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

Un Marco de Apoyo a la Toma de Decisiones para
Adaptación al Cambio Climático
Reporte Final del Proyecto: Modelación del Rol de Páramo en la Hidrología
Bajo un Escenario de Cambio Climático
Como parte del Proyecto Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado
de Glaciales en los Andes Tropicales
Un reporte para: PRAA-Perú
Preparado por:
Francisco Flores-Lopez, Marisa Escobar, David Purkey (SEI)
Noviembre 2012
Con Asistencia de:
Laura Forni (SEI)
Hans Segura (UNALM)
Stockholm Environment Institute
400 F Street, Suite A
Davis, CA, 95616, USA
Tel + 1 530.753.3035 x5
Fax +1 530.753.3477
1
1.
2
Introducción .......................................................................................................................................... 4
1.1
Mapa de Actores: Organizaciones Clave ....................................................................................... 8
1.2
XLRM: Formulación del Problema................................................................................................. 8
1.2.1
Identificación de Incertidumbres (X) .................................................................................... 9
1.2.2
Estrategias de Manejo (L) ................................................................................................... 10
1.2.3
Medidas de Desempeño (M)............................................................................................... 10
1.2.4
Relaciones o Modelos (R) .................................................................................................... 10
1.3
WEAP: Construcción del Modelo ................................................................................................ 11
1.4
Clima: Escenarios Futuros ........................................................................................................... 12
1.5
Ensamble: Automatización de Corridas ...................................................................................... 13
1.6
Tableau: Visualización de Medidas ............................................................................................. 14
1.7
TDR: Toma de Decisiones ............................................................................................................ 14
La Region Piura y el Sistema Hídrico de las Subcuencas de los Ríos Quiroz y Chipillico ..................... 16
2.1
Mapa de Actores: Organizaciones clave ..................................................................................... 18
2.2
XLRM: Formulación del problema............................................................................................... 19
2.2.1
Incertidumbres/Factores exógenos (X) ............................................................................... 19
2.2.1.1
Cambios en el área de Páramos (X1) .............................................................................. 19
2.2.1.2
Cambio en el clima futuro (X2) ....................................................................................... 20
2.2.1.3
Crecimiento de la población (X3) .................................................................................... 20
2.2.1.4
Cambio de cultivos y crecimiento de la frontera agrícola (X4) ....................................... 20
2.2.2
Estrategias de gestión (L) .................................................................................................... 21
2.2.2.1
Alternativa 1- Línea base o no cambios (L1) ................................................................... 21
2.2.2.2
Alternativa 2-Reforestacion con especies nativas (L2) ................................................... 22
2.2.2.3
Alternativa 3-Mejoramiento de la infraestructura (L3) .................................................. 22
2.2.2.4
Alternativa 4-Tecnificacion del riego (L4) ....................................................................... 22
2.2.2.5
Alternativa 5-Construccion de reservorio (L5) ................................................................ 22
2.3
WEAP: Construcción del Modelo (R)........................................................................................... 23
2.4
Clima: Escenarios Futuros ........................................................................................................... 25
2.5
Ensamble: Automatización de corridas ...................................................................................... 26
2
Tableau: Visualización de medidas ......................................................................................................... 26
3
2.5.1
Escurrimiento Superficial - Páramos ................................................................................... 26
2.5.2
Reducción del área de Páramos y su efecto en el caudal base........................................... 27
2.5.3
Cobertura de Caudales Promedio base de Páramos .......................................................... 28
2.5.4
Cambios en volumen de embalse ....................................................................................... 29
2.5.5
Cambios en cobertura de sitios de demanda ..................................................................... 30
Conclusiones ....................................................................................................................................... 32
a)
De los resultados ......................................................................................................................... 32
b)
Proceso de generación de capacidades ...................................................................................... 32
4
References .......................................................................................................................................... 34
5
Instrucciones para el uso de la base de datos de Tableau.................................................................. 36
3
1. Introducción
El Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático (IPCC) encontró que los principales problemas
relacionados con el agua y el cambio climático en la región Andina serán la reducción de la precipitación
en las regiones áridas, el retroceso de los glaciares y los conflictos sobre el suministro de agua para el
consumo humano, la agricultura y la energía hidroeléctrica en zonas con escasez de agua y crecimiento
demográfico. La región de los Andes es amplia y diversa, con un clima que abarca desde montañas con
temperaturas bajas y glaciares, a zonas templadas y costas tropicales. El Cuarto Informe de Evaluación
del IPCC muestra que durante el siglo 20, los cambios en la precipitación en Latinoamérica fueron
irregulares, con disminuciones en partes de la Región Andina y aumentos en otras. Las temperaturas
medias durante períodos de 10 años muestran una tendencia ascendente en el Cono Sur y en la Región
Andina, así como las temperaturas mínimas, mientras que las temperaturas máximas no muestran una
tendencia uniforme.
La consecuencia más importante del aumento de las temperaturas en los últimos 30 años ha sido el
retroceso crítico de glaciares en Bolivia, Perú, Colombia y Ecuador. Durante este período, el retroceso de
los glaciares ha contribuido con agua adicional de escorrentía, pero ha disminuido e inclusive agotado en
algunos lugares los depósitos de los glaciares. Los estudios indican que durante los próximos 15 años, los
pequeños glaciares andinos podrían desaparecer, afectando la disponibilidad de agua y la generación de
energía hidroeléctrica, mientras que los glaciares más grandes van a seguir contrayéndose. El
ecosistema de Páramos que se ubica aguas debajo de la línea de nieve y glaciares también se vera
afectado en su rendimiento principalmente por los cambios en precipitación y temperatura. Los cambios
en las contribuciones de agua de los Páramos afectarán al suministro de agua para múltiples usos aguas
abajo, incluyendo la agricultura a pequeña y gran escala, los servicios urbanos de agua y la energía
hidroeléctrica.
A lo largo de la región Andina existen además otros agentes de cambio y presiones sobre los sistemas
hidrológicos que proveen agua. Por ejemplo hay cambios en patrones de urbanización y crecimiento
acelerado de ciudades que son sujetas a una explosión demográfica por migración del campo a la
ciudad. Otra presión común es el cambio en patrones de cultivo en función de los mercados globales
cambiantes, ya sea a biocombustibles en zonas irrigadas como en el Perú, o a comestibles como quinoa
en el altiplano de Bolivia. Dadas estas complejidades es importante desarrollar herramientas analíticas y
de apoyo a la toma de decisiones para asistir en la identificación de estrategias de manejo de agua
prudentes para enfrentar cambio climático y todos los otros generadores de presión sobre el recurso
hídrico.
El cambio climático agrega complejidad a los retos sustanciales que enfrentan los administradores de
agua y recursos naturales (Anderson et al. 2008; Groves et al. 2008). En la medida en que las
condiciones futuras sean menos certeras, los procesos de decisión para responder a estos cambios están
evolucionando de un paradigma basado en predicción determinística a uno basado en la identificación
de vulnerabilidad y planeación para la adaptación. Un proceso de planeación que busca enfrentar el
cambio climático debe (1) adquirir y/o desarrollar datos sobre el vínculo entre condiciones potenciales
4
futuras de clima y riesgo1; (2) modificar los marcos analíticos para evaluar el impacto de diferentes
climas en el resultado deseado del sistema, para evaluar el efecto de las incertidumbres en el sistema; y
(3) adoptar un marco analítico que pueda evaluar estrategias de adaptación frente a riesgo asociados
con el clima. Un corolario afortunado de este proceso es que además posiciona los administradores del
recurso hídrico a responder a otras incertidumbres de planeación mas allá de aquellas relacionadas con
cambio climático (e.g. cambio demográfico, cambio en regulaciones, etc.). Bajo este paradigma antiguo,
todas estas otras incertidumbres también han sido tratadas en una forma ampliamente determinística.
Actualmente los encargados de administrar y planear el uso de recursos hídricos expresan inseguridad
sobre cómo deberían adaptar los sistemas al cambio climático, pues existen muchas incertidumbres. En
particular, las proyecciones de los cambios a escala local en precipitación confiables no son aún posibles.
Esta incertidumbre nace en parte del hecho de que la precipitación es inherentemente más variable en
el tiempo y espacio que la temperatura. Esto también nace de la insuficiencia de los modelos de
resolución gruesa de simular procesos a escala fina que determinan dónde y cuándo la precipitación
sucede. Las técnicas de cambio de escala estadísticas y dinámicas y modelos climáticos de alta
resolución, que son posibles gracias a computadoras más poderosas, pueden aumentar la confiabilidad
de las proyecciones climáticas regionales; pero no eliminan todas las fuentes de incertidumbre. En
resumen, sabemos que el cambio climático puede llegar a afectar la disponibilidad y calidad del recurso
hídrico, pero la habilidad para prever todos los detalles de estos cambios es limitada, especialmente a
escalas locales relevantes para planeación del uso del recurso agua y en regiones donde la cantidad de
los datos esta limitada.
Existen tres retos clave que los administradores de recursos hídricos enfrentan para la planeación en la
identificación y manejo del riesgo al cambio climático. Primero, el impacto potencial del cambio
climático debe ser reflejado en las herramientas de planeación usadas para evaluar el manejo del
recurso agua. Segundo, el marco de planeación debe reconocer apropiadamente la incertidumbre que el
cambio climático introduce. Finalmente, para desarrollar una estrategia de manejo para mejorar el
desempeño del sistema que sea exitosa, el marco debe evaluar estrategias dinámicas que pueden incluir
acciones a corto plazo y acciones diferidas que pueden ser implementadas según las condiciones lo
permitan.
Un grupo de herramientas analíticas para el apoyo en la toma de decisiones para asistir a los
administradores de agua en el estimado de condiciones futuras de manejo y en la evaluación del
desempeño de diferentes estrategias han sido desarrolladas. Algunas de las herramientas más
sofisticadas y completas que son capaces de manejar las interacciones complejas entre estos objetivos y
de explorar los intercambios entre opciones incluyen ModSim (Taher and Labadie 1996), OASIS
(HydroLogics 2009) y WEAP (Yates et al. 2005a,b). A pesar de la complejidad significativa de estas
herramientas de planeación modernas, su uso bajo el paradigma estándar de planeación involucra una
estimación de la demanda futura y el desempeño de opciones de manejo que toma en cuenta las
condiciones hidrológicas experimentadas durante un período de registro. El tratamiento de la
1
El riesgo se define en este contexto como la potencialidad de que las incertidumbres generen un mal desempeño
en el sistema.
5
incertidumbre para el futuro es por lo tanto confinado a la evaluación de la variabilidad experimentada
en un período de registro y omite otros cambios plausibles. El cambio climático pone en tela de juicio
este procedimiento.
¿Cuáles entonces deberían ser las características generales de herramientas analíticas y técnicas
implementadas en la planeación de adaptación de recursos hídricos? Basado en la literatura científica
sobre de manejo del recurso agua reciente, sugerimos que es necesario que las herramientas y técnicas
incluyan las siguientes capacidades:





Aumentar el entendimiento de la magnitud potencial de los impactos climáticos por parte de los
administradores de recursos hídricos y demás actores;
Abordar un grupo más amplio de incertidumbres (e.g. factores socioeconómicos y ambientales)
que pueden impactar el desempeño en el largo plazo cuando sean acopladas con impactos de
cambio climático;
Establecer un ciclo de análisis y de toma de decisiones que se integren con períodos de
planeación de capital y de recursos (10-30 años) para preservar las cuencas y proteger los
usuarios que las usan; por lo tanto poniéndolos en una mejor posición para responder a un
horizonte de más largo plazo de planeación de cambio climático (30-100 años);
Asistir en la determinación de niveles aceptables de riesgo, definiendo estrategias de cobertura
para manejar riesgos financieros, presentando soluciones de alto costo a tiempo, y
desarrollando planes de manejo adaptativo flexibles; y
Un enfoque para enmarcar el problema, que permita distinguir entre las variables de decisión y
aquellos elementos que impactan el sistema de agua pero que están por fuera de la influencia
de los tomadores de decisiones.
Es claro que los administradores de recursos hídricos podrían beneficiarse siguiendo un enfoque
sistemático para evaluar sus opciones a la luz de todo lo que ya sabemos (y no sabemos) sobre cambio
climático. Usando los conceptos de vulnerabilidad y riesgo, a continuación se esboza un proceso de
apoyo a las decisiones que sigue tres pasos, los cuales son la identificación del problema, formulación
del problema, y evaluación. Antes de que estos pasos sean detallados, se presenta un marco para
ayudar a organizar los diferentes elementos, variables y parámetros identificados en el proceso de
vulnerabilidad y riesgo.
Un proceso de apoyo a las decisiones debe permitir la articulación del grupo de metas o problemas por
medio de los actores relevantes. Por otro lado se deben desarrollar datos, modelos y métodos de
análisis que faciliten el estudio de condiciones futuras y sus incertidumbres dentro de un contexto de
planeación. Además de este componente técnico, el proceso estructurado debe evaluar las acciones
alternativas dentro del contexto de los intereses de múltiples actores. Este proceso debe proveer una
guía sobre las fortalezas y debilidades de las alternativas de decisión, y de la sensibilidad de alcances
proyectados a incertidumbres sobre clima futuro y otras variables clave. Los elementos clave del diseño
de un proceso de toma de decisiones para la planeación de adaptación para organizaciones a cargo del
manejo de recursos hídricos por lo tanto deben incluir:
6
1. Un proceso de identificación de actores y su rol en el proceso
2. Un proceso de formulación del problema, para articular objetivos, identificar incertidumbres y
delimitar las alternativas de adaptación, e identificar las medidas de desempeño (como
demanda insatisfecha, impacto en objetivos de caudal ambientales y recreacionales, costos de
las inversiones y beneficios netos dadas las posibles alternativas futuras de clima y otras
variables) para evaluar las diferentes alternativas.
3. Un modelo de planeación integrado de recursos hídricos capaz de simular los efectos de cambio
climático en el desempeño del sistema y que permita el cálculo de métricas apropiadas de
evaluación;
4. Proyecciones de cambio climático y otras variables que puedan afectar el resultado de las
decisiones;
5. Métodos basados en un experimento de un ensamble de posibles opciones para estimar y medir
el desempeño bajo de las opciones e incertidumbres;
6. Opciones para comunicar los resultados técnicos a tomadores de decisiones, y
7. Métodos para evaluar la potencialidad de las decisiones e incorporar intereses variados y
preocupaciones de los actores y grupos de interés en el proceso de toma de decisiones.
Estos pasos se presentan gráficamente en Figura 1-1, la cual se organiza en dos fases: actividades de
preparación y actividades de investigación, con la posibilidad de que los resultados de la fase de
investigación puedan conducir a una retroalimentación para revisar los pasos previos y preparar un
análisis iterativo para apoyo a las decisiones.
Proceso Toma de Decisiones para Planeación de Adaptación
Preparación
Mapa de
Actores:
Organizaciones
clave
XLRM:
Formulación
del problema
Ensamble:
Investigación
Automatización
corridas
WEAP:
Construcción
Modelo
Tableau:
Visualización
de medidas
Clima:
Escenarios
futuros
TDR:
Toma de
decisiones
Leyenda Tipo de actividades
Ejecutadas por el
proyecto
Ténicas
especializadas
Asociadas a
capacitación
A cargo de
tomadores de
decisiones
Figura 1-1.Elementos en la planeación para la adaptación en el sector de recursos hídricos
7
1.1 Mapa de Actores: Organizaciones Clave
La identificación y convocatoria del grupo de organizaciones clave debe ser realizada por autoridades a
nivel nacional que tengan el mandato para definir políticas y tomar decisiones sobre recursos hídricos. A
pesar de que en muchos casos es evidente que los ministerios de medio ambiente y agua son
encargados de este proceso, dependiendo de la escala de análisis, otros actores y entes
gubernamentales pueden tener jurisdicción sobre los recursos y por lo tanto deben ser tenidos en
cuenta en el proceso.
Ya que generalmente las decisiones que conducen a adaptación al cambio climático pueden tener
implicaciones de decisión sobre infraestructura o definición de políticas de manejo del recurso, es
necesario que se convoque un rango amplio de actores que representen los diferentes sectores y
actores potencialmente afectados positiva o negativamente por dichas decisiones de infraestructura o
políticas.
Por otro lado, ya que los diferentes niveles de actores tienen jurisdicción y trayectoria en el manejo del
recurso, estos se convierten en proveedores de información y datos que son necesarios para la
caracterización del sistema, sus incertidumbres y posibles medidas de adaptación. Estos actores
constituyen ya sea fuente esencial de datos para alimentar el proceso (i.e. institutos meteorológicos) o
usuarios de la información producida (i.e. empresas prestadoras de servicios públicos urbanos).
1.2 XLRM: Formulación del Problema
Organizar y ejecutar una evaluación de riesgo/vulnerabilidad puede ser una proposición desalentadora.
Definir medidas útiles para estimar la vulnerabilidad, los factores que influyen en aumentar la
vulnerabilidad, las posibles opciones de respuesta a la mitigación del riesgo, y la definición de como
estos elementos interactúan puede ser difícil. Un marco que ha demostrado ser útil en la organización
de elementos del proceso de evaluación se denomina XLRM, que es simplemente la abreviación de
factores EXógenos, PaLancas, Respuestas, y Medidas. En el proceso colaborativo de evaluación de
vulnerabilidad y adaptación, el XLRM sirve como un recipiente para almacenar una variedad de
parámetros y variables identificadas durante el proceso de evaluación. El marco XLRM, aplicado en el
sector del agua, organiza elementos importantes del análisis de riesgo y vulnerabilidad agrupándolos en
estas cuatro categorías:



Factores exógenos (X) están por fuera del control de los administradores del agua, y son con
frecuencia inciertos y no completamente entendidos (e.g. cambio climático, crecimiento
demográfico, cambios de políticas, etc.).
Palancas (L) son acciones que se toman por los administradores de agua para alterar los
resultados (siendo las operaciones actuales consideradas en una larga lista de acciones
potenciales).
Relaciones (R) describen como los factores interactúan entre ellos y rigen los resultados finales.
Las relaciones en este caso son representadas por modelos climáticos, modelos de lluvia-
8

escorrentía, modelos de sistemas de manejo de recursos hídricos y en algunos casos modelos de
calidad del agua.
Medidas de desempeño (M) son métricas que los administradores del agua usan para
determinar el éxito de varías estrategias bajo diferentes escenarios.
Tabla 1-1.Ejemplos de los elementos del marco XLRM.
Incertidumbres (X)
Condiciones climáticas
Respuesta hidrológica a condiciones
climáticas
Factores demográficos
Ambiente institucional y regulatorio
Relaciones o Modelos (R)
Modelos climáticos
Modelos climáticos bajados de escala
Modelos de lluvia-escorrentía
Modelos del sistema y manejo del agua
Modelos de calidad del agua
Palancas o Estrategias de Manejo (L)
Inversiones de corto plazo, programas, estrategias de
precios
Cambios en el manejo y nuevas inversiones (reservorios)
Cambios en el manejo diferidos y/o nuevas inversiones
Cambio en los patrones de cultivos
Medidas de desempeño (M)
Demanda del agua
Confiabilidad de suministro
Calidad del agua
Objetivos ambientales y recreacionales
Costos (para las agencias y los clientes)
1.2.1 Identificación de Incertidumbres (X)
La identificación de incertidumbres comienza con un grupo de preguntas sencillas a ser respondidas.
¿Cuáles son los factores de incertidumbre que están fuera del control de quienes manejan el recurso
agua, pero que pueden afectar la gestión del recurso?, ¿Cuáles son la gama de condiciones plausibles de
cada incertidumbre?, ¿Qué información es necesaria para definir los escenarios específicos dentro de
esta gama?, ¿Quién tiene y va a suministrar la información?, ¿Qué gestión se debe hacer para obtener la
información necesaria? y ¿Quién se encargará de colectar esta información? La incertidumbre no es un
fenómeno nuevo para los planeadores. Un gran número de incertidumbres giran alrededor de las
proyecciones futuras de crecimiento de población, cambios en los hábitos de uso del recurso agua, y los
costos de construcción. La incertidumbre alrededor de las proyecciones climáticas futuras no es
fundamentalmente diferente de las incertidumbres más familiares, excepto en el grado y la duración del
horizonte de tiempo. La planeación efectiva puede suceder a pesar de dichas incertidumbres, pero
adoptando una aproximación de manejo de riesgo que considere el rango de proyecciones plausibles
para las variables más relevantes e inciertas.
Para agencias y/o empresas prestadoras de servicios de suministro del recurso agua los riesgos que
presenta el cambio climático pueden ser:


Cambios en la hidrología que puedan reducir la disponibilidad de agua;
Aumento de temperaturas que puedan reducir la calidad de la fuente de agua y aumentar los
requerimientos para irrigación de cultivos;
9



Degradación de ecosistemas que puedan impactar la operación del sistema;
Aumento en la probabilidad de eventos extremos y desastres asociados; y
Aumentos o disminuciones sustanciales en la demanda del sistema debido a cambios en
patrones de migración; y posiblemente de forma más critica desde las perspectivas de la agencia
de agua.
1.2.2 Estrategias de Manejo (L)
Una vez que la incertidumbre que presenta el cambio climático y otros factores de incertidumbre son
evaluados, una serie de nuevas preguntas emergen: ¿cuáles son las acciones que los administradores de
sistemas de suministro del recurso agua deberán tomar para manejar estas incertidumbres y la
potencial vulnerabilidad? ¿Cuáles son las acciones que pueden ser tomadas en el corto plazo y qué
decisiones pueden ser diferidas como parte de una estrategia adaptativa de respuesta al clima?. Más
específicamente, el grupo de actores debe identificar ¿Cuál es la línea base de las condiciones actuales
pertinentes a la gestión de agua en la región?, ¿Cuáles son las estrategias disponibles y de interés para
mejorar las condiciones sobre la gestión de agua para las comunidades y actores?, ¿Qué información es
necesaria para definir los detalles pertinentes de cada estrategia seleccionada?, ¿Cómo producir la
información sobre cada estrategia?, ¿Quién está encargado de producirla? El manejo del riesgo a través
de la definición de medidas de adaptación permite responder estas preguntas y proporciona una guía
objetiva y cuantitativa para los administradores del recurso agua en la medida en que ellos desarrollan
los planes a corto y largo plazo. En referencia al marco XLRM, el manejo de riesgo selecciona entre las
medidas de adaptación disponibles (L) para asegurar resultados exitosos, evaluando las medidas de
desempeño (M), sujetas a un amplio rango de incertidumbres futuras (X). Estas pueden ser evaluadas
dentro del contexto del modelo de manejo de recursos que describe las relaciones (R), entre las
variables y los parámetros y proporcionando un mecanismo para explorar sus interacciones.
1.2.3 Medidas de Desempeño (M)
En la medida en que la identificación de incertidumbres sea cualitativa, el proceso mental de evaluar
cuáles de estas son más relevantes en un contexto dado es cualitativo, por lo tanto, la evaluación de la
vulnerabilidad también puede ser cualitativa. Este elemento busca dirigirse no solo a la relevancia, sino
también a la magnitud de las incertidumbres. Las preguntas relevantes a este nivel son ¿Cómo evaluar
el efecto de las estrategias en los servicios ecosistémicos?, ¿Cuáles son las medidas e indicadores
específicos para organizar esta evaluación?, ¿Cuáles son los niveles y valores límites que se quieren
lograr?, ¿Qué actores son importantes para determinar cuáles son los niveles apropiados de las medidas
y los indicadores?, ¿Cuál es la información necesaria para estimar los indicadores?, y ¿Quién tiene la
información y quién la va a recopilar?.
1.2.4 Relaciones o Modelos (R)
Existen diferentes tipos de modelos necesarios para el análisis. El primer paso es el desarrollo de
proyecciones de condiciones climáticas plausibles. El segundo paso involucra la transferencia de
información desde la resolución gruesa de los modelos GCM a una escala local o regional, lo cual se
denomina cambio de escala (Wilby et al. 1998; Fowler et al. 2007). Debido a que las empresas de agua,
las comunidades agrícolas, y las municipalidades manejan el suministro del recurso agua, se requieren
10
modelos de lluvia-escorrentía (tercer paso). El cuarto paso es el análisis que involucra el uso de modelos
de sistemas de recursos hídricos.
Global Model
Downscaling
Rainfall/Runoff
Model
Water Resources
Systems Model
Figura 1-2: Componentes de Modelación de Clima y de Recursos hídricos en el proceso de Evaluación de Riesgo.
1.3 WEAP: Construcción del Modelo
Existen diferentes tipos de modelos hidrológicos y de gestión. Estos modelos simulan los componentes
terrestres del ciclo hidrológico basado en entradas de datos climáticos y en las características de una
cuenca en particular. Las salidas de estos modelos son variables como caudales y recarga de acuíferos.
Los modelos de lluvia-escorrentía pueden también suministrar información sobre evapotranspiración,
cambio en la humedad en el suelo, escorrentía superficial, y carga de contaminantes. Estos modelos
típicamente no incluyen una representación substancial del sistema de agua que las empresas de agua
necesitan.
Tradicionalmente estos modelos se corren usando observaciones hidrológicas históricas de caudales y
recarga de acuíferos como entradas. Estos también pueden incluir representaciones de demandas de
agua vinculadas a observaciones históricas de evapotranspiración. El propósito de estas simulaciones de
hidrología basadas en datos históricos es la evaluación de las implicaciones de diferentes formas de
manejo; como por ejemplo infraestructura nueva o la modificación de la operación de las instalaciones
existentes, evaluando estas opciones en relación a un grupo de medidas de desempeño.
Cuando se considera cambio climático, los modelos de sistemas de recursos hídricos se corren usando
salidas de los modelos de lluvia-escorrentía para poder traducir las condiciones hidrológicas cambiantes
a condiciones de operación cambiantes. WEAP es un modelo que permite la representación del sistema
para evaluar la implicación de cambio climático en el desempeño del mismo. Debido a que la
distribución del agua no es la única variable determinante del desempeño, los modelos de sistemas
pueden ser vinculados a modelos de calidad del agua o modelos de ecosistemas con el objetivo de
evaluar si el régimen de distribución es apropiado y aceptable. Un punto clave es que existen múltiples
opciones disponibles para los administradores de agua en cada paso del proceso. Existen múltiples
modelos GCMs, métodos de cambio de escala, tipos de modelos de lluvia-escorrentía y modelos de
sistemas de recursos hídricos, y tipos de modelos de impacto. En respuesta a toda esta gama de
11
opciones, un marco analítico que provee una guía de cómo conducir cada tarea es necesario para los
administradores del recurso. Esta guía no es específica para una secuencia particular de herramientas de
modelación, por el contrario, se enfoca en caracterizar la transferencia de las técnicas necesarias para
hacer un puente en los modelos requeridos.
El modelo WEAP es una herramienta eficaz para evaluar los impactos de las diversas estrategias de
gestión del agua. Se trata de una herramienta particularmente bien adaptada para evaluar las acciones
de manejo propuestas para abordar la escasez de agua bajo condiciones de cambio climático. Como
parte del estudio “Assessment of the Impacts of Climate Change on Mountain Hydrology - Development
of a Methodology through a Case Study in the Andes of Peru”, ejecutado por el Banco Mundial en 2011,
usando el modelo WEAP se diseñó un módulo de glaciares y uno de páramos para complementar la
herramienta WEAP, a fin de poder integrar los impactos del cambio climático en la evaluación de la
respuesta hidrológica de regiones de alta montaña. Las aplicaciones de WEAP varían desde regiones en
zonas templadas con acumulación y derretimiento de nieve, hasta zonas tropicales con presencia de
glaciares para determinar los efectos de cambio climático en diferentes usos incluyendo usos agrícolas y
urbanos.
1.4 Clima: Escenarios Futuros
Las herramientas analíticas estándar usadas para este propósito son modelos físicos de las condiciones
acopladas del sistema atmosférico-oceánico-continental de la tierra, referido como Modelos de
Circulación General de la Atmósfera-Océano (AOGCMs o simplemente GCMs por sus siglas en inglés),
que se corren usando un rango de suposiciones sobre las concentraciones de gases de invernadero en el
futuro y asociadas a escenarios de emisión para diferentes trayectorias de desarrollo global futuro. Los
modelos producen una serie amplia de proyecciones climáticas para el siglo XXI que pueden ser usadas
para identificar riesgos climáticos. Algunos aspectos relacionados con el uso de esta información en
evaluaciones de impacto climático incluyen:



Los GCMs producen estimados de clima futuro a una escala gruesa (> 100 km2), mientras que los
procesos hidrológicos relevantes para administradores de recursos hídricos son mucho mas
finos (del orden de 10 km2);
Muchos modelos de manejo de agua en uso actual se derivan usando records históricos de
caudales superficiales, no los parámetros meteorológicos proyectados por los GCMs; y
Los estimados de condiciones climáticas futuras varían ampliamente entre diferentes GCMs y
simulaciones de emisiones globales, por lo tanto, introducen incertidumbres nuevas en los
análisis de planeación de recursos de agua.
El cambio de escala tiene una literatura amplia y por lo tanto una discusión más amplia esta más allá del
presente documento. De forma muy general, existen tres métodos de cambio de escala: dinámicos,
estadísticos y no-paramétricos. El método dinámico usa los Modelos Regionales de Clima, los métodos
estadísticos usan el desarrollo de relaciones estadísticas entre los GCMs y las variables meteorológicas
estadísticas (precipitación, temperatura, velocidad de viento, etc.), y los métodos no paramétricos
hacen muestreo de los datos históricos para producir climas futuros alternativos (Wilby and Wigley
2000; Wood et al. 2004; Groves et al. 2008). Cada uno de estos métodos tiene sus ventajas y
12
desventajas, las cuales serán exploradas a continuación. El punto esencial es que cada método traduce
los grupos de escenarios de clima globales a proyecciones más relevantes a nivel local.
1.5 Ensamble: Automatización de Corridas
Existen un sinnúmero de métodos para conducir análisis de manejo de riesgo/vulnerabilidad cuando se
consideran las incertidumbres inherentes a los impactos de cambio climático. Por ejemplo, un grupo
limitado de escenarios para representar un número pequeño de condiciones climáticas plausibles y
otros factores de incertidumbre puede ser desarrollado. A partir de estos escenarios, el desempeño de
las respuestas de manejo puede ser evaluado. Un enfoque basado en escenarios puede ser útil en la
expansión del pensamiento de tomadores de decisiones para considerar un grupo amplio de
condiciones posibles, como aquel que acompaña al cambio climático. La fortaleza de este método se
basa en su simplicidad teórica y computacional. Sin embargo, consideramos que el límite en el número
de escenarios que pueden ser desarrollados de forma factible e interpretado usando una metodología
estándar (Schwartz 1996), e impide que este enfoque capture un rango amplio de impactos climáticos
plausibles. Un número mas reducido de escenario presenta la desventaja de que el enfoque se reduce a
salidas de modelos individuales dejando de un lado la estructura del desempeño del sistema bajo un
amplio rango de estrategias.
Un segundo enfoque es la evaluación del riesgo climático a través de análisis probabilístico de riesgo
(Giles 2002; Reilly et al. 2001; Schneider 2001; Webster et al. 2003). Tradicionalmente el análisis de
riesgo caracteriza la incertidumbre asignando una probabilidad de distribución a los valores para cada
uno de los factores de incertidumbre más importantes dentro del modelo. El resultado es una
proyección probabilística que ofrece dos ventajas claras. Primero, provee muchas más información a los
tomadores de decisiones, resumiendo el rango de contingencias que sus decisiones deben confrontar.
Segundo, una teoría formal de decisión basada en el concepto de la utilidad esperada, constituye un
marco poderoso para identificar las mejores decisiones (e.g. Morgan and Henrion [1990]). Sin embargo,
cuando existe desacuerdo sobre la naturaleza de la incertidumbre, la evaluación de probabilidad de las
opciones de planeación, puede no estar dando toda la información necesaria requerida para que los
tomadores de decisiones tomen una decisión final en que estrategias de manejo se puedan adoptar.
El último enfoque genera y evalúa un ensamble amplio de escenarios para entender el desempeño de
diferentes estrategias de manejo frente a un rango amplio de condiciones futuras plausibles. La Toma de
Decisiones Robusta (TDR) formaliza este enfoque. TDR es un enfoque iterativo y analítico para la toma
de decisiones, cuando la incertidumbre no puede ser caracterizada por medios probabilísticos (Lempert
et al. 2006; Lempert et al. 2003). TDR utiliza la evaluación integrada de modelos para trazar muchos
escenarios, reflejando el desempeño posible de una estrategia de manejo, bajo diferentes grupos de
condiciones futuras asumidas. Técnicas estadísticas avanzadas se usan para identificar las condiciones
que permitirán identificar estrategias cuyo desempeño es pobre (Groves and Lempert 2007). Un
entendimiento detallado de estas vulnerabilidad por lo tanto ayuda a los analistas y tomadores de
decisiones a desarrollar alternativas robustas. En el trabajo aquí presentado, argumentamos que este
enfoque ofrece la mejor respuesta a la pregunta de seleccionar acciones que reducen vulnerabilidades
al cambio climático reconociendo la complejidad teórica y computacional.
13
1.6 Tableau: Visualización de Medidas
Debido a la generación de una base de datos de gran tamaño que combina las medidas de adaptación e
incertidumbres, y produce datos de medidas de desempeño, se debe introducir una herramienta que
permita explorar dicha base de datos en sus diferentes dimensiones. En este punto se busca poder tener
una interface para explorar las implicaciones de las diferentes incertidumbres en el desempeño de las
estrategias, o las estrategias que permitan reducir el desempeño pobre según las medidas de
desempeño. Esta interface permite la comunicación de la información técnica genera a los niveles
directivos a cargo de decidir sobre políticas o infraestructura que permita generar adaptación al cambio
climático. La visualización de esta información es un paso que podría considerarse implícito, pero que
por su relevancia hemos decidido resaltar ya que genera el puente entre lo técnico del procedimiento
de modelación y lo práctico del proceso de toma de decisiones.
1.7 TDR: Toma de Decisiones
Dadas las incertidumbres inevitables alrededor de la escala local de impactos de cambio climático, los
administradores del recurso agua deben comenzar a planear para la adaptación, revisando sus objetivos
claves y realizando un análisis exhaustivo de las vulnerabilidades climáticas. Además de considerar el
record histórico climático, esta evaluación podría también considerar simulaciones estocásticas de clima
que incorporen información paleoclimática disponible y proyecciones de los posibles máximos y
mínimos de precipitación y temperatura. Además de este paso inicial, el nivel de esfuerzo apropiado
para dedicar a otros elementos en el sistema de decisión, dependerá de las necesidades actuales de
información de las organizaciones involucradas.
Un tomador de decisiones pueden encontrar, por ejemplo, que una reducción posible de largo plazo en
caudales promedio del verano, podría poner en peligro de forma seria sus objetivos de proveer servicios
de agua de forma confiable, teniendo en cuenta los niveles de demanda de riego, de uso de agua percápita actual, infraestructura actual, derechos de agua, y proyecciones de población futura. Un análisis
puede comparar el desempeño de opciones múltiples bajo un rango de posibles climas futuros,
permitiendo al analista identificar líneas de acción que son robustas frente a la incertidumbre y
adaptables de forma rápida, en la medida en que se cuenta con más información disponible.
En general, el alcance y naturaleza de las incertidumbres en el análisis determina las reglas apropiadas
de decisiones a aplicar. Por ejemplo, análisis de decisión estándar se enfoca en la identificación de
estrategias óptimas para aplicar probabilidades y pesos de valor para calcular los valores esperados
presentes de cada opción, y para seleccionar la opción con el valor máximo esperado. Este método es
apropiado cuando la probabilidad de distribuciones de variables inciertas son relativamente bien
entendidas.
Por otro lado, cuando existe un conocimiento profundo sobre la probabilidad de las distribuciones y/o
de los pesos de valores multi-criterio, una regla más apropiada de decisión se enfocará en minimizar las
probabilidades de tomar una decisión que pueda ser rechazada posteriormente. Esta regla de decisión
puede ser útil en el contexto de planeación para la adaptación al cambio climático, debido a los altos
niveles de incertidumbre en relación con las condiciones futuras de suministro de agua y de condiciones
de demanda. Bajo este punto de vista, el ejercicio de planeación no se ve como un mapa de una
14
secuencia completa de proyectos futuros para mantener la confiabilidad del suministro. Por el contrario,
el enfoque se da en la identificación de decisiones robustas en el corto plazo que preserva de mejor
forma la habilidad de las empresas de agua para llevar acabo proyectos en la medida en que sea
necesario. La meta es descubrir qué opciones de políticas a corto plazo son robustas sobre un amplio
rango de escenarios futuros, cuando estos son asociados aun amplio rango de valores. Las estrategias
robustas serán con frecuencia adaptativas – es decir, serán diseñadas explícitamente para evolucionar
en el tiempo en respuesta de información nueva.
15
2
La Region Piura y el Sistema Hídrico de las Subcuencas de los Ríos
Quiroz y Chipillico
La Región Piura se ubica en la costa y sierra norte del Perú frontera con Ecuador con una superficie
aproximada de 35,892 km2. Su topografía es variada. En la zona de costa no es muy accidentada, en
cambio en la zona de los Andes es accidentada y presentando zonas con pronunciadas pendientes. Es en
la Región Piura donde la Cordillera de los Andes se encuentra muy apartada del litoral da como
resultado una gran planicie donde se encuentra el desierto de Sechura. La parta más alta se encuentra a
3700 msnm y concuerda con la cordillera del Huancabamba y la zona más baja se encuentra en los
distritos de Paitas y Los Órganos con una altitud de únicamente 3 msnm. Administrativamente se divide
en 8 provincias y 64 distritos. Cuenta con una población de 1’676,315 habitantes (Censo del 2007) y con
una tasa de crecimiento de población anual de 1.3%.
Las subcuencas en estudio son las del Río Quiroz y Río Chipillico las cuales son parte de la región Piura;
además de integrarse el Proyecto San Lorenzo que depende de suministros provenientes del Río Quiroz.
La subcuenca del Río Quiroz cuentan con un área total de drenado de 3,109 Km2. La altitud es de 65
hasta los 3,950 msnm donde el clima varía con respecto a la altitud considerablemente. El rango de
temperatura es de 14°C en promedio en la parte alta de las subcuencas hasta los 20°C en promedio en la
parte baja. Así también la precipitación es muy variable; se tiene que en la parte baja de las subcuencas
el promedio de precipitación es de 30 mm anuales. Se observa muchas veces precipitaciones de 0 mm
en los meses de Diciembre, Enero, Febrero y Marzo los cuales son meses de avenidas. Por otro lado,
esta región es muy susceptible al fenómeno del Niño ya que las precipitaciones pueden alcanzar 300
mm mensuales en los meses de avenida. En la parte media de las subcuencas se observa una
precipitación promedio de 700 mm anuales. Opuesto a lo que ocurre en la parte alta de la cuenca donde
la precipitación promedio es de 1980 mm anuales. El estudio de esta subcuenca es muy importante, ya
que justo en la parte alta se tiene el ecosistema de Páramo. Lo esencial de este ecosistema y que es
conocido por estudios realizados por Buytaert et al. (2005a, 2005b) es la capacidad de absorber y
regular el recurso hídrico en la parte alta de la cuenca. El clima de este ecosistema es muy diferente al
de la parte baja de la cuenca donde la precipitación puede llegar a 2,200 mm anuales. La temperatura
promedio es de 18°C; 4 grados más que le promedio anual de la parte alta de la cuenca. La cobertura
vegetal de esta subcuenca esta compuesta de: bosque, matorral, cultivos permanentes, cultivos
temporales, y tres clases de páramos en la zona que son: pajonal de páramo arbustivo, páramo
arbustivo y pajonal de páramo. La infraestructura hidroagrícola principal con que se cuenta es la
bocatoma Toma Zamba que es la que deriva las aguas del Río Quiroz hacia el canal Quiroz que
posteriormente desemboca al Río Chipillico.
Por otro lado también se modelo la subcuenca del Río Chipillico la cual recibe transvases del Río Quiroz
que alimentan al Reservorio San Lorenzo. La subcuenca del Río Chipillico tiene un área total de drenado
de 1,171 Km2. El rango de altitud de la subcuenca Chipillico va desde los 90 hasta los 3,080 msnm. Al
igual que la cuenca del Río Quiroz, las variables climáticas de lluvia y temperatura varían conforme a la
16
altitud. Así tenemos, que en la parte baja de la subcuenca se tiene un promedio de temperatura de 24
°C y una precipitación anual de 242 mm. Más, en la parte alta se observa una temperatura promedio de
16 °C y una precipitación de 900 mm anuales. En esta cuenca se diferencia muy bien los meses de
avenidas y los meses de estiaje. En los meses de avenidas (Diciembre-Marzo) el río tiene un promedio de
15 m3/s, mientras que en los meses de estiaje el caudal del Río Chipillico llega a ser 0 m3/s. La Figura 1
muestra el área de estudio y la hidrografía de la región.
Fuente: Hans Segura; ANA (Autoridad Nacional de Agua); ASTER, (2012)
Figura 1-3: Subcuencas y ríos principales del área de estudio
El reservorio San Lorenzo se localiza en la subcuenca del Río Chipillico. Creado en 1956, su finalidad es
irrigar hasta 42 mil hectáreas de cultivo del valle de San Lorenzo. Actualmente tiene una capacidad de
almacenamiento de 201 millones de m3. Aunque el reservorio se encuentra en la cuenca del Río
Chipillico, el valle de San Lorenzo y las correspondientes áreas agrícolas de riego se localizan en la
cuenca del Río Piura. El valle de San Lorenzo tiene un área de riego de 22 mil hectáreas las cuales están
divididas en 3 zonas de riego importantes: Zona Yuscay, Zona Tambo Grande y Zona Tablazo. En la Figura
2 se muestra el reservorio San Lorenzo y su infraestructura hidroagrícola aguas abajo de este.
17
Fuente: Hans Segura; ANA (Autoridad Nacional de Agua); ASTER; Gobierno Regional de Piura, (2012).
Figura 1-4: Subcuencas y ríos principales del área de estudio
2.1 Mapa de Actores: Organizaciones clave
El proceso de identificación de actores clave permitió observar el rol de las organizaciones en acceso y
uso de la información. El grupo focal de actores estuvo activo en los talleres y capacitación y finalmente
permitió una ejecución exitosa del proyecto. A continuación se presenta la lista de los actores clave
identificados en la ejecución del proyecto.
• AAA-Jequetepeque- Zarumilla
• Asociación Técnica de Forestal y de Fauna Silvestre (ATFFS- Piura)
• Autoridad Administrativa de Agua (AAA)
• CONDESAN
• Consorcio Inclam-Alternativa
• Gerencia Regional de Recursos Naturales y Gestión del Medio Ambiente (GRRNGMA)
• Instituto de Montaña (ITM)
• Junta de Usuarios de San Lorenzo (JUSAL)
• Naturaleza y Cultura Internacional (NCI)
• Municipalidad de Pacaipampa
• Proyecto de Modernización de los Recursos Hídricos Chira-Piura (PMGRH Chira-Piura)
• Servicio Nacional de áreas Protegidas por el Estado (SERNAMP)
18
2.2 XLRM: Formulación del problema
Siguiendo el proceso descrito en la introducción y después del marco XLRM, se obtuvo la siguiente
caracterización del problema a través de un proceso participativo de talleres con el Grupo Focal.
Tabla 2-1: Resumen del marco XLRM para las subcuencas de los ríos Quiroz y Chipillico
Factores de Incertidumbre (X) y Escenarios
Estrategias de Gestión (L) y Paquetes de
Respuesta
X1. Área de Páramo (constante ó con
decremento)
L1. Línea base (no cambios)
X2. Cambio en el clima futuro (precipitación y
temperatura)
X3. Crecimiento de la población
X4. Cambio de cultivos y crecimiento de la
frontera agrícola
Modelos (R)
L2. Reforestación con especies nativas
L3. Mejoramiento de infraestructura
L4. Tecnificación del riego
L5. Construcción de reservorio
Medidas de Desempeño (M)
M1. Caudal base (Páramo)
M2. Área de Páramos
M3. Volúmenes transferidos
M4. Volúmenes demandados agrícolas
M4. Volúmenes demandados uso rural
M5. Cobertura uso agrícola y rural
M6. Caudal en punto de cierre de ambas
subcuencas
2.2.1 Incertidumbres/Factores exógenos (X)
En este análisis incluyen supuestos relacionados a 1) cambios en el área de Páramos 2) cambios en el
clima futuro 3) crecimiento de la población 4) cambio de cultivos y crecimiento de la frontera agrícola.
Pueden existir más factores exógenos sin embargo en el presente estudio se ha identificado estos
cuatro. A continuación se describe como se caracterizaron las incertidumbres.
2.2.1.1 Cambios en el área de Páramos (X1)
El punto de partida fue asumir que las áreas que cubren los páramos en la región de estudio se
mantienen constantes a través del tiempo. En otras palabras, con implementación de prácticas de
conservación adecuadas se logra que las áreas de los Páramos identificadas al año de 2010 se preserven
por los siguientes 50 años. Esto nos daría una línea de referencia que seria la línea base. Una segunda
etapa es la implementación de un cambio en el área de páramos y del cual se considero un decremento
19
de 30 por ciento total en un periodo de tiempo de 50 años. Este porcentaje de decremento fue
determinado en base a la opinión de personal de Naturaleza y Cultura Internacional (NCI) que ha
trabajado en el área de estudio y específicamente con páramos en los últimos años.
2.2.1.2 Cambio en el clima futuro (X2)
El procedimiento para desarrollar escenarios climáticos incluyó una revisión exhaustiva de la
información meteorológica disponible por la Autoridad Nacional del Agua (ANA) y el Servicio Nacional de
Meteorología e Hidrología (SENAMHI). Se identificó una sola estación (Huancabamba) con datos
históricos que esta a una altitud semejante a la ubicación de páramos. Con esto como antecedente, se
identificaron limitaciones para la generación de escenarios de cambio climático a partir de series
históricas de tiempo especialmente para condiciones de páramos. Otra limitante fue que los datos para
la construcción del modelo histórico comprende el período 1960-2010, pero con muchos años en cuales
no se tienen datos. Una descripción detallada de los escenarios futuros definidos se presenta en la
sección de Clima: escenarios futuros.
2.2.1.3 Crecimiento de la población (X3)
Existe incertidumbre respecto al crecimiento de la población rural sin embargo, el Instituto Nacional de
Estadística e Informática (INEI) determino un crecimiento poblacional de la zona rural de 0.9% anual. En
el año 2007 el INEI realizó el Censo Nacional de Vivienda y Población, para el distrito de Las Lomas el
cual es el único sitio de demanda de tipo urbano/rural dentro del área de estudio, donde la población
fue determinada en 27,382 habitantes. Tomando un escenario mas adverso, se determino considerar un
incremento de población mayor a lo estimado por INEI y se sugirió una taza de crecimiento de 2%. En
base a los índices de crecimiento mencionados ha realizado dos proyecciones de población para el sitio
de demanda de Las Lomas hasta el año 2060, los resultados se pueden observar en la Figura 2-.
Figura 2-1: Tendencias de crecimiento poblacional en el sitio de demanda de Las Lomas
2.2.1.4 Cambio de cultivos y crecimiento de la frontera agrícola (X4)
El cambio en patrón de cultivos y el crecimiento de la frontera agrícola tiene efecto en las unidades de
riego de Zona Yuscay, Zona Tambo Grande, Zona Tablazo, Zona Totoral y Huachuma. Los escenarios que
se consideran en estas unidades de riego son el cambio de cultivos actuales a cultivos económicamente
20
más redituables y el crecimiento de las áreas de cultivo. Este escenario de crecimiento se plantea en
base a la disponibilidad de tierra disponible y/ó área regable, en ese sentido se tiene un aumento de
15,000 has respecto al área actual.
2.2.2 Estrategias de gestión (L)
Las estrategias de gestión propuestas están enfocadas en mejorar las condiciones que puedan garantizar
el abastecimiento de agua a los diferentes sitios de demandas en el sistema. Por lo tanto, se plantean la
preservación del sistema (L1) tal cual las condiciones actuales son de tal forma que sea una línea base de
comparación. Reforestación con especies nativas (L2), mejoramiento de la infraestructura (L3) a través
de el mejoramiento de la eficiencia de conducción en canales de riego, tecnificación del riego (L4)
mediante el mejoramiento de las eficiencias de aplicación de riego, y la construcción de un reservorio
(L5).
El propósito de incluir estas estrategias es con fines comparativos para obtener información a través de
L1 que se pueda comparar con motivo de integrar estas estrategias dentro del marco amplio de análisis
de incertidumbres, para evaluar como los efectos exógenos pueden tener un efecto sobre el desempeño
de estas estrategias. Las estrategias L3 y L4 están ubicadas en las unidades de riego bien consolidadas,
pero de manejo tradicional, donde existen bastantes pérdidas en el sistema. Estas estrategias no solo
están enfocadas en la evaluación de nuevas fuentes, sino también la mejora de la infraestructura de los
sistemas y de esta forma poder incrementar el área de riego, es por eso que podríamos denominarlas
como “Estrategias Integrales”.
2.2.2.1 Alternativa 1- Línea base o no cambios (L1)
La preservación del sistema tal cual las condiciones actuales (L1) son de tal forma que tenga una línea
base de información que más adelante se puede utilizar como línea de comparación para todas las
demás estrategias a implementarse. Esto, quiere decir que tal cual el sistema esta representado en el
modelo, se preservaría en un futuro y no habría cambios significados que alteraran su funcionamiento.
Figura 2-2: Esquema de la Representación Esquemática de Alternativa 1
La representación actual del sistema Quiroz-Chipillico está compuesta de las zonas de riego abastecidas
por el reservorio San Lorenzo, la transferencia de caudal de rio Quiroz a rio Chipillico en otras. En la
Tabla 2.2 se resumen los diferentes componentes que conforman el sistema bajo la condición de línea
base.
21
Tabla 2-2: Resumen de los componentes principales del sistema Quiroz-Chipillico bajo la condición de línea base
2.2.2.2 Alternativa 2-Reforestacion con especies nativas (L2)
Se plantea la reforestación de un 30% de la cobertura de tipo matorral en las partes altas de la
subcuenca Quiroz con especies nativas que por consiguiente para esas partes altas seria bosque
endémico como sustituto. Esto con la idea de recuperar las áreas perdidas a través del tiempo de
bosque.
2.2.2.3 Alternativa 3-Mejoramiento de la infraestructura (L3)
En esta alternativa se plantea el mejoramiento de la infraestructura mayor de conducción en las
unidades de riego, así como, el canal que conduce los volúmenes de transferencia del río Quiroz al río
Chipillico. La asociación de usuarios de San Lorenzo tiene reportadas eficiencias de conducción muy
altas, las cuales asumimos son validas, pero que consecuentemente, deja un margen de mejoramiento
muy pequeño. Las eficiencias reportadas son de 90% y se propone alcanzar una eficiencia de 95% en la
red mayor de conducción.
2.2.2.4 Alternativa 4-Tecnificacion del riego (L4)
En la mayoría de los sistemas de riego, la infraestructura para la conducción de agua hasta las parcelas
de riego es deficiente, en la mayoría de los casos, los canales son de tierra por ende tienen perdidas por
infiltración y evaporación, además la aplicación es por surcos e inundación. En esta alternativa se
plantea el mejoramiento de la eficiencia de riego. Se tienen datos reportados por la asociación de
usuarios de riego de San Lorenzo de 35 a 41% de las eficiencias de aplicación del riego en las unidades
de riego. Más sin embargo, estas eficiencias se pueden incrementar con adecuadas técnicas de riego,
inclusive para lo que es riego por gravedad. Si se adoptan técnicas de riego como aspersión o incluso
goteo para frutales, estas eficiencias de riego serian considerablemente mejoradas. En esta alternativa
se ha considerado incrementar la eficiencia de riego a 75%.
2.2.2.5 Alternativa 5-Construccion de reservorio (L5)
En la mayoría de las diferentes cuencas hidrológicas, se tienen planes de implementación de nuevos
reservorios para satisfacer las crecientes demandas, claro esta que estos planes existen siempre y
cuando la cuenca hidrológica tenga el suficiente aporte hídrico. La subcuenca del río Quiroz no es la
excepción y se pudo identificar que existen planes de implementar un nuevo reservorio en dicha
subcuenca. El reservorio se llamaría Vilcazan y estaría ubicado en el río Quiroz. No se pudieron
22
identificar estudios de factibilidad y diseño de dicho reservorio, por lo que se opto asumir que este seria
de una capacidad similar a la del reservorio San Lorenzo.
2.3 WEAP: Construcción del Modelo (R)
El modelo de Gestión Integral de Recursos Hídricos (GIRH) de las subcuencas del río Quiroz y río
Chipillico está basado en el modelo Water Evaluation and Planning (WEAP) system denominado de
ahora en adelante modelos de Catchments, que es una herramienta de planificación de recursos
hídricos balanceando la oferta de agua (generada a través de módulos físicos de tipo hidrológico a escala
de subcuenca) con la demanda de agua (caracterizada por un sistema de distribución de variabilidad
espacial y temporal con diferencias en las prioridades de demanda y oferta). Para modelar el aporte de
los Páramos se ha desarrollado un modelo adicional y exclusivo en WEAP que modela la respuesta
hidrológica de Páramos a un paso de tiempo diario y denominado de ahora en adelante modelo de
Páramos. El período de modelación para las condiciones de calibración comprende únicamente dos años
2009 y 2010, mientras que las condiciones futuras comprenden un período de 50 años (2010-2059). En
la Figura 2-3 se puede observar la interface y la esquemática del modelo WEAP para el modelo de
Páramos y el modelo de Catchments.
23
Figura 2-3: Interface y esquemática de WEAP correspondiente al modelo de Paramos y modelos de Catchments
respectivamente
En resumen el modelo incluye precipitación-escorrentía para Páramos y Catchments, infraestructura
hidráulica (embalses y aducciones), demandas agrícolas y demandas rurales. Los datos para la
construcción del modelo han sido recopilados de las siguientes instituciones:

Clima y caudales observados: Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI),
Autoridad Nacional del Agua (ANA) y Naturaleza y Cultura Internacional (NCI)

Operación de reservorio y demanda rural: Junta de Usuarios de San Lorenzo (JUSAL), Autoridad
Nacional del Agua (ANA)

Demanda Agrícola: Junta de Usuarios de San Lorenzo (JUSAL)
24
En el Manual Técnico de la Implementación de los Modelos WEAP de Páramos y Catchments se detalla
la construcción de ambos modelos. También se habla a detalle de los diferentes datos de entrada que
alimentan dichos modelos, la calibración correspondiente y las diferentes corridas desarrolladas para
la implementación de los diferentes escenarios y estrategias. Por lo que se siguiere revisar dicho
reporte (Manual Técnico de Uso del Módulo de Páramos en WEAP) para saber de los detalles de la
construcción y representación del sistema.
2.4 Clima: Escenarios Futuros
Debido a la poca información meteorológica disponible para la región de estudio y más aún, para las
altitudes donde se encuentran las Páramos, se determino que ninguna institución incluyendo SENAMHI
tienen información que pueda representar las condiciones meteorológicas bajo las cuales se desarrollan
los Páramos en la región de Piura. Debido a esta gran limitante, no se pudo implementar el análisis
propuesto del procesamiento de información meteorológica. Dicho análisis consiste en la determinación
de la probabilidad de condiciones futuras con Regional Climate-Change Projection from Multi-Model
Ensembles (RCPM), que son resultados de un análisis estadístico de proyecciones de diferentes modelos
climáticos. Para esta implementación se necesitaría utilizar un modelo estadístico Bayesiano para
sintetizar la información de varios GCMs en una función de densidad de probabilidad de cambio en la
temperatura y precipitación. Dicha información de precipitación y temperatura fue la que no se pudo
identificar y la principal institución encargada en la producción de información meteorológica del Perú
(SENAMHI) no cuenta con ella. Se trabajo directamente con el Dr. Waldo Lavado de SENAMHI quien
confirmo de que no existe información para la zona de Páramos en Piura.
Bajo esta condición, se tomó la información histórica disponible en la región de estudio y a partir de la
cual, se generaron seis escenarios climáticos. Para el modelo de Páramos se tomaron los datos históricos
de la estación Huancabamba. Para el modelo de Catchments se tomaron los datos históricos de las
estaciones Ayabaca, Chalaco, Lancones, Pacaypampa, Santo Domingo, Sapillica y Sausal de Culucan. Los
datos históricos comenzando en 1960 hasta 2010. En el período histórico hubo períodos donde no había
datos, por lo que para el modelo de Páramos se sacó el promedio diario y con estos datos se completó la
serie histórica. Para el modelo de Catchments aun paso de tiempo mensual se obtuvieron promedios y
estos datos fueron insertados en aquellas fechas donde no hubo datos. Posterior a ello, se generaron los
seis escenarios climáticos, los cuales corresponden a la aplicación de un parámetro de cambio o
comúnmente conocido como “Delta” a toda la serie histórica. Dichos parámetros de cambio se
presentan el la Tabla 2-3.
Tabla 2-1: Escenarios climáticos de los modelos de Páramos y Catchments con el correspondiente parámetro de cambio
(Delta) aplicado a la serie histórica
Variable
Climática\Escenario Escenario 1
Climático
No
hay
Precipitación
Cambio
Aumento en
Temperatura
1.5°C
Escenario 2
Escenario 3
Escenario 4
No
hay Aumento
Disminución
Cambio
6%
2%
Aumento en Aumento en Aumento en
2.5°C
1.5°C
1.5°C
Escenario 5
Escenario 6
Disminución
6%
Aumento en
1.5°C
Disminución
6%
Aumento en
2.5°C
25
2.5 Ensamble: Automatización de corridas
Las corridas de las incertidumbres y estrategias en WEAP fueron automatizadas en Visual Basic for
Applications (VBA) de manera que cada corrida permite hacer los cambios respectivos en la vista de
datos de WEAP. La conexión para exportar los datos de WEAP a VBA fue posible mediante la creación de
favoritos de las medidas de desempeño. En total se tiene 5 estrategias y 4 categorías de incertidumbres.
Todas las combinaciones posibles de incertidumbres genera un total de 72 corridas, que se corren para
todas las estrategias (incluida la estrategia base) generando un total de 360 corridas. Esta base de datos
fue procesada e importada al software Tableau para el cálculo y visualización de las medidas de
desempeño.
Tabla 2-4: Corridas de estrategias e incertidumbres
Tableau: Visualización de medidas
Se generó una base de datos extensa donde están todas las posibles combinaciones entre Estrategias de
Manejo (L) e Incertidumbres (X). Esta base de datos se puede visualizar para analizar todas las medidas
de desempeño de los escenarios como caudales en subcuencas, coberturas de demanda, volúmenes en
reservorio, áreas de Páramos, y confiabilidad. La base de datos incorporada en el software Tableau para
la visualización permite que el usuario pueda explorar diferentes escenarios. Los escenarios más
plausibles, según sugerencias de talleres del proceso, resultan de la combinación de todos los escenarios
de clima, crecimiento de población bajo, prioridad distribución rural-agrícola (con prioridad 1 para
ambos) con todas las estrategias. La base de datos se entrega con este reporte, y puede ser usada para
visualizar la información y las diferentes alternativas. Las instrucciones se encuentran en el Apéndice B Instrucciones para el uso de la base de datos de Tableau.
2.5.1 Escurrimiento Superficial - Páramos
El análisis del impacto del cambio climático en el aporte hídrico de subcuencas para el presente estudio
es importante, especialmente de la actual fuente de suministro que es el ecosistema de Páramos; ya que
los Páramos suministran un caudal base especialmente durante la época seca. Se corrió el modelo de
Páramos con cero estrategias pero con los 2 eventos más extremos en cuento a clima. Estos eventos
más extremos fueron los escenarios climáticos 3 y 6 (Ver Tabla 2-3). Como se puede observar en la
26
figura de abajo los caudales del escenario 3 son mayores a los caudales del escenario 6. Esto se debe a
que el escenario 6 se disminuye a la precipitación en 6% y se aumenta la temperatura en 2.5°C lo que
aumenta la evapotranspiración y afecta el balance hidrológico. El caudal promedio anual del flujo base
proveniente de los Páramos en el escenario de clima 3 es 2.654 m3/s y en el escenario de clima 6 es
2.306 m3/s para el período 2010-2059 con una diferencia en 13%. Como se puede observar en la Figura
2-4, los demás escenarios de clima quedan comprendidos dentro de esta variabilidad.
Figura 2-4: Caudal Promedio anual sin reducción de área de Páramos
2.5.2 Reducción del área de Páramos y su efecto en el caudal base
En las subcuencas altas que drenan sus aguas al río Quiroz existen los ecosistemas de Páramos, que en
términos de área en las subcuencas del río Quiroz y Chipillico alcanzan los 198 km2 representando
únicamente el 5% del área total de ambas subcuencas para el año 2010. Estas áreas fueron calculadas
sobre imágenes de tipo shapefile proporcionadas por el Instituto de Montaña. Un escenario de
modelación es el decremento del área de Páramos, para lo cual se asumió un decremento total
acumulado al año 2059 de 30%. Este decremento tiene un efecto negativo en la producción de caudales
base los cuales serian de 2.267 m3/s y 1.971 m3/s para los escenarios de clima 3 y 6 respectivamente.
Esta reducción del 30% en área de Páramos significa un decremento en caudal base de 14.5% en ambos
escenarios de clima. En la Figura 2-5 de abajo se presenta como serian dichos caudales base con un 30%
de reducción acumulada del área de Páramos en un período de 50 años.
27
Figura 2-5: Caudal Promedio anual con reducción de área de Páramos de 30%
2.5.3 Cobertura de Caudales Promedio base de Páramos
Es importante hacer primero el análisis de la cobertura de los caudales promedio base proveniente de
los Páramos. Como se indico anteriormente, el promedio anual del caudal base en el escenario de clima
3 es 2. 267 m3/s y del clima 6 es 1.971 m3/s asumiendo un decremento del área de Páramos del 30% y
proyectando las condiciones actuales de infraestructura y operación hacia al futuro. Si queremos saber
cuantos años no se alcanzaría el caudal promedio base de Páramos usamos la frecuencia de falla del
caudal base, que es un indicador que se calcula usando el caudal promedio anual. Cuando el caudal
promedio está por debajo de ese criterio en la Figura 2-6 y 2-7 las barras están de color blanco y tienen
un valor de cero, por lo tanto, existe la falla. Por otro lado, cuando el caudal promedio anual es mayor
que el promedio del escenario, las barras se tornan azul y tienen un valor de 1, indicando que se tiene
cobertura. Para el caso actual con un decremento del área de Páramo de 30% en los escenarios de clima
3 y 6 las fallas que se presentan por año se pueden identificar fácilmente en las Figuras 2-6 y 2-7
respectivamente y para todo el periodo de modelación futura.
28
Figura 2-6: Frecuencia de falla de cobertura de caudales promedio base con escenario de clima 3.
Figura 2-7: Frecuencia de falla de cobertura de caudales promedio base con escenario de clima 6.
2.5.4 Cambios en volumen de embalse
El análisis del volumen de embalse en el reservorio San Lorenzo en el tiempo con las Incertidumbres (X)
y Estrategias (L) es importante. Para todos los escenarios de cambio climático, decremento en áreas de
29
Páramos, crecimiento poblacional, y suministro rural-agrícola, los volúmenes simulados para algunos
escenarios alcanzan su máxima capacidad en algunos años. Para el reservorio San Lorenzo se puede
observar el cambio en las fluctuaciones del volumen en porcentaje respecto al escenario de no cambio
en área de Páramos. Como se puede observar en la Figura 2-8 ambos escenarios de clima ponen bajo
estrés al reservorio San Lorenzo por algunos años.
Figura 2-8: Cambio en volumen almacenado en los escenarios de clima 3 y 6 con decremento de áreas de Páramos de 30%
2.5.5 Cambios en cobertura de sitios de demanda
De igual forma se elaboró un análisis de cambios en la cobertura de los diferentes sitios de demanda el
sistema: Zona Totoral, Zona Huachuma, Distrito Las Lomas, Zona Yuscay, Zona Tambogrande, y Zona
Tablazo. El análisis de la cobertura de dichos sitios de demanda con un decremento del área de Páramos
de 30% respecto al escenario de no cambios en el área se presenta en la Figura 2-9. Los valores están
representados en porcentaje y como se observa, dichos cambios no van mas allá de un 10% lo cual es
bueno para el sistema. Los escenarios climáticos que se presentan son nuevamente el de clima 3 y clima
6.
30
Figura 2-9: Cambio en cobertura de sitios de demanda en los escenarios de clima 3 y 6 con decremento de áreas de Páramos
de 30%
31
3 Conclusiones
a) De los resultados
El impacto del cambio climático en el ecosistema de Páramos y la disponibilidad en los recursos hídricos
es muy preocupante, ya que para el clima futuro más pesimista (escenario de clima 6), se espera
reducciones en caudal de un 13% para el período 2010-2059 en promedio. Más sin embargo, esta
diferencia de 13% es el promedio las condiciones en un período de 50%. Cuando se considera el
decremento de las áreas de Páramos, los decrementos en caudal se hacen aún mayores.
Los cambios en volúmenes almacenados en el reservorio San Lorenzo son variables conforme pasa el
tiempo y llegan a ser de hasta un 10%. Consecuentemente, los niveles de cobertura en los sitios de
demanda se ven afectados de igual forma hasta en un 10%; considerando que las áreas de Páramos
tendrán un retroceso gradual acumulado de 30% en un período de 50 años.
b) Proceso de generación de capacidades
Del trabajo planteado por SEI en torno a WEAP en el contexto de la modelación de Paramos en las
subcuencas del río Quiroz y río Chipillico, se identifica que el modelo generado tiene la capacidad y
versatilidad para integrar una serie de variables claves en cuanto a la hidrología regional, los escenarios
de cambio climático, los diferentes usos y demandas de agua y las diversas estrategias y medidas
contempladas para evolucionar el sistema de provisión de agua.
Como un resultado del entrenamiento del modelo WEAP sobre la modelación de Páramos realizado en
Piura los días 5 – 7 de Noviembre del 2012, el modelo es percibido por los actores como útil y relevante
para conducir procesos de planificación. Sin embargo para que este modelo pueda ir evolucionando de
acuerdo a las necesidades de los actores es importante asegurar alguna forma de gobernanza que
asegure que los principales actores tanto institucionales como individuales este presentes y tenga la
oportunidad de mejorar el modelo, utilizar el modelo para fines de planificación y concertación entre los
actores.
Los procesos y mecanismos de concertación entre los usuarios de agua involucrados, deben evolucionar
a su propio ritmo y de acuerdo a la voluntad de los actores; aunque podrían ser apoyados con procesos
de facilitación y mediación. Si se logran esclarecer los mecanismos de concertación entonces también
será más fácil proponer el uso de herramientas de planificación como un Plan Director de manejo de la
cuenca mediante el apoyo del modelo WEAP.
Existen al menos tres grupos de personas e instituciones que podrían ser abordados con diferentes
estrategias:
1) El grupo de investigadores y expertos que puedan complementar y/o mejorar las entradas y salidas
del modelo; a este grupo se pueden añadir los técnicos de las instituciones públicas y privadas como
Gobierno Regional y Naturaleza y Cultura Internacional.
2) Existe un grupo de personas “planificadores” que tienen el suficiente conocimiento técnico, político y
normativo que pueden revisar la consistencia del modelo en cuanto a sus entradas, supuestos básicos y
salidas y ver su aplicabilidad para responder a los retos de mediano y largo plazo. En este grupo
posiblemente están funcionarios de alto nivel, asesores, donantes, etc., y por último
3) Existe un grupo de actores claves que se encuentran en un proceso de negociación y que necesitan
información fidedigna y el mejor estado del arte (a lo que WEAP puede contribuir) para el mismo
32
proceso de negociaciones. Este grupo de personas o instituciones necesitan conocer WEAP como
herramienta, pero también como proceso de concertación e institucionalidad para confiar en sus
principales salidas y poder hacer uso de ello en la negociación. Este grupo de personas estaría
conformado por la Junta de Usuarios de San Lorenzo y las personas (campesinos) que viven o están en
contacto con el ecosistema de Páramos.
33
4
References
Anderson, J., Chung, F., Anderson, M., Brekke, L., Easton, D., Ejeta, M., Peterson, R., and Snyder, R.
(2008). "Progress on incorporating climate chnage into management of California's water resources."
Climatic Change, 87, suppl. 1(doi:10.1007/s10584-007-9353-1), 91-108.
Buytaert, W., De Bièvre, B., Wyseure, G., Deckers, J. (2005a). “The effect of land use changes on the
hydrological behaviour of Histic Andosols in south Ecuador”. Hydrological Processes 19, 3985–3997.
Buytaert, W., Celleri, R., De Bièvre, B., Cisneros, F., Wyseure, G., Deckers, J., Hofstede, R. (2005b).
“Human impacts on the hydrology of the Andean Paramos”. Earth-Science Reviews 79, 53-72.
Fowler, H. J., S. Blenkinsop, and C. Tebaldi (2007). “Linking climate change modeling to impacts studies:
recent advances in downscaling techniques for hydrological modeling”. Journal of Climatology, 27(12).
Giles, J. (2002). "When doubt is a sure thing." Nature, 418, 476-478.
Groves, D. G., and Lempert, R. J. (2007). "A New Analytic Method for Finding Policy-Relevant Scenarios."
Global Environmental Change, 17, 73-85.
Groves, D. G., D. Yates, and C. Tebaldi. (2008). “Developing and applying uncertain global climate change
projections for regional water management planning”. Water Resour. Res., 44, W12413.
HydroLogics. (2009). “User Manual For OASIS WITH OCL” http://www.HydroLogics.net
Lempert, R. J., Groves, D. G., Popper, S. W., and Bankes, S. C. (2006). "A General, Analytic Method for
Generating Robust Strategies and Narrative Scenarios." Management Science, 52(4), 514-528.
Lempert, R. J., Popper, S. W., and Bankes, S. C. (2003). “Shaping the Next One Hundred Years: New
methods for quantitative, long-term policy analysis”. RAND, Santa Monica, CA.
Morgan, M. G., and Henrion, M. (1990). “Uncertainty: A Guide to Dealing with Uncertainty in
Quantitative Risk and Policy Analysis”. Cambridge University Press, Cambridge, UK.
Reilly, J., Stone, P. H., Forest, C. E., Webster, M. D., Jacoby, H. D., and Prinn, R. G. (2001). "Uncertainty
and Climate Change Assessments." Science, 293, 430-433.
Schneider, S. H. (2001). "What is ‘dangerous’ climate change?" Nature, 411, 17-19.
Schwartz, P. (1996). “The Art of the Long View - Planning for the Future in an Uncertain World”.
Currency-Doubleday, New York, NY.
Taher, S. and J. Labadie. (1996) "Optimal Design of Water Distribution Networks with GIS". Journal of
Water Resources Planning and Management, ASCE, Vo. 122, No. 4.
Webster, M., Forest, C., Reilly, J., Babiker, M., Kicklighter, D., Mayer, M., Prinn, R., Sarofim, M., Sokolov,
A., Stone, P., and Wang, C. (2003). "Uncertainty Analysis of Climate Change and Policy Response."
Climatic Change, 61(3), 295-320.
Wilby, R.L., S.P. Charles, E. Zorita, B. Timbal, P. Whetton, and L.O. Mearns. (2004). “Guidelines for Use of
Climate Scenarios Developed from Statistical Downscaling Methods”. Report prepared for the IPCC Task
Group on Data and Scenario Support for Impacts and Climate Analysis (TGICA).
Wilby, R.L., and Wigley, T.M.L. (2000). “Precipitation predictors for downscaling: observed and General
Circulation Model relationships”. International Journal of Climatology 20: 641-661.
34
Wilby, R.L., Hassan, H. and Hanaki, K. (1998). “Statistical downscaling of hydrometeorological variables
using general circulation model output”. Journal of Hydrology 205: 1-19.
Wood, A. W., L.R. Leung, V. Sridhar, and D.P. Lettenmaier. (2004). “Hydrologic implications of dynamical
and statistical approaches to downscaling climate model outputs”. Climatic Change, 15(62):189-216.
Yates, D., J. Sieber, and D. Purkey (2005a), WEAP21—A demand-, priority-, and preference-driven water
planning model. Part 1, Water Int., 30(4), 487–500.
Yates, D., D. Purkey., J. Sieber, A. Huber-Lee., and Galbraith, H. (2005b), WEAP21—A demand-, priority-,
and preference-driven water planning model. Part 2, Water Int., 30(4), 501–512.
35
5 Instrucciones para el uso de la base de datos de Tableau
Tableau Reader es una aplicación gratuita que permite abrir y ver visualizaciones elaboradas en Tableau
Desktop. Con Tableau Reader se puede interactuar con los resultados al filtrar, ordenar y examinar los
datos. Tableau Reader nos permite compartir conocimientos analíticos para poder ahondar en detalles
específicos, es GRATIS se descargará de la siguiente dirección:
http://www.tableausoftware.com/es-es/products/reader
En la pestaña Download for FREE se descarga automáticamente el software como se ve en la Figura 5-1
Figura 5-1: Software Tablea Reader Descarga Directa
Una vez instalado el software Tableau Reader se procede abrir el archivo de Tableau Desktop como se
muestra en la Figura 5-2
36
Figura 5-2: Base de Datos
Seguidamente el archivo se abrirá y se contará con todas las propiedades de los gráficos realizados en
Tableau como podemos ver como ejemplo en la Figura 5-3
Figura 5-3: Ejemplo 1 Tableau Reader
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Tomamos como un ejemplo un ejercicio previo desarrollado para otro proyecto, pero que funciona
perfectamente para explicar el uso de Tableau. La figura que nos muestra el retroceso glaciar de las
cuencas en estudio como ser: KharaKkota, Taypichaca y el Sistema Tuni donde los colores representan
los escenarios climáticos de optimista a pesimista.
Si queremos analizar a detalle solo uno de los escenarios como por ejemplo el optimista se hara un click
en el cuadro de clima como se ve en la Figura 5-4
Figura 5-4: Modificaciones al Ejemplo 1
Otro ejemplo que podemos analizar es en la figura donde nos muestra la confiabilidad El Alto y La Paz la
cual tiene cuadros pequeños que se llaman filtros. Estos filtros nos permiten cambiar el periodo, la
cobertura urbana y de riego, así como los crecimientos de población baja y alta.
Esto lo realizamos con los filtros para cada pestaña como se muestra en la Figura 5-5
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Figura 5-5: Ejemplo 2 Tableau Reader
Por ejemplo cambiamos el período de 20 a 30 años y aumentamos la cobertura urbana a 80
Tendremos los resultados siguientes como se ve en la Figura 5-6
Figura 5-6:Modificaciones al Ejemplo 2
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De manera similar se hace con todos los gráficos que fueron desarrollados por Tableau Desktop donde
podremos cambiar los gráficos según los requerimientos que se necesite pero no podremos cambiar la
base de datos.
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