Zonificación de áreas inundables utilizando datos CHIRPS, en la localidad de Lajas, región Cajamarca

Abstract

Determina las zonas de áreas inundables en la localidad de Lajas, ubicada en la provincia de Chota, Cajamarca, mediante la utilización de datos de la Red de Precipitación Climática de Alto Rendimiento (en adelante: «datos CHIRPS», por sus siglas en inglés). Se destaca la importancia de considerar eventos extremos y se resalta la escasez de datos hidrometeorológicos en la región. La metodología empleada implica el uso de datos satelitales CHIRPS a través de su interfaz de programación de aplicaciones (en adelante: «API», por sus siglas en inglés) para estimar caudales durante máximas avenidas, así como la generación de secciones transversales que indican la profundidad del caudal y el área probablemente inundable. La implementación de este proceso incluyó la elaboración de hietogramas de diseño de tormenta mediante un algoritmo específico programado en el lenguaje de programación R. Posteriormente, se desarrolló un modelo hidrológico utilizando el método del Número de Curva, se procedió a su calibración y se obtuvieron los caudales máximos probables. La integración de estos datos, junto con parámetros de Muskingum y un levantamiento topográfico realizado mediante fotogrametría con el Dron DJI Mavic Mini 2, permitió la creación del modelo hidráulico, que a su vez generó las secciones transversales y delineó las áreas propensas a inundaciones. Se obtuvo 3.7, 4, 4.2, 4.8, 5.6 y 5.8 metros de profundidad máxima y 51.3, 71.5, 90.9, 155.1, 193.3 y 237.5 m3/s de caudal en los periodos de retorno de 2, 5, 10, 50, 100 y 150 años, respectivamente. Se pudo identificar que la zona critica con mayor riesgo a inundaciones se encuentra en la zona inmediatamente anterior a la confluencia del Chotano con el río Jalqueño, que en la actualidad se encuentra el camal municipal. En el presente estudio se pudo determinar las áreas inundables en la localidad de Lajas, región Cajamarca, empleando datos CHIRPS generando las secciones transversales y mapas de inundaciones para diferentes periodos de retorno.