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Caso de estudio

Caso de Estudio #1:  Cuenca del Río Lurín (Lima/Perú)

Las soluciones y herramientas de planificación desarrollados en este proyecto serán aplicados a la Región de Lima Perú. Esta región presenta características típicas de regiones prosperas que son afectadas por escasez de agua y estructuras complejas de gobernanza del agua, así como por bases de datos limitadas y condiciones climáticas extremas.  Una estrecha colaboración se mantiene con la Empresa de Agua y Saneamiento SEDAPAL y con la Autoridad Nacional del Agua (ANA)  al igual que con socios de la academia y del sector público peruano.

Cuenca del Río Lurín

  • Ubicación: al sur de la capital Lima, Perú
  • Área: 1670 km2
  • Descargas del río: fuerte estacionalidad
  • Red de monitoreo deficiente
  • Presión por crecimiento urbano
  • Competencia por el uso de agua
  • Falta de tratamiento de aguas residuales en las comunidades de la cuenca alta
  • Insuficiente capacidad de las plantas de tratamiento de aguas residuales en la cuenca baja
  • Sobreexplotación del acuífero e intrusión marina

Cuenca del Río Lurín, Lima – Perú. Cartografía: TZW, fuente de datos DHM TanDEM-X / DLR

Socios en Perú:

  • Autoridad Nacional del Agua – ANA y Observatorio del Agua Chillón, Rímac, Lurín
  • Servicio de Agua Potable y Alcantarillado de Lima – SEDAPAL
  • Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología – SENAMHI
  • Fondo de Agua para Lima y Callao – AQUAFONDO
  • Universidad Nacional Agraria La Molina – UNALM
  • Universidad Nacional de Ingeniería  – UNI
  • Centro de Competencias del Agua – CCA

Caso de Estudio #2: La Represa Klingenberg (Sajonia, Alemania)

Con fines de investigación comparativa y transferencia de los resultados del proyecto se ha seleccionado como segundo caso de estudio la Represa de Klingenberg en Sajonia, Alemania.  Se cuenta con el apoyo de la  Administración Estatal de Represas del Estado Libre de Sajonia (Landestalsperrenverwaltung des Freistaates Sachsen – LTV).

Transferibilidad de los métodos desarrollados:

•  Monitoreo de la calidad de agua y factores de riesgo
• Correlación  de datos telemétricos con la proliferación de algas y bacterias relevantes
• Aplicación de mapas de riesgo y vulnerabilidad