Aluviones y resiliencia en Atacama: construyendo saberes sobre riesgos y desastres

Aluviones y resiliencia de Atacama. Construyendo saberes sobre riesgos y desastres 162 En la región de Atacama, las estaciones fluviométricas ubicadas en la ciudades más importantes, no han permitido registrar dichos caudales, por lo tanto, los registros para el análisis estadístico resultan incompletos. Esto no permite realizar un análisis de crecidas basado en los caudales. Para analizar el caudal en base a la precipitación, en nuestro país se han desarrollado al- gunos métodos, y otros se han “importado” y ajustado para su validez dentro del territorio na- cional, labor que ha sido llevada a cabo por la Dirección General de Aguas y por la comunidad científica local. De los métodos basados en la precipitación los que generalmente se emplean son 4: Racio- nal (origen extranjero), HUS (origen extranjero), Verni y King (nacional) y DGA-AC (nacional). De estos métodos vale la pena indicar que sus resultados poseen una dispersión alta en el norte del país, debido a que están afectados por sus parámetros de ajuste, siendo el más sensible la por- ción de la precipitación total que aporta a la escorrentía directa (o la explica), y define el caudal pasante en una sección del cauce dada. El coeficiente que define esta porción es conocido como coeficiente de escorrentía, y en Chile este coeficiente toma el valor de 0,009 12 para 10 años de período de retorno en la región de Atacama, lo que indica que menos del 1% del total de preci- pitación caída genera la crecida de 10 años de período de retorno. Este parámetro está afectado por aspectos como la condición de humedad existente antes del inicio de la tormenta, el tipo de suelo superficial, la forma de la superficie del terreno natural, etcétera. Según el criterio de los especialistas, este parámetro puede tomar un valor mayor que el 1% para la región de Atacama. La dispersión de los resultados justificados en los métodos que emplean la precipitación, es de un 135%, basado en el promedio del coeficiente de variación aplicado sobre los resultados de caudales de 100 años de período de retorno para 34 subcuencas de la cuenca del río Copia- pó. Por ejemplo, en el análisis de los caudales de la quebrada De Melendez (comuna de Tierra Amarilla), los resultados para 100 años de periodo de retorno van entre 0,38 m 3 /s y 158,84 m 3 /s, métodos DGA-AC y Racional, respectivamente, con una desviación estándar de 68,52 m 3 /s y un coeficiente de variación 13 de 173%, mientras que para la quebrada de Paipote los resultados fue- ron de 26,94 m 3 /s y 457,56 m 3 /s (métodos DGA-AC y HUS, respectivamente), con una desviación estándar de 194,38 m 3 /s y un coeficiente de variación de 197% (SEREMI MINVU Atacama 2017-b, 2017-c). Al considerar uno de los métodos de escorrentía basados en la precipitación empleados, el método HUS, se necesita como parámetro la distribución de precipitación en el tiempo, y de- terminar posteriormente la porción de la precipitación que aporta a la escorrentía en cada paso de tiempo. Probabilísticamente hablando, se pueden emplear diferentes distribuciones de pre- cipitación para una tormenta dada, siendo posible concentrar su desarrollo al inicio, al centro o al final. Para la cuenca de la quebrada Pie de Gallo que confluye al río Carmen en la cuenca del río Huasco, se desarrolló el análisis de caudales considerando 108 combinaciones posibles entre distribuciones de precipitación posibles y valores de coeficiente de escorrentía, parámetro de- nominado Curva Número para el método del HUS. Los resultados obtenidos estaban entre: 6,56 m 3 /s y 103,83 m 3 /s, con una desviación estándar de 23,11 m 3 /s y un coeficiente de variación de 12 Tabla 3.27 Coeficiente C(T=10). Formula Racional. Manual de cálculo de crecida y caudales mínimos en cuen- cas sin información fluviométrica. MOP-DGA, 1995. 13 Coeficiente de Variación (CV): cociente entre la desviación estándar y el promedio de una muestra. Altos valores están asociados a alta variabilidad, es decir, a condiciones más extremas (la variación del valor de la variable es mayor a su promedio). Bajos valores informan de un sistema más estable de variabilidad acota- da.