EVALUACIÓN DE LA PRECIPITACIÓN DISTRIBUIDA EN LA CUENCA KATARI BASADO EN TECNOLOGÍA SATELITAL Y PRODUCTOS DERIVADOS

Abstract

La medición de la precipitación espacial, en alta resolución, es una variable crucial en la modelación hidrológica de cuencas, pero debido a las limitantes con respecto a la cantidad y distribución de pluviómetros, se hace necesario la generación de datos utilizando productos satelitales de precipitación. Para este estudio se usaron los productos: GSMaP, CHIRPS y GMET, cada uno con una resolución espacial y temporal diferente. El área de estudio es la cuenca Katari, al noreste de la ciudad del Alto y presenta alturas entre los 3 800 a 5 200 m.s.n.m. El periodo temporal seleccionado fue 2000 – 2016 y pare ello se realizó un análisis comparativo divido en subcuencas, donde se emplearon dos niveles comparativos: una comparación entre productos de precipitación base (GSMaP, CHIRPS y SENAMHI) y una comparación entre “GS-Katari”, un producto combinado por el método de ajuste iterativo entre GSMaP y SENAMHI, y “GMET”, un producto combinado a través de métodos estocásticos entre SENAMHI y CHIRPS. Inicialmente se demostró que, tanto GSMaP como CHIRPS presentan una sobrestimación de sus intensidades de precipitación con respecto a los datos de tierra, sin embargo, aparentemente presentan una excepción al acercarse al Lago Titicaca. Posteriormente, se realizó 5 iteraciones de ajuste para obtener el producto combinado GS-Katari, este producto ajustado presenta intensidades de precipitación que tienden a la subestimación con rangos menores al 10% del valor medido en tierra. Posterior a la generación del producto, se analizó los datos de precipitación entre GMET y el producto combinado y se comprobó que GMET presenta una sobrestimación con respecto a SENAMHI, pero en el área cercana al Lago Titicaca, se observa que GMET presenta una subestimación similar a CHIRPS y GSMaP con respecto a las intensidades de SENAMHI. Los resultados del presente artículo buscan proporcionar datos con una mayor resolución espacial e intensidades de precipitación más procesadas con el fin de generar modelos hidrológicos con menos incertidumbres, con el fin de gestionar de mejor manera los recursos hídricos para la zona.