Estimación de la carga de sedimentos en la cuenca del río Pitumarca mediante el uso del modelo Swat

Descripción del Articulo

El sector agropecuario representa alrededor de 7% de nuestro PBI, donde la mayor cantidad se concentra en la costa peruana. Por otro lado, en la sierra y selva se perciben menor crecimiento y menor desarrollo en este sector. Sin embargo, el distrito de Pitumarca, como muchas otras comunidades del in...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Salas Quispe, Mario Kevin
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/16823
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/16823
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Suelos--Erosión--Aspectos económicos
Manejo de cuencas--Perú--Canchis (Cuzco : Provincia)
Sedimentación--Perú--Canchis (Cuzco : Provincia)
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description El sector agropecuario representa alrededor de 7% de nuestro PBI, donde la mayor cantidad se concentra en la costa peruana. Por otro lado, en la sierra y selva se perciben menor crecimiento y menor desarrollo en este sector. Sin embargo, el distrito de Pitumarca, como muchas otras comunidades del interior del Perú, tienen como principales actividades económicas la agricultura, la ganadería y la silvicultura. Tan solo entre estos sectores se emplea alrededor del 70% de la PEA de todo el distrito de Pitumarca. Para sustentar la economía local, existen diferentes tipos de cultivos, pastizales, bosques y ganado, dentro de los 736 km2 de extensión de la cuenca. Actualmente los procesos erosivos merman la capacidad productiva del suelo, generando un impacto directo en la economía local. Las características de la cuenca, como la orografía accidentada y los factores climáticos anómalos, incrementan la producción de sedimentos dentro de la cuenca. Ello, sumado a otros factores como: una pobre cobertura vegetal, un suelo susceptible a la erosión y el uso inadecuado del suelo, pueden generar catástrofes ambientales y económicas. La generación de un modelo hidrológico, capaz de ubicar y medir el grado de erosión en la cuenca, mediante el uso de la herramienta SWAT, calculará el volumen de pérdida de suelo por hectárea y por año. La calibración y validación del modelo, mediante el uso de la herramienta SWAT-Cup, calculará la eficiencia del modelo, lográndose así generar un buen rendimiento en las simulaciones. Para la elaboración del modelo fue necesario el registro de datos climáticos e hidrológicos, para completar los datos climáticos faltantes, se usaron redes neuronales junto con el uso del producto PISCO. Luego se interpolaron valores, para obtener estaciones simuladas dentro de la cuenca, con los que se elaboró una base de datos climáticos, usando Microsoft Access, usada para el modelo hidrológico. Además es necesario, también, imágenes satelitales y el uso de algún sistema de información geográfico (SIG). Los DEM fueron extraídos de la página del USGS y se usó programa QGIS. Con el uso del modelo, se ubican las zonas con un alto grado de erosión y a partir de ello, se proponen medidas de mitigación según sea las características de las zonas, tales como: reforestación, estructuras hidráulicas, tecnificación de cultivos, etc. Estas medidas, contemplan, además, el fomento del desarrollo local, mejorando la competitividad y crecimiento del distrito.
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Las características de la cuenca, como la orografía accidentada y los factores climáticos anómalos, incrementan la producción de sedimentos dentro de la cuenca. Ello, sumado a otros factores como: una pobre cobertura vegetal, un suelo susceptible a la erosión y el uso inadecuado del suelo, pueden generar catástrofes ambientales y económicas. La generación de un modelo hidrológico, capaz de ubicar y medir el grado de erosión en la cuenca, mediante el uso de la herramienta SWAT, calculará el volumen de pérdida de suelo por hectárea y por año. La calibración y validación del modelo, mediante el uso de la herramienta SWAT-Cup, calculará la eficiencia del modelo, lográndose así generar un buen rendimiento en las simulaciones. Para la elaboración del modelo fue necesario el registro de datos climáticos e hidrológicos, para completar los datos climáticos faltantes, se usaron redes neuronales junto con el uso del producto PISCO. 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