Capítulo 3

Análisis pluviométrico

La precipitación es uno de los procesos meteorológicos más importantes para la hidrología, y junto a la evaporación constituyen la forma mediante la cual la atmósfera interactúa con el agua superficial en el ciclo hidrológico del agua.

El objetivo de analizar la pluviometría es cuantificar los diferentes niveles de pluviosidad en cada una de las subcuencas a analizar para relacionarlos con su capacidad de producción de escorrentía.

Para realizar el análisis pluviométrico se contó con los datos de 22 estaciones ubicadas dentro y fuera de lo que se ha definido como Cuenca Alta del Río Quiroz. Muchas de estas estaciones han tenido datos incompletos, los que han sido rellenados mediante interpolación con estaciones vecinas con un régimen pluviométrico semejante. Cuando se han encontrado años que tienen más de cinco meses incompletos, se ha calculado el valor de la precipitación anual acumulada.

Una vez que se han tenido los datos completos de todas las estaciones, se ha analizado la consistencia de los datos utilizando el método de Curvas Doble Acumuladas. De esta forma, se han corregido los datos de precipitación y se han obtenido valores que se estiman confiables.

3.1 Red pluviométrica

Para el estudio, se dispuso de información proveniente de un total de 22 estaciones, localizadas en la cuenca del Río Quiroz y en las cuencas aledañas al área de estudio: Chipillico, Macará y Piura. De estas 22 estaciones, 17 están ubicadas dentro de la Cuenca

38

Alta del Río Quiroz y 5 se encuentran fuera, por lo que se consideran como estaciones auxiliares.

La red pluviométrica analizada está conformada por estaciones de diferente tipo:

• 1 es meteorológica agrícola ordinaria (MAO) • 2 son climatológicas ordinarias (CO) • 13 son pluviométricas-pluviográficas (PLU-PG) • 5 son pluviométricas (PLU) • 1 es pluviométrica total (PLUT)

Las características y ubicación de estas estaciones se pueden ver en la Tabla 3.1 y en el Mapa U-04 del Anexo Mapas, respectivamente.

Tabla. 3.1 Estaciones pluviométricas empleadas en el estudio.

Estación Provincia Distrito Cuenca Latitud S

Longitud W Categoría

Ania Cabuyal Ayavaca Ayavaca Quiroz 04°51' 79°29' PLU

Aranza Ayavaca Ayavaca Quiroz 04°51' 79°59' PLU-PG Ayavaca Ayavaca Ayavaca Quiroz 04°38' 79°43' MAO Laguna Seca Ayavaca Ayavaca Quiroz 04°53' 79°29' PLU Lagunas Arrebiatadas Ayavaca Ayavaca Quiroz 04°45' 79°28' PLUT

Montero Ayavaca Montero Quiroz 04°38' 79°50' PLU-PG Nangay de Matalacas Ayavaca Pacaypampa Quiroz 04°52' 79°46' PLU-PG

Nva. Nac. Aranza Huancabamba Huancabamba Quiroz 04º56’ 79º27’ PLU-PG

Olleros Ayavaca Ayavaca Quiroz 04°42' 79°39' PLU-PG Pacaypampa Ayavaca Pacaypampa Quiroz 04°59' 79°40' PLU-PG Palo Blanco Ayavaca Pacaypampa Quiroz 05º03’ 79º38’ PLU-PG Paraje Grande Ayavaca Paimas Quiroz 04°37' 79°54' PLU

San Juan de los Alisos Ayavaca Pacaypampa Quiroz 04°58' 79°32' PLU-PG

Sausal Culucán Ayavaca Ayavaca Quiroz 04°45' 79°46' CO

Talaneo Huancabamba Huancabamba Quiroz 05°03' 79°33' PLU-PG Tapal Ayavaca Ayavaca Quiroz 04°46' 79°33' PLU-PG Tipulco Ayavaca Ayavaca Quiroz 04°42' 79°34' PLU Estaciones Auxiliares Arenales Ayavaca Frías Chipillico 04°55' 79°51' CO Arrendamientos Ayavaca Lagunas Chipillico 04°50' 79°54' PLU-PG

Las Pircas Ayavaca Frías Chipillico 04°48' 79°48' PLU Pasapampa Huancabamba Huancabamba Piura 05°07' 79°36' PLU-PG Tacalpo Ayavaca Ayavaca Macará 04°39' 79°36' PLU-PG

39

3.2 Período de análisis

Para realizar el análisis de la información, es necesario primero determinar un período común de análisis a todas las estaciones. Con esta finalidad se realizó la Tabla 3.2, en la que se observa cuándo fueron instaladas las estaciones y cuándo dejaron de operar.

Es importante señalar, que todas las estaciones, excepto Paraje Grande, fueron manejadas por la Dirección Ejecutiva del Proyecto Especial Chira-Piura (DEPECHP) desde su instalación hasta el 31 de enero de 1993, fecha en que fueron transferidas al Servicio de Meteorología e Hidrología (SENAMHI). Este organismo, decidió no seguir operándolas, por este motivo no se tienen datos de precipitación a partir de entonces.

Cabe resaltar que la estación de Paraje Grande sigue siendo operada por la DEPECHP, pero solo registra datos de los meses lluviosos.

Tabla. 3.2 Operación de estaciones pluviométricas.

Estación Entidad encargada

Fecha de instalación

Fecha que deja de operar

Transferencia al SENAMHI

Ania Cabuyal DEPECHP 01/12/1973 09/1993 √ Aranza DEPECHP 01/11/1962 03/1993 √ Ayavaca DEPECHP 01/12/1962 06/1997 √ Laguna Seca DEPECHP 01/03/1968 08/1994 √ Lagunas Arrebiatadas DEPECHP 01/12/1972 01/01/1992 √ Montero DEPECHP 01/08/1968 √ Nangay de Matalacas DEPECHP 01/09/1963 √ Nva. Nac. Aranza DEPECHP 01/12/1970 √ Olleros DEPECHP 01/11/1962 √ Pacaypampa DEPECHP 01/08/1963 Palo Blanco DEPECHP 01/11/1971 √ Paraje Grande DEPECHP 01/09/1972 01/05/1993 √ San Juan de los Alisos DEPECHP 01/11/1963 01/01/1990 √ Sausal de Culucán DEPECHP 01/11/1962 √ Talaneo DEPECHP 01/01/1968 √ Tapal DEPECHP 01/12/1973 √ Tipulco DEPECHP 01/11/1962 √ Estaciones auxiliares Arenales DEPECHP 01/01/1968 01/04/1991 √ Arrendamientos DEPECHP 01/01/1971 √ Las Pircas DEPECHP 01/10/1972 √ Pasapampa DEPECHP 01/10/1963 √ Tacalpo DEPECHP 01/12/1970 √

De la tabla 3.2 podemos concluir que:

• Sólo cuatro estaciones tienen registro completo en 1963 y no se podrían establecer relaciones para rellenar las demás.

• Ocho estaciones tienen datos a partir de 1964. Las demás estaciones tienen datos a partir de 1972-1973.

• De las 22 estaciones analizadas, 17 cuentan con todos los datos desde 1972. • Catorce estaciones tienen sus datos completos hasta 1993; el resto están

incompletas.

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Por estos motivos, se decidió considerar como período de análisis, los años comprendidos entre 1972 y 1993, usándose un período de análisis de 22 años.

3.3 Ampliación y relleno de estadísticas pluviométricas

Es esencial que intervengan el máximo número de estaciones pluviométricas con el máximo periodo de registro posible, para determinar con mayor precisión la precipitación media en cada subcuenca. Por ello, es necesario establecer métodos que permitan rellenar y ampliar los registros pluviométricos disponibles. En el apartado 1.3.1.2 se han expuesto diversos métodos. El empleado en este caso ha sido el de las correlaciones con estaciones vecinas, por tratarse, en general, de una zona montañosa y por ser un método que pondera las precipitaciones de acuerdo al coeficiente de correlación obtenido.

En la aplicación del método de correlación se debe tener en cuenta que cuando faltan datos de entre uno y cinco meses de un año, es posible hallar los valores de precipitación mensual faltantes; sin embargo, cuando faltan datos de seis o más meses de un mismo año, ya no será conveniente hallar los valores de precipitación mensual, sino el valor de precipitación anual.

Por ejemplo, la estación auxiliar de Arrendamientos no tenía completos los años 1992 y 1993, sin embargo, debido a que solo tenía registro de 6 meses de cada año (Anexo A-01), no se fue posible realizar un relleno mensual, por lo que se hizo un relleno anual. Con este fin, se correlacionó con las estaciones de Arenales y Nangay de Matalacas, por encontrarse geográficamente más cercanas (Fig. 3.1) y tener completos los registros de 1992 y 1993.

Fig. 3.1 Correlación de Arrendamientos con Nangay de Matalacas y Arenales

Para hallar el coeficiente de correlación, teniendo los datos de las tres estaciones y cuidando que en Arenales y en Nangay de Matalacas existan los datos de precipitación anual de 1992 y 1993, se hizo un gráfico en el programa Microsoft Excel (Figura 3.2), donde en el eje “x” está representada la precipitación mensual en Arrendamientos, y en el eje “y” la precipitación mensual de las estaciones con que se va a correlacionar (sin considerar los años 1992 y 1993). Al trazar la línea de tendencia de cada serie, es posible obtener el cuadrado del valor del coeficiente de correlación; R2 (Figura 3.2). Cuanto más cercano sea este valor a 1, existirá una mejor correlación entre las estaciones de la serie, obteniéndose valores más confiables.

41

R2 = 0.9991

R2 = 0.999

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000

Estación a rellenar

Esta

cion

es c

on in

form

ació

n

ARENALES

NANGAY DEMATALACAS

Fig. 3.2 Coeficiente de correlación

Por lo tanto, tomando como PA y PB el valor de la precipitación acumulada en Arenales y Nangay de Matalacas, respectivamente, como rXA y rXB el coeficiente de correlación entre Arrendamientos con Arenales y Sangay (Tabla 3.3); y reemplazando estos valores en la ecuación 1.9 obtendremos una precipitación anual acumulada en Arrendamientos, para el año1992, de 885.28 mm. De la misma forma, se realizan los cálculos para hallar la PAacum para 1993, obteniéndose un valor de 812.88 mm.

Tabla. 3.3 Coeficientes de Correlación para Arrendamientos

Estación PA acum 1992

PA acum 1993 Coeficiente de correlación (r)

Arenales 1042.9 896.6 0.99955 Nangay de Matalacas 727.62 729.1 0.9995

Así como se ha realizado el relleno de los datos faltantes en la estación de Arrendamientos, se ha realizado con cada una de las estaciones; todo este procedimiento se puede observar en el Anexo A-01.

3.4 Consistencia y ajuste de la información

Con la finalidad de determinar la consistencia de la información pluviométrica disponible y rellenada, se realizó el análisis de doble masa, explicado en el apartado 1.3.1.4. El primer paso para realizar este análisis es determinar el Patrón de precipitaciones anuales (PPA) y luego, en base a este patrón, corregir los datos restantes.

3.4.1 Determinación del Patrón de Precipitación Anual

Para determinar la consistencia de una serie de datos, se debe contar con un patrón definido en base a lo datos disponibles más confiables. Debido a que no se tienen antecedentes en los que se indique la calidad de los datos de cada una de las estaciones, se decidió considerar en un inicio que todas han sido correctamente observadas. Por este motivo, se consideró como Patrón de precipitaciones anuales (PPA) al promedio de todas las 22 estaciones en análisis, para de esta forma, ver qué estaciones han sido mejor observadas.

42

R2 = 0.9984

R2 = 0.9986

R2 = 0.9801

R2 = 0.989

R2 = 0.9641

R2 = 0.9373

R2 = 0.9746

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

0 5000 10000 15000 20000 25000

PPA acum. (mm)

Prec

ipita

ción

Acu

m. (

mm

)

Pasapampa Arenales Nva.Nac. Lag. Seca Lag. Arreb. Ayabaca Aranza

R2 = 0.9918

R2 = 0.9977

R2 = 0.9986

R2 = 0.9953

R2 = 0.9943

R2 = 0.9737

R2 = 0.9985

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

0 5000 10000 15000 20000 25000

PPA acum. (mm)

Prec

ipita

ción

Acu

m. (

mm

)

Pircas Montero Paraje Grande Palo Blanco Pacypampa Nangay Ania

R2 = 0.9976

R2 = 0.9943

R2 = 0.9925

R2 = 0.9844

R2 = 0.9633

R2 = 0.9912

R2 = 0.999

R2 = 0.9968

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

0 5000 10000 15000 20000 25000

PPA acum. (mm)

Prec

ipita

ción

Acu

m. (

mm

)

Tipulco Tapal Talaneo Tacalpo Sausal San Juan de los A Olleros Arrendamiento

(a)

(b)

(c)

Fig. 3.3 Determinación del PPA

43

En la Figura 3.3, se puede observar el comportamiento de cada una de las estaciones respecto al PPA calculado. De la Figura 3.3 (a) se puede concluir que las estaciones de Tapal y Sausal de Culucán han sido mal observadas, mientras que de la Figura 3.3 (b) vemos que Paraje Grande es la estación que presenta mayores discrepancias. Finalmente, en la Figura 3.3 (c) vemos que las estaciones de Nueva Naciente de Aranza, Laguna Arrebiatada, Laguna Seca y Aranza, no son consistentes.

Sin considerar las estaciones anteriormente mencionadas, se realizó un segundo cálculo del PPA. En las Figuras 3.4 (a) y 3.4 (b) se puede observar que las estaciones inconsistentes son: Tacalpo, San Juan de los Alisos, Las Pircas, Montero, Pacaypampa, Talaneo, Arenales y Tipulco.

Fig. 3.4 Determinación del PPA, considerando 15 estaciones

R2 = 0.9936

R2 = 0.9983

R2 = 0.9985

R2 = 0.996

R2 = 0.9943

R2 = 0.9991R2 = 0.9994

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000

PPA acum. (mm)

Prec

ipita

ción

Acu

m. (

mm

)

Pircas Montero Ayabaca Palo Blanco Pacypampa Nangay Ania

R2 = 0.9981

R2 = 0.9941

R2 = 0.9924

R2 = 0.9982

R2 = 0.9893R2 = 0.993

R2 = 0.9994

R2 = 0.9966

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000PPA acum. (mm)

Prec

ipita

ción

Acu

m. (

mm

)

Tipulco Pasapampa Talaneo Tacalpo Arenales San Juan de los A Olleros Arrendamiento

(a)

(b)

44

R2 = 0.9992

R2 = 0.9989

R2 = 0.9976

R2 = 0.999

R2 = 0.9997

R2 = 0.9977

R2 = 0.9992

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000

PPA acum. (mm)

Prec

ipita

ción

Acu

m. (

mm

)

Pasapampa Palo Blanco Nangay Ania Olleros Arrendamiento Ayabaca

Considerando el promedio las 7 estaciones restantes, se realizó un tercer cálculo del PPA. En la Figura 3.5 se puede observar que las estaciones mal observadas son: Arrendamiento, Palo Blanco y Pasapampa.

Fig. 3.5 Determinación del PPA, considerando7 estaciones Finalmente, podemos concluir que las estaciones más representativas de la cuenca son: Ania Cabuyal, Ayavaca, Nangay de Matalacas y Olleros. Del promedio de estas estaciones representativas se obtuvo el Patrón de precipitaciones anuales (Tabla 3.4).

Tabla. 3.4 Patrón de precipitaciones anuales (PPA)

Ania

Cabuyal Ayavaca Nangay de Matalacas Olleros PPA

1972 1192.8 1394.9 579.0 820.4 3987.1 1973 1623.0 1465.5 622.4 1010.4 4721.3 1974 1376.7 988.0 445.9 795.0 3605.6 1975 1397.7 1651.7 677.8 1177.6 4904.1 1976 1358.9 1415.2 442.7 913.5 4130.3 1977 1141.3 1181.4 530.9 991.1 3844.7 1978 767.8 519.5 278.7 431.5 1997.5 1979 1012.9 1173.2 447.2 699.9 3333.2 1980 1032.5 853.4 347.2 637.7 2870.8 1981 1068.8 1085.2 433.0 746.4 3333.4 1982 1185.4 1261.2 479.7 877.1 3803.4 1983 1530.8 2457.1 717.6 1522.0 6227.5 1984 1453.5 1807.9 688.3 1306.1 5255.8 1985 903.9 599.1 270.9 366.5 2140.4 1986 1133.1 1079.8 472.1 797.0 3482.0 1987 1040.5 1111.4 418.2 717.2 3287.3 1988 1072.9 1110.3 394.9 752.8 3330.9 1989 1272.9 1649.6 509.6 842.5 4274.6 1990 1152.5 1071.8 305.7 797.7 3327.7 1991 1066 977.6 384.6 623.6 3051.8 1992 981.3 1129.1 727.6 1116.6 3954.7 1993 1472.4 1950.3 729.1 1227.2 5379.1

45

y = 0.2525x - 1013.2

y = 0.2317x

0

5000

10000

15000

20000

25000

0 20000 40000 60000 80000 100000

PPA (mm)

Prec

ip. A

cum

. (m

m)

1984-1992

1972-1983

Corrección

1993

3.4.2 Consistencia de la información

Este análisis se realiza para comprobar si los datos con los que se cuenta, en este caso, valores anuales de precipitación, han sido bien observados, ya que pequeños cambios en la ubicación de la estación meteorológica, exposición e instrumentación pueden producir variaciones en la precipitación captada. Usando el PPA calculado en el apartado anterior se han corregido los datos de las 18 estaciones que no son consistentes (Anexo A-02).

Para corregir los datos se ha comparado este PPA acumulado con las precipitaciones anuales acumuladas de cada una de las estaciones. La acumulación se realiza del año más reciente al más antiguo. Si la línea obtenida de graficar estas variables tiene la misma pendiente, querrá decir que los datos son consistentes y por tanto no deben ser corregidos. Sin embargo, si la línea presenta quiebres, los datos deben ser corregidos, para obtener un registro consistente y confiable (ver Anexo A-03).

Por ejemplo, para ajustar la información de la estación de Pacaypampa, se graficó (Figura 3.6) el Patrón de Precipitaciones Anuales acumuladas, en el eje de las abscisas vs la precipitación anual acumulada de Pacaypampa, en las ordenadas. De este gráfico se puede observar que la línea presenta un quiebre en el año 1983, pudiendo determinarse que desde 1984 hasta 1992 los datos siguen una misma tendencia, que por ser la más reciente será la que se usará para la corrección de los datos. En el período 1972 – 1983 los datos siguen una tendencia diferente, por lo que deberán ser corregidos tomado como base la ecuación de la recta definida por el periodo 1984-1992.

Fig. 3.6 Curvas dobles acumuladas para el análisis de consistencia de la estación de Pacaypampa

En la tabla 3.5 es posible observar resaltado en negrita, los años que no han sido consistentes y por tanto han debido ser corregidos usando la pendiente definida por los últimos años de observación. Además, es importante observar que en el año 1993 sucede algo muy particular, pues el dato de este año no se ajusta a ninguna de las dos rectas; esto podría deberse a muchos factores, como por ejemplo: mala lectura del instrumento, error al escribir los valores, etc. Por este motivo, el año 1993 también debió ser modificado, calculándose el nuevo valor usando el periodo 1984-1992 como referencia.

46

Tabla. 3.5 Análisis de consistencia de la estación de Pacaypampa

PPA Precipitación en Pacaypampa Acum. Anual Acum. Anual Correcc. Reg.

1972 84243.1 3987.1 20113.7 830.3 19519.1 923.8 1973 80256.0 4721.3 19283.4 1302.5 18595.3 1093.9 1974 75534.7 3605.6 17980.9 759.1 17501.4 835.4 1975 71929.1 4904.1 17221.8 1260.2 16666.0 1136.3 1976 67025.0 4130.3 15961.6 998.0 15529.7 957.0 1977 62894.7 3844.7 14963.6 990.9 14572.7 890.8 1978 59050.0 1997.5 13972.7 592.4 13681.9 462.8 1979 57052.5 3333.2 13380.3 751.2 13219.1 772.3 1980 53719.3 2870.8 12629.1 740.3 12446.8 665.2 1981 50848.5 3333.4 11888.8 969.1 11781.6 772.3 1982 47515.1 3803.4 10919.7 1069.7 11009.3 881.2 1983 43711.7 6227.5 9850.0 1734.9 10128.0 1442.9 1984 37484.2 5255.8 8115.1 1221.4 8685.1 1221.4 1985 32228.4 2140.4 6893.7 461.6 461.6 1986 30088.0 3482.0 6432.1 899.0 899.0 1987 26606.0 3287.3 5533.1 767.9 767.9 1988 23318.7 3330.9 4765.2 896.9 896.9 1989 19987.8 4274.6 3868.3 1035.9 1035.9 1990 15713.2 3327.7 2832.4 657.1 657.1 1991 12385.5 3051.8 2175.3 706.7 706.7 1992 9333.7 3954.7 1468.7 846.3 846.3 1993 5379.1 5379.1 622.4 622.4 1246.3

3.5 Precipitación media en las sub-cuencas

Para evaluar la cantidad promedio de precipitación sobre un área es necesario basarse en los valores puntuales registrados en cada estación que conforma la red. Dado que la contribución de cada instrumento a la medición total de la tormenta es desconocida, se ha empleado el Método de los Polígonos de Thiessen para conocer el área de influencia de cada uno.

Este método se emplea cuando la distribución de los pluviómetros no es uniforme dentro del área en consideración. Para su cálculo se define la zona de influencia de cada estación mediante el trazo de líneas entre estaciones cercanas, que se bisecan con perpendiculares y se asume que toda el área encerrada dentro de los límites formados por la intersección de las perpendiculares en torno a la estación ha tenido la misma precipitación. Los polígonos correspondientes a cada estación se pueden ver en el Mapa U-04 del Anexo Mapas

En la Tabla 3.6 y en el Anexo A-04 se puede observar el área que cada estación ocupa en cada cuenca. Así por ejemplo, se ve que la estación de Aranza tiene un área de influencia de 189.64 km2 en la cuenca de Paraje Grande, mientras que en la cuenca de San Lázaro, esta estación tiene un área de influencia menor (138.88 km2). La columna de Precipitación

media, de la Tabla 3.6 y del Anexo A-04, indica la precipitación en la zona de influencia de cada estación; esta precipitación ha sido hallada usando la ecuación 1.13. donde:

Pi = Precipitación media en la estación i Ai = Área del polígono correspondiente a la estación i

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A = Área de la cuenca

Tabla. 3.6 Determinación de la precipitación usando los polígonos de Thiessen

Precipt. anual Paraje Grande San Lázaro

Estación media (mm)

Area (Km2)

% Area

% Prec.

Area (Km2)

% Area

% Prec.

Ania Cabuyal 1192.6 98.97 4.3% 51.61 76.04 10.1% 120.14Aranza 512.2 189.64 8.3% 42.47 138.88 18.4% 94.24Arenales 616.4 23.39 1.0% 6.31 Arrendamientos 516.8 81.17 3.5% 18.34 Ayabaca 1269.7 98.72 4.3% 54.80 Laguna Arrebiatadas 2699.2 83.80 3.7% 98.90 Laguna Seca 1911.2 47.61 2.1% 39.78 47.61 6.3% 120.54Montero 897.4 132.72 5.8% 52.08 Nangay de Matalacas 495.6 205.16 9.0% 44.46 5.76 0.8% 3.78Nueva Naciente de Aranza 1513.3 52.14 2.3% 34.50 52.14 6.9% 104.52

Olleros 871.4 144.29 6.3% 54.97 Pacaypampa 889.7 184.92 8.1% 71.93 76.61 10.1% 90.30Palo Blanco 770.3 107.90 4.7% 36.34 92.49 12.3% 94.38Paraje Grande 606.9 94.30 4.1% 25.02 Pasapampa 778.2 18.46 0.8% 6.28 18.46 2.4% 19.03Pircas 1279.2 66.96 2.9% 37.45 San Juan de los Alisos 1131.5 127.10 5.6% 62.88 127.10 16.8% 190.51Sausal de Culucan 309.9 211.39 9.2% 28.64 Tacalpo 1429.9 23.90 1.0% 14.94 Talaneo 676.9 119.75 5.2% 35.44 119.75 15.9% 107.38Tapal 794.9 108.98 4.8% 37.88 Tipulco 1609.3 65.80 2.9% 46.30 2287.06 100.0% 901.34 754.83 100.0% 944.83

Luego, la precipitación media en cada subcuenca ha sido hallada mediante la sumatoria de % de precipitación. Los resultados de los cálculos mediante polígonos de Thiessen se presentan a continuación (Tabla 3.7) y el detalle de los cálculos en el Anexo A-04.

Tabla. 3.7 Precipitación media anual en las subcuencas de interés

Subcuenca Área (km2) Precipitación (mm) Paraje Grande 2287.06 901.3

Vilcazán 1872.98 951.8 Sta. Rosa 1062.51 1079.5

San Lázaro 754.83 944.8 Chulucanitas 113.63 750.7

Aranza 145.86 1327.9

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