IMPLEMENTACIÓN DE UN SIG HIDROLÓGICO PARA LA …
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UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA CIVIL Y AMBIENTAL MAGÍSTER EN INGENIERÍA CIVIL ÁREA: RECURSOS HIDRÁULICOS TESIS IMPLEMENTACIÓN DE UN SIG HIDROLÓGICO PARA LA REPÚBLICA DE BOLIVIA ASESOR : PROFESOR MARIO DÍAZ-GRANADOS O. PRESENTADO POR : NORMANDO GUZMÁN B. Santa Fe de Bogotá D.C., Diciembre de 2003
Transcript of IMPLEMENTACIÓN DE UN SIG HIDROLÓGICO PARA LA …
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE INGENIERÍA
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA CIVIL Y AMBIENTAL
MAGÍSTER EN INGENIERÍA CIVIL ÁREA: RECURSOS HIDRÁULICOS
TESIS
IMPLEMENTACIÓN DE UN SIG HIDROLÓGICO PARA LA REPÚBLICA DE BOLIVIA
ASESOR : PROFESOR MARIO DÍAZ-GRANADOS O.
PRESENTADO POR : NORMANDO GUZMÁN B.
Santa Fe de Bogotá D.C., Diciembre de 2003
AGRADECIMIENTOS La realización de este trabajo fue posible gracias a la valiosa y desinteresada colaboración de muchas personas, que de una u otra manera contribuyeron a la culminación del mismo, a quienes hago llegar mis más sinceros agradecimientos. • Un agradecimiento muy especial a Mario Díaz-Granados Ortiz, Profesor de la
Universidad de Los Andes y Asesor de la tesis, por su invalorable colaboración en la elaboración del documento.
• A Luis Alejandro Camacho Botero, Coordinador del Magíster en Ingeniería
Civil, por su colaboración a lo largo del desarrollo del Magíster. • Mi reconocimiento personal a Juan Diego Giraldo Osorio, compañero del
Magíster, por su permanente colaboración a lo largo del desarrollo de este trabajo.
• Agradecimientos especiales a los Ings. Edwin Garnica Miranda y Fernando
Limpias Camacho, por su valiosísima cooperación en el suministro de información desde la ciudad de Sucre, capital de la República de Bolivia.
• Debo agradecer al mismo tiempo al Ing. Miguel Ángel Ontiveros, funcionario
del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) y al Ing. Carlos Díaz, Director de SENAMHI, en la ciudad de La Paz – Bolivia por el suministro de información hidrometeorológica de la red de estaciones de Bolivia.
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CONTENIDO
1. INTRODUCCIÓN 1
1.1. Antecedentes 2
1.1.1. La evaluación de los recursos hídricos 2
1.1.2. Los sistemas de información geográfica 5
1.1.3. Contexto actual 9
1.2. Características de la zona de estudio 11
1.2.1. Datos generales 11
1.2.2. Sistema hidrográfico 12
1.2.3. Distribución mensual de las precipitaciones 16
1.2.4. Diagnóstico sobre usos y aplicaciones de los SIG en Bolivia 21
2. JUSTIFICACIÓN Y OBJETIVOS 25
2.1. Identificación del problema 25
2.2. Justificación 26
2.3. Objetivos 30
3. MARCO TEÓRICO 32
3.1. HidroSIG Java 33
3.2. Modelos digitales de terreno 35
3.3. Estimaciones hidrológicas 41
4. IMPLEMENTACIÓN DEL SIG HIDROLÓGICO 53
4.1. Disponibilidad de información 53
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4.2. Recopilación de información 54
4.3. Metodología de trabajo 55
4.3.1. Análisis y procesamiento información hidrometeorológica 55
4.3.2. Generación de mapas de variables hidrometeorológicas 62
4.3.3. Procesamiento del modelo digital de elevación 64
4.3.4. Estructuración y sistematización de la base de datos 66
4.3.5. Aplicación regional 77
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 90
5.1. Conclusiones 90
5.2. Recomendaciones 94
6. BIBLIOGRAFÍA 96 7. ANEXOS Anexo 1.1. Mapa orográfico de Bolivia
Anexo 1.2. Mapa de isoyetas de Bolivia
Anexo 4.1. Características de las estaciones utilizadas en el estudio
Anexo 4.2. Grupos de estaciones homogéneas para completado de datos
Anexo 4.3. Gráficas de dispersión de grupos de completado
Anexo 4.4. Gráficas de calibración del modelo CHAC
Anexo 4.5. Mapas de isolíneas de precipitación y evapotranspiración real
Anexo 4.6. Mapas raster de precipitación y evapotranspiración real
generados con HidroSIG y Arcview
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1. INTRODUCCIÓN
La finalidad de este trabajo está relacionada directamente con la evaluación
del recurso agua en cuencas (cuantificación) a través del uso de sistemas de
información geográfica, de ahí que es importante en primera instancia, estar
concientes de lo que involucra el concepto de cuantificación y los esfuerzos
que se deben realizar para cumplir este cometido.
Aparentemente, la cuantificación de los recursos hídricos parece muy simple,
sin embargo, la necesidad actual de utilizar herramientas poderosas (como lo
son los sistemas de información geográfica) para lograrla, parecen demostrar
lo contrario.
La cuantificación de los recursos hídricos es un problema que data de
muchos años antes de J.C. En la actualidad, pese a los grandes avances
logrados por la Hidrología durante el siglo pasado, gracias a la aparición de
los ordenadores y al desarrollo de los sistemas de información geográfica,
este problema aún continúa.
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1.1. Antecedentes
1.1.1. La evaluación de los recursos hídricos
Remontándonos a la historia1, se puede establecer que el origen de las
aguas y su ciclo en la naturaleza no se aclaran para los sabios europeos sino
hasta fines del siglo XVII.
El ciclo del agua comprendía tres partes: 1) el mar y, en una mínima medida,
la cobertura vegetal (evaporación y evapotranspiración cuyo motor es la
energía solar); 2) las nubes (transferencia, condensación, precipitación); 3) el
agua continental superficial (fuentes, ríos, lagos) y subterránea que termina
por volver al mar después de un tiempo más o menos largo, a excepción de
las aguas fósiles.
Muchos son los ejemplos citados en la literatura sobre los esfuerzos
realizados para tratar de explicar el ciclo del agua, así se puede mencionar al
francés Pierre Perrault, quién efectuó un balance hidrológico de una cuenca
situada en el curso superior del Sena.
1 Extractado de “Breve historia del agua”. ORSTOM – France/Archivo y Biblioteca Nacionales de Bolivia/SENAMHI Bolivia/CONAPHI – Bolivia/PHI/UNESCO, Montevideo, 1997
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En 1687, el británico Edmond Halley estimó la evaporación del Mediterráneo,
comparando luego esta evaluación con los aportes de los ríos que allí
desembocaban. Para conocer la evapotranspiración de la vegetación, el
matemático francés De La Hire construyó tres lisímetros en 1688.
No obstante, fuera de Europa, 500 años antes de J.C., los chinos conocían el
ciclo del agua, pues Kautilya, ministro de la dinastía india de los Maurya
(382-184 antes de J.C.) obligaba a medir la lluvia en un cubo colocado
delante de almacenes agrícolas. Para los servicios públicos, el primer
sistema de anuncio de crecidas que utilizaba jinetes que viajaban más rápido
que la ola, se remonta al año 1574, atribuyéndose a los chinos la
implementación de este sistema en el Río Amarillo.
Los coreanos hacían mediciones de lluvia seguidas y sistemáticas desde
1441 y continúan haciéndolo hasta nuestros días.
La dificultad mayor para comprender el ciclo del agua era explicar por qué el
nivel de los océanos no se elevaba, a pesar del aporte continuo de los ríos.
Habría sido necesario estimar la fuerte cantidad de agua oceánica evaporada
por la energía solar; pero, esto era imposible ya que las extensiones marinas
se suponía que ocupaban sólo una superficie muy reducida en un mundo
plano y en forma de disco (Tolomeo 90 -168 después de J.C.)
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Otra paradoja difícil de resolver para los antiguos se presentaba en Egipto.
La crecida del Nilo tenía lugar en plena estación seca y los ribereños no
conocían las fuentes del río, descubiertas recién en el siglo XIX por los
europeos. Los letrados seguían sus crecidas mediante las primeras escalas
implantadas en el lecho del río, los famosos nilómetros.
Finalmente, se planteaban aún otros problemas, pues al cesar las lluvias los
ríos seguían corriendo. ¿Cómo eran alimentados? Entre otras hipótesis más
sólidas, Aristóteles (384-322 antes de J.C.) consideraba de manera
fantasiosa que el flujo de los ríos encontraba en parte su fuente en la
condensación del vapor de agua subterránea, producida a su vez por el flujo
y la desalinización del agua de mar en el suelo.
En la actualidad, la cuantificación de los recursos hídricos es posible
realizarla a través de mediciones directas e indirectas sobre las corrientes
superficiales, pero ello implica necesariamente la disponibilidad de equipos e
instrumentación, lo cual en la mayoría de los casos resulta una limitante,
especialmente en países subdesarrollados y/o en vías de desarrollo, como es
el caso en estudio, debido a los altos costos de implementación, operación y
mantenimiento.
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1.1.2. Los sistemas de información geográfica
Los sistemas de información geográfica (SIG) nacen como una necesidad de
organizar la información espacial, siendo esta inherente tanto a los
fenómenos propios de la corteza terrestre, como a los fenómenos artificiales
y naturales que sobre ella ocurren.
El inicio de los sistemas de información geográfica se remonta a comienzos
de la humanidad. Los mapas más antiguos se conocieron antes del 2500
a.C., pero probablemente hayan sido de tiempos anteriores. Desde entonces
el hombre ha continuado mejorando los métodos de representación de la
información espacial.
Según algunos autores2, los fenicios fueron navegantes, exploradores y
estrategas militares que recopilaron información en un formato pictórico, y
desarrollaron una cartografía "primitiva" que permitió la expansión y mezcla
de razas y culturas.
Los griegos adquirieron un desarrollo político, cultural y matemático, refinaron
las técnicas de abstracción con sus descubrimientos geométricos y aportaron
elementos para completar la cartografía utilizando medición de distancias con
un modelo matemático (a2 + b2 = c2), se convirtieron en navegantes e 2 Álvaro de J. Carmona y Jhon Jairo Monsalve R.
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hicieron observaciones astronómicas para medir distancias sobre la
superficie de la tierra, cuya información se guardó en mapas.
Los romanos imitaron a los griegos y desarrollaron el Imperio utilizando
frecuentemente el banco de datos previamente adquirido y ahora heredado.
Se crearon organismos comisionados exclusivamente para ejecutar la
recopilación de información y producir mapas topográficos al nivel de países
enteros, organismos que han subsistido hasta el día de hoy.
A mediados del siglo XVIII se usaron superposiciones de mapas para
presentar los movimientos de las tropas en guerra. Estos pueden ser
considerados los comienzos de los SIG.
Durante el siglo XIX muchos cartógrafos y científicos fueron descubriendo el
potencial de las superposiciones para representar varios niveles de
información en un área. En este siglo, caracterizado por su avance
tecnológico basado en el conocimiento científico de la tierra, se produjo
grandes volúmenes de información geomorfológica que se debía cartografiar.
La orientación espacial de la información se conservó con la superposición
de mapas temáticos especializados sobre un mapa topográfico base.
Recientemente, la fotografía aérea y particularmente la imágenes de satélite,
han permitido la observación periódica de los fenómenos sobre la superficie
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de la corteza terrestre. La información producida por este tipo de sensores ha
exigido el desarrollo de herramientas para lograr una representación
cartográfica de este tipo de información.
El medio en el cual se desarrollaron estas herramientas tecnológicas
correspondió a ciencias como la teledetección, análisis de imágenes,
reconocimiento de patrones y procesamiento digital de información, en
general estudiadas por físicos, matemáticos y científicos expertos en
procesamiento espacial. Obviamente, éstos tenían un concepto diferente al
de los cartógrafos, con respecto a la representación visual de la información
En el siglo pasado, más propiamente entre los años 60 y 70, la visualización
digital de gráficos vivió importantes progresos, sin los cuales estos sistemas
no habrían alcanzado el grado de utilidad que actualmente poseen (Jones,
1997). Este proceso evolutivo favoreció la aparición de los SIG a mediados
de los 60.
El primer SIG fue el Sistema de Información Geográfica Canadiense,
desarrollado en 1962 por Roger Tomlinson para el inventario de tierras del
Canadá, consistente en el diseño de un sistema para almacenar mapas
digitalizados y atributos correspondientes al terreno canadiense en un
formato de fácil acceso. Este sistema aún se encuentra en operación (Parent
y Church 1987).
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La era moderna de los SIG empieza en los años 70, cuando los analistas
comienzan a programar computadoras para automatizar algunos procesos
manuales. Algunas compañías de software como ESRI y ERDAS
desarrollaron paquetes de software que permitían entrada, despliegue y
manipulación de datos geográficos para crear nuevas capas de información.
En los años 80, se vio la expansión del uso de los SIG, facilitado por la
comercialización simultánea de un gran número de herramientas de dibujo y
diseño asistido por ordenador así como la generalización del uso de
microordenadores y estaciones de trabajo en la industria.
Los años 90 se caracterizaron por la madurez en el uso de estas tecnologías
en los ámbitos tradicionales mencionados y por su expansión a nuevos
campos. Rápidamente los SIG se comienzan a utilizar en cualquier disciplina
que necesite la combinación de planos cartográficos y bases de datos como
en estudios hidrológicos, medioambientales, geológicos, geofísicos, entre
otros.
El desarrollo de los SIG en la última década ha tenido un verdadero auge,
constituyéndose en una herramienta muy útil en los procesos de modelación
de diversa índole.
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Los constantes avances en las especificaciones y en el poder del hardware
en los últimos diez años, y la disminución de sus costos, han hecho la
tecnología SIG accesible a un amplio rango de usuarios, a tal punto que la
tasa de crecimiento de la industria SIG ha superado las proyecciones más
optimistas.
1.1.3. Contexto actual
Los SIG ocupan hoy en día un lugar prominente entre las herramientas
computacionales modernas y constituyen un apoyo invaluable en la toma de
decisiones de problemas con una dimensión espacial.
Constituyen una tecnología relativamente reciente y representan una
herramienta muy poderosa para el análisis y modelación de una multitud de
problemas cuya componente común es la variabilidad espacial. Sin embargo,
el costo de implementar un SIG puede ser particularmente significativo
cuando se considera la inversión que representa la adquisición de datos,
especialmente en casos donde la disponibilidad de información en formato
digital es escasa.
En la medida en que la disponibilidad de información, en formato digital, sea
mayor y crezca también la difusión y divulgación de este tipo de tecnología (y
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con ello la cantidad de personal capacitado sea mayor), mayor será el
número de aplicaciones hidrológicas vía SIG.
Los SIG y la Hidrología son dos campos de trabajo que comparten muchos
intereses. Por esa razón, cada vez más investigadores se ayudan de los SIG
para la construcción de modelos hidrológicos, especialmente cuando es
necesaria la representación espacial de redes de drenaje.
En cuanto al potencial de aplicación de los SIG en el ámbito de la Hidrología,
hay numerosos ejemplos en la literatura; la utilización puede ir desde simples
aplicaciones para cálculos hidrológicos específicos hasta el desarrollo de
sistemas expertos que permiten la planeación y operación óptima de los
recursos hidráulicos a nivel regional, o bien para la operación óptima de un
sistema de control de crecidas, todo ello pasando por la modelación
hidrológica de cuencas acoplando un SIG con un modelo hidrológico, del cual
el modelo HEC HMS es un ejemplo.
Para un estudiante de Hidrología que acude por primera vez a las
herramientas de captura y análisis de datos, siempre será estimulante saber
que existen los SIG que permiten obtener el área de una cuenca, las
pendientes del terreno, las longitudes de los ríos, etc., de una manera más
eficiente y rápida y, sin tener que acudir a los métodos tradicionales. Resulta
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claro por lo tanto, que en el futuro de las aplicaciones hidrológicas vía SIG,
las Universidades jugarán sin duda un papel relevante.
Este trabajo, modesto en sus alcances y objetivos, persigue la idea de
mostrar la enorme potencialidad de los SIG en el ámbito hidrológico.
1.2. Características de la zona de estudio
Para tener una idea más clara del contexto sobre el cual se desarrolla el
presente trabajo, es necesario realizar en primera instancia una descripción
resumida de las características generales de la zona en estudio, que en este
caso corresponde a la República de Bolivia.
1.2.1. Datos generales3
La República de Bolivia se encuentra localizada en el continente
sudamericano, entre las coordenadas 09° 40’ y 22° 54’ de latitud sur y 57°
27’ y 69° 39’ de longitud oeste, con una superficie de 1.098.581 km² y una
población estimada de 8.8 millones de habitantes.
Está atravesada por la Cordillera de Los Andes, conformando tres grandes
zonas topográficas: Altiplano en el sector occidental, Valles en el centro del 3 www.solobolivia.com
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país y Llanos en el sector oriental, con altitudes que sobrepasan los 6,500
msnm. Estas características pueden ser observadas en la figura del anexo
1.1.
1.2.2. Sistema hidrográfico
El sistema hidrográfico de Bolivia comprende tres grandes cuencas: la
cuenca Amazónica al norte, la cuenca del Plata al sur y la cuenca Lacustre o
endorreica al oeste.
Cuenca Amazónica o del Norte
La cuenca amazónica de Bolivia se halla ubicada entre los 9°38' a 20°30' de
latitud sur y 59°58' a 69°30' de longitud oeste, con una extensión aproximada
de 724,000 km², ocupando el 65.9% del territorio nacional; está limitada en el
norte por el río Abuná en la frontera con Brasil, y corresponde a la mitad
superior de la cuenca del río Madeira. Sus ríos son largos, caudalosos y
navegables en gran parte de sus cursos.
Esta cuenca que es la más importante del país, comprende las aguas de la
infinidad de ríos tributarios que, en su mayor parte, bajan desde las
cordilleras Central y Oriental, y otros desde las vertientes y llanuras, y está
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conformada al mismo tiempo por una infinidad de lagos y lagunas, como se
muestra en la figura 1.1.
Fig. 1.1. Cuenca Amazónica4
Cuenca Platense o del Sur
Tiene una superficie de 229,500 km² (20.9% del territorio nacional) y está
situada entre los 18°36' a 22°59' de latitud sur y 57°30' a 66°40' de longitud
oeste. Su nombre obedece al estuario del Río de la Plata donde van las
aguas de todos los ríos que la conforman, que son el río Pilcomayo, río
Bermejo y río Paraguay.
4 Fuente: www.solobolivia.com/geografía/cuenca_amazónica
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Está conformada por varios lagos y lagunas que se encuentran en esta parte
del territorio. Esta cuenca se muestra en la figura 1.2.
Figura 1.2. Cuenca del río de La Plata5
Cuenca Lacustre o Endorreica
Este tercer sistema hidrográfico de Bolivia, llamado cuenca interior, cerrada o
endorreica, está ubicada entre los 14°38' a 22°58' de latitud sur y 66°14' a
69°40' de longitud oeste, cubriendo 145,081 km² de superficie (13.2% del
territorio nacional).
5 Fuente: www.solobolivia.com/geografía/cuenca_del_plata
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Está formado principalmente por los lagos Titicaca y Poopó, y por los salares
de la región, como son los salares de Uyuni y Coipasa. Ambos lagos están
conectados por el río Desaguadero, que nace en el lago Titicaca y lleva sus
aguas hasta el lago Poopó.
Entre los salares (mantos de sal generados por evaporación de agua de
lluvia), están entre los más importantes, el salar de Uyuni y el de Coipasa. El
Salar de Uyuni es tan extenso como el lago Titicaca, y se encuentra al oeste
del departamento de Potosí, con un altitud media de 3,653 metros sobre el
nivel del mar. La cuenca así descrita se muestra en la figura 1.3.
Figura 1.3. Cuenca Lacustre6
6 Fuente: www.solobolivia.com/geografía/cuenca_central
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Los ríos de esta cuenca son pocos y se caracterizan por no tener salida a los
océanos. Nacen en las alturas cordilleranas y mueren en la meseta andina;
son cortos, de escaso caudal y ninguno es navegable, a excepción del
Desaguadero que es surcado por pequeñas embarcaciones de poco calado.
Estas tres cuencas que conforman el sistema hidrográfico del país, son las
principales fuentes de recursos hídricos disponibles en el país.
1.2.3. Distribución mensual de las precipitaciones
En lo que se refiere al régimen de precipitaciones, el mapa de isoyetas
mostrado en el anexo 1.2, refleja los enormes contrastes en la precipitación
media anual en el país, que fluctúan desde menos de 200 mm al sudoeste
del país (Uyuni) hasta más de 5,000 mm en la zona central del país, como es
el caso de la zona del Chaparé.
Esta situación puede observarse en los gráficos siguientes, en los cuales se
muestran las medias mensuales multianuales de precipitaciones por
cuencas, según las estaciones más representativas en cada caso.
En la cuenca del Amazonas, se puede observar que todas las estaciones
muestran estacionalidad en la precipitación en los meses de invierno (Junio a
Agosto), caracterizados por ser muy fríos y con poca o ninguna precipitación,
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aunque la precipitación acumulada durante el año sobrepasa los 1,500 mm,
como se muestra en la figura 1.4.
Precipitación media mensual multianualCUENCA DEL AMAZONAS
0.0
50.0
100.0
150.0
200.0
250.0
300.0
350.0
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
Meses
Prec
ipita
ción
(mm
)
Apolo Cobija Guayaramerín San Joaquín Trinidad
Figura 1.4. Precipitación media mensual multianual en la cuenca del Amazonas
Para la cuenca del río de La Plata, la estacionalidad sigue restringida a los
meses de invierno, pero en este caso los valores mínimos se dan cercanos al
cero, lo que nos indica la presencia de épocas críticas en la que no existe
precipitación.
Las características de ésta cuenca en lo que se refiere a precipitación puede
observarse en la figura 1.5.
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Precipitación media mensual multianualCUENCA DEL RIO DE LA PLATA
0.0
50.0
100.0
150.0
200.0
250.0
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
Meses
Prec
ipita
ción
(mm
)
La Torre Sucre Talula Tarija Yacuiba
Figura 1.5. Precipitación media mensual multianual en la cuenca del río de La Plata
En la cuenca endorreica, el problema es aún mayor, ya que los meses
críticos se amplían de Abril a Septiembre. En esta cuenca, se presentan
precipitaciones que no sobrepasan los 200 mm/año, como ocurre en los
salares de Uyuni y Coipasa. Esta situación se representa en la figura 1.6.
Precipitación media mensual multianualCUENCA LACUSTRE
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
Meses
Prec
ipita
ción
(mm
)
Calacoto La Paz Puna Oruro Salinas de Garci Mendoza
Figura 1.6. Precipitación media mensual multianual en la cuenca Lacustre
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En general, sobre el conjunto de las cuencas de Bolivia, la precipitación
media es del orden de los 1,400 mm/año. Las tres grandes cuencas del país
muestran importantes diferencias en cuanto a su pluviosidad media.
La cuenca Amazónica recibe una precipitación de alrededor de 1,800
mm/año, mientras que la del Río de La Plata solo recibe 850 mm/año. La
cuenca Lacustre, es aún menos favorecida que esta última, y en la totalidad
de su superficie recibe alrededor de 420 mm/año.
Estos datos muestran que la cuenca Amazónica tiene el doble de
precipitación que la del Río de La Plata y cuatro veces más que la del
Altiplano (Balance Hídrico de Bolivia, 1990). Esta situación se puede apreciar
en la figura 1.7.
EN
E
FEB
MA
R
AB
R
MA
Y
JUN
JUL
AG
O
SE
P
OC
T
NO
V
DIC
L ac us tre
La P lata
A m azonas
0 .0
50.0
100 .0
150 .0
200 .0
250 .0
300 .0
Prec
ipita
ción
(mm
)
M e s e s
P re c ip ita c ió n m e d ia m u ltia n u a l p o r cu e n ca s
Figura 1.7. Precipitación media mensual multianual en las tres cuencas
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La disponibilidad de agua se encuentra muy restringida en las cuencas del
Plata y Endorreica, por la evidente mala distribución del agua a lo largo del
año. Esto significa que en los meses de escasez se hace necesario el
almacenamiento del recurso para su utilización.
Como resumen de todo lo anteriormente descrito, respecto a las
características hidrológicas de las tres cuencas, se puede mencionar los
siguientes aspectos:
• Las precipitaciones son marcadamente estacionales, presentándose
escasez total de agua en varios meses en las cuencas Endorreica y del
Plata. Las precipitaciones en estas dos cuencas difieren substancialmente
de las de la cuenca Amazónica, donde el problema se presenta en los
meses muy húmedos por las continuas inundaciones.
• Dentro de las cuencas, existen zonas donde el problema es aún mayor. Al
sur del Altiplano (Uyuni, Coipasa) las precipitaciones medias anuales no
sobrepasan los 150 mm de agua.
• La aleatoriedad de las precipitaciones es mayor en la cuenca Endorreica,
y es casi similar en las cuencas del Plata y Amazónica, lo cual es
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consistente con el carácter de cuenca cerrada que tiene la cuenca
Endorreica.
• Históricamente, se presentan períodos de sequía críticos en las cuencas
Endorreica y del Plata por efecto de la influencia de la corriente del Niño.
Estos períodos de sequías tienen como contraparte grandes inundaciones
en la cuenca Amazónica.
1.2.4. Diagnóstico sobre usos y aplicaciones de los SIG en Bolivia
En la gestión 1999, durante un seminario realizado en las ciudades de La
Paz y Santa Cruz, se realizó un relevamiento de la situación de la tecnología
SIG y sus aplicaciones en Bolivia, cuyos resultados muestran que la cantidad
de proyectos en ejecución en el país es sumamente baja en relación a las
posibilidades que existen sobre la aplicación de esta tecnología.
El escenario boliviano de los Sistemas de Información Geográfica presenta
características particulares en cuanto a su segmentación y es posible
verificar que los segmentos que están haciendo mayor uso de la tecnología
de los SIG en sus procesos de administración de datos geográficos y tomas
de decisión, son por orden de importancia los siguientes:
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• Medio ambiente
• Planificación Rural y Regional
• Servicios Básicos
• Educación
• Forestal
• Recursos Naturales
• Otros
Como se puede observar, la utilización de los SIG en aplicaciones
hidrológicas específicamente, muestra un panorama desalentador, pues los
proyectos y/o trabajos de investigación desarrollados con esta tecnología son
muy pocos, y son elaborados en forma aislada y específica.
Uno de ellos corresponde al proyecto SIG-PELT (Proyecto Especial Lago
Titicaca), cuyas acciones están referidas al desempeño activo en la
evaluación, análisis, procesamiento y producción de información de los
recursos naturales, procesos y condiciones ambientales, y las diferentes
variables socioeconómicas. Sus aplicaciones están orientadas a la
planificación y uso del territorio, todo ello en el marco del desarrollo
sostenible de la cuenca altiplánica del lago Titicaca.
Entre sus aplicaciones se puede mencionar las siguientes:
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• Inventario, Evaluación y Monitoreo de los Recursos Naturales, tales como
ecosistemas de bofedales (afloramientos de aguas subterráneas en el
altiplano) y totorales (vegetación arbustiva tipo bambú), los que son
mostrados en la figura 1.8, y calidad de aguas.
Bofedales Totorales
Figura 1.8. Bofedales y totorales en la cuenca lacustre
• Ordenamiento ambiental (Zonificación ambiental y plan de ordenamiento
del territorio).
• Monitoreo de la vulnerabilidad (Prevención de desastres naturales)
Existen algunos otros proyectos puntuales, como es el caso de la cuenca
Molino Mayu, donde se realizó modelación hidrológica con el uso del modelo
hidrológico HEC HMS y el sistema de información geográfica ILWIS para la
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determinación de caudales máximos, trabajo realizado por el Laboratorio de
Hidráulica de la Universidad de San Simón de la ciudad de Cochabamba (LH
-UMSS) y el Programa de Manejo Integral de Cuencas (PROMIC).
Como se puede observar a lo largo de este acápite, la existencia de
proyectos e investigaciones con aplicaciones de los sistemas de información
geográfica, especialmente en el ámbito hidrológico, es muy reducida.
Finalmente, es de esperarse que en países como Bolivia, donde es todavía
incipiente la utilización de los SIG con propósitos hidrológicos, esta vía sea
cada vez más explorada.
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25
2. JUSTIFICACIÓN Y OBJETIVOS
2.1. Identificación del problema
Sobre la base del diagnóstico anterior se han detectado una serie de
dificultades y limitaciones respecto a la utilización de los sistemas de
información geográfica en aplicaciones ingenieriles, y por tanto, hidrológicas,
sin embargo, el origen de todas ellas se genera por la falta información
georreferenciada o el acceso a ella, y el incipiente uso de las tecnología SIG
en aplicaciones hidrológicas.
El problema, como se puede deducir, radica fundamentalmente en los dos
aspectos antes mencionados: por un lado, la falta de un sistema de
información geográfica, y por otro, la información hidrológica procesada a
nivel nacional, que permita a los usuarios del mismo, la posibilidad de tomar
decisiones sobre la base de los resultados obtenidos a través de este
sistema.
Por tanto, el problema principal que pretende resolver con este trabajo, es la
carencia de este sistema acoplado.
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26
2.2. Justificación
La implementación del SIG hidrológico está plenamente justificada, debido
fundamentalmente a dos aspectos: el primero, relacionado con las
características del escenario bajo el cual se desarrollan proyectos o estudios
a lo largo y ancho del territorio nacional, con la utilización de los SIG,
especialmente en el ámbito hidrológico, y el segundo, por la necesidad de un
manejo integral del agua debido a la situación irregular en la distribución de
recursos hídricos que se presenta en las tres cuencas del país.
En lo que respecta al primer aspecto, se resumen a continuación algunos
aspectos de importancia que justifican plenamente la necesidad de
implementar el SIG hidrológico.
• Carencia de personal capacitado en el manejo de nuevas tecnologías
destinadas a la generación y administración de información
georreferenciada.
• Disponibilidad oficial de información georreferenciada limitada
principalmente a ofertas del Instituto Geográfico Militar (IGM) que
comercializa la cartografía nacional topográfica a escala 1:50.000,
1:250.000 y 1:1000.000.
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27
• Costo de información digital disponible en el IGM demasiado alto para los
usuarios.
• Limitaciones presupuestarias de las instituciones, empresas y
organizaciones para encarar proyectos con el uso de tecnología SIG.
• Duplicidad en esfuerzos e inversiones y un frenado impacto de los
beneficios de la tecnología SIG debido a la falta de intercambio de datos y
coordinación entre las instituciones involucradas en el procesamiento de
información geográfica.
• Deficiencia crónica en cuanto a la disposición de datos de otras
instituciones, accesibilidad a información vital e importante y una grave
tendencia de no difundir y compartir datos elaborados en la propia
institución.
• Falta de información geográfica actualizada y confiable en formato digital.
• Tendencia de mantener un equipo técnico capacitado demasiado
reducido o insuficiente en las instituciones que trabajan con SIG.
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28
• Inexistencia de información hidrológica regional y la consiguiente
dificultad para establecer a priori, posibilidades de ejecución de diferentes
tipos de proyectos.
• Realización de estudios y proyectos en forma aislada y específica.
• Estudios hidrológicos basados en general sobre cartografía impresa.
• Incipiente utilización de los SIG con propósitos hidrológicos.
Respecto al segundo aspecto, es decir, al manejo racional de los recursos
hídricos en las tres cuencas hidrográficas, se hace necesario realizar una
evaluación de los mismos tanto a nivel espacial como temporal, de manera
tal que ello permita realizar una planificación nacional sobre el uso de los
recursos hídricos a corto y mediano plazo.
En el transcurso de los últimos cinco años, se ha observado un crecimiento
acelerado antes no advertido, del interés de diferentes instituciones de
investigación a nivel latinoamericano sobre temas en “Manejo Integral de los
Recursos Hídricos”, “La Gestión del Agua y las Cuencas”, “Manejo de
Cuencas Hidrográficas”, “Ordenamiento Territorial” y otras similares, cuyo
sentido principal es enfocar la atención del Estado en cada nación
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
29
suramericana hacia una administración eficiente de los recursos naturales
renovables (agua, vegetación, etc.).
En este aspecto, se han advertido las siguientes dificultades:
• Carencia de una metodología que permita abordar de manera integral el
manejo del agua
• Ausencia de aplicaciones ingenieriles que ofrezcan soluciones veraces a
los módulos de la administración del agua, tales como el monitoreo del
recurso hídrico y el control de su aprovechamiento por parte de los
diversos usuarios reales y potenciales
• Ausencia de herramientas científicas que permitan abordar las diferentes
fases del ciclo hidrológico desde los enfoques dinámicos y estocásticos.
De esta manera, los problemas detectados por las limitaciones en el uso de
los SIG fundamentalmente en aplicaciones hidrológicas, y las características
de la zona en estudio, justifican plenamente la necesidad de disponer de un
SIG hidrológico que permita tanto el manejo de información georreferenciada
como de información hidrológica al mismo tiempo.
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30
Este trabajo reviste fundamental importancia, por cuanto la disponibilidad de
información hidrológica que se pueda generar por este sistema a nivel
nacional, permitirá a diferentes organismos e instituciones relacionadas con
la problemática de la evaluación de los recursos hídricos, acceder a este
sistema para los fines que considere conveniente.
Es necesario puntualizar, que a la fecha no existe en el país un sistema de
información hidrológica con cobertura nacional de uso público, como
tampoco existen instituciones (universidades, organismos oficiales, no
gubernamentales, etc) que hayan implementado este tipo de trabajos a nivel
nacional.
2.3. Objetivos
Objetivo general
Implementar un SIG hidrológico de dominio público para la República de
Bolivia sobre la base del software HidroSIG Java
Objetivos específicos
• Procesar el Modelo Digital de Elevación de Bolivia.
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• Estructurar y sistematizar una base de datos de la información
hidrometeorólogica e hidrométrica perteneciente a todas las regiones del
país.
• Generar mapas de variables hidrometeorológicas.
• Desarrollar una aplicación regional utilizando el HidroSIG y un modelo
conceptual.
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32
3. MARCO TEÓRICO
El desarrollo del presente trabajo, está sustentado teóricamente sobre dos
pilares: los sistemas de información geográfica y la información hidrológica, y
el acople de ambos.
Sin embargo, antes de entrar en el desarrollo del sustento teórico
propiamente dicho, es necesario nuevamente hacer referencia al uso de los
SIG en aplicaciones hidrológicas.
Los SIG ocupan hoy en día un lugar prominente entre las herramientas
computacionales modernas y constituyen un apoyo invaluable en la toma de
decisiones de problemas con una dimensión espacial.
Como punto de partida se establece una visión global de los esfuerzos
realizados en el pasado y las tendencias actuales observadas a la hora de
aplicar estos sistemas al análisis hidrológico.
Desde el modelo de Stanford (Crawford y Linsley, 1966), muchos han sido
los esfuerzos que se han realizado para representar numéricamente los
procesos hidrológicos que tienen lugar en una cuenca hidrográfica.
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33
Concretamente en el ámbito hidrológico, el número de modelos que se
acoplan a un SIG o viceversa, crece cada vez más y es predecible que en un
futuro la ingeniería hidrológica aproveche la enorme funcionalidad y
potencialidad de los SIG en beneficio de una simulación más apegada a las
características físicas de los problemas.
Los SIG y la Hidrología son dos campos de trabajo que comparten muchos
intereses. Por esa razón, cada vez más investigadores se ayudan de los SIG
para la construcción de modelos hidrológicos, especialmente cuando es
necesaria la representación espacial de redes de drenaje.
Este trabajo pretende mostrar justamente la potencialidad de los SIG en el
ámbito hidrológico, utilizando el software desarrollado por el Programa de
Posgrado en Aprovechamiento de Recursos Hidráulicos de la Universidad
Nacional de Colombia con sede en la ciudad de Medellín, denominado
HidroSIG Java, por haber sido desarrollado bajo este lenguaje.
3.1. HidroSIG Java
HidroSIG Java es un sistema de información geográfica con herramientas
especiales que permiten realizar estimaciones y análisis de variables
hidrológicas, climáticas y geomorfológicas.
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Para este efecto, utiliza tres tipos de información
• Información raster de modelos digitales de elevación y variables
hidrológicas distribuidas espacialmente.
• Información puntual de sitios de interés y estaciones de medición
hidroclimatológica.
• Información en formato vectorial.
Respecto al primer tipo de información, es decir, formato raster, se
encuentran los modelos digitales de terreno y las variables hidrológicas,
información que puede ser importada desde los software Idrisi, Ilwis y Arc
View. Los primeros describen la variación espacial de la altitud del terreno
respecto al nivel medio del mar, y los segundos muestran la distribución
espacial del resto de variables de interés en el estudio.
La información puntual está relacionada con la ubicación de capitales de
departamento y municipios, así como de las estaciones hidrometerorológicas
de diferentes tipos, con sus respectivos registros de variables.
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35
Finalmente, la información vectorial relacionada con límites territoriales
(departamentales, nacionales e internacionales), cuencas y ríos.
Toda esta información es almacenada en una base de datos, la cual se
constituye en la estructura principal del SIG hidrológico.
3.2. Modelos digitales de terreno
Los modelos digitales de terreno o MDT’s, son herramientas muy utilizadas
para el almacenamiento y procesamiento de información topográfica. La
representación de la topografía se la realiza en mallas rectangulares
regulares, en la cual la distribución de cotas se aproxima con un arreglo
rectangular denominado píxel.
El uso generalizado de los MDT’s tiene una estrategia común que consiste,
en primer lugar, en estimar las direcciones de flujo sobre la superficie del
terreno y, posteriormente, ubicar la trayectoria de los cauces para definir la
red de drenaje y sus características geomorfológicas.
Para estimar las direcciones de flujo, un MDT debe ser procesado. Este
procesamiento consiste en estimar la dirección de flujo del agua sobre la
superficie del terreno que el MDT representa, a través de algoritmos
incorporados en el SIG.
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36
En el caso específico del HidroSIG, éste tiene incorporado el modelo de
direccionamiento D8, que reproduce muy bien la red de drenaje en cuencas
de área tributaria grande y corrientes bien formadas (Martz y Garbrecht,
1992).
El procesamiento de un MDT7 a través del HidroSIG, contempla diferentes
pasos, que pueden ser resumidos en los siguientes:
• Interpolación a partir de curvas de nivel.
• Direcciones de drenaje
• Correcciones
Interpolación de curvas de nivel
La interpolación de curvas de nivel se desarrolla bajo los siguientes pasos:
• Generación de un archivo vectorial de curvas de nivel proveniente de un
CAD.
• Creación de grilla con resolución deseada y asignación de cotas en las
esquinas.
7 VI Congreso Colombiano de Meteorología, Santa Fe de Bogotá, mayo de 2002
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
37
• Rasterización de las curvas de nivel.
• Interpolación entre curvas a través del software Idrisi.
• Interpolación usando TIN entre puntos sobre las curvas (Surfer).
Direcciones de drenaje
Las direcciones de drenaje se obtienen calculando la máxima pendiente en
cada píxel y asignándole una de ocho direcciones posibles.
Este procedimiento se esquematiza en la figura 3.1
Figura 3.1. Direcciones posibles de drenaje8
En este proceso se presentan problemas que deben ser resueltos antes de la
estimación de las direcciones de drenaje, y aparecen cuando una celda no
tiene una celda adyacente más baja hacia la cual drenar. Estos problemas 8 Manual HidroSIG Java
1 2 3
4 ? 6
7 8 9
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38
ocurren en todos los MDT’s y se suponen asociados a errores de medición,
fallas en la interpolación, y problemas de resolución, y son conocidos como
pits, bifurcaciones, zonas planas y sumideros.
Correcciones
Los pits y bifurcaciones son problemas locales que se presentan con
frecuencia, pero son relativamente fáciles de corregir.
Los pits se presentan cuando la máxima pendiente es negativa y se los
corrige ajustando la cota de la celda a la cota mínima de las adyacentes,
como se ilustra en la figura 3.2.
Figura 3.2. Esquema de pits9
Las bifurcaciones se presentan cuando dos o más celdas comparten la
máxima pendiente (>0) y se las corrige calculando una dirección equivalente
9 Manual HidroSIG Java
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
39
entre las celdas que llegan, según una operación binaria preestablecida. Esta
situación se observa en la figura 3.3
Figura 3.3. Bifurcaciones10
Las zonas planas y los sumideros son difíciles de corregir.
Las zonas planas son difíciles de identificar. Se corrigen de manera tal que el
drenaje vaya de las partes altas hacia la salida de la zona plana, realizando
dos correcciones diferenciales de cota en cada celda, dependiendo de la
distancia a la salida de la zona plana y de la distancia desde la parte alta
circundante, debiendo calcularse el máximo incremento.
La figura 3.4 muestra esta corrección
10 Manual HidroSIG Java
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40
Figura 3.4. Corrección de zonas planas11
El tipo de problema más grave se conoce con el nombre de “sumideros” y
consiste en grupos cerrados de celdas con la misma cota y que están
rodeados por celdas más altas. Para la corrección de los sumideros se ha
usado generalmente la metodología del “llenado” o “flooding algorithm”
propuesto por Jenson y Domingue (1988), y más recientemente, el algoritmo
de rompimiento propuesto por Garbrecht y Martz (1999).
11 Manual HidroSIG Java
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41
La corrección consiste en encontrar una abertura o vertedor (V), cortar o
llenar. En cada V se puede cortar, cortar-llenar ó llenar, según criterios de
altura y número de celdas a llenar, y siempre queda, al menos, una zona
plana.
3.3. Estimaciones Hidrológicas.
La estimaciones hidrológicas están fundamentadas sobre los métodos y
técnicas utilizadas en la construcción de mapas de las diferentes variables
hidrometeorológicas, como ser precipitación, evaporación, nubosidad,
radiación y otras, que pueden ser incorporados al HidroSIG.
Estos mapas son construidos sobre la base de información
hidrometeorológica medida o generada, si es el caso, por lo tanto, la calidad
de los mismos está ligada directamente a la disponibilidad y tipo de
información utilizada, así como a los métodos de construcción.
Un caso particular es el de la evapotranspiración real, que debe estimada
cuando no se dispone de información de evaporación real medida.
Para el caso en estudio, a fin de realizar la generación de caudales en
cuencas de la zona en estudio, se requiere de la elaboración de mapas de
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
42
precipitación media mensual y anual, así como mapas de evapotranspiración
real, por cuanto no se dispone de información de evaporación real.
Construcción de mapas de precipitación y evapotranspiración real
Los mapas de precipitación se generan directamente sobre la base de la
información puntual medida en las diferentes estaciones de registros,
información que debe ser sometida a un análisis cualitativo
fundamentalmente, mientras que los mapas de evapotranspiración real
requieren en primera instancia de la estimación de la misma.
La estimación de la evapotranspiración real puede realizarse por diferentes
métodos, dependiendo de la disponibilidad de información existente, que
puede ser medida o generada.
Entre los métodos más utilizados, se encuentran los métodos de
Thornthwaite – Matter, Budyko y Turc.
a) Método de Thornthwaite - Matter
La estimación de la evapotranspiración real a través de este método puede
ser realizada partiendo del conocimiento de las precipitaciones medias
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43
mensuales y de la evapotranspiración potencial mensual estimada, mediante
un balance del agua en el suelo a lo largo del año.
Este método requiere previamente por lo tanto, la estimación de la
evapotranspiración potencial mensual, la cual también puede ser obtenida a
través de diferentes métodos en función a la disponibilidad de información.
Entre los métodos más conocidos se pueden citar Thornthwaite, Blaney y
Criddle, Hargreaves y Penman, métodos que requieren de información
específica en cada caso.
La estimación de la evapotranspiración potencial utilizando formulaciones
empíricas depende de la fuente de datos disponible y del ajuste del método a
las condiciones locales. En general, estas formulaciones están basadas en
temperatura y radiación.
Dentro de las basadas en la temperatura se encuentran las ecuaciones de
Thornthwaite y de Hargreaves como aquellas más utilizadas. La única
justificación para utilizar estas fórmulas en la estimación de la
evapotranspiración potencial es el requerimiento mínimo de datos y una
secuencia a nivel mensual.
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44
De estos dos métodos, el más simple en cuanto a requerimiento de
información es el de Thornthwaite, cuyo sustento teórico se fundamenta
básicamente en la temperatura media mensual.
La relación de Thornthwaite se basa en los índices térmicos mensuales, que
se calculan a partir de las temperaturas medias mensuales de la zona, por tal
motivo, es un método muy difundido, ya que la medición de este parámetro
es la más común.
Para la estimación de la evapotranspiración potencial, el método utiliza la
siguientes relaciones:
514.1
5⎟⎠⎞
⎜⎝⎛= ti
∑=
=12
1iiI
49239.001792.00000771.0000000675.0 23 ++−= IIIa
a
Ite ⎟
⎠⎞
⎜⎝⎛=1016
ekETP *=
donde:
t = Temperatura media mensual multianual del aire en el respectivo
mes.
i = índice térmico de calor mensual
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45
I = índice térmico de calor anual, calculado como la suma de los índices
térmicos mensuales
e = evapotranspiración potencial teórica mensual
k = factor de corrección en función al mes y a la latitud
ETP = evapotranspiración potencial mensual
De esta forma se obtiene la evapotranspiración potencial para cada mes,
para cada una de las estaciones utilizadas en el estudio.
Definida la potencial, la evapotranspiración real puede ser estimada a partir
de un balance de agua en el suelo, según el cual se va perdiendo agua para
poder generar la evapotranspiración potencial hasta agotar la reserva.
Para realizar este balance hídrico mensual12, se requiere definir los
siguientes parámetros:
P = precipitación media mensual
ETP = evapotranspiración potencial
P-ETP= diferencia entre la precipitación y la evapotranspiración potencial
R = reserva de agua en el suelo
VR = variación de la reserva de agua
ETR = evapotranspiración real 12 Almorox, A.J.
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46
F = déficit
Ex = excesos
Los parámetros antes mencionados pueden ser descritos como sigue:
P – ETP
Es el balance mensual de entradas y salidas de agua del suelo. La diferencia
permite clasificar los meses en secos (P – ETP< 0) y en meses húmedos (P
– ETP > 0) según las entradas superen o no a las salidas.
Reserva (R)
Cuando en un mes se produzcan más entradas que salidas, (P > ETP) el
agua sobrante pasará a engrosar las reservas del suelo; por el contrario,
cuando las salidas sean mayores que las entradas se reducirá la reserva del
suelo.
Sin embargo, cuando se alcance la capacidad de retención del suelo, el agua
añadida en "exceso" escurrirá superficialmente o en profundidad. Por tanto,
debe considerarse en este caso, el concepto de reserva máxima o cantidad
de agua por unidad de superficie (mm) que el suelo es capaz de almacenar
en su perfil.
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47
Se toma normalmente el valor de 100 mm como referencia climática, de
manera tal que ello permita realizar comparaciones entre distintas zonas
(independientemente de suelo y vegetación).
Bajo estas consideraciones, la reserva del mes "i" (en función de la del mes
anterior "i -1") será igual a:
)ETP - (P R ii 1-i + si máxii 1-i R )ETP - (P R 0 <+<
máxR si máxii1-i R )ETP - (P R >+
0 si )ETP - (PR 0 ii1-i +>
Los valores de la reserva se irán acumulando mes a mes en el período
húmedo, según los incrementos P - ETP > 0, y disminuirán al llegar el
período seco, decreciendo mes a mes según los valores mensuales P - ETP
< 0. Como se puede observar, la reserva nunca tendrá como valor mayor que
la reserva máxima, ni menor que cero.
Como se puede apreciar en la fórmula anterior, se precisa la reserva del mes
anterior para comenzar el cálculo de la reserva, por ello, se le asigna un valor
hipotético a un mes y se realizan ciclos anuales de cálculo hasta que la
hipótesis de partida se confirme al final del ciclo.
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48
Se suele suponer que después del período seco la reserva del suelo es nula,
en consecuencia se empieza el cálculo de "R" con el primer mes húmedo y
se asigna al mes anterior una reserva nula. Si, después de los cálculos, al
final del período seco quedase agua en el suelo, se deberán recalcular las
reservas agregando la reserva existente al final del período seco a las
reservas del período húmedo.
Variación de la reserva (VR)
Es la diferencia entre la reserva del mes y la del mes anterior, es decir:
VRi = Ri - Ri-1
Evapotranspiración real (ETR)
Es el volumen de agua que realmente se evapotranspira en el mes,
dependiendo de que haya suficiente agua disponible para evaporar y así
llegar a la evapotranspiración potencial, por lo tanto, la ETPi es siempre
mayor o igual a la ETRi).
El agua disponible para evaporar será la que cae como precipitación en el
mes considerado y la que mantenemos en el suelo.
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49
En el período húmedo, al cubrir la precipitación la demanda potencial, la ETP
real es igual a la potencial; es decir:
ETRi = ETPi.
En el período seco, el agua que se evapora será el agua de precipitación
más la que se extrae del suelo ó variación de la reserva (la reserva que
queda menos la que se tenía en el mes anterior); es decir:
ETRi = Pi + |VRi|
Déficit de agua (F)
Es el volumen de agua que falta para cubrir las necesidades potenciales de
agua (para evaporar y transpirar). Por tanto, la falta de agua será:
Fi = ETPi - ETRi.
Exceso de agua (Ex)
Es el agua que excede de la reserva máxima y que se habrá perdido por
escorrentía superficial o profunda. Por lo tanto:
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50
Exi = [Pi - ETPi - VRi] si (Pi - ETPi) > 0
Exi = 0 si (Pi - ETPi) ≤ 0
Como es lógico sólo puede haber exceso si la precipitación ha compensado
previamente la ET, es decir, en los meses húmedos.
b) Método de Budyko
Este método utiliza como variables principales, la evapotranspiración
potencial mensual y la precipitación mensual.
La relación empleada en la estimación de la evapotranspiración real, es:
5.0
PETPsenh
PETPcosh1
ETPPtanh*P*ETPETR ⎥
⎦
⎤⎢⎣
⎡⎟⎠
⎞⎜⎝
⎛⎟⎠⎞
⎜⎝⎛+⎟
⎠⎞
⎜⎝⎛−⎟
⎠⎞
⎜⎝⎛=
donde:
ETR = evapotranspiración real.
P = precipitación mensual.
ETP = es la evapotranspiración potencial mensual.
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51
c) Método de Turc
A diferencia de los dos anteriores métodos, la secuencia utilizada es anual.
La relación que permite estimar la evapotranspiración real viene dada por:
L²P²0.90
PETR+
= si P/L > 0.316
ETR = P si P / L) < 0.316
L = 300 + 25 T + 0.05 T3
donde:
ETR = evapotranspiración real anual
P = precipitación del año considerado
T = temperatura media anual en grados centígrados.
Definida la evapotranspiración real, es posible construir los mapas
respectivos, con los cuales se pueden realizar las estimaciones hidrológicas
con el HidroSIG, utilizando la técnica del balance hidrológico sobre cuencas,
integrando de esta manera, la información de los mapas de variables
hidrológicas con las direcciones de flujo estimadas en los MDT's.
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52
Estas estimaciones consisten en balances de variables distribuidas sobre
cuencas y polígonos arbitrarios, para la estimación de caudales medios
usando mapas de precipitación y evapotranspiración real, caudales máximos
y mínimos a partir de mapas de parámetros regionalizados, ciclo anual de
caudales mediante modelo de tanques, así como tasas de erosión según la
ecuación universal de pérdida del suelo.
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53
4. IMPLEMENTACIÓN DEL SIG HIDROLÓGICO
La metodología utilizada en este trabajo para la implementación del SIG
hidrológico responde a la necesidad de sistematizar una base de datos, cuya
cobertura abarque todo el territorio nacional y sobre la base de la cual sea
posible obtener información hidrológica procesada que permita cumplir el
objetivo final de un estudio hidrológico: la evaluación de los recursos hídricos.
Bajo este contexto, por tratarse de manejo de información abundante, la
metodología está relacionada directamente con métodos de análisis
cualitativo de información, por lo tanto, los resultados que pueda generar el
SIG hidrológico dependerán fundamentalmente de la calidad de la
información disponible en su estructura de datos.
4.1. Disponibilidad de información
Por las características del trabajo, ligado fundamentalmente al aspecto
hidrológico, la información requerida consiste básicamente de registros de
variables hidroclimáticas de todo el país.
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54
Debido a esta situación, la principal fuente de información proviene del
Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI), organismo que
tiene como función primordial, normar, administrar y centralizar la actividad
hidrometeorológica en el país y cuidar del funcionamiento y mantenimiento
de la Red Meteorológica e Hidrológica Nacional.
4.2. Recopilación de información
Por la necesidad de contar con la mayor cantidad posible de información, se
recurrió no solamente al SENAMHI para la obtención de la misma, sino
también a otras fuentes, tales como empresas consultoras nacionales y
locales, consultores personales y finalmente, se obtuvo bastante información
de internet.
La totalidad de información obtenida al respecto corresponde a un total de
aproximadamente 200 estaciones de diferentes tipos, con registros
mensuales en su totalidad, sobre la base de las cuales se ha realizado el
análisis respectivo.
En lo que respecta a información geográfica, el modelo digital de elevación
(DEM) fue obtenido de la página del U.S.G.S. (United States Geological
Service), consistente en un modelo digital con una resolución de 60 arcseg.
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
55
4.3. Metodología de trabajo
Para el cumplimiento de los objetivos específicos, y por tanto, del objetivo
general del trabajo, la metodología desarrollada contempla básicamente los
siguientes aspectos:
• El análisis y procesamiento de la información hidrometeorológica.
• La generación de mapas de variables hidrometeorológicas.
• El procesamiento del modelo digital de elevación
• Estructuración y sistematización de la base de datos
• Finalmente, el desarrollo de una aplicación regional
4.3.1. Análisis y procesamiento de la información hidrometeorológica
El análisis de la toda la información recopilada se dio inicio con la depuración
de estaciones cuyos registros presentaban períodos muy cortos, períodos
largos con poca o mínima información continua, así como intervalos
continuos largos con falta de información.
Los criterios antes mencionados fueron utilizados para la selección de
estaciones, por cuanto la posibilidad de realizar ajustes con estos registros
era prácticamente incierto.
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
56
Como resultado de esta depuración, se seleccionaron un total de 120
estaciones, clasificadas básicamente en cuatro tipos dependiendo del tipo de
variables de cada estación: Estaciones pluviométricas (PM), estaciones
climatológicas principales (CP), estaciones sinópticas principales (SP) y
estaciones limnimétricas (LM), sobre las cuales se ha elaborado el presente
trabajo.
La distribución espacial de estaciones sobre el territorio nacional, se muestra
en la figura 4.1
Figura 4.1. Ubicación de estaciones utilizadas en el estudio
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57
Como se puede observar en la figura anterior, existe una mayor
concentración de estaciones justamente sobre la zona cordillerana del país y
donde se encuentra asentada la mayoría de la población nacional, existiendo
por lo tanto, información muy reducida tanto en la parte nor oriental como en
la parte sur occidental.
La información en todos los casos corresponde a información a nivel
mensual, no existiendo registros a nivel diario en ningún caso.
Las características de estas estaciones se resumen en el anexo 4.1.
Análisis estadístico de la información
Una vez seleccionadas las estaciones básicas para el trabajo, se realizó un
análisis estadístico tanto de aquellas estaciones con registros completos,
como de aquellas con registros incompletos fundamentalmente.
Para la realización de este análisis se utilizó el modelo CHAC (Cálculo
hidrometeorológico de aportaciones y crecidas) versión PreALFA 03g, de
octubre de 2002, desarrollado por el Centro de Estudios y Experimentación
de Obras Públicas (CEDEX) del Ministerio de Fomento de España.
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58
Para el análisis de la información, el modelo requiere de una base de datos
en formato Lema, consistente en archivos de tipo txt, por lo que la totalidad
de los registros fueron transformados a este formato.
El modelo contiene básicamente tres módulos, el primero de análisis
estadístico que permite realizar un análisis de consistencia de series por el
método de Dobles Acumulaciones y el completado estadístico de datos a
través de correlación lineal múltiple.
Un segundo módulo que permite realizar la estimación de caudales medios
mensuales.
Finalmente un tercer módulo, para el cálculo de crecidas utilizando el método
Racional Modificado.
Completado de datos
Para el completado de datos en aquellas estaciones con registros históricos
incompletos, se realizó una agrupación de estaciones hidrometeorólogicas
considerando fundamentalmente regiones topográficas y cercanía entre ellas,
para lograr de esta manera la mejor homogeneidad posible, habiéndose
establecido de esta forma, siete grupos de estaciones homogéneas, como se
muestra en el anexo 4.2.
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
59
Es necesario puntualizar que para el completado de datos, solamente se han
utilizado aquellas estaciones con registros completos cuya series tenían una
longitud igual o mayor a la de las estaciones a completar, comprendidas
además en el mismo período de registros, de ahí que el número de
estaciones de los siete grupos de completado es menor al total de estaciones
utilizadas en el estudio.
Para el relleno de datos, se utilizó el módulo de completado de datos del
modelo CHAC, a través de correlación lineal múltiple.
Considerando que el completado de datos normalmente genera distorsiones
en las series, especialmente en periodos largos, se realizó un análisis sobre
la bondad del modelo en el relleno de datos, para lo cual se consideraron dos
situaciones que normalmente se presentan en las series de registros
históricos: una primera consistente en ausencia de datos en diferentes
meses y años, y una segunda, con falta de información en todos los meses a
lo largo de varios años continuos.
Para este efecto, se utilizaron tres estaciones muy homogéneas (número
mínimo de estaciones que requiere el modelo), con las cuales se procedió al
análisis respectivo, como se describe a continuación:
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
60
• Para la primera situación, es decir, completado de datos en diferentes
meses y en diferentes años, de una de las estaciones se eliminaron al
azar, doce valores mensuales de doce años diferentes, obteniéndose así
una estación con valores faltantes en 12 años. Luego de rellenados estos
valores faltantes, fueron contrastados con los valores originales,
construyéndose una gráfica de dispersión (figura 4.2-a) para observar el
comportamiento del modelo.
• Para la segunda situación, se eliminaron registros de doce años continuos
y se realizó el relleno en cuestión, construyéndose otra gráfica de
dispersión (figura 4.2-b) entre valores rellenados y originales.
Los resultados obtenidos para ambas situaciones se ilustran en la figura 4.2
(a) (b)
Primera situación
y = 0.9988xR2 = 1
0.0
40.0
80.0
120.0
160.0
0.0 40.0 80.0 120.0 160.0
Datos originales
Dat
os re
llena
dos
Segunda situación
y = 0.9355xR2 = 0.9664
0.0
50.0
100.0
150.0
200.0
250.0
0.0 50.0 100.0 150.0 200.0 250.0
Datos originales
Dat
os re
llena
dos
Figura 4.2. Gráficas de dispersión
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
61
Como se puede observar, el modelo reproduce los valores originales con
bastante precisión, aun en el caso de presentarse series de registros donde
se presenten varios años continuos sin información.
Sobre este análisis realizado, se puede concluir que la bondad del modelo
para realizar el rellenado de datos faltantes depende potencialmente de la
homogeneidad que puede existir entre las estaciones que forman parte de un
grupo seleccionado, por lo que reviste fundamental importancia la agrupación
de estaciones para este objetivo.
Habiendo definido la bondad del modelo para el completado de datos, se
procedió al rellenado de aquellas estaciones con registros incompletos, para
todas las variables, de acuerdo a la agrupación antes definida.
Es importante mencionar, que si bien el modelo CHAC, al margen del
completado de datos, permite extender las series, no se ha tomado en
cuenta esta posibilidad, por cuanto ello podría generar distorsiones en el
régimen de precipitaciones real.
Para ilustrar los resultados obtenidos, en el anexo 4.3 se muestran algunas
gráficas de dispersión para los siete grupos, entre estaciones con registros
incompletos y estaciones con registros ya completados.
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
62
Este procedimiento fue realizado para las diferentes variables
hidrometeorológicas de cada estación, sin embargo, en lo que respecta a
caudales, donde la autocorrelación puede ser importante, se ha preferido
mantener la serie de registros originales.
4.3.2. Generación de mapas de variables hidrometeorológicas
Concluido el análisis cualitativo de la información, se procedió a la
elaboración de mapas de variables hidrometeorológicas para su
incorporación a la base de datos del HidroSIG.
Los mapas elaborados corresponden a mapas de precipitación y
evapotranspiración real, tanto a escala anual como mensual.
Para la elaboración de los mapas de precipitación anual y mensual, se han
utilizado los registros de la totalidad de las estaciones que contienen
información de precipitación (116), mientras que para los mapas de
evapotranspiración real solo se han utilizado 41 estaciones, puesto que es el
número de estaciones con información disponible (temperaturas) que
permitió la estimación de la misma.
Es necesario puntualizar que debido a que no se disponía de información
sobre evaporación en las estaciones en estudio a nivel nacional, se procedió
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
63
a estimar la evapotranspiración real, y sobre la base de esta se obtuvieron
los mapas respectivos.
En lo que respecta a la estimación de los valores de evapotranspiración
potencial para la generación de los mapas respectivos, fue realizada
utilizando el método de Thornthwaite, basado principalmente en la
temperatura media mensual, debido a la limitada información disponible
relacionada con otras variables necesarias para el uso de otros métodos.
Definida la evapotranspiración potencial, se realizó la estimación de la real a
través de los métodos de Thornthwaite – Matter, Turc y Budyko,
anteriormente descritos. De esta manera se obtuvieron los valores de
evapotranspiración real mensual y anual, con los cuales se construyeron los
mapas respectivos.
La generación de estos mapas fue realizada con el uso del software
especializado ArcView, utilizando las técnicas de interpolación espaciaI IDW
(Inverse Distance Weighting o peso proporcional al inverso de la distancia) y
Spline (generación de cuña) para precipitación y Spline para la
evapotranspiración real, y convertidos a formato raster para luego ser
incorporados al HidroSIG.
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64
La técnica de interpolación IDW combina la idea de vecindad con la idea de
un cambio gradual de las superficies con una tendencia. Se supone que el
valor del atributo Z en una posición donde el valor del atributo no es conocido
es un promedio de los valores de sus vecinos pero donde los vecinos más
cercanos tienen más peso, importancia que los más alejados.
La técnica de interpolación Spline estima valores usando una función
matemática que reduzca al mínimo la curvatura superficial total, dando por
resultado una superficie lisa que pasa exactamente a través de los puntos de
la entrada.
4.3.3. Procesamiento del modelo digital de elevación
El modelo digital de elevación (DEM), como ya se mencionó anteriormente,
fue obtenido de la pagina web del USGS, cuya resolución es de 60 arcseg.
Inicialmente, se procedió a procesar el DEM, pero se pudo observar que la
red de drenaje generada no correspondía a la situación real de las cuencas
de Bolivia, por cuanto la red de drenaje hacia la cuenca del río Amazonas se
originaba a partir de zonas planas existentes en la zona occidental del país,
más propiamente dicho, en los salares y lagos de esa región.
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
65
Esta situación originó el rellenado de zonas planas en forma incorrecta para
generar la red de drenaje.
Debido a ello, es decir, a la presencia de estas zonas planas extensas como
son los salares de Uyuni y Coipasa, y los lagos Titicaca y Poopó, que
conforman la cuenca endorreica de estos lagos, se vio la necesidad de
realizar algunas correcciones al DEM antes de su procesamiento, de manera
tal que el drenaje de la cuenca endorreica sea al interior de la misma.
Estas correcciones consisten básicamente en bloquear estas zonas planas,
de manera tal que durante el procesamiento del DEM no sean rellenadas
para generar la red de drenaje.
Bajo estas consideraciones, se realizó el bloqueo de los lagos Titicaca y
Poopó, así como el Salar de Uyuni a través de incorporación de valores nulos
(sin cota topográfica) en los pixeles que correspondían a estas superficies
planas, logrando de esta manera que el drenaje de la cuenca endorreica sea
interior.
Procesado el DEM con estas correcciones, se pudo observar claramente que
la red de drenaje generada corresponde a la red de drenaje de las tres
cuencas grandes del país.
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
66
4.3.4. Estructuración y sistematización de la base de datos
La operatividad del HidroSIG está directamente ligada a la existencia de una
base de datos, en la cual se almacena toda la información necesaria, sobre
la base de la cual se genera la información hidrológica deseada.
La estructura de esta base de datos contempla básicamente los siguientes
tipos de información:
• Información puntual, como ser la ubicación de capitales de departamento
y municipios, así como la distribución espacial de las estaciones
hidrometeorológicas e hidrométricas de Bolivia.
• Información rasterizada, como son el modelo digital de elevación y las
diferentes variables hidrometeorológicas.
• Información vectorial, relacionada con límites internacionales, nacionales,
departamentales y regionales.
• Índices macroclimáticos, como ser el IOS, OAN y otros
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67
La implementación del SIG hidrológico está sustentada básicamente sobre
los dos primeros tipos de información, que se constituyen en la base principal
de datos que debe ser estructurada y sistematizada para la operatividad del
SIG, pues el tercer tipo de información (vectorial) viene incluida en el
software, debiendo solamente aplicarse esta información de acuerdo a la
región de estudio (países), pudiendo ampliarse a departamentos, municipios
y regiones, según sea el interés.
La estructuración y sistematización de la base de datos para la
implementación del SIG hidrológico para la República de Bolivia, está
relacionada directamente con los dos tipos de información antes
mencionados, que son uno de los objetivos del presente trabajo.
Información puntual
La estructura de este tipo de información contempla dos ramales, el primero
relacionado con información sobre ubicación de municipios y capitales de
departamento, y el segundo, la información hidrometerológica e hidrométrica
de todas las estaciones utilizadas en el estudio.
Respecto a la ubicación de capitales de departamento, se ha estructurado y
sistematizado la información de los nueve departamentos a través de
codificación para cada uno de ellos, en un archivo denominado Capitales.
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68
En lo que respecta a la información hidrometerológica e hidrométrica, se ha
estructurado la misma a través de la creación de archivos, diferenciados por
el tipo de estación. Dentro de estos archivos se ha codificado cada una de
las estaciones, ligadas a la codificación departamental, lo que permite
identificar claramente la ubicación de una estación dentro de un
departamento.
Los archivos así creados contienen información sistematizada relacionada
con las características de la estación (ubicación, tipo, departamento,
variables, etc) y la serie de registros de las diferentes variables de cada
estación, en formato txt.
Información rasterizada
La estructura de este tipo de información tiene dos ramales: hidrología y
topografía, los cuales a su vez derivan en otros ramales, según las
características de la información.
Respecto a la información hidrológica, ésta contiene archivos en lo cuales se
encuentran los mapas de las diferentes variables hidrometerorológicas,
clasificadas según la forma de elaboración, es decir, métodos utilizados,
secuencia y resolución.
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
69
La información hidrológica sistematizada en este caso corresponde a mapas
de precipitación y evapotranspiración real con resolución de 60 arcseg, a
nivel mensual y anual.
La información topográfica a que se hace referencia en este caso,
corresponde al modelo digital de terreno de la República de Bolivia, corregido
y procesado, con una resolución de 60 arcseg.
De esta manera queda estructurada y sistematizada la base de datos del SIG
hidrológico para la República de Bolivia, lo que permite:
• La posibilidad inmediata de ser ampliada a la totalidad de estaciones de
registros del país, incorporación de un mayor número de mapas de
variables hidrometeorológicas y actualización continua de registros.
• La operatividad del SIG hidrológico para la generación de información
hidrológica y geomorfológica, según los intereses particulares.
Para la incorporación de nueva información a la base de datos del HidroSIG,
a continuación se detalla el procedimiento a seguir tanto para nuevas
estaciones como nuevos mapas de variables hidrometerológicas.
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
70
Para nuevas estaciones de registros:
• En función al tipo de estación (pluviométrica, termopluviométrica,
climatológica, etc), a partir de un archivo en hoja electrónica debe
generarse un archivo txt para todas las variables, tal como se muestra en
los archivos existentes en la base de datos.
• Este archivo generado debe ser salvado con un nombre y una extensión;
el nombre corresponde a la codificación utilizada para las estaciones,
mientras que la extensión debe llevar el código del departamento al que
pertenece la estación. Así por ejemplo, la estación 1000033.582180 es de
tipo pluviométrica (PM), número 33 (código 1000033) y pertenece al
departamento de Chuquisaca (extensión 582180).
El archivo así construido debe ser incorporado a la base de datos, siguiendo
la siguiente trayectoria:
C:\Archivos de programa\ HidroSIGJava\ BaseDeDatosBolivia\ BDSitios\
Estaciones_PM
Para incorporar nuevos mapas de variables:
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71
• Los mapas generados en ArcView deben ser exportados en formato
binario raster e incorporados a la base de datos, en función a la
resolución, secuencia y los métodos y técnicas de interpolación
utilizadas.
• Por ejemplo, un mapa de precipitación anual debe ser introducido a la
base de datos en la siguiente dirección:
C:\Archivos de programa\ HidroSIGJava\ BaseDeDatosBolivia\ BDRaster\
Hidrología\ Precipitación\ 300ArcSec\ Anual\ Spline\
En lo que corresponde a la operatividad del HidroSIG en la generación de
información, a continuación se muestran algunas de las aplicaciones que se
pueden realizar con el HidroSIG13 Bolivia.
Trazado de corrientes y divisorias
Una de las aplicaciones del HidroSIG es el trazado de la red de drenaje y la
divisoria de cuencas sobre un MDT, tal como se presenta en la figura 4.3.
13 Extractado del Manual HidroSIG Java
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Figura 4.3. Trazado de corrientes y divisoria de cuencas
Visualización de variables hidrológicas
HidroSIG permite la visualización conjunta de mapas de variables
hidrológicas, para lo cual se ingresa en la ventana Selección de Variable
Hidrológica, se selecciona los mapas que se desea abrir y el orden para su
visualización.
Al mismo tiempo es posible obtener información espacial de los mapas para
diferentes sectores, como se puede visualizar en la figura 4.4.
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73
Figura 4.4. Visualización simultánea de mapas de precipitación mensual
Visualización de estaciones hidrometerológicas
El HidroSIG permite mostrar la ubicación de estaciones en el mapa utilizado
y asimismo, acceder a la información hidrometeorológica contenida en cada
una de las estaciones, como ser precipitaciones, temperaturas, humedad,
caudales, etc.
Este situación se visualiza en las figuras 4.5 y 4.6
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74
Figura 4.5. Visualización de estaciones
Figura 4.6. Visualización de información hidrológica de una estación
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Reporte geomorfológico
HidroSIG Java permite realizar análisis localizados de la geomorfología en
cualquier cuenca extraída sobre un MDT y es posible acceder a la
información acerca las cuencas definidas por las direcciones de drenaje del
MDT.
Presenta información gráfica y cuantitativa de un conjunto de parámetros
geomorfológicos mediante un reporte geomorfológico, y para acceder a este
reporte, se debe necesariamente generar una cuenca.
El reporte geomorfológico muestra principalmente los parámetros
relacionados con la función de ancho geométrica y función de ancho
topológica y las relaciones de Horton, tales como el orden-número de
corrientes, orden-longitud de corrientes, orden-área de drenaje, orden-
número de segmentos, orden-magnitud, la curva hipsométrica, y una tabla
resumen que muestra todos los valores usados en la construcción de las
gráficas de las relaciones de Horton.
En la figura 4.7 se muestra una cuenca con la red de drenaje, sobre la cual
se realiza el análisis geomorfológico.
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Figura 4.7. Visualización para un reporte geomorfológico
En la figura 4.8 se muestra un reporte geomorfológico de la cuenca mostrada
arriba.
Figura 4.8. Reporte geomorfológico
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77
Estimaciones hidrológicas
Es posible extraer información usando los modelos incorporados en el
HidroSIG para la estimación de variables hidrológicas, modelos que generan
estimaciones de caudales medios anuales y mensuales, caudales extremos,
y tasas de erosión laminar. En todos ellos se utiliza la técnica del balance
hidrológico sobre cuencas, integrando así, la información de los mapas de
variables hidrológicas con las direcciones de flujo estimadas en los MDT's.
Para obtener ésta información, se debe haber seleccionado una cuenca, así
como la base de datos para la selección de los mapas de variables
hidrológicas respectivas.
Ésta aplicación se la muestra más adelante en la estimación de caudales
para la cuenca del río Pilcomayo.
4.3.5. Aplicación regional
Esta aplicación consiste básicamente en aplicar el HidroSIG y el modelo
hidrometeorológico CHAC a una cuenca con disponibilidad de información
hidrométrica, habiéndose definido realizar la aplicación a la cuenca alta del
río Pilcomayo, prácticamente en la naciente del mismo.
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78
Con la realización de esta aplicación se pretende mostrar la aplicación del
SIG hidrológico para la estimación de caudales en cuencas a través del
balance hídrico, aplicar el modelo CHAC y contrastar los resultados
obtenidos con los valores observados en esta cuenca.
Características generales de la cuenca
La cuenca del río Pilcomayo se encuentra ubicada en el departamento de
Chuquisaca, próxima a la ciudad de Sucre, y hasta el punto de ubicación de
la estación hidrométrica tiene una superficie estimada de 1,400 km², según
datos de cartografía impresa.
Esta cuenca se caracteriza básicamente por formaciones rocosas con un alto
grado de erosión, sin cobertura vegetal y escasa vegetación arbustiva, y un
régimen pluviométrico muy variable, con valores de precipitación por debajo
de los 600 mm anuales.
Para la aplicación se dispone de una serie de registros de aforos mensuales
en la estación denominada Talula, comprendida entre los años 1990 y 1996,
y registros pluviométricos de seis estaciones ubicadas dentro y próximas a la
cuenca en estudio.
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79
Estas estaciones son Potolo, Talula, Sucre, Cachimayu, Nucchu y Maragüa,
con información pluviométrica comprendida entre los años 1978 y 2002.
Un esquema de la cuenca y las estaciones antes nombradas, se muestra en
la figura 4.9.
Sucre
TalulaCachimayu
Maragüa
Potolo
Cuenca río Pilcomayo
Ñucchu
Figura 4.9. Cuenca del río Pilcomayo (generada con el HidroSIG)
Aplicación del modelo hidrometeorológico CHAC
El modelo hidrometeorológico CHAC en uno de sus módulos permite realizar
la estimación de caudales medios mensuales, mediante la simulación del
proceso lluvia - escorrentía, en función a valores mensuales de precipitación
y evapotranspiración potencial espacial y la superficie de la cuenca, por lo
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
80
tanto, requiere del procesamiento de la información pluviométrica y de
evapotranspiración potencial puntual.
Sobre la base de esta información, el modelo simula caudales medios
mensuales para toda la serie de registros de precipitación.
El procedimiento para la simulación de caudales con este modelo, se
describe a continuación.
En primera instancia es necesario realizar la calibración del modelo, para lo
cual se utilizaron los registros de caudales mensuales de la estación
limnimétrica de Talula, con una extensión de siete años, por lo que la
calibración se realizó con los primeros cuatro años y la verificación con los
tres años restantes.
El modelo requiere de valores tanto de precipitación como de
evapotranspiración potencial espacial, y no así de valores puntuales (media
de las estaciones), por lo tanto, se procedió a la transformación de los
valores puntuales a valores espaciales, a través de coeficientes de
ponderación para cada una de las estaciones.
Para este efecto, se utilizó en método de Thiessen modificado, que permite
obtener estos factores de ponderación espacial para cada estación.
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
81
Para el cálculo de estos coeficientes en el caso de la precipitación, se aplicó
la siguiente relación:
⎟⎠⎞
⎜⎝⎛
⎟⎠⎞
⎜⎝⎛=
AAi
PePiCi *
donde:
Ci = coeficiente de ponderación espacial para cada estación
Pi = precipitación media en el polígono calculado por el método de las
isoyetas
Pe = precipitación media de la estación en el polígono
Ai = área del polígono
A = área total del la cuenca
En forma similar se procedió para la obtención de los coeficientes de
ponderación espacial para los valores puntuales de evapotranspiración
potencial.
El cálculo de estos coeficientes de ponderación fue realizado en el software
ArcView, a través de la generación de polígonos de Thiessen e isolíneas de
precipitación y evapotranspiración potencial .
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82
Calculados estos coeficientes de ponderación, se introdujeron los mismos al
modelo CHAC, obteniéndose de esta manera los archivos de precipitación
espacial y evapotranspiración potencial espacial.
Finalmente, con toda esta información, más los registros de caudales medios
mensuales existentes en la estación limnimétrica, se procedió a la calibración
del modelo, calibración que debe ser realizada en forma gráfica y manual.
El proceso de calibración consiste básicamente en ajustar una curva de
caudales a los caudales observados, a nivel mensual. Esta calibración la
realiza el modelo para un año medio.
Los parámetros que intervienen en la calibración del modelo, son los
siguientes:
• Coeficiente de Evapotranspiración Potencial (ETP), con rango de
variación entre 0.50 y 1.00.
• Parámetro de excedencias (C), con un rango de variación entre 0.20 y
0.70
• Parámetro de humedad máxima (Hmáx), entre 50.00 y 350.00
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• Parámetro de infiltración máxima (Imáx), con variación entre 50.00 y
400.00
• Finalmente, un parámetro de descarga (α), con un rango de variación
entre 0.004 y 0.15.
La calibración final se logra minimizando los errores: cuadrático medio,
absoluto y relativo.
Los resultados de la calibración del modelo, se resumen en el cuadro No.
4.1.
Cuadro No. 4.1. Resultados de la calibración del modelo CHAC
Parámetro Símbolo Valorcalibrado
Coeficiente de Evapotranspiración ETP 0.50 - 1.00 0.546Excedencias C 0.20 - 0.70 0.20Humedad máxima Hmáx 50.00 - 350.00 334.00Infiltración máxima Imáx 50.00 - 400.00 400.00Rama de descarga α 0.00 - 0.15 0.027
Error cuadrático medio ECM 7.18Error absoluto Qsim - Qobs -0.139Error relativo (Qsim - Qobs)/Qobs -0.0015
Rango de variación
Medidas de desempeño
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Durante el proceso de calibración, el modelo permite visualizar diferentes
gráficas tales como caudales simulados y registrados, dispersión, residuos y
otras, que van mostrando los resultados de la calibración, y sobre la base de
las cuales es posible establecer el nivel final de calibración. Estas gráficas se
muestran en el anexo 4.4.
Concluida la calibración del modelo, se procedió a la simulación respectiva
para la totalidad de los registros de caudales observados, habiéndose
obtenido los resultados mostrados en la figura No. 4.10.
Caudales observados y simulados
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
20.0
1 13 25 37 49 61 73 85Meses
Caud
ales
(m3/
seg)
Caudales simulados Caudales observados
Figura 4.10. Caudales mensuales simulados y observados
A fin de observar el comportamiento del modelo en la generación de
caudales medios mensuales, se ha construido una gráfica de dispersión que
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85
se muestra en la figura 4.11, en la cual se han contrastado valores
mensuales observados y simulados correspondiente a la serie de siete años
de observación.
En ésta gráfica se puede observar claramente que no se logra un buen
ajuste, existiendo tendencia a la sobreestimación de caudales para valores
bajos y subestimación para valores altos.
Caudales medios mensuales
R2 = 0.50
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
20.0
2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0 18.0 20.0
Caudales simulados (m3/seg)
Cau
dale
s ob
serv
ados
(m3/
seg)
Figura 4.11. Dispersión caudales simulados y observados
Aplicación del HidroSIG
En forma similar a la aplicación del modelo hidrometeorológico CHAC, se ha
aplicado el SIG hidrológico a la cuenca del río Pilcomayo para la generación
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
86
de caudales con la utilización de los mapas de precipitación y
evapotranspiración real, a través de la realización de un balance hídrico en
esta cuenca.
Con el objeto de realizar una contrastación de resultados entre los caudales
generados por el HidroSIG, los caudales históricos y los generados con el
modelo hidrometeorológico CHAC, se han generado caudales con el
HidroSIG considerando los diferentes métodos de estimación de
evapotranspiración real utilizados en la construcción de mapas, así como las
diferentes técnicas de interpolación utilizadas.
El procedimiento para la generación de caudales consiste básicamente en la
realización del balance hídrico en la cuenca del río Pilcomayo, utilizando los
mapas de precipitación y evapotranspiración real a nivel anual.
Para este efecto, se ha trazado la red de drenaje correspondiente a ésta
cuenca y delimitado la misma, cuya salida se halla en los píxeles X358 y
Y272.
Posteriormente, se ha realizado la apertura de la base de datos
correspondiente a los mapas de precipitación y evapotranspiración real
anual, realizando diferentes combinaciones en lo que se refiere a técnicas de
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
87
interpolación (IDW y Spline) y métodos de estimación de la
evapotranspiración real.
Una de estas combinaciones, correspondiente a la siguiente combinación:
mapa de precipitación anual por interpolación según técnica Spline y mapa
de evapotranspiración real anual estimada por el método de Budyko y técnica
de interpolación Spline, dando como resultado un caudal medio anual de
13.70 m3/seg.
La presentación de ésta aplicación se muestra en la figura 4.12.
Figura 4.12. Estimación de caudales medios anuales en la cuenca del río Pilcomayo
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88
De esta manera, se han obtenido los diferentes valores de caudales medios
anuales, los que se resumen en el cuadro No. 4.2.
Cuadro No. 4.2. Resultados de generación de caudales medios anuales
Método Área(km²) Observado Turc Thornthwaite Budyko
8.59HidroSIG 1350.00 7.77 5.27 8.35Modelo CHAC 1400.00 8.41
Método Área(km²) Observado Turc Thornthwaite Budyko
8.59HidroSIG 1350.00 13.12 10.62 13.70Modelo CHAC 1400.00 8.41
Caudal medio anual (m3/seg)
Caudal medio anual (m3/seg)
Técnica de interpolación: IDW
Técnica de interpolación: SPLINE
Según el cuadro anterior, se puede apreciar que los resultados obtenidos en
el HidroSIG se aproximan mejor a los registros históricos a través del método
de Budyko utilizando la técnica de interpolación IDW, mientras que utilizando
la técnica de interpolación Spline, el que más se aproxima es el método de
Thornthwaite.
Asimismo, a fin de mostrar el comportamiento de estas variables
(precipitación y evapotranspiración real) sobre el territorio nacional, se
generaron mapas de isolíneas tanto a nivel anual como mensual, mapas que
se encuentran en el anexo 4.5.
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89
Como se puede observar en todos ellos, en lo que se refiere a precipitación,
están claramente definidas las zonas de mayor precipitación tanto en el
sector central del país así como en el sector nor oriental, y la zona de menor
precipitación que corresponde al sector sur occidental del país. Esta situación
puede contrastarse con el mapa de isoyetas del país mostrado en el anexo
1.2.
Finalmente, a través del HidroSIG se procedió a la generación de mapas
anuales de precipitación y evapotranspiración real, los mismos que son
contrastados con mapas generados en Arcview, en formato raster, mapas
que se muestran en el anexo 4.6.
Observando estos mapas, se puede observar la misma tendencia entre los
mapas generados por el HidroSIG y Arcview, para una misma secuencia, lo
cual nos permite afirmar que el SIG hidrológico presenta buenas
estimaciones.
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90
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Luego de haber concluido con la implementación del SIG hidrológico, así
como el desarrollo de una aplicación regional que permita objetivizar los
resultados del estudio, se han podido establecer varias conclusiones, que al
mismo tiempo implican una serie de recomendaciones, a fin de poder
disponer de un SIG hidrológico completo y ajustado al ámbito hidrológico
boliviano.
5.1. Conclusiones
Los resultados obtenidos en lo que se refiere principalmente a la generación
de caudales con el HidroSIG, que es el objetivo último de un estudio
hidrológico, muestran valores variables respecto a los datos observados,
como era de esperar, situación que obedece básicamente a diferentes
aspectos, que se detallan a continuación
En lo que respecta al Modelo Digital de Elevación (DEM):
• La resolución utilizada es bastante grande (60 arcseg, equivalente a un
tamaño promedio de píxel de 2,000 m de lado), es decir, es aplicable para
MIC 2004 – I – 35 _____________________________________________________________
91
cuencas grandes en general, donde la caracterización topográfica no
requiere de mucha precisión, situación que puede generar distorsiones en
cuencas pequeñas, y obviamente, incidir en los resultados.
Respecto a la estructuración de la base de datos del HidroSIG y la
generación de mapas:
• La información utilizada tanto en la estructuración de la base de datos del
HidroSIG, así como para la generación de los mapas de variables
hidrometeorológicas es muy reducida, es decir, no corresponde ni al 25%
del total de la información disponible en el país.
• Esta limitación obedece fundamentalmente a razones de tipo institucional,
que no permiten el acceso a la totalidad de la información, por una parte,
y por otra, que la adquisición de la totalidad de información, si fuera
posible, involucra costos sumamente elevados que difícilmente podrían
ser cubiertos por un estudiante.
• La información ha sido obtenida de diferentes fuentes y en gran parte
corresponde a registros fraccionados de series completas, lo cual incide
directamente en la conceptualización del régimen hidrológico de una zona
en particular.
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92
• Las longitudes de las series de registros utilizados son muy variables, es
decir, comprenden registros que van desde los 7 años hasta más de 50
años, lo cual crea distorsiones en la caracterización hidrometeorológica
regional.
• La totalidad de estaciones utilizadas en el estudio no es la más
representativa de la zona en estudio, y por tanto, los mapas generados
solo reflejan parcialmente el régimen hidrológico del país.
• Los métodos utilizados en la generación de mapas de variables
hidrometeorológicas son los más simples, debido a la limitación en la
disponibilidad de información utilizada en el estudio.
• No es posible realizar afirmaciones contundentes sobre la confiabilidad o
no de los métodos utilizados en el estudio y los resultados obtenidos por
cada uno de ellos, por cuanto solo se ha utilizado información parcial.
Sobre la aplicación regional:
• Los caudales generados por el HidroSIG presentan variaciones respecto
a los caudales observados, con valores muy próximos como también
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superiores e inferiores, sin embargo, estas variaciones obedecen a los
problemas antes mencionados, por una parte, y por otra, se trata de un
estimativo a nivel anual.
• Los resultados obtenidos con el modelo hidrometeorológico CHAC están
más próximos a los valores observados a nivel anual; sin embargo, pese
a que la generación de los mismos de realiza a través de modelación
(calibración y simulación) sobre valores observados mensuales, y control
de las medidas de desempeño (errores cuadrático medio, absoluto y
relativo), los resultados obtenidos a nivel mensual no presentan un buen
ajuste, lo que hace prever que es necesario aplicar el modelo a otros
escenarios o la utilización de series de registros más extensas.
• Analizando los resultados generados por el HidroSIG y el modelo CHAC,
se puede establecer que existen diferencias, pero no se puede afirmar a
priori el nivel de precisión logrado por el primero respecto al segundo o
viceversa, por cuanto el tratamiento de datos en ambos casos es
diferente, al margen de que el primero está supeditado a la cantidad y
calidad de información procesada.
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5.2. Recomendaciones
Tal como se hace referencia en las conclusiones, las recomendaciones son
producto de las conclusiones arribadas en el estudio, las mismas que pueden
ser resumidas en los siguientes aspectos:
• Debido a la resolución del Modelo Digital de Elevación (DEM) incorporado
en el HidroSIG, que es de 60 arcseg (equivalente aproximadamente a
píxeles de 2,000 metros de lado), es muy probable que se presenten
problemas en la generación de las redes de drenaje, por lo que será
conveniente en cada caso, realizar las correcciones respectivas
contrastando la red generada con la red de drenaje real obtenida a partir
de cartografía impresa o digital actualizada.
• A fin de que el SIG hidrológico pueda ser utilizado potencialmente, debe
incorporarse la totalidad de la información hidrometeorológica del país, la
misma que debe ser sometida necesariamente a un análisis estadístico a
fin de establecer la calidad de la información, y sobre esta base, realizar
los ajustes convenientes para mejorarla.
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• Incorporar el mayor número de mapas de variables hidrometeorológicas a
la base de datos del HidroSIG, por cuanto en el estudio solo se han
incorporado los mapas de precipitación y evapotranspiración real.
• Las variables que deban ser generadas debido a la falta de información
medida, deben ser estimadas utilizando el mayor número posible de
métodos y técnicas, de manera tal que se pueda contrastar con valores
medidos a fin de establecer los más adecuados para las diferentes
regiones del país.
Finalmente, es necesario mencionar que el SIG hidrológico implementado en
el presente estudio, se constituye en una herramienta de gran utilidad, pues
permite realizar estimativos sobre la disponibilidad de recursos hídricos en
una determinada cuenca, sobre la base de los cuales es posible a priori
establecer posibilidades de emprender proyectos relacionados con
abastecimiento de agua fundamentalmente.
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96
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UNIVERSIDAD DE LOS ANDESFACULTAD DE INGENIERÍA
Departamento de Ingeniería Civil MAPA OROGRÁFICO DEMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS Anexo 1.1 BOLIVIA
Implementación de un SIG Hidrológicopara la República de Bolivia
MAPA OROGRÁFICO DE BOLIVIA
Escala aproximada 1: 5 000 000
UNIVERSIDAD DE LOS ANDESFACULTAD DE INGENIERÍA
Departamento de Ingeniería Civil MAPA DE ISOYETAS DEMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS Anexo 1.2 BOLIVIA
Implementación de un SIG Hidrológicopara la República de Bolivia
MAPA DE ISOLÍNEAS DE PRECIPITACIÓN ANUAL
Anexo 4.1
1 de 3No. Estación Departamento Código Tipo Altitud
XUTM YUTM Long (O) Lat (S) (msnm) Desde Hasta Años P HR Tmáx Tmín Tm v n Ev I Q1 Aiquile Cochabamba 1000001 PM 1.328.994 7.969.939 61 11 18 12 2.500 1962 1987 262 Anzaldo Cochabamba 1000002 PM 823.404 8.031.524 65 57 17 47 2.000 1964 1989 263 Apolo La Paz 1000003 SP 553.824 8.372.583 68 30 14 43 1.406 1950 1995 464 Arani Cochabamba 1000004 PM 845.030 8.054.431 65 45 17 34 2.100 1960 1974 155 Arquillos Chuquisaca 1000005 PM 977.090 7.809.773 64 27 19 45 2.120 1978 1999 226 Ascención de Guarayos Santa Cruz 1000006 SP 1.197.417 8.350.367 62 32 14 50 257 1960 1995 367 Azurduy Chuquisaca 1000007 CP 979.181 7.770.861 64 25 20 06 2.530 1974 2002 298 Cachimayu Chuquisaca 1000008 CP 892.495 7.880.597 65 16 19 08 2.400 1978 2002 259 Calacoto La Paz 1000009 PM 648.794 8.086.716 67 36 17 18 3.805 1944 1990 47
10 Calcha Potosi 1000010 PM 868.683 7.749.159 65 28 20 19 2.495 1980 1988 911 Camata La Paz 1000011 PM 524.707 8.322.858 68 46 15 10 2.250 1978 1990 1312 Camiri Santa Cruz 1000012 SP 1.222.663 7.762.448 62 06 20 06 810 1960 1995 3613 Capinota Cochabamba 1000013 PM 791.670 8.038.661 66 15 17 43 2.150 1960 1989 3014 Charaña La Paz 1000014 SP 452.250 8.056.224 69 27 17 35 4.057 1960 1995 3615 Chico Chico Potosi 1000015 PM 867.053 7.821.259 65 30 19 40 3.500 1963 1986 2416 Chinoli Potosi 1000016 PM 880.795 7.825.406 65 22 19 38 3.284 1964 1991 2817 Chipiriri Cochabamba 1000017 PM 883.751 8.135.757 65 24 16 50 2.350 1965 1989 2518 Chorocona La Paz 1000018 PM 694.901 8.128.389 67 10 16 56 2.600 1972 1990 1919 Chulumani La Paz 1000019 PM 657.031 8.193.995 67 32 16 20 1.700 1960 1986 2720 Ciudad Universitaria Oruro 1000020 PM 701.203 8.012.104 67 06 17 58 3.550 1960 1989 3021 Cobija Pando 1000021 SP 524.031 8.780.695 68 47 11 02 235 1960 1995 3622 Cochabamba Cochabamba 1000022 SP 804.909 8.071.694 66 08 17 25 2.550 1988 1995 823 Collana La Paz 1000023 PM 571.375 8.136.918 68 20 16 51 3.940 1960 1990 3124 Colomi La Paz 1000024 PM 832.680 8.079.014 65 52 17 21 3.550 1961 1984 2425 Comanche La Paz 1000025 PM 553.222 8.120.377 68 30 17 00 4.055 1967 1980 1426 Concepción Santa Cruz 1000026 SP 1.246.854 8.205.133 62 02 16 07 490 1960 1994 3527 Copacabana La Paz 1000027 PM 491.448 8.212.258 69 05 16 10 3.815 1944 1990 4728 Corani Cochabamba 1000028 PM 827.538 8.090.176 65 55 17 15 2.230 1960 1983 2429 Coripata La Paz 1000029 PM 649.560 8.195.154 67 36 16 19 1.732 1968 1990 2330 Cotagaita Potosi 1000030 PM 867.700 7.703.721 65 28 20 44 2.620 1976 1987 1231 Culpina Chuquisaca 1000031 CP 921.678 7.692.470 64 57 20 49 2.970 1973 2002 3032 El Alto La Paz 1000032 SP 625.828 8.156.579 67 49 16 40 4.071 1944 1990 4733 El Bañado Chuquisaca 1000033 PM 1.027.285 7.800.575 63 58 19 49 1.750 1969 1985 1734 El Belén La Paz 1000034 PM 535.295 8.223.293 68 40 16 04 3.820 1960 1998 3935 El Trompillo Santa Cruz 1000035 SP 1.118.815 8.024.517 63 10 17 47 437 1960 1990 3136 Eucaliptus Oruro 1000036 PM 657.058 8.055.668 67 31 17 35 3.540 1960 1983 2437 Guayaramerín Beni 1000037 SP 901.423 8.801.507 65 20 10 49 130 1960 1995 3638 Hichucota La Paz 1000038 PM 567.349 8.212.157 68 22 16 10 4.460 1960 1990 3139 Huacareta Chuquisaca 1000039 PM 1.022.299 7.739.627 64 00 20 22 1.140 1976 2000 2540 Huarina Cota Cota La Paz 1000040 PM 540.620 8.211.116 68 37 16 11 3.825 1960 1990 31
Anexo 4.1
LISTADO DE ESTACIONES SERVICIO NACIONAL DE METEOROLOGÍA E HIDROLOGÍA (SENAMHI) DE BOLIVIA
Longitud registro Variables hidrometeorológicasCoord. GeográficasCoord. Rectangulares
2 de 3No. Estación Departamento Código Tipo Coord. Rectangulares Coord. Geográficas Altitud
XUTM YUTM Long (O) Lat (S) Desde Hasta Años P HR Tmáx Tmín Tm v n Ev I Q41 Icla Chuquisaca 1000041 PM 943.479 7.852.808 64 47 19 22 2.252 1977 2002 2642 Incahuasi Chuquisaca 1000042 CP 929.090 7.696.720 64 53 20 47 2.980 1983 2002 2043 Irupana La Paz 1000043 PM 663.359 8.182.882 67 28 16 26 1.848 1964 1990 2744 Isla del Sol La Paz 1000044 PM 483.953 8.228.847 69 09 16 01 4.027 1960 1990 3145 La Paz La Paz 1000045 PM 590.716 8.175.565 68 09 16 30 3.632 1952 1990 3946 La Tamborada Cochabamba 1000046 PM 808.048 8.068.323 66 06 17 27 2.650 1960 1989 3047 La Torre Chuquisaca 1000047 CP 896.140 7.715.276 65 12 20 37 2.420 1980 2002 2348 La Violeta Cochabamba 1000048 PM 797.774 8.092.845 66 12 17 14 2.450 1960 1981 2249 Locotal Cochabamba 1000049 PM 838.218 8.092.219 65 49 17 14 2.680 1965 1985 2150 Los Pinos Potosi 1000050 PM 841.066 7.835.075 65 45 19 33 3.560 1960 1989 3051 Luribay La Paz 1000051 PM 641.467 8.103.367 67 40 17 09 2.480 1974 1990 1752 Magdalena Beni 1000052 SP 1.025.802 8.521.230 64 09 13 20 141 1960 1995 3653 Mairana Santa Cruz 1000053 PM 1.034.714 7.985.865 63 57 18 09 1.500 1966 1984 1954 Maragüa Chuquisaca 1000054 PM 875.868 7.892.031 65 26 19 02 3.040 1975 1992 1855 Monteagudo Chuquisaca 1000055 PM 1.027.351 7.802.795 63 58 19 48 1.130 1975 1998 2456 Morochata La Paz 1000056 PM 762.674 8.094.430 66 32 17 13 3.280 1960 1978 1957 Ñucchu Chuquisaca 1000057 PM 892.329 7.872.839 65 16 19 12 2.398 1977 2002 2658 Oploca Potosi 1000058 PM 832.031 7.641.279 65 48 21 18 3.120 1960 1980 2159 Oruro Oruro 1000059 SP 699.084 8.012.126 67 07 17 58 3.702 1960 1995 3660 Otavi Potosi 1000060 PM 881.644 7.767.728 65 21 20 09 3.380 1979 1988 1061 Padilla Chuquisaca 1000061 PM 994.217 7.859.267 64 18 19 18 2.102 1960 1984 2562 Pampahasi La Paz 1000062 PM 596.053 8.175.542 68 06 16 30 3.790 1960 1981 2263 Patacamaya La Paz 1000063 PM 614.749 8.081.403 67 55 17 21 3.789 1960 1990 3164 Potolo Chuquisaca 1000064 PM 865.351 7.893.351 65 32 19 01 3.080 1975 1999 2565 Potosí Potosi 1000065 SP 843.209 7.837.251 65 44 19 32 4.100 1960 1978 1966 Puente Sucre Chuquisaca 1000066 PM 902.492 7.855.983 65 10 19 21 2.200 1977 2002 2667 Puerto Acosta La Paz 1000067 PM 473.189 8.284.143 69 15 15 31 3.835 1960 1990 3168 Puerto Suárez Santa Cruz 1000068 SP 1.692.415 7.862.892 57 44 18 59 152 1960 1995 3669 Villa Tunari Cochabamba 1000069 PM 945.967 8.148.951 64 49 16 42 2.200 1978 1989 1270 Puna Potosi 1000070 PM 869.972 7.810.112 65 28 19 46 3.550 1961 1982 2271 Redención Pampa Chuquisaca 1000071 PM 963.959 7.913.334 64 36 18 49 3.250 1975 1994 2072 Riberalta Beni 1000072 SP 814.725 8.780.296 66 07 11 01 141 1960 1995 3673 Río Seco La Paz 1000073 PM 585.380 8.175.587 68 12 16 30 3.800 1960 1989 3074 Roboré Santa Cruz 1000074 SP 1.480.892 7.949.368 59 45 18 19 265 1960 1994 3575 Rurrenabaque Beni 1000075 SP 656.278 8.399.799 67 33 14 28 350 1960 1994 3576 Salinas de G. Mendoza Oruro 1000076 PM 636.311 7.828.942 67 42 19 38 3.820 1960 1985 2677 San Andrés de Machaca La Paz 1000077 PM 503.194 8.123.763 68 58 16 58 3.913 1960 1990 3178 San Borja Beni 1000078 SP 729.175 8.354.959 66 52 14 52 194 1960 1994 3579 San Ignacio de Moxos Beni 1000079 SP 865.848 8.347.725 65 36 14 55 160 1960 1995 3680 San Ignacio de Velasco Beni 1000080 SP 1.362.083 8.172.987 60 57 16 22 410 1960 1995 36
Anexo 4.1
Longitud registro Variables hidrometeorológicas
LISTADO DE ESTACIONES SERVICIO NACIONAL DE METEOROLOGÍA E HIDROLOGÍA (SENAMHI) DE BOLIVIA
3 de 3No. Estación Departamento Código Tipo Coord. Rectangulares Coord. Geográficas Altitud
XUTM YUTM Long (O) Lat (S) Desde Hasta Años P HR Tmáx Tmín Tm v n Ev I Q81 San Javier Santa Cruz 1000081 SP 1.181.597 8.183.876 62 38 16 20 710 1960 1994 3582 San Joaquín Santa Cruz 1000082 SP 968.659 8.484.579 64 40 13 40 139 1960 1995 3683 San José Alto La Paz 1000083 PM 632.544 8.040.352 67 45 17 43 3.823 1960 1990 3184 San José de Chiquitos Beni 1000084 SP 1.373.720 8.014.921 60 47 17 47 280 1960 1995 3685 San José Huancollo La Paz 1000085 PM 496.800 8.168.012 69 02 16 34 3.660 1966 1989 2486 San Juan de Yapacaní Santa Cruz 1000086 PM 1.043.082 8.098.931 63 54 17 08 850 1960 1984 2587 San Lucas Chuquisaca 1000087 CP 910.091 7.774.844 65 05 20 05 3.055 1977 2002 2688 San Ramón Beni 1000088 SP 963.954 8.525.696 64 43 13 18 139 1960 1995 3689 Santa Ana Beni 1000089 SP 886.130 8.474.844 65 26 13 46 144 1960 1995 3690 Santa Cruz Santa Cruz 1000090 SP 1.118.745 8.022.295 63 10 17 48 430 1960 1989 3091 Santiago de Machaca La Paz 1000091 PM 478.719 8.112.690 69 12 17 04 3.980 1960 1990 3192 Sopachuy Chuquisaca 1000092 PM 945.587 7.810.592 64 45 19 45 2.000 1960 1984 2593 Sorata La Paz 1000093 PM 813.039 7.916.470 66 02 18 49 3.480 1993 1999 794 Suchez La Paz 1000094 PM 462.334 8.365.977 69 21 14 47 4.540 1960 1990 3195 Sucre Chuquisaca 1000095 CP 889.593 7.892.856 65 18 19 01 2.904 1960 2002 4396 Tako Tako Chuquisaca 1000096 PM 878.916 7.886.426 65 24 19 05 2.750 1962 1987 2697 Talula Chuquisaca 1000097 CP 868.291 7.882.207 65 30 19 07 2.700 1976 2002 2798 Tarabuco Chuquisaca 1000098 CP 929.242 7.874.229 64 55 19 11 3.284 1975 2002 2899 Tarija Tarija 1000099 SP 946.063 7.629.686 64 42 21 23 2.080 1988 1995 8
100 Tarvita Chuquisaca 1000100 PM 982.039 7.798.537 64 24 19 51 2.500 1969 1985 17101 Todos Santos Cochabamba 1000101 PM 903.861 8.072.185 65 12 17 24 2.100 1974 1984 11102 Tomina Chuquisaca 1000102 PM 977.090 7.809.773 64 27 19 45 2.120 1977 1999 23103 Trinidad Beni 1000103 SP 942.476 8.412.962 64 54 14 19 156 1960 1995 36104 Tumusla Potosi 1000104 PM 852.637 7.731.758 65 37 20 29 2.650 1979 1987 9105 Urriolagoitia Chuquisaca 1000105 PM 996.686 7.872.524 64 17 19 11 2.890 1972 1985 14106 Vallegrande Santa Cruz 1000106 SP 1.015.726 7.950.844 64 07 18 28 1.980 1966 1983 18107 Viacha La Paz 1000107 PM 574.649 8.159.032 68 18 16 39 3.850 1960 1990 31108 Villa Abecia Chuquisaca 1000108 SP 892.102 7.676.551 65 14 20 58 2.200 1979 2002 24109 Villa Adela La Paz 1000109 PM 587.505 8.173.366 68 11 16 31 3.950 1960 1990 31110 Villa Serrano Chuquisaca 1000110 PM 992.649 7.879.294 64 19 19 07 3.050 1960 1986 27111 Viña Quemada Chuquisaca 1000111 PM 936.032 7.849.661 64 51 19 24 2.030 1978 2002 25112 Vitichi Potosi 1000112 PM 868.109 7.771.346 65 29 20 07 3.020 1975 1988 14113 Yacuiba Tarija 1000113 SP 991.394 7.581.734 64 15 21 48 1.050 1960 1994 35114 Yotala Chuquisaca 1000114 CP 892.401 7.876.164 65 16 19 10 2.511 1975 2002 28115 Zudañez Chuquisaca 1000115 PM 952.585 7.880.325 64 42 19 07 2.500 1969 1992 24116 Abapó Santa Cruz 1000116 LM 1.089.865 8.128.769 63 28 16 51 500 1976 1979 4117 Angosto del Bala Beni 1000117 LM 656.222 8.390.948 67 33 14 33 284 1976 1979 4118 Villamontes Tarija 1000118 LM 1.074.426 7.640.115 63 28 21 15 340 1976 1984 9119 Talula Chuquisaca 1000119 LM 868.291 7.882.207 65 30 19 07 2.700 1990 1996 7120 Viña Quemada Chuquisaca 1000120 LM 936.032 7.849.661 64 51 19 24 2.030 1978 1985 8
LISTADO DE ESTACIONES SERVICIO NACIONAL DE METEOROLOGÍA E HIDROLOGÍA (SENAMHI) DE BOLIVIA
Longitud registro Variables hidrometeorológicas
Anexo 4.2
Grupo Estación Código Estación CódigoEntre Hasta Años Desde Hasta Años
1 Anzaldo 10002 1965 1988 24 Capinota 10013 1960 1989 30Chipiriri 10017 1978 1988 11 La Tamborada 10046 1960 1989 30La Violeta 10048 1963 1980 18Vallegrande 10106 1968 1978 11
2 Ascención de Guarayos 10006 1975 1987 13 El Trompillo 10035 1960 1990 31Cobija 10021 1969 1989 21 Trinidad 10103 1960 1995 36Concepción 10026 1983 1987 5Guayaramerín 10037 1966 1987 22Riberalta 10072 1982 1987 6San Ignacio de Moxos 10079 1982 1988 7San Ignacio de Velasco 10080 1984 1987 4San Javier 10081 1960 1981 22San Joaquín 10082 1961 1989 29San José de Chiquitos 10084 1961 1990 30San Juan de Yapacaní 10086 1968 1978 11San Ramón 10088 1961 1988 28Santa Ana 10089 1966 1987 22Santa Cruz 10090 1961 1989 29
3 Magdalena 10052 1961 1992 32 Apolo 10003 1950 1995 46Puerto Suárez 10068 1978 1992 15 Huacareta 10039 1976 2000 25Roboré 10074 1961 1993 33 Trinidad 10103 1960 1995 36Rurrenabaque 10075 1984 1994 11San Borja 10078 1982 1994 13
4 Azurduy 10007 1980 2002 23 Capinota 10013 1960 1989 30Cachimayu 10008 1978 1995 18 Huacareta 10039 1976 2000 25Culpina 10031 1986 2001 16 Icla 10041 1977 2002 26Incahuasi 10042 1994 2001 8 Puente Sucre 10066 1977 2002 26Monteagudo 10055 1978 1990 13 Sucre 10095 1960 2002 43Ñucchu 10057 1986 1992 7 Talula 10097 1976 2002 27Potolo 10064 1976 1995 20 Viña Quemada 10111 1978 2002 25San Lucas 10087 1984 2000 17 Yotala 10114 1975 2002 28Tarabuco 10098 1985 2000 16 Zudañez 10115 1969 1992 24Tarvita 10100 1969 1975 7Villa Abecia 10108 1985 1988 4Villa Serrano 10110 1961 1974 14
5 Calacoto 10009 1944 1958 15 Apolo 10003 1950 1995 46Charaña 10014 1966 1992 27 El Alto (La Paz) 10032 1944 1990 47Chulumani 10019 1961 1965 5 El Belén 10034 1960 1998 39Copacabana 10027 1944 1956 13 Hichucota 10038 1960 1990 31Coripata 10029 1968 1979 12 Huarina Cota Cota 10040 1960 1990 31Morochata 10056 1961 1969 9 La Paz 10045 1952 1990 39San José Huancollo 10085 1967 1989 23 Patacamaya 10063 1960 1990 31Villa Adela 10109 1961 1990 30 Puerto Acosta 10067 1960 1990 31
San José Alto 10083 1960 1990 31Santiago de Machaca 10091 1960 1990 31Suchez 10094 1960 1990 31Viacha 10107 1960 1990 31
6 Chico Chico 10015 1963 1979 17 Ciudad Universitaria 10020 1960 1989 30Eucaliptus 10036 1961 1975 15 El Belén 10034 1960 1998 39Oruro 10059 1961 1987 27 Los Pinos 10050 1960 1989 30Potosí 10065 1961 1975 15Salinas de Garci Mendoza 10076 1960 1985 26Tako Tako 10096 1962 1976 15
7 Camiri 10012 1961 1987 27 El Trompillo 10035 1960 1990 31Yacuiba 10113 1961 1986 26 Sucre 10095 1960 2002 43
GRUPOS DE ESTACIONES PARA COMPLETADO DE DATOS
Rango de valores Longitud del registroEstaciones con registros completosEstaciones con registros incompletos
UNIVERSIDAD DE LOS ANDESFACULTAD DE INGENIERÍA
Departamento de Ingeniería Civil Gráficas de dispersión paraMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS Anexo 4.3 grupos 4, 5 y 6
Implementación de un SIG Hidrológicopara la República de Bolivia
Dispersión 12 meses discontinuos
y = 0.9189xR2 = 0.7944
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0 20 40 60 80 100 120 140 160Originales
Gen
erad
os
GRUPO 4
Dispersión 4 años continuos
y = 1.0582xR2 = 0.6563
0
50
100
150
200
250
0 50 100 150 200 250Originales
Gen
erad
os
GRUPO 4
Dispersión 3 años continuos
y = 1.0768xR2 = 0.8868
0
20
40
60
80
100
120
140
0 20 40 60 80 100 120 140Originales
Gen
erad
os
GRUPO 5
Dispersión 8 años continuos
y = 1.0917xR2 = 0.8742
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220Originales
Gen
erad
os
GRUPO 5
Dispersión 12 meses continuos
y = 0.9784xR2 = 0.7187
0
20
40
60
80
100
120
140
0 20 40 60 80 100 120 140Originales
Gen
erad
os
GRUPO 6
Dispersión 2 años continuos
y = 0.786xR2 = 0.3878
0
20
40
60
80
100
120
0 20 40 60 80 100 120Originales
Gen
erad
os
GRUPO 6
UNIVERSIDAD DE LOS ANDESFACULTAD DE INGENIERÍA
Departamento de Ingeniería Civil Anexo 4.4 CALIBRACIÓN DEL MODELO CHACMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 1 CALIBRACIÓN EN AÑO MEDIO
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
Calibración en año medioE. cuad. medio = 7.1798 E. (sim - reg) = -0.139 E. (sim - reg)/reg = -0.0015
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
18,00
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Meses
Cau
dale
s (m
3/se
g)
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Departamento de Ingeniería Civil Anexo 4.4 CALIBRACIÓN DEL MODELO CHACMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 2 Contraste caudales anuales observados - simulados
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
Contraste caudales anuales observados - simulados
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00
Caudales observados (m3/seg)
Cau
dale
s si
mul
ados
(m3/
seg)
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Departamento de Ingeniería Civil Anexo 4.4 CALIBRACIÓN DEL MODELO CHACMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 3 Series mensuales de caudales observados y simulados
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
Series mensuales de caudales observados y simulados
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
18,00
20,00
1990 1991 1992 1993
Años
Cau
dale
s (m
3/se
g)
Caudales observados Caudales simulados
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Departamento de Ingeniería Civil Anexo 4.4 CALIBRACIÓN DEL MODELO CHACMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 4 Series de residuos de caudales mensuales
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
Serie de residuos de caudales mensuales
-10,00
-8,00
-6,00
-4,00
-2,00
0,00
2,00
4,00
6,00
1990 1991 1992 1993
Años
Qsi
m -
Qre
g (m
3/se
g)
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Departamento de Ingeniería Civil ISOLINEAS DE EVAPOTRANSPIRACIÓN REAL ANUALMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 1 Método de Budyko
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
ISOLINEAS DE EVAPOTRANSPIRACION REAL
Anexo 4.5
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Departamento de Ingeniería Civil ISOLINEAS DE EVAPOTRANSPIRACIÓN REAL ANUALMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 2 Método de Thornthwaite - Matter
Anexo 4.5
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
ISOLINEAS DE EVAPOTRANSPIRACION REAL
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Departamento de Ingeniería Civil ISOLINEAS DE EVAPOTRANSPIRACIÓN REAL ANUALMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 3 Método de Turc
Anexo 4.5
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
ISOLINEAS DE EVAPOTRANSPIRACION REAL
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Departamento de Ingeniería Civil
MAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 4 ISOLINEAS DE PRECIPITACIÓN ANUAL
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
ISOLINEAS DE PRECIPITACIÓN
Anexo 4.5
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Departamento de Ingeniería Civil
MAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 5 ISOLINEAS DE PRECIPITACIÓN MES HÚMEDO
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
ISOLINEAS DE PRECIPITACIÓN
Anexo 4.5
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Departamento de Ingeniería Civil
MAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 6 ISOLINEAS DE PRECIPITACIÓN MES SECO
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
ISOLINEAS DE PRECIPITACIÓN
Anexo 4.5
(a) HIDROSIG (b) ARCVIEW
Valores mínimos Valores máximos
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Departamento de Ingeniería Civil MAPAS DE EVAPOTRANSPIRACIÓN REAL ANUALMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 1 Método de Budyko
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
Mapas de evapotranspiración real anual
Anexo 4.6
(a) HIDROSIG (b) ARCVIEW
Valores mínimos Valores máximos
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Departamento de Ingeniería Civil MAPAS DE EVAPOTRANSPIRACIÓN REAL ANUALMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 2 Método de Thonthwaite - Matter
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
Mapas de evapotranspiración real anual
Anexo 4.6
(a) HIDROSIG (b) ARCVIEW
Valores mínimos Valores máximos
UNIVERSIDAD DE LOS ANDESFACULTAD DE INGENIERÍA
Departamento de Ingeniería Civil MAPAS DE EVAPOTRANSPIRACIÓN REAL ANUALMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 3 Método de Turc
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
Mapas de evapotranspiración real anual
Anexo 4.6
(a) HIDROSIG (b) ARCVIEW
Valores mínimos Valores máximos
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Departamento de Ingeniería Civil MAPAS DE PRECIPITACIÓN ANUALMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 4
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
Mapas de precipitación anual
Anexo 4.6
(a) HIDROSIG (b) ARCVIEW
Valores mínimos Valores máximos
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Departamento de Ingeniería Civil MAPAS DE PRECIPITACIÓN MENSUALMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 5 Mes húmedo
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
Mapas de precipitación mes húmedo
Anexo 4.6
(a) HIDROSIG (b) ARCVIEW
Valores mínimos Valores máximos
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Departamento de Ingeniería Civil MAPAS DE PRECIPITACIÓN MENSUALMAGISTER EN RECURSOS HIDRÁULICOS 6 Mes seco
Implementación de un SIG Hidrológico para la República de Bolivia
Mapas de precipitación mes seco
Anexo 4.6
