44 | P á g i n a
Estimación de índices de sequía en la cuenca del rio Ichu
utilizando datos generados por teledetección-Huancavelica-2019
Estimation of drought indices in the Ichu river basin using data generated by remote sensing-Huancavelica-2019
• Alexander Montes
1
1
Universidad Nacional de Huancavelica, Huancavelica, Perú.
Correo electrónico: alexander.montes@unh.edu.pe
Recibido: 26 Setiembre del 2022 / Revisado: 03 Octubre del 2022 / Aprobado: 01 Diciembre del 2022 / Publicado: 06 Enero del 2023
RESUMEN
El objetivo de la presente investigación, es determinar la estimación de índices de sequía utilizando datos
generados por teledetección. Para llegar al objetivo, las aplicaciones utilizadas son: RStudio, ArcGIS,
HYDRACCES y MINITAB 18. El presente trabajo de investigación es de tipo Aplicada no Experimental, porque
busca contribuir a la ampliación del conocimiento científico en la evaluación de índices de sequía. Por lo general,
los distintos sistemas hidrológicos, ecológicos y agrícolas responden a las sequias climáticas a diferentes escalas
de tiempo. Por lo tanto, el SPI y SPEI se calculan a escalas temporales de 1 a 48 meses, para este propósito el
análisis de sequias en la cuenca del rio Ichu que está conformado por 5 regiones homogéneas descritas
anteriormente, donde se ha obtenido datos de cada región homogénea, como la precipitación, temperatura máxima
mínima y latitud longitud con una serie de precipitación mensual (1994-2016) y con una serie temperatura máxima
mínima mensual (1994-2015).En el presente trabajo de investigación se analizó la variabilidad espacio-temporal
de las sequías en la cuenca del río Ichu para el periodo de 1994 al 2016 utilizando datos generados por teledetección
(sensores remotos).
Palabras claves: Indices de sequía; teledetección; precipitaciones por satélite; modelos climáticos globales.
ABSTRACT
The objective of this research is to determine the estimate of drought indices using data generated by remote
sensing. To reach the objective of the thesis, the applications used are: RStudio, ArcGIS, HYDRACCES and
MINITAB 18. The present research work is of the Applied Non-Experimental type, because it seeks to contribute
to the expansion of scientific knowledge in the evaluation of drought indices. . In general, different hydrological,
ecological and agricultural systems respond to climatic droughts at different time scales. Therefore, the SPI and
SPEI are calculated at time scales from 1 to 48 months, for this purpose the analysis of droughts in the Ichu river
basin, which is made up of 5 homogeneous regions described above, where data from each region has been
obtained. homogeneous, such as precipitation, minimum maximum temperature and longitude latitude with a
monthly precipitation series (1994-2016) and with a monthly minimum maximum temperature series (1994-2015).
In the present research work, the spatiotemporal variability was analyzed. of droughts in the Ichu river basin for
the period from 1994 to 2016 using data generated by remote sensing (remote sensing).
Keywords: Drought indices; remote sensing; satellite rainfall; global climate models.
1. INTRODUCCIÓN
En el distrito de Lircay, en el sector Sullac del
Dentro del grupo de los desastres naturales la
sequía es uno de los fenómenos que impacta de
manera generalizada a la sociedad, debido a la
mayor cobertura espacial y temporal, en
comparación con los demás fenómenos naturales.
Algunos de los problemas ocasionados por las
sequías son la falta de agua, las consecuencias de
este fenómeno tenemos problemas en la eficiencia
de infraestructuras hidráulicas, los escases de la
cobertura vegetal, pérdidas en la agricultura y
ganadería, hambrunas, deforestaciones,
enfermedades, etc.
La sequía se percibe como uno de los desastres
naturales más costosos y menos entendidos, dada
la dificultad para definir su comienzo y fin, su lento
desarrollo y las múltiples facetas que posee a nivel
regional. Entre todos los eventos meteorológicos
extremos, posee la mayor duración y la menor
Revista Científica Ciencias Ingenieriles (2023)
Vol. 3, Núm. 1, pp. 44 – 50
ARTÍCULO ORIGINAL
https://doi.org/10.54943/ricci.v3i1.223
ISSN: 2961-2357(En línea)
ISSN: 2961-2446(Impreso)
45 | P á g i n a
predictibilidad.Fernández y Donoso (2000) dicen
que, la sequía se define como un evento en que la
demanda supera a la oferta de agua, generándose
un déficit que tiene asociado un daño; si no hay
daño, no se habla de sequía, aun cuando haya
déficit. El concepto de sequía tiene varias
aplicaciones; se habla de sequías meteorológicas,
cuando hay escasez de lluvias, y de sequías
hidrológicas, cuando hay escasez de caudales.
Cada evento de sequía queda caracterizado
básicamente por la duración del déficit, la
intensidad del déficit y la magnitud del déficit.
El análisis espacial continuo de estos eventos
permite, además,zdeterminar el área de influencia
espacial de cada sequía. Mendoza (1994)
manifiesta que, las sequías es un fenómeno
frecuentemente mencionado como el causante de
grandes catástrofes en la economía andina, motiva
que las autoridades reiteradamente declaren en
emergencia la agricultura. Las sequías son
típicamente causadas por la persistencia de bajas
precipitaciones durante un largo periodo de
tiempo; que genera la disminución en la
disponibilidad de agua en todos los estados del
ciclo hidrológico; sin embargo, sus efectos pueden
ser amplificados por la influencia del nivel de
evaporación (dependiente de la radiación solar, la
temperatura del aire, la presión de vapor del agua
y la velocidad del viento); así como las
características del suelo y la cobertura vegetal
(Kundzewicz et al., 1993) y Wilhite y Glantz
(1985), agruparon diversas definiciones de
sequías, en cuatro grupos según la disciplina
científica desde la cual se analiza el fenómeno:
sequía meteorológica, agrícola, hidrológica y
socioeconómica y la caracterización de las sequías
presenta rasgos individuales distintivos, para su
identificación se propuso la teoría de rachas o
sucesiones. Esta analiza las sequías en base a los
procesos espacio temporales que consideran la
oferta y la demanda del recurso hídrico en una
región. La diferencia en una serie cronológica,
representa la disponibilidad del recurso hídrico,
mientras que la necesidad de hacer uso de este
recurso identifica las sequías. La teoría de rachas
permite la caracterización de una serie de episodio
seco en base a tres características principales como
son: duración, severidad y la intensidad a partir de
un nivel de truncamiento o umbral definido
Ámbito internacional: Rivera, (2014), realizo la
investigación: “Aspectos climatológicos de las
sequias meteorológicas en el sur de Sudamérica.
Análisis regional y proyecciones futuras”, en la
Universidad de Buenos Aires, Argentina. -La
Cruz, (2015), realizo la investigación: “Análisis de
las sequías meteorológicas en Venezuela
utilizando el método L-momentos”, en la
Universidad de Carabobo, Venezuela. Ámbito
nacional: Zavala, (2015), realizo la investigación:
“Determinación de las frecuencias de sequias en la
sub cuenca del rio Huenque con fines de
planeamiento de los recursos hídricos para uso en
actividades agropecuarias”, en la Universidad
Nacional del Altiplano Puno, Perú.La cuenca del
río Ichu, corresponde a una de las cuencas más
importantes del Perú, ya que la población de la
ciudad de Huancavelica se abastece de los recursos
hídricos de esta cuenca, mediante infraestructuras
hidráulicas construidas actualmente como:
Reservorios para el abastecimiento de agua potable
para la población huancavelicana , sistemas de
riego para diferentes centros poblados que se
encuentran en dicha cuenca y lo más importante es
que el rio Ichu desemboca en el caudaloso rio
Mantaro y este abastece al represa de Tablachaca,
el agua allí almacenada es transportada hasta la
central hidroeléctrica Santiago Antúnez de Mayolo
y Restitución, por lo tanto, la representación del
ciclo hidrológico, requiere atención especial para
el control y uso adecuado del recurso hídrico y
Analizar los índices de sequía, utilizando datos
generados por teledetección para identificar las
sequías en la cuenca del río Ichu. Analizar la
caracterización espacio- temporal de la sequía
mediante el Índice de Precipitación Estandarizado
(SPI) para una escala de tiempo ajustado en la
cuenca del río Ichu
2. MATERIALES Y MÉTODOS
Las técnicas de recolección de datos que se han de
utilizar en la ejecución del presente trabajo de
investigación es la observación, Mediante esta
técnica lograremos captar hechos y/o sucesos que
se suscitarán durante la etapa de recolección de
datos meteorológicos tales como las
precipitaciones mensuales y temperaturas
máximas mínimas mensuales, que se medirán
mediante las estaciones meteorológicas, sensores
remotos (teledetección) e identificación de
escenarios climáticos por (GCM); en la cuenca en
estudio. La medición: Proceso que vincula
conceptos abstractos con indicadores empíricos;
Con esta técnica se logró el registro de datos
meteorológicos en la cuenca del rio Ichu
observados en diversos periodos de tiempo.La
descripción: Este método implica la recopilación y
presentación sistemática de datos obtenidos de la
medición y observación, para dar una idea clara en
la caracterización de las sequias en la cuenca de rio
Ichu. Los instrumentos utilizados para llegar al
objetivo, las aplicaciones utilizadas son: RStudio:
Código libre y entorno de desarrollo integrado
(IDE) para R. Lenguaje de programación para el
cálculo de Downscaling para la calibración de
datos de los MCG, cálculo de los SPI y SPEI,
resultados estadístico, gráficos, entre otros.
ArcGIS: Es un completo sistema que permite
recopilar, organizar, administrar, analizar,
46 | P á g i n a
compartir y distribuir información geográfica.
HYDRACCES: Es un software completo,
homogéneo y de fácil manejo, que permite
importar y guardar varios tipos de datos
hidrológicos en una base de datos en formato
Microsoft Access 2000, y realizar procesamientos
básicos de acuerdo a las necesidades de un
hidrólogo. MINITAB 18: Minitab es un programa
de computadora diseñado para ejecutar funciones
estadísticas básicas y avanzadas. Combina lo
amigable del uso de Microsoft Excel con la
capacidad de ejecución de análisis estadísticos. El
ámbito de estudio del presente trabajo de
investigación se realizó en la cuenca del Rio Ichu
en un área de 1384.06 Km2 desde la naciente del
rio pasando la zona urbana de la cuidad de
Huancavelica y desemboca al rio Mantaro, ubicado
en la provincia, departamento y distrito de
Huancavelica, en la zona suroccidental del Perú y
se ubica entre los paralelos 12° 45' a 13° 05' latitud
sur; y entre los 74° 58' a 75° 14' longitud oeste del
meridiano de Greenwich. Mediante la prueba
estadística T de Student se analiza si los valores
promedios son estadísticamente iguales o
diferentes. A continuación, se calcula los
promedios y las desviaciones estándar para cada
periodo según las ecuaciones:
Cálculo de las desviaciones estándar de las
diferencias de los promedios.
Cuando los promedios y desviaciones estándar
resultan estadísticamente iguales, los datos ya no
se corrigen por ser consistentes al 95% de
probabilidad, a pesar que en algunos casos en el
análisis doble masa se observen pequeños
quiebres. En caso contrario se debe corregir y el
procedimiento es mantener los datos del periodo
más confiable y solo corregir los datos del periodo
que se desconfía.
3. RESULTADOS
Para poder evaluar las seguías dentro de la cuenca
del Ichu, se utilizaron datos de precipitación,
temperatura máxima mínima utilizando estaciones
meteorológicas instaladas por SENAMHI y datos
de los satélites que registra las precipitaciones
espaciales de PISCOp con una resolución de 0.05°.
Estaciones meteorológicas dentro y fuera de
cuenca. En la cuenca del rio Ichu se encuentra 2
estaciones meteorológicas instaladas por
SENAMHI, una de ellas es la estación
Huancavelica que se encuentra dentro de la cuenca
y la segunda es la estación Choclococha que se
encuentra fuera próxima a la cuenca.
Tabla 1
Ubicación de las estaciones meteorológicas en la cuenca del Rio Ichu
Estación meteorológica
N°
Estación
Latitud
Longitud
Altitud
1
Huancavelica
12°16´17.86´´
75°0´44.52´´
3715
2
choclococha
13°6´31.69´´
75°4´17.22´´
4547
Tabla 2
Precipitación mensual punto de registro Huancavelica
Datos estimados PISCOp punto de registro Huancavelica
AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
47 | P á g i n a
1994 218.98 227.88 210.28 69.69 35.61 9.31 6.48 10.89 56.53 73.24 49.23 83.7
1995 166.6 190.14 237.6 55.66 19.21 3.17 6.11 3.25 75.28 63.33 85.35 45.85
1996 146.91 266.87 103.81 28.77 11.6 3.24 6.41 23.18 45.16 59.74 42.86 99.22
1997 96.71 162.07 92.76 40.8 21.63 5.29 0.39 43.24 67.09 81.44 109.48 109.49
1998 183.37 206.18 141.27 53.9 2.25 10.73 0 22.15 18.89 101.28 62.4 88.05
1999 150.28 255.01 128.77 79.22 28.51 5.76 9.05 5.94 66.63 80.98 52.73 89.43
2000 170.43 203.42 148.53 38.89 21.7 6.33 22.62 18.76 23.43 123.09 32.55 86.69
2001 196.81 127.64 213.71 39.24 34.94 1.62 24.36 13.87 71.81 84.41 122.28 68.9
2002 100.57 293.94 286.72 71.03 20.84 6.91 42.41 15.44 79.05 112.93 138.92 02.86
2003 169.85 418.63 259.57 68.84 10.83 1.82 3.01 41.21 35.26 46.88 30.7 167.95
2004 77.21 180.1 160.06 24.21 7.18 25.67 17.08 29.4 53.9 59.74 58.35 181.69
2005 111.74 139.43 172.42 36.4 11.32 1.65 2.79 4.41 44.72 79.51 40.66 88.43
2006 154.85 148.7 152.01 88.38 1.57 16.99 0.4 27.02 33.68 79.56 86.52 80.9
2007 104.48 86.11 227.9 45.43 17.68 0.5 5.58 3.86 46.87 75.14 61.04 76.07
2008 182.35 186.95 101.22 19.14 5.42 11.07 6.36 12.01 32.52 82.69 41.25 67.07
2009 140.04 247.91 124.57 62.99 25.52 4.18 22.59 10.4 52.21 78.82 159.56 155.75
2010 257.33 149.75 175.24 49.96 15.46 5.59 0.65 8.68 19.96 76.59 62.98 143.87
2011 196.85 287.87 201.3 75.56 19.15 1.49 8.62 6.59 49.8 50.36 81.97 136.01
2012 115.5 256.06 120.61 146.86 10.84 13.38 7.25 2.38 71.75 66.01 105.43 123.19
2013 152.23 198.43 218.74 36.78 56.77 6.36 5.54 25.39 53.67 91.13 68.05 107.6
2014 187.38 210.47 338 47.3 34.07 2.9 7.12 17.22 92.22 79.42 59.37 101.23
2015 179.7 158.15 146.98 42.26 31.89 7.83 4.12 18.37 40.82 48.03 49.51 96.17
2016 61.31 210.31 84.75 65.69 9.29 4.13 5.22 7.43 17.37 73.46 19.31 72.93
Nota: producto PISCO
Figura 1
Serie de tiempo de los datos observados y estimados
48 | P á g i n a
Tabla 3
Resultados de las características importantes de todos los puntos de registro
Punto de
registro
N° de
Años
Coeficientes
variación
Desvías
(D.E.D.)
Homogéneo
Dad B.M.
Correlación
/vector
Calidad
(/10)
Evaluación
(/10)
Acoria
23
0.158
0.06
0.116
0.921
9.9
7.9
Cachimayo
23
0.132
0.056
0.027
0.918
9.9
9.5
Carhuarazo
23
0.165
0.049
0.014
0.955
9.9
9.8
Choclococha
23
0.137
0.104
0.202
0.717
9.6
9.6
Cunyacc
23
0.18
0.064
0.012
0.941
9.8
9.8
Huancavelica
23
0.176
0.047
0.621
0.973
9.9
9.9
Lachocc
23
0.147
0.029
0.004
0.98
10
10
La Mejorada
23
0.135
0.079
0.022
0.837
9.7
9.7
Tinyacclla
23
0.163
0.046
0.278
0.961
9.9
9.9
Yauli
23
0.174
0.06
0.006
0.944
9.9
9.9
Figura 2
Suma de los índices anuales del vector y de los puntos de registro
4. DISCUSIÓN
La estimación de índices de sequía, utilizando
datos generados por teledetección podrá identificar
la sequía en la cuenca del río Ichu la muestra del
área de estudio para el presente trabajo de
investigación en la cuenca del rio Ichu , con una
extensión total de 1384.06 km2, una altitud
máxima de 5206 msnm y una mínima 2818 msnm,
49 | P á g i n a
la cual es afluente al rio Mantaro y pertenece a la
vertiente del océano Atlántico, geográficamente se
ubica al sur del centro del Perú entre los paralelos
12°45'05" y 13°05'22" de latitud sur y entre los
meridianos 74°58'00" y 75°14'15" de longitud
oeste, y forma parte de la provincia de
Huancavelica, departamento Huancavelica.De
acuerdo a los registros obtenidos sobre las
precipitaciones se vio que a mayor altura del área
de estudio hay mayor precipitación, llegando a un
pico de 450mm esta zona está ubicado en la
comunidad de Choclococha, distrito de Santa Ana,
también se vio que a menor altura la precipitación
es menor donde se ubica la comunidad de La
Mejorada.Para generar los datos, se utilizó la
teledetección en el rio Ichu y así mismo también el
rio Mantaro.También hablemos de las 5 regiones
homogéneas, cuya distribución preliminar se basa
en Cluster Método de Ward, dando mayor peso a
la magnitud de precipitación en cada punto de
registro, confirmando cada región homogénea
mediante un análisis de Vector Regional. Y en base
a estos análisis realizados anteriormente se detallan
las 5 regiones a continuación:Región 1: PMA=
1109 mm. Conformado por 3 puntos de registro
Choclococha, Carhurazo y Yauli que se ubican en
las partes más altas de la cuenca, donde la zona es
lluviosa con grandes magnitudes en la
precipitación, considerado la región más húmeda
de la cuenca de estudio. Región 2: PMA= 633 mm.
Conformado por solo 1 punto de registro La
Mejorada que se ubica en la parte más baja de la
cuenca, donde la zona presenta un clima árido
deficiente de lluvia, considerado como la región
más seca de la cuenca de estudio.Región 3: PMA=
1002 mm. Conformado por 3 puntos de registro
Acoria, Lachocc y Cunyacc que se ubican en la
parte media de la cuenca con una altura de 3600 a
4000 msnm donde es la segunda región que
presenta en sus zonas lluvias de magnitud
moderada elevada, considerado la segunda región
húmeda.Región 4: PMA= 933 mm. Conformado
por 2 puntos de registro Huancavelica y
Cachimayo que estas zonas se ubican en la zona
centro de la cuenca, la magnitud de la lluvia es
moderada. Región 5: PMA= 840 mm. Conformado
por 1 punto de registro Tinyacclla que se ubica en
la parte norte de la cuenca, considerada la segunda
región seca por que presenta déficit moderado de
lluvia.
5. CONCLUSIÓN
El presente trabajo de investigación se analizó la
variabilidad espacio temporal de las sequías en la
cuenca del río Ichu para el periodo de 1994 al 2016
utilizando datos generados por teledetección
(sensores remotos), y las proyecciones futuras de
las sequias utilizando modelos de GCM, para el
periodo de 2020 al 2100. Arribando a las siguientes
conclusiones: El índice SPI a escala de tiempo de
6 meses es
la más sobresaliente de la correlación cruzada del
SPI es sus 5 escalas temporales, el mismo que
presenta 0.73 de coeficiente de correlación y
representa correlación positiva alta.
Identificando este las 5 sequias más importantes
que se dio en cada una de las regiones homogéneas
que conforma la cuenca del río Ichu; la sequía de
1995 que afecto la región 1, seguida de la sequía
1998 que afecto la región 2, la sequía 2007 que
afecto la región 3 y 5 respectivamente y la de 2016
que afecto la región 1 y 4. Donde esta escala de
tiempo de 6 meses también representa al desarrollo
y crecimiento de la vegetación en la cuenca de
estudio el análisis de las sequias empiezan del año
2020 al 2100, en vista de los cambios observados
en las series de SPEI en las escalas de tiempo a
corto y largo plazo se evalúan los
cambios futuros en las características de las sequias
mediante un ensamble de modelos climáticos
globales perteneciente al CMIP5. Los principales
resultados indican un incremento en la cantidad de
eventos de sequía en la cuenca del rio Ichu durante
los años 2020 al 2050 los cuales tendrán menores
duraciones y mayores severidades, seguido para
los años 2051-2070 los eventos secos disminuyen
y se observa años húmedos pero con mínima
magnitud, seguidamente para los años 2071-2100
los eventos secos van en aumento
preocupantemente, con duraciones mayores y
severidades a un más mayores, ya casi no hay la
existencia de años húmedos, de todos las regiones
homogéneas la más afectada es la región 2 y la
menos afectada es la región 1.
6. REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA
Acuña, J., Felipe, O., Ordoñes, J. y Arboleda, F.
(2011). Análisis regional de frecuencia de
precipitación anual para la determinación
de mapas de sequías. Geo-atmosférica
RPGA, (3), 104-115.
Aguilar, J. (2015). Variabilidad Espacio temporal
de la Temperatura de la Superficie del
Suelo en el Perú y su relación con los
eventos extremos, mediante imágenes
MODIS/Terra durante el periodo 2000-
2012 (Tesis de Maestría). Universidad
Nacional Mayor de San Marcos, Lima,
Perú.
Anculle, T. (2016). Modelo del inicio de la sequía
en la costa norte de Perú a partir del NDVI
de los sensores AVHRR, VEGETATION,
MODIS y los datos ENOS (1982-2013)
50 | P á g i n a
(Tesis de Maestría). Universidad Nacional
Mayor de San Marcos, Lima, Perú.
Ayala, I. (2016). Predicción de sequias con redes
neuronales artificiales y algoritmos
geneticos utilizando precipitaciones por
percepción remota (tesis de maestría).
Universidad Nacional de Ingeniería, Lima,
Perú.
Campos, D. F. (2014). Comparación de tres
métodos estadísticos para detección y
monitoreo de sequías.Agrociencia, 48 (5),
463-476. doi: 48:463- 476.2014.
Chávez, S. (2013). Caracterización de tormentas
en el Valle del Mantaro mediante
Sensoramiento Remoto. (Tesis de
pregrado). Pontifica Universidad Católica
del Perú, Lima, Perú
Carbajal, G., Willems, B., & Lavado, W. (2018).
Identificación de patrones relevantes a la
sequía agrícola a partir del análisis
espacial y temporal del Índice de Condición
de la Vegetación –Caso estudio: Áreas
agrícolas de la región Piura, Perú (2000 -
2017). ECIPerú, 15(2), 81-89.
Kogan, F. (1995). Application of vegetation index
and brightness temperature for drought
detection. Advances in Space Research, 15
(11), 91–100.
Komuscu, A. (1999). Using the SPI to analyze
spatial and temporal patterns of drought in
Turkey. Drought Netw. News 11 (1), 7-13.
Ramos, L. (2013). Estudio de la utilidad de la
Lluvia Estimada de Satélite en la
Modelación Hidrológica Distribuida (Tesis
Doctoral). Universidad Politécnica de
Valencia, Valencia, España.
Rivera, J. A. (2014). Aspectos climatológicos de
las sequias meteorológicas en el sur de
Sudamérica. Análisis regional y
proyecciones futuras (tesis doctoral).
Universidad de Buenos Aires, Buenos
Aires, Argentina.
Zuluaga, J. (2009). Análisis de La Variabilidad
Espacio-Temporal de La Sequía En
Colombia. Universidad Nacional de
Colombia, Colombia.: Masters.
Recuperado de
http://www.bdigital.unal.edu.co/2275/
