Casos de Estudio para un Manejo Integral del Agua Superficial y Subterránea en Asia del Sur y África

J. EscurraManejo de los recursos hídricos en

Asia del Sur

Taller sobre Políticas del Manejo del Recurso Hídrico en Mendoza Argentina

Agosto 27, 2013

Gross Cell Productin 2005

(1995 US$, billions)

Source: The World Bank AFR Water Resources in a Changing Climate, 2010 based on data from GECON GDP Dataset, Yale University 2010

Areas that contribute to Africa’s GDPGrowing Cities

Source: Water Sector , 2012

Los Estudios de Manejo Integral de Cuencas esta orientados a: • Proponer medidas para aliviar problemas de escasez de

agua (uso conjuntivo de aguas superficiales y subterráneas).

• Planear y reducir los impactos de inundación, contaminación, sedimentación y posibles desastres naturales (aumento poblacional y variabilidad climática - CC).

• Mejorar y actualizar el sistema de base de datos.• Considera el fortalecimiento de las redes de monitoreo

(hidrológicas, meteorológicas, sedimentos, agua subterránea).

• Vincular el planeamiento con las acciones a nivel político.

Los paquetes tecnológicos son elegidos en base a:•Paquetes tecnológicos: herramientas

(modelos, GIS data, equipos, templates, etc) utilizados para planear, monitorear, analizar, simular escenarios y proponer soluciones.

•La selección se realiza en base a:- Al la causa y tipo del problema que se desea

solucionar- La capacidad institucional- Capital y tiempo disponible- De fácil entendimiento

Sostenible

Caso de Estudio: Cuenca Ganges •Es una de las cuencas mas grandes del

mundo con 1,086,000 Km2 (530 millones de personas, 2010). (70)

Propósito del Estudio• Estudiar el uso conjuntivo del agua

superficial y subterránea y proponer medidas sin afectar la disponibilidad – optimizar GWM vs PAC.

•Construir base de datos •Las herramientas SWAT, WEAP y MODFLOW

fueron empleadas.•Modelos de Circulación Global (GMCs AR4)

también fueron empleados para analizar la vulnerabilidad a los efectos al cambio climático

Base de datos

Base de datos

Base de datos

Base de datos

Base de datos

Base de datos

Base de datos

Base de datos

SWAT (1969 -2001)

HidrológicoDelineación de cuencasSimulo los caudales

Especialistas locales

WEAPEsquematizar lOptimizarVincularlo con MODFLOW

Nudos de subcuencas

MODFLOWAbstraccionRecargaFluctuaciones de la napa freatica

Validación y calibración de la hidrología

WEAP y MODFLOW

•MODFLOW: simulador de recargas y abstracciones en el uso del agua subterránea - Para esta simulación se empleo flujos 2d (x,y)

RAJASTHAN

MADHYA PRADESH

CHHATTISGARH

JHARKHAND

WEST BENGAL

BIHAR

UTTAR PRADESH

BANGLADESH

NEPAL

UTTARKHAND

HIM

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IRR101_8

Kota DamDAM101_5

Gandhisagar DamDAM101_3

RanapratapsagarDAM101_4

Chambal right bankIRR101_6

Chambal River

Chambal left bankIRR101_5

Betwa River

Rajghat DamDAM101_8

Malatila DamDAM101_9

Dhasan River

Harsi DamDAM101_6

Pahuj R.

Pahuj Dam

DAM101_7

Dhaolpur municipal areaWS101_3

Rangwan DamDAM101_11

Daudhan DamDAM101_10

Ken River

Tons River

Karmanasa River

Naugarh DamDAM104_1

Musakhand DamDAM104_2

Adhuara Municipal areaWS104_1

IRR102_2

Ganges River

Son Right BankIRR106_2

Son leftIRR106_1

Nor

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Bansagar Dam

DAM106_1

Obra Dam

DAM106_2

Rihand dam

DAM106_3

Son River

Rihand R

iver

Mayurakshi RiverMassanjore Dam

DAM111_1MaithanDAM111_2

Panchet ResevoirDAM111_3

Damodar River

KangshabatiDAM111_4

Haldia River

Farakka

Ganges River

Ganges Barrage (planned)

Padma River

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Kosi High DamDAM209_7

Kosi western canalIRR109_3

Kosi Eastern canalIRR109_4

Kamala DamDAM209_1

Sapta Gandaki DamDAM207_8

KulekhaniDAM208_1

Eastern Gandak IRR107_3

Western Gandhak IRR107_2

Rapti BIRR105_6

Andhi Khola DamDAM207_3

Rapti DamDAM205_9

Surya BIRR105_4

Chisapani (Kamali) DamDAM205_8

Girija B

Lucknow City SupplyWS103_1

Sarda SahayakIRR105_2

Gomti river

Banbhasa HeadworksDAM205_3

Purnagiri damDAM205_2

Pancheswar damDAM205_1

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Karnali 1B dam

DAM205_6

Karnali

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DAM205_7

Baghirati

River

Maneri

Bhell

DAM100_1

Pala M

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DAM100_2

Tehri D

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DAM100_3Utyasu Dam

DAM100_4Srinagar Dam

DAM100_5

Kotti Behl ReservoirDAM100_6

East Ganga CanalIRR100_2

Madhya East Ganga IRR100_4

Kanpur city SupplyWS100_1

Lower Ganga CanalIRR100_5

Upper Ganga CanalIRR100_1

Madhya West Ganga IRR100_3

Vyasi DamDAM101_2

Yamuna East CanalIRR101_2

Yamuna River

Lakhwar DamDAM101_1

Yamuna West CanalIRR101_1

Hinden R.Agra CanalIRR101_3

Agra City SupplyWS101_2

Ramganga

R.

Deoki R.Nanaksagar

DAM100_8

Kalagarh

DAM100_7

River

Diversion

Dam (Planned)

Dam (Existing)

Irrigation

International Boundary

State Boundary

INF101_1

INF101_2

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INF101_4

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Rapti NepalIRR205_5

IRR209_2

Delhi Water SupplyWS101_1

Parwan IrrigationIRR101_4

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IT01_8

INF100_7

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IT06_3

IRR106_3

INF111_3

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KeolariIRR101_7

IT01_13

IT01_14

IRR101_10IRR101_11

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IRR101_12IT01_16

FL1

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IT00_19

IRR300_6

GWR00_1

GWR00_2

GWR00_3

GWR101_1

GWR101_2

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GWR101_6

GWR101_14

GWR101_13

GWR101_10

GWR101_16

GWR102_2

GWR105_2

GWR105_7

GWR106_2GWR106_2

GWR106_1

Sind River

Alaknanda

River

Yamuna

Tons

Son

Sindh

Mahananda

Kosi

Ken

Hoogly

Gorai

Gomati

Ghaghra

Ganga

Gandak

Chambal

Betwa

Atrai

Sub-Basins

Medidas que se analizaron

Variabilidad Climática Ganges - Differences between GCMs, in terms of Change in Precipitation, by the 2050s

This map shows the precipitation change projected by the considered climate model, under the A2 scenario for 2040 -2069 as compared to 1961 - 1990. Map displays gridded data (cell size=0.5dd).

Sources: WCRP's CMIP3 (Meehl et al. 2007), downscaled by Maurer et al. (2008).

Disclaimer: The boundaries, colors, denominations, and other information shown in any map do not imply any judgment on the part of the World Bank concerning the legal status of any territory or the endorsement or acceptance of such boundaries.

Caso de Estudio 2: Cuenca Este del Nilo•La cuenca tiene un área de 1,809,606 km2,

la cuenca es compartida entre Sudan del norte y sur, Etiopía y Egipto.

Propósito del Estudio

• Desarrollar un modelo hidrológico (incluyendo aguas subterráneas) y calcular demandas de agua presentes y futuras usando WEAP.

•Construir base de datos •Modelos de Circulación Global (GMCs

AR4) también fueron empleados para analizar la vulnerabilidad a los efectos al cambio climático

mm/month

GRACIAS!

Field Data vs GCMs baseline data from 1984

Sub-basin 177

Estaciones de Monitoreo