PARA · 2018. 1. 12. · Acelerado de Glaciales en los Andes Tropicales; ... modelo que representan...
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PARTNERING FOR ADAPTATION
AND RESILIENCE – AGUA
(PARA-AGUA) PROJECT CONTRACT NO.14S16384WK01, ORDER NO. OAA-TO-13-00037
Submitted to:
AECOM
Prepared by:
Project Task:
Task 3: Strengthening planning systems that optimize water use over the whole length of watersheds in
the context of climate change adaptation
Language:
The document is in the Spanish language and includes a one page executive summary in English.
DISCLAIMER:
This document is made possible by the generous support of the American people through the U.S.
Agency for International Development (USAID). The contents of this document are the sole opinion of AECOM and do not necessarily reflect the views of USAID or the U.S. Government.
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TABLA DE CONTENIDOS
Acrónimos ...................................................................................................................................... 4
Executive Summary ...................................................................................................................... 5
Introducción ................................................................................................................................... 6
Área de Estudio ............................................................................................................................. 6
Aplicacion del modelo WEAP en el área de estudio ................................................................. 7
Primera Etapa: Desarallo del Modelo y Calibración .................................................................. 9
Mejoramiento del modelo .................................................................................................................................... 9
Precipitación, humedad relativa y viento ........................................................................................................... 10
Temperatura ........................................................................................................................................................ 11
Cobertura de la tierra ......................................................................................................................................... 13
Demanda agrícola ............................................................................................................................................... 14
Demanda poblacional ......................................................................................................................................... 17
Otras demandas .................................................................................................................................................. 18
Caudales ............................................................................................................................................................... 19
Segunda Etapa: Implementación de las Incertidumbres y Estrategias .................................. 25
Conclusiones ................................................................................................................................ 30
Bibliografía ................................................................................................................................... 32
Anexo 1. Using the WEAP model folder .................................................................................. 33
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ACRÓNIMOS
CRHC CHP Consejo de Recursos Hídricos de la Cuenca Chira-Piura
COMISA Corporación Miraflores S.A
ENOSA Electro Noroeste S.A
FAO Food and Agriculture Organization INEI Instituto Nacional de Estadística e Informática
JASS Junta de Agua y Saneamiento
JUS Junta de Usuarios
NCAR National Center for Atmospheric Research
PECHP Proyecto Especial Chira-Piura
PGRH CH-P Plan de Gestión de Recursos Hídricos Chira-Piura
PMGRH Proyecto de Modernización de la Gestión de los Recursos Hídricos
SEI Stockholm Environment Institute
SIG Sistemas de Información Geográfica
SINERSA Sindicato Energético S.A
WEAP Water Evaluation and Planning
ZEE Zonificación Económica Ecológica
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EXECUTIVE SUMMARY
The PARA-Agua project in Chira-Piura of Peru is improving a Water Evaluation and Planning (WEAP)
model for the watershed. The model can be used to assess vulnerability of the current water
management system in the face of climate change and other uncertainties. The Robust Decision Support
(RDS) process, which includes stakeholders in iterative problem formulation and evaluation, uses the
model results to identify robust strategies. The data generated for these strategies within WEAP can
help justify seeking climate adaptation funding to support strategy implementation. Furthermore, the
model’s development provides watershed planners and water users with an interactive tool to aid future water management planning and decision-making.
There have been a number of WEAP models constructed in the region in the past, none of which have
represented the hydrology, infrastructure, and demands of the Chira-Piura region in a comprehensive
manner. Most important of these existing WEAP applications was one that supported the development
of the Water Resources Management Plan for the Chira-Piura (its acronym is PGRH-CP in Spanish).
This model includes the official representation of key water system elements (dams, canals, points of
demand) but uses only historical hydrologic observations to represent hydrologic conditions in the
watershed. This means that the model is not well suited to evaluating the potential implications of
climate change, and associated hydrologic change, in the system. The modeling efforts supported by
PARA-Agua aim to construct a calibrated monthly time-step model with sufficient spatial resolution to
aid in the evaluation of potential climate change adaptation strategies.
Hydrologic routines from a previous effort guided the development of the rainfall runoff routines for the
rest of the Chira-Piura watershed. Additional catchments were added to the low-lying areas. In these
areas, the PARA-Agua project is using insights gained from a WEAP model developed by the National
Agronomic University at La Molina to guide representation of links between climate change and irrigation water demand.
Historical climate data from 1973-1991 were used were used to calibrate the new WEAP model. These
data (e.g, precipitation, temperature, and humidity) serve as input for the WEAP rainfall-runoff routines
that produce the model runoff and stream-flow. Modeled stream-flows were compared with historical
measurements to calibrate the hydrologic parameters work in the watershed. The same parameters
could be applied to examine climate change projections. With these projections, stakeholder and
decision makers within the Chira-Piura watershed can assess the potential vulnerability of watershed
systems under current management practices and identify adaptive responses.
Because the watershed data was incomplete for the historical time under examination, PARA-Agua and
local technicians employed various methods of processing historic climate records to arrive at complete
coverage for the watershed. For missing temperature data, simple regressions between altitude and
temperature produce linear relationships were used to estimate temperatures at any point on the map
lacking direct historical observation. To obtain similar maps for precipitation, PARA-Agua and local
technicians interpolated between available monthly historical observations using inverse distance
weighting. These climate data enabled streamflow simulation in WEAP. This process was performed
starting from the uppermost regions of the watershed and working downwards to the coastal plains.
The heavier populated coastal areas required additional efforts to ensure the proper representation of infrastructure and its influence on water supply and demand.
The model building and calibration process is crucial to the activities of the PARA-Agua Project, which
aims to present realistic and recognizable futures to stakeholders to help them make the decisions that will best meet their goals in watershed management.
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INTRODUCCIÓN
Un tema importante del Proyecto PARA-Agua en la cuenca Chira-Piura, ubicada en el norte del país, es
la construcción de la herramienta Water Evaluation and Planning (WEAP) que represente el sistema de
la gestión del agua. En esta zona, hay modelos de WEAP que fueron desarrollados en esta zona como parte de proyectos anteriores como son:
Modelación del Rol de Páramo en la Hidrología Bajo un Escenario de Cambio Climático
(Subcuencas Quiroz-Chipillico), como parte del Proyecto Adaptación al Impacto del Retroceso
Acelerado de Glaciales en los Andes Tropicales;
El modelo elaborado por la Universidad Agraria Nacional de la Molina para la evaluación de la
sostenibilidad del recurso hídrico ante el crecimiento de la actividad agrícola en el Valle de Chira
causada por la incorporación de cultivos bioenergéticos para producción de biocombustibles
(Cuenca Chira); y
Por último el modelo elaborado por el grupo empresarial Inclam como parte del Plan de
Gestión de los Recursos Hídricos de la Cuenca Chira-Piura, que fue el modelo oficial para la
cuenca, pero que a través de PARA-Agua ha sido completado su vez es incompleto para análisis de cambio climático.
El modelo resultante del PARA-Agua es una versión mejorada del que se construyó
para el PGRH CH-P. A diferencia del primer modelo, esta nueva versión es capaz de representar el
proceso hidrológico de la cuenca. Además, involucra la parte ecuatoriana por medio de la cuenca
Catamayo (Figura 1) que es parte de la cuenca binacional Catamayo-Chira, que juega un papel
importante en la hidrología de la cuenca. La primera etapa consistió en el mejoramiento del modelo a
partir del elaborado para el Plan de Gestión de Recursos Hídricos Chira-Piura (PGRH CHP). Para eso,
se recopiló, sistematizó y procesó la información climática, hidrométrica, de cobertura de tierra y usos
de agua. El periodo de modelación fue 1973 – 1991, ya que después de analizar la información climática
e hidrométrica, se consideró que era el más confiable y completo. El modelo realiza un balance entre la
oferta de agua determinada por las variables climáticas y las demandas de agua presentes como son:
poblacional, piscícola, industrial y agrícola. Esta última información se obtuvo del Plan de
Aprovechamiento de disponibilidades hídricas 2014 – 2015, elaborada para planificar la distribución
multisectorial del agua dentro de la cuenca. También se incluyó información de los sistemas de
almacenamiento y distribución de agua (presas y canales de distribución), así como, las centrales generadoras de energía. De modo que se cuenta con un modelo integrado y completo.
Una vez se obtuvo el modelo calibrado, se procedió a implementar las incertidumbres identificadas por
los actores clave durante talleres y reuniones desarrolladas durante el proceso. Las incertidumbres son:
área de páramos, área de expansión agrícola, crecimiento poblacional y clima el cual es un factor
transversal que afecta a toda la cuenca. Posteriormente se implementaron en el modelo las estrategias
propuestas también por los actores clave con la finalidad de reducir la vulnerabilidad identificada para la
cuenca durante el “Taller de Vulnerabilidad”. La información recopilada para ambas etapas se obtuvo de
las instituciones competentes relacionada a la gestión de agua como son: el Proyecto Especial Chira-
Piura (PECHP), Consejo de Recursos Hídricos de Cuenca, el Gobierno Regional (CRHC CHP), y
también se utilizó información bibliográfica como es el caso del Plan de Aprovechamiento de Aguas de
Disponibilidades Hídricas de la Cuenca Chira-Piura (2014-2015).
ÁREA DE ESTUDIO
La Cuenca Chira-Piura, es una de las principales cuencas hidrográficas de la costa norte del Perú por el
volumen y regularidad de su caudal. Esta condición se debe en buena cuenta al origen del río en el
ecosistema de páramo en Perú tanto como en Ecuador, cuyos suelos tienen una altísima capacidad de
7
retención de agua, así como a la presencia de bosques y cubierta natural en las zonas media y alta de la cuenca binacional del Catamayo-Chira.
El modelo abarca la cuenca Chira-Piura (21 406 km2), pero además se incluye el área de influencia
ecuatoriana Catamayo (6 664 km2). El área cubierta se muestra en Figura 1. Los ríos fluyen en general
de este a oeste, de las partes altas al mar. El sector poblacional en la parte media y baja de la cuenca
Chira-Piura es abastecido por la EPS Grau S.A., y en la parte alta la demanda es servida por la Junta de
Agua y Saneamiento (JASS) y los organismos locales (Municipalidades); el sector agrícola es atendido por
las Juntas de Usuarios: JU Chira, JU, San Lorenzo, JU Medio y Bajo Piura, JU Sechura y JU Alto Piura. El
Sector energético es operado por el Sindicato Energético S.A (SINERSA) y Electro Noroeste S.A
(ENOSA). Dentro de la infraestructura de uso agrícola se distinguen 4 sistemas: Sistema hidráulico de
San Lorenzo, Sistema hidráulico del Chira, Sistema hidráulico Medio y Bajo Piura; y el Sistema hidráulico
Alto Piura. Dentro de la Infraestructura para Abastecimiento Poblacional se encuentran las plantas de
tratamiento de agua potable de Sullana, Querecotillo, las Lomas, Nueva Planta las Lomas, Lancones, El
Arenal y Curumuy. Estos constituyen los sistemas de abastecimiento de agua que suministran a la
población dentro de la Región. Y por último, para el uso hidroenergético se consideran las centrales: Quiroz, Sicacate, el Nogal, Curumuy, Poechos I, Poechos II y la Mini Central Hidroeléctrica Sullana.
Figura 1. Las cuencas del Río Chira y Río Piura que constituyen el área del estudio.
APLICACION DEL MODELO WEAP EN EL ÁREA DE ESTUDIO
Modelo WEAP
Actualmente, el modelo WEAP está dividido por zonas de interés, que en nuestro caso corresponden a
puntos de medición de caudales que abarcan subcuencas. Cada delimitación está representada por un
“catchment”, y en algunos casos las zonas de interés están divididas por bandas altitudinales cada 500
8
metros, resultando en más de un “catchment” para cada sub-cuenca. La Figura 2, muestra una
representación visual de esta descripción en WEAP. Un “catchment” es el nombre de los objetos en el
modelo que representan área, y son definidos por características como cobertura vegetal, parámetros
físicos y datos climáticos. Los “Catchments” producen, a partir de rutinas de lluvia-escorrentía, un flujo
de agua que contribuye a los caudales. En total se cuenta con 99 “catchments” dentro de las 26 zonas de
interés identificadas para la cuenca.
El método empleado para el análisis hidrológico es el de humedad de suelo. Este método es el más
complejo de los métodos que ofrece WEAP, pero a la vez el que mejor puede representar el
comportamiento hidrológico de la cuenca, ya que hace un análisis integral de la oferta y demanda de
agua.
Figura 2. El modelo del sistema con las zonas de interés y “catchments” (puntos verdes) en WEAP.
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Análisis de la Oferta y demanda de Agua
Los componentes del balance hidrológico modelados usando el programa WEAP son
evapotranspiración, infiltración, escorrentía superficial, escorrentía sub-superficial (i.e. interflow), y flujo
base (Figura 3). WEAP requiere la entrada de datos climatológicos y de cobertura vegetal para estimar
estos componentes del balance hidrológico para cada una de las unidades espaciales básicas que tienen
que ser identificados en el modelo. Estas unidades básicas de modelación corresponden a las zonas de
captación denominadas en el modelo como catchments. Los catchments tienen que ser definidos a
través de procedimientos de delimitación de subcuencas. A través de este proceso se obtiene la
caracterización de cobertura vegetal necesaria, incluyendo el estimado de las áreas y la distribución de
cobertura vegetal dentro de cada zona de captación. Los datos climáticos requeridos para realizar la
modelación incluyen precipitación, temperatura, humedad, viento, punto de derretimiento, punto de
congelamiento, latitud, y cantidad inicial de nieve (en caso de que esta variable sea relevante).
Adicionalmente, datos de caudales en estaciones de medición son necesarios para poder comparar los
resultados del modelo y realizar calibraciones. Finalmente, en el análisis de oferta de agua es necesario
incorporar la información relativa a la infraestructura física de control y aprovechamiento existente al
interior de la cuenca.
Para complementar el balance hidrológico realizado por el modelo en sus componentes naturales e
intervenidos es importante realizar un análisis de la demanda de agua, es decir incorporar información
de todos los usos de agua dentro de la zona de estudio. (Centro de Cambio Global-Universidad
Católica de Chile, 2009)
Figura 3. Elementos hidrológicos modelados en WEAP – Método humedad de suelo
PRIMERA ETAPA: DESARALLO DEL MODELO Y CALIBRACIÓN
Mejoramiento del modelo
El procesamiento de datos se realizó en dos etapas. La primera consistió en construir el modelo y
calibrarlo, con la finalidad de tener la confianza de contar con un modelo que simule y represente los
procesos hidrológicos que en ella se dan, mediante el método de humedad de suelo que WEAP emplea.
Para lograr este reto, en la primera etapa se recopiló, sistematizo y proceso información climática, hidrométrica, de cobertura de la tierra y demandas de agua históricas y actuales.
10
El periodo de estudio abarca los años 1973 – 1991, ya que en ese rango de tiempo hay disponibilidad y
confiabilidad de datos de variables climáticas, principalmente precipitación y temperatura; y datos de
caudales. Además, se empleó otro tipo de información como: cobertura vegetal y parámetros físicos de
suelo que también intervienen en el proceso hidrológico. La primera parte del proceso consistió en
calibrar el modelo, es decir, igualar los valores de caudales modelados (valores generados por WEAP) y
observados (valores históricos tomados de estaciones de terreno), este paso es muy importante, ya que,
define la capacidad del modelo de representar la cuenca de estudio. La calibración se logra se logra
mediante un proceso de modificación de parámetros físicos dentro los “catchments, el cual es evaluado después mediante un análisis visual y estadístico.
Precipitación, humedad relativa y viento
Para representar estas variables en el modelo durante el periodo de calibración (1973 – 1991), se
construyeron mapas interpolados de las tres variables por cada mes. En el caso de precipitación, usamos
datos de 153 estaciones en la región de la cuenca Chira-Piura que tienen datos durante este periodo.
Cada estación no necesariamente tiene un registro completo, pero en cada mes, por la menos la
mayoría de las 153 estaciones tienen datos. El método de interpolación para construir un mapa 2-D de
esas estaciones fue ‘krigging’, y con cada mapa, el valor promedio dentro de cada sub-cuenca en el
modelo fue calculado para ingresar la base de datos al modelo. El mismo proceso fue realizado para
humedad relativa y velocidad de viento, pero solo se existen 13 estaciones con esos variables y el
método de interpolación en esos casos fue ‘minimum curvature’. Esos pasos están resumidos en la Figura 5.
Figura 5. Procesamiento de datos de precipitación, humedad relativa y viento
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Temperatura
Los registros históricos de temperatura (mínima, media, máxima) que existen para la región Chira-Piura
no están completos como los de lluvia, pero hay 12 estaciones ubicadas dentro de la cuenca como se
muestra en la Figura 4, que contienen registros de temperaturas promedios mensuales con datos casi completos entre 1971 – 1991.
Figura 4. Los estaciones de temperaturas históricas utilizadas en el modelo WEAP
En este caso, con los registros de temperatura promedio mensuales de las estaciones identificadas, se
generaron mapas de temperatura para toda la superficie de la cuenca, usando un método de regresión
lineal entre las temperaturas observadas en las estaciones y la altitud (msnm) de las estaciones. Por
ejemplo, en Febrero, 1975 las temperaturas medias observadas en las estaciones fueron los valores que
se observan en la Tabla 1.
Tabla 1. Temperatura media del mes de Febrero de 1975
Temperatura Media °C m.s.n.m
Arenales 9.8 3010
Chilaco 26.3 90
Chulucanas 26.6 95
Chusis 25.8 4
Esperanza 24.7 12
Huarmaca 12.7 2180
Miraflores 26.3 30
12
Temperatura Media °C m.s.n.m
Montegrande 26 27
Morropon 24.9 140
Puente Piura 27.8 45
San Miguel 26.6 29
Tejedores 26.2 230
Fuente: (CRHC CH-P, 2014)
Realizando una regresión entre las temperaturas medias observadas en las estaciones y la altitud de cada
estación (msnm) se produce una relación entre los dos variables para aplicar en toda la cuenca. En este caso, la ecuación lineal fue:
Temp °C = -0.0058*(msnm) + 26.486
n = 12 R2 = 0.97
Aplicando la ecuación al mapa de elevación digital para toda la cuenca, se tienen los mapas de temperatura como se muestra en la Figura 6. Es un ejemplo del mapa generado para Febrero de 1975.
Este método se aplicó a cada mes del periodo de calibración (1971 – 1991); se crearon mapas de
temperaturas promedio por cada paso de tiempo del modelo. Estos mapas se utilizaron para definir las
temperaturas de cada “catchment” para finalmente introducirlo a WEAP.
Figura 6. Mapa de temperatura media de toda la cuenca en Febrero 1975
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Cobertura de la tierra
En este caso, la información de cobertura se obtuvo de la Propuesta de ZEE de la Región Piura
elaborado por el Gobierno Regional el año 2012 a una escala 1:100 000. Estos datos fueron procesados
mediante procedimientos de SIG con la finalidad de reclasificar las coberturas a un nivel de detalle
menor para luego obtener la distribución espacial y el porcentaje de cada tipo de cobertura existente en
cada “catchment”. La Tabla 2, muestra el resultado de la reclasificación y la Figura 7, el mapa respectivo.
Como se puede apreciar, hay una extensión considerable de páramos (ubicados principalmente en la
cuenca Quiroz), que conforman un ecosistema cuyos suelos tienen una altísima capacidad de retención de agua y por ende juegan un papel importante en la hidrología de la Cuenca.
Tabla 2. Coberturas de tierra reclasificadas para la cuenca Chira-Piura.
Fuente: (GORE Piura, 2012)
Figura 7. Cobertura de tierra de la Cuenca Chira Piura
Cobertura Área (has)
Agricultura de Riego 246 333.5
Agricultura de Temporal 115 763.6
Bosque 134 6672.5
Matorral 1 018 071
Páramo 37 424.5
Otros 107 852.1
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Demanda agrícola
Las Juntas de Usuarios son principalmente: Chira, Medio Bajo Piura, San Lorenzo y Alto Piura y sus
comisiones correspondientes, que se muestran en la Tabla 3. Cada comisión posee un área establecida
en el PADH 2024 - 2015(Campaña chica: Agosto y Diciembre del 2014, y campaña grande entre Enero y
Junio del 2015) en la cual se siembran diversos cultivos que varían de acuerdo a la comisión. En el
modelo cada una de estas comisiones está definida por un “catchment” que representa esta demanda
agrícola. Las demandas agrícolas que no pertenecen a ninguna de las Juntas de Usuarios se presentan en la Tabla 4, todas ellas cultivan caña de azúcar para producir etanol.
Tabla 3. Juntas de Usuarios y sus comisiones correspondientes
Junta de Usuarios Comisión Área (has)
Chira
PoechosPelados 4528
DanielEscobar 4045.2
MiguelCheca 11942
Cieneguillo 3755.2
MargenDerecho 12150
MargenIzquierdo 12077.2
ElArenal 3010.3
MedioPiuraDer 3608
MedioPiuraIzq 4122
Alto Piura
Serrán 914
Malacasí 675
Bigote 2849
La Gallega 2957
Ingenio Bueno Aires 1892
Pabur 1983
Charanal 1670
Yapatera 4121
Sancor 1716
Vicus 892
Medio Bajo Piura
Medio Piura Margen
Derecha
3608
Medio Piura Margen
Izquierda
4122
Castilla – Tacalá 130
La Bruja 2470
Puyuntala 3548
Palo Parado 1458
Cumbibirá 2493
Shaz 1610
Casarana 3048
Sinchao 1326
Chato 1987
Seminario 2124
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Junta de Usuarios Comisión Área (has)
San Lorenzo
Chipillico Bajo 252
Yuscay Tablazo Alto 3343
Tejedores 2065
TJ 05 1193
San Isidro I-II 5392
Hualtaco I-II-IV 4639
Hualtaco III 1900
TG Malingas 2898
M Malingas 3109
Valle de los Incas 4216
Somate Bajo 953
Somate Alto 972
Algarrobo Valle
hermoso
3404
Chipillico Alto 2030
Quiroz Paimas 198
Totoral 950
Fuente: (CRHC CH-P, 2014)
Tabla 4. Otras demandas agrícolas dentro de la Cuenca Chira-Piura
Catchment Área (has)
COMISA 6000
Maple 10000
Caña Brava I 42000
Caña Brava II 2237
Caña Brava III 600
Fuente: (CRHC CH-P, 2014)
Parámetros de suelo
De acuerdo al método de humedad de suelo, los parámetros de suelo requeridos son: capacidad de
almacenamiento, capacidad de agua profunda, factor de resistencia a la escorrentía, conductividad en la
zona de raíces, conductividad profunda, preferencia de dirección de flujo, porcentaje de humedad en el
balde 1 (Z1), el porcentaje de humedad del balde 2 (Z2) y coeficiente de cultivo (Kc). Los cuales se
ingresa por catchment. La Tabla 5 y 6, presentan los valores utilizados por cada parámetro. Para el caso
de los “catchments” que representan una demanda agrícola, existe un Kc por cada tipo de cultivo, para
los demás “catchments” los Kc hacen referencia al tipo de cobertura. El valor de los demás parámetros
son resultado de la calibración, ya que, fueron manipulados para conseguir un buen ajuste entre los
valores de caudales observados (datos de terreno) y modelados (valores generados por WEAP),
respetando los rangos permitidos para cada parámetro.
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Tabla 5. Coeficientes de cultivo para los “catchments” agrícolas
Cultivo Coeficiente de cultivo (Kc)
Cultivo Valor
Limón 0.8
Mango 0.75
Plátano 1.05
Uva 1.05
Frutales 1.15
Caña 1.25
Pasto 0.9
Arroz 1.2
Maiz 1.2
Sorgo 1.05
Cebolla 1.05
Hortalizas 1.05
Frejol 1.05
Camote 1.15
Yuca 0.8
Flores 1
Algodon 1.17
Ají 0.8
Cultivos Permanentes por
gravedad (Limón)
0.8
Cultivos Permanente
Presurizados (Plátano)
1.05
Quinua 1.04
Chia 1
Tomate 1.15
Sandia 1
Permanente 0.8
Papaya 1
Soya 1.15
Otros 1.03
Maracuya 0.75
Marigol 1
Mani 1.5
Cacao 1.05
Suelo_descanso 0.15
Suelo_degradado 0.2
Pastos (Plátano y Pasto) 0.9
Vid 1.05
Páramos 0.5
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Cultivo Coeficiente de cultivo (Kc)
Agricultura Temporal Feb
Abr
May
Jun
Oct
Nov
Dic
1
1
0.8
0.2
0.2
0.25
0.8
Agricultura Riego Feb
Abr
May
Jun
Oct
Nov
Dic
1.2
1.2
1
0.9
0.9
0.9
0.9
Bosque Jun
Jul
Nov
Dic
1.2
1
1
1.2
Matorral May
Jun
Nov
Dic
0.8
0.7
0.7
0.8
Fuente: (FAO, 2006)
Tabla 6. Parámetros de suelo para todas las coberturas de tierra identificadas
Fuente:
1: Resultados de la calibración.
2: Basado en (Buytaert W., 2006)
Demanda poblacional
WEAP determina la demanda poblacional mediante la cantidad de población y la dotación de agua
asignada. Durante los años del modelo, se utiliza datos del Instituto Nacional de Estadística e Informática
(INEI). INEI que emplea una tasa de crecimiento a año de referencia del censo, que en nuestro caso fue
el del 2007, para determinar la cantidad de población antes y después del año de referencia del censo. La
información de dotación de agua se obtuvo de la EPS Grau y del PGRHC CHP. La Tabla 7, presenta
todas las demandas de agua existentes en la Cuenca Chira entre distritos y centros poblados.
Capacidad
de
almacena
miento
(mm)
Capacida
d de
profunda
de agua
(mm)
Factor de
resistencia
a la
escorrentía
Conductividad
en la zona de
raíces
(mm/mes)
Conductiv
idad en la
zona
profunda
Preferenc
ia de la
dirección
de flujo
Inicia
l Z1
(%)
Inicial
Z2 (%)
Todas las
coberturas y
cultivos (1)
450 900 4 400 650 0.2 30 30
Páramos(2) 300 900 8 450 650 1 30 30
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Tabla 7. Datos asociados a las demandas poblacionales
Nombre de la Demanda
Poblacional
Tasa de crecimiento (%)
(1)
Cantidad de Población
(2)
Dotación anual de agua (m3/s)
(3)
Sullana 1.44 194570 60.96
Paita 2.52 80355 114.25
Talara 0.48 119295 84.68
Sechura 2.71 67869 91.25
Piura 1.33 702976 104.76
Huarmaca 0.78 39416 60.96
Frías 0.87 23005 60.96
Rural Chira 0.37 138514 65.7
Canchaque -0.89 18053 60.96
Tunal -1.11 5115 60.96
Yamango -0.37 9978 60.96
Faique 0.04 9096 60.96
Bigote -0.59 6965 60.96
Santo Domingo -1.09 7957 60.96
Paltashaco -0.42 4289 60.96
Chalaco -0.83 921 60.96
Chulucanas 0.2 76205 60.96
La Matanza -0.11 14421 60.96
Salitral -1.01 8516 60.96
Buenos Aires 0.01 8516 60.96
Fuente: 1: (INEI, 2007)
2: (EPS – Grau, 2013) 3: (PGRHC – CHP, 2013)
Otras demandas
Están constituidas por demandas de uso piscícola e industrial que tienen un valor constante durante el
año establecido en el PADH, que es el documento donde se planifica la distribución del agua. En él se
establecen dos campañas, la campaña chica entre Agosto y Diciembre del 2014 y grande entre Enero y Junio del 2015. La Tabla 8, presenta estas tres demandas determinada para este periodo.
Tabla 8. Demandas de agua piscícola e industrial dentro de la Cuenca Chira-Piura
Nombre de la Demanda Demanda (mm3/año)
Aqua (Piscícola) 181.44
Ecoacuícola (Piscícola) 9.49
Industrial 2.53
Fuente: (CRHC CH-P, 2014)
19
Caudales
Esta información es clave para la calibración. Sin embargo, en la zona de estudio no se cuenta con un
adecuado registro histórico de aforos, Se determinó que el periodo más homogéneo y completo
corresponde de 1973 a 1991, y las estaciones que cumplen estas características son las que se muestran en la Tabla 9 y la Figura 8.
Tabla 9. Estaciones de Caudales Medios Utilizadas
Estación Nivel (msnm)
Periodo
Alamor en Saucillo 290 1972 - 1992
Ardilla 150 1972 - 1993
Barrios 298 1972 - 1993
Bocatoma Zamba 585 1972 - 2011
Carrasquillo 98 1972 - 1982
Chililique 299 1973 - 1991
El Arenal en Puente Boquerón 1194 1972 - 1993
El Ciruelo 202 1975 - 1993
Estación Vicín 272 1972 - 1993
Malacasí 128 1972 - 1992
Paraje Grande Quiroz 555 1973 - 1993
Puente Internacional Macara 408 1973 - 1993
Puente Ñacara 119 1972 - 1991
Puente Paltashaco 540 1972 - 1991
Puente Sanchez Cerro 23 1972 - 1993
Puente Santa Rosa 626 1972 - 1993
Puente Sullana 32 1972 - 1993
Canal Biaggio Arbulú (medidor) 23 1985 - 2008
San Francisco 74 1972 - 1982
San Pedro 254 1973 - 1993
Tambogrande 66 1972 - 1991
Teódulo Peña 193 1972 - 1992
Fuente: (PMGRH CH-P, 2014)
20
Figura 8. Ubicación de estaciones de caudal utilizadas para la cuenca Chira-Piura
Calibración
El proceso de calibración consistió en ajustar los parámetros físicos del modelo representando los
procesos físicos como infiltración y conductividad en respuesta a las variables climáticas de entrada de
forma similar a como la cuenca real funciona. Para esto, se realiza un análisis basado en una evaluación
visual del hidrograma (caudales simulados por WEAP) vs. el observado (caudales reales), así como, a
través de varias medidas estadísticas de desempeño, ellos incluye: la eficiencia de Nash Sutcliffe y el Bias
(sesgo). (Centro de Cambio Global-Universidad Católica de Chile, 2009).
Las Figuras 9 y 10, y la Tabla 10 muestran algunos ejemplos de la calibración realizada en dos puntos de
la cuenca, y el resultado del análisis estadístico de los mismos, que son valores aceptables en la
modelación hidrológica.
21
Figura 9. Calibración en la estación Teódulo Peña
Streamflow (below node or reach listed)
Scenario: Reference, All months (12), River: RCorrSimulado Observado (Teodulo Peña)
Jan
1973
May
1973
Oct
1973
Mar
1974
Aug
1974
Jan
1975
Jun
1975
Nov
1975
Apr
1976
Sep
1976
Feb
1977
Jul
1977
Dec
1977
May
1978
Oct
1978
Mar
1979
Aug
1979
Jan
1980
Jun
1980
Nov
1980
Apr
1981
Sep
1981
Feb
1982
Jul
1982
Dec
1982
May
1983
Oct
1983
Mar
1984
Aug
1984
Jan
1985
Jun
1985
Nov
1985
Apr
1986
Sep
1986
Feb
1987
Jul
1987
Dec
1987
May
1988
Oct
1988
Mar
1989
Aug
1989
Jan
1990
Jun
1990
Nov
1990
Apr
1991
Sep
1991
Billion L
iter
150
140
130
120
110
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
22
Figura 10. Calibración en la estación Puente Internacional Macará
Streamflow (below node or reach listed)
Scenario: Reference, All months (12), River: Río ChiraObservado(Puente Internacional Macara) Simulado
Jan
1973
Jun
1973
Nov
1973
Apr
1974
Sep
1974
Feb
1975
Jul
1975
Dec
1975
May
1976
Oct
1976
Mar
1977
Aug
1977
Jan
1978
Jun
1978
Nov
1978
Apr
1979
Sep
1979
Feb
1980
Jul
1980
Dec
1980
May
1981
Oct
1981
Mar
1982
Aug
1982
Jan
1983
Jun
1983
Nov
1983
Apr
1984
Sep
1984
Feb
1985
Jul
1985
Dec
1985
May
1986
Oct
1986
Mar
1987
Aug
1987
Jan
1988
Jun
1988
Nov
1988
Apr
1989
Sep
1989
Feb
1990
Jul
1990
Dec
1990
May
1991
Oct
1991
Tri
llio
n L
iter
1.10
1.05
1.00
0.95
0.90
0.85
0.80
0.75
0.70
0.65
0.60
0.55
0.50
0.45
0.40
0.35
0.30
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
23
Tabla 10. Resultados de la calibración en las estaciones Teódulo Peña y Puente internacional Mácara
Estación Teodulo Peña Puente Internacional Mácara
Eficiencia Nash-Sutcliffe 0.90 0.69
Sesgo -3.1 -9.8%
R2 0.85 0.84
Además de tener la confiabilidad de que el modelo represente bien el proceso hidrológico mediante el
proceso de calibración de los caudales simulados con los reales, también existe la necesidad de contar
con un modelo que estime las demandas agrícolas adecuadamente. Es importante porque esta
herramienta ya se está usando por el PECHP para generar información de distribución de agua para los
diferentes usos dentro de la cuenca. Para este fin, se calibraron también las demandas, comparando los
valores establecidos para cada comisión dentro del PADH y las generadas por WEAP, mediante la
manipulación de los umbrales de irrigación, que son parámetros que restringen o activan la irrigación
dentro del modelo. Las Figuras 11 y 12 se muestran algunos ejemplos de los resultados de la calibración
de la demanda de agua en los distritos de riego. La línea azul representa la demanda real y la línea azul la
demanda simulada.
24
Figura11. Calibración de la demanda de agua agrícola para la
comisión Sechura
Figura 12. Calibración de la demanda de agua agrícola para la comisión Medio Bajo Piura
25
SEGUNDA ETAPA: IMPLEMENTACIÓN DE LAS INCERTIDUMBRES Y ESTRATEGIAS
Se inició con la identificación y posterior implementación de incertidumbres al modelo WEAP. La Tabla
11, presenta las incertidumbres identificadas por los principales actores involucrados en la gestión del
recurso hídrico. Dentro de estas incertidumbres el clima futuro juega un papel importante, ya que, es
considerada una incertidumbre transversal a las demás, su análisis, tratamiento y consecuente
generación de escenarios climáticos identificados para la zona estuvo a cargo
al proyecto PARA–Agua.
Tabla 11. Incertidumbres Implementadas y escenarios asociados Incertidumbres
Área de Páramos
Escenario base: Corresponde al área actual de
páramos que es 46204 has, distribuida en todos los
catchments que tienen esta cobertura. (1)
Escenario de reducción: Se considera una reducción
del área actual en un 30% de manera proporcional a
todos los catchments que tienen este tipo de
cobertura.
Área agrícola
Escenario base: Corresponde al área actual agrícola
que es de 148903 has: (2)
Escenario de expansión agrícola: Corresponde al área
total bajo riego que es apta para esta actividad, a la
que le corresponde un área de 213640.6 has (3)
Cambio de tipo de cultivos
Escenario base: Corresponde al área actual destinada
al cultivo de arroz en la Junta de Usuarios de Medio y
Bajo Piura, que es de 11001.6 has. (4)
Escenario de cambio en el tipo de cultivo: Plantea
cultivar quinua en un área de: 11001.6*0.20 =2200.3
has distribuidas en las diferentes comisiones de riego
de esta Junta de Usuarios.
Crecimiento Poblacional Escenario base: Corresponde a la tasa de crecimiento
determinada para cada distrito y en algunos casos
centros poblados ubicados en la Cuenca.
Escenario de una mayor tasa de crecimiento
poblacional: Plantea duplicar la tasa de crecimiento
actual.
Cambio climático Escenario base: Corresponde a la información
climática histórica (1972 – 1992)
Escenario de cambio climático: Plantea 5 escenarios
de clima de modelos globales. (5)
Fuente:
(1): (GORE Piura, 2012)
(2 ,3 y 4): (PGRHC CH-P, 2012) (5): (Max Planck Institute for Meteorology, National Center for Atmospheric Research , 2014)
26
Una vez conocido el desempeño de la cuenca frente a la vulnerabilidad determinada por las
incertidumbres, se procedió a evaluar las estrategias a implementar. Las estrategias presentadas en la
Tabla 12 son el resultado de un proceso de refinamiento a partir de las estrategias originales propuestas
en el taller XLRM. Estas estrategias que pasaron por diversas etapas entre ellas el Taller de
Vulnerabilidad, sesión virtual y por último los resultados del Primer Taller de Desempeño. Cada una
cuenta con dos niveles de implementación para evaluar mejor el desempeño de la cuenca. Para el caso
del nivel 2 en la estrategia de forestación, reforestación, y agroforestería se determinó junto a los
especialistas del PMGRH CHP el área de forestación y reforestación a replicar de igual manera los distritos con potencial forestal ayudados de la información de la ZEE Piura.
La implementación de cada estrategia requirió contar con determinada información, que fue obtenida de
diferentes instituciones que tienen incidencia en la gestión del recurso hídrico, a las cuales también se hace referencia.
Tabla 12. Estrategias y sus niveles propuestos
Estrategia Nivel 1 Nivel 2 Nivel 2 DO
(Diferente
orden)
Proyectos de
Forestación y
Reforestación
(6 propuestas)
1. Mejoramiento y conservación de los suelos
degradados bajo el sistema de agroforestería en
la zona media y alta en el distrito de Sapillica
2. Recuperación del servicio ecosistémico de
regulación hídrica en la subcuenca Chalaco
3. Mejoramiento de los servicios hídricos en los
bosques de las comunidades de mostazas,
samanga, tapal, yanta, cujaca, tacalpo, san
bartolomè de los olleros, suyupampa, lucarqui y
predios de huamba y lagunas de canly, provincia
de Ayabaca-Piura
4. Mejoramiento y recuperación de bosques
naturales en las localidades de santa rosa de
mostazas, huiriquingue, paraguero, romeral,
espindola, santa rosa de samanga, tapal bajo,
tapal medio y luplun, distrito de ayabaca,
provincia de Ayabaca – Piura
5. Recuperación de suelos con reforestación para
mitigar los efectos del cambio climático en 36
caseríos del distrito de san miguel del faique –
San Miguel del Faique.
6. Reforestación en los caseríos de tunal, papayo,
la laguna, maray chico, mayland y uyma, en la
microcuenca del rio bigote-lalaquiz, provincia de
Huancabamba – Piura
Total = 3500 Has
Nivel 1 + Otros
distritos con
aptitud forestal.
T =10 500 Has
(Meta para el año
2025 dentro del
PGRHC CHP)
Nivel 1 + Otros
distritos con
aptitud forestal
(diferente año de
implementación)
27
Estrategia Nivel 1 Nivel 2 Nivel 2 DO
(Diferente
orden)
Meta: Mejora
en la Eficiencia
de riego*
7. Eficiencia Operativa Posible (2025)
Chira: 65 %
S. Lorenzo: 70%
Alto Piura: 70%, M&B Piura: 70%
Sechura: 70%.
Eficiencia Operativa
Optima (2035)
Chira: 81%
S. Lorenzo: 81%
Alto Piura: 81%,
Medio y Bajo Piura:
81%
Sechura: 81%.
Eficiencia
Operativa
Optima
Chira: 81%
S. Lorenzo: 81%
Alto Piura: 81%,
M&B Piura: 81%
Sechura:
81%.(diferente
año de
implementación)
Afianzamiento
del sistema de
Irrigación de
San Lorenzo
8. A partir del 2020
A partir del 2025
A partir del
2030
Afianzamiento
de la Presa
Poechos
9. 750 MM3 - A partir del 2020
750 MM3 - A partir
del 2025
750 - A partir del
2030
Fuente:
1,2 y 4: (GORE Piura, 2013)
3: (PGRHC CH-P, 2012)
En base a las estrategias presentadas en la Tabla 12, se generaron estrategias integradas, que consideran
dos niveles de implementación y un tercero basado en el nivel 2 pero con diferente orden de
implementación. Cada nivel representa el grado de alcance del proyecto, en el caso de los proyectos de
reforestación hace referencia al área a reforestar o forestar, nivel 1 menor área a comparación del nivel
2. En el caso de las eficiencia del mismo modo, el nivel 1menor eficiencia a comparación del nivel 2. Con
respecto a las presas, el nivel 1 indica un año de implementación más cercano que el nivel 2. Además,
proponen diferentes combinaciones y están evaluados en los 3 horizontes de tiempo establecidos en el PGRHC CHP (Corto, mediano y largo plazo).
Las Tablas 13, 14 y 15 muestran estas diversas opciones en consideración.
Tabla 13.Estrategias Integradas – Nivel 1
Plazo Estrategias Integradas (Nivel 1)
Corto (2020)
Estrategia
Integrada
1
Forestación y
reforestación
(2020)
Vilcazán (2020)
Mediano (2025)
Estrategia
Integrada 2
Forestación y reforestación
(empieza en 2020)
Vilcazán (2020) Mejora en la eficiencia (2025)
28
Tabla 14. Estrategias Integradas – Nivel 2
Plazo Estrategias Integradas (Nivel 2)
Corto (2020)
Estrategia Integrada 3
Forestación y
reforestación
(2025)
Mediano (2025)
Estrategia Integrada 4
Forestación y
reforestación (2025)
Vilcazán (2025)
Largo
(2030)
Estrategia
Integrada 5
Forestación y
reforestación (2025)
Vilcazán (2025) Mejora en la
eficiencia de riego (2035)
Tabla 15. Estrategias Integradas – Nivel 2 – Diferente orden
Plazo Estrategias Integradas (Nivel 2) –
Diferente Orden
Corto
(2020)
Estrategia
Integrada 6
Mejora en la
eficiencia de riego (2020)
Mediano (2025)
Estrategia Integrada 7
Mejora en la
eficiencia de riego
(2020)
Forestación y
reforestación
(2025)
Largo
(2030)
Estrategia Integrada 8
Mejora en la
eficiencia de riego (2020)
Forestación y
reforestación (2025)
Vilcazán (2035)
La estrategia del Afianzamiento de Poechos se analizó de forma independiente con la finalidad de
conocer sus efectos particulares. Esta es considerada una alternativa que logrará grandes beneficios con
respecto a la gestión de los Recursos Hídricos dentro de la Cuenca Chira-Piura. Esta Estrategia Integrada propone diferentes opciones de inicio de operación de la presa presentadas en la Tabla 16.
Tabla 16. Estrategia independiente: Afianzamiento de la presa Poechos
Afianzamiento de la Presa Poechos
Estrategia Integrada 9: Poechos: Corto Plazo 2020
Estrategia Integrada 10: Poechos: Mediano Plazo 2025
Estrategia Integrada 11: Poechos: Largo Plazo 2030
La implementación de las estrategias en WEAP se realiza mediante “Key assumptions” vinculados a la
programación de scripts que corren el modelo para las diferentes combinaciones de incertidumbres y
estrategias. Para poder visualizar las variables usadas, se entra a la ventana de “Data”, se escoge el
catchment u objeto donde se ha implementado la estrategia, y el escenario “Referencia” en la parte
superior de la ventana y de esta forma se encuentran las siguientes expresiones. En siguiente tabla, se
29
muestran como ejemplo la lógica de las expresiones utilizadas para la implementación de las estrategias en algunos catchments.
Dentro de la programación:
“If”, Expresa una condición: “Si”
“,”: Entonces
Key\Estrategia\”Nombre de la estrategia”: Indica la ruta de la ubicación de la estrategia dentro del “Key assumption”
Es aquí donde se puede manipular el valor del “Key Assumption”. Colocamos “0” si se quiere mantener
desactivada la estrategia, y “cualquier otro valor” si se quiere activarla.
Cada estrategia integrada se analizó de manera independiente en WEAP. A continuación, en la Tabla 17 se muestra a manera de ejemplo la implementación de la primera Estrategia Integrada.
Tabla 17. Key Assumptions asociadas a la implementación de Estrategia Integrada I
Estrategia Integrada 1: Forestación y
reforestación + Vilcazán
Expresión asociada al Key Assumption
- Mejoramiento y conservación de los suelos
degradados bajo el sistema de agroforestería en
la zona media y alta en el distrito de Sapillica.
- Recuperación del servicio ecosistémico de
regulación hídrica en la subcuenca Chalaco.
Catchment: Chip_3000_3500
Dato: Area
If(Key\Estrategias\Agroforest = 0, 87.44, 84.22)
Si a la estrategia de agroforestería se le asigna un
valor de “0”, la cobertura de matorral que es a la
que se reemplaza por el área agroforestada,
considerará 87.44% del área del catchment; y si
no, considerará 84.22 % de este. La diferencia:
3.22% corresponde a la nueva área agroforestada.
Catchment: TPPI_0_2500
Dato: Area
If(Key\Estrategias\Reforestacion = 0, 55.38, 50.5)
Si a la estrategia de agroforestería se le asigna un
valor de “0”, la cobertura de matorral que es a la
que se reemplaza por el área agroforestada,
considerará 55.38% del área del catchment; y si
no, considerará 50.5 % de este. La diferencia: 4.88% corresponde a la nueva área reforestada.
- Afianzamiento del sistema hidráulico de la
irrigación San Lorenzo (Construcción de la
presa Vilcazán)
Presa Vilcazán
Dato: Capacidad de almacenamiento
If(Key\Estrategias\Reservorio1 = 0, 0, If(Year <
30
Estrategia Integrada 1: Forestación y reforestación + Vilcazán
Expresión asociada al Key Assumption
2020, 0, 120))
Si a la estrategia del reservorio se le asigna un
valor de “0”, entonces la capacidad de
almacenamiento de la presa es cero; y si no, a
partir del año 2020 que es el año de inicio de
operación de la presa, tendrá 120 mm3
almacenables.
Fuente: Basado en (Gobierno Regional Piura, 2013)
En el caso de la estrategia integrada del Afianzamiento de la Presa Poechos, la implementación se
desarrolló como se muestra en la Tabla 18, que de igual manera representa la lógica empleada para la implementación de la estrategia integrada 10 en WEAP.
Tabla 18. Key Assumptions asociadas a la implementación de Estrategia Integrada 10
Estrategia 10 Expresión asociada al Key Assumption
Afianzamiento de la Presa Poechos
Presa Poechos
Dato: Capacidad de almacenamiento (Ver
expresión en el modelo)
Si a la estrategia del reservorio se le asigna un
valor de “0”, entonces la capacidad de
almacenamiento de la presa es cero; y si no, a
partir del año 2025 que es el año propuesto para
la elevación del dique, Poechos contaría con 750 mm3.
*Siguiendo la misma lógica se implementaron las otras estrategias que proponen diferentes años de inicio de operación de la presa.
CONCLUSIONES
Se cuenta con un modelo WEAP para cuenca Chira-Piura que es capaz de representar el proceso
hidrológico de la cuenca mediante el método lluvia-escorrentía (humedad de suelo). Este es un modelo
calibrado con representaciones del suministro y demanda de agua para la región de Piura, construido
dentro del proceso de Apoyo a las Decisiones Robustas de PARA-Agua. Este modelo incluye escenarios
de incertidumbre que permiten conocer el desempeño de la cuenca frente a diferentes factores
externos de los cuales los actores y tomadores de decisión no tienen control, como son: el clima, la
expansión agrícola, los cambios en el tipo de cultivo, el área de páramos y el crecimiento poblacional
31
identificadas para la cuenca. Estas incertidumbres determinaron la vulnerabilidad, y fue el diagnóstico
utilizado para guiar la identificación de las estrategias de adaptación al cambio climático del proyecto.
Actualmente, existen otras utilidades derivados de los resultados de modelo que están apoyando en la
elaboración de herramientas de gestión, como es el caso del PADH, que planifica la distribución de agua a nivel multisectorial.
Por otro lado, el enfoque de estrategias integradas y su implementación en WEAP, sumado a otros
resultados del modelo, ofrece a los gestores y tomadores de decisión una amplia gama de posibilidades
e información que tienen la capacidad de sustentar actividades relacionadas a la planificación y gestión de
los recursos hídricos; y su vez contribuye en la identificación de aquellas estrategias financiables por fondos, todo esto en un contexto de cambio climático.
El modelo WEAP de Chira-Piura asociado al presente documento se encuentra en el folder
Model_Piura_31Mar_2015.zip entregado. Una descripción de cómo acceder dicho zip folder se incluye en el Anexo 1 en inglés.
32
BIBLIOGRAFÍA
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agua de los cultivos. Roma.
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Lorenzo. Piura.
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PMGRH (Proyecto de Modernización de la Gestión de los Recursos Hídricos). (2014). Piura.
35
U.S. Agency for International Development
PARA-Agua Project
Calle Miguel Dasso 134-Ofic. 702
San Isidro
Lima, Peru
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