Victor Manuel Gaspar Mallco; Cristobal Condori Quispe; Javier Roberto Ticona Paucara; Hermogenes Edgard Gonzales Zenteno

http://proyectos-vri.unsa.edu.pe/handle/91.103.221022/11708

Objetivo

Desarrollar un modelo integrado de prospección cuantitativa de aguas subterráneas en zonas semiáridas de la Región de Arequipa mediante la combinación de métodos geofísicos y algoritmos de ciencia de datos, para optimizar la localización, caracterización y estimación volumétrica de acuíferos en un contexto de escases hídrica

Resumen:

La escasez de agua subterránea en zonas semiáridas como la región de Arequipa representa un desafío crítico para la sostenibilidad hídrica. Este proyecto propone una solución innovadora mediante la integración de métodos geofísicos, específicamente el Electromagnético Transitorio (TEM), con algoritmos de ciencia de datos como Random Forest y redes neuronales. El objetivo es desarrollar un modelo predictivo capaz de localizar, caracterizar y cuantificar acuíferos subterráneos con mayor precisión y eficiencia que los métodos tradicionales. Se realizarán campañas de campo, procesamiento de datos geofísicos, y generación de mapas temáticos digitales en tres zonas piloto. Los resultados permitirán optimizar la gestión de recursos hídricos en comunidades rurales, urbanas y sectores económicos estratégicos de Arequipa, promoviendo un enfoque replicable para otras regiones semiáridas del Perú y América Latina.

Palabras clave

Aguas subterráneas, Métodos geofísicos, Ciencia de datos, Zonas semiáridas, Transient Electromagnetic, Aprendizaje automático

Problema central

El problema central que se busca abordar es la escasez o la dificultad para identificar y cuantificar recursos de aguas subterráneas en zonas semiáridas, específicamente en la región de Arequipa, Perú. Las zonas semiáridas se caracterizan por una baja precipitación, alta evapotranspiración y una dependencia crítica de fuentes subterráneas para el suministro de agua, lo que convierte la prospección eficiente de estos recursos en un desafío técnico y ambiental. El problema específico probablemente incluye la falta de métodos precisos y accesibles para localizar y evaluar el volumen, la calidad y la sostenibilidad de las aguas subterráneas en un contexto de cambio climático, aumento de la demanda hídrica y posible sobreexplotación de acuíferos. Esto se ve agravado por las limitaciones de los métodos tradicionales de prospección, que pueden ser costosos, lentos o insuficientes para proporcionar datos cuantitativos detallados en terrenos complejos como los de las zonas semiáridas. No obstante, estos métodos pueden resultar puntuales y costosos (Domenico & Schwartz, 1998), sobre todo en regiones con alta heterogeneidad geológica, como en la Región de Arequipa. La población afectada por este proyecto abarca principalmente a los habitantes de la región de Arequipa que dependen de las aguas subterráneas para sus actividades cotidianas y económicas. Esto incluye: 1. Comunidades rurales y agrícolas: Los pequeños agricultores y ganaderos de las zonas semiáridas de Arequipa, quienes dependen del agua para el riego de cultivos y el sostenimiento del ganado, serían directamente beneficiados al garantizar un acceso más confiable a este recurso. 2. Población urbana: Las ciudades y asentamientos en la región, como la propia ciudad de Arequipa, que podrían enfrentar estrés hídrico debido al crecimiento demográfico y la demanda de agua potable. 3. Industria y economía local: Sectores como la minería y el turismo, importantes en Arequipa, que también requieren agua para sus operaciones y podrían verse impactados por la escasez. Esta problemática se agrava con la disminución en la disponibilidad de fuentes superficiales y la necesidad de atender la demanda hídrica de actividades agrícolas, urbanas e industriales (Autoridad Nacional del Agua, 2020). El proyecto, al integrar métodos geofísicos (como la TEM o la sísmica) con algoritmos de ciencia de datos (como aprendizaje automático o modelado predictivo), busca ofrecer una solución innovadora que permita no solo localizar acuíferos, sino también cuantificar sus reservas de manera más eficiente y sostenible. Esto beneficiaría a la población al mejorar la gestión de los recursos hídricos, reducir los costos asociados a la exploración y mitigar los riesgos de sequía o sobreexplotación en una región vulnerable a las condiciones climáticas extremas.

Hipótesis planteada

Desarrollar un modelo integrado de prospección cuantitativa de aguas subterráneas en zonas semiáridas de la región de Arequipa mediante la combinación de métodos geofísicos y algoritmos de ciencia de datos, para optimizar la localización, caracterización y estimación volumétrica de acuíferos en un contexto de escasez hídrica.

Resultados esperados

Publicación de Artículo científico en revista indexada
Nuevo Profesional
Exposición en evento Internacional o Exposición en evento Nacional

Impactos esperados

Impacto esperado del Estudio
El proyecto permitirá cuantificar con precisión los acuíferos en zonas semiáridas de Arequipa mediante la integración de geofísica y ciencia de datos, generando modelos predictivos inéditos.
Tendrá impacto social al mejorar la seguridad hídrica de comunidades rurales y urbanas; económico al reducir costos de exploración y optimizar el uso de agua en agricultura, y fortalecer la gestión sostenible de acuíferos.
Finalmente, su metodología replicable podrá aplicarse en otras regiones semiáridas del Perú y América Latina