Piura es una región que se ha visto continuamente afectada por el Fenómeno El Niño. Por ello, profesores de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Piura han creado una herramienta estadística para predecir el comportamiento de los ríos chira y Piura, en sus diferentes puntos de su cuenca.
Por Betsy Salazar. 23 mayo, 2022. Publicado en Suplemento Semana, El Tiempo, el 22 de mayo del 2022.
“Modelación hidrológica de los caudales de los ríos Chira y Piura: Evaluación de la red hidrometereológica actual y elaboración de una herramienta de predicción”, es el proyecto que ha desarrollado un equipo de investigadores de la Facultad de Ingeniería, liderado por el doctor Jorge Reyes, junto con la magister Marina Farías y los doctores Isabel González e Ismael Sánchez. Participó también el Instituto Regional de Apoyo a la Gestión de los Recursos Hídricos (Irager). Fue financiado por el Concytec, a través de Prociencia, y con la colaboración del Banco Mundial; y, se ejecutó gracias al convenio suscrito con el Senamhi.
El objetivo ha sido desarrollar modelos estadísticos de predicción, implementados en un paquete informático que se ejecuta en tiempo real en el centro de cálculo de la UDEP. Esta aplicación informática constituirá una herramienta importante para la región Piura, afectada por comportamientos extremos de los ríos, debido a fenómenos climáticos como El Niño.
El porqué de la investigación
Durante la presentación de los resultados del proyecto, Jorge Reyes señaló que los objetivos generales se basaron en el desarrollo de modelos estadísticos para la predicción a corto plazo (28,48,72 horas) de los caudales de avenida de los ríos Chira y Piura, que garanticen la calidad de la información empleada en la predicción; y, elaborar un paquete informático para obtener de manera automática las predicciones, a las que pudieran tener acceso entidades como el Proyecto Chira-Piura, el Gobierno Regional, el Centro de Operaciones de Emergencia Regional, el Irager y los usuarios particulares de la región.
Por otro lado, afirmó que no existe un nivel de agua único para un determinado caudal porque depende del nivel del fondo, el cual es variable según las condiciones del agua abajo del río y de una excesiva producción de sedimentos de la cuenca.
En ese sentido, es fundamental que las estaciones de medición de caudales, niveles de agua y velocidades también dispongan de medición del fondo del cauce para poder predecir los niveles de agua ante avenidas, así como para predecir el transporte de sedimentos y, por lo tanto, conocer el nivel del fondo que interviene la pendiente energética del río.
Mejoras en la red de estaciones hidrometeorológicas
Marina Farías, profesora de la facultad y coinvestigadora del proyecto, refirió que para la ejecución de este proyecto se realizó una guía de evaluación de la red hidrometeorológica, basada en estándares de la Organización Meteoreológica Mundial. De este análisis, se ha propuesto que en la red pluviométrica se reactiven las estaciones Huara de Veras, Suyo y Talaneo, las cuales han funcionado en la década de los 70 y 80, para que se retomen las mediciones, y se cree una nueva estación en la quebrada Pilares. Además, en la cuenca de Piura se detectó la necesidad de tener dos estaciones pluviométricas nuevas: Geraldo y Maray.
En el caso de la red hidrométrica, los investigadores indican que se deben reactivar cuatro estaciones (Puente Venados, Los Encuentros, Chililique y Puente Paltashaco) y crear cuatro nuevas estaciones (Samán, Lancones, Vilcazán y Maray).
Modelos estadísticos para la predicción de los caudales
La información en la que se basan los modelos se obtiene de las estaciones pluviométricas que miden lluvias; e hidrométricas que miden niveles, operadas por el Senahmi; a las que se puede acceder en tiempo real. Además, se utilizan datos proporcionados por el Proyecto Especial Chira-Piura de los caudales en las estaciones Ardilla (Chira) y Los Ejidos (Piura).
En cuanto a los modelos de predicción de caudales en la cuenca del río Chira, el doctor Ismael Sánchez explicó que se usaron los modelos univariantes que sirven para hacer predicciones de una variable en función de patrones similares pasados.
Con este método se pudo comprobar que, aunque las lluvias son un fenómeno fuertemente estacional, los periodos de lluvias no se producen exactamente en los mismos intervalos de año. Sin embargo, sí hay patrones que se repiten de forma frecuente; es decir, cuando termina un periodo de lluvias, el caudal no cae drásticamente sino de forma suave por el fenómeno de escorrentía.
Otro patrón es que cuando inicia un periodo con lluvias fuertes, el caudal aumenta con una pendiente pronunciada muy similar.
Para predecir el caudal en Los Ejidos (Piura), la doctora Isabel González indicó que se usaron los modelos multivariantes y univariantes capaces de modelar relaciones no lineales entre variables. La construcción de estos modelos se realizó con la información de 13 estaciones de Senamhi y la estación de Los Ejidos que mide el Proyecto Especial Chira-Piura.
Los modelos multivariantes aventajaron a los univariantes con una mejor capacidad de predicción; siendo las variables más significativas el mismo caudal en Los Ejidos, con cierto retardo, y los niveles. En el caso de las precipitaciones, solo un grupo de estaciones aportan información significativa para predecir el caudal.
González resaltó que, si bien estas predicciones son precisas e indispensables, solo predicen el caudal esperado, por lo que es necesario que para implementar un sistema de alerta en la ciudad se complemente con un estudio de fondo del río para que se sepa si el caudal esperado supone un riesgo de desborde o no.
Actualmente, los modelos de predicción propuestos se encuentran implementados en un servidos de la UDEP al que llega toda la información que registra el PECH y el Senmahi.
