190.15.134.12190.15.134.12/bitstream/43000/6179/1/T-UTEQ-126.pdfUNIVERSIDAD TÉCNICA ESTATAL DE...

UNIVERSIDAD TÉCNICA ESTATAL DE QUEVEDO

FACULTAD DE CIENCIAS AMBIENTALES

CARRERA DE INGENIERÍA EN GESTIÓN AMBIENTAL

Título del proyecto de investigación:

“ESTIMACIÓN DE FLUJOS MÍNIMOS EN SUBCUENCAS HIDROGRÁFICAS

QUE INTERCEPTAN EN LA PROVINCIA LOS RÍOS”

Autora:

Giler Ormaza María José

Director de Proyecto de Investigación:

Ing. Harrys Lozano Mendoza

Quevedo-Los Ríos- Ecuador

2020

Proyecto de Investigación previo

a la obtención del Título de

Ingeniería en Gestión Ambiental

ii

DECLARACIÓN DE AUTORÍA Y CESIÓN DE DERECHOS

Yo, Maria José Giler Ormaza, declaro que la investigación aquí descrita es de mi autoría;

que no ha sido previamente presentado para ningún grado o calificación profesional; y, que

he consultado las referencias bibliográficas que se incluyen en este documento.

La Universidad Técnica Estatal de Quevedo, puede hacer uso de los derechos

correspondientes a este documento, según lo establecido por la Ley de Propiedad Intelectual,

por su Reglamento y por la normatividad institucional vigente.

_________________________________

Maria José Giler Ormaza

C.C. # 1316421211

iii

CERTIFICACIÓN DE CULMINACIÓN DEL PROYECTO DE

INVESTIGACIÓN

El suscrito, Ing. Harrys Lozano Mendoza, Docente de la Universidad Técnica Estatal de

Quevedo, certifica que la estudiante Maria José Giler Ormaza, realizó el Proyecto de

Investigación de grado titulado “ESTIMACIÓN DE FLUJOS MÍNIMOS EN

SUBCUENCAS HIDROGRÁFICAS QUE INTERCEPTAN EN LA PROVINCIA

LOS RÍOS”, previo a la obtención del título de Ingeniera en Gestión Ambiental, bajo mi

dirección, habiendo cumplido con las disposiciones reglamentarias establecidas para el

efecto.

...................................................


DIRECTOR DEL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

iv

CERTIFICADO DEL REPORTE DE LA HERRAMIENTA DE

PREVENCIÓN DE COINCIDENCIA Y/O PLAGIO ACADÉMICO

...................................................


DIRECTOR DEL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

v

UNIVERSIDAD TÉCNICA ESTATAL DE QUEVEDO

FACULTAD DE CIENCIAS AMBIENTALES

CARRERA DE INGENIERIA EN GESTIÓN AMBIENTAL

PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

Título:

“ESTIMACIÓN DE FLUJOS MÍNIMOS EN SUBCUENCAS HIDROGRÁFICAS

QUE INTERCEPTAN EN LA PROVINCIA LOS RÍOS”

Presentado a la Comisión Académica como requisito previo a la obtención del título de

Ingeniera en Gestión Ambiental.

Aprobado por:

___________________________________

PRESIDENTE DEL TRIBUNAL

__________________________________ _______________________________

MIEMBRO DEL TRIBUNAL MIEMBRO DEL TRIBUNAL

QUEVEDO – LOS RIOS – ECUADOR

2020

vi

Agradecimiento

Agradezco enormemente a quienes me guiaron en la elaboración de mi trabajo de

titulación, en especial a mi tutor quien todo el tiempo ha estado presto a ayudarme. A mis

padres y a mi hermano por estar siempre pendientes de que no me falte nada. También a mi

prestigiosa Universidad, por brindarme los conocimientos de calidad para mi profesión.

vii

Dedicatoria

Dedico este proyecto de investigación principalmente a Dios y a mi familia, que son el

pilar fundamental en mi vida. A mis padres, por haberme forjado como la persona que soy

en la actualidad. A mis hermanos mayores, quienes han sido siempre mi mayor ejemplo a

seguir. A mis hermanas, que siempre creen en mí, me motivan y son incondicionales. A

mis pocos y buenos amigos que hice en la universidad y me han brindado su apoyo.

viii

Resumen

Un relevante obstáculo para lograr una gestión integrada del agua es la escasez de

información hidrometeorológica y estadística, que no permite adoptar de manera razonable

las decisiones para la asignación del agua y la planificación de sus usos. La fracción de flujo

base respecto al flujo total en el río es un valor que puede ser utilizado como indicador de

sostenibilidad de la reserva hídrica en cuencas, ya que los flujos bajos también están

asociados con bajas concentraciones de oxígeno disuelto y/o altas concentraciones de

contaminantes. El estudio de los hidrogramas de recesión ofrece ideas fundamentales de los

procesos hidrológicos de la cuenca y, sobre la respuesta colectiva de los flujos. Por ello, el

objetivo principal de la presente investigación, guiados en el artículo de Bako & Owoade

(1988), fue estimar flujos mínimos a partir de la obtención de las constantes de recesión (K)

para cuatro estaciones hidrológicas seleccionadas. Se trabajó con datos hidrológicos y

meteorológicos obtenidos de la biblioteca del INAMHI, se generaron hidrogramas y

hietogramas y se definieron umbrales para poder definir las recesiones, considerando el

criterio por medio de lluvias mensuales y el criterio por medio de la sensibilidad de la

constante K. Para poder generar la serie de flujos bases primero se debió hallar las constantes

de recesión (K) para cada estación, utilizando la ecuación exponencial de Bako & Hunt

(1988). Finalmente, se hizo la validación del método comparando flujos observados vs flujos

simulados y se utilizó el coeficiente Nash Sutcliffe para calificar los resultados, concluyendo

que el mejor ajuste fue para la estación de Quevedo, ya que obtuvo calificación ‘excelente’;

mientras que para Pilalo y San Pablo en dos años se obtuvo calificación insuficiente y para

el resto satisfactorio, muy bueno y excelente; desafortunadamente en el caso de Zapotal el

resultado fue totalmente insuficiente.

Palabras claves: análisis de recesión, flujos mínimos, caudales, precipitación, hidrogramas.

ix

Abstract

A relevant obstacle to achieving integrated water management is the scarcity of

hydrometeorological and statistical information, which does not allow for reasonable

decisions for water allocation and usage planning. The base flow fraction relative to the total

flow in the river is a value that can be used as an indicator of water reserve sustainability in

basins, as low flows are also associated with low concentrations of dissolved oxygen and/or

high concentrations of pollutants. The study of recession hydrograms provides fundamental

ideas of the watershed's hydrological processes and, on the collective response of flows.

Therefore, the main objective of this research, guided in the bako & Owoade article (1988),

was to estimate minimum flows from obtaining the recession constants (K) for four selected

hydrological stations. Hydrological and meteorological data obtained from the INAMHI

library were worked on, hydrograms and hyetograms were generated and thresholds were

defined to define recessions, considering the criterion through monthly rainfall and the

criterion through the sensitivity of the K constant. In order to generate the series of base

flows, the recession constants (K) for each station had to be found first, using the exponential

equation of Bako & Hunt (1988). Finally, validation of the method was done by comparing

observed flows vs simulated flows and the Nash Sutcliffe coefficient was used to qualify the

results, concluding that the best adjustment was for the Quevedo station, as it obtained

'excellent' rating; while for Pilalo and St. Paul in two years there was insufficient

qualification and for the rest satisfactory, very good and excellent; unfortunately in Zapotal's

case the result was totally insufficient.

Keywords: recession analysis, minimum flows, flow rates, precipitation, hydrograms.

x

TABLA DE CONTENIDO

Declaración de autoría y cesión de derechos.................................................................. ii

Certificación de culminación del proyecto de investigación ........................................ iii

Certificado del reporte de la herramienta de prevención de coincidencia y/o plagio....iv

Agradecimiento…...............................................................................................................vi

Dedicatoria......................................................................................................................... vii

Resumen ............................................................................................................................viii

Abstract................................................................................................................................ix

ÍNDICE DE ILUSTRACIONES.......................................................................................xii

ÍNDICE DE GRAFICAS...................................................................................................xii

ÍNDICE DE TABLAS ......................................................................................................xiii

ÍNDICE DE ANEXOS .....................................................................................................xiii

Código Dublin....................................................................................................................xv

Introducción .......................................................................................................................................1

CAPÍTULO I .....................................................................................................................................3

CONTEXTUALIZACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN ................................................................3

1.1. Problema de investigación ............................................................................................... 4

1.1.1. Planteamiento del problema .................................................................................... 4

1.1.2. Formulación del problema ...................................................................................... 6

1.1.3. Sistematización del problema .................................................................................. 6

1.2. Objetivos ........................................................................................................................... 7

1.2.1. Objetivo General ...................................................................................................... 7

1.2.2. Objetivos Específicos ................................................................................................ 7

1.3. Justificación .................................................................................................................. 8

CAPÍTULO II ............................................................................................................. ……………………9

FUNDAMENTACIÓN TEÓRICA DE LA INVESTIGACIÓN ...................................................9

2.1. Marco conceptual ........................................................................................................... 10

2.1.1. El ciclo hidrológico ................................................................................................. 10

2.1.2. Cuenca hidrográfica ............................................................................................... 10

xi

2.1.3. Río ............................................................................................................................ 12

2.1.4. Precipitación ........................................................................................................... 13

2.1.5. Precipitación media ................................................................................................ 13

2.1.6. Escorrentía .............................................................................................................. 14

2.1.7. Caudal o flujo ......................................................................................................... 14

2.1.8. El caudal ecológico o caudal ambiental ................................................................ 15

2.1.9. Sequías ..................................................................................................................... 16

2.1.10. Inundaciones ........................................................................................................... 16

2.1.11. Relación entre las aguas superficiales y las subterráneas en una cuenca .......... 16

2.1.12. Estación Hidrométrica ........................................................................................... 17

2.1.13. Curva de recesión ................................................................................................... 18

2.1.14. Curva maestra ........................................................................................................ 18

2.1.15. Hidrograma............................................................................................................. 18

2.1.16. Curva de duración de flujo .................................................................................... 20

2.1.17. Algoritmos de selección de recesión ...................................................................... 21

2.2. Marco referencial ........................................................................................................... 23

CAPÍTULO III ............................................................................................................................... 24

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN ........................................................................... 24

3.1. Localización ......................................................................................................................... 25

3.2. Tipo De Investigación.......................................................................................................... 31

3.2.1. Investigación exploratoria ........................................................................................... 31

3.3. Métodos de investigación .................................................................................................... 31

3.3.1. Método deductivo ......................................................................................................... 31

3.3.2. Método analítico ........................................................................................................... 31

3.4. Fuentes de recopilación de información ............................................................................ 31

3.5. Diseño De La Investigación ............................................................................................... 32

3.5.1. Selección de estaciones ................................................................................................. 32

3.5.2. Redefinición de criterios .............................................................................................. 34

3.5.3. Generar la constante de recesión (K) ......................................................................... 39

3.5.4. Validación del método .................................................................................................. 40

3.6. Instrumentos de investigación ............................................................................................ 41

3.7. Tratamiento de los datos..................................................................................................... 41

3.7.1. Coeficiente NASH ......................................................................................................... 41

CAPÍTULO IV ............................................................................................................................... 43

RESULTADOS Y DISCUSIÓN .................................................................................................... 43

xii

4.1. Resultados ............................................................................................................................ 44

4.1.1. Validación ..................................................................................................................... 56

4.1.2. Coeficiente Nash Sutcliffe ............................................................................................ 61

4.2. Discusión .............................................................................................................................. 62

CAPÍTULO V ................................................................................................................................. 63

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ........................................................................... 63

5.1. Conclusiones ........................................................................................................................ 64

5.2. Recomendaciones ................................................................................................................ 65

CAPÍTULO VI ............................................................................................................................... 66

BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................ 66

CAPÍTULO VII .............................................................................................................................. 71

ANEXOS ......................................................................................................................................... 71

INDICE DE ILUSTRACIONES

Ilustración 1. Influencia de la forma de la cuenca en el hidrograma ............................................. 19

Ilustración 2. Esquema de separación del hidrograma. .................................................................. 20

Ilustración 3.Mapa de localización de las subcuencas hidrográficas seleccionadas y sus estaciones

hidrológicas. ..................................................................................................................................... 26

Ilustración 4. Salida de mapa de subcuenca hidrográfica de Pilalo en La Esperanza..................... 27

Ilustración 5. Salida de mapa de subcuenca hidrográfica de Zapotal en Lechugal ....................... 28

Ilustración 6. Salida de mapa de subcuenca hidrográfica de Quevedo ........................................... 29

Ilustración 7. Salida de mapa de subcuenca hidrográfica de San Pablo en Palmar ........................ 30

Ilustración 8. Polígono de Thiessen para Quevedo. ........................................................................ 36

Ilustración 9. Polígonos Thiessen para Zapotal. ............................................................................. 36

INDICE DE GRÁFICAS

Gráfica 1. Ejemplos de hidrogramas anuales de las estaciones seleccionadas................... 34

Gráfica 2. Muestras de umbrales obtenidos para las diferentes estaciones hidrológicas ... 38

Gráfica 3. Sensibilidad de la constante K para la estación de Pilalo .................................. 48

Gráfica 4. Sensibilidad de la constante K para la estación de Zapotal ............................... 49

Gráfica 5. Sensibilidad de la constante K para la estación de Quevedo............................. 50

xiii

Gráfica 6. Sensibilidad de la constante K para la estación de San Pablo ........................... 50

Gráfica 7. Pendientes de regresión para la estación Pilalo en la Esperanza ....................... 52

Gráfica 8. Pendientes de regresión para la estación Zapotal en Lechugal ......................... 53

Gráfica 9. Pendientes de regresión para la estación Quevedo en Quevedo ....................... 54

Gráfica 10. Pendientes de regresión para la estación San Pablo en Palmar ....................... 55

Gráfica 11. Caudal simulado vs caudal observado en la estación de Pilalo ....................... 57

Gráfica 12. Caudal simulado vs caudal observado en la estación de Zapotal en Lechugal 58

Gráfica 13.Caudal simulado vs caudal observado en la estación de Quevedo………….. 59

Gráfica 14. Caudal simulado vs caudal observado en la estación de San Pablo en Palmar60

INDICE DE TABLAS

Tabla 1. Estaciones hidrológicas seleccionadas para el estudio ......................................... 32

Tabla 2. Estaciones meteorológicas seleccionadas para la estación hidrológica H329 ...... 33

Tabla 3. Estaciones meteorológicas seleccionadas para la estación hidrológica H346 ..... 33



Tabla 6. Porcentajes de datos de las estaciones hidrológicas seleccionadas ...................... 44

Tabla 7. Leyenda de porcentajes de datos de las estaciones hidrológicas .......................... 45

Tabla 8. Porcentajes de datos de estaciones meteorológicas seleccionadas ....................... 46

Tabla 9. Constante (K) por el método de lluvias mensuales para la estación de Pilalo ..... 47

Tabla 10. Constante (K) por el método de lluvias mensuales para la estación de Zapotal 47

Tabla 11. Constante (K) por el método de lluvias mensuales para la estación Quevedo 47

Tabla 12. Constante (K) por el método de lluvias mensuales para la estación San Pablo..48

Tabla 13. Constante (K) por el método la sensibilidad para Junín ..................................... 48

Tabla 14. Constante (K) por el método la sensibilidad para Zapotal ................................. 49

Tabla 15. Constante (K) por el método la sensibilidad para Quevedo ............................... 49

Tabla 16. Constante (K) por el método la sensibilidad para San Pablo ............................. 50

Tabla 17. Constante de recesión (K) para cada estación hidrológica ................................. 56

Tabla 18. Validación del método en la estación de Pilalo en La Esperanza año 2003 ....... 57

Tabla 19. Validación del método en la estación de Zapotal en Lechugal año 2013........... 58

Tabla 20. Validación del método en la estación de Quevedo en Quevedo año 2007 ......... 59

Tabla 21. Validación del método en la estación de San Pablo en Palmar año 1992 .......... 60

Tabla 22. Ajuste del coeficiente NASH para los años validados por cada estación .......... 61

xiv

INDICE DE ANEXOS

Anexo 1. Hidrogramas anuales de Pilalo en La Esperanza (H329) ................................................. 72

Anexo 2. Hidrogramas anuales de Zapotal en Lechugal (H346) ..................................................... 75

Anexo 3. Hidrogramas anuales de Quevedo en Quevedo (H347) ................................................... 79

Anexo 4. Hidrogramas anuales de San Pablo en Palmar (H371) ..................................................... 83

Anexo 5. Datos de precipitación obtenidos de la estación M122 Pilalo .......................................... 86

Anexo 6. Determinación del umbral para la estación Pilalo ............................................................ 86

Anexo 7. Muestra de umbrales para la estación Pilalo .................................................................... 87

Anexo 8. Cálculo de la constante de recesión (K) para Pilalo ......................................................... 90

Anexo 9. Validación del método para Pilalo en La Esperanza ........................................................ 93

Anexo 10. Precipitación ponderada por medio de Polígonos de Thiessen para Zapotal ................. 99

Anexo 11. Determinación del umbral para la estación Zapotal ....................................................... 99

Anexo 12. Muestra de umbrales para la estación Zapotal ............................................................. 100

Anexo 13. Cálculo de la constante de recesión (K) para Zapotal .................................................. 103

Anexo 14. Validación del método para Zapotal en Lechugal ........................................................ 106

Anexo 15. Precipitación ponderada por medio de Polígonos de Thiessen para Quevedo ............. 113

Anexo 16. Determinación del umbral para la estación Quevedo ................................................... 113

Anexo 17. Muestra de umbrales para la estación Quevedo ........................................................... 114

Anexo 18. Cálculo de la constante de recesión (K) para Quevedo ................................................ 117

Anexo 19. Validación del método para Quevedo en Quevedo ...................................................... 120

Anexo 20. Precipitación promediada entre M388 y M468 para San Pablo ................................... 127

Anexo 21. Determinación del umbral para la estación San Pablo ................................................. 127

Anexo 22. Muestra de umbrales para la estación San Pablo ......................................................... 128

Anexo 23. Cálculo de la constante de recesión (K) para San Pablo .............................................. 131

Anexo 24. Validación del método para San Pablo en Palmar ........................................................ 134

Anexo 25. Diagrama de flujo metodológico para delimitar las subcuencas hidrográficas ............ 140

xv

Código Dublin

Título: “ESTIMACIÓN DE FLUJOS MÍNIMOS EN SUBCUENCAS

HIDROGRÁFICAS QUE INTERCEPTAN EN LA PROVINCIA LOS

RÍOS”

Autor:

Giler Ormaza, María José

Palabra

clave:

análisis de

recesión

flujos

mínimos

caudales precipitación hidrogramas

Fecha de

publicación:

Editorial: Quevedo, Universidad Técnica Estatal de Quevedo, 2020.

Resumen: El estudio de los hidrogramas de recesión ofrece ideas fundamentales de

los procesos hidrológicos de la cuenca y, sobre la respuesta colectiva de

los flujos. La fracción de flujo base respecto al flujo total en el río es un

valor que puede ser utilizado como indicador de sostenibilidad de la

reserva hídrica en cuencas. Por ello, el objetivo principal de la presente

investigación, guiados en el artículo de Bako & Owoade (1988), fue

estimar flujos mínimos a partir de la obtención de las constantes de

recesión (K) para cuatro estaciones hidrológicas seleccionadas. Se trabajó

con datos hidrológicos y meteorológicos obtenidos de la biblioteca del

INAMHI, se generaron hidrogramas y hietogramas y se definieron

umbrales para poder definir las recesiones, considerando el criterio por

medio de lluvias mensuales y el criterio por medio de la sensibilidad de la

constante K. Para poder generar la serie de flujos bases primero se debió

hallar las constantes de recesión (K) para cada estación, utilizando la

ecuación exponencial de Bako & Hunt (1988). Finalmente, se hizo la

validación del método comparando flujos observados vs flujos simulados

y se utilizó el coeficiente Nash Sutcliffe para calificar los resultados,

concluyendo que el mejor ajuste fue para la estación de Quevedo, ya que

obtuvo calificación ‘excelente’; mientras que para Pilalo y San Pablo en

dos años se obtuvo calificación insuficiente y para el resto satisfactorio,

muy bueno y excelente; desafortunadamente en el caso de Zapotal el

resultado fue totalmente insuficiente.

Descripción: 156 hojas: dimensiones, 29 x 21 cm + CD-ROM

URI:

1

Introducción

La relación entre el ser humano y el agua es tan antigua como nuestra historia como especie.

Desde los inicios de la agricultura el hombre ha desarrollado maneras de manipular el agua

y las laderas en su beneficio (1). Conforme se desarrollaron nuevas técnicas se pasó de

redirigir torrentes de agua para poder controlar y regular sus caudales, con fines agrícolas y

de producción, o para suministrar agua potable a la población. Esta necesidad hizo que en

estudios de las ciencias terrestres se identificara el espacio que se denominó cuenca

hidrográfica, como un "área natural en la que el agua proveniente de la precipitación y forma

un curso principal de agua" (2).

Dourojeanni et al. (2002) explica cómo desde 1977, en la Conferencia de las Naciones

Unidas sobre el Agua, se recomendó a los países considerar "como cuestión urgente, el

fortalecimiento de direcciones de cuencas fluviales, con miras a lograr una planificación y

ordenación de esas cuencas más eficientes e integradas respecto de todos los usos del agua".

Esto se reafirmó en 1992 en la Conferencia Internacional sobre el Agua y el Medio

Ambiente, donde se destacó que "la entidad geográfica más apropiada para la planificación

y gestión de los recursos hídricos es la cuenca fluvial" (3).

Lamentablemente, mantener los flujos naturales para la protección de los ecosistemas, el

hábitat de la vida silvestre, la pesca o los usos tradicionales es, en el mejor de los casos, una

consideración secundaria (4). La fracción de flujo base respecto al flujo total en el río es un

valor que puede ser utilizado como indicador de sostenibilidad de la reserva hídrica en

cuencas (5), por ello la literatura científica ha dedicado gran esfuerzo al conocimiento del

flujo base de los ríos. Por ende, cabe recalcar que la información de recesión del flujo base

de una cuenca hidrográfica es útil para la estimación regional de las características de bajo

flujo. Sin embargo, los análisis que explotan dicha información generalmente requieren un

registro continuo del flujo en el sitio de estimación para caracterizar la recesión del flujo

base (6).

El INAMHI tiene la responsabilidad de proveer la información hidrometeorológica básica

que permita determinar la disponibilidad del agua, que es importante para la planificación y

evaluación de la política hídrica. Un relevante obstáculo para lograr una gestión integrada

2

del agua es la escasez de información hidrometeorológica y estadística, que no permite

adoptar de manera razonable las decisiones para la asignación del agua, la planificación de

sus usos y el ordenamiento del uso del territorio, como tampoco posibilita un buen

desempeño de las funciones de vigilancia, control y regulación (7).

Los recursos hídricos del Ecuador están sujetos a una presión que es una función de la

demanda del agua para satisfacer las múltiples necesidades que dependen de ella. La

conservación, el manejo adecuado y sustentable del agua es particularmente importante en

el país, pues las desigualdades de riqueza potencial entre cuencas y los diferentes actores

sociales están estrechamente vinculadas al acceso al agua; la mayor parte del consumo de

agua del país se destina al riego, estimándose su uso en un 80% del consumo total (8).

La provincia de Los Ríos es muy agrícola y enfrenta el riesgo permanente de sufrir

inundaciones a causa de las lluvias y la creciente de los ríos, por su posición topográfica

constituye una extensa planicie enteramente cruzada de ríos que en la época de lluvias

inundan gran parte de la superficie. La red fluvial de Los Ríos nace de la cordillera occidental

de los Andes y es muy amplia. Los principales ríos son el Vinces (cuyo curso medio es

Palenque y el superior, Quevedo), el río Puebloviejo, el río Catarama (que desde Ventanas

hacia arriba se llama Zapotal) y el río San Pablo. Todos estos son afluentes del río Babahoyo

y, a su vez, forman parte de la cuenca del río Guayas (9).

La presente investigación tiene como finalidad realizar una recopilación de datos obtenidos

de los anuarios hidrológicos y meteorológicos de diferentes estaciones hidrológicas de la

provincia de Los Ríos para, a partir de un análisis de recesión, obtener las constantes de

recesión y una estimación de los flujos mínimos para las subcuencas seleccionadas en el área

de estudio, lo cual podría contribuir de tal modo que la información generada sirva como

base o como un pequeño aporte para la comprensión del comportamiento de las subcuencas

seleccionadas, o bien como un precedente para futuras investigaciones similares.

3

CAPÍTULO I

CONTEXTUALIZACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN

4

1.1. Problema de investigación

1.1.1. Planteamiento del problema

Los períodos de flujo bajo son un desafío para los administradores del agua, quienes deben

equilibrar las demandas competitivas de agua. Los flujos bajos también están asociados con

bajas concentraciones de oxígeno disuelto y/o altas concentraciones de contaminantes, con

consecuencias negativas para el hábitat acuático. Por estas razones, los municipios estatales

y locales establecen límites reglamentarios sobre la base de las características estimadas de

bajo flujo (6).

En otros casos, como el de Ecuador, el uso consuntivo de grandes extensiones de riego ha

sido exageradamente subestimado. A veces, estos errores se han justificado arguyendo

deficiencias de información hidrométrica, pluviométrica y meteorológica. En extensas áreas

existe un déficit de dicha información que limita seriamente la implementación de proyectos

de manejo de agua, la evaluación del régimen de escurrimiento y por ende la disponibilidad

del agua. La gestión del agua en el país está afectada por varias deficiencias que no permiten

una gobernabilidad eficaz de la misma. La institución que recauda y procesa la información

meteorológica e hidrológica es el INAMHI. Independientemente de evaluaciones que se han

efectuado de la red y de su cobertura espacial o de la extensión de los registros, hay un hecho

cierto: en varios proyectos de aprovechamiento de recursos hídricos se ha sobrestimado la

disponibilidad del agua (10).

Pero no solamente se sobreestima la disponibilidad, sino también las consecuencias que

pueden traer los fenómenos naturales con el invierno. Un estudio de la Secretaría de Gestión

de Riesgos (SGR) reporta que de los 778115 habitantes que tiene la provincia de Los Ríos,

unos 504108 viven en zonas de alta y muy alta vulnerabilidad. Es decir, que casi el 66% de

su población es altamente vulnerable a inundaciones (11).

5

Diagnóstico

El clima en la provincia de Los Ríos es relativamente homogéneo, ya que en esta región las

precipitaciones no varían independientemente de cada cantón. Las precipitaciones de la

provincia de Los Ríos van desde 1200 mm hasta los 2990 mm durante todo el año, sin

embargo, estas unidades se distribuyen de forma heterogénea en cada uno de los cantones

siendo Valencia, Babahoyo, Montalvo y Quinsaloma los que poseen los niveles más altos de

precipitación. En un nivel medio están Quevedo, Ventanas, Urdaneta, Mocache y Pueblo

Viejo y cuando se trata de las precipitaciones más bajas de la provincia se nombra a Vinces,

Palenque, Buena Fe (12).

Según información del INEC-ESPAC, los cultivos permanentes y transitorios representan

una importante porción de la superficie territorial de la provincia, alrededor del 69% de la

superficie. Según la información recopilada del III Censo Nacional Agropecuario, la

superficie bajo riego en la provincia de Los Ríos es de 66.904 hectáreas. De la superficie

con acceso al riego, la mayor parte es regada bajo sistemas de riego por gravedad (76%); y

otros sistemas en menores porcentajes como aspersión (18%) y bombeo (4%). Los

principales cultivos permanentes tienen una tendencia similar, a excepción del banano, todos

se desarrollan bajo un limitado acceso al riego (en conjunto, tan solo el 30% de la superficie

bajo riego). Los datos reflejan la dependencia de las precipitaciones como fuente de agua

para la asegurar la producción (13).

En ocasiones, la sequía afecta y preocupa al sector agrícola en varios cantones de Los Ríos.

El tema climático que afronta la provincia se debe a diferentes cambios entre la temperatura,

humedad y precipitación. “Hay un exceso de evaporación de agua y muy poca lluvia, a eso

se le llama una situación crítica” se menciona (14), situación irónica si consideramos que

Los Ríos se ha encontrado en alerta naranja en el año 2019, decretada por la Secretaría

Nacional de Gestión de Riesgos y Emergencias debido al impacto temporal por las lluvias

en la provincia que han ocasionado el desbordamiento de 11 caudales entre ríos y esteros,

siendo el sector agrícola uno de los más afectados, con 4 082 hectáreas afectadas y 362

perdidas (15), situación que pudiera ser evitada si se aprovechara este exceso para ser usado

en las épocas de estación seca.

6

Pronóstico

Es conveniente hacer una aproximación de los flujos bajos basados en los patrones

presentados a inicios de la temporada lluviosa, pues si no se realiza un análisis de recesión

es difícil predecir los flujos bajos mínimos a finales de la temporada seca. A su vez, los flujos

mínimos tienen relevancia para planificar actividades productivas como el riego agrícola (ya

que podrían desatarse un sinnúmero de conflictos si no se cuenta con la cantidad de agua

necesaria para abastecer a la población) pero también para garantizar un caudal ecológico

mínimo y un entorno con volúmenes de agua suficientes para la estabilización, asimilación

y eliminación de contaminantes (pues podría afectar la vida acuática y a su vez la calidad

del agua por una mayor concentración de contaminantes).

1.1.2. Formulación del problema

¿La ausencia de una línea base de los flujos mínimos de subcuencas que interceptan en la

provincia de Los Ríos dificultaría una propuesta de manejo sostenible del recurso hídrico?

1.1.3. Sistematización del problema

• ¿Existe suficiente información disponible de las estaciones hidrometeorológicas en

la medida necesaria para poder realizar el análisis de recesión?

• ¿Cuáles son los criterios y variables para reconsiderar en el análisis de recesión y

obtención de flujos mínimos?

• ¿Cuáles son los valores de los parámetros que determinan el comportamiento de la

recesión de los flujos mínimos?

7

1.2. Objetivos

1.2.1. Objetivo General

Estimar los flujos mínimos en subcuencas hidrográficas que interceptan en la

provincia de Los Ríos.

1.2.2. Objetivos Específicos

• Determinar datos idóneos de estaciones hidrometeorológicas del área de estudio para

el análisis de recesión.

• Redefinir los criterios y variables para el análisis de recesión y flujos mínimos.

• Generar una serie de flujos bases con la ecuación exponencial de recesión.

8

1.3. Justificación

Los flujos de recesión son de importancia central para la gestión de los recursos hídricos, los

procesos de transporte y la dinámica biológica. El estudio de los hidrogramas de recesión ha

atraído más recientemente una mayor atención, en un esfuerzo por identificar claramente los

procesos hidrológicos de control y desarrollar estándares simples que expresen los flujos de

recesión en función del volumen de agua almacenado dentro de una cuenca. Además, estos

estudios ofrecen ideas fundamentales de los procesos hidrológicos de la cuenca y, sobre la

respuesta colectiva de los flujos y propiedades dominantes del subsuelo (16).

Las características de flujo bajo determinadas en estaciones de medición de flujo observadas

continuamente pueden usarse para definir modelos de regresión regional que usan atributos

de cuenca, como el área de drenaje, como predictores. Una comprensión del mecanismo de

agotamiento de las aguas en una cuenca es esencial para una efectiva planificación y gestión,

sobre todo en regiones donde el período seco podría prolongarse (17).

Además del agua potable, los ecosistemas de agua dulce proporcionan otros "servicios

ecosistémicos" fundamentales como el agua de riego, el hábitat para la vida silvestre, las

reservas para la biodiversidad, el control de inundaciones y la sequía, los mecanismos para

la purificación ambiental y los sitios de recreación, funciones que son esenciales para el

desarrollo de la sociedad (4).

Es ahí donde radica la importancia de la presente investigación, que incita a tener un enfoque

de planificación basado en un escenario futuro que integre las necesidades humanas dentro

de los límites ecológicos, ya que después de determinar qué agua podría estar disponible, los

planificadores pueden trabajar para hallar caminos viables para satisfacer las necesidades

sociales y económicas a largo plazo. La provincia depende en gran magnitud de la agricultura

y hace mucho uso de los ríos para el riego de sus cultivos, por lo cual es de vital importancia

generar un mayor conocimiento de los flujos mínimos que deben conservarse durante las

estaciones secas para los diferentes usos del agua.

9

CAPÍTULO II

FUNDAMENTACIÓN TEÓRICA DE LA INVESTIGACIÓN

10

2.1. Marco conceptual

2.1.1. El ciclo hidrológico

Es el ciclo hidrológico es fundamental para entender los procesos que se suceden en la tierra.

Requiere conocimientos multidisciplinares. No existe un punto de partida en el ciclo del

agua en la tierra, pero lo que sí está claro es que se basa en todos los estados del agua, gas,

líquido y sólido. En forma gaseosa se encuentra en la atmósfera, en forma de nubes, pero

también en forma gaseosa transparente traducido en humedad. Las nubes es la forma visible

cuando el gas se condensa en pequeñas partículas. Una vez las partículas comienzan a crecer

por múltiples adhesiones el peso crece y caen en forma de lluvia, nieve o granizo. El agua

en su caída puede volver a evaporarse, o ser interceptada por construcciones o la propia

vegetación (18).

Una vez en el suelo, agua líquida, lo humedece y en grandes cantidades llega a encharcarlo

hasta que comienza a escurrir por la superficie del terreno. Por un lado, el agua se infiltra,

haciendo recorridos que dependen de la composición del terreno. Esta forma de fluir conduce

al agua a acuíferos superficiales o bien a salir nuevamente del terreno. Los principales

factores que afectan al ciclo del agua son los climáticos; la altura del territorio, el viento, la

radiación solar controlando la temperatura y presión que influyen en la humedad del aire. El

agua líquida proveniente de las lluvias o de las nieves derretidas forma los torrentes y

cascadas en la alta montaña para luego formar los cauces de ríos y lagos, para llegar a los

océanos (18).

2.1.2. Cuenca hidrográfica

Las cuencas hidrográficas son espacios territoriales delimitados por un parteaguas (partes

más altas de montañas) donde se concentran todos los escurrimientos (arroyos y/o ríos) que

confluyen y desembocan en un punto común llamado también punto de salida de la cuenca,

que puede ser un lago (formando una cuenca denominada endorreica) o el mar (llamada

cuenca exorreica). En estos territorios hay una interrelación e interdependencia espacial y

temporal entre el medio biofísico (suelo, ecosistemas acuáticos y terrestres, cultivos, agua,

biodiversidad, estructura geomorfológica y geológica), los modos de apropiación y las

instituciones (19).

11

Las cuencas hidrográficas permiten entender espacialmente el ciclo hidrológico, así como

cuantificar e identificar los impactos acumulados de las actividades humanas o

externalidades (sedimentos, contaminantes y nutrientes) a lo largo del sistema de corrientes

o red hidrográfica, que afectan positiva o negativamente la calidad y cantidad del agua, la

capacidad de adaptación de los ecosistemas y la calidad de vida. Además de ser unidades

funcionales, tener límites bien definidos y salidas puntuales, están estructuradas

jerárquicamente, ya que pueden subdividirse en subcuencas, delimitadas por un parteaguas

y donde se concentran los escurrimientos que desembocan en el curso principal del río. Al

interior de cada subcuenca se ubican las microcuencas, cuyos límites pueden incluir o no

límites administrativos (19).

2.1.2.1. Divisoria o parteaguas de la cuenca

Es una línea imaginaria que corresponde a puntos físicos del terreno que dividen el contorno

de la cuenca que la separa de otras cuencas vecinas, la longitud de esta línea divisoria es el

perímetro de la cuenca y la superficie que encierra esta línea es el área proyectada sobre un

plano horizontal, es por eso que la delimitación de las cuencas hidrográficas se realizan

a partir de criterios topográficos (morfográficos) e hidrográficos (red de drenaje superficial)

donde esta línea no corta cuerpos de agua como lagos, arroyos y ríos excepto el punto de

interés (20) y (21).

2.1.2.2. Clasificación de cuencas

Las cuencas se clasifican por su destino final de sus escurrimientos o por su única salida,

para hacer la clasificación se consideran los siguientes criterios (20).

• Por el destino final de sus escurrimientos:

-Cuencas arréicas: Se define que estas cuencas no cuentan con red de drenaje ni salida, estos

escurrimientos se pierden en los cauces por evaporación y/o infiltración sin que en este caso

se conviertan en corrientes subterráneas.

12

-Cuencas criptorréicas: Son drenajes subterráneos sin una red de drenaje superficial bien

definidos.

-Cuencas endorréicas: Tienen la característica de no tener un desagüe sin llegar al mar, por

lo general drenan hacia un cuerpo de agua como un lago.

-Cuencas exorréicas: Esta se caracteriza por tener un desagüe que permite que las aguas

circulen y sean expulsadas de la cuenca hacia otras cuencas o hacia el mar, sea vía superficial

o subterránea.

• Por la procedencia de sus escurrimientos:

-Cuenca hidrográfica: Área territorial del drenaje natural donde todas las aguas fluviales

concluyen hacia un colector común de descarga. Sus límites están determinados por las

divisorias de aguas que la separan de otras cuencas fluviales (22); (21).

-Cuenca hidrológica: Además de existir un escurrimiento superficial también existen flujos

subterráneos o freáticos, que es determinado generalmente por las características del suelo y

geología. Sin embrago, la topografía no fija el límite del área que dirige los escurrimientos

superficiales, pero puede suceder que existan escapes de agua freática de una cuenca

contigua a otra, sin respetar los límites topográficos y entonces si los sistemas son más o

menos paralelos, el escape de agua en una cuenca ocurre genéricamente de la más alta hacia

la de menor elevación (20).

2.1.3. Río

Es un sistema dinámico de flujo de agua y sedimentos que controlan la función biológica de

la tierra. Son los corredores activos más importantes que tiene la naturaleza y dependen de

estos para el equilibrio de la vida (18).

Los ríos cuentan con la capacidad de trasladar sedimentos y fluidos mediante las cuencas

hidrográficas y su desembocadura, gracias a este recorrido se logran aportar componentes

que dan sustento al entorno (23). La conservación de los ríos es muy importante y por lo

tanto es necesario conocer los flujos bajos y así poder tener una visualización de los caudales

13

mínimos, además tener este conocimiento puede ayudar a la toma de decisiones para el

manejo de este recurso (24).

2.1.4. Precipitación

Se define como precipitación al agua atmosférica que al condensarse termina en la superficie

terrestre independientemente de su estado físico. Interesan las siguientes características:

Duración: tiempo en que transcurre la precipitación, expresada generalmente en minutos.

Intensidad: precipitación por unidad de tiempo, expresado generalmente en milímetros por

hora. Período de retorno: el tiempo más probable que va a transcurrir entre dos eventos de

similar envergadura.

2.1.5. Precipitación media

La determinación del volumen de agua precipitado sobre un área dada es de constante

aplicación en hidrología y dicho volumen puede determinarse para una tormenta o para una

sucesión de tormentas caídas en un período de duración fija, como puede ser un mes, un

trimestre (coincidente con una estación climática) o un año. La precipitación media sobre la

cuenca consiste en transformar los registros de precipitaciones pluviométricas en una

precipitación media considerando que esta cae uniformemente sobre toda la cuenca (25).

Existen tres formas para determinar la precipitación media de la cuenca:

-Método de la media Aritmética: Consiste en realizar la suma del valor registrado en cada

una de las estaciones pluviométricas y/o pluviográficas ubicadas dentro del área en estudio

y dividirla por el número total de estaciones (25).

-Método de los Polígonos de Thiessen: consiste en establecer un área (polígono) de

influencia alrededor de cada estación pluviométrica y/o pluviografica. La precipitación

media es un promedio ponderado de cada lluvia registrada en la estación considerada

respecto al área de influencia de dicha estación (25).

-Método de las curvas isohietas: las isohietas son curvas que unen puntos de igual

precipitación. La precipitación media de la cuenca se obtiene multiplicando la superficie

14

encerrada entre ambas isohietas por la precipitación media entre ambas isohietas, luego la

sumatoria de n términos dividido el área total de la cuenca da como resultado la precipitación

media (25).

2.1.6. Escorrentía

La escorrentía es la parte de la precipitación que llega a alimentar a las corrientes

superficiales, continuas o intermitentes, de una cuenca. Existen distintos tipos de

escorrentías dependiendo de su procedencia: a) escorrentía superficial o directa, b)

escorrentía hipodérmica o subsuperficial y c) escorrentía subterránea. La escorrentía está

influida por cuatro grupos de factores: los meteorológicos, siendo los fundamentales las

precipitaciones y la temperatura; los geográficos, que son la localización geográfica de la

cuenca y su morfología; los hidrogeológicos, que comprenden fundamentalmente la

permeabilidad de los terrenos y la profundidad de las capas freáticas; y los biológicos, que

comprenden la cubierta vegetal y la acción humana (26).

2.1.7. Caudal o flujo

Es el volumen de agua que pasa por una determinada sección transversal en la unidad de

tiempo, generalmente se expresan en m3/s (27). En el estudio de los flujos se involucran las

leyes del movimiento de la física, las propiedades del fluido y características del medio

ambiente o conducto por el cual fluyen (28).

Los datos de caudales pueden tomarse como (29):

• Caudales diarios. Lectura diaria de una escala limnimétrica u ordenada media del

gráfico diario de un limnígrafo.

• Caudales mensuales, mensuales medios. Para un año concreto es la media de todos

los días de este mes. Para una serie de años se refiere a la media de todos los

septiembres, octubres, noviembres, etc. de la serie estudiada.

• Caudal anual, anual medio (módulo). Para un año concreto es la media de todos los

días ese año, para una serie de años se refiere a la media de todos los años de la serie

considerada.

15

2.1.8. El caudal ecológico o caudal ambiental

Por definición el caudal ecológico es la cantidad y calidad de los recursos hídricos necesarios

para mantener el hábitat del río y su entorno en buenas condiciones, considerando las

necesidades de las poblaciones humanas, animales y vegetales, así como los requerimientos

físicos para mantener su estabilidad y cumplir sus funciones tales como la de flujo de

dilución, capacidad de conducción de sólidos, recarga de acuíferos, mantenimiento de las

características estéticas y paisajísticas del medio y amortiguación de los extremos

climatológicos e hidrológicos. Después de los usos de agua para las diferentes actividades

humanas hay que mantener un caudal para la naturaleza, que sirve para conservar la

biodiversidad y las funciones ambientales (30).

Existen otros términos similares a Caudal Ecológico que en su momento fueron considerados

sinónimos, tales como: caudales mínimos, básicos, aconsejables, óptimos, de sequía, fluvio‐

ecológicos, entre otros (31) ;que se definen como: el caudal capaz de mantener algunas de

las funciones básicas del ecosistema fluvial. Sin embargo, estos conceptos han evolucionado

en el tiempo, agrupándolos en los términos que ahora son mayormente utilizados: Caudal

Ecológico y Caudal Ambiental (32).

Como puede observarse, en sus inicios el caudal ecológico era considerado como una cierta

cantidad de agua necesaria para mantener los recursos acuáticos fluviales. Las primeras

aproximaciones, se centran en una cantidad mínima de agua que permita asegurar el

mantenimiento de especies acuáticas o la dilución de contaminantes. Posteriormente, se

reconoce que todas las variables participantes de las variaciones temporales (inter-anuales e

intra-anuales) son importantes, incluyendo caudales mínimos, intermedios y extremos (33).

Es decir que el Régimen de Caudales Naturales debe ser considerado en la determinación

del Caudal Ecológico (32).

Según ciertos estudios (34) los Caudales Ecológicos y Ambientales son una herramienta de

gestión de cuencas hidrográficas que puede ser aplicada en la Gestión Integrada de Recursos

Hídricos (GIRH). Generalmente, la aplicación de esta herramienta está relacionada al uso de

los recursos hídricos para beneficio del ser humano; por lo tanto, su objetivo es determinar

la cantidad de agua que puede ser extraída de un río sin sobrepasar los límites que afecten

severamente el ecosistema acuático. Sin embargo, algunos autores consideran que debería

16

realizarse estudios de Caudales Ecológicos y/o Ambientales en cualquier río, sin que

necesariamente esté sometido a transformaciones (32) (35).

2.1.9. Sequías

Las sequías resultan de condiciones hídricas en las que prevalece la escasez de agua como

resultado de precipitaciones insuficientes en una serie de meses sucesivos. La sequía no debe

ser vista como un simple fenómeno natural. En términos generales puede ser considerada

como la insuficiente disponibilidad de agua en una región, para satisfacer las necesidades de

los elementos bióticos locales durante un período prolongado. Estas necesidades dependen

de la distribución de las poblaciones de plantas, animales y seres humanos, de su modo de

vida y del uso de la tierra (36).

La identificación e intensidad de las sequías es de importancia para la prevención de las

contingencias que éstas acarrean con respecto a la planificación de la economía general de

un país o una región. Es por ello que se considera de utilidad el seguimiento de las sequías

en el tiempo y el espacio (37).

2.1.10. Inundaciones

De acuerdo con el glosario internacional de hidrología (OMM/UNESCO, 1974), la

definición oficial de inundación es: “aumento del agua por arriba del nivel normal del

cauce”. En este caso, “nivel normal” se debe entender como aquella elevación de la

superficie del agua que no causa daños, es decir, inundación es una elevación mayor a la

habitual en el cauce, por lo que puede generar pérdidas (38).

2.1.11. Relación entre las aguas superficiales y las subterráneas en una cuenca

En el territorio los flujos de agua superficial y subterránea no siempre tienen los mismos

límites, ya que responden a dinámicas hidrológicas que son espacial y temporalmente

distintas. De esta forma, los flujos de agua superficial que se relacionan con la cuenca

hidrográfica se refieren a ríos y arroyos, directamente alimentados por la precipitación y los

escurrimientos, y los flujos de agua subterránea vinculados con la cuenca hidrológica están

relacionados con los acuíferos, que se irán recargando en función del estrato geológico y las

17

direcciones de los flujos. Estos dos tipos de flujo (superficial y subterráneo) tienen una

relación estrecha y es necesario comprender y estudiar su dinámica de manera

interrelacionada (19).

Es común identificar al agua subterránea de una cuenca como independiente de la superficial

y como recurso adicional al que puede aprovecharse en superficie. Para salir de este error

basta pensar en la existencia de manantiales, que son descargas naturales del flujo

subterráneo hacia la superficie, o en la desaparición de corrientes superficiales en cuencas

altas y áridas, a consecuencia de su infiltración en estratos permeables. Para que el agua

subterránea sea un recurso aprovechable, debe cumplir con normas de calidad; esto significa

que debe ser agua de infiltración relativamente reciente y ser renovada por medio de un flujo

ágil en el medio permeable en que se está (acuífero). La infiltración ocurre, mayormente, en

las partes altas de las cuencas, a lo largo de cauces de arroyos, ríos o canales con niveles de

agua superiores al de la capa freática y, en los casos de formaciones muy permeables, en

forma casi directa durante la lluvia (39).

Por el contrario, en los cauces profundos de las partes bajas de las cuencas, suele suceder

que el acuífero descargue hacia el cauce a través de lloraderos y manantiales, o bien, en

planicies, donde se alternan épocas con flujo del acuífero hacia el cauce y viceversa. Esto

último se evidencia al analizar los hidrogramas de los ríos con flujo base. La importancia de

la interconexión entre éstos reside en el hecho de que, si se altera el comportamiento natural

de uno de ellos, se cambia necesariamente el del otro (39).

A fin de anticipar las consecuencias de acciones sobre cualquier fuente de agua, es necesario

cuantificar los flujos. Para el hidrólogo de superficie, la cuantificación se basa

principalmente en mediciones de escurrirnientos mediante aforos, o de lluvias, para

relacionarlas con los escurrimientos; su principal problema es la aleatoriedad de estos

eventos naturales que obliga a usar registros extensos para dar confiabilidad a sus

estimaciones (39).

2.1.12. Estación Hidrométrica

Es un lugar fijo en una sección del río donde se realizan un conjunto de operaciones que

permitan determinar el caudal circulante en momento y tiempo determinado. Estas

18

estaciones deben ser ubicadas en zonas de fácil acceso donde el lecho del río sea estable es

decir que no se erosione, sedimente, o inunde fácilmente y donde el tramo sea lo más recto

posible (50 m aguas arriba y aguas abajo de la estación), y así evitar distorsión en la

información obtenida (40).

2.1.13. Curva de recesión

El descenso o agotamiento del agua almacenada en el acuífero en épocas de estiaje o pocas

lluvias da lugar a la recesión. Las curvas de recesión representan la disminución de los

almacenamientos subterráneos en contacto con las corrientes, pueden ofrecer información

sobre las características físicas e hidrodinámicas de las formaciones geológicas, porosidad,

conductividad hidráulica y capacidad especifica. Ellas son utilizadas para estimar recarga a

acuíferos, caudales mínimos o de estiaje en ríos y tiempos de recesión (41).

2.1.14. Curva maestra

La curva maestra de recesión ha sido considerada como una herramienta expedita y de uso

generalizado en la hidrología, que expresa una función exponencial decreciente. Por lo

regular, el uso de la CMR resulta válido en ríos de valles aluviales donde la contribución

principal del flujo base proviene de acuíferos aluviales conectados de forma local con el río;

en estos casos, las áreas influenciadas por estos acuíferos son importantes para la protección

de la calidad del agua superficial. Sin embargo, en condiciones geológicas complejas (42) la

contribución del flujo base puede provenir de almacenamientos subterráneos localizados en

zonas altas (altiplanos y cordilleras) y el caudal base puede estar relacionado con caudales

de largo plazo (43).

2.1.15. Hidrograma

Un hidrograma de caudal es una gráfica que muestra la tasa de flujo como función del tiempo

en un lugar dado de la corriente. En efecto el hidrograma es una expresión integral de las

características fisiográficas y climáticas que rigen las relaciones entre la lluvia y escorrentía

de una cuenca de drenaje. Según Heras (1983), el hidrograma permite representar la

variación del caudal de un río, en función del tiempo y está en función del aporte de

precipitaciones que puedan ocurrir en la superficie de la cuenca y de las características físicas

19

de ella, como se aprecia en la ilustración 1 donde se observa una comparación de dos

hidrogramas en función de la forma de la cuenca. Para este caso a mayor pendiente de la

cuenca la respuesta del hidrograma es más directa (27).

Ilustración 1. Influencia de la forma de la cuenca en el hidrograma. Fuente: (44).

2.1.15.1. Partes del Hidrograma

• Flujo directo, es el produce el escurrimiento superficial.

• Flujo Base, es el que aporta el escurrimiento subterráneo; se da en aquellos cauces.

permanentes, donde el flujo no desaparece durante las épocas de estiaje.

• Curva de ascenso = Depende de las características de la lluvia.

• Pico = Caudal máximo.

• Curva de recesión = generalmente más suave que la de ascenso, depende de las

características físicas de la cuenca.

• Tiempo de Retardo = tiempo que transcurre desde el centro de gravedad del

hietograma de precipitaciones al centro de gravedad del hidrograma de caudales.

• Tiempo al pico = Tiempo en el que se produce el caudal pico.

• Tiempo base = Tiempo en el que finaliza el escurrimiento directo.

20

• Hietograma = representación gráfica de la precipitación o intensidad caída, en un

intervalo de tiempo, en función del tiempo.

• Tiempo de concentración = tiempo que demora en llegar a la estación de salida de

una cuenca, una gora de agua considerada situada en el punto hidrológicamente más

alejado. A partir de ahí, el caudal es máximo y no podrá incrementarse, si se mantiene

una intensidad de precipitación constante (45).

En la ilustración 2 se observa un esquema de separación. El flujo base o flujo subterráneo

está representado por la parte baja del hidrograma y la línea formada por el punto a y el punto

d durante el evento de lluvia, mientras que el flujo subsuperficial es delimitado por la curva

anterior y otra entre los puntos a y c (41).

Ilustración 2. Esquema de separación del hidrograma. Fuente: (41).

2.1.16. Curva de duración de flujo

La curva de duración de flujo es una curva acumulativa que muestra el porcentaje de tiempo

especificado que las descargas se igualaron o superaron durante un período determinado.

Combina en una curva las características de flujo de una corriente en todo el rango de

descarga, sin tener en cuenta la secuencia de ocurrencia. Si el período en el que se basa la

21

curva representa el flujo a largo plazo de una corriente, la curva puede utilizarse para predecir

la distribución de flujos futuros para estudios de energía de agua, suministro de agua y

contaminación (46). Además, esta curva proporciona un medio conveniente para estudiar las

características de flujo de los arroyos y/o para comparar una cuenca con otra (47).

La forma de una curva de duración del flujo en sus regiones es muy significativa al evaluar

las características de la corriente y la cuenca. La forma de la curva en la región de alto flujo

indica el tipo de régimen de inundación que la cuenca probablemente tenga, mientras que la

forma de la región de bajo flujo caracteriza la capacidad de la cuenca para sostener flujos

bajos durante las estaciones secas. Se esperaría una curva muy pronunciada (caudales altos

por períodos cortos) para inundaciones causadas por la lluvia en pequeñas cuencas (48).

2.1.17. Algoritmos de selección de recesión

En el caso de un solo acuífero lineal, los valores obtenidos de la constante de recesión son

independientes del flujo u origen temporal, y la elección del segmento de recesión es

irrelevante. En la práctica, esto rara vez es así, y el origen temporal de las recesiones no

puede ser elegido arbitrariamente. Ha resultado difícil encontrar una manera consistente de

seleccionar recesiones de un registro de flujo continuo. Los datos de flujo solos o en

combinación con los registros de precipitación se utilizan como primer paso para definir los

períodos de recesión. Un período de recesión dura mientras el flujo de corriente no se eleve,

o se produzca precipitación por encima de un límite determinado. Los segmentos de recesión

se seleccionan del conjunto de períodos de recesión y se definen mediante un criterio de

inicio y duración. Ambos criterios han recibido varias representaciones en la literatura. Esta

sección presenta brevemente algunos algoritmos de selección de recesión encontrados (49).

El inicio de un segmento de recesión, a menudo llamado descarga inicial, puede tomar la

forma de un valor constante o ser una variable. Se puede representar mediante uno o más

valores para una cuenca vertiente, dependiendo del número de componentes de flujo

considerados. Un valor inicial variable es una función del método particular adoptado para

seleccionar segmentos de recesión, mientras que una constante es un valor fijo determinado

antes del análisis (49).

22

Un valor constante restringe el análisis de recesión al rango de flujo por debajo de una

descarga dada (Instituto de Hidrología, 1980; Demuth, 1989; Tallaksen, 1989; Gottschalk y

Perzyna, 1993). Este criterio se puede utilizar solo o en combinación con otras restricciones.

Como el valor de descarga es una variable relacionada con el grado de humedad de la cuenca,

uno podría asumir que las condiciones iniciales de la humedad de la cuenca son similares en

una descarga dada (49).

Un valor inicial variable se puede definir como la descarga en un momento dado después de

la lluvia o del pico de descarga, y asumirá diferentes valores para cada evento. La primera

parte de un período de recesión normalmente se deja fuera para reducir la influencia del flujo

superficial, y a veces también la última para evitar la influencia de la próxima tormenta. El

número de observaciones a descartar debe seleccionarse en función del conocimiento del

tiempo de respuesta típico de la cuenca. Los niveles de arranque variables también se han

determinado a partir del análisis del hidrográfico, introducido por Barnes (1939), o más

recientemente por métodos automáticos como sugieren Singh y Stall (1971) y Browne

(1978) Vogel y Kroll (1991) definieron el período de recesión para comenzar cuando una

media móvil de 3 días comenzó a disminuir y a terminar cuando comenzó a aumentar (49).

La longitud de la recesión, representada por el número de pasos de tiempo en la secuencia

de flujo, puede ser, similar al inicio de la recesión, un valor constante o variable. Una

duración mínima de la recesión se elige generalmente entre 4 y 10 días, dependiendo de la

duración media de los períodos secos en la región. Los períodos de recesión superiores a 10

días han sido estudiados en el trabajo por Ando et al (1986) y Vogel y Kroll (1991) (49).

Tallaksen (1989) sugirió la selección de recesiones estándar, donde tanto la descarga inicial

como la duración de la recesión son constantes, para reducir la variabilidad en las

características de recesión que podrían atribuirse a las limitaciones en la simple ecuación

exponencial aplicada, y permitir una evaluación de la influencia de los factores naturales en

la variabilidad (49).

23

2.2. Marco referencial

Según Gómez&Gómez (2016) las curvas de recesión de los hidrogramas proporcionan

información sobre estos procesos hidrogeológicos y son útiles para evaluar una idea de la

relación almacenamiento-descarga en reservorios subterráneos (41).

En un artículo (Bako y Hunt, 1988), usando un método para la derivación de la constante de

recesión de flujo base (𝐾) se presentó un análisis de varianza unidireccional. Este artículo

presenta los resultados de la aplicación de campo de este método. Los valores de 𝐾 obtenidos

mediante el uso de la ecuación numérica de Bako y Hunt (1988) se insertaron en la ecuación

exponencial de recesión (Barnes, 1939) para generar una serie de flujos base. En el ajuste

entre el modelo y lo histórico se descubrió que los flujos eran superiores al 99%, lo que

confirma la aplicabilidad del método numérico en el campo (17).

En México en la cuenca de La Barreta, se recolectaron los datos con los cuales se realizaron

curvas de recesión que fueron ajustadas de forma no lineal, obteniendo la curva de recesión

con la que se determinó que el flujo subsuperficial es un factor muy significativo en los

hidrogramas, demostrando que realizar un análisis de recesión puede ser de gran ayuda para

entender los componentes del escurrimiento (50). En Colombia se realizaron curvas de

recesión en varias cuencas de la región andina, y con estos resultados se obtuvo una

perfectibilidad de obras civiles tales como acueductos y sistemas de riego entre otros (51).

En Ecuador existen problemas con la disponibilidad del recurso hídrico, por este motivo

surge la necesidad de evaluar la recarga de los acuíferos, se realizó un estudio en la

subcuenca del Río Chambo utilizando técnicas de hidrología física. Una de estas se la realizo

con la curva de recesión (52). Además, en la parroquia de San Sebastián en la microcuenca

“Las Flores” en el que trabajan con un modelo de reservorio lineal que es idóneo ya que

cuando se analiza la curva de recesión del flujo, representa efectivamente la relación de

almacenamiento-salida y recarga del agua subterránea (53).

24

CAPÍTULO III

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

25

3.1. Localización

La provincia de Los Ríos está situada en el centro del país, en la zona geográfica conocida

como región litoral o costa. Los límites de la provincia son: al norte con Santo Domingo de

los Tsáchilas, al sur con Guayas, al este con Cotopaxi y Bolívar y al oeste con Guayas y

Manabí. La superficie es de aproximadamente 7218,01 km2 y posee una estratégica

ubicación geográfica en el país, ya que su localización está en el centro de la cuenca del río

Guayas (13).

Para el área de influencia de la presente investigación se consideran particularmente cuatro

subcuencas pertenecientes a la cuenca Guayas que se interceptan en la provincia de Los Ríos

(Ver ilustración 3), mismas que se detallan a continuación:

• Pilalo en La Esperanza

• Zapotal en Lechugal

• Quevedo en Quevedo

• San Pablo en Palmar

https://es.wikipedia.org/wiki/Regi%C3%B3n_Litoral_del_Ecuador

26

Ilustración 3.Mapa de localización de las subcuencas hidrográficas seleccionadas y sus estaciones hidrológicas. Elaborado por autora (2021).

27

Ilustración 4. Salida de mapa de subcuenca hidrográfica de Pilalo en La Esperanza. Elaborado por autora (2021).

28

Ilustración 5. Salida de mapa de subcuenca hidrográfica de Zapotal en Lechugal. Elaborado por autora (2021).

29

Ilustración 6. Salida de mapa de subcuenca hidrográfica de Quevedo. Elaborado por autora (2021).

30

Ilustración 7. Salida de mapa de subcuenca hidrográfica de San Pablo en Palmar. Elaborado por autora (2021).

31

3.2. Tipo De Investigación

En base a la revisión bibliográfica de la temática propuesta en la presente investigación se

desarrolló una investigación exploratoria.

3.2.1. Investigación exploratoria

Se aplicó con el propósito de recopilar registros de datos hidrológicos y meteorológicos e

información bibliográfica pertinente de varias fuentes confiables y priorizar los aspectos más

relevantes para tener un conocimiento más preciso acerca de las estimaciones de flujos

mínimos, siendo esta una temática importante de considerar para una mejor planificación del

recurso hídrico, aún más cuando esta problemática en Ecuador es crítica y no ha tenido

suficiente atención en el territorio existiendo escasez de estudios similares.

3.3. Métodos de investigación

3.3.1. Método deductivo

En la presente investigación se aplica el método deductivo por ser un método característico

de la investigación cuantitativa. Para ello se han utilizado múltiples datos cuantitativos para

el lograr el cálculo de las constantes de recesión y obtención caudales.

3.3.2. Método analítico

El método analítico permitió estudiar todos los elementos de la investigación y comprender

la relación entre ellos. Al existir escasa información sobre la temática o pocos estudios

relacionados, se tuvo que comparar los escenarios y analizar muy bien los criterios para la

determinación del inicio y duración de las recesiones, esto para no caer en la subjetividad.

3.4. Fuentes de recopilación de información

Para la investigación se utilizaron fuentes de información secundaria de literatura científica,

artículos, anuarios hidrológicos y meteorológicos del INAMHI, revistas digitales, trabajos

de tesis, libros, que permitió establecer la información necesaria dentro de la investigación.

32

3.5. Diseño De La Investigación

3.5.1. Selección de estaciones

Fundamentados en criterios obtenidos de Bako & Owoade (1988), el presente proyecto de

investigación se emprendió con la selección de estaciones hidrológicas del INAHMI que

contaban con suficiente cantidad de datos anuales y que no se encontraban influenciadas por

embalses o represas aguas arribas por lo que el flujo natural se vea intervenido. Cabe

mencionar que únicamente se optó por adquirir datos de aquellas estaciones que contaban

con un mínimo de años de recolección de datos sobre caudal (m³/s) y niveles (cm).

De los anuarios hidrológicos de cada estación se tomaron todos los datos de niveles y

caudales diarios y estos fueron ingresados en una matriz de Microsoft Excel para llevar un

registro organizado de los mismos y posteriormente hacer uso de estos datos para poder

generar los hidrogramas que fueron de utilidad para el análisis de recesión.

Las estaciones seleccionadas se muestran en la tabla 1 a continuación:

Tabla 1. Estaciones hidrológicas seleccionadas para el estudio

Código Estación Tipo Longitud Latitud Elevación (m)

H329 Pilalo en La Esperanza LM 79° 4’ 7” W 0° 53’ 14” S 920

H346 Zapotal en Lechugal LM 79° 26’ 19” W 1° 23’ 30” S 40

H347 Quevedo en Quevedo LG 79° 27’ 25” W 1° 0’ 34” S 125

H371 San Pablo en Palmar LG 79° 26’ 20” W 1° 49’ 55” S 10

*LM: limnigráfica; *LM: limnimétrica

Asimismo, se hizo una selección de estaciones meteorológicas en base a la influencia de la

ubicación de las estaciones hidrológicas. Se obtuvieron los datos de precipitación (mm) de

los anuarios meteorológicos de cada estación que involucra al área de estudio, pero esta vez

usando los datos de la suma mensual. De igual modo, estos datos fueron muy determinantes

para la selección de las recesiones. Las estaciones meteorológicas seleccionadas fueron:

33

Tabla 2. Estaciones meteorológicas seleccionadas para la estación hidrológica H329

Código Estación Tipo Longitud Latitud Altura (m)

M122 Pilalo CO 78° 59’ 42’’ W 0° 56’ 37’’ S 2520

*CO: climatológica ordinaria



M123 Corazón CO 79° 4’ 32’’ W 1° 8’ 2’’ S 1560

M367 Pinllopata PV 79° 1’ 34’’ W 1° 8’ 27’’ S 2360

M368 Moraspungo PV 79° 13’ 21’’ W 1° 10’ 34’’ S 450

M370 Ramon Camapnna PV 79° 5’ 10’’ W 1° 6’ 59’’ S 1560

M471 Zapotal PV 79° 19’ 3’’ W 1° 21’ 10’’ S 0

*CO: climatológica ordinaria *PV: pluviométrica



M124 San Juan La Maná CO 79° 14’ 44’’ W 0° 54’ 59’’ S 223

M026 Puerto Ila CO 79° 20’ 20’’ W 0° 28’ 34’’ S 260

MB89 La Libertad-Rio Blanco PG 79° 7’ 20’’ W 0° 31’ 54’’ S 689

M374 San Antonio Delta Pate PV 79° 14’ 50’’ W 0° 52’ 3’’ S 223

*CO: climatológica ordinaria *PV: pluviométrica *PG: pluviográfica



M468 Montalvo-Los Ríos PV 79° 17’ 59’’ W 1° 46’ 32’’ S 160

M388 Río San Antonio Monjas PV 79° 14’ 0’’ W 1° 57’ 0’’ S 2200

*PV: pluviométrica

34

3.5.2. Redefinición de criterios

Según Tallaksen (1989), el origen temporal de las recesiones no puede ser elegido

arbitrariamente. Ha resultado difícil encontrar una manera consistente de seleccionar

recesiones de un registro de flujo continuo. Para la presente investigación se han considerado

básicamente dos criterios basados en las lluvias mensuales y en los picos de los hidrogramas.

Dichos criterios se trabajan con hidrogramas anuales, siendo estos una herramienta inicial

necesaria para una observación clara de una recesión prolongada, aunque en ocasiones

también puede haber más de una recesión por año. A continuación de muestra como ejemplo

un hidrograma por cada estación hidrológica:

Gráfica 1. Ejemplos de hidrogramas anuales de las estaciones seleccionadas

0,000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

40,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

EN M

3/S

DÍAS

Hidrograma anual Pilalo en La Esperanza año 1999

0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000

900,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS

Hidrograma anual Zapotal en Lechugal año 2005

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS

Hidrograma anual Quevedo en Quevedo año 2010

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS

Hidrograma anual San Pablo en Palmar año 2004

35

3.5.2.1. Criterio por medio de lluvias mensuales

La selección de los hidrogramas se realizó de forma aleatoria para obtener una mayor

representatividad. Se hizo la selección de estaciones meteorológicas ubicadas aguas arriba

para generar hietogramas mensuales (por motivo de que el INAMHI no cuenta con datos de

precipitación diarios). Típicamente se puede encontrar 3 tipos de situaciones:

a) Cuando se cuenta con una estación registrada de lluvia aguas arriba.- en este caso se

grafica el hietograma con esa única estación.

b) Cuando se cuenta con 2 estaciones.- en este caso se realiza un promedio simple de

los datos existentes.

c) Cuando se cuenta con 3 o más estaciones.- se crean polígonos de Thiessen para así

obtener una precipitación ponderada.

En el presente estudio para la estación de Pilalo en La Esperanza se aplicó el criterio del caso

a, mientras que para la estación San Pablo en Palmar se consideró el criterio del caso b.

Para las estaciones de Zapotal en Lechugal y Quevedo se optó por el criterio del caso c, para

lo cual se descargó la información de: las estaciones hidrológicas, estaciones meteorológicas,

ríos, ríos dobles, poblados, represas, cuencas hidrográficas y vías, todo esto en formato

shapefile. Además de los Modelos de Elevación Digital (DEM), descargados mediante

(EarthExplorer) para las áreas de estudio. Se utilizó el software ArcMap para delimitar las

cuencas y así poder generar los polígonos de Thiessen que se muestran a continuación:

36

Ilustración 8. Polígono de Thiessen para Quevedo elaborado por autora (2020).

Ilustración 9. Polígonos Thiessen para Zapotal elaborado por autora (2020).

37

Ya una vez realizados los polígonos de Thiessen en el caso c y el promedio del caso b, se

realizó la selección de las gráficas de los hidrogramas y hietogramas. A los hidrogramas

seleccionados se les grafica el hietograma anual de estaciones meteorológicas

correspondientes. El hietograma se ubica en un eje X secundario en la parte superior de la

misma grafica del hidrograma, en el eje Y se manifiesta de forma inversa las precipitaciones,

es decir los valores de 0.00 quedaron en la parte superior del gráfico y conforme incrementan

los valores, estos van quedando en la parte media e inferior del gráfico (ver gráfica 2).

Cada estación presenta características parcialmente diferentes incluyendo sus datos de

recesión, por ende, se debió seleccionar criterios de recesión para cada estación. Para

establecer dichos criterios se definieron umbrales que dieran inicio a la recesión del flujo

base, descartando la recesión del flujo de tormenta y flujo sub-superficial. También se tuvo

que definir el punto N en el tiempo donde termina la recesión del flujo base.

Para determinar estos umbrales, según Tallaksen, L, (1995), se debían analizar las gráficas

de hidrogramas y hietograma de la siguiente manera:

i. Se observó cual fue el último pulso de precipitación mensual que tenía un claro efecto

(incremento) sobre el hidrograma.

ii. Se seleccionó como umbral de inicio de recesión al pulso mensual que ya no provocaba

un cambio en la recesión de flujo base en el hidrograma anual.

iii. Este mismo umbral se utilizó para definir el final de la recesión y por ende la duración

de la recesión. Se consideró entonces que, si se tiene un pulso mensual de lluvia, se

interrumpe la recesión ya que este pulso tendería a generar una alteración en el hidrograma.

iiii. Se tomaron los caudales del periodo de recesión donde el ultimo caudal del periodo fuera

aquel que se encontraba en la mitad del mes que produjo el pulso que excedió el umbral.

Se aplicó este criterio para los años seleccionados, lo que significa que se generaron

umbrales por cada año. Por ende, fue necesario realizar un promedio a los umbrales para

obtener un solo umbral que abarque toda la cuenca. A continuación, se presentan las gráficas

de acuerdo con los años seleccionados para presentar un claro ejemplo del criterio.

38

Gráfica 2. Muestras de umbrales obtenidos para las diferentes estaciones hidrológicas

39

Esto se define como un criterio de lluvia mensual, con lo cual se encontró la constante de

recesión por medio de la ecuación de Bako, M. & Owoade, A, (1988) la ecuación es la

siguiente:

𝐿𝑜𝑔(𝑄𝑡) = 𝐿𝑜𝑔(𝑄𝑜) + 𝑡 ∗ 𝐿𝑜𝑔(𝐾) Ec.1

Donde:

Qt = Flujo de salida en cualquier momento.

Qo = Flujo de salida en el momento inicial.

K = Constantes de recesión.

t = Tiempo

3.5.2.2. Criterio por medio de la sensibilidad de la constante K

Para determinar donde comenzaba la recesión se tomó en consideración las gráficas de los

hidrogramas de la siguiente forma (Bako, M. & Owoade, A, 1988):

i. Se observó cual fue el pico del hidrograma que dio una recesión más prolongada en el año

de observación.

ii. Se observó el final de la recesión.

iii. Se determinó el tiempo de la recesión entre el pico y el final.

Se debe tomar en consideración que en un año se puede presentar más de una recesión. Este

segundo criterio se trabajó de la misma forma que el primero, utilizando la ecuación de

(Bako, M. & Owoade, A, 1988) expresada previamente.

3.5.3. Generar la constante de recesión (K)

Para generar K se tuvo la ecuación de Bako, M. & Owoade, A, (1988), que despejándola

queda de la siguiente forma:

K= 10𝐿𝑜𝑔(𝑄𝑡)−𝐿𝑜𝑔(𝑄𝑜)

𝑡

40

De esta manera se halló la constante de recesión para ambos criterios expresados

anteriormente, sin embargo, es necesario hallar una constante por cada estación, no una serie

de constante por años. Para ello se utilizó una fórmula extraída del artículo de (Bako, M;

Hunt, D., 1988) (54) que describe un promedio de pendientes de las líneas de regresión del

log (Qo). La ecuación para definir la constante de recesión K es la siguiente:

b = ∑ 𝑖=0

𝑘 (∑ 𝑣=1 𝑈𝑦𝑖𝑢 − 1/2(𝑛𝑖)(𝑛𝑖 + 1)(𝑌𝑖))𝑛𝑖

∑ 𝑖=0𝑘 (1/12)(𝑛𝑖3−𝑛𝑖)

Donde:

b = Promedio de las líneas de regresión.

U = Números de flujos.

yi = Logaritmo del flujo inicial.

Yi = Promedio.

Ni = Numero de observaciones.

Determinando que b promedio es igual a la constante de recesión promedio, por este motivo

se aplicó este método para analizar y encontrar dicha constante para los bloques de años

observados.

3.5.4. Validación del método

Para validar el método se utilizó de forma inversa la ecuación de Bako & Owoade (1988),

teniendo el resultado de la constante de recesión se procedió a encontrar el caudal final (Qf)

despejando la ecuación de la siguiente manera:

𝐿𝑜𝑔(𝑄𝑜)+(𝑡∗𝐿𝑜𝑔(𝐾)

𝑄𝑓 = 10

Con la finalidad de determinar la eficiencia del método de la recesión con respecto a las

cuencas, se graficará los caudales observados y simulados para validar dicho método.

41

3.6. Instrumentos de investigación

Durante el desarrollo de la investigación se emplearon herramientas que permitieron obtener

información necesaria para alcanzar los resultados deseados, los instrumentos que se

utilizaron para establecer la base de datos y la literatura son los siguientes:

• Literatura científica, libros, revistas digitales, tesis, páginas web.

• Anuarios hidrológicos y meteorológicos del INAMHI

• Software ArcGis para la elaboración de mapas y polígonos de Thiessen

• Paquete office (Microsoft Word y Microsoft Excel) para realizar los cálculos de datos

y la elaboración de hidrogramas y hietogramas.

3.7. Tratamiento de los datos

Todos los datos se manejaron desde un archivo de Excel con múltiples hojas de cálculo

donde los datos fueron ordenados y clasificados, pudiendo así insertar y aplicar las diferentes

fórmulas indicadas en el diseño de la investigación.

Debido a que no todos los anuarios hidrológicos se encontraban con registros de datos

completos, se aplicó también un método de relleno para casos en los que había disponibilidad

de niveles, pero no de caudales, que consistió en generar una gráfica con una curva de

descarga para obtener la ecuación y así con esta poder transformar los niveles a caudales.

Se aplicaron diferentes operaciones, se obtuvieron promedios, medianas, porcentajes,

ponderaciones de precipitaciones. Se generaron además numerosas gráficas, hidrogramas y

hietogramas, para poder dar una mejor demostración visual de los resultados obtenidos.

3.7.1. Coeficiente NASH

El criterio de Nash-Sutcliffe mide la eficiencia del modelo al relacionar la bondad de ajuste

del modelo con la varianza de los datos medidos. Es uno de los más usados en hidrología

(55) y fue utilizado para la presente investigación.

Su valor se define como:

42

Donde:

Qsim = Caudales simulados

Qi = Caudales observados

Q = Promedio de los caudales observados

A continuación, se muestra una clasificación de los valores de NASH:

43

CAPÍTULO IV

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

44

4.1. Resultados

• Para la presente investigación se tomaron los datos los de niveles y caudales de

estaciones hidrológicas y las precipitaciones anuales de las estaciones

meteorológicas. Sin embargo, se presentó el inconveniente de que muchos de los

anuarios generados por el INHAMI se encontraban incompletos, por lo cual hubo

vacíos e incluso años con ausencia total de datos. Por ende, se generó un resumen

(tabla 6) que muestra la disponibilidad de los datos en porcentajes.

Tabla 6. Porcentajes de datos de las estaciones hidrológicas seleccionadas

Años

H329 Pilalo en La Esperanza

H346 Zapotal en Lechugal

H347 Quevedo en Quevedo

H371 San Pablo en Palmar

% Nivel % Caudal % Nivel % Caudal % Nivel % Caudal % Nivel % Caudal

1990 100 100 91,780 91,780 99,7260 99,726 99,726 99,726

1991 100 100 100 100 100 100 100 100

1992 83,333 83,333 100 100 96,174 96,174 86,885 86,885

1993 100,000 100 100 100 94,794 94,794 91,506 91,506

1994 100 100 100 100 98,904 98,904 0 0

1995 91,507 91,507 100 100 99,726 99,726 93,972 93,972

1996 99,727 99,727 100 100 99,726 99,726 0 0

1997 100 100 100 100 100 100 0 0,000

1998 100 100 99,726 99,726 99,726 99,726 66,301 66,301

1999 99,726 99,726 87,945 87,945 98,082 98,082 0 0,000

2000 100 100 0 0 99,726 99,726 0 0,000

2001 100 100 91,506 91,506 100 100 0 0,000

2002 100 100 100 100 0 0 93,698 93,698

45

2003 100 100,000 75,068 75,068 0 0 0 0,000

2004 100 100,000 99,726 99,726 0 0 98,087 98,087

2005 83,287 83,288 100 100,000 99,452 99,452 0 0

2006 100 100,000 100 100,000 100 100,000 97,260 97,260

2007 100 100 100 100 99,726 99,726 98,630 98,630

2008 100 100 99,453 99,453 100 100 93,169 93,169

2009 100 100 98,904 86,301 96,986 96,986 57,534 57,534

2010 65,753 65,753 100 65,753 100 100 45,753 45,753

2011 0 0 100 54,520 100 100 66,575 66,575

2012 0 0 99,180 99,180 98,633 98,633 49,726 49,726

2013 0 0 98,904 98,904 99,726 99,726 58,082 58,082

Tabla 7. Leyenda de porcentajes de datos de las estaciones hidrológicas

LEYENDA

COLOR SIGNIFICADO

NEGRO Datos del Inamhi sin alterar

ROJO Datos de niveles transformados a Q con curva de descarga

AZUL Mayor al 50% mezcla de datos del Inamhi sin alterar y datos

generados con curva de descarga

VERDE Menor al 50% mezcla de datos del Inamhi sin alterar y datos

generados con curva de descarga

46

Tabla 8. Porcentajes de datos de estaciones meteorológicas seleccionadas

(%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%)

1990 0,000 83,333 100,000 0,000 0,000 91,667 91,667 91,667 0,000 100,000 0,000 0,000

1991 66,667 83,333 100,000 0,000 0,000 91,667 100,000 100,000 0,000 100,000 91,667 0,000

1992 66,667 100,000 83,333 0,000 0,000 58,333 0,000 100,000 0,000 100,000 100,000 100,000

1993 66,667 91,667 83,333 0,000 0,000 66,667 8,333 100,000 0,000 0,000 91,667 100,000

1994 100,000 100,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 100,000 0,000 0,000 0,000 0,000

1995 91,667 100,000 0,000 0,000 0,000 0,000 91,667 100,000 0,000 66,667 0,000 100,000

1996 75,000 100,000 75,000 100,000 100,000 0,000 100,000 100,000 0,000 0,000 91,667 100,000

1997 100,000 100,000 0,000 75,000 58,333 66,667 58,333 100,000 0,000 0,000 100,000 100,000

1998 50,000 100,000 0,000 100,000 75,000 0,000 100,000 100,000 0,000 0,000 75,000 83,333

1999 100,000 100,000 0,000 100,000 91,667 66,667 100,000 100,000 0,000 0,000 16,667 83,333

2000 91,667 100,000 0,000 91,667 100,000 100,000 100,000 100,000 0,000 0,000 75,000 100,000

2001 66,667 100,000 0,000 91,667 66,667 0,000 100,000 100,000 0,000 0,000 100,000 100,000

2002 100,000 91,667 0,000 100,000 83,333 100,000 100,000 100,000 0,000 0,000 100,000 100,000

2003 100,000 100,000 100,000 91,667 91,667 100,000 100,000 100,000 0,000 0,000 100,000 100,000

2004 100,000 100,000 91,667 91,667 91,667 75,000 100,000 100,000 0,000 0,000 100,000 100,000

2005 100,000 91,667 83,333 91,667 100,000 100,000 91,667 100,000 58,333 0,000 66,667 83,333

2006 91,667 100,000 100,000 91,667 100,000 100,000 100,000 100,000 91,667 0,000 100,000 100,000

2007 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 91,667 100,000 100,000 33,333 100,000 91,667

2008 100,000 100,000 100,000 91,667 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 8,333 100,000

2009 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 75,000 100,000 91,667 100,000 100,000 0,000 100,000

2010 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 0,000 100,000

2011 100,000 100,000 91,667 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 0,000 0,000 58,333 100,000

2012 91,667 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000 0,000 0,000 0,000 100,000

M367

Pinllopata

M368

Moraspungo-

M471

Zapotal -

M124-San

Juan La ManáM122 Pilalo

H329 Pilalo en

La Esperanza

Años

M370

Ramon

H346 Zapotal en Lechugal H347 Quevedo en Quevedo

M026

Puerto Ila

MB89 La

Libertad

H371 San Pablo en

Palmar

M123

Corazón

M374-San

Antonio Delta

M468

Montalvo -

M388 Río

San Antonio-

47

• Con la recolección de datos se trabajó en la definición del criterio adecuado para

encontrar la constante de recesión de la mejor forma.

• Para el criterio de lluvias mensuales, las constantes de recesión (K) se encontraron

por cada estación hidrológica como se muestra a continuación:

Tabla 9. Constante (K) por el método de lluvias mensuales para la estación de Pilalo

H329 PILALO EN LA ESPERANZA

Año Caudal inicial (Qo)(m3/s)

Caudal final (Q)(m3/s)

Tiempo (T) (días)

Constante de recesión (K)

1994 9,590 3,342 153 0,997012471

1999 6,216 4,169 62 0,997206534

2002 5,740 1,188 122 0,994408884

2006 3,238 1,944 92 0,997594413

2007 3,747 1,533 92 0,995789957

Tabla 10. Constante (K) por el método de lluvias mensuales para la estación de Zapotal

H346 ZAPOTAL EN LECHUGAL



Tiempo (T) (días)


2005 89,645 17,121 214 0,996645839

2006 26,058 18,512 123 0,998793511

2007 43,875 18,512 153 0,997553561

2008 21,414 5,644 153 0,996222116

2012 55,499 21,478 123 0,99665365

Tabla 11. Constante (K) por el método de lluvias mensuales para la estación de Quevedo

H347 QUEVEDO EN QUEVEDO



Tiempo (T) (días)


1991 211,279 114,437 214 0,998756429

2005 117,980 1,233 214 0,990786421

2006 174,746 22,582 184 0,995182052

2008 123,210 61,710 183 0,998360414

2010 18,545 70,922 30 1,019608236

6,389 0,055 123 0,983350964

48

Tabla 12. Constante (K) por el método de lluvias mensuales para la estación de San Pablo

H371 SAN PABLO EN PALMAR



Tiempo (T) (días)


1991 10,966 20,944 153 1,001838283

1993 20,944 3,919 92 0,992119483

1995 5,716 1,056 122 0,994004483

2002 27,142 4,966 122 0,993972052

2004 28,419 2,373 92 0,988347648

• Para el criterio de la sensibilidad, la constante de recesión (K) de una serie de flujos

son los siguientes:

Tabla 13. Constante (K) por el método la sensibilidad para Junín

CONSTANTE DE RECESIÓN ESTACIÓN H329 (1994)

DIA N (INICIAL)

Qo (CAUDAL INICIAL)

DIA N2 Q (CAUDAL

FINAL) T (DIAS DEPUES

DEL PICO) K

132 19 133 15 1 0,92264495

132 19 138 14 5 0,9767119

132 19 143 13 10 0,98437501

132 19 148 12 15 0,98712647

132 19 163 10 30 0,99086875

132 19 178 9 45 0,99247507

132 19 193 7 60 0,99290368

132 19 208 6 75 0,99367439

132 19 223 6 90 0,99414397

Gráfica 3. Sensibilidad de la constante K para la estación de Pilalo

0,91

0,92

0,93

0,94

0,95

0,96

0,97

0,98

0,99

1

0 20 40 60 80 100

Co

nst

ante

K

Días después del pico

Sensibilidad de la K Pilalo en La Esperanza año 1994

49

Tabla 14. Constante (K) por el método la sensibilidad para Zapotal


DIA N (INICIAL)

Qo (CAUDAL INICIAL)

DIA N2 Q (CAUDAL


DEL PICO) K

119 533 120 426 1 0,90749426

119 533 125 197 5 0,91726692

119 533 130 132 10 0,94116035

119 533 135 92 15 0,9504934

119 533 150 54 30 0,96741776

119 533 165 36 45 0,97442032

119 533 180 28 60 0,97882398

119 533 195 17 75 0,980292

119 533 210 17 90 0,98354948

Gráfica 4. Sensibilidad de la constante K para la estación de Zapotal

Tabla 15. Constante (K) por el método la sensibilidad para Quevedo


DIA N (INICIAL)

Qo (CAUDAL INICIAL)

DIA N2 Q (CAUDAL


DEL PICO) K

143 279 144 237 1 0,93187241

143 279 149 185 5 0,96483857

143 279 154 137 10 0,96955894

143 279 159 109 15 0,9732686

143 279 174 62 30 0,9784085

143 279 189 46 45 0,9826564

143 279 204 29 60 0,98383202

143 279 219 20 75 0,98488529

143 279 234 32 90 0,98967878

0,9

0,91

0,92

0,93

0,94

0,95

0,96

0,97

0,98

0,99

0 20 40 60 80 100

Co

nst

ante

K


Sensibilidad de la K Zapotal en lechugal año 2005

50

Gráfica 5. Sensibilidad de la constante K para la estación de Quevedo

Tabla 16. Constante (K) por el método la sensibilidad para San Pablo


DIA N (INICIAL)

Qo (CAUDAL INICIAL)

DIA N2 Q (CAUDAL


DEL PICO) K

159 40 160 37 1 0,96032197

159 40 165 29 5 0,97291441

159 40 170 23 10 0,97689535

159 40 175 22 15 0,98223442

159 40 190 12 30 0,98257401

159 40 205 11 45 0,9876136

159 40 220 7 60 0,98757256

159 40 235 5 75 0,98772344

159 40 250 4 90 0,98858587

Gráfica 6. Sensibilidad de la constante K para la estación de San Pablo

0,92

0,93

0,94

0,95

0,96

0,97

0,98

0,99

1

0 20 40 60 80 100

Co

nst

ante

K


Sensibilidad de la K Quevedo en Quevedo año 1991

0,955

0,96

0,965

0,97

0,975

0,98

0,985

0,99

0 20 40 60 80 100

Co

nst

ante

K


Sensibilidad de la K San Pablo en Palmar 2002

51

• Con estos resultados de los dos criterios en cuestión, se pudo determinar que el

criterio de lluvias mensuales era el más idóneo para proseguir con los siguientes

cálculos del método estadístico de la constante de recesión. Con el inicio y fin de la

recesión resultante por el criterio de lluvias mensuales se hizo la serie de datos que

generaron las pendientes de regresión.

• Las gráficas de pendiente de regresión (gráficas 7, 8, 9, 10) expresan las recesiones

a nivel logarítmico a escala lineal para 5 años diferentes en cada estación. Se puede

apreciar que la subcuenca no siempre genera una recesión igual y que en cada año

presenta una variación. Sin embargo, también es notable que en algunos casos las

líneas de recesión siguen la misma tendencia, al tener pendientes y magnitud (caudal)

similares. Los valores de R² muestran qué tanto se ajustan las observaciones a un

modelo lineal, partiendo de que un valor de 1 en R² es un ajuste perfecfo sin

observaciones atípicas (outliers) y que en general los datos no están muy dispersos.

Mientras que los valores que sí se acercan más a cero indicarían que los datos están

dispersos y no siguen un patron real. Con estas gráficas se reflejó un valor de K para

cada año, con el que se pudo obtener un valor de K promedio por cada subcuenca.

Las gráficas de pendientes de regresión lineal se muestran a coninuación:

52

Gráfica 7. Pendientes de regresión para la estación Pilalo en la Esperanza

R² = 0,9367

R² = 0,8964

R² = 0,9522

R² = 0,9426

R² = 0,9542

0,000

0,500

1,000

1,500

25 30 35 40 45 50 55

LOG

(Q

o)

Dias


1994

1999

2002

2006

2007

Lineal (1994)

Lineal (1999)

Lineal (2002)

Lineal (2006)

Lineal (2007)

53

Gráfica 8. Pendientes de regresión para la estación Zapotal en Lechugal

R² = 0,7477

R² = 0,7676

R² = 0,7259

R² = 0,284

R² = 0,9025

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

25 30 35 40 45 50 55

LOG

(Q

o)

Dias


2005

2006

2007

2008

2012

Lineal (2005)

Lineal (2006)

Lineal (2007)

Lineal (2008)

Lineal (2012)

54

Gráfica 9. Pendientes de regresión para la estación Quevedo en Quevedo

R² = 0,6681

R² = 0,6212

R² = 0,8894

R² = 0,9635

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

2,500

25 30 35 40 45 50 55

LOG

(Q

o)

Dias

H347 QUEVEDO EN QUEVEDO

1991

2005

2006

2008

Lineal (1991)

Lineal (2005)

Lineal (2006)

Lineal (2008)

55

Gráfica 10. Pendientes de regresión para la estación San Pablo en Palmar

R² = 0,9646 R² = 0,9172

R² = 0,558

R² = 0,7532

R² = 0,7173

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

25 30 35 40 45 50 55

LOG

(Q

o)

Dias


1991

1993

1995

2002

2004

Lineal (1991)

Lineal (1993)

Lineal (1995)

Lineal (2002)

Lineal (2004)

56

• Con la serie de datos de dichas pendientes de regresión y aplicando la fórmula de

Bako, M; Hunt, D. (1988), se halló una sola constante de recesión para cada estación

hidrológica. Debido a la extensión de datos (véase en anexos), a continuación, se

muestra una tabla resumen:

Tabla 17. Constante de recesión (K) para cada estación hidrológica

Código Nombre de la estación Constante de recesión (K)

H329 Pilalo en La Esperanza 0,9921

H346 Zapotal en Lechugal 0,9910

H347 Quevedo en Quevedo 0,9815

H371 San Pablo en Palmar 0,9830

• Los resultados de la constante de recesión (K) son lo suficientemente satisfactorios

en el sentido metodológico, se puede decir que el método de derivación de recesión

si se adaptó bien a las subcuencas de Los Ríos.

4.1.1. Validación

• Una vez obtenidas las constantes (K) se procedió a la validación con la herramienta

predictiva, encontrando los valores del Qf a una serie de datos diferentes con los que

se procesó la constante de recesión. Se validó con la apreciación de contar con la

misma cantidad de años seleccionados. Los resultados se muestran a continuación:

57

Tabla 18. Validación del método en la estación de Pilalo en La Esperanza año 2003

H329 PILALO EN LA

ESPERANZA AÑO 2003 CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL

OBSERVADO (Q)

(m3/s)

LOG Qo TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL

SIMULADO (Q)

(m3/s)

9,314 0,9921

8,770

0,9691

1 9,2400

7,204 4 9,0216

7,204 8 8,7384

6,581 12 8,4641

6,704 16 8,1984

6,216 20 7,9410

5,976 24 7,6918

5,506 28 7,4503

5,276 32 7,2164

5,048 36 6,9899

4,824 40 6,7705

4,602 44 6,5579

4,169 48 6,3521

4,169 52 6,1527

3,958 56 5,9595

3,853 60 5,7724

3,749 64 5,5912

3,544 68 5,4157

3,544 72 5,2457

3,342 76 5,0810

3,144 80 4,9215

2,949 84 4,7670

2,757 88 4,6174

2,757 92 4,4724

Gráfica 11. Caudal simulado vs caudal observado en la estación de Pilalo

La gráfica 11 es un hidrograma que muestra caudales observados vs caudales simulados

(usando la K obtenida para Pilalo) en un lapso de 3 meses durante un período de recesión de

la temporada seca. El promedio de los residuos para esta validación fue de 1,78 y se puede

denotar que la tendencia del flujo sigue más o menos el mismo patrón.

0,000

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

10,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS

Validación año 2003

CAUDAL FINAL OBSERVADO…CAUDAL FINAL SIMULADO…

58

Tabla 19. Validación del método en la estación de Zapotal en Lechugal año 2013

H346 ZAPOTAL EN

LECHUGAL AÑO 2013 CAUDAL

INCIAL

(Qo) (m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL

OBSERVADO (Q)

(m3/s)

LOG Qo TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL

SIMULADO (Q)

(m3/s)

94,603 0,9910

93,411

1,9759

1 93,7469

81,756 4 91,2248

79,489 8 87,9672

67,932 12 84,8260

59,551 16 81,7969

58,018 20 78,8760

49,596 24 76,0594

49,596 28 73,3433

47,680 32 70,7243

42,085 36 68,1988

41,178 40 65,7634

38,486 44 63,4151

36,731 48 61,1506

31,626 52 58,9669

30,799 56 56,8612

29,980 60 54,8308

28,364 64 52,8728

24,458 68 50,9847

24,458 72 49,1641

22,951 76 47,4085

23,697 80 45,7156

21,474 84 44,0831

22,951 88 42,5089

22,205 92 40,9910

Gráfica 12. Caudal simulado vs caudal observado en la estación de Zapotal en Lechugal


(usando la K obtenida para Zapotal) en un lapso de 3 meses durante un período de recesión

de la temporada seca. El promedio de los residuos para esta validación fue de 21,37 y se

puede denotar que la tendencia de la curva en esta ocasión no sigue tan bien el patrón.

0,000

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

80,000

90,000

100,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



59

Tabla 20. Validación del método en la estación de Quevedo en Quevedo año 2000

H347 QUEVEDO EN

QUEVEDO AÑO 2007 CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL

OBSERVADO (Q)

(m3/s)

LOG Qo TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL

SIMULADO (Q)

(m3/s)

43,930 0,9815

42,802

1,6428

1 43,1186

37,372 4 40,7734

35,301 8 37,8436

31,329 12 35,1243

27,137 16 32,6004

25,803 20 30,2578

22,821 24 28,0836

20,797 28 26,0657

19,245 32 24,1927

17,751 36 22,4543

17,751 40 20,8408

18,491 44 19,3433

17,026 48 17,9534

16,316 52 16,6633

15,620 56 15,4659

14,939 60 14,3546

13,621 64 13,3232

11,762 68 12,3658

10,022 72 11,4772

8,424 76 10,6525

7,921 80 9,8871

9,475 84 9,1766

8,683 88 8,5172

7,921 92 7,9052

Gráfica 13.Caudal simulado vs caudal observado en la estación de Quevedo en Quevedo


(usando la K obtenida para Quevedo) en un lapso de 3 meses durante un período de recesión

de la temporada seca. El promedio de los residuos para esta validación fue de 2,08 y se puede

notar que la tendencia de la curva sigue un patrón bastante similar e incluso las líneas cruzan.

0,000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

40,000

45,000

50,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



60

Tabla 21. Validación del método en la estación de San Pablo en Palmar año 1992

H371 SAN PABLO EN

PALMAR AÑO 1992 CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL

OBSERVADO (Q)

(m3/s)

LOG Qo TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL

SIMULADO (Q)

(m3/s)

32,077 0,9830

32,077

1,5062

1 31,5320

30,572 4 29,9517

29,099 8 27,9671

29,099 12 26,1140

27,090 16 24,3837

27,090 20 22,7680

21,963 24 21,2594

19,212 28 19,8507

16,396 32 18,5354

16,171 36 17,3073

16,171 40 16,1605

11,939 44 15,0897

11,351 48 14,0899

10,966 52 13,1563

10,966 56 12,2845

10,029 60 11,4706

9,845 64 10,7105

9,663 68 10,0008

9,126 72 9,3382

9,126 76 8,7194

8,949 80 8,1417

8,601 84 7,6022

8,601 88 7,0985

8,429 92 6,6281

Gráfica 14. Caudal simulado vs caudal observado en la estación de San Pablo en Palmar


(usando la K obtenida para San Pablo) en un lapso de 3 meses durante un período de recesión

de la temporada seca. El promedio de los residuos para esta validación fue de -0,09 se puede

notar que la tendencia de la curva sigue un patrón bastante similar e incluso las líneas cruzan.

0,000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS


CAUDAL FINAL OBSERVADO (Q) (m3/s)

CAUDAL FINAL SIMULADO (Q) (m3/s)

61

4.1.2. Coeficiente Nash Sutcliffe

Para determinar la efectividad del método con mayor objetividad, se aplicó el coeficiente

NASH para cada uno de los años seleccionados para la validación, obteniendo resultados

muy variados en cada estación. Según el rango de ajuste, los resultados más ‘excelentes’ se

obtuvieron para la estación Quevedo, en todos los años. Los menos favorables fueron para

la estación Zapotal, donde la calificación para todos los años fue de ‘insuficiente’ (tabla 22).

Tabla 22. Ajuste del coeficiente NASH para los años validados por cada estación

Resultados Coeficiente Nash–Sutcliffe

ESTACION AÑO NASH AJUSTE

PILALO

2003 -0,2753 Insuficiente


2005 0,2197 Satisfactorio

2000 0,8362 Excelente

ZAPOTAL





QUEVEDO

1993 0,5783 Bueno




SAN PABLO

1990 0,7176 Muy bueno




62

4.2. Discusión

En el artículo (Bako y Hunt, 1988), usando así mismo un método para la derivación de la

constante de recesión de flujo base (𝐾) se presentó los resultados de la aplicación de campo

de este método para cuencas británicas. Los valores de 𝐾 obtenidos mediante el uso de la

ecuación numérica de Bako y Hunt (1988) se insertaron en la ecuación exponencial de

recesión (Barnes, 1939) para generar una serie de flujos base. En el ajuste entre el modelo

con los flujos pronosticados y los observados se descubrió que la similitud entre los flujos

era superior al 99%, lo que confirma la aplicabilidad del método numérico en el campo (17).

Sin embargo, en el presente estudio si hubo grados variables de precisión. Si bien la serie de

flujos estimados fue corta, esto se debió a la disponibilidad limitada de datos que a su vez

acortan el periodo de validación. Para las subcuencas seleccionadas, se obtuvieron flujos con

un nivel de error del 8,5% (en el mejor caso para Quevedo), del 27,9%, del 45%, y en el peor

caso del 101% para Zapotal, por lo cual podría decirse que la aplicabilidad del método fue

medianamente satisfactoria, aunque vale considerar también que las condiciones climáticas,

morfológicas y geológicas son sumamente diferentes en nuestra región y en Gran Bretaña.

La principal ventaja de esta técnica fue su capacidad de aplicación computarizada, lo que la

hace relativamente más rápida que cualquiera de las técnicas existentes para ajustar la

ecuación de recesión. Por esta razón, la subjetividad inherente a la mayoría de las técnicas

existentes se elimina y se puede garantizar una medida de coherencia de procedimiento.

La simulación de los caudales observados vs los simulados se centró únicamente en el

periodo de época seca, y lo que se pretendía era hacer cuadrar las simulaciones de la recesión

con aquellos caudales que se consideran como flujos base. El coeficiente de NASH a pesar

de no ser totalmente satisfactorio para los resultados como se lo deseaba, si bien el ajuste

podría incluir toda una serie de medidas como por ejemplo hacer simulación precipitación-

escorrentía para depuración de datos y relleno de datos hidrometeorológicos faltantes. Este

tipo de estudio es pionero en la zona de estudio, esto implica que se está abriendo camino

para entender mejor cómo funcionan estas subcuencas y garantizar a mediano y largo plazo

un mejor entendimiento y manejo de estos caudales con miras a la conservación ambiental.

63

CAPÍTULO V

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

64

5.1. Conclusiones

• Se logró determinar los datos de las estaciones hidrometeorológicas con mayor

pertinencia para la realización del análisis de recesión. Se halló que, en general, hay

una disponibilidad de datos suficientes para un análisis inicial de la recesión en las

áreas de estudio. A esta conclusión se llega con base a la información pública

disponible, pero cabe resaltar que una deficiente información puede convertirse en

un gran inconveniente para la eficiente aplicación del método de la derivación de

recesión de flujos bajos, al ser este un método estadístico e investigativo.

• Se han vuelto a definir los criterios para el análisis de recesión, en base a la literatura

disponible y las observaciones locales del comportamiento hidrológico de las áreas

estudiadas. El criterio de la literatura donde se toman varios días y se evalúa la

estabilidad del valor de K en el tiempo, demostró ser también aplicable en nuestras

costas tropicales, a pesar de ser un criterio expuesto en un estudio desarrollado en

una zona húmeda templada y con otras condiciones morfológicas y geológicas. El

segundo criterio que se basó en la inspección visual de los hietogramas e hidrogramas

también demostró ser útil, pero con cierto grado de subjetividad. Esto indicaría que

el investigador/profesional debería tener experiencia y criterio científico/ingenieril

para definir correctamente los umbrales, donde inician y terminan las recesiones.

• Se generaron series de datos del flujo de recesión que se lo puede tomar como el flujo

base para los propósitos de la investigación, a través de la ecuación exponencial de

la recesión. El nivel de ajuste con los datos observados es variable para las diferentes

cuencas. Para la estación Quevedo el resultado fue excelente con un nivel de error

del 8,5%, obteniendo en todos los años validados el mejor ajuste con el coeficiente

de Nash–Sutcliffe. Para Pilalo se obtuvo un error del 27,9%, con Nash para 2 años

tuvo calificación insuficiente, para el resto satisfactorio y excelente. Para San Pablo

hubo un porcentaje de error del 45%, con Nash para 2 años tuvo calificación

insuficiente, y para el resto muy bueno y excelente. En el caso de Zapotal el error fue

del 101% y totalmente insuficiente con Nash. No obstante, hay que recalcar que las

recesiones generadas por el modelo matemático si siguen el patrón observado y en

ocasiones forman curvas aproximadamente paralelas a los datos observados,

teniéndose casos en los que estas curvas se pueden tocar o cruzar en más de un punto.

65

5.2. Recomendaciones

• Futuras investigaciones podrán solicitar a la institución pública pertinente (INAMHI)

el registro total de datos, debiendo verificar de igual forma como se ha realizado en

el presente estudio, que se dejen de lado observaciones atípicas y datos con potencial

error. Esto es muy importante de tener en consideración ya que se deben contar con

los datos idóneos tanto en cantidad como calidad para que haya una adecuada

aplicación del método, pues si no se cuentan con los datos suficientes y, como en el

caso actual, que existen anuarios hidrológicos y meteorológicos con años vacíos o

incompletos, esto puede influir enormemente en la obtención de las constantes de

recesión y no lograr los resultados esperados.

• La aplicabilidad a los diferentes sectores del Ecuador se podría seguir demostrando,

realizando más investigaciones relacionadas al tema para levantar más información

que ayude a comprender de forma más sustentada el comportamiento hidrológico de

las cuencas del Ecuador para así poder llevar una mejor planificación del manejo y

uso del recurso hídrico teniendo siempre en consideración los aspectos ambientales.

66

CAPÍTULO VI

BIBLIOGRAFÍA

67

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71

CAPÍTULO VII

ANEXOS

72

Anexo 1. Hidrogramas anuales de Pilalo en La Esperanza (H329)

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5,000

10,000

15,000

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0 100 200 300 400

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Anexo 2. Hidrogramas anuales de Zapotal en Lechugal (H346)

0,000

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0,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1.000,000

1.200,000

1.400,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


77

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

200

400

600

800

1000

1200

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1.000,000

1.200,000

1.400,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000

900,000

1.000,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


78

0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000

900,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1.000,000

1.200,000

1.400,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1000,000

1200,000

1400,000

1600,000

1800,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1000,000

1200,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1000,000

1200,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


79

Anexo 3. Hidrogramas anuales de Quevedo en Quevedo (H347)

0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000

900,000

1.000,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1000,000

1200,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


80

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

200

400

600

800

1000

1200

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

200

400

600

800

1000

1200

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

1.000,000

2.000,000

3.000,000

4.000,000

5.000,000

6.000,000

7.000,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1.000,000

1.200,000

1.400,000

1.600,000

1.800,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


81

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

200

400

600

800

1000

1200

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1.000,000

1.200,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1.000,000

1.200,000

1.400,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

500,000

1000,000

1500,000

2000,000

2500,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


82

0

200

400

600

800

1000

1200

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

500

1000

1500

2000

2500

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1.000,000

1.200,000

1.400,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

500,000

1.000,000

1.500,000

2.000,000

2.500,000

3.000,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


83

Anexo 4. Hidrogramas anuales de San Pablo en Palmar (H371)

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

350,000

400,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

350,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

50

100

150

200

250

300

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


84

0

50

100

150

200

250

300

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


-50

0

50

100

150

200

250

300

350

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


-50,000

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


85

0

50

100

150

200

250

300

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,000

160,000

180,000

200,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

350,000

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


0

50

100

150

200

250

0 100 200 300 400

CA

UD

AL

M3

/S

DÍAS


86

Metodología aplicada para Pilalo en la Esperanza (H329)

Anexo 5. Datos de precipitación obtenidos de la estación M122 Pilalo

Meses

Año 1994 Año 1999 Año 2002 Año 2006 Año 2007

Prec,

(mm)

Prec,

(mm)

Prec,

(mm)

Prec,

(mm)

Prec,

(mm)

Enero 201,300 216,500 169,700 148,700 83,700

Febrero 256,900 352,800 245,800 100,200

Marzo 264,600 239,400 221,800 279,200 247,900

Abril 221,100 208,000 196,200 225,400 223,500

Mayo 69,000 123,900 57,300 35,800 93,400

Junio 10,900 59,800 12,400 61,100 47,800

Julio 7,500 12,900 6,700 4,900 11,600

Agosto 3,100 4,400 1,300 17,400 7,100

Septiembre 25,800 136,600 8,200 22,900 11,700

Octubre 22,800 77,700 91,300 50,300 43,200

Noviembre 54,700 51,900 96,800 135,800 155,000

Diciembre 227,200 282,800 156,700 130,500 110,500

Anexo 6. Determinación del umbral para la estación Pilalo

AÑO MES UMBRAL UNIDADES

1994 JUNIO 10,90 mm/mes



2006 MAYO 35,80 mm/mes

2007 JULIO 11,60 mm/mes

PROMEDIO 26,10 mm/mes

87

Anexo 7. Muestra de umbrales para la estación Pilalo

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000-10,000

0,000

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 1994

Año 1994

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

350,000

400,0000,000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

40,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 1999

Año 1999

88

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,0000,000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2002

Año 2002

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,0000,000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2006

Año 2006

89

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,0000,000

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

16,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2007

Pilalo en la Esperanza - Año 2007

90

Anexo 8. Cálculo de la constante de recesión (K) para Pilalo


Bloque días N de

flujo

Caudal

inicial (Qo)

(m3/s)

LOG(Qo

)

Varianz

a

Promedi

o U*yiu (ni³-ni)

0.5*(ni)(ni

+1)

0.5*(ni)(ni

+1)*yi Sum1 Log (K) K

BL

OQ

UE

1 (1

994

)

167 1 9,590 0,982

0,01368 0,745

0,982

1727880 7260 5406,996 -470,5511

-0,0035 0,99206

168 2 9,314 0,969 1,938

169 3 9,314 0,969 2,907

170 4 9,041 0,956 3,825

171 5 9,041 0,956 4,781

172 6 9,041 0,956 5,737

173 7 8,905 0,950 6,647

174 8 8,770 0,943 7,544

175 9 8,770 0,943 8,487

176 10 8,770 0,943 9,430

177 11 8,770 0,943 10,373

178 12 8,502 0,930 11,154

179 13 8,502 0,930 12,084

180 14 8,502 0,930 13,013

BL

OQ

UE

2 (1

999

)

197 1 6,216 0,794

0,00479 0,638

0,794

1727880 7260 4632,967 -272,4504

198 2 6,216 0,794 1,587

199 3 6,216 0,794 2,381

200 4 6,216 0,794 3,174

201 5 6,216 0,794 3,968

202 6 6,096 0,785 4,710

203 7 5,976 0,776 5,435

204 8 5,740 0,759 6,071

205 9 5,506 0,741 6,668

206 10 5,276 0,722 7,223

91

207 11 5,276 0,722 7,945

208 12 5,276 0,722 8,667

209 13 5,276 0,722 9,389

210 14 5,276 0,722 10,112

BL

OQ

UE

3 (2

002

)

167 1 5,740 0,759

0,03318 0,385

0,759

1727880 7260 2797,586 -738,8464

168 2 5,740 0,759 1,518

169 3 5,506 0,741 2,223

170 4 5,506 0,741 2,963

171 5 5,276 0,722 3,611

172 6 5,161 0,713 4,277

173 7 5,048 0,703 4,922

174 8 5,048 0,703 5,625

175 9 5,048 0,703 6,328

176 10 4,824 0,683 6,834

177 11 4,824 0,683 7,517

178 12 4,602 0,663 7,956

179 13 4,493 0,653 8,483

180 14 4,276 0,631 8,835

BL

OQ

UE

4 (2

006

)

197 1 3,238 0,510

0,01137 0,281

0,510

1727880 7260 2038,522 -430,3270

198 2 3,139 0,497 0,994

199 3 3,139 0,497 1,490

200 4 3,041 0,483 1,932

201 5 2,944 0,469 2,345

202 6 2,944 0,469 2,814

203 7 2,944 0,469 3,283

204 8 2,848 0,455 3,636

205 9 2,752 0,440 3,957

206 10 2,752 0,440 4,396

207 11 2,752 0,440 4,836

92

208 12 2,658 0,425 5,095

209 13 2,658 0,425 5,519

210 14 2,658 0,425 5,944

BL

OQ

UE

5 (2

007

)

197 1 3,747 0,574

0,02047 0,323

0,574

1727880 7260 2346,206 -580,9870

198 2 3,747 0,574 1,147

199 3 3,747 0,574 1,721

200 4 3,695 0,568 2,270

201 5 3,643 0,561 2,807

202 6 3,747 0,574 3,442

203 7 3,747 0,574 4,016

204 8 3,643 0,561 4,492

205 9 3,643 0,561 5,053

206 10 3,592 0,555 5,553

207 11 3,540 0,549 6,039

208 12 3,438 0,536 6,436

209 13 3,438 0,536 6,972

210 14 3,338 0,523 7,329

93

Anexo 9. Validación del método para Pilalo en La Esperanza

AÑO CAUDAL INCIAL

(Qo) (m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL

OBSERVADO (Q) (m3/s) LOG Qo

TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL

SIMULADO (Q) (m3/s) RESIDUOS RESIDUOS ²

(Q OBSERV - PROM

Q OBSERV)²

2003 9,314 0,9921

8,770

0,9691

1 9,2400 0,4698 0,2208 15,5495

7,204 4 9,0216 1,8179 3,3046 5,6495

7,204 8 8,7384 1,5346 2,3551 5,6495

6,581 12 8,4641 1,8831 3,5463 3,0767

6,704 16 8,1984 1,4943 2,2330 3,5238

6,216 20 7,9410 1,7251 2,9758 1,9295

5,976 24 7,6918 1,7154 2,9426 1,3212

5,506 28 7,4503 1,9442 3,7798 0,4613

5,276 32 7,2164 1,9409 3,7670 0,2013

5,048 36 6,9899 1,9418 3,7707 0,0489

4,824 40 6,7705 1,9468 3,7900 0,0000

4,602 44 6,5579 1,9555 3,8241 0,0504

4,169 48 6,3521 2,1827 4,7640 0,4323

4,169 52 6,1527 1,9833 3,9333 0,4323

3,958 56 5,9595 2,0018 4,0072 0,7555

3,853 60 5,7724 1,9194 3,6839 0,9484

3,749 64 5,5912 1,8420 3,3928 1,1613

3,544 68 5,4157 1,8716 3,5029 1,6456

3,544 72 5,2457 1,7016 2,8955 1,6456

3,342 76 5,0810 1,7388 3,0234 2,2043

3,144 80 4,9215 1,7778 3,1607 2,8332

2,949 84 4,7670 1,8185 3,3069 3,5283

2,757 88 4,6174 1,8606 3,4619 4,2856

2,757 92 4,4724 1,7157 2,9436 4,2856

PROMEDIO= 4,827 PROMEDIO= 1,7826 78,5860 61,6196

MEDIANA= 1,8513

94

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV - PROM

Q OBSERV)²

2004 6,952 0,9921

6,704

0,8421

1 6,8973 0,1932 0,0373 10,1028

5,858 4 6,7342 0,8766 0,7684 5,4386

5,740 8 6,5228 0,7831 0,6132 4,9024

5,506 12 6,3181 0,8120 0,6593 3,9225

4,824 16 6,1197 1,2961 1,6798 1,6850

4,602 20 5,9276 1,3252 1,7562 1,1595

4,384 24 5,7416 1,3572 1,8421 0,7374

3,958 28 5,5613 1,6036 2,5716 0,1867

3,749 32 5,3867 1,6375 2,6813 0,0500

3,544 36 5,2176 1,6735 2,8007 0,0003

3,243 40 5,0538 1,8113 3,2808 0,0801

0,000

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

10,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS


CAUDAL FINAL OBSERVADO (Q)…CAUDAL FINAL SIMULADO (Q)…

95

2,949 44 4,8952 1,9467 3,7895 0,3330

2,757 48 4,7415 1,9848 3,9393 0,5911

2,757 52 4,5927 1,8359 3,3706 0,5911

2,757 56 4,4485 1,6918 2,8620 0,5911

2,568 60 4,3089 1,7405 3,0292 0,9162

2,568 64 4,1736 1,6052 2,5767 0,9162

2,568 68 4,0426 1,4742 2,1732 0,9162

2,383 72 3,9157 1,5322 2,3476 1,3044

2,383 76 3,7928 1,4093 1,9860 1,3044

2,383 80 3,6737 1,2902 1,6646 1,3044

2,202 84 3,5584 1,3563 1,8396 1,7517

2,202 88 3,4467 1,2446 1,5490 1,7517

2,024 92 3,3385 1,3143 1,7275 2,2544


MEDIANA= 1,4417

0,000

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



96

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV - PROM

Q OBSERV)²

2005 4,824 0,9921

4,824

0,6834

1 4,7854 -0,0383 0,0015 5,2171

4,602 4 4,6722 0,0698 0,0049 4,2553

4,169 8 4,5256 0,3562 0,1269 2,6563

3,958 12 4,3835 0,4258 0,1813 2,0111

3,544 16 4,2459 0,7018 0,4925 1,0091

3,342 20 4,1126 0,7704 0,5935 0,6443

3,144 24 3,9835 0,8398 0,7053 0,3650

3,144 28 3,8585 0,7148 0,5109 0,3650

2,949 32 3,7373 0,7888 0,6222 0,1673

2,757 36 3,6200 0,8633 0,7452 0,0472

2,662 40 3,5064 0,8442 0,7127 0,0150

2,568 44 3,3963 0,8279 0,6854 0,0008

2,383 48 3,2897 0,9062 0,8212 0,0244

1,936 52 3,1864 1,2499 1,5623 0,3637

1,764 56 3,0864 1,3225 1,7490 0,6017

1,764 60 2,9895 1,2256 1,5021 0,6017

1,595 64 2,8957 1,3008 1,6921 0,8925

1,512 68 2,8048 1,2931 1,6720 1,0565

1,429 72 2,7167 1,2873 1,6571 1,2324

1,348 76 2,6314 1,2833 1,6470 1,4196

1,429 80 2,5488 1,1194 1,2530 1,2324

1,429 84 2,4688 1,0394 1,0803 1,2324

1,348 88 2,3913 1,0432 1,0883 1,4196

1,348 92 2,3162 0,9682 0,9373 1,4196


MEDIANA= 0,8847

97

AÑO CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV - PROM

Q OBSERV)²

2000 9,041 0,9921

8,770

0,9562

1 8,9690 0,1988 0,0395 8,6908

8,770 4 8,7570 -0,0132 0,0002 8,6908

8,237 8 8,4821 0,2450 0,0600 5,8317

7,975 12 8,2158 0,2412 0,0582 4,6328

7,458 16 7,9579 0,5000 0,2500 2,6756

7,204 20 7,7081 0,5043 0,2543 1,9088

6,952 24 7,4661 0,5136 0,2638 1,2776

6,704 28 7,2317 0,5277 0,2784 0,7778

6,581 32 7,0047 0,4238 0,1796 0,5758

6,216 36 6,7848 0,5688 0,3236 0,1551

5,976 40 6,5718 0,5955 0,3546 0,0238

5,506 44 6,3655 0,8594 0,7386 0,0999

0,000

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



98

5,506 48 6,1657 0,6596 0,4351 0,0999

5,161 52 5,9722 0,8107 0,6573 0,4366

5,048 56 5,7847 0,7366 0,5426 0,5993

4,824 60 5,6031 0,7794 0,6075 0,9970

4,713 64 5,4272 0,7146 0,5106 1,2311

4,384 68 5,2568 0,8725 0,7613 2,0675

3,958 72 5,0918 1,1341 1,2862 3,4762

3,958 76 4,9320 0,9743 0,9492 3,4762

3,958 80 4,7771 0,8194 0,6715 3,4762

3,958 84 4,6272 0,6695 0,4482 3,4762

3,958 88 4,4819 0,5242 0,2748 3,4762

3,958 92 4,3412 0,3835 0,1471 3,4762


MEDIANA= 0,5822

0,000

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

10,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



99

Metodología aplicada para Zapotal en Lechugal (H346)

Anexo 10. Precipitación ponderada por medio de Polígonos de Thiessen para Zapotal

MESES Año 2005 Año 2006 Año 2007 Año 2008 Año 2012

Prec. (mm) Prec. (mm) Prec. (mm) Prec. (mm) Prec. (mm)

ENERO 328,608 344,743 255,885 654,265 533,891

FEBRERO 255,672 739,916 282,769 831,045 522,210

MARZO 127,378 761,557 392,347 821,332 479,793

ABRIL 495,235 576,007 339,899 556,050 364,386

MAYO 24,511 110,589 344,337 236,691 284,184

JUNIO 11,044 83,765 292,985 59,768 58,653

JULIO 5,637 1,631 35,960 22,663 11,068

AGOSTO 1,934 43,462 7,687 43,155 3,658

SEPTIEMBRE 8,168 19,351 5,655 37,221 4,952

OCTUBRE 8,442 9,020 13,675 51,126 29,845

NOVIEMBRE 30,787 59,229 49,521 18,413 56,374

DICIEMBRE 200,417 97,468 140,172 103,104 64,739

Anexo 11. Determinación del umbral para la estación Zapotal


2005 Mayo 24,51 mm/mes

2006 Junio 83,77 mm/mes

2007 Julio 35,96 mm/mes




100

Anexo 12. Muestra de umbrales para la estación Zapotal

0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,0000,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000

900,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2005

Año 2005

0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,0000,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1.000,000

1.200,000

1.400,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2006

Año 2006

101

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

350,000

400,000

450,0000,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2007

Año 2007

0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000

900,0000,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1000,000

1200,000

1400,000

1600,000

1800,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2008

Año 2008

102

0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,0000,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1000,000

1200,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2012

Año 2012

103

Anexo 13. Cálculo de la constante de recesión (K) para Zapotal


Bloque días N de flujo Caudal inicial

(Qo) (m3/s) LOG(Qo) Varianza Promedio U*yiu (ni³-ni)

0.5*(ni)(ni

+1)

0.5*(ni)(ni


BL

OQ

UE

1 (2

005

)

136 1 89,645 1,953

0,04930 1,393

1,953

1727880 7260 10114,265 -798,0605

-0,0039 0,99095

137 2 89,645 1,953 3,905

138 3 83,421 1,921 5,764

139 4 77,836 1,891 7,565

140 5 77,233 1,888 9,439

141 6 76,030 1,881 11,286

142 7 68,385 1,835 12,845

143 8 65,528 1,816 14,531

144 9 65,528 1,816 16,348

145 10 64,397 1,809 18,089

146 11 57,230 1,758 19,334

147 12 56,693 1,754 21,042

148 13 56,156 1,749 22,742

149 14 55,090 1,741 24,375

BL

OQ

UE

2 (2

006

)

197 1 26,058 1,416

0,03655 1,159

1,416

1727880 7260 8416,373 -696,2950

198 2 26,058 1,416 2,832

199 3 26,058 1,416 4,248

200 4 26,058 1,416 5,664

201 5 26,058 1,416 7,080

202 6 26,058 1,416 8,496

203 7 26,058 1,416 9,912

204 8 26,058 1,416 11,328

205 9 20,674 1,315 11,839

206 10 20,674 1,315 13,154

104

207 11 20,674 1,315 14,470

208 12 20,674 1,315 15,785

209 13 20,674 1,315 17,101

210 14 23,366 1,369 19,160

BL

OQ

UE

3 (2

007

)

197 1 43,875 1,642

0,01260 1,408

1,642

1727880 7260 10218,924 -397,5904

198 2 43,875 1,642 3,284

199 3 40,985 1,613 4,838

200 4 38,170 1,582 6,327

201 5 38,170 1,582 7,909

202 6 34,534 1,538 9,229

203 7 34,534 1,538 10,768

204 8 24,472 1,389 11,109

205 9 24,472 1,389 12,498

206 10 31,037 1,492 14,919

207 11 38,170 1,582 17,399

208 12 38,170 1,582 18,981

209 13 38,170 1,582 20,562

210 14 38,170 1,582 22,144

BL

OQ

UE

4 (2

008

)

197 1 21,414 1,331

0,03091 1,158

1,331

1727880 7260 8407,351 -389,4356

198 2 18,512 1,267 2,535

199 3 18,512 1,267 3,802

200 4 17,121 1,234 4,934

201 5 17,121 1,234 6,168

202 6 17,121 1,234 7,401

203 7 17,121 1,234 8,635

204 8 17,121 1,234 9,868

205 9 17,121 1,234 11,102

206 10 17,121 1,234 12,335

207 11 17,121 1,234 13,569

105

208 12 17,121 1,234 14,802

209 13 17,121 1,234 16,036

210 14 17,121 1,234 17,269

BL

OQ

UE

5 (2

001

2)

197 1 55,499 1,744

0,02018 1,438

1,744

1727880 7260 10441,887 -560,9883

198 2 55,499 1,744 3,489

199 3 54,497 1,736 5,209

200 4 52,522 1,720 6,881

201 5 54,998 1,740 8,702

202 6 53,012 1,724 10,346

203 7 52,522 1,720 12,042

204 8 50,569 1,704 13,631

205 9 51,055 1,708 15,372

206 10 48,638 1,687 16,870

207 11 46,737 1,670 18,366

208 12 45,325 1,656 19,876

209 13 44,857 1,652 21,474

210 14 45,325 1,656 23,189

106

Anexo 14. Validación del método para Zapotal en Lechugal

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV-PROM

Q OBSERV)²

2002 197,919 0,9910

186,069

2,2965

1 196,1279 10,0589 101,1824 16763,9051

153,665 4 190,8514 37,1864 1382,8316 9422,8761

115,088 8 184,0363 68,9483 4753,8631 3421,6065

91,565 12 177,4645 85,8995 7378,7156 1223,0058

89,010 16 171,1273 82,1173 6743,2530 1050,8295

76,030 20 165,0165 88,9865 7918,5917 377,7775

67,236 24 159,1238 91,8878 8443,3751 113,2628

56,693 28 153,4416 96,7486 9360,2979 0,0099

54,031 32 147,9623 93,9313 8823,0954 6,5664

46,838 36 142,6787 95,8407 9185,4390 95,1698

43,875 40 137,5837 93,7087 8781,3268 161,7602

43,389 44 132,6707 89,2817 7971,2237 174,3588

37,248 48 127,9331 90,6851 8223,7921 374,2484

35,882 52 123,3647 87,4827 7653,2261 428,9662

35,430 56 118,9594 83,5294 6977,1684 447,8937

33,647 60 114,7115 81,0645 6571,4504 526,5419

27,681 64 110,6152 82,9342 6878,0835 835,9327

26,865 68 106,6652 79,8002 6368,0744 883,7837

26,058 72 102,8563 76,7983 5897,9744 932,4168

25,261 76 99,1833 73,9223 5464,5126 981,7256

22,967 80 95,6416 72,6746 5281,5931 1130,7415

25,261 84 92,2263 66,9653 4484,3477 981,7256

19,943 88 88,9329 68,9899 4759,6109 1343,2592

18,512 92 85,7572 67,2452 4521,9165 1450,2006


MEDIANA= 82,5258

107

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV-PROM

Q OBSERV)²

2004 176,070 0,9910

159,924

2,2457

1 174,4767 14,5527 211,7801 11886,0963

144,367 4 169,7827 25,4157 645,9556 8735,9633

104,763 8 163,7198 58,9568 3475,9078 2901,1554

88,373 12 157,8735 69,5005 4830,3199 1404,1789

75,430 16 152,2359 76,8059 5899,1531 601,6902

64,961 20 146,7997 81,8387 6697,5727 197,6941

56,156 24 141,5576 85,4016 7293,4297 27,6190

54,560 28 136,5027 81,9427 6714,5981 13,3910

46,838 32 131,6282 84,7902 7189,3834 16,5049

43,875 36 126,9279 83,0529 6897,7800 49,3594

42,903 40 122,3954 79,4924 6319,0359 63,9620

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



108

36,335 44 118,0247 81,6897 6673,2081 212,1574

34,534 48 113,8101 79,2761 6284,7035 267,8664

33,647 52 109,7460 76,0990 5791,0635 297,6876

33,647 56 105,8271 72,1801 5209,9638 297,6876

27,681 60 102,0481 74,3671 5530,4602 539,1510

26,865 64 98,4040 71,5390 5117,8278 577,7113

26,058 68 94,8901 68,8321 4737,8516 617,1560

25,261 72 91,5016 66,2406 4387,8161 657,3904

19,943 76 88,2341 68,2911 4663,6786 958,3745

19,223 80 85,0833 65,8603 4337,5855 1003,4719

19,948 84 82,0451 62,0971 3856,0471 958,0650

18,512 88 79,1153 60,6033 3672,7603 1049,0230

17,811 92 76,2901 58,4791 3419,8107 1094,9233


MEDIANA= 71,8595

109

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV-PROM

Q OBSERV)²

2006 54,031 0,9910

50,964

1,7326

1 53,5421 2,5781 6,6463 634,8888

45,842 4 52,1016 6,2596 39,1825 403,0056

44,855 8 50,2411 5,3861 29,0098 364,3517

37,248 12 48,4470 11,1990 125,4176 131,8134

35,430 16 46,7170 11,2870 127,3961 93,3736

34,534 20 45,0488 10,5148 110,5601 76,8603

28,507 24 43,4401 14,9331 222,9973 7,5076

26,865 28 41,8889 15,0239 225,7169 1,2056

26,058 32 40,3931 14,3351 205,4938 0,0847

26,058 36 38,9506 12,8926 166,2203 0,0847

20,674 40 37,5597 16,8857 285,1283 25,9386

23,366 44 36,2185 12,8525 165,1870 5,7648

20,674 48 34,9252 14,2512 203,0959 25,9386

0,000

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,000

160,000

180,000

200,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



110

19,223 52 33,6780 14,4550 208,9475 42,8239

17,811 56 32,4754 14,6644 215,0445 63,2979

17,811 60 31,3157 13,5047 182,3775 63,2979

17,811 64 30,1975 12,3865 153,4243 63,2979

17,811 68 29,1191 11,3081 127,8737 63,2979

17,811 72 28,0793 10,2683 105,4380 63,2979

17,811 76 27,0766 9,2656 85,8515 63,2979

17,811 80 26,1097 8,2987 68,8688 63,2979

17,811 84 25,1774 7,3664 54,2632 63,2979

17,811 88 24,2783 6,4673 41,8259 63,2979

17,811 92 23,4113 5,6003 31,3637 63,2979


MEDIANA= 11,2976

0,000

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



111

AÑO CAUDAL INCIAL

(Qo) (m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV-PROM Q

OBSERV)²

2013 94,603 0,9910

93,411

1,9759

1 93,7469 0,3359 0,1128 2556,1114

81,756 4 91,2248 9,4688 89,6580 1513,4434

79,489 8 87,9672 8,4782 71,8801 1342,1965

67,932 12 84,8260 16,8940 285,4059 628,9562

59,551 16 81,7969 22,2459 494,8793 278,8232

58,018 20 78,8760 20,8580 435,0549 229,9772

49,596 24 76,0594 26,4634 700,3095 45,4680

49,596 28 73,3433 23,7473 563,9357 45,4680

47,680 32 70,7243 23,0443 531,0393 23,2999

42,085 36 68,1988 26,1138 681,9291 0,5898

41,178 40 65,7634 24,5854 604,4438 2,8056

38,486 44 63,4151 24,9291 621,4585 19,0707

36,731 48 61,1506 24,4196 596,3149 37,4789

31,626 52 58,9669 27,3409 747,5255 126,0455

30,799 56 56,8612 26,0622 679,2405 145,2989

29,980 60 54,8308 24,8508 617,5606 165,7141

28,364 64 52,8728 24,5088 600,6811 209,9311

24,458 68 50,9847 26,5267 703,6681 338,3760

24,458 72 49,1641 24,7061 610,3920 338,3760

22,951 76 47,4085 24,4575 598,1690 396,0896

23,697 80 45,7156 22,0186 484,8173 366,9523

21,474 84 44,0831 22,6091 511,1712 457,0616

22,951 88 42,5089 19,5579 382,5121 396,0896

22,205 92 40,9910 18,7860 352,9120 426,3399


MEDIANA= 24,0834

112

0,000

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

80,000

90,000

100,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



113

Metodología aplicada para Quevedo en Quevedo (H347)

Anexo 15. Precipitación ponderada por medio de Polígonos de Thiessen para Quevedo

MESES Año 1991 Año 2005 Año 2006 Año 2008 Año 2010

Prec. (mm) Prec. (mm) Prec. (mm) Prec. (mm) Prec. (mm)

ENERO 142,998 70,777 177,570 652,034 338,068

FEBRERO 322,704 123,106 433,906 647,462 520,963

MARZO 244,859 155,036 447,252 522,295 379,604

ABRIL 120,631 166,111 328,165 483,807 582,404

MAYO 72,767 10,195 80,030 183,965 216,607

JUNIO 28,725 16,913 93,912 77,896 66,966

JULIO 11,263 10,372 9,489 61,387 111,198

AGOSTO 10,239 9,026 40,180 94,383 33,497

SEPTIEMBRE 11,538 27,407 15,698 58,843 47,234

OCTUBRE 26,327 41,293 32,493 80,398 35,638

NOVIEMBRE 29,290 45,384 130,822 50,082 72,966

DICIEMBRE 152,359 109,043 126,958 88,488 348,617

Anexo 16. Determinación del umbral para la estación Quevedo






2010 Mayo 216,61 mm/mes


114

Anexo 17. Muestra de umbrales para la estación Quevedo

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

350,0000

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 1991

Año 1991

0,000

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,000

160,000

180,000-200,000

0,000

200,000

400,000

600,000

800,000

1.000,000

1.200,000

1.400,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2005

Año 2005

115

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

350,000

400,000

450,000

500,0000,000

500,000

1000,000

1500,000

2000,000

2500,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2006

Año 2006

0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,0000

500

1000

1500

2000

2500

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2008

Año 2008

116

0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000-200

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2010

Año 2010

117

Anexo 18. Cálculo de la constante de recesión (K) para Quevedo

Bloque días N de flujo

Caudal

inicial (Qo)

(m3/s)

LOG(Qo) Varianza Promedio U*yiu (ni³-ni) 0.5*(ni)(ni

+1)

0.5*(ni)(ni


BL

OQ

UE

1 (1

991

)

136 1 211,279 2,325

0,10732 1,716

2,325

1727880 7260 12457,435

-

1113,048

6

-0,0081 0,98153

137 2 201,013 2,303 4,606

138 3 223,544 2,349 7,048

139 4 238,314 2,377 9,509

140 5 213,875 2,330 11,651

141 6 199,743 2,300 13,803

142 7 228,354 2,359 16,510

143 8 278,959 2,446 19,564

144 9 237,127 2,375 21,375

145 10 208,694 2,320 23,195

146 11 199,743 2,300 25,305

147 12 199,743 2,300 27,606

148 13 188,452 2,275 29,578

149 14 184,743 2,267 31,732

BL

OQ

UE

2 (2

005

)

136 1 117,980 2,072

0,15220 1,314

2,072

1727880 7260 9542,635

-

1278,130

7

137 2 115,951 2,064 4,129

138 3 114,940 2,060 6,181

139 4 106,034 2,025 8,102

140 5 105,061 2,021 10,107

141 6 105,061 2,021 12,129

142 7 97,442 1,989 13,921

143 8 93,721 1,972 15,775

144 9 83,822 1,923 17,310

145 10 80,321 1,905 19,048

146 11 78,603 1,895 20,850

118

147 12 76,900 1,886 22,631

148 13 71,073 1,852 24,072

149 14 67,821 1,831 25,639

BL

OQ

UE

3 (2

006

)

136 1 174,746 2,242

0,04427 1,729

2,242

1727880 7260 12550,367 -824,8199

137 2 157,045 2,196 4,392

138 3 151,340 2,180 6,540

139 4 143,493 2,157 8,627

140 5 138,007 2,140 10,700

141 6 141,300 2,150 12,901

142 7 146,830 2,167 15,168

143 8 138,007 2,140 17,119

144 9 131,539 2,119 19,071

145 10 125,205 2,098 20,976

146 11 116,969 2,068 22,749

147 12 108,002 2,033 24,401

148 13 98,392 1,993 25,908

149 14 92,795 1,968 27,545

BL

OQ

UE

4 (2

008

)

167 1 123,210 2,091

0,01116 1,852

2,091

1727880 7260 13443,827 -431,0157

168 2 123,210 2,091 4,181

169 3 125,290 2,098 6,294

170 4 122,180 2,087 8,348

171 5 121,150 2,083 10,417

172 6 119,100 2,076 12,455

173 7 115,070 2,061 14,427

174 8 111,110 2,046 16,366

175 9 108,180 2,034 18,307

176 10 103,400 2,015 20,145

177 11 98,730 1,994 21,939

178 12 95,070 1,978 23,737

119

179 13 92,380 1,966 25,553

BL

OQ

UE

5 (2

010

)

167 1 18,545 1,268

0,05426 1,294

1,268

26970 465 601,796 28,5454

168 2 18,545 1,268 2,536

169 3 18,545 1,268 3,805

170 4 18,545 1,268 5,073

171 5 18,545 1,268 6,341

172 6 18,545 1,268 7,609

173 7 18,545 1,268 8,878

174 8 18,545 1,268 10,146

175 9 18,545 1,268 11,414

176 10 15,720 1,196 11,965

177 11 12,896 1,110 12,215

178 12 12,896 1,110 13,325

179 13 12,896 1,110 14,436

180 14 12,896 1,110 15,546

BL

OQ

UE

6 (2

010

)

197 1 70,922 1,851

0,47395 0,542

1,851

728910 4095 2220,372

-

1554,570

5

198 2 43,408 1,638 3,275

199 3 37,405 1,573 4,719

200 4 76,237 1,882 7,529

201 5 115,070 2,061 10,305

202 6 78,680 1,896 11,375

203 7 64,046 1,806 12,645

204 8 49,411 1,694 13,551

205 9 49,411 1,694 15,244

206 10 37,405 1,573 15,729

207 11 37,405 1,573 17,302

208 12 37,405 1,573 18,875

209 13 27,121 1,433 18,633

210 14 21,908 1,341 18,768

120

Anexo 19. Validación del método para Quevedo en Quevedo

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV-PROM

Q OBSERV)²

1993 96,342 0,9815

93,251

1,9838

1 94,5626 1,3116 1,7203 2508,9956

75,424 4 89,4193 13,9953 195,8670 1040,8931

71,588 8 82,9939 11,4059 130,0955 808,0872

69,717 12 77,0303 7,3133 53,4848 705,2145

59,656 16 71,4952 11,8392 140,1676 272,0809

50,950 20 66,3579 15,4079 237,4028 60,6666

46,758 24 61,5897 14,8317 219,9784 12,9375

40,301 28 57,1641 16,8631 284,3636 8,1803

39,506 32 53,0565 13,5505 183,6161 13,3599

34,132 36 49,2441 15,1121 228,3748 81,5251

34,887 40 45,7056 10,8186 117,0419 68,4611

34,887 44 42,4214 7,5344 56,7668 68,4611

30,450 48 39,3731 8,9231 79,6225 161,5727

32,643 52 36,5439 3,9009 15,2174 110,6310

31,174 56 33,9180 2,7440 7,5298 143,6912

28,300 60 31,4808 3,1808 10,1177 220,8530

31,174 64 29,2187 -1,9553 3,8230 143,6912

31,174 68 27,1192 -4,0548 16,4414 143,6912

41,085 72 25,1705 -15,9145 253,2705 4,3103

32,643 76 23,3619 -9,2811 86,1393 110,6310

27,598 80 21,6832 -5,9148 34,9851 242,2109

25,515 84 20,1251 -5,3899 29,0508 311,3857

41,880 88 18,6790 -23,2010 538,2861 1,6413

31,174 92 17,3368 -13,8372 191,4679 143,6912


MEDIANA= 5,6071

121

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV-PROM

Q OBSERV)²

1998 200,271 0,9815

190,929

2,3016

1 196,5721 5,6431 31,8447 9164,8472

154,583 4 185,8803 31,2973 979,5229 3526,8405

141,294 8 172,5237 31,2297 975,2952 2125,0448

141,294 12 160,1269 18,8329 354,6764 2125,0448

135,356 16 148,6208 13,2648 175,9544 1612,8423

134,380 20 137,9415 3,5615 12,6842 1535,4022

135,363 24 128,0296 -7,3334 53,7792 1613,4046

127,632 28 118,8299 -8,8021 77,4774 1052,1076

127,632 32 110,2912 -17,3408 300,7020 1052,1076

113,743 36 102,3662 -11,3768 129,4326 343,9989

89,894 40 95,0105 5,1165 26,1789 28,1090

0,000

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

80,000

90,000

100,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



122

88,294 44 88,1835 -0,1105 0,0122 47,6347

100,627 48 81,8469 -18,7801 352,6904 29,4980

89,894 52 75,9658 -13,9282 193,9960 28,1090

73,066 56 70,5072 -2,5588 6,5477 489,7277

61,226 60 65,4408 4,2148 17,7645 1153,9467

55,997 64 60,7385 4,7415 22,4817 1536,5453

52,850 68 56,3741 3,5241 12,4190 1793,1661

49,787 72 52,3232 2,5362 6,4326 2061,9584

44,502 76 48,5635 4,0615 16,4959 2569,8605

46,230 80 45,0739 -1,1561 1,3365 2397,6488

45,073 84 41,8351 -3,2379 10,4840 2512,2942

43,366 88 38,8290 -4,5370 20,5844 2686,3273

41,687 91 36,7170 -4,9700 24,7005 2863,1908


MEDIANA= 1,2129

123

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV-PROM

Q OBSERV)²

2000 43,930 0,9815

42,802

1,6428

1 43,1186 0,3166 0,1003 561,9231

37,372 4 40,7734 3,4014 11,5693 333,9726

35,301 8 37,8436 2,5426 6,4646 262,5669

31,329 12 35,1243 3,7953 14,4041 149,6198

27,137 16 32,6004 5,4634 29,8485 64,6403

25,803 20 30,2578 4,4548 19,8457 44,9693

22,821 24 28,0836 5,2626 27,6954 13,8676

20,797 28 26,0657 5,2687 27,7588 2,8897

19,245 32 24,1927 4,9477 24,4796 0,0219

17,751 36 22,4543 4,7033 22,1210 1,8119

17,751 40 20,8408 3,0898 9,5470 1,8119

18,491 44 19,3433 0,8523 0,7264 0,3673

17,026 48 17,9534 0,9274 0,8600 4,2894

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS


CAUDAL FINAL OBSERVADO…

124

16,316 52 16,6633 0,3473 0,1206 7,7344

15,620 56 15,4659 -0,1541 0,0237 12,0901

14,939 60 14,3546 -0,5844 0,3415 17,2897

13,621 64 13,3232 -0,2978 0,0887 29,9875

11,762 68 12,3658 0,6038 0,3646 53,8034

10,022 72 11,4772 1,4552 2,1178 82,3571

8,424 76 10,6525 2,2285 4,9664 113,9147

7,921 80 9,8871 1,9661 3,8655 124,9048

9,475 84 9,1766 -0,2984 0,0890 92,5845

8,683 88 8,5172 -0,1658 0,0275 108,4531

7,921 92 7,9052 -0,0158 0,0002 124,9048


MEDIANA= 1,7107

0,000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

40,000

45,000

50,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



125

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV-PROM

Q OBSERV)²

2007 200,200 0,9815

188,370

2,3015

1 196,5024 8,1324 66,1363 11123,2178

183,240 4 185,8144 2,5744 6,6277 10067,4467

173,210 8 172,4626 -0,7474 0,5587 8155,2940

141,500 12 160,0701 18,5701 344,8481 3433,5693

117,080 16 148,5681 31,4881 991,5000 1168,0445

105,300 20 137,8926 32,5926 1062,2767 501,6107

94,170 24 127,9842 33,8142 1143,3987 126,9378

82,010 28 118,7877 36,7777 1352,6028 0,7980

73,050 32 110,2521 37,2021 1383,9991 97,0882

70,700 36 102,3299 31,6299 1000,4482 148,9213

70,700 40 94,9768 24,2768 589,3654 148,9213

68,390 44 88,1522 19,7622 390,5443 210,6368

66,120 48 81,8179 15,6979 246,4251 281,6803

63,900 52 75,9388 12,0388 144,9333 361,1267

61,710 56 70,4822 8,7722 76,9509 449,1574

58,850 60 65,4176 6,5676 43,1334 578,5628

54,030 64 60,7170 6,6870 44,7153 833,6694

49,410 68 56,3541 6,9441 48,2202 1121,8034

49,410 72 52,3047 2,8947 8,3793 1121,8034

48,130 76 48,5463 0,4163 0,1733 1209,1847

44,400 80 45,0580 0,6580 0,4329 1482,5067

42,000 84 41,8203 -0,1797 0,0323 1673,0827

42,000 88 38,8152 -3,1848 10,1427 1673,0827

42,000 92 36,0261 -5,9739 35,6872 1673,0827


MEDIANA= 8,4523

126

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



127

Metodología aplicada para San Pablo en Palmar (H371)

Anexo 20. Precipitación promediada entre M388 y M468 para San Pablo

Meses

Año 91 Año 93 Año 95 Año 02 Año 04

Prec, (mm) Prec, (mm) Prec, (mm) Prec, (mm) Prec, (mm)

Enero 72,850 303,450 142,150 192,900 195,500

Febrero 77,850 832,300 155,000 479,250 293,950

Marzo 131,450 632,200 119,200 576,650 397,800

Abril 0,000 606,700 247,050 511,900 446,700

Mayo 0,000 233,300 140,700 193,850 150,150

Junio 0,000 38,900 113,950 16,800 32,050

Julio 4,950 23,650 46,500 16,750 12,850

Agosto 16,850 10,400 14,100 8,000 9,850

Septiembre 11,000 9,900 0,000 18,200 57,950

Octubre 18,200 48,700 12,600 55,850 39,500

Noviembre 17,750 58,950 3,200 47,550 25,900

Diciembre 107,000 179,000 100,650 120,150 85,650

Anexo 21. Determinación del umbral para la estación San Pablo








128

Anexo 22. Muestra de umbrales para la estación San Pablo

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,0000,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

350,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 1995

Año 1995

0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,0000

50

100

150

200

250

300

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2002

Año 2002

129

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

350,000

400,000

450,000

500,000-50,000

0,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 2004

Año 2004

0,000

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,0000,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

350,000

400,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 1991

Año 1991

130

0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000

900,0000,000

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

0 50 100 150 200 250 300 350

mes

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

cau

dal

(m

3/s

)

dias del año 1993

Año 1993

131

Anexo 23. Cálculo de la constante de recesión (K) para San Pablo


Bloque días N de flujo

Caudal

inicial (Qo)

(m3/s)

LOG(Qo) Varianza Promedio U*yiu (ni³-ni) 0.5*(ni)(

ni+1)

0.5*(ni)(ni


BL

OQ

UE

1 (1

991

)

197 1 10,966 1,040

0,07717 0,549

1,040

1727880 7260 3985,129

-

1134,160

1

-0,0074 0,98301

198 2 10,966 1,040 2,080

199 3 9,126 0,960 2,881

200 4 9,126 0,960 3,841

201 5 9,126 0,960 4,801

202 6 9,126 0,960 5,762

203 7 9,126 0,960 6,722

204 8 7,589 0,880 7,041

205 9 7,589 0,880 7,921

206 10 7,589 0,880 8,802

207 11 7,262 0,861 9,472

208 12 7,262 0,861 10,333

209 13 6,627 0,821 10,677

210 14 6,627 0,821 11,498

BL

OQ

UE

2 (1

993

)

197 1 20,944 1,321

0,06004 0,828

1,321

1727880 7260 6012,594 -975,4276

198 2 20,693 1,316 2,632

199 3 19,700 1,294 3,883

200 4 18,970 1,278 5,112

201 5 18,490 1,267 6,335

202 6 18,730 1,273 7,635

203 7 23,003 1,362 9,532

204 8 18,490 1,267 10,136

205 9 17,780 1,250 11,249

206 10 17,546 1,244 12,442

132

207 11 17,313 1,238 13,622

208 12 17,082 1,233 14,791

209 13 16,396 1,215 15,792

210 14 15,723 1,197 16,751

BL

OQ

UE

3 (1

995

)

228 1 5,716 0,757

0,05441 0,529

0,757

1727880 7260 3840,719 -724,2991

229 2 5,569 0,746 1,492

230 3 5,569 0,746 2,237

231 4 5,569 0,746 2,983

232 5 5,569 0,746 3,729

233 6 5,865 0,768 4,609

234 7 5,865 0,768 5,378

235 8 5,424 0,734 5,875

236 9 5,424 0,734 6,609

237 10 5,424 0,734 7,343

238 11 5,424 0,734 8,078

239 12 5,280 0,723 8,672

240 13 5,280 0,723 9,394

241 14 5,280 0,723 10,117

BL

OQ

UE

4 (2

002

)

167 1 27,142 1,434

0,09929 0,824

1,434

1727880 7260 5982,106

-

1136,792

0

168 2 25,338 1,404 2,808

169 3 24,119 1,382 4,147

170 4 23,453 1,370 5,481

171 5 22,665 1,355 6,777

172 6 21,121 1,325 7,948

173 7 20,617 1,314 9,200

174 8 21,121 1,325 10,598

175 9 21,631 1,335 12,016

176 10 20,118 1,304 13,036

177 11 19,256 1,285 14,130

133

178 12 19,013 1,279 15,349

179 13 18,892 1,276 16,592

180 14 18,413 1,265 17,712

BL

OQ

UE

5 (2

004

)

167 1 28,419 1,454

0,15550 0,652

1,454

1727880 7260 4730,606

-

1388,277

6

168 2 27,848 1,445 2,890

169 3 27,565 1,440 4,321

170 4 26,441 1,422 5,689

171 5 24,388 1,387 6,936

172 6 19,389 1,288 7,725

173 7 18,053 1,257 8,796

174 8 16,196 1,209 9,675

175 9 15,970 1,203 10,830

176 10 15,633 1,194 11,940

177 11 14,749 1,169 12,856

178 12 14,316 1,156 13,870

179 13 13,887 1,143 14,854

180 14 13,994 1,146 16,043

134

Anexo 24. Validación del método para San Pablo en Palmar

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV-PROM

Q OBSERV)²

1990 29,979 0,9830

28,808

1,4768

1 29,4691 0,6614 0,4374 273,4346

26,528 4 27,9922 1,4638 2,1426 203,2481

24,333 8 26,1374 1,8049 3,2575 145,4594

17,082 12 24,4056 7,3234 53,6319 23,1386

15,280 16 22,7885 7,5080 56,3696 9,0514

14,627 20 21,2785 6,6513 44,2392 5,5475

16,624 24 19,8686 3,2449 10,5296 18,9374

15,946 28 18,5521 2,6061 6,7918 13,4986

14,627 32 17,3228 2,6956 7,2662 5,5475

14,199 36 16,1750 1,9765 3,9064 3,7118

8,774 40 15,1033 6,3289 40,0553 12,2332

10,776 44 14,1025 3,3265 11,0657 2,2378

10,029 48 13,1681 3,1394 9,8561 5,0323

9,483 52 12,2956 2,8128 7,9121 7,7797

8,774 56 11,4809 2,7065 7,3253 12,2332

8,258 60 10,7201 2,4624 6,0635 16,1139

7,920 64 10,0098 2,0895 4,3660 18,9366

6,942 68 9,3466 2,4047 5,7827 28,4098

6,472 72 8,7273 2,2556 5,0878 33,6433

6,472 76 8,1490 1,6773 2,8135 33,6433

5,865 80 7,6090 1,7445 3,0433 41,0547

5,569 84 7,1049 1,5354 2,3574 44,9227

5,569 88 6,6341 1,0646 1,1334 44,9227

5,569 92 6,1945 0,6250 0,3907 44,9227


MEDIANA= 2,4336

135

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV-PROM

Q OBSERV)²

1992 32,077 0,9830

32,077

1,5062

1 31,5320 -0,5451 0,2971 247,1718

30,572 4 29,9517 -0,6201 0,3845 202,1039

29,099 8 27,9671 -1,1315 1,2802 162,3879

29,099 12 26,1140 -2,9846 8,9077 162,3879

27,090 16 24,3837 -2,7068 7,3269 115,2418

27,090 20 22,7680 -4,3225 18,6838 115,2418

21,963 24 21,2594 -0,7034 0,4948 31,4431

19,212 28 19,8507 0,6385 0,4076 8,1617

16,396 32 18,5354 2,1390 4,5754 0,0017

16,171 36 17,3073 1,1368 1,2922 0,0342

16,171 40 16,1605 -0,0100 0,0001 0,0342

11,939 44 15,0897 3,1511 9,9297 19,5085

0,000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90Q

fin

alDIAS



136

11,351 48 14,0899 2,7388 7,5010 25,0434

10,966 52 13,1563 2,1900 4,7959 29,0424

10,966 56 12,2845 1,3182 1,7377 29,0424

10,029 60 11,4706 1,4419 2,0791 40,0278

9,845 64 10,7105 0,8652 0,7486 42,3817

9,663 68 10,0008 0,3375 0,1139 44,7842

9,126 72 9,3382 0,2124 0,0451 52,2681

9,126 76 8,7194 -0,4063 0,1651 52,2681

8,949 80 8,1417 -0,8077 0,6523 54,8498

8,601 84 7,6022 -0,9985 0,9970 60,1350

8,601 88 7,0985 -1,5022 2,2567 60,1350

8,429 92 6,6281 -1,8004 3,2414 62,8354

PROMEDIO= 16,355 PROMEDIO= -0,0987 77,9141 1616,5316

MEDIANA= -0,2082

0,000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



137

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV-PROM

Q OBSERV)²

2006 16,396 0,9830

17,313

1,2147

1 16,1178 -1,1957 1,4297 155,9145

11,158 4 15,3100 4,1520 17,2390 40,0825

8,949 8 14,2955 5,3462 28,5819 16,9944

7,754 12 13,3483 5,5946 31,2995 8,5662

8,774 16 12,4639 3,6895 13,6126 15,5821

7,262 20 11,6380 4,3756 19,1461 5,9315

5,569 24 10,8669 5,2974 28,0621 0,5514

4,857 28 10,1468 5,2900 27,9844 0,0009

4,312 32 9,4745 5,1622 26,6478 0,2648

4,719 36 8,8467 4,1282 17,0418 0,0117

3,791 40 8,2605 4,4697 19,9784 1,0735

3,919 44 7,7132 3,7941 14,3956 0,8242

2,041 48 7,2021 5,1615 26,6413 7,7636

4,996 52 6,7249 1,7284 2,9874 0,0288

3,052 56 6,2793 3,2276 10,4176 3,1515

1,241 60 5,8632 4,6224 21,3668 12,8601

2,255 64 5,4747 3,2196 10,3660 6,6141

2,817 68 5,1120 2,2951 5,2677 4,0404

0,876 72 4,7733 3,8972 15,1882 15,6092

0,703 76 4,4570 3,7545 14,0962 17,0108

0,789 80 4,1617 3,3731 11,3780 16,3084

0,703 84 3,8859 3,1834 10,1341 17,0108

0,294 88 3,6284 3,3340 11,1159 20,5438

-0,077 92 3,3880 3,4648 12,0047 24,0460


MEDIANA= 3,8457

138

AÑO

CAUDAL

INCIAL (Qo)

(m3/s)

CONSTANTE DE

RECESION (K)

CAUDAL FINAL


TIEMPO (T)

(DIAS)

CAUDAL FINAL


(Q OBSERV-PROM

Q OBSERV)²

2007 40,010 0,9830

36,280

1,6022

1 39,3301 3,0501 9,3031 787,8360

23,189 4 37,3589 14,1699 200,7871 224,3230

22,099 8 34,8835 12,7845 163,4443 192,8603

14,101 12 32,5721 18,4711 341,1833 34,6852

12,738 16 30,4139 17,6759 312,4381 20,4884

15,319 20 28,3987 13,0797 171,0783 50,5154

8,826 24 26,5170 17,6910 312,9712 0,3775

7,220 28 24,7600 17,5400 307,6508 0,9832

6,589 32 23,1194 16,5304 273,2534 2,6328

7,880 36 21,5875 13,7075 187,8952 0,1099

7,383 40 20,1571 12,7741 163,1777 0,6866

4,035 44 18,8215 14,7865 218,6403 17,4438

-2,000

0,000

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

16,000

18,000

20,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90Q

fin

alDIAS



139

5,825 48 17,5744 11,7494 138,0479 5,6958

4,163 52 16,4099 12,2469 149,9866 16,3910

2,796 56 15,3226 12,5266 156,9152 29,3285

5,532 60 14,3073 8,7753 77,0060 7,1802

2,962 64 13,3593 10,3973 108,1039 27,5581

2,076 68 12,4741 10,3981 108,1208 37,6454

1,934 72 11,6476 9,7136 94,3536 39,4081

1,707 76 10,8758 9,1688 84,0671 42,3096

1,706 80 10,1552 8,4492 71,3886 42,3226

1,209 84 9,4823 8,2733 68,4474 49,0362

0,787 88 8,8540 8,0670 65,0765 55,1244

0,722 92 8,2673 7,5453 56,9321 56,0939


MEDIANA= 12,3867

0,000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

40,000

45,000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Q f

inal

DIAS



140

Anexo 25. Diagrama de flujo metodológico para delimitar las subcuencas hidrográficas

INICIODescarga del modelo digital de

elevación (DEM) del eath explorer del USGS y la NASA

Ingreso del DEM a un entorno de Sistema de Información Geográfica

(SIG)

Aplicación de algoritmos necesarios

para corrección del sistema de proyección y

coordenadas

Relleno de vacíos en el DEM

Delimitación de cuencas con algoritmos para

cálculo de estimación de área aguas arriba de

un punto

Generación de cursos de agua con números de orden método de

Strahler

Adición de información de referencia como

zonas urbanas, límite político

FIN

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