Magnitud, frecuencia y factores que controlan los flujos sedimentarios desde los Andes centrales occidentales hacia el Océano Pacífico peruano

Descripción del Articulo

En el Perú el desarrollo de la hidro-sedimentología en comparación con otras ramas de la hidrología ha sido limitada. El principal reto en el transporte de sedimentos está vinculado a los registros y a la disponibilidad de estos: i) Debido a la falta de registros y dispersión. ii) Es concerniente a...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Morera Julca, Sergio Byron
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2014
Institución:Instituto Geofísico del Perú
Repositorio:IGP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.igp.gob.pe:20.500.12816/925
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12816/925
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Hidrología
Sedimentos
Corriente El Niño
Geomorfología
Cuencas
Cordillera Central
Sedimentos de río
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description En el Perú el desarrollo de la hidro-sedimentología en comparación con otras ramas de la hidrología ha sido limitada. El principal reto en el transporte de sedimentos está vinculado a los registros y a la disponibilidad de estos: i) Debido a la falta de registros y dispersión. ii) Es concerniente a la consistencia de la información. Como resultado, en la actualidad es poco conocido la relación entre la ubicación de las cuencas de montaña, precipitación, escorrentía, geomorfología, uso del suelo, influencia de la actividad antrópica, la influencia de El Niño y la dinámica del transporte de sedimentos. Este estudio contribuye con la disponibilidad de una nueva base de sedimentos para el periodo de 1948 a 2012. Este grupo de datos contiene registros continuos de los niveles del río, aforos periódicos, registros de turbidez y un muestreo horario del material en suspensión (MES). Al final, toda la base de datos fue criticada y tratada bajo una metodología consistente. Se evaluó la incertidumbre durante la estimación anual y mensual de los flujos de sedimentos en cuatro cuencas de montañas (1757–10411 km2). La base de datos fue descompuesta en una base de datos numérica con el fin de simular nuevas series de muestreo a diferentes frecuencias. La estrategia de muestreo para estas cuencas alto andinas puede variar entre 6 a 12 días (muestreo moderado), la cual produciría una subestimación del ~20% durante una estimación anual. Sin embargo, la estimación de los flujos sólidos mensuales, y durante la época de lluvias (diciembre-mayo) se requiere un intervalo de muestreo que va de uno a cinco días (muestreo intenso) este incluiría a un error de ± 40%. No obstante, para el periodo de estiaje (junio-setiembre) puede ser realizado una vez al mes, este incluirá un error del ± 45% y representa menos del 2% de la estimación de la SY a una escala anual. Finalmente, los resultados muestran que las frecuencias de muestreo antes mencionados deben reducirse a la mitad de tiempo (muestreo de intenso a automático) cuando se monitorea eventos extremos (durante lluvias) en el cual el error anual asciende a 300%. La calidad del agua en la cuenca del río Santa, ubicada al norte del Perú, tiene como principal problema la elevada carga del MES. Con el fin de caracterizar los flujos sólidos en cuencas de montaña, se evaluó la eficiencia del sensor óptico de turbidez como alternativa de monitoreo instantáneo del MES. El MES y los caudales son monitoreados en tres estaciones por el proyecto especial Chavimochic desde 1999. La toma de muestras del MES tiene una frecuencia de 12 a 48 horas. Antes de filtrar cada muestra, se toman lecturas de la turbidez en unidades nefelométricas de turbidez (NTU). Se calibró la relación MES = f(NTU) para las estaciones en estudio, y se calculó las relaciones entre MES y NTU, que presentan uno o dos quiebres, cuyos coeficientes de correlación (r2) varían entre 0.03 a 0.87. A partir del MES estimado se calcularon los flujos sólidos; la comparación de estos con los observados a nivel diario muestran un error relativo absoluto de 15% y el test de eficiencia de Nash-Sutcliffe da valores de 0.95 a 0.97. Otros cálculos a escala de tiempo mensual o anual brindan resultados mucho más óptimos. En este sentido, se afirma que la eficiencia del muestreo del MES a partir de lecturas de NTU se atribuye a la alta turbulencia de estos ríos de montaña. Sin embargo, consideramos que establecer una ecuación en función a la granulometría de las muestras ayudará a estimar con mayor precisión el MES. Finalmente, el uso de sensores ópticos de turbidez automatizadas (sondas) presentan un alto potencial para el monitoreo del MES instantáneo, para cuencas de montañas andinas.
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Como resultado, en la actualidad es poco conocido la relación entre la ubicación de las cuencas de montaña, precipitación, escorrentía, geomorfología, uso del suelo, influencia de la actividad antrópica, la influencia de El Niño y la dinámica del transporte de sedimentos. Este estudio contribuye con la disponibilidad de una nueva base de sedimentos para el periodo de 1948 a 2012. Este grupo de datos contiene registros continuos de los niveles del río, aforos periódicos, registros de turbidez y un muestreo horario del material en suspensión (MES). Al final, toda la base de datos fue criticada y tratada bajo una metodología consistente. Se evaluó la incertidumbre durante la estimación anual y mensual de los flujos de sedimentos en cuatro cuencas de montañas (1757–10411 km2). La base de datos fue descompuesta en una base de datos numérica con el fin de simular nuevas series de muestreo a diferentes frecuencias. La estrategia de muestreo para estas cuencas alto andinas puede variar entre 6 a 12 días (muestreo moderado), la cual produciría una subestimación del ~20% durante una estimación anual. Sin embargo, la estimación de los flujos sólidos mensuales, y durante la época de lluvias (diciembre-mayo) se requiere un intervalo de muestreo que va de uno a cinco días (muestreo intenso) este incluiría a un error de ± 40%. No obstante, para el periodo de estiaje (junio-setiembre) puede ser realizado una vez al mes, este incluirá un error del ± 45% y representa menos del 2% de la estimación de la SY a una escala anual. Finalmente, los resultados muestran que las frecuencias de muestreo antes mencionados deben reducirse a la mitad de tiempo (muestreo de intenso a automático) cuando se monitorea eventos extremos (durante lluvias) en el cual el error anual asciende a 300%. La calidad del agua en la cuenca del río Santa, ubicada al norte del Perú, tiene como principal problema la elevada carga del MES. 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En este sentido, se afirma que la eficiencia del muestreo del MES a partir de lecturas de NTU se atribuye a la alta turbulencia de estos ríos de montaña. Sin embargo, consideramos que establecer una ecuación en función a la granulometría de las muestras ayudará a estimar con mayor precisión el MES. 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