LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2023, Volumen IV, Número 2 p 6004.

DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v4i2.1030

Variabilidad climática y cambios de cobertura de la tierra
en los caudales de cabecera de Cuenca del río Cabanillas
Climatic variability and land cover changes in the headwater flows of

the Cabanillas river basin

Teófilo Chirinos
tchirinos@unap.edu.pe

https://orcid.org/0000-0002-5681-384X
Universidad Nacional del Altiplano

Puno – Perú

Artículo recibido: 09 de agosto de 2023. Aceptado para publicación: 23 de agosto de 2023.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.

Resumen

El objetivo de la presente investigación fue determinar la incidencia de la variabilidad climática
y los cambios de cobertura de la tierra en la disponibilidad de los caudales naturales de la
cabecera de la cuenca del río Cabanillas. Para ello, se consideró como área de estudio las
subcuencas de los ríos Verde e Ichocollo, afluentes del río Cabanillas; donde se determinó el
efecto de El Niño Oscilación Sur (ENOS) en la precipitación, temperatura y caudales mensuales
por el método de las anomalías, a partir de datos de 1964-2016 del SENAMHI; así también, se
analizó los cambios de cobertura de la tierra desde mapas generados en el ArcGis a partir de
imágenes satelitales; y finalmente, se determinó el efecto de las variaciones de la cobertura de
la tierra en los caudales naturales con el modelo hidrológico SWAT, utilizando imágenes
satelitales sobre tipo de suelo de la FAO y de cobertura de la tierra del 2001 y 2016 del Servicio
Geológico de Estados Unidos. Los resultados nos indican que el ENOS influye en la disminución
de la precipitación y de los caudales naturales, así como en la variabilidad de las temperaturas;
asimismo, no se observaron variaciones importantes en la cobertura de los suelos, y el efecto
del cambio de cobertura de la tierra en los caudales naturales es poco relevante. Por lo que
concluimos, que la presencia de ENOS afecta las condiciones de clima y disponibilidad hídrica
de la cabecera de la cuenca del río Cabanillas.

Palabras clave: caudales naturales, cobertura de la tierra, el niño oscilación sur (enos),
indicadores de alteración hidrológica (iha), swat, variabilidad climática

Abstract
The objective of this research was to determine the impact of climate variability and land cover
changes on the availability of natural streamflow in the headwaters of the Cabanillas River basin.
The study area included the sub-basins of the Verde and Ichocollo rivers, which are tributaries
of the Cabanillas River. The research focused on assessing the effect of the El Niño-Southern
Oscillation (ENSO) on precipitation, temperature, and monthly streamflow using anomaly
analysis based on data from 1964 to 2016 provided by SENAMHI. Additionally, changes in land
cover were analyzed using maps generated with ArcGIS from satellite imagery. Finally, the SWAT
hydrological model was used to determine the impact of land cover variations on natural

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streamflow, using satellite images of soil types from the FAO and land cover data from 2001 and
2016 provided by the United States Geological Survey.

The results indicate that ENSO influences a decrease in precipitation and natural streamflow, as
well as temperature variability. However, no significant variations in land cover were observed,
and the effect of land cover changes on natural streamflow was found to be insignificant.
Therefore, it can be concluded that the presence of ENSO affects the climate conditions and
water availability in the headwaters of the Cabanillas River basin.

Keywords: natural flows, land cover, el niño southern oscillation (enso), indicators of
hydrological alteration (iha), swat, climate variability

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Como citar: Chirinos, T. (2023). Variabilidad climática y cambios de cobertura de la tierra en
los caudales de cabecera de Cuenca del Río Cabanillas. LATAM Revista Latinoamericana de
Ciencias Sociales y Humanidades 4(2), 6004–6024. https://doi.org/10.56712/latam.v4i2.1030

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INTRODUCCIÓN

En base a Alba et al. (2016), consideramos que la mayoría de los ríos presentan algún grado de
deterioro en la calidad y cantidad de sus aguas, debido a factores climáticos, físicos y antrópicos
(Valdivieso, 2023), que generan consecuencias sociales y ecológicas negativas en su entorno
(Alba et al., 2016). En relación a los factores climáticos, Valencia et al. (2014) y la Autoridad
Nacional del Agua (2021) señalan que el cambio climático y la variabilidad climática afectan la
disponibilidad de agua en las cuencas hidrográficas; mientras que, sobre los factores físicos
Ochoa-Tocachi et al. (2016) señalan que los cambios en la cobertura y uso actual de la tierra
son la principal causa de la alteración hidrológica en los Andes tropicales. Por lo tanto, es
necesario establecer el grado de afectación o deterioro en cada situación específica y
desarrollar estrategias adecuadas (Bedoya et al., 2010), previa identificación y cuantificación de
los factores involucrados.

La variabilidad climática se refiere a las fluctuaciones de los componentes climáticos de una
región a lo largo del tiempo, debido a factores naturales y antrópicos. Según Bedoya et al. (2010)
uno de los factores naturales más importantes de la variabilidad climática y de los recursos
hídricos es El Niño Oscilación Sur (ENOS); cuya ocurrencia en el altiplano peruano ha sido
confirmada por Lavado-Casimiro et al. (2014). En vista de ello, en forma preliminar y con datos
hidrometeorológicos de 1964-2016 del área de estudio, se determinó que el caudal natural del
río Verde y la precipitación mostraron una alta variabilidad y una tendencia decreciente;
mientras que, la temperatura máxima una tendencia creciente, similar a los hallazgos de Herrera
(2015) y Arizaca (2013) respectivamente. Además, se reportaron cambios en la cobertura y uso
de la tierra en 18,431 ha. de la cuenca del río Coata (Velásquez, 2019). Por lo tanto, es necesario
determinar si el fenómeno ENOS y los cambios en la cobertura de la tierra en la cabecera de la
cuenca del río Cabanillas influyen en la disponibilidad de los caudales naturales de los ríos Verde
e Ichocollo, tributarios de dicha cuenca. Esto proporcionará información complementaria para
fortalecer las estrategias destinadas a garantizar la seguridad hídrica en las 30,844 ha. de riego
del Sistema Integral Lagunillas y el abastecimiento poblacional de las ciudades de Puno, Juliaca
y Lampa, que dependen de dicho subsistema hidrográfico (MINAGRI/PEBLT, 2014).

La cabecera de la cuenca del río Cabanillas tiene una extensión de 1568.09 km2, e incluye las
subcuencas de los ríos Ichocollo y Verde, que forman el río Cabanillas, afluente principal del río
Coata, que a su vez desemboca en el Lago Titicaca. Políticamente se localiza en los distritos de
Paratía y Santa Lucía, provincia de Lampa, en la Región Puno, Figura 1. La altitud del área de
estudio varía desde los 4,137 a 5,504 m.s.n.m, y presenta un clima semifrígido lluvioso
(SENAMHI, 2019), con una precipitación mensual de 59 mm y temperaturas que fluctúan entre
-10.5 y 19.1°C. En cuanto a la capacidad mayor de uso de la tierra, la mayor parte de la superficie
corresponde a tierras de protección (75%), seguida a tierras aptas para la producción de pastos
de baja calidad agrostológica y bofedales (19%), cuerpos de agua (4%) y tierras desnudas (2%).
En ella se encuentran 47 pequeños asentamientos humanos, con una población total de 3,857
habitantes (INEI, 2018).

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Figura 1

Localización de las Subcuencas de los ríos Ichocollo y Verde

Entre los antecedentes tenemos el estudio de Bedoya et al. (2010), que en el marco del Estudio
Nacional del Agua 2010, evaluaron las alteraciones del régimen hidrológico y de la oferta hídrica
por variabilidad y cambio climático de Colombia, debido la alta incidencia de El Niño Oscilación
del Sur en los eventos hidrológicos extremos y la oferta hídrica. Este estudio, actualizado al
2022, ha permitido el desarrollo políticas y estrategias de gestión y adaptación compatibles con
la variabilidad climática local. En esta misma línea, Delgado (2011) llevó a cabo un estudio en la
cabecera del río Llobregat (NE España), donde evaluó el efecto de la variabilidad climática y los
cambios de cubierta del suelo en el balance hidrológico de sus subcuencas de cabecera,
encontrando que el aumento de la cobertura forestal trajo consigo la disminución de la
escorrentía superficial. Además, tenemos los estudios de Hernandez-Bedolla et al.(2019),
Beltrán(2018) y Escobar (2019), quienes basados en registros hidroclimáticos y el uso de
modelos hidrológicos (HBV, WEAP y SWAT), tratan de explicar el efecto de la variabilidad
climática en los caudales naturales.

Entre de las investigaciones nacionales, Bello (2019) se propuso caracterizar y cuantificar los
cambios hidrológicos antes y después de la construcción de la presa de almacenamiento
Sibinacocha en el río Vilcanota, utilizando los métodos de Ecoflujo e Indicadores de Alteración
Hidrológica (IHA). Así también, Jiménez (2021) analizó la disponibilidad hídrica en diferentes
pisos altitudinales de la cuenca del río Tambo con el modelo hidrológico SWAT, previo análisis
de la variabilidad climática del período 1976–2015 con el R-Climdex. Finalmente, SENAMHI
(2014) evaluó las variaciones de los caudales del río Rímac del período 1920–1960, utilizando
los métodos de Ecoflujo e Indicadores de Alteración Hidrológica (IHA).

Por lo tanto, es necesario estudiar la influencia de El Niño Oscilación Sur y la variación de la
cobertura de la tierra sobre la disponibilidad de los caudales naturales en la cabecera de cuenca
del río Cabanillas. Para esto, luego de un análisis de variabilidad de los datos del parámetro
hidrometeorológico, se debe generar ocho subseries de datos (01 con los no afectos al ENSO,

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04 con los afectos a El Niño y 03 con los afectos a La Niña) con objeto de establecer si las
medias de los no afectos son estadísticamente iguales o no con los afectos a El ENOS, y definir
la incidencia del ENOS sobre al parámetro climático analizado. Posteriormente, se evaluará la
variación de la cobertura de la tierra, contrastando mapas de cobertura de la tierra de diferentes
fechas, generados a partir de imágenes satelitales. Finalmente, se generarán modelos
hidrológicos SWAT, a partir de modelos de elevación digital, imágenes de tipos de suelos,
imágenes de cobertura de suelos y datos de las condiciones climáticas locales, que luego de
calibrados, validados y evaluados, permitirá generar series hidrológicas, que permitirán definir
el efecto de la variación de la cobertura del suelo en los caudales naturales de cada subcuenca.

METODOLOGÍA

Diseño, enfoque y nivel de la investigación

La investigación es no experimental; de enfoque cuantitativo; de tipo longitudinal, retrospectivo
y analítico; y de nivel explicativo

Población y muestra

La población estuvo constituida por todos los datos hidrometeorológicos diarios de las
estaciones que están dentro y el entorno del área de estudio, así como por las imágenes
satelitales correspondientes. Para determinar el tamaño de la muestra, se siguieron las
directivas de la Organización Meteorológica Mundial (OMM, 2017), que establece que los
estudios hidrometeorológicos deben basarse en registros de datos con períodos no menor a
treinta años. Es por ello, que se utilizaron registros diarios de precipitación, temperatura
máxima, temperatura mínima y caudales del SENAMHI del período 1964–2016. Para el análisis
de la variación de cobertura de suelos se consideró imágenes satelitales del Landsat 7 de los
años 1985, 1990, 1995, 2005, 2010 y 2015, y para la evaluación de la influencia de la cobertura
de la tierra en los caudales naturales se utilizaron imágenes de cobertura de los años 2001 y
2016.

Variables e instrumentos de recolección de datos

La variable dependiente es el caudal mensual de cabecera de cuenca, mientras que las variables
independientes son variabilidad climática y cobertura de la tierra. La variabilidad climática tiene
como dimensión El Niño Oscilación Sur, como subdimensiones las fases El Niño y La Niña y
como indicadores de cada subdimensión, la precipitación, temperatura máxima y temperatura
mínima mensuales. La cobertura de la tierra tiene como indicadores, las categorías del sistema
clasificación de cobertura y uso actual de la tierra Corine Land Cover

Para el recojo de los datos hidrometeorológicos, se diseñó fichas de registro de datos; de igual
forma, para la consolidación del mapeo de las imágenes sobre la cobertura de la tierra y los
tipos de suelos.

Procedimientos

Análisis de la variabilidad

Para el análisis de variabilidad climática y de caudales; en primer lugar, se seleccionó las
estaciones meteorológicas e hidrométricas que se detallan en la Tabla 1 y que se encuentran
dentro o en el entorno del área de estudio.

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Tabla 1

Estaciones meteorológicas e hidrométricas

Estaciones
Meteorológicas

Tipo
Departa-

mento
Provincia Distrito Latitud Longitud

Altitud
(msnm)

Período
Registro

Crucero Alto AUT Puno Lampa Santa Lucía 15°45'52.12" 70°54'39.59" 4511 1966-2013
Imata AUT Arequipa Caylloma San Antonio de Chuca 15°50'33.56" 71°5'26.22" 4475 1962-2015
Lagunillas (1) CO Puno Lampa Santa Lucía 15°43'12" 70°41'58" 4300 2003-2016
Lagunillas (2) CO Puno Lampa Santa Lucía 15°46'4.80" 70°39'40.68" 4251 1970-2003
Pampahuta CO Puno Lampa Paratía 15°29'00.7" 70°40'32.8" 4400 1962-2016
Paratía PLU Puno Lampa Paratía 15°27' 70°36' 4300 1966-1992
Porpera CO Arequipa Caylloma Tisco 15°18'51.11" 71°18'23.01" 4395 1963-2014
Quillisani PLU Puno Lampa Paratía 15°23' 70°45' 4600 1966-1988
Santa Lucía CO Puno Lampa Santa Lucía 15°42"02.1" 70°36'32.4" 3970 1979-2010
Estaciones
hidrométricas

Tipo Vertiente Río Unidad hidrográfica Latitud Longitud
Altitud
(msnm)

Período
Registro

Lampa CON Titicaca Lampa Lampa 15°26'37.37" 70°12'33.3" 3835 1994-1996
Lagunillas CON Titicaca Cerrillos Cerrillos 15°25'12" 70°25'12" 4200 1964-1985
Verde CON Titicaca Verde Río Verde 15°41'3.38" 70°36'0.06" 4364 1964-1997
Ichocollo CON Titicaca Ichocollo Río Ichocollo 15°40'0.29" 70°49'22.63" 4325 - -
Puente Huancané CON Titicaca Huancané Huancané 15°12'57.24" 69°42'9.36" 3821 1964-2002

Nota: * (1): Estación meteorológica del Proyecto Especial Binacional Lago Titicaca. (2) Estación
meteorológica del SENAMHI; CO: Climatológica ordinaria; AUT: Automática Meteorológica; PLU:
Pluvial; CON: Convencional Hidrológica; - -: Estación hidrométrica autorizada por la Autoridad
Nacional del Agua – ANA no operativa.

En segundo lugar, se determinó la homogeneidad climatológica de las estaciones
meteorológicas seleccionadas con el software Hydraccess; luego se realizó el análisis
exploratorio de los datos con el software Climatol; posteriormente se llevó a cabo el análisis de
consistencia, completación y extensión de datos en una planilla de cálculos de Excel. Por último,
se procedió a determinar la precipitación, temperatura máxima y temperatura mínima media
areal para cada subcuenca con el software Hydraccess. En cuanto a los caudales, se trabajó
con los datos históricos del río Verde, los cuales fueron sometidos a un proceso de
consistencialización y completación en una planilla de cálculos de Excel, y finalmente fueron
calibrados, validados y extendidos hasta el 2016 con el modelo hidrológico integrado GR4J. El
modelo hidrológico generado para el río Verde, permitió establecer los caudales diarios en la
estación hidrométrica del río Ichocollo

El análisis de variabilidad climática de cada parámetro hidrometeorológico se realizó para cada
subcuenca, con las medias de los promedios areales y con el método de las anomalías. Donde
la anomalía climática es la desviación de un elemento climático respecto a la Normal
Climatológica Estándar1 de una serie climática (Accostupa, 2017), que se determina mediante
la ecuación 1. Estas anomalías son normales, si se encuentra dentro del intervalo: NCE ±
DSNCE2; caso contrario son anomalías por encima o debajo de lo normal.

1 Media de datos climatológicos consecutivos de 30 años disponibles, contabilizados a partir de un año
que empieza en 1 (OMM, 2007)
2 DSNCE: Desviación estándar de los datos utilizados para definir la Normal Climatológica Estándar.

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ANi=Vi-NCE 1

Donde:

ANi: Anomalía del instante de tiempo i de un parámetro; i: Instante del tiempo3; NCE: Normal
Climatológica Estándar (1981-2010)

Una vez definidas las anomalías, los datos se relacionaron con la fecha de ocurrencia de los
diferentes eventos de El ENOS, que se pueden visualizar en la Página Web del Instituto Geofísico
del Perú (2023), con el objeto generar subseries de datos para cada una de las categorías de las
fases El Niño y la Niña4. Estas subseries, son independientes y desbalanceados5, por lo que
fueron sometidas a las pruebas de homogeneidad de varianzas con el estadístico de Levene, de
igualdad de medias con el estadístico Welch y de post hoc de Games–Howell con el Software
SPSS, con el objeto de establecer la influencia de El ENOS en el comportamiento de los
elementos climáticos analizados.

Con relación a los caudales, además de la detección de anomalías, se llevó a cabo un análisis
de tendencias de las características de su régimen hidrológico, con el método de los Indicadores
de Alteración Hidrológica (IHA) (The Nature Conservancy, 2011). Estas tendencias se sustentan
en la pendiente de la ecuación de regresión que se generan para cada uno de los 33 indicadores
de alteración hidrológica que considera el Software, a partir de los datos históricos. Para ello se
estableció como puntos de análisis, la ubicación de las estaciones hidrométricas de ambas
subcuencas (Tabla 1); asimismo, se evaluó previamente la existencia de estructuras de
derivación o embalsamiento aguas arriba, con fines de naturalización de caudales.

Análisis de variación de cobertura

Con el propósito de analizar los cambios de cobertura de suelos, se descargó imágenes del
Satélite Landsat 7 con una resolución espacial de 30x30 m. de la Pagina Web del Servicio
Geológico de los Estados Unidos, correspondiente a los años 1985, 1990, 1995, 2005, 2010 y
2015. Esto con el objeto de generar mapas de cobertura de suelos con el ArcGis, previa
composición de bandas y categorización de los suelos según la escala de clasificación de
Corine Land Cover. Por último, se realizó un mapeo de las áreas correspondientes a cada
categoría, para identificar las tendencias en la variación de cobertura de suelos.

Modelamiento hidrológico con el SWAT

Se utilizó el modelo SWAT para llevar a cabo la simulación hidrológica en cada una de las
subcuencas y para los escenarios de cobertura del 2001 y 2016. Para cada subcuenca y
escenario de suelos, se subió al ArcSwat, el Modelo de elevación Digital de Alos Palsar de 30x30
m de resolución, la imagen Aster de uso de suelo de 500x500 m. de resolución, las imágenes de
tipo de suelo de la FAO de 90x90 m de resolución, con el objeto de delimitar las Unidades de
Respuesta Hidrológica (HRU); las cuales, junto con los parámetros climáticos locales
permitieron crear un modelo hidrológico específico, que luego de calibrado y validado con los
caudales naturales, permitieron generar series hidrológicas para el periodo 1967 – 2016. Las
series hidrológicas generadas para cada escenario, fueron contrastados estadísticamente entre
sí, para determinar si los cambios de cobertura afectaron el régimen hidrológico de los ríos en
su área de influencia.

3 Puede ser 1, 2…n y la escala temporal: diaria, mensual, trimestral, semestral, anual, etc.
4 Las categorías de las fases de El Niño y La Niña, son: El Niño Débil; El Niño Moderado; El Niño Fuerte; El
Niño Extraordinario; La Niña Débil; La Niña Moderada; La Niña Fuerte.
5 Las subseries son desbalanceadas cuando el número de datos de ellas no son iguales.

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RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Variabilidad climática

Variabilidad climática mensual e interanual

Las variaciones mensuales de la precipitación, temperatura máxima, temperatura mínima y
temperatura media en las subcuencas de los ríos Ichocollo y Verde, para el período 1964-2016
se muestran en la Figura 2. En ella se observa, que la precipitación y las temperaturas tienen un
comportamiento similar en ambas subcuencas; con la particularidad, de que la precipitación y
la temperatura máxima son mayores en la subcuenca del rio Verde, y la temperatura mínima en
la subcuenca del río Ichocollo. Por otra parte; ninguna de las subcuencas tiene períodos secos,
debido a que la precipitación supera el doble de la temperatura media, durante todo el año.

Figura 2

Precipitación y temperatura mensual - subcuencas río Ichocollo y río Verde 1964-2016

Nota: * PP: Precipitación; Tmax: Temperatura máxima; Tmin: Temperatura mínima; Tmed:
Temperatura media; Icho: Ichocollo; 2Tmed: Dos veces la Temperatura media.

Variabilidad de la precipitación

Las anomalías climáticas de la precipitación se determinaron con los datos de precipitación del
período 1964-2016, que se grafican en la Figura 3 a), siendo su Normal Climatológica Estándar:
71.90 mm y DSNCE:61.85, con los cuales se encontró que 401 meses (63.05%) tuvieron
variaciones precipitaciones por debajo de lo normal, 29 meses (4.56%) variaciones dentro del
rango normal y 206 meses (32.29%) variaciones por encima de lo normal; por lo que, el promedio
de las anomalías de la precipitación fue de -0.48, que significa que las precipitaciones en
promedio han tenido una alta variabilidad por debajo de lo normal.

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Figura 3

a). Precipitación mensual 1964-2016; b). Precipitación promedio mensual 1964-2016

El análisis estadístico de las subseries generadas para cada una de las categorías de El Niño
Oscilación Sur, nos dice que hay diferencias significativas entre la media de la precipitación
normal (75.57 mm) y las medias de la precipitación de El Niño Débil (45.37 mm), El Niño
Moderado (43.43 mm), La Niña Débil (17.09 mm) y La Niña Moderada (44.21 mm); mientras que
con las medias de El Niño Fuerte (55.01 mm) y La Niña Fuerte (51mm) no existen diferencias
significativas, para un nivel de confianza del 95%.

La Figura 3 b) grafica el desenvolvimiento de la precipitación a lo largo del año, observándose
que durante El Niño la precipitación es menor que la precipitación normal durante todo el año,
llegando a disminuir hasta en un 28% en el mes marzo; en cambio, durante La Niña la
precipitación es mayor que la precipitación normal de diciembre a febrero y ligeramente menor
el resto del año, llegando a incrementar hasta en 25% en el mes de enero.

Los resultados nos indican que la precipitación se caracteriza por tener una alta variabilidad por
debajo de lo normal, la misma que va acompañada con una disminución significativa en
presencia de cualquiera de las fases del Niño Oscilación Sur, siendo muy leves solamente
durante El Niño Fuerte y La Niña fuerte. Estos resultados son parcialmente consistentes con los
de Lavado-Casimiro et al. (2014; 2012), quienes en un estudio de alcance nacional determinaron
que en la Vertiente del Titicaca las precipitaciones disminuyen durante El Niño. Así también, con
los resultados de Vega-Jácome (2016), que, en un estudio realizado a nivel del sur del país,
estableció que el área de estudio se encuentra en una zona de peligro alto a la ocurrencia de
sequías.

Variabilidad de la temperatura máxima

Las anomalías de la temperatura máxima se estimaron a partir de la información que se utilizó
para elaborar la Figura 4 a), teniendo como Normal Climatológica Estándar: 14.55°C y DSNCE:
1.45, con los cuales se tiene que 436 meses (68.55%) tuvieron variaciones de temperatura
máxima dentro del rango normal, 104 meses (16.35%) variaciones por encima de lo normal y 96

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meses (15.09%) variaciones por debajo de lo normal; por lo que, el promedio de las anomalías
de la temperatura máxima fue de 14.5°C, que indica que la variabilidad de la temperatura
máxima está dentro del rango de variabilidad normal.

Figura 4

a) Temperatura máxima mensual 1964-2016, b) Temperatura máxima promedio mensual 1964-
2016

En base al análisis estadístico de las subseries generadas para cada una de las categorías de
El Niño Oscilación Sur, tenemos que no existen diferencias significativas entre la media de la
temperatura máxima normal (14.45 °C) y las medias de las temperaturas máxima de El Niño
Débil (14.35 °C), El Niño Moderado (14.91 °C), El Niño Fuerte (15.59 °C), El Niño Extraordinario
(15.28 °C), La Niña Débil (15.17 °C), La Niña Moderada (14.61 °C) y La Niña Fuerte (14.04 °C)
para un nivel de confianza del 95%.

La Figura 4 b) grafica el comportamiento de la temperatura máxima promedio mensual durante
un año, en ella se observa que durante El Niño la temperatura máxima promedio mensual es
ligeramente mayor que la temperatura máxima normal todo el año, llegando a incrementar hasta
en un 17% en el mes de febrero; mientras que, durante la Niña la temperatura máxima tiende a
ser ligeramente menor que la temperatura normal casi todo el año, llegando a disminuir hasta
en 8% en el mes de febrero.

Los resultados nos indican que la variabilidad de la temperatura máxima se encuentra dentro
del rango variabilidad normal, lo cual se traduce en que estadísticamente El Niño oscilación Sur
no tiene una influencia significativa en la variación de la temperatura máxima; pero sin embargo,
si observamos la Figura b); vemos que durante El Niño la temperatura máxima es levemente
mayor que la temperatura máxima normal, así también, que durante La Niña la temperatura
máxima es levemente menor que la temperatura normal. Estos resultados son parcialmente
compatibles con los obtenidos por Accostupa (2017), quien en un estudio realizado para evaluar

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la relación de la fase El Niño con la variabilidad climática en la estación meteorológica Kayra del
Cuzco (3,241 m.s.n.m.), encontró que la fase de El Niño tiene influencia significativa en el
incremento de la temperatura máxima de dicha estación.

Variabilidad de la temperatura mínima

Las anomalías de la temperatura mínima se calcularon a partir de los datos utilizados para
elaborar la Figura 5 a), teniendo como Normal Climatológica Estándar: -2.73°C y DSNCE: 2.55,
con los que se tiene que 281 meses (44.18%) tuvieron variaciones de la temperatura mínima
dentro del rango normal , 342 meses (53.77%) variaciones por encima de lo normal y 13 meses
(2.04%) variaciones por debajo de lo normal; por lo que, el promedio de las anomalías de las
temperaturas mínimas fue de 0.004°C, que indica que la variabilidad de la temperatura mínima
está por encima de lo normal.

El análisis estadístico de las subseries generadas para cada una de las categorías de El Niño
Oscilación Sur, nos indica que no existe diferencia significativa entre la media de la temperatura
mínima normal (-2.41°C) y las medias de El Niño Débil (-3.26°C), El Niño Moderado (-3.21°C), El
Niño Extraordinario (-3.32°C) y La Niña Fuerte (-3.1°C); mientras que, con las medias de El Niño
Fuerte (+0.55°C), La Niña Débil (-5.07°C) y La Niña Moderada (-3.61°C) existen diferencias
significativas, para un nivel de confianza del 95%.

Figura 5

a) Temperatura mínima mensual 1964-2016, b) Temperatura promedio mínima mensual 1964-
2016

La Figura 5 b) ilustra el comportamiento de la Temperatura mínima promedio mensual durante
el año, donde se observa que entre mayo y setiembre la temperatura mínima normal es menor
que las temperaturas mínimas correspondientes a las fases El Niño y La Niña. Asimismo, que
entre octubre y febrero la temperatura mínima durante la fase El Niño es mayor que las
temperaturas mínimas normal y de la fase La Niña.

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ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2023, Volumen IV, Número 2 p 6015.

Los resultados nos muestran que la mayor parte del tiempo la temperatura mínima está bajo
cero y que incluso puede llegar hasta -10°C en condiciones normales; así también, El Niño Fuerte
incide significativamente en el incremento de la temperatura mínima; en cambio, La Niña Débil
y la Niña Moderada influyen significativamente en su disminución. Estos resultados, son en
alguna medida consistente con los obtenidos por Accostupa (2017), quien encontró que la
temperatura mínima de la estación Kayra del Cuzco, aumentó significativamente durante la fase
de El Niño.

Análisis de la variabilidad de los caudales

Las anomalías de los caudales del río Verde, se determinaron con los datos de caudales de
1964-2016 de dicho cauce, que permitieron elaborar la Figura 6 a). Para dicha serie, la Normal
Climatológica Estándar: 10.51 m3/seg. y DSNCE: 14.40, con los cuales se tiene que 540 meses
(84.91%) tuvieron variaciones del caudal dentro del rango normal y 96 meses (15.09%)
variaciones por encima de lo normal; asimismo, que el promedio de las anomalías para los
caudales del rio Verde fue de -0.10, que corresponde a una condición de variabilidad normal de
los caudales

En base al análisis estadístico de las subseries generadas para cada una de las categorías de
El Niño Oscilación Sur, tenemos que existen diferencias significativa entre la media del caudal
normal (13.01 m3/seg.) y las medias del caudal con presencia de El Niño Débil (7.31 m3/seg.),
El Niño Moderado (5.78 m3/seg.), El Niño Extraordinario (4.59 m3/seg.), La Niña Débil (1.441
m3/seg.) y La Niña Fuerte (7.24 m3/seg.); mientras que, con las medias de El Niño Fuerte (10.81
m3/seg.) y La Niña Moderada (8.08 m3/seg.) se encontró que no existe diferencias
significativas para un nivel de confianza del 95%.

Figura 6

a) Caudales mensuales del río Verde 1964-2016, b) Caudal promedio mensual 1964-2016

La Figura 6 b) ilustra el comportamiento de los caudales promedio durante un año y la Tabla 2
presenta dichos datos, así como el porcentaje de incremento o disminución de los caudales
durante las fases El Niño y La Niña respecto a los caudales normales. En ests Tabla, observamos

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ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2023, Volumen IV, Número 2 p 6016.

que durante la fase El Niño los caudales disminuyen a lo largo de nueve meses, siendo el más
crítico febrero con 37.60%. En cambio, durante La Niña los caudales incrementan en enero y
febrero, siendo el mes critico febrero con 68.35%; mientras que, en el resto del año se produce
una disminución de los caudales, siendo el mes más crítico noviembre con - 62.17%.

Tabla 2

Caudales mensuales normales, de El Niño y La Niña, y el incremento/disminución de los
caudales de El Niño y La Niña respecto a los caudales normales

ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC
Q-NormaL (m3/seg) 28.09 32.79 29.89 12.53 3.97 2.07 1.37 1.10 1.05 1.64 4.44 10.74
Q-El Niño (m3/seg) 21.33 20.46 20.55 10.95 3.66 1.70 1.27 0.94 1.17 2.54 4.93 7.79
Q-La Niña (m3/seg) 31.58 55.21 27.09 11.89 4.05 1.77 1.14 0.93 1.12 1.31 1.68 8.22
Increm/Dism-El Niño (%) -24.05 -37.60 -31.23 -12.58 -7.68 -17.84 -7.15 -14.41 11.19 54.81 11.00 -27.42
Increm/Dism-La Niña (%) 12.41 68.35 -9.35 -5.12 2.11 -14.33 -16.27 -15.60 7.05 -19.90 -62.17 -23.43

Nota: * Q: caudal; Q-El Niño: Caudales de la fase El Niño; Q-La Niña: Caudales de la fase La Niña;
Incremen/Dism: Porcentaje6 del caudal de El Niño o La Niña incrementado o disminuido
respecto al caudal normal

En base a los resultados, se tiene que los caudales se caracterizan por tener una variabilidad
que se encuentra dentro del rango normal, pero que disminuye significativamente durante la
mayoría de las categorías de la fase El Niño y una de las categorías de La Niña, siendo muy leves
durante El Niño Fuerte y La Niña Moderada. Estos resultados, que prácticamente son
compatibles con la disminución de la precipitación, son parcialmente consistentes con los
hallazgos de Lavado-Casimiro et al. (2014), quienes determinaron, en un estudio a nivel
nacional, que en la Vertiente del Titicaca el caudal disminuye durante los eventos de El Niño

Análisis de las tendencias de las características del régimen hidrológico

Las tendencias de caracterización del régimen hidrológico de los ríos Ichocollo y Verde, se
presentan en la Tabla 3.

6 Porcentaje de incremento/disminución= (QNIÑO Ó NIÑA- QNORMAL) *100/QNORMAL

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ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2023, Volumen IV, Número 2 p 6017.

Tabla 3

Indicadores de Alteración Hidrológica de los caudales de los ríos Verde e Ichocollo

GRUPO DE INDICADORES
1. Magnitud de las condiciones hidrológicas mensuales

Enero 0.009 0.079
Febrero 0.137 -0.039
Marzo -0.013 -0.031
Abril 0.067 0.161
Mayo 0.003 0.054
Junio -0.004 0.027
Julio 0.001 0.022
Agosto -0.003 0.013
Setiembre -0.008 0.008
Octubre -0.002 0.016
Noviembre 0.006 0.028
Diciembre 0.001 0.053

2. Magnitud y druacion de las condiciones hidrológicas extremas anuales
1-día mínimo 0.000 0.010
3-días mínimo 0.000 0.010
7-días mínimo 0.000 0.009
30-días mínimo 0.000 0.010
90-días mínimo -0.001 0.011
1-día máximo 0.280 -0.178
3-días máximo 0.275 -0.010
7-días máximo 0.231 -0.052
30-días máximo 0.090 -0.076
90-días máximo 0.050 0.018
Núm días cero caudal 0.000 0.000
Indice caudal base 0.000 0.001

3. Momento de las condiciones extremas anuales
Fecha de caudal mín 0.096 1.324
Fecha de caudal máx 0.035 0.655

4. Frecuencia y duración de los pulsos altos y bajos
Conteo pulsos bajos 0.003 -0.079
Duración pulsos bajo 0.096 0.129
Conteo pulsos altos 0.016 -0.028
Duración pulsos alto 0.043 0.049

5 Tasa y frrecuencia de los cambios de las condiciones hidrológicas.
Tasa de subida 0.010 -0.022
Tasa de bajada -0.002 0.035
Número de reversas 0.050 -0.924

RIO ICHOCOLLO RIO VERDE

En la Tabla 3, se aprecia que los caudales de enero, febrero, abril, mayo, julio, noviembre y
diciembre tienden a aumentar en el tiempo, siendo febrero el mes con mayor incremento; por
otro lado, los caudales de marzo, junio, agosto setiembre y octubre presentan una tendencia
decreciente, siendo marzo el más crítico. En cuanto a la intensidad y duración de las condiciones
extremas anuales, solo la correspondiente a los máximos tiende a aumentar. No se observó
ninguna tendencia respecto al número de días de caudal cero, porque en los registros históricos,
ningún mes tiene caudal cero. En cuanto al momento de ocurrencia de las condiciones
extremas, se observa que estas tienden a desfasarse en el tiempo; así también se observa que
existe una tendencia creciente en el número y duración de los caudales máximos y mínimos a
lo largo del año.

Análisis de la variación de la cobertura del suelo 1985 - 2015

La información sobre la variación de la cobertura de suelos en las subcuencas de los ríos
Ichocollo y Verde del período 1985-2015, se presentan en la Tabla 4 y se obtuvieron a partir de
los mapas de uso de suelo generados a partir de las imágenes del satélite Landsat 7.

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ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2023, Volumen IV, Número 2 p 6018.

Tabla 4

Cobertura de suelos para las subcuencas de los ríos Verde e Ichocollo

COBERTURA (Km
2
) 1985 1990 1995 2005 2010 2015 1985 1990 1995 2005 2010 2015

Afloramiento rocoso 486.1 486.1 486.1 486.1 486.1 486.1 293.8 293.8 293.8 293.8 293.8 293.8
Tierras desnudas parte alta 241.9 281.9 15.0 0.0 280.4 15.5 193.7 175.7 0.0 31.6 170.9 19.8
Vegetación arbustiva baja 16.0 5.3 13.5 70.9 24.9 10.3 36.2 6.3 31.7 63.0 27.8 20.1
Glaciares 60.4 17.9 4.2 3.7 0.1 0.0 15.0 1.1 0.2 0.1 0.0 0.0
Herbazal 7.1 25.3 12.4 16.0 10.2 19.8 16.2 57.0 31.4 27.1 30.0 38.4
Cuerpos de agua 11.1 27.5 16.1 51.1 3.7 47.3 17.1 26.2 25.2 50.9 14.5 16.1
Tierras desnudas 42.9 46.2 32.0 18.9 1.8 0.1 28.6 27.8 23.5 10.0 1.0 0.4
Bofedales 12.8 28.9 0.5 7.5 24.8 45.8 24.0 37.1 7.3 16.5 34.3 40.6
Pastos 54.6 5.2 311.2 273.1 99.2 307.6 6.3 3.7 184.8 133.4 56.3 200.6
Vegetacion arbustiva densa 2.1 10.7 44.1 7.7 4.0 2.5 2.1 4.3 35.0 6.6 4.2 3.1

935 935 935 935 935 935 633 633 633 633 633 633
TASA CAMBIO (%/Año) 85-90 90-95 95-05 05-10 10-15 85-15 85-90 90-95 95-05 05-10 10-15 85-15
Afloramiento rocoso 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Tierras desnudas parte alta 3.31 -18.93 -10 1.4E+06 -18.89 -3.12 -1.86 -20 1E+04 8.8E+01 -17.68 -2.99
Vegetación arbustiva baja -13.38 31.29 42.34 -12.97 -11.7 -1.17 -16.5 80.3 9.87 -11.18 -5.55 -1.48
Glaciares -14.09 -15.25 -1.35 -19.59 -20 -3.33 -18.48 -16.41 -5.98 -11.54 -20 -3.33
Herbazal 51.46 -10.18 2.87 -7.23 18.92 6.01 50.47 -9 -1.35 2.11 5.56 4.57
Cuerpos de agua 29.57 -8.32 21.82 -18.56 237.86 10.88 10.57 -0.72 10.18 -14.31 2.27 -0.19
Tierras desnudas 1.56 -6.16 -4.08 -18.07 -18.81 -3.32 -0.56 -3.12 -5.75 -17.95 -11.28 -3.28
Bofedales 25.18 -19.68 153.85 45.96 16.99 8.59 10.91 -16.04 12.45 21.63 3.69 2.31
Pastos -18.11 1E+03 -1.22 -12.73 42.01 15.44 -8.19 979.78 -2.78 -11.55 51.2 103.4
Vegetacion arbustiva densa 81.03 62.08 -8.25 -9.71 -7.23 0.63 20.01 144.51 -8.12 -7.14 -5.41 1.51

SUBCUENCA RIO VERDE SUBCUENCA RIO ICHOCOLLO

Nota: * 85-90: Períodos de comparación 1985 y 1990.

En cuanto a la cobertura de suelos, se identificaron tres grandes grupos. El primer grupo incluye
el área de afloramientos rocosos que representan el 46.42% (293 Km2) y 51.99% (486.1 Km2)
del área total de dichas subcuencas, sobre las cuales pueden presentarse según las condiciones
climáticas: herbazales, glaciares, tierras desnudas y/o vegetación arbustiva baja, cubriendo con
ello el 71.4% y 70.70 % del área de ambas subcuencas. En este grupo debemos agregar la
vegetación arbustiva densa, constituida por pequeños bosquetes aislados, que abarcan el 1.46
y 1.27% de la superficie de dichas subcuencas.

El segundo grupo está compuesto por tierras ocupadas por lagunas, lagos y cursos de agua de
los ríos, que representan en promedio el 3.95 y 2.8% del área total de ambas subcuencas
respectivamente y que juegan un papel importante en el almacenamiento, infiltración y drenaje
de las aguas de lluvia. Así también; tenemos a los bofedales, que representan el 4.2 y 2.15% de
la superficie total, y que no solo coadyuvan a la retención e infiltración del agua de lluvia, sino
también son el soporte de la actividad pecuaria orientada a la crianza de camélidos
sudamericanos, que es una actividad económica muy importante en el área de estudio. El tercer
grupo incluye áreas cubiertas con pastos, que abarcan el 17 y 19% del área de estudio y cuya
extensión varía según la pluviosidad local a costa de las tierras desnudas, que
aproximadamente abarcan el 2.4 y 2.53% del área total de dichas subcuencas.

El análisis de variación de cobertura se realizó utilizando la Tasa anual de cambio de la
superficie cubierta por diferentes coberturas (TCDC)7 (López & Peña, 2013), cuyos resultados se
presentan en la sección Tasa de cambio (%/año) de la Tabla 3. Esta tabla muestra que ninguna

7 TCDC= ((SCT2 - SCT1) *100/ SCT1)/(T2-T1) Donde:
TCDC: (%/año); SCT2: Superficie con el tipo de cobertura del instante de tiempo T2; SCT1: Superficie con el
tipo de cobertura del instante de tiempo T1; T1 y T2: Instantes de tiempo referido al inicio y final del período
de análisis.

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ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2023, Volumen IV, Número 2 p 6019.

de las categorías de cobertura presenta una tasa sostenida en el tiempo y en algunos casos se
presentan tasas excepcionales de crecimiento que no corresponden a una estrategia de
desarrollo del territorio. Si consideramos el período de análisis 1985-2015, se observa una
disminución en el área tierras desnudas de las partes altas, vegetación arbustiva baja y
glaciares en favor de los herbazales; de igual manera, el área de cuerpos de agua ha tenido
diferente comportamiento en ambas subcuencas; mientras que el área de pastos y bofedales
se ha incrementado en base a la reducción de las áreas desnudas.

La irregularidad en el comportamiento de la cobertura vegetal, se debe principalmente al manejo
individual y aislado del territorio, debido a las condiciones climáticas extremas, las limitaciones
de la capacidad de uso mayor de la tierra y a la configuración topográfica del área de estudio;
por lo tanto, la cobertura está en función de las condiciones de pluviosidad y temperaturas
locales, imperantes en cada período de tiempo. Estos resultados difieren de los obtenidos por
Cabana (2017), quien al evaluar el cambio de la cobertura del suelo en el Distrito de Paratía, que
incluye aproximadamente al 60% de la subcuenca del río Verde, encontró que entre 1988 y 2016
la cobertura vegetal y los cuerpos de agua disminuyeron en un 0.43 y 1.4%/año respectivamente,
lo cual atribuye a la preferencia de los pobladores por la actividad minera. Por otro lado, los
resultados obtenidos no pueden compatibilizarse con los de Velásquez (2019), debido a que
este no se precisa en qué lugares específicos sucedieron los cambios de cobertura y uso de
suelos que se dieron en la cuenca del río Coata, entre el 2003 y 2018.

Modelamiento hidrológico con el SWAT

La Tabla 5 muestra los tipos se suelo presentes en el área de estudio, que se obtuvieron de los
mapas de tipo de suelos generados a partir de imágenes satelitales con una resolución espacial
de 90X90, de la base de datos de la FAO.

Tabla 5

Tipos de suelo en las subcuencas de los ríos Ichocolloo y Verde

Tipo de suelo Río Ichocollo (Km2) Río Verde (Km2)
I-Bh-Tv-c 575.46 861.73
GL 8.98 73.38
I-Tv-c 48.54
Total 632.98 935.11

Nota: * I-Bh-Tv-c: Litosol – Cambisoles húmicos -Andosoles vítricos; GL: Glaciar; I-Tv-c: Litosol
– Andosol Vítrico (fuertemente socavado a montañoso)

Nota: * Base datos de suelos de la FAO

La Tabla 6 contiene la cobertura de suelos para los escenarios 2001 y 2006, generados a partir
de imágenes satelitales con una resolución espacial de 500x500 m. En dicha tabla, se observa
que el tipo de cobertura predominante son los pastizales y de que ésta no varía
significativamente para los escenarios considerados.

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Tabla 6

Uso de suelos en las subcuencas de los ríos Ichocollo y Verde, Escenarios: 2001 y 2016

Tipo de cobertura ESCENARIO DEL AÑO 2001 ESCENARIO DEL AÑO 2016
Río Ichocollo

(Km2)
Río Verde

(Km2)
Río Ichocollo

(Km2)
Río Verde

(Km2)
Cuerpo de agua 4.13 63.25 3.66 46.52
Pastizales 603.00 871.86 612.23 888.59
Sabanas 0.64 0.03
Tierras sin
vegetación 25.21

17.06

Total 632.98 935.11 632.98 935.11

Nota: * Cuerpos de agua: Al menos el 60% del área está cubierto por cuerpos de agua; Pastizales:
Herbáceas anuales (<2 m.); Tierras sin vegetación: Al menos 60% de la superficie es sin
vegetación estéril (arenas, roca, suelo) o nieve permanente y hielo con vegetación menos del
10%; Sábanas: Cubierta de árboles entre 10-60% (> 2 m.)

El modelamiento hidrológico, permitió generar siete Unidades de Respuesta Hidrológicas (HRU)
para la subcuenca del río Ichocollo y 9 para la subcuenca del río Verde. El proceso de calibración
y validación de los modelos hidrológicos, se realizó considerando como período de
calentamiento los años 1964 – 1966, de calibración 1967 – 1985 y de validación 1986 – 1997,
teniendo como resultado los estadísticos de evaluación que se muestran en la Tabla 7.

Tabla 7

Estadísticos de evaluación de los modelos hidrológicos generados

CONCEPTO
Calibración Validación Calibración Validación

I. Río Verde
R2 0.7 0.56 0.81 0.61
NS 0.69 0.52 0.78 0.57
Promedio Mod(obs) 9.07(10.76) 6.84(9.43) 11.16(10.76) 9.53(9.43)
DS Mod (obs) 14.55(18.22) 10.52(17.20) 19.35(18.22) 16.82(17.20)
II. Río Ichocollo
R2 0.81 0.83 0.8 0.62
NS 0.78 0.67 0.78 0.47
Promedio Mod(obs) 7.53(6.15) 7.81(5.46) 7.32(6.15) 8.04(5.46)
DS Mod (obs) 9.06(9.10) 10.07(8.45) 8.88(9.10) 8.63(8.45)

ESCENARIO 2001 ESCENARIO 2016

Nota: *Mod: Datos generados por el modelo; Obs: Datos observados subidos al SWAT

Nota: *NS: Nash Sutcliffe; R2: Coeficiente de determinación; DS: Desviación Estándar

Las series hidrológicas generadas con el SWAT para ambas subcuencas y cada escenario,
fueron contrastadas estadísticamente con los caudales naturales observados del río Verde e
Ichocollo, mediante pruebas de homogeneidad de varianzas, igualdad de medias y post hoc con
el complemento Xrealstats de Excel, cuyos sus resultados se resumen en la Tabla 7.

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Tabla 8

Estadísticos de los caudales observados y generados con el SWAT (m3/seg)

Grupo1 Grupo2 MedG1 MedG2 P_valor MedG1 MedG2 P_valor
QOBS Q2001 10.48 12.45 3.7E-15 6.08 8.21 3.8E-15
QOBS Q2016 10.48 12.81 3.8E-15 6.08 8.18 3.8E-15
Q2001 Q2016 12.45 12.81 0.175 8.21 8.18 0.970

SUBC RIO ICHOCOLLOSUBCUENCA RIO VERDE

Nota: * QOBS: Caudal observado; Q2001: Caudal para el escenario de cobertura de suelos 2001;
Q2016: Caudal para el escenario de cobertura de suelos 2016; G1: Grupo 1; G2: Grupo 2; Med:
Media; SUBC: Subcuenca

En base a los p-valor de la Tabla 8, encontramos que en ambas subcuencas los caudales
generados con el SWAT para los escenarios del 2001 y 2016 son estadísticamente iguales entre
sí para un nivel de confianza del 95%, debido a que no ha habido una variación significativa de
la cobertura de suelos para los escenarios 2001 y 2016 en ambas subcuencas; asimismo, que
los caudales generados para los escenarios 2001 y 2016 son estadísticamente mayores que los
caudales observados, lo cual puede deberse a que el modelo incorpora elementos de gestión
del territorio que no necesariamente corresponden al área de estudio y que influyen en la
respuesta hidrológica del territorio. Por otro lado, una mayor discretización de la cobertura de
suelos, podría no incidir significativamente en los caudales generados, dada las características
físicas, económicas y sociales del área de estudio que no permiten generar grandes variaciones
en la cobertura total; tal como se evidencia en el estudio realizado por Cruz-Arévalo et al. (2021),
quienes al evaluar el efecto de las variaciones de la cobertura de la tierra en el escurrimiento y
sedimentos de la Cuenca del río Chapingo con el modelo SWAT para el período 1999-2015, a
partir de mapas de uso suelo generados de imágenes satelitales con una resolución 15*15 m.,
encontraron que no existen diferencias significativas entre las escorrentías generadas para los
escenarios de 1999 y 2015. Sin embargo, Delgado (2011) determinó en las subcuencas de los
embalses de Sant Ponc y La Baells ubicadas en la cabecera del río Llobregat – España con el
modelo hidrológico Hyluc, que el incremento del área de bosques densos en 50 años y en un 40
y 30% del área total respectivamente, generó una reducción de los caudales naturales de los
ríos de dichas subcuencas.

CONCLUSIONES

Las diferentes categorías de El Niño Oscilación Oscilación Sur (ENOS) generan cambios en la
disponibilidad hídrica y las condiciones climáticas del área de estudio.

La serie de caudales naturales presenta tendencias en cuanto a su comportamiento mensual,
así como en la ocurrencia y duración de los eventos extremos.

Los cambios en la cobertura del suelo son consistentes con las limitaciones impuestas por las
condiciones físicas y climáticas del área de estudio y no mostraron una tendencia sostenida en
el tiempo.

Los cambios en la cobertura de los suelos no fueron significativos durante el período de estudio,
por lo que no fueron trascendentes para la variación del caudal natural de las subcuencas de
los ríos Verde e Ichollo.

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