Validación de información satelital de caudal obtenida del GloFAS mediante downscaling para la identificación de zonas inundables en la parte baja del río Cañete periodo 2014-2018

Abstract

La obtención de caudales máximos y caudales de diseño para obras de ingeniería hidráulica en el Perú se realiza mediante el procesamiento hidrológico del registro de precipitaciones medidas en las estaciones hidrometeorológicas de dos entidades en el Perú, La Autoridad Nacional del Agua (ANA) y el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI). Por este motivo, se analiza y evalúa la información de caudal obtenida de manera remota a través de la base de datos de Global Flood Awareness System (GloFAS) para un punto de aforo en la cuenca baja (Socsi). Esto se realizó a través de un análisis estadístico y la aplicación del downscaling para el reajuste de la data satelital. Se utilizaron software como Microsoft Excel, Google Earth Pro, R Studio, ArcGIS y Hec-RAS. De esa manera, obtuvimos como principales resultados un coeficiente de correlación de 0.94, un coeficiente de determinación de 0.68 y una eficiencia de Nash- Surcliffe de 0.87, lo cual indica que la data de caudal tiene un ajuste excelente y son similares a la data medida in situ. Además, con ello se obtuvo el caudal máximo anual de 320 m3/s, caudal que se utilizó para simular la inundación en HEC-RAS e identificar las zonas vulnerables en la parte baja del rio Cañete, específicamente en el distrito de Lunahuaná. En conclusión, la data satelital del GloFAS ajustada aplicando downscaling tiene una buena similitud con los datos observados de la estación Socsi. Por ende, puede utilizarse para estimar caudales diarios y/o caudales máximos anuales para la simulación de zonas de inundación en la Subcuenca baja del Río Cañete.

The maximum flows and design flows for hydraulic engineering works in Peru are obtained by hydrological processing of rainfall records measured at the hydrometeorological stations of the National Water Authority (ANA) and the National Service of Meteorology and Hydrology of Peru (SENAMHI). entities in Peru. For this reason, flow information obtained remotely through the Global Flood Awareness System (GloFAS) database for a gauging point in the lower basin (Socsi) is analyzed and evaluated. This was done through a statistical analysis and the application of downscaling for the readjustment of the satellite data. Software such as Microsoft Excel, Google Earth Pro, R Studio, ArcGIS and Hec-RAS were used during the process. The results obtained were a correlation coefficient of 0.94, a coefficient of determination of 0.68 and a Nash-Surcliffe efficiency of 0.87. These data indicate that the flow data has an excellent fit and are similar to the data measured in situ. The maximum annual flow of 320 m3/s was also obtained, which was used to simulate flooding in HEC-RAS and identify vulnerable areas in the lower part of the Cañete river, specifically in the district of Lunahuaná. In conclusion, the GloFAS satellite data adjusted by downscaling has a good similarity with the observed data from the Socsi station. Therefore, it can be used to estimate daily flows and maximum annual flows for the simulation of flood zones in the lower Cañete River sub-basin