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CENTRO ANDINO PARA LA GESTIÓN Y USO DEL AGUA
(Centro AGUA - UMSS)
Manifestaciones locales de la variabilidad y cambio climático: Prácticas agrícolas bajo riego y estrategias de gestión del agua
Reporte 1.
ANÁLISISDEINFORMACIÓNCLIMATOLÓGICAYREPRESENTATIVIDADDEINFORMACIÓNENLA
CUENCAPUCARA
Tesoro Michel Silvia Encinas A.
Universidad Mayor de
San Simón
Facultad de Ciencias Agrícolas, Pecuarias,
Forestales y Veterinaria
Dirección de Investigación Científica
y Tecnológica
Agencia Sueca de Desarrollo Internacional
© Centro Andino para la Gestión y Uso del Agua (Centro AGUA)Universidad Mayor de San Simón Av. Petrolera Km. 4,5 (Facultad de Agronomía) Teléfono: +591 4 4762382 www.centro-agua.org Cochabamba, Bolivia El Centro AGUA es un centro de investigación y enseñanza, perteneciente a la Facultad de Ciencias Agrícolas, Pecuarias, Forestales y Veterinarias de la Universidad Mayor de San Simón (UMSS, Cochabamba-Bolivia). En base a las experiencias y conocimientos acumulados desde su creación, actualmente trabaja en forma interactiva y multidisciplinaria en la profundización del conocimiento sobre la gestión y los usos del agua mediante sus líneas de acción: formación académica, investigación, coordinación institucional y servicios. Se proyecta como un referente nacional en la investigación y enseñanza para la gestión integral, equitativa y sostenible del agua. Agradecimientos: Al Ing. Oscar Delgadillo e Iván del Callejo por la revisión del documento, así como por sus valiosos aportes y comentarios. Diseño y Edición: Tesoro Michel y Silvia Encinas A. Impresión: Centro AGUA Cochabamba, Bolivia Diciembre, 2011
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CENTRO AGUA – UMSS
El Centro Andino para la Gestión y Uso del Agua (Centro AGUA) es un centro de investigación y enseñanza, perteneciente a la Facultad de Ciencias Agrícolas, Pecuarias, Forestales y Veterinarias de la Universidad Mayor de San Simón (UMSS, Cochabamba-Bolivia). Inició sus actividades el año 1991 gracias a un convenio de cooperación internacional entre la UMSS y la Universidad de Wageningen (Holanda). En base a las experiencias y conocimientos acumulados desde su creación, actualmente trabaja en forma interactiva y multidisciplinaria en la profundización del conocimiento sobre la gestión y los usos del agua. El Centro AGUA se proyecta como un referente nacional en la investigación y enseñanza para la gestión integral, equitativa y sostenible del agua. Mediante sus líneas de acción (formación académica, investigación, coordinación institucional y servicios) pretende contribuir en la gestión concertada y el uso sostenible del agua y, a largo plazo, en la solución de los problemas hídricos en Bolivia.
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INDICE DE CONTENIDO
I. ANTECEDENTES GENERALES ...................................................................................... 7 II. OBJETIVOS ........................................................................................................................ 8 III. METODOLOGÍA ............................................................................................................. 9
4.1. Ubicación del área de Estudio: ..................................................................................... 9 4.2. Análisis de información climatológica: ........................................................................ 9
4.2.1. Primera Fase: Adquisición de información meteorológica. ................................ 10 4.2.2. Segunda Fase: Análisis de la información Sistematizada ....................................... 10 4.2.3. Tercera Fase: Sistematización de información existente ......................................... 12 4.2.4 Cuarta Fase: Pruebas de Homogeneidad, consistencia y determinación de zonas homogéneas de (similar comportamiento) ........................................................................ 12 4.2.5. Reconstrucción de series ......................................................................................... 14
4.3. Caracterización de la variabilidad Climática: ............................................................. 16 4.3.1. Caracterización climática: ................................................................................... 16 4.3.2. Variabilidad climática: ............................................................................................ 16 4.3.4. Evaluación de tendencias de Cambio Climático ..................................................... 18
IV. RESULTADOS .............................................................................................................. 19 5.1. Análisis de información climatológica: ...................................................................... 19
5.1.1. Información meteorológica recopilada .................................................................... 19 5.1.2. Análisis de la información sistematizada ................................................................ 20
Categoría ................................................................................................................................... 20 Tipo de Estación ........................................................................................................................ 20 Cantidad .................................................................................................................................... 20
5.1.3. Priorización de estaciones ....................................................................................... 24 5.1.4. Pruebas de Homogeneidad y consistencia de la información. ................................. 25 5.1.5 Relleno de datos faltantes de precipitación total mensual (mm) ......................... 28
5.2 Determinación de unidades homogéneas: ................................................................... 29 V. CONCLUSIONES ............................................................................................................. 33 VI. ANEXOS ........................................................................................................................ 34
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INDICE DE FIGURAS Figura 1. Diagrama de barras “Pluviometria de la Cuenca Pucara y Chúllku Mayu .............. 21 Figura 2. Diagrama de barras “Temperatura de la Cuenca Pucara y Chúllku Mayu ............. 21 Figura 3. Diagrama de barras de información pluviométrica estaciones priorizadas. .......... 24 Figura 4. Indices anualesdel Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) .............................. 26
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INDICE DE CUADROS Cuadro 1. Información meteorológica recopilada y sistematizada ..................................... 19 Cuadro 2. Tipo de Estación ............................................................................................... 20 Cuadro 3. Estaciones priorizadas con series mayores a 30 años ........................................ 24 Cuadro 4. Análisis de consistencia por el método del Vector Regional ............................... 25 Cuadro 5. Análisis de consistencia de la Cuenca Pucara Ch’ullku Mayu ............................ 27 Cuadro 6. Estado de estaciones respecto al relleno de datos .......................................... 28 Cuadro 7. Clasificación climática Sistema UNESCO ............................................................. 29
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INDICE DE MAPAS Mapa 1. Mapa de ubicación cuenca Pucara ......................................................................... 9 Mapa 2. Ubicación de estaciones en la Cuenca Pucara-‐Ch´ullkumayu ................................ 23 Mapa 3. Mapa de zonificación de áreas homogéneas cuenca Pucara ................................. 31
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I. ANTECEDENTES GENERALES Las evidencias del cambio climático detectadas por la comunidad científica en diferentes
lugares del mundo han generado respuestas al más alto nivel político de la humanidad y
especialmente en las Naciones Unidas.
El creciente aumento de las emisiones de Gases de Efecto de invernadero durante las últimas
décadas, debido a la explotación no sostenible de recursos naturales y al acelerado ritmo de
industrialización en amplias regiones de nuestro planeta, ha derivado en el fenómeno de
calentamiento global. Fenómeno que ya está causando estragos a nivel nacional, regional y
global.
Las evidencias en nuestro país, son cada vez más dramáticas y aumentan la certeza sobre el
problema y los retos a los cuales las presentes y las futuras generaciones deberán confrontar.
Bolivia en los últimos diez años ha soportado una serie de anomalías climáticas con
intensidades y frecuencia inusuales en los registros históricos de nuestra época, mayor
incidencia de sequías e inundaciones principalmente relacionadas con eventos ENSO,
dejando resultados nefastos en la economía local, sin olvidar la irreparable pérdida de vidas
humanas.
La temática cobra importancia en los últimos años, y varias son las instituciones que hacen
esfuerzos para tratar de estudiar y evidenciar técnicamente sus efectos. Sin embargo la
principal limitante es la disponibilidad de información meteorológica, la cual se encuentra
dispersa, incompleta, con pocos parámetros de observación, una red a nivel nacional muy
pobre con solo 324 estaciones, que cubre una extensión territorial de más de m1.098.592
km2, en el caso de la información hidrológica estos es más crítico debido a que solo se cuenta
con información en ríos navegables y transfronterizos.
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Dada la carencia de información, el proyecto UMSS-‐ASDI-‐FC13, pretende contribuir a la
comprensión de manifestaciones locales de cambio climático y sus impactos en los diferentes
ecosistemas, en agricultura bajo riego y en la gestión del agua, orientados al desarrollo de
estrategias de adaptación. Dentro del marco del proyecto, el presente informe consolida la
información solicitada en la consultoría, resumida en los siguientes componentes:
• Análisis de la información
• Determinación de unidades homogéneas
II. OBJETIVOS El proyecto UMSS-‐ASDI-‐FC13, pretende contribuir a la comprensión de manifestaciones
locales de cambio climático y sus impactos en los diferentes ecosistemas, en agricultura bajo
riego y en la gestión del agua, orientados al desarrollo de estrategias de adaptación.
Para esta evaluación se plantea un análisis estadístico de la información meteorológica
disponible para realizar la detección y atribución del cambio climático en la cuenca Pucara
del departamento de Cochabamba.
Esta evaluación considera la sistematización de información meteorológica existente en la
zona de estudio, realizar pruebas de consistencia y representatividad de información.
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III. METODOLOGÍA
4.1. Ubicación del área de Estudio1: Mapa 1. Mapa de ubicación cuenca Pucara
4.2. Análisis de información climatológica: Para el logro de este objetivo el trabajo se dividió en fases, las cuales se describen de la
siguiente manera:
1 El área de estudio se localiza en la cuenca hidrográfica de Pucara y el abanico aluvial de Punata, ubicados a una altitud que varía desde los 2700 a 4500 msnm, con precipitaciones que oscilan desde 290 mm/año (Informe Kaswarmi, 2008) en el abanico de Punata hasta 700 mm/año en la zona agroecológica Puna (Mayta y Alfaro, 2009) y una temperatura promedio de 12 a 18 oC en el abanico de Punata (Informe Kaswarmi, 2008) y de 5 a 18 oC en la zona de Puna en la cuenca Pucara (Mayta y Alfaro, 2009).
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4.2.1. Primera Fase: Adquisición de información meteorológica.
En el proceso de adquisición de información meteorológica, se seleccionaron 30
observatorios meteorológicos de la red nacional del SENAMHI, los datos sistematizados,
presentaron series discontinuas e incompletas, por lo que fue necesario solicitar información
de la Oficina Regional Cochabamba del SENAMHI, de la cual una parte se encontraba en
formato analógico (papel sin procesar) otra transcrita, que no coincidía con la sistematizada
en el Sistema Nacional de Datos (SISMET) del SENAMHI Nacional y otra fue recopilada de
Centro Agua.
En esta fase se realizó la primera priorización de estaciones, considerando el criterio de
series continuas mayores a 30 años, priorizándose solo 8 estaciones de las 30 recopiladas.
4.2.2. Segunda Fase: Análisis de la información Sistematizada La metodología utilizada para realizar el análisis, de control de calidad de la información
meteorológica, fue basada en el método de control de calidad básico, que determina la
consistencia interna y representatividad de información.
Para el análisis de la información se consideraron los siguientes criterios:
a) Tipo de Estación
Por el tipo de estación se han clasificado en el área de estudio
• Observatorios de primer orden son las estaciones climatológicas principales (CP), y
estaciones Sinópticas son las estaciones más completas y tienen instrumental de
lectura directa y registradores cuya relación básica es la siguiente:
Garita meteorológica: que contiene termómetros de máxima y mínima, psicrómetro,
tanque de evaporación y geotermómetros, barómetro y barógrafo, heliógrafo y
actinógrafo.
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• Observatorio de segundo Orden a este grupo corresponden las estaciones
climatológicas ordinarias, que son estaciones con instrumental de lectura directa
básica con la siguiente distribución: Garita meteorológica que abriga el termómetro
de máxima y mínima, psicrómetros (termómetro seco y húmedo), pluviómetro y
anemómetro, en algún caso incluye el tanque de evaporación tipo “A” y algún
elemento registrado como el termógrafo y anemógrafo. Una variante de este grupo
de estaciones es la Termopluviométrica que cuenta con la siguiente distribución una
garita meteorológica con termómetro de máxima y mínima y un pluviómetro.
• Observatorio de tercer Orden, a esta categoría pertenecen las estaciones
pluviométricas, que registran solo precipitación.
b) Continuidad de la serie
La duración óptima para el análisis de una serie climática depende del elemento climático en
cuestión y del tipo de clima regional.
De acuerdo a Villalpando (1989), se recomienda:
a) Series largas (mayores de 30 años) para regiones con clima semiárido y árido.
b) Series intermedias (20 a 30 años) para regiones con clima templado a cálido
lluvioso.
c) Para estudios sobre cambio climático de una región se requieren registros de por lo
menos 50 años.
d) En estaciones climatológicas que cuentan con registros de muchos años, se
recomienda usar para análisis de rutinarios últimos 30 años (cálculo de normales
climatológicas).
c) Verificación de registros seleccionados
Esta prueba consiste en comparar los datos observados, con pruebas de verificación de
totales, consistencia en el tiempo, verificar si cuentan con gestión de observación y acopio de
información homogénea, lecturas a la misma hora, etc.
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4.2.3. Tercera Fase: Sistematización de información existente
Una vez recopilada la mayor cantidad de registros de estaciones, y sistematizada los registros
de información pluviométrica y térmica de estaciones dentro de la cuenca y fuera de la
misma se procedió a realizar un inventario de la información seleccionada, los años de
observación y los registros por año, sistematizados en un diagrama de barras del área de
estudio.
4.2.4 Cuarta Fase: Pruebas de Homogeneidad, consistencia y determinación de zonas homogéneas de (similar comportamiento) Pruebas de consistencia de los datos: Para examinar la consistencia de los datos
climatológicos se realizó el siguiente control de calidad:
a) Pruebas de consistencia de los datos: Para examinar la consistencia de los datos
climatológicos se realiza los siguientes procedimientos para el control de calidad:
• Consistencia interna, consiste en examinar que el parámetro meteorológico sea
consistente consigo mismo.
• Valores imposibles, todos los parámetros están comprendidos dentro de límites.
• Límites climatológicos regionales, la mayoría de los parámetros tienen límites
climatológicos conocidos dependiendo de la región. Por lo tanto, se pueden
establecer límites para cada mes y cada parámetro para detectar valores extremos.
• Valores disparados, valores extremos o fuera de rango.
b) Vector Regional:
Para este efecto el único método recomendado que permite, realizar un análisis de
homogeneidad de series espacio temporales y la determinación de zonas homogéneas
(similar comportamiento), es el “Vector Regional, proceso estadístico que permite realizar el
análisis de consistencia mediante un módulo contenido en el software Hydraccess” que
trabaja en entorno Access de Windows, desarrollado por el IRD de Francia.
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Esta herramienta considera los siguientes criterios para evaluar la homogeneidad de la
precipitación:
§ Proximidad de estaciones
§ Elevación
§ Topografía
El objetivo del método es de homogeneizar un grupo de datos pluviométricos. El período de
registro de cada estación puede ser tan largo como se tengan datos. El record propio de
cada estación es relativamente independiente respecto a las otras estaciones que se quieren
comparar, es recomendable que tengan la misma serie de datos.
El método de G. Hiez se basa en el cálculo de la moda durante cada año observado, y el de Y.
Brunet Moret está basado en el promedio, con la eliminación de valores demasiado
distantes. Los dos métodos han sido combinados en el módulo del VR de Hydraccess.
La bondad de esta metodología reside en el análisis espacial y temporal que se realiza a un
grupo de estaciones, cuya prueba de homogeneidad representan una misma región climática
(con comportamiento homogéneo), en un periodo continuo de varios años comunes, el
método clásico de crítica de este juego de datos consiste en calcular las dobles acumuladas
entre los valores de las estaciones, con ello se descubre las posibles heterogeneidades, que
contemplan los datos entre estaciones por una relación mutual.
Cuando el número de estaciones es elevado, el funcionamiento demuestra ser muy
interesante, sobre todo cuando en la salida se presentan estaciones con problemas de
heterogeneidad, y se puede eliminar estaciones que no presentan el mismo
comportamiento.
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El método del “Vector Regional (VR)” consiste en generar una estación ficticia representativa
de la zona homogénea en estudio, partiendo de la información original disponible en la base
de datos. Para cada estación se calcula una media que cubre el juego de datos del período
de estudio. Y durante todos los años, se calcula un índice que será superior a 1 cuando el
año es de exceso, e inferíos a 1 cuando el año sea de déficit. Estos índices son entonces a los
que se llama el Vector Regional, que toma en cuenta la información de una región que
supuestamente es homogénea climáticamente (comportamiento temporal similar).
El método es aplicado a datos anuales, elaborado el cálculo “VR”, la crítica de los datos se
facilita grandemente, permite:
a) Valorar la calidad de los datos de una estación por los valores dobles acumulados,
con los índices del vector regional, que ayudan a poner en evidencia los posibles
problemas de calidad en una estación.
b) Compara gráficamente y pone en correlación los datos de cada una de las
estaciones, con los valores del vector regional.
La calidad del vector regional depende de la calidad de los datos de entrada, aunque los
algoritmos usados por los dos métodos intentan minimizar la influencia de los datos
erróneos. El vector calcula “la contaminación” por los errores que existen en los datos de
origen de las estaciones. Si se eliminan los datos incoherentes y se corrigen los errores
groseros poco a poco en los datos de entrada, se llegara a un vector regional de calidad
buena.
Cuando el “VR” es de calidad buena, se lo podrá usar para reconstituir los datos faltantes y/o
perdidos (lagunas).
4.2.5. Reconstrucción de series a). Método Racional Deductivo
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Este método permite estimar los registros mensuales faltantes, a partir de los registros
mensuales que no cuentan con lagunas continuas, en series largas de observación y que
además se encuentren respaldadas por una red de estaciones robusta, el procedimiento
consiste en:
1. Se realiza la suma de precipitaciones mensuales en todos los años completos y se
obtiene la lluvia mensual promedio.
2. Se calculan para todos los años completos los porcentajes mensuales de
precipitación, los que serán igual a la lluvia mensual dividida entre el promedio
mensual calculado en el paso anterior y multiplicada por 100. Al sumar los
porcentajes calculados y obtener su promedio deberá de obtenerse 1200 a 100
respectivamente.
3. Todos los porcentajes mensuales correspondientes a cada uno de los doce meses se
suman y se dividen entre el número de años completos.
IPi = (ΣP/1200-‐ΣSi)×Si
Donde:
i = Cada uno de los meses desconocidos Pi = Precipitación mensual desconocida en cada año incompleto ΣSi = Suma de los porcentajes promedio de los meses cuya precipitación se desconoce, en porcentaje. ∑P = Suma de las precipitaciones mensuales conocidas en los años incompletos, en milímetros. Si = Porcentaje promedio asignado a cada uno de los meses desconocidos faltantes.
b) Vector Regional La reconstrucción de series, en el parámetro de precipitación, es un proceso altamente
complejo, considerando que la precipitación es un elemento meteorológico muy particular,
influenciado por los factores meteorológicos, como latitud, altitud, topografía, distancia a
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nivel del mar, etc., y generado por patrones advectivos o convectivos y mesoescalares, uno
de los métodos recomendados es el “Vector Regional”
Este método, descrito en el acápite anterior referido al análisis de homogeneidad de series,
es aplicado para la reconstrucción de series, cuando el Vector Regional “VR” es de buena
calidad, una opción del módulo permite agregar datos reconstituidos con un desvío con
valores aleatorios en función a una ley de Gauss, sin variar la varianza.
Permite el relleno de información faltante, el mismo que debe ser realizado con precaución,
y se puede estimar el valor anual perdido de una estación, multiplicando el índice de ese año
del vector, por el valor medio de la estación que representa el período de estudio.
4.3. Caracterización de la variabilidad Climática:
4.3.1. Caracterización climática:
La caracterización climática, se genera a través de la construcción de los promedios
mensuales de series de 30 años de observación continua de los observatorios
meteorológicos, para cada uno de los elementos climáticos, se deben construir también:
Ø índices agrotérmicos que son: temperatura diurna, temperatura nocturna, unidades
calor, unidades fototérmicas y horas frío
Ø índices agrometeorológicos, como la evapotranspiración de referencia, disponibilidad
de agua y otros que permitan caracterizar el comportamiento normal del clima, en
una región.
4.3.2. Variabilidad climática:
El análisis de la variabilidad climática se refiere a fluctuaciones observadas en el clima
durante períodos de tiempo relativamente largos. Esta incluye los extremos y las diferencias
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de los valores mensuales, estacionales y anuales con respecto a los valores climáticos
esperados, estas son las medias temporales.
Para el análisis de la variabilidad climática, se procedió a realizar el análisis de este elemento
en sus componentes de precipitación total y días con precipitación
Dado que la precipitación en las zonas áridas y semiáridas de Bolivia se concentra entre los
meses de Noviembre a Marzo de acuerdo al año agrícola prevalente, para llevar adelante el
análisis y mejorar la percepción de la dinámica de los registros pluviométricos, estos fueron
ordenados de Julio a Julio. De esta manera se pueden también correlacionar los resultados
con la gestión agrícola que depende en su gran mayoría de las lluvias.
Se evaluó la precipitación total por gestión agrícola, dentro del record pluviométrico anual,
así como también, el número de días con precipitación por año dentro del record
pluviométrico diario. Se asumió que un día tuvo precipitación si se recibió por lo menos 1
mm de lluvia en la zona. Precipitaciones inferiores no fueron consideradas dentro de los días
con precipitación por ser no significativas. Con los resultados se construyeron las gráficas
Días de lluvia vs. Tiempo en todas las estaciones.
Se determinó la duración de la época de lluvias para cada año de los registros con el fin de
evaluar alguna tendencia de concentración de la precipitación desde un análisis diario.
Se analizó un periodo de corte aproximadamente en 1983 a 1985, en base a la distribución
diaria de la precipitación antes y después de este periodo con el fin de analizar si
efectivamente se presentó alguna variación en este aspecto.
Todos los análisis temporales se evaluaron utilizando la regresión estadística con el fin de
evaluar las tendencias y su magnitud.
El grado de magnitud de la variabilidad puede describirse por la diferencia presentada entre
las estadísticas a largo plazo de un elemento climático y las obtenidas para un período
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suficientemente extenso como para que en él estén incluidas todas las características de los
regímenes del elemento climático, que están en función del tiempo y que pueden presentar
variaciones cíclicas en intervalos de tiempo más o menos largos. En la práctica no deben ser
inferiores a 30 años.
4.3.4. Evaluación de tendencias de Cambio Climático Para la evaluación de tendencias de cambio climático se han realizado los siguientes
procedimientos:
Se realizó un análisis estadístico, en base a métodos de regresión lineal, y el Test de Mann-‐
Kendall para detectar tendencias, utilizando los registros anuales completos de cuatro
estaciones, considerando las variables: Temperatura Máxima, Temperatura Mínima, y
Precipitación total acumulada, Días con lluvia.
En el caso del día con lluvia, para cada año se evaluó el número de días con precipitación por
año dentro del record pluviométrico diario. Se asumió que un día tuvo precipitación si se
recibió por lo menos 1 mm de lluvia en la zona. Precipitaciones inferiores no fueron
consideradas dentro de los días con precipitación por ser no significativas. Con los resultados
se construyeron las gráficas Días de lluvia vs. Tiempo en todas las estaciones.
Para cada año se sumó la precipitación cada 3 días. Con esta información se evaluó el inicio
de la época de lluvias de la siguiente forma: Se consideró que la época de lluvias se había
iniciado (número del día juliano) cuando la suma de 3 días de precipitación fue de 20 mm y
posteriormente no se presentó un periodo sin lluvias mayor a 25 días.
El análisis de la información de los registros de precipitación muestran que se ha presentado
una inflexión alrededor de 1983. Por esta razón se decidió hacer un análisis de la magnitud
de la precipitación diaria antes y después de este año con el fin de analizar si efectivamente
se presentó alguna variación en este aspecto. Adicionalmente se evaluó el porcentaje de
años con precipitación inferior a la media histórica.
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IV. RESULTADOS Los resultados presentados en el cuerpo principal del presente informe, reportan el análisis
de las pruebas de la consistencia espacio temporal de la información aplicada a un grupo de
estaciones, para la obtención de zonas homogéneas y la determinación del tipo climático
local, así como también el análisis de tendencias de cambio climático, en las estaciones
priorizadas que contienen series largas y continuas.
5.1. Análisis de información climatológica:
5.1.1. Información meteorológica recopilada
Se ha recopilado información de la Dirección de Hidrología del Servicio Nacional de
Meteorología e Hidrología SENAMHI (Oficina Nacional y Regional Cochabamba), así como
también se ha sistematizado información remitida del Centro Agua.
La misma que ha sido sistematizada y organizada, en un inventario, que se presenta en el
cuadro 1.
Cuadro 1. Información meteorológica recopilada y sistematizada
N° Estación Años Serie Tipo N° Estación Años Serie Tipo
1 Aguirre 35 1965-2003 P 16 Koari UMSS 10 1978-1988 P
2 Alalay 27 1977-2003 P 17 Laguna Robada UMSS 6 1989-1995 P
3 Colomi 38 1962-2006 P 18 Murumuntani UMSS 10 1977-1987 P
4 Malaga 16 1969-1985 P 19 Muyu Loma UMSS 5 1990-1995 P
5 Monte Punco 32 1967-2000 P 20 Sacabambilla UMSS 25 1974-1999 P
6 Paracaya 3 1977-1979 P 21 Candelaria 18 1965-1985 P
7 Sacabambilla Baja 22 1977-1998 P 22 Pocona 28 1955-1985 P
8 Sankayani 9 1973-1983 P 23 Arani 50 1957-2008 TP
9 Totora Cocha UMSS 13 1979-1994 P 24 San Benito 41 1966-2006 TP
10 Vacas 10 1977-1986 P 25 Tiraque 49 1956-2006 TP
11 Cuenca A UMSS 15 1979-1995 P 26 Torolapa 9 1995-2003 TP
12 Cuenca B UMSS 14 1980-1995 P 27 Totora 58 1944-2003 TP
20
13 Cuenca C UMSS 5 1990-1995 P 28 León Rancho UMSS 6 1989-1995 TP
14 Cuenca D UMSS 15 1979-1995 P 29 Plano Alto UMSS 7 1988-1995 TP
15 Cotani Alto UMSS 6 1986-1993 P 30 Chaupisuyo UMSS 12 1983-1995 TP
5.1.2. Análisis de la información sistematizada
Los resultados obtenidos en la evaluación cualitativa de la información sistematizada han
sido clasificados de acuerdo a tres criterios:
a) Tipo de Estación
Las estaciones meteorológicas del área de estudio presentan las siguientes categorías de
acuerdo al instrumental con que cuenta en:
Cuadro 2. Tipo de Estación
Categoría Tipo de Estación Cantidad Primer Orden • Climatológica Principal
• Sinóptica 0
Segundo Orden • Climatológica Ordinaria • Termopluviométrica
8
Tercer Orden • Pluviométrica 22 Total de estaciones 30
b) Continuidad de la serie y verificación de registros seleccionados
Los criterios de continuidad de la serie y verificación de registros seleccionados han sido
resumidos en los diagramas de barras figura 1 y 2, que sintetiza:
El establecimiento del observatorio está representada con verde, con gris los años de
observación completa del SENAMHI y con naranja los años reportados en los registros
remitidos del Centro Agua y los representados en blanco indican años sin observación,
existen otros registros que van con números del 1 al 11 y representan los meses con registro,
meses que tienen información. En el mapa 1, se visualiza la ubicación de estaciones.
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Figura 1. Diagrama de barras “Pluviometria de la Cuenca Pucara y Chúllku Mayu
Figura 2. Diagrama de barras “Temperatura de la Cuenca Pucara y Chúllku Mayu
Como resultado de la sistematización de la información se concluye que la cuenca Pucara, no
tiene información hidrológica, en cuanto a la información meteorológica, se debe indicar
que:
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• Solo se registran dos elementos meteorológicos: temperaturas y precipitación; de un
total de 30 estaciones, ocho estaciones registran temperaturas teóricamente, en base
de datos solo se pudo recopilar información del elemento temperatura de tres
observatorios.
• No presenta series largas y continúas de observación, que permitan realizar la
detección y atribución del cambio climático.
• La información está dispersa, a nivel institucional, como se muestra en el diagrama de
barras.
• Con respecto a la calidad de la información, esta presenta corrimientos en un día en la
oficina Nacional de SENAMHI, no considerados en la oficina regional y las series
consideradas en el presente trabajo, son las recopiladas del Centro Agua, que
presentan mejor coherencia y que no han sido alteradas.
En el mapa 2, se visualiza la ubicación de estaciones sistematizadas.
23
Mapa 2. Ubicación de estaciones en la Cuenca Pucara-‐Ch´ullkumayu
24
5.1.3. Priorización de estaciones
Considerando la poca disponibilidad de series largas y continuas, se han priorizado ocho
observatorios, considerando series continuas mayores a 30 años.
En base a esta selección se priorizaron ocho estaciones, las cuales cuentan con series casi
continuas de 30 años, presentadas en el cuadro 3 y el detalle de información contenida en
el Diagrama de Barras de información pluviométrica en la Figura 3 .
Cuadro 3. Estaciones priorizadas con series mayores a 30 años
Estación Tipo de estación Serie Años Serie
analizada Años c/información
Aguirre P 1965-‐2003 38 1971 -‐2000 30 Alalay P 1977-‐2003 26 1971 -‐2000 29 Arani TP 1957-‐2008 51 1971 -‐2000 29 Colomi P 1962-‐2006 44 1971 -‐2000 30 Monte Punco P 1967-‐2000 33 1971 -‐2000 30 Tiraque “A” TP 1956-‐2006 50 1971 -‐2000 29 Torolapa TP 1995-‐2003 30 1971 -‐2000 23 Totora TP 1943-‐2003 60 1975 -‐ 2000 30
Figura 3. Diagrama de barras de información pluviométrica estaciones priorizadas.
25
5.1.4. Pruebas de Homogeneidad y consistencia de la información. a) Prueba de homogeneidad y consistencia a estaciones priorizadas
El resultado del análisis de homogeneidad y consistencia de la información realizada a
ocho estaciones priorizadas, considerando un rango común de observación de 1971 al
2000, para evaluar 30 años de información pluviométrica continua, se presenta en el
cuadro 4.
Cuadro 4. Análisis de consistencia por el método del Vector Regional
Estación N° D.E. Coef. Media Homo-‐ Correl. Lin. a Lin. A
Proporci. Calid. Eval.
Años Obs. Variación Desvíos geneidad Vector priori post. (/10) (/10)
Aguirre 30 193,7 0,28 0,00 0,19 0,56 0,31 0,24 0,12 8 7
Alalay 30 163,5 0,22 -‐0,01 0,44 0,83 0,28 0,20 0,1 8 8
Arani 29 111,3 0,30 0,04 0,02 0,74 0,37 0,28 0,14 7 7
Colomi 30 114,9 0,18 -‐0,03 0,00 0,61 0,28 0,19 0,09 9 9
Monte Punco 30 114,3 0,18 -‐0,01 0,77 0,76 0,29 0,13 0,08 9 9
Tiraque “A” 27 114,9 0,23 0,00 0,03 0,81 0,3 0,20 0,1 9 8
Torolapa 22 97,3 0,17 0,01 0,82 0,71 0,28 0,18 0,09 9 9
Totora 30 156,8 0,24 -‐0,02 0,08 0,78 0,34 0,19 0,1 9 9
Consistencia Interna:
En el cuadro 4 se observa que califican como homogéneas siete estaciones, considerando
que el coeficiente de correlación del vector es superior a 0.60 a excepción del
observatorio de Aguirre, lo que significa que existe consistencia espacio temporal de la
información analizada, estableciendo que las series analizadas son homogéneas y
pertenecen a una unidad homogénea.
Limites climatológicos:
26
Los rangos de los límites climatológicos, (Lin a priori superior a 0.25 y Lin a post inferior a
0.25) se encuentran dentro de los límites de confianza en las 8 estaciones. Los valores de
calidad y evaluación son superiores a 7 para todas las estaciones.
Verificación de consistencia en el tiempo:
La figura 4, reporta el análisis de consistencia en el tiempo. Como se puede observar en el
gráfico el vector regional, está representado por la línea continua roja y los límites de
confianza generados por el vector están definidos por la línea punteada roja, todos los
observatorios analizados, reportan un comportamiento similar y que se encuentra en la
línea de confianza del vector, a excepción del observatorio de Aguirre, que el primer
periodo de observación tiene un comportamiento anómalo al resto de las estaciones,
reportando un quiebre que la hace inconsistente en su comportamiento espacio temporal.
En el anexo 1, se adjunta los cuadros y gráficos correspondientes a este análisis.
Figura 4. Indices anualesdel Vector y de las Estaciones (Brunet Moret)
b) Prueba de homogeneidad y consistencia al total de estaciones recopiladas. EL resultado de las pruebas de consistencia y homogeneidad a las que sometió las series
de información de las estaciones correspondientes a la Cuenca Pucara y Ch’ullku Mayu, se
resume en el cuadro 5.
27
Los resultados del análisis de consistencia y evaluación de la información de 30
estaciones, correspondientes a la cuenca de referencia, presentados en el cuadro 5,
reportan:
• Series heterogéneas en la escala temporal cortas, solo 5 años de observación
común, en 25 observatorios de los 30 seleccionados.
• Cinco observatorios con registros fuera del rango común.
• Dos observatorios que presentan heterogeneidad en la información pluviométrica,
registrando quiebres significativos que muestran su inconsistencia tanto temporal
como espacial.
• Seis observatorios que muestran una correlación vectorial, con valores 0.61 a 0.69,
que alcanzan los límites de confianza, por lo tanto son consistentes en la pruebas
de consistencia y heterogeneidad.
• Catorce observatorios que se encuentran con valores superiores a 0.70, por lo cual
el análisis temporal reporta significancia, resaltando su consistencia y
homogeneidad.
Cuadro 5. Análisis de consistencia de la Cuenca Pucara Ch’ullku Mayu
N° Estación N° Coef. Media D.E. Correl. Lin.
A Lin. a Proporci. Calid. Eval. Cuenca
Años Variación Desvíos Desvíos Vector Priori post. (/10) (/10)
PUCARA
1 Cotani_Alto 7 0,3 0 0,3 -‐0,18 0,2 0,2 0,2 7 6
2 Cuenca_D 7 0,1 0 0,1 0,89 0,2 0,1 0 10 8
3 Laguna Robada 5 0,3 -‐0,1 0,2 0,95 0,1 0,1 0,1 8 2
4 Murmutani Fuera de rango
5 Muyu Loma 6 0,1 0 0,1 0,81 0,1 0,1 0,1 9 5
6 Plano Alto 7 0,2 0 0,1 0,87 0,2 0,1 0,1 8 6
7 Sacabambilla 7 0,3 0 0,3 0,64 0,2 0,3 0,2 4 4
8 Sankayani 5 0,3 0 0,1 0,89 0,1 0,1 0 10 9
9 Tiraque 6 0,2 0 0,1 0,90 0,2 0,2 0,1 9 8
10 Torolapa 6 0,2 0 0,1 0,93 0,2 0,3 0,2 7 7
11 Totora Kocha 7 0,1 0 0,1 0,88 0,2 0,1 0,1 10 5
12 Cuenca A 7 0,1 0 0,1 0,61 0,2 0,1 0,1 9 9
Ch’ulkumayu 13 Cuenca B 7 0,1 0 0,1 0,72 0,2 0,1 0,1 9 9
14 Cuenca_C 7 0,1 0 0,1 0,35 0,3 0,1 0,1 9 7
28
15 Koari Fuera de rango
16 Aguirre 15 0,3 0 0,2 0,69 0,2 0,2 0,1 8 5 ESTACIO
NES DE APO
YO
17 Alalay 14 0,2 0 0,1 0,83 0,2 0,2 0,1 8 7
18 Arani 14 0,3 0 0,2 0,61 0,3 0,2 0,1 8 8
19 Candelaria 14 0,2 0 0,2 0,64 0,2 0,2 0,1 9 8
20 Chauypisuyu 7 0,2 0 0,1 0,89 0,3 0,1 0,1 9 7
21 Colomi 7 0,2 0 0,1 0,98 0,1 0 0 10 9
22 Leonrancho 7 0,1 0 0,1 0,72 0,2 0,2 0,1 9 8
23 Monte Punco 15 0,2 0 0,1 0,77 0,3 0,1 0,1 9 9
24 Paracaya Fuera de rango
25 Pocona Fuera de rango
26 San Benito 6 0,2 0,1 0,2 0,62 0,4 0,2 0,2 5 5
27 Vacas Fuera de rango
28 Malaga Fuera de rango
29 Tiraque 6 0,2 0 0,1 0,89 0,2 0,1 0,1 9 8
30 Totora 5 0,2 -‐0,1 0,2 0,80 0,1 0,2 0 10 3
Considerando los periodos comunes de observación, que se presentan en el gráfico 1,
referido a la información pluviométrica, se concluye que la serie de observación temporal
es corta, solo se cuentan con 5 años comunes, para realizar una evaluación temporal
conjunta, los resultados obtenidos, muestran que 20 estaciones tienen un
comportamiento espacio temporal análogo, en el período 1989 a 1995.
5.1.5 Relleno de datos faltantes de precipitación total mensual (mm) En base a la información generada por el método del vector regional, se ha procedido a
reconstituir series con información faltante en los registros de precipitación; las
estaciones de la cuenca de estudio que pudieron ser completadas son 21 de las 27
analizadas, dos fueron descrinadas por contener información inconsistente (no adecuada),
en seis estaciones se pudieron complementar su información, como se detalla en el
cuadro 6, detalle adjunto anexo II.
Cuadro 6. Estado de estaciones respecto al relleno de datos
CUENCA PUCARA ESTACIONES DE APOYO
29
Cotani Alto Observada Aguirre Rellenada Cuenca "A" Rellenada Alalay Completa Cuenca "B" Rellenada Arani Rellenada Cuenca "C" Observada Candelaria Rellenada Cuenca D Rellenada Chaupisuyo Rellenada Koari No analizada Colomi Completa Laguna Robada Rellenada León Rancho Completa Murumuntani No analizada Málaga Muyu Loma Rellenada Monte Puncu Rellenada Plano Alto Rellenada Paracaya Rellenada Sacabambilla Rellenada Pocona Rellenada Sankayani Rellenada San Benito Rellenada Tiraque Rellenada Totora Rellenada Toralapa Rellenada Vacas Rellenada Totora Khocha Rellenada
5.2 Determinación de unidades homogéneas:
Para la determinación de unidades homogéneas, es requisito indispensable contar con
series mínimas de 30 años, por lo que se procedió a realizar una segunda priorización de
estaciones. Dando como resultado solo cuatro estaciones seleccionadas que cuentan con
series continúas de temperatura y precipitación, con las cuales se ha generado la
caracterización climática.
Este análisis establece los umbrales regionales, que permiten evaluar la variabilidad
interanual, eventos extremos y ruptura de umbrales los mismos que sugieren cambios en
el comportamiento normal de clima.
Con base en los índices generados en la caracterización climática (anexo IV), se ha
procedido a realizar la clasificación climática, utilizando el Sistema de Clasificación
Mundial del Clima de UNESCO, resultados que se resumen en el cuadro 7 y se presentan
en el mapa 3.
Cuadro 7. Clasificación climática Sistema UNESCO
NOMBRE TIPO DE ESTACION
ELEVACIÓN [msnm] CUENCA TIPO
CLIMATICO TIPO DE INVIERNO
TIPO DE VERANO
GRADO DE ARIDEZ
SEQUIA ESTACIONAL PRECIPITACION < 30 mm
30
Arani TP 2740 Apoyo Eb2 Clima
Semiárido de verano e invierno templado.
Templado Templado Semiarido Máxima en invierno 7 meses
San Benito TP 2710 Apoyo Templado Templado Semiarido Máxima en invierno 7 meses
Tiraque "A" TP 3304 Pucara Templado Templado Semiarido Máxima en invierno 7 meses
Totora TP 3750 Apoyo Templado Templado Semiarido Máxima en invierno 5 meses
31
Mapa 3. Mapa de zonificación de áreas homogéneas cuenca Pucara
32
33
V. CONCLUSIONES El trabajo realizado ha permitido mostrar las carencia de información meteorológica en el área de estudio, las series de bases de datos son cortas y discontinuas, con muy pocos elementos climáticos de observación, la red es precaria, cuenta con solo dos tipos de estaciones, la primera termopluviométrica, que registran solo dos parámetros temperaturas y precipitación y la segunda es solo pluviométrica, no se dispone de información pluviográfica para determinar intensidades de lluvias. La longitud de los registros no es lo suficientemente larga para poder establecer un cambio en el patrón de las variables hidroclimáticas, sin embargo la longitud de los registros existentes, permiten evidenciar un cambio a partir de mediados de la década del 70, incrementándose el nivel de la variable temperatura. La variable de precipitación no presenta una tendencia generalizada a la disminución o
aumento de lluvias, pero es necesario resaltar que en tres observatorios a partir del
evento El Niño 1983, reportan una tendencia a la disminución de las precipitaciones
patrón común, lo cual amerita un cuidado local para plantear opciones de adaptación a
una eventual reducción de la precipitación. Finalmente, no se ha verificado la ocurrencia
de variaciones significativas en el número de días con lluvia o en la duración de la época
de lluvias.
Los resultados presentados orientan a la necesidad de plantear urgentes medidas de
manejo local de las áreas semiáridas, aparte de ser intrínsecamente muy difíciles y
deficitarias en su manejo hídrico, las actuales tendencias de cambio muestran que este
problema será más intenso en el futuro.
En conjunto las variaciones reportadas de las temperaturas se traducen en un incremento
de la amplitud térmica, esto ocasiona un incremento en la demanda evaporativa de la
atmósfera expresada en la evapotranspiración de referencia. Este parámetro ha mostrado
34
un incremento permanente y significativo en la mayor proporción de estaciones
estudiadas.
Recomendaciones: Es importante continuar con investigaciones referidas a la variabilidad climática y el
cambio climático.
Es necesario debido a los registros cortos con los que se cuentan, utilizar metodologías
que permitan reconstruir las series tanto de precipitación como de temperatura,
utilizando modelos numéricos de simulación del clima a nivel regional, para realizar
reconstrucciones climáticas del paso e identificar si el cambio climático es producto del
variabilidad natural del clima o si debe al aumento de las emisiones de gases de efecto
invernadero.
Otro aspecto importante es apoyar el fortalecimiento de la red meteorológica local
principalmente coadyuvar el funcionamiento de las estaciones activas y reactivar el
observatorio de Totora, que puede dar luces sobre el clima a partir de los años 40.
VI. ANEXOS
35
I. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Allen, R., Pereira, L.S., Raes, D., Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration – Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper N° 56. Rome, Italy. Buishand, T.A., 1982. Some methods for testing the homogeneity of rainfall records. Journal of Hydrology (58): 11-‐27.
Garcia, M., 2003. Agroclimatic study and drought resistance analysis of Quinoa for an irrigation strategy in the Bolivian Altiplano. Ph.D. dissertation. Dissertationes de Agricultura N° 556. Fac. of Agr. and Applied Biol. Sciences, K.U.Leuven, Belgium. Geerts, S., Raes, D., Garcia, M., Del Castillo, C. and Buytaert, W., 2006. Agro-‐climatic suitability mapping for crop production in the Bolivian Altiplano: a case study for quinoa. Agr. and Forest Meteorol. doi:10.1016/j.agrformet.2006.08.018. Article in Press. Hess T. M., (1998). Trends in reference evapotranspiration in the North East Arid Zone of Nigeria, 1961–91. Journal of Arid Environments (1998) 38: 99–115. Isaaks, E.H., Srivastava, R.M., 1989. An introduction to Applied Geostatistics. Oxford University Press, New York. Raes, D., 2005. BUDGET – a soil water and salt balance model. Reference Manual, Version 6.0 (http://www.iupware.be and select downloads and next software). (last update June 2005) Raes, D., Mallants, D., Song, Z., 1996. RAINBOW, a software package for analyzing hydrologic data. In: W.R.M Blain (Ed.) Hydraulic engineering software VI. Computational Mechanics Pulications, Southampton, Boston. pp. 525-‐534. Sivakumar, M.V.K., 1988. Predicting rainy season potential from the onset of rains in southern sahelian and sudanian climatic zones of West Africa. Agricultural and Forest Meteorology. 42: 295-‐305.
36
A N E X O S
37
Anexo I. Análisis de consistencia de la información meteorológica de 8 estaciones priorizadas.
Base de datos analizada serie (1971 a 2000)
Año Aguirre Alalay Arani Colomi Monte Punco
Torolapa Totora
1971 846,2 752,7 368,4 756,7 613,4 512,5 1972 1323,5 778,0 348,2 659,7 793,3 627,2 654,5 1973 1082,1 615,9 330,3 745,4 658,3 573,2 597,7 1974 839,9 894,4 406,3 646,3 733,2 710,6 810,5 1975 732,9 754,0 378,2 668,2 560,6 568,6 760,2 1976 638,9 791,9 365,5 583,4 603,5 496,5 777,7 1977 660,4 718,2 496,0 640,7 741,5 653,0 565,8 1978 741,0 986,1 621,8 533,3 685,9 667,7 762,1 1979 915,4 957,6 390,9 866,9 677,8 579,0 800,6 1980 440,1 508,5 268,6 418,1 463,5 460,4 502,4 1981 766,1 850,4 460,8 597,2 838,1 671,9 691,5 1982 763,2 828,0 403,6 496,7 697,4 632,2 656,9 1983 475,9 435,7 227,7 459,2 472,8 411,7 1984 872,8 1029,3 518,2 655,8 707,4 1026,6 1985 597,0 658,7 549,2 509,6 603,0 599,3 817,1 1986 750,0 1013,1 474,8 750,0 810,6 1006,6 1987 732,3 560,2 352,9 574,0 599,8 710,2 518,7 1988 754,6 748,8 377,5 722,0 641,5 573,4 960,2 1989 626,9 535,7 173,7 409,4 529,0 339,8 508,3 1990 764,0 641,3 321,3 658,9 377,8 389,1 571,2 1991 442,7 600,6 147,2 603,5 525,5 464,3 1992 474,8 790,0 291,3 719,6 621,0 524,8 717,5 1993 744,9 806,1 299,5 805,9 565,3 673,5 1994 497,0 509,0 272,8 473,0 450,4 542,0 621,5 1995 454,6 862,4 566,4 557,7 591,2 594,8 1996 676,0 704,3 245,9 708,2 731,0 607,3 698,3 1997 681,7 931,9 354,7 691,2 648,0 639,9 492,6 1998 590,9 732,0 298,0 566,5 443,4 459,7 529,9 1999 579,1 997,0 354,2 734,7 651,0 657,0 2000 533,0 618,0 533,0 710,0 704,4 627,3
Total años 30 30 30 30 30 22 30
38
Anexo II. Cuadro 1. Resultado de series anuales del Módulo Regional de Hydraccess
Id Estación No Años
D.E. Obs.
Coef. Variación
Media Obs.
Media Calculada
Media Desvíos
D.E. Desvíos
Homogeneidad B.M.
Correl. /Vector
Lin. a priori
Lin. a post.
Propor-‐cionalidad
Calidad (/10)
Evaluación (/10)
Aguirre 30 194 0,28 699,90 700,50 0,00 0,23 0,19 0,56 0,31 0,24 0,12 8 7
Alalay 30 164 0,22 753,70 762,20 -‐0,01 0,12 0,44 0,83 0,28 0,20 0,10 9 8
Arani 29 111 0,30 366,60 353,70 0,04 0,22 0,02 0,74 0,37 0,28 0,14 7 7
Colomi 30 115 0,18 631,00 651,00 -‐0,03 0,15 0,00 0,61 0,28 0,19 0,09 9 9
Monte Punco 30 114 0,18 623,50 629,00 -‐0,01 0,12 0,77 0,76 0,29 0,13 0,08 9 9
Tiraque 27 115 0,23 495,40 500,90 0,00 0,13 0,03 0,81 0,30 0,20 0,10 9 9
Torolapa 22 97 0,17 573,50 569,50 0,01 0,12 0,82 0,71 0,28 0,18 0,09 9 9
Totora 30 157 0,24 666,30 681,70 -‐0,02 0,15 0,08 0,78 0,34 0,19 0,10 9 9
Gráfico 1.
39
Cuadro2. Índices del Vector por estación Año Vector Lím. Inf. Lím. Sup. Aguirre Alalay Arani Colomi Monte Punco Tiraque Torolapa Totora
1971 1,034 0,827 1,293 1,208 0,988 1,042 1,162 0,975 0,879
0,752
1972 1,056 0,845 1,32 1,889 1,021 0,985 1,013 1,261 0,924 1,101 0,96
1973 1,026 0,821 1,283 1,545 0,808 0,934 1,145 1,047 1,062 1,006 0,877
1974 1,164 0,931 1,455 1,199 1,174 1,149 0,993 1,166 1,196 1,248 1,189
1975 1,03 0,824 1,287 1,046 0,989 1,069 1,026 0,891 1,101 0,998 1,115
1976 0,991 0,793 1,239 0,912 1,039 1,033 0,896 0,96 1,079 0,872 1,141
1977 1,065 0,852 1,331 0,943 0,942 1,402 0,984 1,179 1,494 1,147 0,83
1978 1,166 0,933 1,458 1,058 1,294 1,758 0,819 1,091 1,215 1,172 1,118
1979 1,19 0,952 1,487 1,307 1,256 1,105 1,332 1,078 1,25 1,017 1,174
1980 0,718 0,575 0,898 0,628 0,667 0,759 0,642 0,737 0,766 0,808 0,737
1981 1,137 0,909 1,421 1,094 1,116 1,303 0,917 1,333
1,18 1,014
1982 1,079 0,863 1,348 1,089 1,086 1,141 0,763 1,109 1,114 1,11 0,964
1983 0,65 0,52 0,813 0,679 0,572 0,644 0,705 0,752 0,597
0,604
1984 1,31 1,048 1,638 1,246 1,351 1,465 1,007 1,125 1,217
1,506
1985 1,061 0,849 1,326 0,852 0,864 1,553 0,783 0,959 1,203 1,052 1,199
1986 1,277 1,021 1,596 1,071 1,329 1,342 1,152 1,289
1,477
1987 0,907 0,726 1,134 1,045 0,735 0,998 0,882 0,954 0,776 1,247 0,761
1988 1,071 0,857 1,339 1,077 0,982 1,067 1,109 1,02 1,211 1,007 1,408
1989 0,694 0,555 0,868 0,895 0,703 0,491 0,629 0,841 0,611 0,597 0,746
1990 0,934 0,747 1,167 1,091 0,841 0,908 1,012 0,601 1,045 0,683 0,838
1991 0,743 0,594 0,928 0,632 0,788 0,416 0,927 0,836 0,8
0,681
1992 0,987 0,789 1,233 0,678 1,037 0,824 1,105 0,987
0,921 1,052
1993 1,077 0,861 1,346 1,063 1,058 0,847 1,238 0,899 1,211
0,988
1994 0,775 0,62 0,969 0,709 0,668 0,771 0,727 0,716 0,747 0,952 0,912
1995 0,949 0,759 1,186 0,649 1,132
0,87 0,887 0,899 1,038 0,872
1996 1,033 0,826 1,291 0,965 0,924 0,695 1,088 1,162 1,005 1,066 1,024
1997 1,054 0,844 1,318 0,973 1,223 1,003 1,062 1,03 1,015 1,124 0,723
1998 0,807 0,645 1,009 0,843 0,96 0,843 0,87 0,705 0,649 0,807 0,777
1999 1,021 0,816 1,276 0,827 1,308 1,001 1,129 1,035 0,927
0,964
2000 0,995 0,796 1,244 0,761 0,811 1,507 1,091 1,12 0,708
0,92
Grafico 2.
40
Anexo III. Relleno de bases de datos estaciones de la cuenca Pucara Ch’ullu Mayu
Cuenca “A”: Precipitación total mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1979 246,4 67,4 60,9 25,7 5,5 6,5 6,1 14,6 16,4 25,0 42,1 218,8 735,5
1980 103,4 83,8 104,0 33,1 4,2 5,0 0,1 45,2 20,2 71,7 42,2 65,3 578,2
1981 137,2 149,0 121,1 15,5 0,0 0,0 0,0 103,1 27,9 49,1 30,3 119,4 752,6
1982 222,9 102,5 60,9 25,7 5,5 6,5 6,1 14,6 16,4 25,0 37,7 81,9 605,7
1983 169,5 67,4 60,9 25,7 5,5 6,5 6,1 14,6 16,4 25,0 37,7 81,9 737,9
1984 172,0 68,4 163,2 29,5 0,0 0,0 0,0 39,0 3,0 80,6 124,2 87,4 767,3
1985 153,3 197,4 100,1 110,7 0,0 8,2 8,0 17,6 32,3 14,5 82,4 96,3 820,8
1986 161,3 155,9 219,9 41,1 0,0 0,0 26,6 1,2 4,3 27,6 77,2 217,6 932,7
1987 265,7 33,5 65,6 34,0 34,9 0,0 35,0 0,0 19,1 72,9 67,2 86,3 714,2
1988 92,8 136,3 125,9 99,2 0,0 0,0 2,0 0,0 48,8 24,9 6,0 134,2 670,1
1989 209,2 60,7 25,5 41,9 43,8 27,3 3,0 6,2 63,4 32,5 55,5 133,9 702,9
1990 168,5 91,6 38,4 55,4 16,2 58,4 0,0 0,0 11,0 54,4 54,6 218,8 767,3
1991 173,8 141,6 177,1 81,4 1,0 20,5 0,0 0,0 39,2 25,9 71,3 42,3 774,1
1992 189,8 110,0 54,7 0,0 13,0 28,0 61,0 16,0 22,1 19,4 105,4 194,3 813,7
1993 253,7 71,3 55,2 11,5 13,0 2,0 5,2 92,4 18,5 25,0 36,6 106,3 690,7
1994 98,7 115,3 51,0 16,0 0,0 0,0 0,0 0,0 36,9 48,4 48,0 149,5 563,8
1995 141,7 98,6 96,1 19,7 0,0 0,0 0,0 15,3 29,7 26,5 83,4 142,4 653,4
Prom 174,1 103,0 93,0 39,2 8,4 9,9 9,4 22,3 25,0 38,1 58,9 128,0 709,4
Màx 265,7 197,4 219,9 110,7 43,8 58,4 61,0 103,1 63,4 80,6 124,2 218,8 265,7
Min 92,8 33,5 25,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 3,0 14,5 6,0 42,3 0,0
Cuenca "B": Precipitación total mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1980 123,0 94,8 115,4 32,1 4,9 5,5 0,0 40,5 23,1 69,1 43,3 64,6 616,3
1981 136,2 149,1 125,9 17,3 0,0 0,0 0,0 0 14,9 47,2 47,5 143,7 681,8
1982 169,5 89,85 100,4 36,78 11,67 10,42 13,53 23,55 22,55 37,57 68,56 122,7 707,1
1983 106,7 71,7 63,8 27,5 6,8 5,1 4,4 11,6 16,3 28,4 42,8 84,2 469,1
1984 188 54 24 27,5 0,0 0,5 0,0 36,2 3,5 73,5 128,3 103,5 639,0
1985 152,4 195,7 105,0 100,2 20,1 9,5 7,0 21,8 22,0 23,9 80,8 99,9 838,3
1986 169,5 148,2 209,8 47,8 29,5 0,0 7,0 20,5 69,0 30,1 80,0 238,5 1049,9
1987 246,4 30,0 49,5 21,5 32,0 0,0 35,5 0,0 17,7 97,9 64,2 97,5 692,2
1988 174,7 115,0 172,0 129,0 14,5 0,0 0,0 2,0 43,0 36,0 12,0 116,5 814,7
1989 110,0 105,0 46,5 61,9 0,0 0,0 0,0 0,0 38,4 16,9 46,1 147,2 572,0
1990 194,2 91,8 54,5 24,8 16,0 42,5 5,0 2,7 12,5 62,5 57,5 197,6 761,6
1991 169,5 136,4 119,8 52,0 0,5 20,8 0,0 0,0 28,0 6,0 86,0 29,0 648,0
1992 172,0 103,3 62,0 0,0 10,0 23,0 15,5 25,0 16,6 20,7 56,5 124,0 628,6
1993 165,2 56,5 40,2 9,0 10,0 1,0 19,0 57,3 9,0 16,0 32,6 98,0 513,8
41
1994 85,0 80,5 43,5 13,0 0,0 0,0 0,0 0,0 9,0 57,8 61,0 112,8 462,6
1995 90,5 70,3 80,5 19,0 0,0 0,0 0,0 16,0 23,7 16,0 68,5 128,5 513,0
Prom 153,3 99,5 88,3 38,7 9,7 7,4 6,7 16,1 23,1 40,0 61,0 119,3 663,0
Màx 246,4 195,7 209,8 129,0 32,0 42,5 35,5 57,3 69,0 97,9 128,3 238,5 246,4
Min 85,0 30,0 24,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 3,5 6,0 12,0 29,0 0,0
Cuenca "D": Precipitación total mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1979 158,4 89,8 100,4 37 11,7 10,4 13,5 23,6 22,6 6,4 62,8 267,3 803,7
1980 118,4 57,0 112,2 40,9 8,8 8,7 6,4 38,7 17,6 71,0 26,6 64,4 570,7
1981 180,7 141,1 104,8 36,5 2,7 5,6 4,5 94,6 36,1 47,9 82,6 134,3 871,4
1982 218,6 73,0 247,4 96,7 8,0 0,0 1,6 17,3 25,2 71,8 83,3 152,2 995,1
1983 99,3 102,4 78,3 8,8 27,8 1,3 39,2 21,5 24,6 45,3 60,5 49,6 558,6
1984 274,5 143,2 244,6 40,2 1,7 3,9 5,8 25,3 7,5 109,7 149,9 118,1 1124,4
1985 171,0 157,0 120,0 96,0 36,0 17,0 5,0 16,0 42,0 18,0 96,0 128,0 902,0
1986 138,0 118,0 291,0 33,0 34,0 0,0 0,0 9,0 87,0 18,0 78,0 261,0 1067,0
1987 218,0 6,0 48,0 12,0 28,0 0,0 62,0 0,0 20,0 57,0 98,0 81,0 630,0
1988 158,4 89,8 100,4 37 11,7 10,4 13,5 23,6 22,6 37,6 68,6 122,7 696,0
1989 158,4 89,8 100,4 37 11,7 10,4 13,5 23,6 22,6 4,0 43,0 152,0 666,2
1990 188,0 54,0 24,0 19,0 15,0 53,0 8,0 1,0 10,0 6,0 110,0 156,0 644,0
1991 184,0 137,0 91,0 46,0 1,0 0,0 0,0 0,0 20,0 43,0 64,0 39,0 625,0
1992 160,0 99,0 34,0 56,0 0,0 61,0 37,0 0,0 0,0 33,0 84,0 222,0 786,0
1993 215,3 87,4 74,2 49,0 7,4 1,7 28,2 120,6 21,0 29,7 53,3 118,5 806,3
1994 132,8 156,7 42,4 3,1 0,0 0,0 0,0 0,0 18,4 72,4 63,5 125,3 614,6
1995 193,7 81,5 67,3 37 11,7 10,4 13,5 23,6 22,6 37,6 68,6 122,7 689,9
Prom 174,6 99,0 110,6 40,3 12,8 11,4 14,8 25,8 24,7 41,7 76,0 136,1 767,7
Máx 274,5 157,0 291,0 96,7 36,0 61,0 62,0 120,6 87,0 109,7 149,9 267,3 291,0
Mín 99,3 6,0 24,0 3,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 4,0 26,6 39,0 0,0
Laguna Robada: Precipitación total mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1990 207,5 107,4 83,1 35,2 13,5 43,3 26,9 67,5 24,9 43,7 54,6 283,1 990,8
1991 229,8 203,1 121,0 18,6 5,3 3,0 0,0 0,0 11,0 23,7 35,9 170,0 821,4
1992 115,1 158,0 34,2 33,4 18,8 217,0 88,7 87,9 34,8 72,2 77,9 329,6 1267,6
1993 434,1 55,0 123,3 39,5 10,0 0,0 50,0 202,0 45,3 50,0 52,8 134,7 1196,7
1994 120,4 103,1 81,0 51,0 21,0 8,0 3,0 0,0 14,7 75,0 63,3 81,3 621,8
1995 192,5 46,3 78,0 43,0 16,0 0,0 0,0 65,5 25,3 9,0 57,4 115,1 648,1
Prom 216,6 112,2 86,8 36,8 14,1 45,2 28,1 70,5 26,0 45,6 57,0 185,6 924,4
Máx 434,1 203,1 123,3 51,0 21,0 217,0 88,7 202,0 45,3 75,0 77,9 329,6 434,1
Mín 115,1 46,3 34,2 18,6 5,3 0,0 0,0 0,0 11,0 9,0 35,9 81,3 0,0
42
Plano Alto: Precipitación total mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1988 95,1 61,7 34,2 17,7 1,0 8,4 1,0 13,1 4,8 17,3 34,4 74,0 362,7
1989 52,5 40,0 12,0 83,5 0,0 0,0 0,0 0,0 4,5 11,0 14,5 92,0 310,0
1990 135,0 82,5 23,5 18,0 4,5 40,0 0,0 0,0 0,5 28,5 50,0 146,5 529,0
1991 118,5 103,0 58,0 18,0 0,0 16,0 0,0 0,0 13,5 2,0 48,5 21,0 398,5
1992 110,0 60,9 34,3 0,0 0,0 11,5 0,0 27,0 6,5 15,5 74,8 128,4 468,9
1993 133,8 79,8 34,4 0,0 3,2 0,3 8,0 75,4 5,9 24,0 16,9 174,9 556,6
1994 110,6 54,8 34,7 8,8 0,0 0,0 0,0 0,0 2,9 44,9 45,7 75,8 378,2
1995 104,6 75,5 78,2 14,1 0,2 0,0 0,0 3,3 5,0 12,9 26,7 127,9 448,4
Prom 107,5 69,8 38,7 20,0 1,1 9,5 1,1 14,9 5,5 19,5 38,9 105,1 431,5
Máx 135,0 103,0 78,2 83,5 4,5 40,0 8,0 75,4 13,5 44,9 74,8 174,9 174,9
Mín 52,5 40,0 12,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,5 2,0 14,5 21,0 0,0
Sacabambilla: Precipitación total mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1974 96,3 71,0 48,1 18,8 8,6 5,0 3,3 5,9 8,7 53,3 24,5 97,3 440,8
1975 128,7 97,2 70,3 60,7 51,4 28,4 0,0 0,0 46,4 12,9 56,3 98,2 650,5
1976 158,4 90,2 39,8 2,0 0,0 5,0 3,3 5,9 61,2 1,8 59,3 56,7 483,5
1977 46,7 61,5 37,2 0,0 64,4 0,0 3,0 1,2 24,0 23,0 36,5 135,2 432,7
1978 149,8 108,3 103,8 34,3 9,4 0,0 0,0 4,2 0,0 1,6 42,1 146,3 599,8
1979 206,0 130,0 44,1 19,8 0,0 0,0 0,0 0,0 5,5 5,0 9,5 397,6 817,5
1980 101,9 48,8 59,7 10,8 7,6 8,8 0,0 20,0 7,5 26,5 31,9 28,2 351,7
1981 120,2 110,4 130,7 45,3 27,6 26,4 18,6 26,3 16,2 24,8 48,7 371,0 966,2
1982 159,4 238,8 128,0 22,8 10,6 0,8 5,7 3,4 15,2 17,2 60,9 109,9 772,7
1983 48,2 45,9 32,2 40,2 14,7 1,2 8,7 0,0 4,7 26,2 40,3 33,2 295,5
1984 227,9 156,0 134,9 54,0 0,0 0,0 0,0 3,9 0,0 35,5 285,3 411,3 1308,8
1985 501,0 230,4 227,8 22,9 9,9 39,9 5,7 5,5 13,7 2,3 16,5 88,0 1163,6
1986 222,7 188,2 116,5 67,1 19,0 4,9 0,0 21,7 8,7 48,3 89,4 189,8 976,3
1987 192,6 170,0 183,8 106,0 32,9 10,3 3,8 5,6 11,1 9,4 89,6 112,9 928,0
1988 100,8 112,2 94,5 40,0 6,6 0,0 3,5 3,9 3,8 10,6 18,1 69,6 463,6
1989 92,1 27,5 12,1 41,4 6,9 0,0 10,3 5,3 2,5 6,7 14,6 89,0 308,4
1990 224,6 139,9 8,6 20,5 0,0 30,8 2,4 0,0 2,7 12,0 62,8 239,8 744,1
1991 274,8 302,9 47,8 22,1 2,5 2,4 6,8 13,6 12,8 11,1 80,7 33,1 810,6
1992 113,1 47,1 54,0 5,6 6,8 3,8 17,7 17,3 6,9 20,3 144,9 175,4 612,9
1993 137,1 75,2 53,3 6,4 21,0 8,0 11,9 51,0 17,4 22,4 42,7 84,6 531,0
1994 91,9 38,4 26,8 3,5 10,9 3,6 3,4 6,2 11,5 31,6 26,9 70,8 325,5
1995 53,1 52,2 54,6 8,0 0,0 2,4 3,5 0,0 3,9 5,6 2,4 121,0 306,7
1996 *** 24,6 18,4 20,0 13,5 2,5 12,1 15,3 10,6 21,2 31,5 82,7
1997 187,0 114,7 104,6 30,2 2,5 0,0 0,0 0,0 25,2 27,4 26,4 23,3 541,3
1998 16,9 73,6 20,2 22,1 6,0 6,5 0,0 6,3 10,3 40,5 60,6 91,3 354,3
43
1999 55,9 90,1 48,1 18,8 8,6 5,0 3,3 5,9 8,7 12,9 35,9 84,8 378,0
Prom 148,3 109,4 73,1 28,6 13,1 7,5 4,9 8,8 13,0 19,6 55,3 132,3 614,0
Màx 501,0 302,9 227,8 106,0 64,4 39,9 18,6 51,0 61,2 53,3 285,3 411,3 501,0
Min 16,9 24,6 8,6 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,6 2,4 23,3 0,0
Sankayani: Precipitación total mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1973 119,2 76,6 79,8 17,4 32,0 37,5 4,2 27,3 0,0 70,0 57,2 57,4 578,5
1974 170,3 92,8 65,4 55,8 0,0 6,7 3,5 30,1 15,3 39,3 8,5 71,9 559,6
1975 142,3 62,4 99,5 17,2 0,0 0,2 0,0 0,0 32,7 3,6 63,1 94,3 515,3
1976 171,0 59,2 71,1 0,0 0,0 0,0 0,0 26,0 58,4 0,0 46,2 42,2 474,1
1977 68,9 128,1 160,7 0,0 59,5 0,0 0,0 0,0 4,9 19,3 54,0 145,1 640,5
1978 169,1 148,5 30,9 38,7 1,9 0,0 0,0 6,8 2,1 10,0 55,8 156,4 620,2
1979 180,3 56,0 67,1 30,5 4,0 0,0 4,1 0,5 1,5 64,3 55,0 265,4 728,7
1980 91,1 72,8 124,4 0,0 0,0 2,5 0,0 18,0 15,3 58,9 5,5 42,0 430,5
1981 99,4 96,8 73,1 17,2 0,0 0,0 0,0 79,6 22,0 30,4 70,3 126,7 615,5
1982 186,9 49,0 160,0 71,8 0,0 0,0 3,1 10,8 6,3 34,3 95,3 72,7 690,2
1983 51,1 70,6 48,9 3,8 18,1 0,9 25,2 1,5 14,6 28,9 48,5 14,4 326,5
1984 218,5 122,1 167,3 8,7 0,0 0,0 0,0 6,2 0,0 64,8 156,5 70,7 814,8
1985 168,7 161,6 111,7 32,2 0,0 13,5 0,0 0,0 30,2 0,0 27,0 77,4 622,3
1986 132,7 93,2 233,4 20,0 0,0 6,0 0,0 0,0 0,0 25,7 5,4 169,7 686,1
1987 119,2 76,6 79,8 17,4 5,8 6,5 2,5 14,7 11,5 25,5 44,9 88,0 492,4
1988 119,2 76,6 79,8 17,4 5,8 6,5 2,5 14,7 11,5 25,5 44,9 88,0 492,4
1989 119,2 76,6 79,8 17,4 5,8 6,5 2,5 14,7 11,5 25,5 44,9 88,0 492,4
1990 119,2 76,6 79,8 17,4 5,8 6,5 2,5 14,7 11,5 12,4 48,5 153,6 548,5
1991 148,4 112,1 81,6 40,3 0,0 18,0 0,0 0,0 0,0 17,9 69,8 25,5 513,6
1992 174,8 69,8 36,6 0,0 4,0 56,3 4,2 23,1 13,1 16,7 64,7 188,4 651,7
1993 179,5 76,1 38,0 6,5 7,8 0,7 10,4 86,0 9,0 28,0 24,5 71,6 538,1
1994 49,6 79,2 34,9 15,9 0,2 0,0 0,0 0,0 18,9 48,3 38,2 69,4 354,6
1995 87,8 50,5 63,0 5,0 0,0 0,0 0,0 5,5 8,5 10,0 33,4 96,8 360,5
Prom 134,2 86,3 89,9 19,6 6,6 7,3 2,8 16,5 13,0 28,7 50,5 98,9 554,2
Màx 218,5 161,6 233,4 71,8 59,5 56,3 25,2 86,0 58,4 70,0 156,5 265,4 265,4 Min 49,6 49,0 30,9 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 5,4 14,4 0,0
Tiraque: Precipitación [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1956 85,0 65,4 52,9 14 4,2 2,9 2,0 4,0 0,0 8,0 6,0 52,0 296,6
1957 121,0 217,0 36,0 0,0 0,0 4,2 4,2 2,7 0,0 0,0 0,0 60,0 445,1
1958 142,0 62,0 32,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 12,0 94,0 342,0
1959 85,0 65,4 52,9 14 0,0 8,5 0,0 2,3 3,1 18,8 65,1 89,7 405,0
1960 106,0 37,2 51,5 42,6 0,0 0,0 0,0 8,4 17,5 21,8 105,2 183,2 573,4
1961 66,7 50,8 74,5 37,2 7,0 0,0 0,0 6,0 10,3 1,5 28,7 99,5 382,2
44
1962 81,8 57,3 90,5 13,1 9,0 0,0 2,2 2,7 6,0 11,0 26,0 127,1 426,7
1963 141,9 75,5 93,7 42,5 0,0 3,0 0,0 4,0 11,5 24,0 21,3 71,4 488,8
1964 78,3 91,6 83,0 1,0 0,0 0,0 6,5 10,5 7,0 46,2 16,0 92,0 432,1
1965 136,5 45,0 54,0 9,5 1,5 0,0 0,0 0,0 14,5 20,5 50,7 109,0 441,2
1966 41,5 88,0 40,0 8,5 22,0 12,0 0,0 2,5 0,0 34,5 30,0 93,5 372,5
1967 57,8 110,5 79,0 6,0 3,0 0,0 0,0 0,0 8,5 12,0 37,0 149,2 463,0
1968 103,4 186,2 44,0 13,7 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 16,5 85,0 47,5 496,3
1969 77,1 65,4 52,9 8,5 0,6 0,0 0,8 0,0 2,3 5,6 24,5 46,5 284,1
1970 91,8 78,3 107,1 31,5 14,2 0,0 20,5 0,0 32,1 22,5 13,5 106,5 518,0
1971 102,9 97,9 35,8 11,5 0,1 4,5 0,0 3,5 7,2 14,5 56,1 106,3 440,3
1972 88,3 89,7 51,3 8,9 0,0 19,9 0,0 28,9 0,0 39,4 32,8 103,7 462,9
1973 71,7 103,7 84,4 15,0 14,9 0,0 2,1 14,6 25,4 73,0 59,8 67,4 532,0
1974 205,6 103,9 110,6 30,4 0,0 4,0 1,0 37,3 0,0 34,8 10,4 61,2 599,2
1975 153,5 94,3 78,5 23,6 1,9 3,8 0,0 3,0 13,8 4,3 75,1 99,6 551,4
1976 190,5 64,3 56,5 10,2 1,0 0,0 0,0 8,2 60,5 17,2 63,6 68,3 540,3
1977 78,6 175,9 74,3 0,0 84,1 0,0 4,9 5,8 40,3 33,2 50,0 201,5 748,6
1978 145,7 124,7 73,3 30,7 0,0 0,0 1,2 8,7 0,0 12,3 65,0 146,8 608,4
1979 178,6 51,6 85,1 23,2 0,0 0,0 0,0 0,0 3,4 46,6 44,6 193,0 626,1
1980 71,1 71,2 65,0 18,7 1,2 3,0 0,0 8,4 13,3 49,1 23,1 59,6 383,7
1981 145,7 121,9 112,7 21,7 0,0 0,0 2,2 54,5 14,5 30,5 37,5 103,8 645,0
1982 121,9 52,7 144,2 72,6 0,0 4,3 0,0 3,9 0,0 36,1 83,5 38,8 558,0
1983 69,0 60,5 25,4 0,0 0,0 0,0 5,1 1,2 14,5 22,8 55,5 45,2 299,2
1984 152,1 76,4 170,0 15,7 0,0 0,0 0,0 4,7 0,0 30,2 93,4 67,2 609,7
1985 88,0 155,9 76,1 33,8 34,2 0,0 0,0 8,2 6,8 30,7 65,8 102,9 602,4
1986 147,4 89,1 173,3 33,2 0,0 0,0 0,0 5,6 8,5 17,4 44,9 188,7 708,1
1987 175,6 25,0 26,3 9,5 17,1 0,0 42,6 0,0 5,3 0,0 82,5 5,0 388,9
1988 91,6 98,9 193,8 39,7 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 32,8 50,9 99,0 606,7
1989 30,7 43,9 21,0 49,6 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,2 28,5 131,3 306,2
1990 150,3 65,4 35,0 15,5 22,8 14,8 0,0 0,0 0,0 30,1 58,4 131,2 523,5
1991 98,9 116,3 42,0 37,6 0,0 0,0 0,0 0,0 13,6 10,9 54,1 27,4 400,8
1992 92,2 64,0 23,3 2,9 2,1 49,5 0,0 24,0 8,5 10,3 63,1 154,1 494,0
1993 170,9 87,3 49,8 11,3 11,7 0,0 8,4 63,5 14,1 20,7 19,2 149,5 606,4
1994 87,6 75,3 21,8 5,4 0,0 0,0 0,0 0,0 35,7 24,8 42,4 81,3 374,3
1995 103,1 83,0 63,6 7,9 0,0 0,0 0,0 5,1 1,0 15,4 33,7 137,4 450,2
1996 147,5 41,1 74,8 21,1 3,5 0,0 13,5 24,5 10,0 15,3 76,4 75,9 503,6
1997 139,3 126,8 135,2 20,7 5,1 13,0 0,0 2,7 13,6 41,2 10,3 0,5 508,4
1998 51,7 78,2 31,2 13,2 0,0 19,1 0,0 0,4 17,2 63,0 26,7 24,2 324,9
1999 99,3 125,6 117,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 56,6 7,4 10,8 47,4 464,1
2000 98,2 48,0 69,9 0,2 1,0 9,8 1,5 0,0 11,0 11,5 11,7 92,0 354,8
2001 150,5 107,0 90,7 1,5 20,5 21,0 5,0 18,0 0,0 17,5 16,5 32,0 480,2
2002 25,2 85,5 72,0 12,5 4,5 0,0 12,5 0,5 0,5 8,0 22,5 20,5 264,2
45
2003 230,5 79,0 99,0 15,0 0,0 3,0 2,5 6,0 15,5 36,0 15,5 221,0 723,0
2004 140,0 91,0 26,0 10,0 10,5 1,0 22,0 7,5 7,5 4,5 49,0 65,0 434,0
2005 127,0 127,5 22,0 42,0 0,0 4,0 0,0 0,0 56,0 26,0 143,5 80,5 628,5
2006 193,0 55,0 99,0 63,0 0,0 0,0 0,0 12,0 3,5 63,0 86,0 138,0 712,5
2007 116,5 152,0 82,0 51,0 4,0 0,0 0,0 0,0 18,0 74,0 40,0 145,0 682,5
2008 246,0 130,0 52,9 14 4,2 2,9 2,2 5,6 8,5 17,4 32,2 68,3 584,5
Prom 116,8 89,3 71,9 19,5 5,8 3,9 3,1 7,7 11,6 23,9 44,5 94,4 492,4
Màx 246,0 217,0 193,8 72,6 84,1 49,5 42,6 63,5 60,5 74,0 143,5 221,0 246,0
Min 25,2 25,0 21,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,5 0,0
Toralapa: Precipitación total mensual[mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1959,0 118,8 88,8 76,9 14,2 3,2 3,6 10,5 13,7 30,0 22,0 39,0 108,0 528,5
1960,0 168,0 80,0 50,0 68,0 5,0 0,0 1,0 21,0 47,0 68,0 104,0 100,0 712,0
1961,0 146,0 78,0 102,0 21,0 45,0 0,0 0,0 7,0 61,0 68,0 48,0 108,0 684,0
1962,0 61,0 57,0 90,0 19,0 89,0 0,0 0,0 1,0 14,0 10,0 21,0 115,0 477,0
1963,0 131,0 107,0 53,0 41,0 5,0 4,0 11,0 5,0 33,0 20,0 14,0 88,0 512,0
1964,0 147,0 119,0 52,0 3,0 3,0 0,0 0,0 13,0 14,0 43,0 40,0 107,0 541,0
1965,0 203,0 117,0 58,0 29,0 30,0 0,0 0,0 0,0 5,0 71,0 87,0 139,0 739,0
1966,0 102,0 80,0 85,0 5,0 18,0 15,0 0,0 14,0 2,0 21,0 23,0 31,0 396,0
1967,0 105,0 106,0 68,0 9,0 4,0 0,0 0,0 0,0 5,0 38,0 38,0 105,0 478,0
1968,0 13,0 83,5 51,5 14,2 3,2 3,6 10,5 13,7 30,0 44,7 84,6 84,6 437,0
1969,0 188,1 100,0 48,5 9,0 2,0 0,0 3,5 0,0 0,0 0,0 28,0 77,6 456,7
1970,0 117,1 90,1 79,5 38,0 19,0 0,0 0,0 32,0 29,0 13,0 84,6 124,4 626,7
1971,0 118,8 88,8 76,9 14,2 3,2 3,6 10,5 13,7 30,0 44,7 84,6 84,6 573,4
1972,0 86,6 106,4 87,0 9,5 73,5 32,0 0,0 43,8 4,0 47,8 33,5 103,1 627,2
1973,0 113,5 108,0 88,3 49,9 12,2 5,2 2,7 16,4 4,5 37,0 70,6 64,9 573,2
1974,0 216,7 128,7 121,9 52,5 0,0 6,6 0,2 31,8 7,4 42,2 17,2 85,4 710,6
1975,0 120,5 132,7 77,9 39,6 11,8 10,2 0,0 0,2 16,9 10,5 44,7 103,6 568,6
1976,0 159,2 111,2 38,9 9,3 13,2 0,0 0,0 7,4 58,7 2,0 59,2 37,4 496,5
1977,0 66,3 150,4 104,5 0,8 71,0 0,0 1,0 9,5 27,1 28,6 76,6 117,2 653,0
1978,0 161,4 167,4 61,7 57,1 4,1 0,0 0,0 11,8 3,3 23,5 51,8 125,6 667,7
1979,0 166,8 70,0 83,7 30,5 1,3 0,0 2,0 0,0 1,9 49,3 51,3 122,2 579,0
1980,0 140,6 66,7 81,0 19,8 2,5 10,5 0,0 15,3 9,3 47,2 23,4 44,1 460,4
1981,0 124,3 102,0 130,4 18,0 0,0 0,0 0,0 53,3 14,1 39,8 101,4 88,6 671,9
1982,0 155,7 50,8 155,4 76,5 0,1 0,0 0,0 3,0 7,7 27,9 78,5 76,6 632,2
1983,0 47,1 79,9 24,7 4,7 14,7 0,0 10,0 0,5 18,5 21,5 35,7 84,6 341,9
1984,0 147,9 68,2 167,3 0,0 0,0 0,0 0,0 2,2 30,0 44,7 84,6 84,6 629,5
1985,0 140,5 152,0 80,5 64,8 0,0 18,0 0,0 0,0 12,0 19,0 20,5 92,0 599,3
1986,0 203,0 44,7 183,4 9,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 45,0 20,0 84,6 589,7
1987,0 204,0 17,0 9,5 84,3 77,3 0,0 51,7 0,0 13,5 42,8 103,4 106,7 710,2
,0 107,4 121,6 106,4 87,8 5,0 0,0 0,0 0,0 18,0 16,5 14,7 96,0 573,4
46
1989,0 90,7 30,7 56,6 50,8 29,0 0,0 1,0 0,0 0,0 8,6 27,0 45,4 339,8
1990,0 127,2 66,5 25,6 12,3 7,0 4,7 0,0 0,0 1,0 42,5 41,7 60,6 389,1
1991,0 20,9 57,3 39,0 14,2 3,2 3,6 10,5 13,7 30,0 44,7 84,6 84,6 406,2
1992,0 116,8 68,9 46,7 1,5 2,2 3,8 36,8 28,8 13,8 21,7 51,7 132,1 524,8
1993,0 232,7 88,8 55,5 12,6 8,7 0,1 6,1 76,7 2,3 30,7 30,1 106,1 650,4
1994,0 117,5 96,1 49,9 17,4 6,8 0,0 0,0 0,0 8,2 76,7 57,7 111,7 542,0
1995,0 126,5 115,4 59,0 12,7 0,0 0,0 0,0 4,3 10,6 25,6 51,0 186,1 591,2
1996,0 156,6 106,5 80,4 23,7 0,7 0,6 14,0 11,0 11,9 15,0 85,9 101,0 607,3
1997,0 111,7 178,1 194,5 14,0 3,0 0,0 0,0 2,3 22,0 25,4 77,4 11,5 639,9
1998,0 76,1 169,8 72,6 12,4 0,0 14,8 0,3 5,0 2,0 41,5 32,3 32,9 459,7
1999,0 106,9 104,3 177,2 0,0 1,5 0,0 0,0 0,0 31,6 19,2 22,0 47,5 510,2
2000,0 83,5 35,1 108,5 2,0 14,2 3,2 3,6 10,5 13,7 30,0 44,7 84,6 433,5
Prom 127,3 95,0 82,4 25,5 14,1 3,4 4,4 11,5 16,5 33,1 52,1 90,3 555,7
Máx 232,7 178,1 194,5 87,8 89,0 32,0 51,7 76,7 61,0 76,7 104,0 186,1 232,7
Mín 13,0 17,0 9,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 14,0 11,5 0,0
Totora Khocha: Precipitación media mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1979 171,7 68,3 88,9 40,3 2,0 0,0 5,0 0,0 0,0 77,5 41,7 251,5 746,9
1980 76,2 61,2 44,1 41,0 4,0 6,0 0,0 18,0 6,6 41,0 41,6 49,4 389,1
1981 90,4 71,0 130,4 13,0 0,0 0,0 0,0 65,0 28,5 25,5 45,5 71,0 540,3
1982 116,8 64,7 81,0 20,6 3,0 5,5 3,1 10,7 8,8 23,1 39,4 84,9 461,7
1983 116,8 64,7 81,0 20,6 3,0 5,5 3,1 10,7 8,8 23,1 39,4 84,9 461,7
1984 231,0 76,0 228,7 0,0 0,0 0,0 0,0 8,5 6,5 66,1 126,4 133,3 876,5
1985 106,5 184,7 191,5 44,3 0,0 0,0 0,0 0,0 20,3 16,8 46,7 89,3 700,1
1986 148,3 78,4 156,6 9,7 16,3 0,0 5,3 8,5 33,5 7,6 23,5 95,7 583,4
1987 186,1 5,7 28,4 22,2 4,5 0,0 22,7 0,0 7,5 27,0 44,6 40,4 389,1
1988 69,6 25,2 161,1 20,6 3,0 5,5 0,0 0,0 8,8 10,0 10,8 60,3 374,8
1989 64,6 60,1 42,8 72,0 8,1 0,0 0,0 3,3 5,2 8,9 21,3 87,8 374,1
1990 127,6 73,2 41,2 23,3 7,5 44,9 1,3 0,2 3,9 32,5 56,7 110,1 522,4
1991 141,3 94,2 90,1 35,7 0,0 14,7 0,0 0,0 9,6 18,5 64,4 26,7 495,2
1992 96,3 53,6 46,0 10,8 4,7 21,1 7,0 28,4 8,2 20,0 60,9 142,1 499,1
1993 207,4 44,3 42,1 2,0 1,0 0,4 11,5 50,5 9,5 11,1 35,3 44,3 459,4
1994 153,6 126,7 22,4 2,7 0,0 0,0 0,6 0,0 0,0 31,4 40,1 122,5 500,0
1995 120,5 79,8 67,2 10,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 12,5 123,5 413,5
Prom 130,9 72,5 90,8 22,9 3,4 6,1 3,5 12,0 9,7 25,9 44,2 95,2 516,9
Máx 231,0 184,7 228,7 72,0 16,3 44,9 22,7 65,0 33,5 77,5 126,4 251,5 251,5
Mín 64,6 5,7 22,4 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 10,8 26,7 0,0
47
Estaciones de la Apoyo para la zonificación de la Cuenca Pucara Aguirre: Precipitación total mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1965 98,4 85,6 66,7 20,9 8,4 0,5 8,1 6,1 28,8 41,0 59,7 193,0 617,3
1966 65,0 116,0 132,4 3,7 18,9 27,7 1,3 8,9 4,5 47,8 44,5 73,5 544,2
1967 56,0 84,2 86,7 0,2 9,6 1,1 0,9 4,0 30,3 4,3 3,9 233,0 514,2
1968 159,4 262,6 44,5 8,6 6,8 1,3 1,3 4,4 2,5 23,7 85,2 70,2 670,5
1969 153,9 90,0 31,8 20,9 8,4 7,0 5,5 16,1 20,6 28,8 38,6 75,3 496,9
1970 150,2 158,5 62,9 76,1 0,1 3,5 2,3 21,3 11,8 13,6 26,9 15,0 542,2
1971 109,7 177,2 75,3 11,1 0,0 16,4 0,0 72,4 24,2 13,0 100,2 246,7 846,2
1972 177,5 271,3 122,4 44,9 93,8 92,7 8,8 61,7 9,6 131,5 182,8 126,5 1323,5
1973 285,3 193,4 157,4 94,4 1,0 9,0 5,0 72,2 7,1 40,0 31,1 186,2 1082,1
1974 234,3 188,0 136,3 58,0 0,8 0,0 10,1 40,0 16,2 21,7 45,2 89,3 839,9
1975 194,2 149,9 94,9 32,6 7,9 12,0 0,3 1,4 31,4 53,2 63,9 91,2 732,9
1976 197,0 174,6 82,2 4,7 21,2 0,7 2,0 12,7 53,2 2,9 41,8 45,9 638,9
1977 81,1 116,7 109,9 10,1 54,0 0,1 1,3 9,1 41,2 33,7 50,0 153,2 660,4
1978 161,0 112,1 121,5 54,9 6,5 3,0 7,8 27,9 8,0 21,7 53,0 163,6 741,0
1979 203,6 79,5 103,3 38,6 10,9 0,3 29,4 0,3 23,0 85,4 65,9 275,2 915,4
1980 66,5 79,4 101,2 22,0 2,8 7,6 0,3 43,2 25,3 35,0 16,2 40,6 440,1
1981 145,5 107,6 92,3 35,7 0,0 0,0 0,0 83,8 47,5 75,1 101,7 76,9 766,1
1982 137,4 93,8 196,3 82,7 0,9 0,0 3,5 12,9 19,0 45,5 63,0 108,2 763,2
1983 65,2 62,0 74,9 22,7 44,8 12,8 28,4 15,7 29,0 48,5 40,7 31,2 475,9
1984 207,8 173,8 188,2 32,2 12,5 10,5 0,0 22,4 14,2 38,0 113,5 59,7 872,8
1985 129,6 177,6 56,8 54,2 9,8 3,1 0,4 6,2 48,4 3,3 45,9 61,7 597,0
1986 95,0 140,8 154,0 20,0 10,3 0,0 6,4 19,2 62,0 22,5 64,7 155,1 750,0
1987 195,1 32,1 74,2 20,5 30,8 10,8 53,5 0,5 57,5 154,0 60,9 42,4 732,3
1988 131,8 105,5 199,1 65,9 6,5 10,4 0,0 2,8 92,4 33,8 39,8 66,6 754,6
1989 97,1 67,1 74,6 53,1 1,3 0,9 19,5 21,6 78,2 11,9 29,6 172,0 626,9
1990 187,2 119,5 49,1 26,6 14,6 15,2 15,0 13,7 14,8 50,4 81,7 176,2 764,0
1991 147,3 103,8 42,7 19,5 2,6 14,0 0,3 4,1 13,1 24,3 34,6 36,4 442,7
1992 113,5 59,1 17,2 11,8 10,6 60,7 16,0 32,3 25,2 33,5 36,4 58,5 474,8
1993 167,5 94,0 76,5 27,6 12,7 0,0 21,5 77,8 22,4 42,0 45,3 157,6 744,9
1994 107,0 101,4 53,5 21,2 3,0 0,0 4,3 0,0 25,0 33,5 66,9 81,2 497,0
1995 80,3 64,0 94,6 4,9 3,5 0,0 0,0 24,4 20,6 20,7 40,3 101,3 454,6
1996 119,0 61,1 73,7 33,3 2,5 8,7 16,9 47,7 14,5 61,2 92,4 145,0 676,0
1997 156,8 147,6 133,6 10,6 10,8 0,0 0,9 12,3 56,2 57,6 43,9 51,4 681,7
1998 101,2 109,2 41,5 27,4 0,0 13,5 0,0 40,7 32,8 99,5 46,8 78,3 590,9
1999 108,1 114,8 156,9 10,7 2,5 2,6 10,7 0,0 54,0 25,0 34,0 59,8 579,1
2000 157,3 99,0 62,8 2,2 1,8 10,9 0,0 7,0 29,7 19,4 15,2 127,7 533,0
2001 189,4 178,1 107,3 19,3 10,3 14,1 11,0 7,0 2,0 37,0 45,0 80,0 700,5
2002 98,4 85,6 66,7 20,9 8,4 7,0 5,5 16,1 20,6 28,8 38,6 75,3 472,0
Prom 140,3 122,0 95,2 29,6 11,9 9,9 7,8 22,9 29,4 41,1 55,0 107,4 672,5
48
Máx 285,3 271,3 199,1 94,4 93,8 92,7 53,5 83,8 92,4 154,0 182,8 275,2 285,3
Mín 56,0 32,1 17,2 0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 2,0 2,9 3,9 15,0 0,0
Arani: Precipitación total mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1950 135,0 67,0 82,0 7,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 23,0 40,0 68,0 422,0
1951 55,0 43,2 37,9 10 2,0 0,0 0,0 0,0 10,0 15,0 19,0 65,0 257,3
1952 114,0 250,0 27,0 30,0 24,0 0,0 83,0 9,0 1,0 30,0 55,0 52,0 675,0
1953 135,0 67,0 82,0 7,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 23,0 40,0 68,0 422,0
1954 122,0 35,0 25,0 25,0 0,0 0,0 0,0 7,0 22,0 1,0 37,0 51,0 325,0
1955 101,0 36,0 37,9 17,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 23,0 40,0 68,0 322,9
1956 78,0 82,0 224,0 45,0 0,0 0,0 0,0 10,0 26,8 18,0 42,4 111,0 637,2
1957 178,0 102,5 37,9 9,0 0,0 0,8 0,0 0,0 2,0 15,3 18,5 65,4 429,4
1958 112,5 25,0 45,0 3,0 24,0 0,0 24,5 9,0 5,6 30,0 55,5 52,0 386,1
1959 99,0 67,4 82,0 7,0 0,0 0,0 0,0 0,0 10,0 23,0 66,5 83,5 438,4
1960 122,0 34,5 25,0 25,0 0,0 0,0 0,0 6,5 22,0 9,8 32,0 51,2 328,0
1961 101,0 35,5 37,9 17,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 25,0 66,1 282,5
1962 78,0 44,5 45,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 171,0 338,5
1963 178,0 52,0 0,0 9,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 78,8 317,8
1964 39,0 75,0 93,0 4,0 5,0 0,0 0,0 4,0 5,0 0,0 17,0 84,0 326,0
1965 145,0 11,0 82,0 3,0 0,0 0,0 0,0 0,0 18,0 15,0 59,0 135,0 468,0
1966 49,0 73,0 88,0 15,0 0,0 18,0 18,0 0,0 0,0 9,0 16,0 83,0 369,0
1967 14,0 87,0 61,0 0,0 3,0 0,0 0,0 0,0 6,0 0,0 18,0 97,0 286,0
1968 77,0 190,0 44,0 20,0 0,0 0,0 0,0 7,0 6,0 60,0 126,0 30,0 560,0
1969 141,0 71,0 39,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 11,0 9,0 79,0 350,0
1970 85,0 83,0 55,0 80,0 5,0 0,0 4,5 0,0 16,0 85,3 18,0 45,8 477,6
1971 69,0 60,4 4,0 10,7 0,0 0,0 3,2 6,5 9,0 20,9 119,0 65,7 368,4
1972 58,4 61,9 12,0 15,0 0,0 0,0 0,0 23,2 0,0 19,8 15,7 142,2 348,2
1973 40,7 75,7 59,5 0,0 0,0 0,0 0,0 16,0 0,0 37,0 26,5 74,9 330,3
1974 55,0 93,0 80,0 20,6 0,0 0,0 0,0 13,2 0,0 11,6 16,5 54,0 343,9
1975 97,4 69,3 75,4 31,5 2,1 0,0 0,0 0,0 10,6 10,9 33,6 47,4 378,2
1976 101,1 66,5 37,2 14,4 4,8 0,0 0,6 7,9 49,9 0,0 57,4 25,7 365,5
1977 68,0 104,7 93,6 12,2 35,3 0,0 0,0 1,8 9,4 16,5 52,3 102,2 496,0
1978 109,8 125,6 49,7 40,3 5,0 0,0 0,0 2,1 0,0 31,1 101,6 156,6 621,8
1979 44,7 82,0 19,9 0,0 0,0 2,4 0,0 0,0 0,0 30,7 53,5 157,7 390,9
1980 67,5 63,1 35,5 34,9 0,0 3,3 0,0 4,4 5,8 21,4 19,4 13,3 268,6
1981 82,5 56,8 54,6 14,9 0,0 0,0 0,0 42,8 16,5 16,5 53,9 122,3 460,8
1982 109,6 44,5 101,6 50,6 0,0 0,0 5,1 0,0 1,6 4,4 33,6 52,6 403,6
1983 39,0 57,3 13,6 3,9 11,4 0,0 6,0 0,0 17,6 14,0 58,1 6,8 227,7
1984 90,9 111,2 121,4 12,9 0,0 0,0 0,0 0,0 1,6 38,3 64,7 77,2 518,2
1985 135,9 87,2 76,3 52,4 4,6 15,4 0,0 0,0 12,4 7,5 54,1 103,4 549,2
1986 106,5 26,2 159,6 23,3 3,8 0,0 0,0 2,9 55,6 5,5 36,6 49,0 469,0
49
1987 134,3 22,8 32,3 9,1 20,0 0,0 18,1 0,0 10,7 21,5 53,0 31,1 352,9
1988 56,6 57,4 121,8 29,3 9,9 0,0 0,0 0,0 14,2 20,2 31,2 36,9 377,5
1989 57,7 20,5 16,3 33,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 3,5 45,0 43,4 219,5
1990 61,9 87,8 37,9 13,8 1,7 22,7 0,0 0,0 0,0 18,9 24,2 59,6 328,5
1991 78,8 19,3 0,0 6,7 0,0 0,0 2,3 0,0 16,8 0,0 32,2 16,7 172,8
1992 88,8 27,2 14,4 0,0 0,0 0,0 18,8 16,7 3,6 4,3 35,0 82,5 291,3
1993 82,2 39,9 20,0 0,0 0,0 0,0 1,0 43,9 2,3 8,3 33,7 68,2 299,5
1994 30,0 64,5 29,1 34,3 0,0 0,0 0,0 0,0 13,8 17,5 38,4 45,2 272,8
1995 61,2 64,0 60,0 0,0 2,0 0,0 0,0 0,0 5,6 9,8 24,2 43,4 270,3
1996 104,1 37,9 69,9 4,8 0,0 0,0 5,0 3,4 5,6 2,0 24,2 56,7 313,6
1997 55,0 146,5 148,6 8,0 0,0 0,0 0,0 0,0 7,8 0,0 36,3 14,0 416,2
1998 26,0 44,7 59,2 6,5 0,0 6,1 0,0 2,9 0,0 25,3 48,7 81,5 300,9
1999 94,7 137,6 143,9 3,2 2,0 0,0 0,0 0,0 40,3 0,0 30,9 57,1 509,7
2000 127,5 61,5 46,0 33,4 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,2 4,9 79,7 354,2
Prom 88,1 69,6 59,7 16,7 3,2 1,3 3,7 4,7 9,0 15,9 39,1 70,0 381,1
Máx 178,0 250,0 224,0 80,0 35,3 22,7 83,0 43,9 55,6 85,3 126,0 171,0 250,0
Mín 14,0 11,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 6,8 0,0
Candelaria: Precipitación AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1965 127,3 133,5 94,7 26 7,9 4,6 21,3 59,4 104,4 113,4 222,4 244,5 1159,9
1966 151,8 164,5 108,6 6,7 35,0 0,0 0,0 14,6 6,1 6,1 96,4 71,2 661,0
1967 110,2 126,1 143,2 30,6 18,0 1,4 2,7 24,4 48,2 43,4 76,5 197,1 821,8
1968 187,0 311,6 194,2 21,6 6,2 0,0 0,0 3,2 1,7 19,4 179,6 127,7 1052,2
1969 232,5 200,3 39,6 8,5 0,0 4,2 0,0 2,0 4,2 12,5 57,1 94,2 655,1
1970 123,8 129,4 128,9 46,7 13,6 0,0 18,0 9,7 1,0 8,2 8,7 220,8 708,8
1971 279,8 227,4 171,5 44,3 7,5 23,9 0,0 3,9 4,1 59,5 113,7 115,9 1051,5
1972 210,6 225,8 128,4 31,6 1,1 23,6 4,7 53,0 68,0 70,1 67,3 161,5 1045,7
1973 209,0 207,0 121,8 49,2 13,9 18,4 17,3 43,5 34,1 35,2 22,9 151,8 924,1
1974 444,0 591,7 177,8 126,4 0,0 0,0 15,2 66,3 13,6 47,0 39,6 111,8 1633,4
1975 261,4 215,0 148,4 60,7 5,4 23,0 0,8 3,1 50,7 91,0 98,6 126,3 1084,4
1976 261,3 254,0 124,1 8,6 38,5 2,3 6,5 25,2 80,0 5,9 66,9 62,7 936,0
1977 103,6 184,2 156,7 20,8 43,1 0,4 2,9 13,2 59,5 55,4 159,4 140,2 939,4
1978 203,5 161,4 65,5 42,9 7,0 0,1 26,7 18,9 18,2 32,5 70,7 161,7 809,1
1979 222,1 166,1 145,3 57,6 6,0 0,0 19,6 1,4 12,4 74,0 105,2 249,8 1059,5
1980 74,1 66,7 224,1 20,8 4,9 11,0 6,0 54,5 20,9 126,4 16,7 28,5 654,6
1981 216,1 177,8 54,3 66,3 0,0 0,0 0,0 92,3 48,9 62,8 102,3 107,9 928,7
1982 148,3 139,6 265,4 76,0 3,2 3,0 0,5 8,4 32,1 91,6 150,1 119,4 1037,6
1983 74,7 121,2 138,0 39,2 26,8 23,3 53,8 57,7 35,0 107,4 68,1 112,0 857,2
1984 305,9 311,6 323,5 28,0 3,0 3,0 0,0 82,4 30,2 93,6 207,7 93,1 1482,0
1985 158,1 189,1 101,2 26 7,9 4,6 6,3 20,4 21,5 37,0 61,8 86,3 720,7
Prom 195,5 205,0 145,5 40,0 11,9 7,0 9,6 31,3 33,1 56,8 94,8 132,6 963,0
50
Máx 444,0 591,7 323,5 126,4 43,1 23,9 53,8 92,3 104,4 126,4 222,4 249,8 591,7
Mín 74,1 66,7 39,6 6,7 0,0 0,0 0,0 1,4 1,0 5,9 8,7 28,5 0,0
Chaupisuyo: Precipitación total mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1984 48,6 30,7 101,5 20,5 1,9 2,8 0,3 3,3 3,1 8,5 17,0 37,7 275,8
1985 48,6 30,7 24,8 25,0 3,0 10,0 0,3 3,3 3,1 8,5 17,0 79,5 253,7
1986 48,6 30,7 44,0 9,9 3,0 0,0 0,0 0,0 3,1 8,5 17,0 37,7 202,4
1987 48,6 30,7 24,8 9,9 18,0 1,0 0,3 3,3 3,1 8,5 17,0 37,7 202,7
1988 48,6 30,7 24,8 9,9 1,9 2,8 0,3 3,3 3,1 26,0 9,0 38,1 198,3
1989 41,7 31,6 7,0 40,3 0,0 0,0 0,0 1,1 0,9 1,6 27,0 66,0 217,2
1990 82,1 81,7 27,1 9,6 1,8 29,5 0,5 0,0 0,0 36,0 50,8 52,5 371,6
1991 90,4 83,1 33,0 16,2 0,8 4,7 0,0 0,0 16,2 0,0 27,6 40,1 312,1
1992 97,9 40,1 28,5 2,6 0,3 0,0 1,8 7,9 5,1 12,6 42,7 58,4 297,9
1993 110,8 47,4 65,0 0,7 3,6 0,8 1,5 31,5 7,7 6,7 5,6 78,5 359,8
1994 91,4 32,4 20,2 22,0 0,0 0,0 0,0 0,0 2,6 17,3 27,2 34,0 247,1
1995 43,1 35,7 39,3 8,6 0,0 0,0 0,0 2,8 2,9 11,5 32,8 108,9 285,6
Prom 66,7 42,1 36,7 14,6 2,9 4,3 0,4 4,7 4,2 12,1 24,2 55,8 268,7
Máx 110,8 83,1 101,5 40,3 18,0 29,5 1,8 31,5 16,2 36,0 50,8 108,9 110,8
Mín 41,7 30,7 7,0 0,7 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 5,6 34,0 0,0
Monte Puncu: Precipitación AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1967 109,0 89,8 64,8 27 6,6 7,2 4,5 15,6 14,0 25,3 60,0 153,5 577,1
1968 297,0 354,0 73,0 80,0 0,0 0,0 17,0 20,0 21,0 37,0 69,0 60,0 1028,0
1969 139,0 101,0 41,0 10,0 4,0 9,0 0,0 5,0 8,0 34,0 63,0 125,7 539,7
1970 131,0 153,0 75,0 35,0 18,0 7,0 26,0 1,0 13,8 27,1 45,0 68,0 599,9
1971 57,6 170,0 31,8 65,0 0,0 35,0 0,0 34,2 12,5 23,5 75,8 108,0 613,4
1972 111,5 166,0 53,5 72,0 0,0 55,5 0,0 87,0 23,0 52,8 50,5 121,5 793,3
1973 122,5 130,0 144,0 12,5 65,0 53,5 0,0 33,0 12,8 30,0 15,0 40,0 658,3
1974 234,0 159,3 60,5 88,3 0,5 3,0 12,3 9,0 16,5 32,3 9,4 108,1 733,2
1975 153,2 82,2 72,8 7,3 0,6 1,2 0,0 1,4 11,5 19,3 129,3 81,8 560,6
1976 119,7 140,1 77,6 24,3 15,4 0,0 0,0 7,6 28,1 9,6 111,5 69,6 603,5
1977 120,0 100,1 103,7 1,8 42,0 0,0 12,3 33,0 30,0 59,0 96,5 143,1 741,5
1978 174,1 139,3 50,0 33,5 2,0 0,0 2,5 7,0 1,0 14,0 108,5 154,0 685,9
1979 212,5 50,0 90,5 49,0 0,0 0,0 15,0 1,0 9,5 38,5 27,3 184,5 677,8
1980 93,0 86,0 94,0 18,0 5,0 7,0 0,0 49,5 13,0 51,0 17,5 29,5 463,5
1981 210,5 139,0 113,0 9,4 0,1 0,0 1,3 95,2 19,8 33,0 86,3 130,5 838,1
1982 157,0 88,0 167,0 59,0 2,2 0,0 1,5 20,2 11,5 39,0 86,0 66,0 697,4
1983 89,0 77,0 49,5 17,0 20,0 3,0 21,8 9,0 5,0 16,5 112,0 53,0 472,8
1984 164,5 135,0 99,5 14,8 1,0 0,0 0,0 53,6 1,5 73,5 93,0 71,0 707,4
1985 122,0 94,0 84,0 86,0 10,0 7,0 3,0 12,0 50,0 0,0 63,0 72,0 603,0
51
1986 128,0 130,0 181,5 52,5 7,0 0,0 0,0 0,0 52,0 5,5 73,4 180,7 810,6
1987 214,0 10,5 35,9 14,4 37,5 0,0 17,0 0,0 17,5 110,0 117,0 26,0 599,8
1988 147,0 70,0 175,0 104,5 5,5 0,0 0,0 0,0 24,0 16,5 23,0 76,0 641,5
1989 90,0 62,5 42,0 81,0 3,0 0,0 9,0 1,0 27,0 13,5 58,5 141,5 529,0
1990 95,0 93,0 29,0 2,0 12,0 15,3 15,0 3,0 10,2 41,7 57,6 4,0 377,8
1991 114,0 116,0 96,0 32,0 0,0 16,0 0,0 1,0 29,0 17,0 71,0 33,5 525,5
1992 144,2 74,5 32,8 3,2 12,6 59,5 5,0 21,5 4,2 16,3 103,9 143,3 621,0
1993 121,3 64,5 73,6 5,7 8,6 0,0 11,2 95,3 6,3 12,6 35,0 131,2 565,3
1994 91,6 82,9 30,9 15,8 0,0 0,1 3,6 0,8 32,8 41,8 56,0 94,1 450,4
1995 125,7 43,9 61,9 22,0 1,5 0,0 0,0 4,7 14,1 36,3 75,7 171,9 557,7
1996 199,0 96,0 57,4 59,2 3,0 4,4 4,5 32,8 0,5 34,3 99,8 140,1 731,0
1997 128,3 195,6 179,5 18,2 1,0 0,0 0,0 1,0 35,3 28,5 53,3 7,3 648,0
1998 51,5 114,9 20,8 50,7 0,5 15,3 2,3 5,9 13,6 63,6 59,8 44,5 443,4
1999 108,0 193,0 139,0 4,0 0,0 0,0 0,0 0,0 23,6 22,1 55,4 105,9 651,0
2000 204,0 138,0 142,0 8,0 5,0 15,0 12,0 21,0 22,0 25,3 52,7 73,3 718,2
Prom 140,5 115,9 83,6 34,8 8,5 9,2 5,8 20,1 18,1 32,4 68,0 94,5 631,3
Máx 297,0 354,0 181,5 104,5 65,0 59,5 26,0 95,3 52,0 110,0 129,3 184,5 354,0
Mín 51,5 10,5 20,8 1,8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,5 0,0 9,4 4,0 0,0
Paracaya: Precipitación total mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1986 80,8 53,8 47,6 20,8 2,1 0,0 0,0 7,4 46,5 16,0 26,6 95,6 397,2
1987 123,3 20,0 28,1 17,7 18,2 0,0 15,6 0,0 0,0 15,9 22,3 59,7 320,8
1988 58,2 72,0 157,5 37,7 10,7 0,0 0,0 0,0 10,7 18,0 9,2 48,7 422,7
1989 62,4 39,8 7,1 40,8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 10,1 18,5 59,9 238,6
1990 80,1 94,2 14,1 8,9 2,4 32,0 0,0 0,0 0,0 12,6 49,7 62,5 356,5
1991 99,7 105,5 34,4 18,0 0,0 4,8 0,0 0,0 0,0 6,5 37,0 10,4 316,3
1992 115,3 54,1 24,3 0,0 0,0 0,0 16,1 2,6 5,5 22,6 51,9 89,9 382,3
1993 137,1 28,1 66,8 0,0 7,8 0,0 0,0 37,5 0,0 6,6 30,8 50,1 364,8
1994 21,4 41,6 66,5 8,9 0,0 0,0 0,0 0,0 4,2 25,9 35,4 28,4 232,3
1995 67,7 54,2 52,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 15,5 69,8 259,5
Prom 84,6 56,3 49,9 15,3 4,1 3,7 3,2 4,8 6,7 13,4 29,7 57,5 329,1
Máx 137,1 105,5 157,5 40,8 18,2 32,0 16,1 37,5 46,5 25,9 51,9 95,6 157,5
Mín 21,4 20,0 7,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 9,2 10,4 0,0
Pocona: Precipitación total mensual [mm] AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1960 176,0 154,0 77,0 82,0 0,0 0,0 2,0 9,0 10,0 9,0 71,5 234,0 824,5
1961 158,5 97,0 114,0 85,0 5,0 0,0 0,0 0,0 5,5 28,0 57,0 163,0 713,0
52
1962 138,5 56,0 113,5 29,0 8,5 0,0 0,0 0,0 32,0 14,0 19,0 322,5 733,0
1963 123,0 189,0 91,0 30,0 10,0 0,0 0,0 0,0 0,0 14,0 22,0 135,0 614,0
1964 78,5 170,0 109,0 5,0 12,0 0,0 0,0 0,0 23,0 74,0 34,0 94,0 599,5
1965 398,0 114,0 169,0 7,0 0,0 0,0 0,0 0,0 48,0 36,0 73,0 128,0 973,0
1966 133,0 175,0 148,0 70,0 9,0 24,0 0,0 0,0 0,0 20,5 10,0 138,5 728,0
1967 39,0 140,0 119,0 4,0 0,0 0,0 0,0 16,0 3,0 24,0 37,5 240,0 622,5
1968 304,0 419,0 70,0 19,0 0,0 1,1 0,0 14,0 2,0 55,0 137,0 94,0 1115,1
1969 211,0 130,0 46,0 12,0 0,0 0,0 0,0 0,0 6,0 9,0 108,0 173,0 695,0
1970 346,0 236,0 175,0 67,0 0,0 0,0 11,0 0,0 23,0 11,0 27,0 92,0 988,0
1971 169,2 135,8 105,2 31 7,4 2,7 3,4 8,2 12,5 29,7 58,9 134,7 698,9
1972 163,4 237,7 74,1 33,8 1,0 34,8 0,0 58,6 17,5 58,1 34,0 196,7 909,7
1973 134,7 132,3 163,4 28,3 36,5 0,0 0,0 41,0 8,0 86,5 104,9 149,5 885,1
1974 250,8 143,4 195,6 96,2 0,0 5,5 0,0 15,7 8,5 66,5 11,7 140,2 934,1
1975 220,9 112,4 112,5 19,2 0,0 0,0 0,0 0,0 19,4 24,2 138,1 125,7 772,4
1976 222,1 233,4 114,5 35,1 37,9 0,0 0,0 7,1 34,2 2,3 79,8 97,9 864,3
1977 231,9 129,2 144,2 5,2 38,3 3,5 0,0 4,3 55,2 32,8 94,4 208,9 947,9
1978 178,9 181,1 123,8 41,8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 149,8 267,1 942,5
1979 333,4 71,8 103,3 61,2 0,0 0,0 17,0 0,0 0,0 66,9 31,0 257,5 942,1
1980 177,8 87,5 150,3 0,0 30,5 0,0 0,0 30,0 8,5 35,8 50,5 30,0 600,9
1981 133,3 180,3 127,6 0,0 0,0 0,0 0,0 32,5 30,8 19,8 43,0 191,5 758,8
1982 264,5 125,0 192,5 55,5 2,5 0,0 0,0 0,0 10,0 45,0 56,0 100,0 851,0
1983 86,0 140,9 54,4 18,0 25,0 2,0 65,0 0,0 3,5 35,5 155,0 62,5 647,8
1984 225,5 155,0 165,0 16,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 60,5 100,0 117,4 839,4
1985 191,0 137,0 106,7 83,2 0,0 8,5 3,4 8,2 12,5 29,7 58,9 134,7 773,8
Prom 195,7 157,0 121,7 35,9 8,6 3,2 3,9 9,4 14,3 34,1 67,8 154,9 806,7
Máx 398,0 419,0 195,6 96,2 38,3 34,8 65,0 58,6 55,2 86,5 155,0 322,5 419,0
Mín 39,0 56,0 46,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 10,0 30,0 0,0
San Benito: Precipitación media mensual[mm]
AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1966 39,0 0,0 86,0 17,0 27,0 *** 0,0 0,0 0,0 11,5 25,1 45,7
1967 61,1 18,0 78,0 10,0 23,5 0,0 0,0 0,0 10,5 5,0 28,0 79,0 313,1
1968 54,5 215,5 2,0 8,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 65,0 105,0 450,0
1969 168,0 181,0 42,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 7,1 37,5 45,7 481,3
1970 123,0 50,7 27,2 40,1 9,0 0,0 0,0 0,0 37,5 0,0 63,5 48,5 399,5
1971 100,3 116,4 22,8 8,1 0,0 9,0 0,0 4,3 4,8 33,4 51,2 123,3 473,6
1972 123,0 61,9 50,4 2,2 0,0 0,0 0,0 19,2 0,0 15,7 35,4 93,7 401,5
1973 65,5 55,0 52,6 13,4 10,3 0,2 1,9 3,6 0,5 34,4 69,3 46,8 353,5
1974 149,0 82,6 93,8 34,7 0,0 1,8 1,0 19,5 0,0 48,7 24,7 62,6 518,4
1975 127,0 72,1 51,0 21,3 6,9 0,9 0,5 0,0 8,1 7,6 38,8 45,7 379,9
1976 97,3 71,5 27,5 18,2 1,8 0,0 0,0 7,1 42,2 0,4 51,8 21,3 339,1
53
1977 43,5 92,3 98,6 0,8 17,3 0,0 0,0 0,7 19,5 11,2 25,1 117,4 426,4
1978 138,8 131,5 32,3 9,9 3,2 0,0 0,0 3,3 5,8 7,9 68,9 111,7 513,3
1979 161,0 62,3 69,0 30,8 0,0 0,0 0,0 1,0 0,0 39,9 25,1 178,4 567,5
1980 104,3 69,2 52,4 30,8 0,0 2,5 11,2 0,0 13,7 17,6 7,7 48,5 357,9
1981 61,1 96,5 66,8 27,7 0,0 0,0 0,0 22,4 5,4 30,0 58,2 45,7 413,7
1982 61,1 49,1 32,3 41,2 1,1 0,1 6,5 0,3 16,9 11,1 35,1 56,1 310,9
1983 100,0 63,0 18,1 0,0 1,1 0,8 5,0 0,0 5,8 43,2 39,6 9,8 286,4
1984 144,3 132,2 32,3 0,0 0,0 0,0 0,0 1,2 2,4 45,6 25,1 45,7 428,8
1985 58,8 143,1 32,3 48,2 2,7 0,6 0,0 0,0 5,8 11,5 25,1 45,7 373,9
1986 61,1 49,1 32,3 11 2,7 0,6 0,0 0,0 5,8 23,5 62,3 159,9 408,2
1987 61,1 49,1 32,7 38,8 16,8 0,2 13,0 0,0 11,2 18,6 25,1 52,4 319,0
1988 51,8 63,4 132,2 54,7 8,9 0,0 0,0 0,0 13,8 20,7 25,5 61,6 432,6
1989 63,8 24,1 13,1 38,0 0,0 0,0 0,0 0,0 7,7 17,2 15,8 60,1 239,8
1990 63,9 88,6 19,7 14,9 3,0 0,0 27,3 0,0 2,0 28,0 61,6 97,6 406,6
1991 116,4 89,8 40,4 16,2 2,9 4,4 1,5 0,0 14,0 8,5 66,1 30,2 390,4
1992 85,1 58,9 20,6 0,0 0,0 13,5 0,0 12,7 0,0 13,2 39,0 74,0 317,0
1993 127,1 56,9 45,8 6,1 0,5 0,0 0,5 33,2 2,3 15,1 34,8 64,8 387,1
1994 39,2 48,5 66,3 29,0 2,7 0,0 0,0 0,0 3,9 11,5 25,1 55,4 281,6
1995 101,1 61,3 49,2 15,4 0,0 0,0 0,0 0,0 5,8 11,5 0,0 45,7 290,0
1996 90,9 24,9 32,3 14,2 0,0 0,0 10,1 5,8 14,8 3,5 101,0 45,7 343,2
1997 81,2 49,1 125,3 12,2 1,0 0,0 0,0 3,7 13,2 14,4 25,1 45,7 370,9
1998 61,1 106,0 32,3 11 2,7 0,6 0,0 0,0 0,0 28,5 44,5 14,0 300,6
1999 79,7 50,5 32,3 0,0 2,7 0,0 0,0 0,0 36,0 12,0 45,5 48,0 306,8
2000 102,8 37,7 32,3 3,2 0,0 2,1 0,0 0,0 4,3 16,2 11,5 70,7 280,8
2001 156,7 138,7 58,6 6,6 10,0 0,0 0,0 13,0 0,0 24,2 5,3 43,0 456,1
2002 28,0 101,6 55,8 21,0 1,5 0,0 10,0 4,7 2,7 4,0 19,2 27,7 276,2
2003 133,1 49,4 58,1 5,5 0,0 0,0 1,5 2,0 19,8 25,5 6,5 175,1 476,5
2004 131,6 57,9 7,8 6,2 2,7 0,6 1,5 2,6 5,8 11,5 25,1 45,7 299,0
Prom 92,7 76,1 47,6 17,1 4,2 1,0 2,3 4,1 8,8 17,7 36,9 66,5 374,9
Máx 168,0 215,5 132,2 54,7 27,0 13,5 27,3 33,2 42,2 48,7 101,0 178,4 215,5
Mín 28,0 0,0 2,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 9,8 0,0
Vacas: Precipitación
AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ANUAL
1959 68,5 55,6 40,5 12 3,7 1,1 1,0 4,8 9,0 17,2 51,8 85,9 350,7
1960 102,1 34,2 40,4 36,5 0,0 0,0 0,0 7,7 16,0 20,0 96,7 143,7 497,3
1961 86,5 43,5 71,7 34,2 6,0 0,0 0,0 5,5 9,4 1,3 26,4 91,5 376,0
1962 75,2 49,9 85,1 12,9 8,2 0,0 2,5 0,1 7,8 6,4 26,2 118,4 392,7
1963 130,5 69,4 86,2 39,4 0,0 2,7 0,0 3,6 10,5 22,5 15,1 67,8 447,7
1964 52,7 105,8 76,3 0,9 0,0 0,0 5,9 9,6 6,4 23,1 34,4 84,5 399,6
1965 124,2 42,6 47,3 11,0 1,3 11,3 0,0 0,0 13,3 18,8 42,9 96,1 408,8
54
1966 41,1 69,9 46,9 10,1 20,2 0,0 0,0 2,3 0,0 21,7 16,5 92,4 321,1
1967 53,1 74,2 52,6 3,6 4,8 0,0 0,0 0,0 7,8 10,5 34,2 130,8 371,6
1968 94,7 178,4 46,9 14,9 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 16,5 78,2 86,0 515,6
1969 74,6 35,1 39,6 6,7 0,5 0,0 0,7 0,0 2,1 5,7 22,5 42,7 230,2
1970 81,2 14,9 103,5 28,9 13,0 0,0 18,8 0,0 75,9 13,4 14,7 97,9 462,2
1971 94,6 84,6 28,9 14,5 0,9 4,1 0,0 0,0 6,6 38,1 37,7 242,3 552,3
1972 225,5 114,3 65,0 6,5 0,0 5,2 0,0 60,5 11,2 42,4 28,9 144,9 704,4
1973 78,2 67,5 109,4 22,6 3,0 5,4 0,4 9,8 20,6 21,8 48,8 72,3 459,8
1974 112,0 119,1 70,7 42,7 0,0 5,0 1,2 25,8 0,5 50,3 35,5 72,5 535,3
1975 152,8 152,4 98,6 39,5 4,2 3,2 0,0 0,0 15,1 15,1 71,7 112,2 664,8
1976 123,3 116,4 46,3 8,5 4,7 0,0 0,0 3,5 46,2 0,0 39,3 32,2 420,4
1977 60,0 130,5 102,3 0,0 59,9 0,0 3,5 2,0 39,5 53,5 55,0 107,4 613,6
1978 155,0 178,0 61,0 3,5 2,0 0,0 0,0 0,0 5,0 14,0 105,7 138,0 662,2
1979 148,7 51,3 53,4 23,8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 31,8 48,8 157,9 515,7
1980 37,2 60,8 58,5 9,1 0,0 0,0 3,7 16,0 8,4 10,6 34,5 56,0 294,8
1981 98,5 151,3 27,4 12,0 0,0 0,0 0,0 32,9 9,0 13,0 55,0 37,0 436,1
1982 179,8 14,0 26,0 4,0 1,0 0,0 0,0 0,0 2,5 12,0 33,5 11,5 284,3
1983 29,5 36,0 10,5 0,0 3,7 1,1 0,0 0,5 2,0 0,0 0,0 ***
1984 146,5 55,6 40,5 12 3,7 0,0 0,5 4,5 0,5 8,5 73,5 64,5 410,0
1985 102,0 80,0 57,5 47,5 4,5 3,5 1,0 4,8 9,0 12,6 29,1 64,0 415,3
1986 68,5 55,6 40,5 12 3,7 1,5 0,0 1,5 31,8 12,6 29,1 64,0 320,4
Prom 99,9 80,0 58,3 16,7 5,3 1,6 1,4 7,0 13,1 18,3 42,3 93,1 437,1
Máx 225,5 178,4 109,4 47,5 59,9 11,3 18,8 60,5 75,9 53,5 105,7 242,3 242,3
Mín 29,5 14,0 10,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 11,5 0,0
55
56
Anexo IV.
57
58
59
60
