluación. Antes de que estos pasos sean detallados, se presenta un marco para ayudar a organizar los diferentes elementos, variables y parámetros identificados en el proceso de vulnerabilidad y riesgo. Un proceso de apoyo a las decisiones debe permitir la articulación del grupo de metas o problemas por medio de los actores relevantes. Por otro lado se deben desarrollar datos, modelos y métodos de análisis que faciliten el estudio de condiciones futuras y sus incertidumbres dentro de un contexto de planeación. Además de este componente técnico, el proceso estructurado debe evaluar las acciones alternativas dentro del contexto de los intereses de múltiples actores. Este proceso debe proveer una guía sobre las fortalezas y debilidades de las alternativas de decisión, y de la sensibilidad de alcances proyectados a incertidumbres sobre clima futuro y otras variables clave. Los elementos clave del diseño de un proceso de toma de decisiones para la planeación de adaptación para organizaciones a cargo del manejo de recursos hídricos por lo tanto deben incluir: 6

1. Un proceso de identificación de actores y su rol en el proceso 2. Un proceso de formulación del problema, para articular objetivos, identificar incertidumbres y delimitar las alternativas de adaptación, e identificar las medidas de desempeño (como demanda insatisfecha, impacto en objetivos de caudal ambientales y recreacionales, costos de las inversiones y beneficios netos dadas las posibles alternativas futuras de clima y otras variables) para evaluar las diferentes alternativas. 3. Un modelo de planeación integrado de recursos hídricos capaz de simular los efectos de cambio climático en el desempeño del sistema y que permita el cálculo de métricas apropiadas de evaluación; 4. Proyecciones de cambio climático y otras variables que puedan afectar el resultado de las decisiones; 5. Métodos basados en un experimento de un ensamble de posibles opciones para estimar y medir el desempeño bajo de las opciones e incertidumbres; 6. Opciones para comunicar los resultados técnicos a tomadores de decisiones, y 7. Métodos para evaluar la potencialidad de las decisiones e incorporar intereses variados y preocupaciones de los actores y grupos de interés en el proceso de toma de decisiones. Estos pasos se presentan gráficamente en Figura 1-1, la cual se organiza en dos fases: actividades de preparación y actividades de investigación, con la posibilidad de que los resultados de la fase de investigación puedan conducir a una retroalimentación para revisar los pasos previos y preparar un análisis iterativo para apoyo a las decisiones.

Proceso Toma de Decisiones para Planeación de Adaptación Preparación

Mapa de Actores: Organizaciones clave

XLRM: Formulación del problema

Ensamble:

Investigación

Automatización corridas

WEAP: Construcción Modelo

Tableau: Visualización de medidas

Clima: Escenarios futuros

TDR: Toma de decisiones

Leyenda Tipo de actividades Ejecutadas por el proyecto

Ténicas especializadas

Asociadas a capacitación

A cargo de tomadores de decisiones

Figura 1-1.Elementos en la planeación para la adaptación en el sector de recursos hídricos

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1.1 Mapa de Actores: Organizaciones Clave La identificación y convocatoria del grupo de organizaciones clave debe ser realizada por autoridades a nivel nacional que tengan el mandato para definir políticas y tomar decisiones sobre recursos hídricos. A pesar de que en muchos casos es evidente que los ministerios de medio ambiente y agua son encargados de este proceso, dependiendo de la escala de análisis, otros actores y entes gubernamentales pueden tener jurisdicción sobre los recursos y por lo tanto deben ser tenidos en cuenta en el proceso. Ya que generalmente las decisiones que conducen a adaptación al cambio climático pueden tener implicaciones de decisión sobre infraestructura o definición de políticas de manejo del recurso, es necesario que se convoque un rango amplio de actores que representen los diferentes sectores y actores potencialmente afectados positiva o negativamente por dichas decisiones de infraestructura o políticas. Por otro lado, ya que los diferentes niveles de actores tienen jurisdicción y trayectoria en el manejo del recurso, estos se convierten en proveedores de información y datos que son necesarios para la caracterización del sistema, sus incertidumbres y posibles medidas de adaptación. Estos actores constituyen ya sea fuente esencial de datos para alimentar el proceso (i.e. institutos meteorológicos) o usuarios de la información producida (i.e. empresas prestadoras de servicios públicos urbanos).

1.2 XLRM: Formulación del Problema Organizar y ejecutar una evaluación de riesgo/vulnerabilidad puede ser una proposición desalentadora. Definir medidas útiles para estimar la vulnerabilidad, los factores que influyen en aumentar la vulnerabilidad, las posibles opciones de respuesta a la mitigación del riesgo, y la definición de como estos elementos interactúan puede ser difícil. Un marco que ha demostrado ser útil en la organización de elementos del proceso de evaluación se denomina XLRM, que es simplemente la abreviación de factores EXógenos, PaLancas, Respuestas, y Medidas. En el proceso colaborativo de evaluación de vulnerabilidad y adaptación, el XLRM sirve como un recipiente para almacenar una variedad de parámetros y variables identificadas durante el proceso de evaluación. El marco XLRM, aplicado en el sector del agua, organiza elementos importantes del análisis de riesgo y vulnerabilidad agrupándolos en estas cuatro categorías: 





Factores exógenos (X) están por fuera del control de los administradores del agua, y son con frecuencia inciertos y no completamente entendidos (e.g. cambio climático, crecimiento demográfico, cambios de políticas, etc.). Palancas (L) son acciones que se toman por los administradores de agua para alterar los resultados (siendo las operaciones actuales consideradas en una larga lista de acciones potenciales). Relaciones (R) describen como los factores interactúan entre ellos y rigen los resultados finales. Las relaciones en este caso son representadas por modelos climáticos, modelos de lluvia-

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escorrentía, modelos de sistemas de manejo de recursos hídricos y en algunos casos modelos de calidad del agua. Medidas de desempeño (M) son métricas que los administradores del agua usan para determinar el éxito de varías estrategias bajo diferentes escenarios.

Tabla 1-1.Ejemplos de los elementos del marco XLRM.

Incertidumbres (X) Condiciones climáticas Respuesta hidrológica a condiciones climáticas Factores demográficos Ambiente institucional y regulatorio Relaciones o Modelos (R) Modelos climáticos Modelos climáticos bajados de escala Modelos de lluvia-escorrentía Modelos del sistema y manejo del agua Modelos de calidad del agua

Palancas o Estrategias de Manejo (L) Inversiones de corto plazo, programas, estrategias de precios Cambios en el manejo y nuevas inversiones (reservorios) Cambios en el manejo diferidos y/o nuevas inversiones Cambio en los patrones de cultivos Medidas de desempeño (M) Demanda del agua Confiabilidad de suministro Calidad del agua Objetivos ambientales y recreacionales Costos (para las agencias y los clientes)

1.2.1 Identificación de Incertidumbres (X) La identificación de incertidumbres comienza con un grupo de preguntas sencillas a ser respondidas. ¿Cuáles son los factores de incertidumbre que están fuera del control de quienes manejan el recurso agua, pero que pueden afectar la gestión del recurso?, ¿Cuáles son la gama de condiciones plausibles de cada incertidumbre?, ¿Qué información es necesaria para definir los escenarios específicos dentro de esta gama?, ¿Quién tiene y va a suministrar la información?, ¿Qué gestión se debe hacer para obtener la información necesaria? y ¿Quién se encargará de colectar esta información? La incertidumbre no es un fenómeno nuevo para los planeadores. Un gran número de incertidumbres giran alrededor de las proyecciones futuras de crecimiento de población, cambios en los hábitos de uso del recurso agua, y los costos de construcción. La incertidumbre alrededor de las proyecciones climáticas futuras no es fundamentalmente diferente de las incertidumbres más familiares, excepto en el grado y la duración del horizonte de tiempo. La planeación efectiva puede suceder a pesar de dichas incertidumbres, pero adoptando una aproximación de manejo de riesgo que considere el rango de proyecciones plausibles para las variables más relevantes e inciertas. Para agencias y/o empresas prestadoras de servicios de suministro del recurso agua los riesgos que presenta el cambio climático pueden ser:  

Cambios en la hidrología que puedan reducir la disponibilidad de agua; Aumento de temperaturas que puedan reducir la calidad de la fuente de agua y aumentar los requerimientos para irrigación de cultivos; 9

  

Degradación de ecosistemas que puedan impactar la operación del sistema; Aumento en la probabilidad de eventos extremos y desastres asociados; y Aumentos o disminuciones sustanciales en la demanda del sistema debido a cambios en patrones de migración; y posiblemente de forma más critica desde las perspectivas de la agencia de agua.

1.2.2 Estrategias de Manejo (L) Una vez que la incertidumbre que presenta el cambio climático y otros factores de incertidumbre son evaluados, una serie de nuevas preguntas emergen: ¿cuáles son las acciones que los administradores de sistemas de suministro del recurso agua deberán tomar para manejar estas incertidumbres y la potencial vulnerabilidad? ¿Cuáles son las acciones que pueden ser tomadas en el corto plazo y qué decisiones pueden ser diferidas como parte de una estrategia adaptativa de respuesta al clima?. Más específicamente, el grupo de actores debe identificar ¿Cuál es la línea base de las condiciones actuales pertinentes a la gestión de agua en la región?, ¿Cuáles son las estrategias disponibles y de interés para mejorar las condiciones sobre la gestión de agua para las comunidades y actores?, ¿Qué información es necesaria para definir los detalles pertinentes de cada estrategia seleccionada?, ¿Cómo producir la información sobre cada estrategia?, ¿Quién está encargado de producirla? El manejo del riesgo a través de la definición de medidas de adaptación permite responder estas preguntas y proporciona una guía objetiva y cuantitativa para los administradores del recurso agua en la medida en que ellos desarrollan los planes a corto y largo plazo. En referencia al marco XLRM, el manejo de riesgo selecciona entre las medidas de adaptación disponibles (L) para asegurar resultados exitosos, evaluando las medidas de desempeño (M), sujetas a un amplio rango de incertidumbres futuras (X). Estas pueden ser evaluadas dentro del contexto del modelo de manejo de recursos que describe las relaciones (R), entre las variables y los parámetros y proporcionando un mecanismo para explorar sus interacciones. 1.2.3 Medidas de Desempeño (M) En la medida en que la identificación de incertidumbres sea cualitativa, el proceso mental de evaluar cuáles de estas son más relevantes en un contexto dado es cualitativo, por lo tanto, la evaluación de la vulnerabilidad también puede ser cualitativa. Este elemento busca dirigirse no solo a la relevancia, sino también a la magnitud de las incertidumbres. Las preguntas relevantes a este nivel son ¿Cómo evaluar el efecto de las estrategias en los servicios ecosistémicos?, ¿Cuáles son las medidas e indicadores específicos para organizar esta evaluación?, ¿Cuáles son los niveles y valores límites que se quieren lograr?, ¿Qué actores son importantes para determinar cuáles son los niveles apropiados de las medidas y los indicadores?, ¿Cuál es la información necesaria para estimar los indicadores?, y ¿Quién tiene la información y quién la va a recopilar?. 1.2.4 Relaciones o Modelos (R) Existen diferentes tipos de modelos necesarios para el análisis. El primer paso es el desarrollo de proyecciones de condiciones climáticas plausibles. El segundo paso involucra la transferencia de información desde la resolución gruesa de los modelos GCM a una escala local o regional, lo cual se denomina cambio de escala (Wilby et al. 1998; Fowler et al. 2007). Debido a que las empresas de agua, las comunidades agrícolas, y las municipalidades manejan el suministro del recurso agua, se requieren 10

modelos de lluvia-escorrentía (tercer paso). El cuarto paso es el análisis que involucra el uso de modelos de sistemas de recursos hídricos.

Global Model

Downscaling

Rainfall/Runoff Model

Water Resources Systems Model

Figura 1-2: Componentes de Modelación de Clima y de Recursos hídricos en el proceso de Evaluación de Riesgo.

1.3 WEAP: Construcción del Modelo Existen diferentes tipos de modelos hidrológicos y de gestión. Estos modelos simulan los componentes terrestres del ciclo hidrológico basado en entradas de datos climáticos y en las características de una cuenca en particular. Las salidas de estos modelos son variables como caudales y recarga de acuíferos. Los modelos de lluvia-escorrentía pueden también suministrar información sobre evapotranspiración, cambio en la humedad en el suelo, escorrentía superficial, y carga de contaminantes. Estos modelos típicamente no incluyen una representación substancial del sistema de agua que las empresas de agua necesitan. Tradicionalmente estos modelos se corren usando observaciones hidrológicas históricas de caudales y recarga de acuíferos como entradas. Estos también pueden incluir representaciones de demandas de agua vinculadas a observaciones históricas de evapotranspiración. El propósito de estas simulaciones de hidrología basadas en datos históricos es la evaluación de las implicaciones de diferentes formas de manejo; como por ejemplo infraestructura nueva o la modificación de la operación de las instalaciones existentes, evaluando estas opciones en relación a un grupo de medidas de desempeño. Cuando se considera cambio climático, los modelos de sistemas de recursos hídricos se corren usando salidas de los modelos de lluvia-escorrentía para poder traducir las condiciones hidrológicas cambiantes a condiciones de operación cambiantes. WEAP es un modelo que permite la representación del sistema para evaluar la implicación de cambio climático en el desempeño del mismo. Debido a que la distribución del agua no es la única variable determinante del desempeño, los modelos de sistemas pueden ser vinculados a modelos de calidad del agua o modelos de ecosistemas con el objetivo de evaluar si el régimen de distribución es apropiado y aceptable. Un punto clave es que existen múltiples opciones disponibles para los administradores de agua en cada paso del proceso. Existen múltiples modelos GCMs, métodos de cambio de escala, tipos de modelos de lluvia-escorrentía y modelos de sistemas de recursos hídricos, y tipos de modelos de impacto. En respuesta a toda esta gama de 11

opciones, un marco analítico que provee una guía de cómo conducir cada tarea es necesario para los administradores del recurso. Esta guía no es específica para una secuencia particular de herramientas de modelación, por el contrario, se enfoca en caracterizar la transferencia de las técnicas necesarias para hacer un puente en los modelos requeridos. El modelo WEAP es una herramienta eficaz para evaluar los impactos de las diversas estrategias de gestión del agua. Se trata de una herramienta particularmente bien adaptada para evaluar las acciones de manejo propuestas para abordar la escasez de agua bajo condiciones de cambio climático. Como parte del estudio “Assessment of the Impacts of Climate Change on Mountain Hydrology - Development of a Methodology through a Case Study in the Andes of Peru”, ejecutado por el Banco Mundial en 2011, usando el modelo WEAP se diseñó un módulo de glaciares y uno de páramos para complementar la herramienta WEAP, a fin de poder integrar los impactos del cambio climático en la evaluación de la respuesta hidrológica de regiones de alta montaña. Las aplicaciones de WEAP varían desde regiones en zonas templadas con acumulación y derretimiento de nieve, hasta zonas tropicales con presencia de glaciares para determinar los efectos de cambio climático en diferentes usos incluyendo usos agrícolas y urbanos.

1.4 Clima: Escenarios Futuros Las herramientas analíticas estándar usadas para este propósito son modelos físicos de las condiciones acopladas del sistema atmosférico-oceánico-continental de la tierra, referido como Modelos de Circulación General de la Atmósfera-Océano (AOGCMs o simplemente GCMs por sus siglas en inglés), que se corren usando un rango de suposiciones sobre las concentraciones de gases de invernadero en el futuro y asociadas a escenarios de emisión para diferentes trayectorias de desarrollo global futuro. Los modelos producen una serie amplia de proyecciones climáticas para el siglo XXI que pueden ser usadas para identificar riesgos climáticos. Algunos aspectos relacionados con el uso de esta información en evaluaciones de impacto climático incluyen:   

Los GCMs producen estimados de clima futuro a una escala gruesa (> 100 km2), mientras que los procesos hidrológicos relevantes para administradores de recursos hídricos son mucho mas finos (del orden de 10 km2); Muchos modelos de manejo de agua en uso actual se derivan usando records históricos de caudales superficiales, no los parámetros meteorológicos proyectados por los GCMs; y Los estimados de condiciones climáticas futuras varían ampliamente entre diferentes GCMs y simulaciones de emisiones globales, por lo tanto, introducen incertidumbres nuevas en los análisis de planeación de recursos de agua.

El cambio de escala tiene una literatura amplia y por lo tanto una discusión más amplia esta más allá del presente documento. De forma muy general, existen tres métodos de cambio de escala: dinámicos, estadísticos y no-paramétricos. El método dinámico usa los Modelos Regionales de Clima, los métodos estadísticos usan el desarrollo de relaciones estadísticas entre los GCMs y las variables meteorológicas estadísticas (precipitación, temperatura, velocidad de viento, etc.), y los métodos no paramétricos hacen muestreo de los datos históricos para producir climas futuros alternativos (Wilby and Wigley 2000; Wood et al. 2004; Groves et al. 2008). Cada uno de estos métodos tiene sus ventajas y

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desventajas, las cuales serán exploradas a continuación. El punto esencial es que cada método traduce los grupos de escenarios de clima globales a proyecciones más relevantes a nivel local.

1.5 Ensamble: Automatización de Corridas Existen un sinnúmero de métodos para conducir análisis de manejo de riesgo/vulnerabilidad cuando se consideran las incertidumbres inherentes a los impactos de cambio climático. Por ejemplo, un grupo limitado de escenarios para representar un número pequeño de condiciones climáticas plausibles y otros factores de incertidumbre puede ser desarrollado. A partir de estos escenarios, el desempeño de las respuestas de manejo puede ser evaluado. Un enfoque basado en escenarios puede ser útil en la expansión del pensamiento de tomadores de decisiones para considerar un grupo amplio de condiciones posibles, como aquel que acompaña al cambio climático. La fortaleza de este método se basa en su simplicidad teórica y computacional. Sin embargo, consideramos que el límite en el número de escenarios que pueden ser desarrollados de forma factible e interpretado usando una metodología estándar (Schwartz 1996), e impide que este enfoque capture un rango amplio de impactos climáticos plausibles. Un número mas reducido de escenario presenta la desventaja de que el enfoque se reduce a salidas de modelos individuales dejando de un lado la estructura del desempeño del sistema bajo un amplio rango de estrategias. Un segundo enfoque es la evaluación del riesgo climático a través de análisis probabilístico de riesgo (Giles 2002; Reilly et al. 2001; Schneider 2001; Webster et al. 2003). Tradicionalmente el análisis de riesgo caracteriza la incertidumbre asignando una probabilidad de distribución a los valores para cada uno de los factores de incertidumbre más importantes dentro del modelo. El resultado es una proyección probabilística que ofrece dos ventajas claras. Primero, provee muchas más información a los tomadores de decisiones, resumiendo el rango de contingencias que sus decisiones deben confrontar. Segundo, una teoría formal de decisión basada en el concepto de la utilidad esperada, constituye un marco poderoso para identificar las mejores decisiones (e.g. Morgan and Henrion [1990]). Sin embargo, cuando existe desacuerdo sobre la naturaleza de la incertidumbre, la evaluación de probabilidad de las opciones de planeación, puede no estar dando toda la información necesaria requerida para que los tomadores de decisiones tomen una decisión final en que estrategias de manejo se puedan adoptar. El último enfoque genera y evalúa un ensamble amplio de escenarios para entender el desempeño de diferentes estrategias de manejo frente a un rango amplio de condiciones futuras plausibles. La Toma de Decisiones Robusta (TDR) formaliza este enfoque. TDR es un enfoque iterativo y analítico para la toma de decisiones, cuando la incertidumbre no puede ser caracterizada por medios probabilísticos (Lempert et al. 2006; Lempert et al. 2003). TDR utiliza la evaluación integrada de modelos para trazar muchos escenarios, reflejando el desempeño posible de una estrategia de manejo, bajo diferentes grupos de condiciones futuras asumidas. Técnicas estadísticas avanzadas se usan para identificar las condiciones que permitirán identificar estrategias cuyo desempeño es pobre (Groves and Lempert 2007). Un entendimiento detallado de estas vulnerabilidad por lo tanto ayuda a los analistas y tomadores de decisiones a desarrollar alternativas robustas. En el trabajo aquí presentado, argumentamos que este enfoque ofrece la mejor respuesta a la pregunta de seleccionar acciones que reducen vulnerabilidades al cambio climático reconociendo la complejidad teórica y computacional. 13

1.6 Tableau: Visualización de Medidas Debido a la generación de una base de datos de gran tamaño que combina las medidas de adaptación e incertidumbres, y produce datos de medidas de desempeño, se debe introducir una herramienta que permita explorar dicha base de datos en sus diferentes dimensiones. En este punto se busca poder tener una interface para explorar las implicaciones de las diferentes incertidumbres en el desempeño de las estrategias, o las estrategias que permitan reducir el desempeño pobre según las medidas de desempeño. Esta interface permite la comunicación de la información técnica genera a los niveles directivos a cargo de decidir sobre políticas o infraestructura que permita generar adaptación al cambio climático. La visualización de esta información es un paso que podría considerarse implícito, pero que por su relevancia hemos decidido resaltar ya que genera el puente entre lo técnico del procedimiento de modelación y lo práctico del proceso de toma de decisiones.

1.7 TDR: Toma de Decisiones Dadas las incertidumbres inevitables alrededor de la escala local de impactos de cambio climático, los administradores del recurso agua deben comenzar a planear para la adaptación, revisando sus objetivos claves y realizando un análisis exhaustivo de las vulnerabilidades climáticas. Además de considerar el record histórico climático, esta evaluación podría también considerar simulaciones estocásticas de clima que incorporen información paleoclimática disponible y proyecciones de los posibles máximos y mínimos de precipitación y temperatura. Además de este paso inicial, el nivel de esfuerzo apropiado para dedicar a otros elementos en el sistema de decisión, dependerá de las necesidades actuales de información de las organizaciones involucradas. Un tomador de decisiones pueden encontrar, por ejemplo, que una reducción posible de largo plazo en caudales promedio del verano, podría poner en peligro de forma seria sus objetivos de proveer servicios de agua de forma confiable, teniendo en cuenta los niveles de demanda de riego, de uso de agua percápita actual, infraestructura actual, derechos de agua, y proyecciones de población futura. Un análisis puede comparar el desempeño de opciones múltiples bajo un rango de posibles climas futuros, permitiendo al analista identificar líneas de acción que son robustas frente a la incertidumbre y adaptables de forma rápida, en la medida en que se cuenta con más información disponible. En general, el alcance y naturaleza de las incertidumbres en el análisis determina las reglas apropiadas de decisiones a aplicar. Por ejemplo, análisis de decisión estándar se enfoca en la identificación de estrategias óptimas para aplicar probabilidades y pesos de valor para calcular los valores esperados presentes de cada opción, y para seleccionar la opción con el valor máximo esperado. Este método es apropiado cuando la probabilidad de distribuciones de variables inciertas son relativamente bien entendidas. Por otro lado, cuando existe un conocimiento profundo sobre la probabilidad de las distribuciones y/o de los pesos de valores multi-criterio, una regla más apropiada de decisión se enfocará en minimizar las probabilidades de tomar una decisión que pueda ser rechazada posteriormente. Esta regla de decisión puede ser útil en el contexto de planeación para la adaptación al cambio climático, debido a los altos niveles de incertidumbre en relación con las condiciones futuras de suministro de agua y de condiciones de demanda. Bajo este punto de vista, el ejercicio de planeación no se ve como un mapa de una 14

secuencia completa de proyectos futuros para mantener la confiabilidad del suministro. Por el contrario, el enfoque se da en la identificación de decisiones robustas en el corto plazo que preserva de mejor forma la habilidad de las empresas de agua para llevar acabo proyectos en la medida en que sea necesario. La meta es descubrir qué opciones de políticas a corto plazo son robustas sobre un amplio rango de escenarios futuros, cuando estos son asociados aun amplio rango de valores. Las estrategias robustas serán con frecuencia adaptativas – es decir, serán diseñadas explícitamente para evolucionar en el tiempo en respuesta de información nueva.

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La Region Piura y el Sistema Hídrico de las Subcuencas de los Ríos Quiroz y Chipillico

La Región Piura se ubica en la costa y sierra norte del Perú frontera con Ecuador con una superficie aproximada de 35,892 km2. Su topografía es variada. En la zona de costa no es muy accidentada, en cambio en la zona de los Andes es accidentada y presentando zonas con pronunciadas pendientes. Es en la Región Piura donde la Cordillera de los Andes se encuentra muy apartada del litoral da como resultado una gran planicie donde se encuentra el desierto de Sechura. La parta más alta se encuentra a 3700 msnm y concuerda con la cordillera del Huancabamba y la zona más baja se encuentra en los distritos de Paitas y Los Órganos con una altitud de únicamente 3 msnm. Administrativamente se divide en 8 provincias y 64 distritos. Cuenta con una población de 1’676,315 habitantes (Censo del 2007) y con una tasa de crecimiento de población anual de 1.3%. Las subcuencas en estudio son las del Río Quiroz y Río Chipillico las cuales son parte de la región Piura; además de integrarse el Proyecto San Lorenzo que depende de suministros provenientes del Río Quiroz. La subcuenca del Río Quiroz cuentan con un área total de drenado de 3,109 Km2. La altitud es de 65 hasta los 3,950 msnm donde el clima varía con respecto a la altitud considerablemente. El rango de temperatura es de 14°C en promedio en la parte alta de las subcuencas hasta los 20°C en promedio en la parte baja. Así también la precipitación es muy variable; se tiene que en la parte baja de las subcuencas el promedio de precipitación es de 30 mm anuales. Se observa muchas veces precipitaciones de 0 mm en los meses de Diciembre, Enero, Febrero y Marzo los cuales son meses de avenidas. Por otro lado, esta región es muy susceptible al fenómeno del Niño ya que las precipitaciones pueden alcanzar 300 mm mensuales en los meses de avenida. En la parte media de las subcuencas se observa una precipitación promedio de 700 mm anuales. Opuesto a lo que ocurre en la parte alta de la cuenca donde la precipitación promedio es de 1980 mm anuales. El estudio de esta subcuenca es muy importante, ya que justo en la parte alta se tiene el ecosistema de Páramo. Lo esencial de este ecosistema y que es conocido por estudios realizados por Buytaert et al. (2005a, 2005b) es la capacidad de absorber y regular el recurso hídrico en la parte alta de la cuenca. El clima de este ecosistema es muy diferente al de la parte baja de la cuenca donde la precipitación puede llegar a 2,200 mm anuales. La temperatura promedio es de 18°C; 4 grados más que le promedio anual de la parte alta de la cuenca. La cobertura vegetal de esta subcuenca esta compuesta de: bosque, matorral, cultivos permanentes, cultivos temporales, y tres clases de páramos en la zona que son: pajonal de páramo arbustivo, páramo arbustivo y pajonal de páramo. La infraestructura hidroagrícola principal con que se cuenta es la bocatoma Toma Zamba que es la que deriva las aguas del Río Quiroz hacia el canal Quiroz que posteriormente desemboca al Río Chipillico. Por otro lado también se modelo la subcuenca del Río Chipillico la cual recibe transvases del Río Quiroz que alimentan al Reservorio San Lorenzo. La subcuenca del Río Chipillico tiene un área total de drenado de 1,171 Km2. El rango de altitud de la subcuenca Chipillico va desde los 90 hasta los 3,080 msnm. Al igual que la cuenca del Río Quiroz, las variables climáticas de lluvia y temperatura varían conforme a la 16

altitud. Así tenemos, que en la parte baja de la subcuenca se tiene un promedio de temperatura de 24 °C y una precipitación anual de 242 mm. Más, en la parte alta se observa una temperatura promedio de 16 °C y una precipitación de 900 mm anuales. En esta cuenca se diferencia muy bien los meses de avenidas y los meses de estiaje. En los meses de avenidas (Diciembre-Marzo) el río tiene un promedio de 15 m3/s, mientras que en los meses de estiaje el caudal del Río Chipillico llega a ser 0 m3/s. La Figura 1 muestra el área de estudio y la hidrografía de la región.

Fuente: Hans Segura; ANA (Autoridad Nacional de Agua); ASTER, (2012)

Figura 1-3: Subcuencas y ríos principales del área de estudio

El reservorio San Lorenzo se localiza en la subcuenca del Río Chipillico. Creado en 1956, su finalidad es irrigar hasta 42 mil hectáreas de cultivo del valle de San Lorenzo. Actualmente tiene una capacidad de almacenamiento de 201 millones de m3. Aunque el reservorio se encuentra en la cuenca del Río Chipillico, el valle de San Lorenzo y las correspondientes áreas agrícolas de riego se localizan en la cuenca del Río Piura. El valle de San Lorenzo tiene un área de riego de 22 mil hectáreas las cuales están divididas en 3 zonas de riego importantes: Zona Yuscay, Zona Tambo Grande y Zona Tablazo. En la Figura 2 se muestra el reservorio San Lorenzo y su infraestructura hidroagrícola aguas abajo de este.

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Fuente: Hans Segura; ANA (Autoridad Nacional de Agua); ASTER; Gobierno Regional de Piura, (2012).

Figura 1-4: Subcuencas y ríos principales del área de estudio

2.1 Mapa de Actores: Organizaciones clave El proceso de identificación de actores clave permitió observar el rol de las organizaciones en acceso y uso de la información. El grupo focal de actores estuvo activo en los talleres y capacitación y finalmente permitió una ejecución exitosa del proyecto. A continuación se presenta la lista de los actores clave identificados en la ejecución del proyecto. • AAA-Jequetepeque- Zarumilla • Asociación Técnica de Forestal y de Fauna Silvestre (ATFFS- Piura) • Autoridad Administrativa de Agua (AAA) • CONDESAN • Consorcio Inclam-Alternativa • Gerencia Regional de Recursos Naturales y Gestión del Medio Ambiente (GRRNGMA) • Instituto de Montaña (ITM) • Junta de Usuarios de San Lorenzo (JUSAL) • Naturaleza y Cultura Internacional (NCI) • Municipalidad de Pacaipampa • Proyecto de Modernización de los Recursos Hídricos Chira-Piura (PMGRH Chira-Piura) • Servicio Nacional de áreas Protegidas por el Estado (SERNAMP)

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2.2 XLRM: Formulación del problema Siguiendo el proceso descrito en la introducción y después del marco XLRM, se obtuvo la siguiente caracterización del problema a través de un proceso participativo de talleres con el Grupo Focal. Tabla 2-1: Resumen del marco XLRM para las subcuencas de los ríos Quiroz y Chipillico

Factores de Incertidumbre (X) y Escenarios

Estrategias de Gestión (L) y Paquetes de Respuesta

X1. Área de Páramo (constante ó con decremento)

L1. Línea base (no cambios)

X2. Cambio en el clima futuro (precipitación y temperatura) X3. Crecimiento de la población X4. Cambio de cultivos y crecimiento de la frontera agrícola Modelos (R)

L2. Reforestación con especies nativas L3. Mejoramiento de infraestructura L4. Tecnificación del riego L5. Construcción de reservorio

Medidas de Desempeño (M) M1. Caudal base (Páramo) M2. Área de Páramos M3. Volúmenes transferidos M4. Volúmenes demandados agrícolas M4. Volúmenes demandados uso rural M5. Cobertura uso agrícola y rural M6. Caudal en punto de cierre de ambas subcuencas

2.2.1 Incertidumbres/Factores exógenos (X) En este análisis incluyen supuestos relacionados a 1) cambios en el área de Páramos 2) cambios en el clima futuro 3) crecimiento de la población 4) cambio de cultivos y crecimiento de la frontera agrícola. Pueden existir más factores exógenos sin embargo en el presente estudio se ha identificado estos cuatro. A continuación se describe como se caracterizaron las incertidumbres. 2.2.1.1 Cambios en el área de Páramos (X1) El punto de partida fue asumir que las áreas que cubren los páramos en la región de estudio se mantienen constantes a través del tiempo. En otras palabras, con implementación de prácticas de conservación adecuadas se logra que las áreas de los Páramos identificadas al año de 2010 se preserven por los siguientes 50 años. Esto nos daría una línea de referencia que seria la línea base. Una segunda etapa es la implementación de un cambio en el área de páramos y del cual se considero un decremento 19

de 30 por ciento total en un periodo de tiempo de 50 años. Este porcentaje de decremento fue determinado en base a la opinión de personal de Naturaleza y Cultura Internacional (NCI) que ha trabajado en el área de estudio y específicamente con páramos en los últimos años. 2.2.1.2 Cambio en el clima futuro (X2) El procedimiento para desarrollar escenarios climáticos incluyó una revisión exhaustiva de la información meteorológica disponible por la Autoridad Nacional del Agua (ANA) y el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI). Se identificó una sola estación (Huancabamba) con datos históricos que esta a una altitud semejante a la ubicación de páramos. Con esto como antecedente, se identificaron limitaciones para la generación de escenarios de cambio climático a partir de series históricas de tiempo especialmente para condiciones de páramos. Otra limitante fue que los datos para la construcción del modelo histórico comprende el período 1960-2010, pero con muchos años en cuales no se tienen datos. Una descripción detallada de los escenarios futuros definidos se presenta en la sección de Clima: escenarios futuros. 2.2.1.3 Crecimiento de la población (X3) Existe incertidumbre respecto al crecimiento de la población rural sin embargo, el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) determino un crecimiento poblacional de la zona rural de 0.9% anual. En el año 2007 el INEI realizó el Censo Nacional de Vivienda y Población, para el distrito de Las Lomas el cual es el único sitio de demanda de tipo urbano/rural dentro del área de estudio, donde la población fue determinada en 27,382 habitantes. Tomando un escenario mas adverso, se determino considerar un incremento de población mayor a lo estimado por INEI y se sugirió una taza de crecimiento de 2%. En base a los índices de crecimiento mencionados ha realizado dos proyecciones de población para el sitio de demanda de Las Lomas hasta el año 2060, los resultados se pueden observar en la Figura 2-.

Figura 2-1: Tendencias de crecimiento poblacional en el sitio de demanda de Las Lomas

2.2.1.4 Cambio de cultivos y crecimiento de la frontera agrícola (X4) El cambio en patrón de cultivos y el crecimiento de la frontera agrícola tiene efecto en las unidades de riego de Zona Yuscay, Zona Tambo Grande, Zona Tablazo, Zona Totoral y Huachuma. Los escenarios que se consideran en estas unidades de riego son el cambio de cultivos actuales a cultivos económicamente 20

más redituables y el crecimiento de las áreas de cultivo. Este escenario de crecimiento se plantea en base a la disponibilidad de tierra disponible y/ó área regable, en ese sentido se tiene un aumento de 15,000 has respecto al área actual. 2.2.2 Estrategias de gestión (L) Las estrategias de gestión propuestas están enfocadas en mejorar las condiciones que puedan garantizar el abastecimiento de agua a los diferentes sitios de demandas en el sistema. Por lo tanto, se plantean la preservación del sistema (L1) tal cual las condiciones actuales son de tal forma que sea una línea base de comparación. Reforestación con especies nativas (L2), mejoramiento de la infraestructura (L3) a través de el mejoramiento de la eficiencia de conducción en canales de riego, tecnificación del riego (L4) mediante el mejoramiento de las eficiencias de aplicación de riego, y la construcción de un reservorio (L5). El propósito de incluir estas estrategias es con fines comparativos para obtener información a través de L1 que se pueda comparar con motivo de integrar estas estrategias dentro del marco amplio de análisis de incertidumbres, para evaluar como los efectos exógenos pueden tener un efecto sobre el desempeño de estas estrategias. Las estrategias L3 y L4 están ubicadas en las unidades de riego bien consolidadas, pero de manejo tradicional, donde existen bastantes pérdidas en el sistema. Estas estrategias no solo están enfocadas en la evaluación de nuevas fuentes, sino también la mejora de la infraestructura de los sistemas y de esta forma poder incrementar el área de riego, es por eso que podríamos denominarlas como “Estrategias Integrales”. 2.2.2.1 Alternativa 1- Línea base o no cambios (L1) La preservación del sistema tal cual las condiciones actuales (L1) son de tal forma que tenga una línea base de información que más adelante se puede utilizar como línea de comparación para todas las demás estrategias a implementarse. Esto, quiere decir que tal cual el sistema esta representado en el modelo, se preservaría en un futuro y no habría cambios significados que alteraran su funcionamiento.

Figura 2-2: Esquema de la Representación Esquemática de Alternativa 1

La representación actual del sistema Quiroz-Chipillico está compuesta de las zonas de riego abastecidas por el reservorio San Lorenzo, la transferencia de caudal de rio Quiroz a rio Chipillico en otras. En la Tabla 2.2 se resumen los diferentes componentes que conforman el sistema bajo la condición de línea base. 21

Tabla 2-2: Resumen de los componentes principales del sistema Quiroz-Chipillico bajo la condición de línea base

2.2.2.2 Alternativa 2-Reforestacion con especies nativas (L2) Se plantea la reforestación de un 30% de la cobertura de tipo matorral en las partes altas de la subcuenca Quiroz con especies nativas que por consiguiente para esas partes altas seria bosque endémico como sustituto. Esto con la idea de recuperar las áreas perdidas a través del tiempo de bosque. 2.2.2.3 Alternativa 3-Mejoramiento de la infraestructura (L3) En esta alternativa se plantea el mejoramiento de la infraestructura mayor de conducción en las unidades de riego, así como, el canal que conduce los volúmenes de transferencia del río Quiroz al río Chipillico. La asociación de usuarios de San Lorenzo tiene reportadas eficiencias de conducción muy altas, las cuales asumimos son validas, pero que consecuentemente, deja un margen de mejoramiento muy pequeño. Las eficiencias reportadas son de 90% y se propone alcanzar una eficiencia de 95% en la red mayor de conducción. 2.2.2.4 Alternativa 4-Tecnificacion del riego (L4) En la mayoría de los sistemas de riego, la infraestructura para la conducción de agua hasta las parcelas de riego es deficiente, en la mayoría de los casos, los canales son de tierra por ende tienen perdidas por infiltración y evaporación, además la aplicación es por surcos e inundación. En esta alternativa se plantea el mejoramiento de la eficiencia de riego. Se tienen datos reportados por la asociación de usuarios de riego de San Lorenzo de 35 a 41% de las eficiencias de aplicación del riego en las unidades de riego. Más sin embargo, estas eficiencias se pueden incrementar con adecuadas técnicas de riego, inclusive para lo que es riego por gravedad. Si se adoptan técnicas de riego como aspersión o incluso goteo para frutales, estas eficiencias de riego serian considerablemente mejoradas. En esta alternativa se ha considerado incrementar la eficiencia de riego a 75%. 2.2.2.5 Alternativa 5-Construccion de reservorio (L5) En la mayoría de las diferentes cuencas hidrológicas, se tienen planes de implementación de nuevos reservorios para satisfacer las crecientes demandas, claro esta que estos planes existen siempre y cuando la cuenca hidrológica tenga el suficiente aporte hídrico. La subcuenca del río Quiroz no es la excepción y se pudo identificar que existen planes de implementar un nuevo reservorio en dicha subcuenca. El reservorio se llamaría Vilcazan y estaría ubicado en el río Quiroz. No se pudieron

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identificar estudios de factibilidad y diseño de dicho reservorio, por lo que se opto asumir que este seria de una capacidad similar a la del reservorio San Lorenzo.

2.3 WEAP: Construcción del Modelo (R) El modelo de Gestión Integral de Recursos Hídricos (GIRH) de las subcuencas del río Quiroz y río Chipillico está basado en el modelo Water Evaluation and Planning (WEAP) system denominado de ahora en adelante modelos de Catchments, que es una herramienta de planificación de recursos hídricos balanceando la oferta de agua (generada a través de módulos físicos de tipo hidrológico a escala de subcuenca) con la demanda de agua (caracterizada por un sistema de distribución de variabilidad espacial y temporal con diferencias en las prioridades de demanda y oferta). Para modelar el aporte de los Páramos se ha desarrollado un modelo adicional y exclusivo en WEAP que modela la respuesta hidrológica de Páramos a un paso de tiempo diario y denominado de ahora en adelante modelo de Páramos. El período de modelación para las condiciones de calibración comprende únicamente dos años 2009 y 2010, mientras que las condiciones futuras comprenden un período de 50 años (2010-2059). En la Figura 2-3 se puede observar la interface y la esquemática del modelo WEAP para el modelo de Páramos y el modelo de Catchments.

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Figura 2-3: Interface y esquemática de WEAP correspondiente al modelo de Paramos y modelos de Catchments respectivamente

En resumen el modelo incluye precipitación-escorrentía para Páramos y Catchments, infraestructura hidráulica (embalses y aducciones), demandas agrícolas y demandas rurales. Los datos para la construcción del modelo han sido recopilados de las siguientes instituciones: 

Clima y caudales observados: Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI), Autoridad Nacional del Agua (ANA) y Naturaleza y Cultura Internacional (NCI)



Operación de reservorio y demanda rural: Junta de Usuarios de San Lorenzo (JUSAL), Autoridad Nacional del Agua (ANA)



Demanda Agrícola: Junta de Usuarios de San Lorenzo (JUSAL)

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En el Manual Técnico de la Implementación de los Modelos WEAP de Páramos y Catchments se detalla la construcción de ambos modelos. También se habla a detalle de los diferentes datos de entrada que alimentan dichos modelos, la calibración correspondiente y las diferentes corridas desarrolladas para la implementación de los diferentes escenarios y estrategias. Por lo que se siguiere revisar dicho reporte (Manual Técnico de Uso del Módulo de Páramos en WEAP) para saber de los detalles de la construcción y representación del sistema.

2.4 Clima: Escenarios Futuros Debido a la poca información meteorológica disponible para la región de estudio y más aún, para las altitudes donde se encuentran las Páramos, se determino que ninguna institución incluyendo SENAMHI tienen información que pueda representar las condiciones meteorológicas bajo las cuales se desarrollan los Páramos en la región de Piura. Debido a esta gran limitante, no se pudo implementar el análisis propuesto del procesamiento de información meteorológica. Dicho análisis consiste en la determinación de la probabilidad de condiciones futuras con Regional Climate-Change Projection from Multi-Model Ensembles (RCPM), que son resultados de un análisis estadístico de proyecciones de diferentes modelos climáticos. Para esta implementación se necesitaría utilizar un modelo estadístico Bayesiano para sintetizar la información de varios GCMs en una función de densidad de probabilidad de cambio en la temperatura y precipitación. Dicha información de precipitación y temperatura fue la que no se pudo identificar y la principal institución encargada en la producción de información meteorológica del Perú (SENAMHI) no cuenta con ella. Se trabajo directamente con el Dr. Waldo Lavado de SENAMHI quien confirmo de que no existe información para la zona de Páramos en Piura. Bajo esta condición, se tomó la información histórica disponible en la región de estudio y a partir de la cual, se generaron seis escenarios climáticos. Para el modelo de Páramos se tomaron los datos históricos de la estación Huancabamba. Para el modelo de Catchments se tomaron los datos históricos de las estaciones Ayabaca, Chalaco, Lancones, Pacaypampa, Santo Domingo, Sapillica y Sausal de Culucan. Los datos históricos comenzando en 1960 hasta 2010. En el período histórico hubo períodos donde no había datos, por lo que para el modelo de Páramos se sacó el promedio diario y con estos datos se completó la serie histórica. Para el modelo de Catchments aun paso de tiempo mensual se obtuvieron promedios y estos datos fueron insertados en aquellas fechas donde no hubo datos. Posterior a ello, se generaron los seis escenarios climáticos, los cuales corresponden a la aplicación de un parámetro de cambio o comúnmente conocido como “Delta” a toda la serie histórica. Dichos parámetros de cambio se presentan el la Tabla 2-3.

Tabla 2-1: Escenarios climáticos de los modelos de Páramos y Catchments con el correspondiente parámetro de cambio (Delta) aplicado a la serie histórica

Variable Climática\Escenario Escenario 1 Climático No hay Precipitación Cambio Aumento en Temperatura 1.5°C

Escenario 2

Escenario 3

Escenario 4

No hay Aumento Disminución Cambio 6% 2% Aumento en Aumento en Aumento en 2.5°C 1.5°C 1.5°C

Escenario 5

Escenario 6

Disminución 6% Aumento en 1.5°C

Disminución 6% Aumento en 2.5°C

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2.5 Ensamble: Automatización de corridas Las corridas de las incertidumbres y estrategias en WEAP fueron automatizadas en Visual Basic for Applications (VBA) de manera que cada corrida permite hacer los cambios respectivos en la vista de datos de WEAP. La conexión para exportar los datos de WEAP a VBA fue posible mediante la creación de favoritos de las medidas de desempeño. En total se tiene 5 estrategias y 4 categorías de incertidumbres. Todas las combinaciones posibles de incertidumbres genera un total de 72 corridas, que se corren para todas las estrategias (incluida la estrategia base) generando un total de 360 corridas. Esta base de datos fue procesada e importada al software Tableau para el cálculo y visualización de las medidas de desempeño. Tabla 2-4: Corridas de estrategias e incertidumbres

Tableau: Visualización de medidas Se generó una base de datos extensa donde están todas las posibles combinaciones entre Estrategias de Manejo (L) e Incertidumbres (X). Esta base de datos se puede visualizar para analizar todas las medidas de desempeño de los escenarios como caudales en subcuencas, coberturas de demanda, volúmenes en reservorio, áreas de Páramos, y confiabilidad. La base de datos incorporada en el software Tableau para la visualización permite que el usuario pueda explorar diferentes escenarios. Los escenarios más plausibles, según sugerencias de talleres del proceso, resultan de la combinación de todos los escenarios de clima, crecimiento de población bajo, prioridad distribución rural-agrícola (con prioridad 1 para ambos) con todas las estrategias. La base de datos se entrega con este reporte, y puede ser usada para visualizar la información y las diferentes alternativas. Las instrucciones se encuentran en el Apéndice B Instrucciones para el uso de la base de datos de Tableau. 2.5.1 Escurrimiento Superficial - Páramos El análisis del impacto del cambio climático en el aporte hídrico de subcuencas para el presente estudio es importante, especialmente de la actual fuente de suministro que es el ecosistema de Páramos; ya que los Páramos suministran un caudal base especialmente durante la época seca. Se corrió el modelo de Páramos con cero estrategias pero con los 2 eventos más extremos en cuento a clima. Estos eventos más extremos fueron los escenarios climáticos 3 y 6 (Ver Tabla 2-3). Como se puede observar en la 26

figura de abajo los caudales del escenario 3 son mayores a los caudales del escenario 6. Esto se debe a que el escenario 6 se disminuye a la precipitación en 6% y se aumenta la temperatura en 2.5°C lo que aumenta la evapotranspiración y afecta el balance hidrológico. El caudal promedio anual del flujo base proveniente de los Páramos en el escenario de clima 3 es 2.654 m3/s y en el escenario de clima 6 es 2.306 m3/s para el período 2010-2059 con una diferencia en 13%. Como se puede observar en la Figura 2-4, los demás escenarios de clima quedan comprendidos dentro de esta variabilidad.

Figura 2-4: Caudal Promedio anual sin reducción de área de Páramos

2.5.2 Reducción del área de Páramos y su efecto en el caudal base En las subcuencas altas que drenan sus aguas al río Quiroz existen los ecosistemas de Páramos, que en términos de área en las subcuencas del río Quiroz y Chipillico alcanzan los 198 km2 representando únicamente el 5% del área total de ambas subcuencas para el año 2010. Estas áreas fueron calculadas sobre imágenes de tipo shapefile proporcionadas por el Instituto de Montaña. Un escenario de modelación es el decremento del área de Páramos, para lo cual se asumió un decremento total acumulado al año 2059 de 30%. Este decremento tiene un efecto negativo en la producción de caudales base los cuales serian de 2.267 m3/s y 1.971 m3/s para los escenarios de clima 3 y 6 respectivamente. Esta reducción del 30% en área de Páramos significa un decremento en caudal base de 14.5% en ambos escenarios de clima. En la Figura 2-5 de abajo se presenta como serian dichos caudales base con un 30% de reducción acumulada del área de Páramos en un período de 50 años.

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Figura 2-5: Caudal Promedio anual con reducción de área de Páramos de 30%

2.5.3 Cobertura de Caudales Promedio base de Páramos Es importante hacer primero el análisis de la cobertura de los caudales promedio base proveniente de los Páramos. Como se indico anteriormente, el promedio anual del caudal base en el escenario de clima 3 es 2. 267 m3/s y del clima 6 es 1.971 m3/s asumiendo un decremento del área de Páramos del 30% y proyectando las condiciones actuales de infraestructura y operación hacia al futuro. Si queremos saber cuantos años no se alcanzaría el caudal promedio base de Páramos usamos la frecuencia de falla del caudal base, que es un indicador que se calcula usando el caudal promedio anual. Cuando el caudal promedio está por debajo de ese criterio en la Figura 2-6 y 2-7 las barras están de color blanco y tienen un valor de cero, por lo tanto, existe la falla. Por otro lado, cuando el caudal promedio anual es mayor que el promedio del escenario, las barras se tornan azul y tienen un valor de 1, indicando que se tiene cobertura. Para el caso actual con un decremento del área de Páramo de 30% en los escenarios de clima 3 y 6 las fallas que se presentan por año se pueden identificar fácilmente en las Figuras 2-6 y 2-7 respectivamente y para todo el periodo de modelación futura.

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Figura 2-6: Frecuencia de falla de cobertura de caudales promedio base con escenario de clima 3.

Figura 2-7: Frecuencia de falla de cobertura de caudales promedio base con escenario de clima 6.

2.5.4 Cambios en volumen de embalse El análisis del volumen de embalse en el reservorio San Lorenzo en el tiempo con las Incertidumbres (X) y Estrategias (L) es importante. Para todos los escenarios de cambio climático, decremento en áreas de 29

Páramos, crecimiento poblacional, y suministro rural-agrícola, los volúmenes simulados para algunos escenarios alcanzan su máxima capacidad en algunos años. Para el reservorio San Lorenzo se puede observar el cambio en las fluctuaciones del volumen en porcentaje respecto al escenario de no cambio en área de Páramos. Como se puede observar en la Figura 2-8 ambos escenarios de clima ponen bajo estrés al reservorio San Lorenzo por algunos años.

Figura 2-8: Cambio en volumen almacenado en los escenarios de clima 3 y 6 con decremento de áreas de Páramos de 30%

2.5.5 Cambios en cobertura de sitios de demanda De igual forma se elaboró un análisis de cambios en la cobertura de los diferentes sitios de demanda el sistema: Zona Totoral, Zona Huachuma, Distrito Las Lomas, Zona Yuscay, Zona Tambogrande, y Zona Tablazo. El análisis de la cobertura de dichos sitios de demanda con un decremento del área de Páramos de 30% respecto al escenario de no cambios en el área se presenta en la Figura 2-9. Los valores están representados en porcentaje y como se observa, dichos cambios no van mas allá de un 10% lo cual es bueno para el sistema. Los escenarios climáticos que se presentan son nuevamente el de clima 3 y clima 6.

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Figura 2-9: Cambio en cobertura de sitios de demanda en los escenarios de clima 3 y 6 con decremento de áreas de Páramos de 30%

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3 Conclusiones a) De los resultados El impacto del cambio climático en el ecosistema de Páramos y la disponibilidad en los recursos hídricos es muy preocupante, ya que para el clima futuro más pesimista (escenario de clima 6), se espera reducciones en caudal de un 13% para el período 2010-2059 en promedio. Más sin embargo, esta diferencia de 13% es el promedio las condiciones en un período de 50%. Cuando se considera el decremento de las áreas de Páramos, los decrementos en caudal se hacen aún mayores. Los cambios en volúmenes almacenados en el reservorio San Lorenzo son variables conforme pasa el tiempo y llegan a ser de hasta un 10%. Consecuentemente, los niveles de cobertura en los sitios de demanda se ven afectados de igual forma hasta en un 10%; considerando que las áreas de Páramos tendrán un retroceso gradual acumulado de 30% en un período de 50 años. b) Proceso de generación de capacidades Del trabajo planteado por SEI en torno a WEAP en el contexto de la modelación de Paramos en las subcuencas del río Quiroz y río Chipillico, se identifica que el modelo generado tiene la capacidad y versatilidad para integrar una serie de variables claves en cuanto a la hidrología regional, los escenarios de cambio climático, los diferentes usos y demandas de agua y las diversas estrategias y medidas contempladas para evolucionar el sistema de provisión de agua. Como un resultado del entrenamiento del modelo WEAP sobre la modelación de Páramos realizado en Piura los días 5 – 7 de Noviembre del 2012, el modelo es percibido por los actores como útil y relevante para conducir procesos de planificación. Sin embargo para que este modelo pueda ir evolucionando de acuerdo a las necesidades de los actores es importante asegurar alguna forma de gobernanza que asegure que los principales actores tanto institucionales como individuales este presentes y tenga la oportunidad de mejorar el modelo, utilizar el modelo para fines de planificación y concertación entre los actores. Los procesos y mecanismos de concertación entre los usuarios de agua involucrados, deben evolucionar a su propio ritmo y de acuerdo a la voluntad de los actores; aunque podrían ser apoyados con procesos de facilitación y mediación. Si se logran esclarecer los mecanismos de concertación entonces también será más fácil proponer el uso de herramientas de planificación como un Plan Director de manejo de la cuenca mediante el apoyo del modelo WEAP. Existen al menos tres grupos de personas e instituciones que podrían ser abordados con diferentes estrategias: 1) El grupo de investigadores y expertos que puedan complementar y/o mejorar las entradas y salidas del modelo; a este grupo se pueden añadir los técnicos de las instituciones públicas y privadas como Gobierno Regional y Naturaleza y Cultura Internacional. 2) Existe un grupo de personas “planificadores” que tienen el suficiente conocimiento técnico, político y normativo que pueden revisar la consistencia del modelo en cuanto a sus entradas, supuestos básicos y salidas y ver su aplicabilidad para responder a los retos de mediano y largo plazo. En este grupo posiblemente están funcionarios de alto nivel, asesores, donantes, etc., y por último 3) Existe un grupo de actores claves que se encuentran en un proceso de negociación y que necesitan información fidedigna y el mejor estado del arte (a lo que WEAP puede contribuir) para el mismo 32

proceso de negociaciones. Este grupo de personas o instituciones necesitan conocer WEAP como herramienta, pero también como proceso de concertación e institucionalidad para confiar en sus principales salidas y poder hacer uso de ello en la negociación. Este grupo de personas estaría conformado por la Junta de Usuarios de San Lorenzo y las personas (campesinos) que viven o están en contacto con el ecosistema de Páramos.

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References

Anderson, J., Chung, F., Anderson, M., Brekke, L., Easton, D., Ejeta, M., Peterson, R., and Snyder, R. (2008). "Progress on incorporating climate chnage into management of California's water resources." Climatic Change, 87, suppl. 1(doi:10.1007/s10584-007-9353-1), 91-108. Buytaert, W., De Bièvre, B., Wyseure, G., Deckers, J. (2005a). “The effect of land use changes on the hydrological behaviour of Histic Andosols in south Ecuador”. Hydrological Processes 19, 3985–3997. Buytaert, W., Celleri, R., De Bièvre, B., Cisneros, F., Wyseure, G., Deckers, J., Hofstede, R. (2005b). “Human impacts on the hydrology of the Andean Paramos”. Earth-Science Reviews 79, 53-72. Fowler, H. J., S. Blenkinsop, and C. Tebaldi (2007). “Linking climate change modeling to impacts studies: recent advances in downscaling techniques for hydrological modeling”. Journal of Climatology, 27(12). Giles, J. (2002). "When doubt is a sure thing." Nature, 418, 476-478. Groves, D. G., and Lempert, R. J. (2007). "A New Analytic Method for Finding Policy-Relevant Scenarios." Global Environmental Change, 17, 73-85. Groves, D. G., D. Yates, and C. Tebaldi. (2008). “Developing and applying uncertain global climate change projections for regional water management planning”. Water Resour. Res., 44, W12413. HydroLogics. (2009). “User Manual For OASIS WITH OCL” http://www.HydroLogics.net Lempert, R. J., Groves, D. G., Popper, S. W., and Bankes, S. C. (2006). "A General, Analytic Method for Generating Robust Strategies and Narrative Scenarios." Management Science, 52(4), 514-528. Lempert, R. J., Popper, S. W., and Bankes, S. C. (2003). “Shaping the Next One Hundred Years: New methods for quantitative, long-term policy analysis”. RAND, Santa Monica, CA. Morgan, M. G., and Henrion, M. (1990). “Uncertainty: A Guide to Dealing with Uncertainty in Quantitative Risk and Policy Analysis”. Cambridge University Press, Cambridge, UK. Reilly, J., Stone, P. H., Forest, C. E., Webster, M. D., Jacoby, H. D., and Prinn, R. G. (2001). "Uncertainty and Climate Change Assessments." Science, 293, 430-433. Schneider, S. H. (2001). "What is ‘dangerous’ climate change?" Nature, 411, 17-19. Schwartz, P. (1996). “The Art of the Long View - Planning for the Future in an Uncertain World”. Currency-Doubleday, New York, NY. Taher, S. and J. Labadie. (1996) "Optimal Design of Water Distribution Networks with GIS". Journal of Water Resources Planning and Management, ASCE, Vo. 122, No. 4. Webster, M., Forest, C., Reilly, J., Babiker, M., Kicklighter, D., Mayer, M., Prinn, R., Sarofim, M., Sokolov, A., Stone, P., and Wang, C. (2003). "Uncertainty Analysis of Climate Change and Policy Response." Climatic Change, 61(3), 295-320. Wilby, R.L., S.P. Charles, E. Zorita, B. Timbal, P. Whetton, and L.O. Mearns. (2004). “Guidelines for Use of Climate Scenarios Developed from Statistical Downscaling Methods”. Report prepared for the IPCC Task Group on Data and Scenario Support for Impacts and Climate Analysis (TGICA). Wilby, R.L., and Wigley, T.M.L. (2000). “Precipitation predictors for downscaling: observed and General Circulation Model relationships”. International Journal of Climatology 20: 641-661.

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Wilby, R.L., Hassan, H. and Hanaki, K. (1998). “Statistical downscaling of hydrometeorological variables using general circulation model output”. Journal of Hydrology 205: 1-19. Wood, A. W., L.R. Leung, V. Sridhar, and D.P. Lettenmaier. (2004). “Hydrologic implications of dynamical and statistical approaches to downscaling climate model outputs”. Climatic Change, 15(62):189-216. Yates, D., J. Sieber, and D. Purkey (2005a), WEAP21—A demand-, priority-, and preference-driven water planning model. Part 1, Water Int., 30(4), 487–500. Yates, D., D. Purkey., J. Sieber, A. Huber-Lee., and Galbraith, H. (2005b), WEAP21—A demand-, priority-, and preference-driven water planning model. Part 2, Water Int., 30(4), 501–512.

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5 Instrucciones para el uso de la base de datos de Tableau Tableau Reader es una aplicación gratuita que permite abrir y ver visualizaciones elaboradas en Tableau Desktop. Con Tableau Reader se puede interactuar con los resultados al filtrar, ordenar y examinar los datos. Tableau Reader nos permite compartir conocimientos analíticos para poder ahondar en detalles específicos, es GRATIS se descargará de la siguiente dirección: http://www.tableausoftware.com/es-es/products/reader En la pestaña Download for FREE se descarga automáticamente el software como se ve en la Figura 5-1

Figura 5-1: Software Tablea Reader Descarga Directa

Una vez instalado el software Tableau Reader se procede abrir el archivo de Tableau Desktop como se muestra en la Figura 5-2

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Figura 5-2: Base de Datos

Seguidamente el archivo se abrirá y se contará con todas las propiedades de los gráficos realizados en Tableau como podemos ver como ejemplo en la Figura 5-3

Figura 5-3: Ejemplo 1 Tableau Reader

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Tomamos como un ejemplo un ejercicio previo desarrollado para otro proyecto, pero que funciona perfectamente para explicar el uso de Tableau. La figura que nos muestra el retroceso glaciar de las cuencas en estudio como ser: KharaKkota, Taypichaca y el Sistema Tuni donde los colores representan los escenarios climáticos de optimista a pesimista. Si queremos analizar a detalle solo uno de los escenarios como por ejemplo el optimista se hara un click en el cuadro de clima como se ve en la Figura 5-4

Figura 5-4: Modificaciones al Ejemplo 1

Otro ejemplo que podemos analizar es en la figura donde nos muestra la confiabilidad El Alto y La Paz la cual tiene cuadros pequeños que se llaman filtros. Estos filtros nos permiten cambiar el periodo, la cobertura urbana y de riego, así como los crecimientos de población baja y alta. Esto lo realizamos con los filtros para cada pestaña como se muestra en la Figura 5-5

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Figura 5-5: Ejemplo 2 Tableau Reader

Por ejemplo cambiamos el período de 20 a 30 años y aumentamos la cobertura urbana a 80 Tendremos los resultados siguientes como se ve en la Figura 5-6

Figura 5-6:Modificaciones al Ejemplo 2

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De manera similar se hace con todos los gráficos que fueron desarrollados por Tableau Desktop donde podremos cambiar los gráficos según los requerimientos que se necesite pero no podremos cambiar la base de datos.

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