- La cuenca del Amazonas es la más grande del planeta, con un área de drenaje de 6 200 000 km2 y un caudal anual promedio de 6 300 km3 de agua que vierte al océano Atlántico (Molinier et al. 1995, Marengo 2006) y la disponibilidad anual neta de agua es de 2696 mm. (UNESCO, 2006).
- La cuenca del río Mayo cubre aproximadamente el 0.14 % del total de la cuenca del Amazonas (Figura 1), presenta grandes variaciones altitudinales de 200 hasta 4 000 msnm.
- Todos los procesos hidrológicos tienen características estocásticas o una combinación de procesos determinísticos y estocásticos (Yevjevich, 1972).
- El problema frecuente es la insuficiencia de datos de precipitación o caudales, entonces se asume que el futuro es estadísticamente similar al pasado (García, 2010).
- El origen de la estocasticidad en los recursos hídricos es doble: Por la distribución de la lluvia y los diferentes factores que afectan al comportamiento del agua en la superficie terrestre (Marco, 1993).
- Existen muchos modelos para la simulación de caudales, entre ellos los más frecuentes, los modelos estocásticos: AR(p), MA(q), ARMA(p,q) y ARIMA(p,i,q). (Cadavid, J. et al. 2013).
- Se calculó la medida de tendencia central y dispersión: La media: xm= 408,9945 m3/seg. y la desviación estándar: sx = 31.9438 m3/seg.
- De la serie anual de caudales del río Mayo (31 años) se calculó a los coeficientes de autocorrelación: k = 16 (retardos). Ver tabla 2.
- Del análisis del correlograma (tabla 2 y figuras 2 y 3) se observó que los coeficientes de autocorrelación oscilaron entre 1.00 a -0.9017 con tendencia a cero, es decir con
características propios de un modelo autorregresivo de primer orden (AR1) estacionario. - Se logró generar la series de caudales anuales (tabla 3) para 100 años del río Mayo en el punto de aforo de la estación Shanao y del análisis de la distribución estadística de los caudales generados (figura 4, 5 y 6) se observó que la distribución log normal explica el mejor ajuste estadístico.
- El desarrollo del modelo autorregresivos (AR1) para la generación de series anuales de caudales para 100 años, a partir de la serie histórica (1983-2013) en el punto de aforo de Shanao del río Mayo, con distribución normal, log normal y gamma, tienen propiedades estadísticas variables.
- Sin embargo, en referencia al punto de aforo, la generación de serie anual de caudales con distribución log normal, es el que representa mejor acercamiento al comportamiento de la serie histórica; por lo tanto, ofrece mayor confianza para la predicción anual y descripción del comportamiento del caudal del río Mayo para próximos 100 años, con la finalidad de simular procesos hidrológicos importantes para la planificación del uso o aprovechamiento de la disponibilidad anual del agua, en el marco de la gestión integrada de los recursos hídricos.
Te invitamos a ser parte de nuestra red de profesionales. Registrate en nuestro CEAP – Network.