Modelo hidrológico para predecir caudales extremos bajo la influencia de la variabilidad climática en el sistema de riego Mollepunco, distrito de Llauta, Ayacucho

• Autor: Palacios Reymundez, Stefanny Yahaira
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional San Cristóbal de Huamanga
• Repositorio: UNSCH - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsch.edu.pe:20.500.14612/8094
• Enlace del recurso: https://repositorio.unsch.edu.pe/handle/20.500.14612/8094
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Caudal extremo; Cambio climático; Hidrología; Riego agrícola; Variabilidad climática; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

La variabilidad climática representa un factor determinante en la disponibilidad del recurso hídrico en zonas altoandinas. En este contexto, el presente estudio se desarrolló en la subcuenca Llauta, distrito de Llauta, Ayacucho, con el fin de predecir caudales extremos que podrían afectar al sistema de riego Mollepunco, que abastece aproximadamente 18 hectáreas de cultivo. El propósito principal fue desarrollar un modelo hidrológico que considere la influencia de variables climáticas como temperatura, humedad, radiación solar, velocidad del viento y demanda hídrica mensual. Para ello, se emplearon registros históricos de caudales medios mensuales del periodo 2011-2024, así como datos climáticos de la estación Huac-Huas. El modelo se construyó utilizando distribuciones de probabilidad (Gumbel, Log-Pearson III y LogNormal), simulaciones Monte Carlo y escenarios de cambio climático definidos por condiciones atmosféricas y de demanda. Los resultados indicaron que la magnitud de los caudales máximos puede alcanzar hasta 6.57 m³/s bajo la distribución Log-Normal para un periodo de retorno de 100 años. En cuanto a la frecuencia de eventos extremos, se identificó que entre 2011 y 2024, solo dos años superaron el umbral de 4.44 m³/s. Asimismo, se observó que la persistencia de estos eventos varía en función del escenario climático considerado. Bajo un escenario de alta demanda hídrica, se evidenció un aumento notable en la frecuencia de ocurrencia. En conclusión, el modelo permite anticipar riesgos hidrológicos y representa una herramienta útil para la planificación y gestión del sistema de riego frente a escenarios de variabilidad climática.