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Dirección General de Recursos Hídricos (DGRH)
Secretaría de Recursos Naturales y Ambiente (SERNA)
Universidad Nacional Autónoma de Honduras (UNAH)
Evaluación del Recurso Hídrico en su
Régimen Natural, Honduras, C.A.
Bitácora
Abril, 2014
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural 2013
Contenido
Presentación ......................................................................................................................... 3
Resumen de actividades ........................................................................................................ 4
Fichas metodológicas ............................................................................................................ 5
Apéndices ........................................................................................................................... 35
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural 2013
Presentación
El presente documento busca presentar de
forma precisa las acciones metodológicas y
operativas que contribuyeron al desarrollo
de la Evaluación de los Recursos Hídricos
desarrollado por el Instituto de Ciencias de la
Tierra (IHCIT) de la Universidad Nacional
Autónoma de Honduras (UNAH), con el
apoyo de las distintas instituciones
gubernamentales generadoras de la
información meteorológica del país.
Identificando, documentando, transfiriendo
las lecciones aprendidas y las experiencias
claves de este estudio, para poder ser
replicado en un futuro por la Secretaría de
Recursos Naturales y Ambiente del país.
Es importante destacar, que sin el apoyo de
las instituciones generadoras de información
meteorológica –Servicio Meteorológico
Nacional (SMN), Dirección General de
Recursos Hídricos (DGRH) de la SERNA,
Empresa Nacional de Energía Eléctrica (ENEE)
y Servicio Autónomo Nacional de Acueductos
y Alcantarillado (SANAA)-, quienes no solo
mostraron interés en proporcionar los
registros de las estaciones, sino también
apoyaron en discusiones metodológicas y
validación de los resultados, el estudio no
estaría completo.
Igualmente se destaca la colaboración
prestada por estudiantes de las carreras de
Ingeniería Civil, Física y Biología en el
desarrollo de la recolección de información,
procesamiento estadístico y desarrollo de
base de datos.
El proceso metodológico es presentado
mediante fichas metodológicas diseñadas
para recopilar los aspectos importantes de
cada actividad desarrollada para el estudio.
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Resumen de actividades
El Proyecto Evaluación del Recuso Hídrico en Régimen Natural se desarrolló mediante las siguientes
actividades, presentadas de acuerdo al orden de ejecución:
Actividades:
1.1 Validación de límites de cuencas mayores y subcuencas de Honduras
1.2 Actualización de base de datos meteorológicas
1.2.1 Recopilación de información
1.2.2 Estandarización de la información
1.2.3 Análisis del régimen de lluvia
1.2.4 Análisis de calidad de datos
1.2.5 Rellenado de datos
1.2.6 Análisis de calidad de la base de datos rellenadas
1.3 Revisión bibliográfica
1.3.1 Información de suelos
1.3.2 Información de geología e hidrogeológica
1.4 Análisis espacial de la precipitación
1.5 Análisis espacial de la temperatura
1.6 Análisis de la evapotranspiración potencial
1.6.1 Estimación de la evapotranspiración potencial
1.6.2 Análisis espacial de la evapotranspiración potencial
1.7 Análisis de infiltración teórica y potencial
1.7.1 Coeficiente de Infiltración
1.7.2 Capacidad de Campo
1.7.3 Infiltración
1.8 Balance Climático
1.8.1 Balance climático mensual
1.8.2 Balance climático anual
1.9 Recarga a los acuíferos
1.10 Reuniones de validación
1.11 Elaboración documento final
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Fichas metodológicas
No. de actividad:
1.1 No. de sub-actividad:
Período: 2012
Nombre de Actividad:
Validación de límites de cuencas mayores y subcuencas de Honduras
Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Generar cartografía digital de las cuencas principales y sub-cuencas a nivel nacional.
Descripción de la
actividad:
Debido a que a nivel nacional no contamos con un modelo digital de elevaciones preciso que permita automatizar la generación de las subcuencas, se decidió trabajar el producto directamente sobre las hojas cartográficas disponibles a través del Instituto Geográfico Nacional (IGN), las cuales han sido generadas a una escala de 1:50,000. Para éste proceso fue necesario corregir la georeferenciación de los distintos grupos de hojas cartográficas disponibles, utilizando como sistema de coordenadas el WGS-84, de manera de minimizar el sesgo en cuanto a la localización espacial. Fue necesario realizar un trabajo exhaustivo de corregir la ubicación y nomenclatura de la totalidad de la red hidrológica principal del país, de manera que los mismos tuvieran una localización precisa conforme a las hojas cartográficas y su nomenclatura obedeciera a los nombres oficiales que el IGN reconoce en sus hojas cartográficas. Con las hojas cartográficas corregidas en su posición y la red hidrológica mejorada, se procedió a digitalizar cada una de las subcuencas que conforman el sistema de cuencas mayores del país,tomando como referencia la propuesta de nombres que CEDEX sugiere (encargado de realizar el primer balance hídrico nacional en el año 2008), quienes tomaron a su vez como referencia la propuesta de subcuencas nacional que PRONADERS había realizado en su momento. Evidentemente se encontraron algunas inconsistencias que tuvieron que afinarse en cuanto a la localización de los límites parte aguas, como en la nomenclatura de cada subcuenca; las cuales en algunos casos estaban mal nombradas acorde al río que la conforma. Se tomo como criterio básico que cada subcuenca debería formarse a través de un río principal que fuera ramal de alimentación del río principal de la cuenca o que fuera a desembocar directamente al mar. Para el caso de las subcuencas fronterizas, las mismas sólo se han delimitadas hasta completar donde concierne al territorio nacional. Otro criterio que se consideró es que para el caso de los ríos de cuencas mayores se segregó en parte Alta, Media y Baja, de manera de poder diferenciar mejor los espacio de drenaje. Los grupos de Esteros o ríos cortos, se agruparon de manera de dar un resultado más acorde a las primeras propuestas nacionales, y así evitar el exceso de segregaciones que vendría a tener un producto más detallado pero más confuso y difícilmente apreciable a la escala nacional. En el producto final se puede apreciar las distintas subcuencas que conforman el sistema
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nacional de cuencas mayores, ahora con un nivel de precisión y localización mayor que cualquier otro producto generado. El resultado será un instrumento de apoyo para las distintas actividades de gestión hídrica y manejo de cuencas que se realizan en el país. Por otra parte también se muestra el resultado de la segregación a nivel de subcuencas que se ha obtenido.
Métodos y/o herramientas
Programa ArcGis 10.
Problemas encontrados:
Unificar criterios para la delimitación de sub-cuencas.
Soluciones encontradas:
Mediante discusiones con expertos se analizó y unificó criterios de delimitación.
Resultado:
Dos (2) mapas de cuencas principales y subcuencas.
Mapa de cuencas principales Mapa de sub-cuencas
Apéndice: 1.1 Tablas y mapas de cuencas y subcuencas
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No. de actividad:
1.2 No. de sub-actividad:
1.2.1 Período: 2012
Nombre de Actividad:
Recopilación, análisis y procesamiento de la información para la cartografía de la red de estaciones hidrometeorológicas de Honduras
Responsable: Personal IHCIT
Objetivo de la
actividad:
Recopilar el inventario de las estaciones meteorológicas de la Secretaría de Recursos Naturales y Ambiente (SERNA), la Empresa Nacional de Energía Eléctrica (ENEE), el Servicio Autónomo Nacional de Acueductos y Alcantarillados (SANAA), y el Servicio Meteorológico Nacional (SMN)
Descripción de la
actividad:
Se realizaron contactos con las instituciones que poseen estaciones en la red de estaciones meteorológicas del país. Obteniendo los inventarios de la información de los parámetros climáticos que serían analizados para la continuación del proyecto.
Métodos y/o herramientas
Mediante reuniones y entrevistas con personal de las instituciones.
Problemas encontrados:
Existió un retraso, debido a la respuesta parsimoniosa de algunas instituciones a la solicitud de la información.
Soluciones encontradas:
Recomendación: De esta actividad se manifiesta la necesidad de tener una institución regidora que maneje, analice, actualice y haga proyecciones espaciales y temporales de toda la información como proyecto de país y no para cumplir objetivos específicos de cada institución.
Resultado:
Un (1) informe de la actividad realizada. Un (1) mapa de localización de estaciones y una (1) base de datos con el inventario de datos de las instituciones.
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Mapa localización estaciones
Apéndice: 1.2.1a Ejemplo registro recopilado (DGRH-SERNA) 1.2.1b Informe
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No. de actividad:
1.2 No. de sub-actividad:
1.2.2 Período: 2012
Nombre de Actividad:
Estandarización de la información
Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Generar un registro de datos homologado para todas las instituciones involucrada.
Descripción de la
actividad:
Los inventarios de las instituciones presentaban los parámetros climáticos de cada estación meteorológica del país, información de localización espacial y pertenencia a una determinada cuenca o división política. Los parámetros medidos en cada estación variaban según el tipo de estación, incluyendo al menos uno de los siguientes parámetros: Precipitación mensual Días al mes con precipitación Temperatura media mensual Temperatura máxima mensual Temperatura mínima mensual Velocidad media del viento Recorrido total del viento por mes Evaporación Punto de rocío Humedad Relativa Evaporación Nubosidad La mayoría de los archivos fueron recibidos en formato de texto separado por comas o tabulaciones y fueron convertidos a formato de Excel para facilitar su manipulación y análisis. Se generó una tabla modelo por parámetro con la cual se homogeneizaron las series de datos. Todas las tablas pertenecientes a una misma estación fueron agrupadas en un solo libro de Excel con el nombre de la estación. En estas tablas se especificó la siguiente información con respecto a la estación analizada: • Nombre de la estación • Código nacional • Institución que la opera • Coordenadas geográficas y en proyección UTM • Elevación (msnm) • Tipo de estación • Cuenca donde se ubica la estación • Departamento donde está instalada la estación
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El análisis estadístico de primer orden de los datos mensuales y anuales consistió en determinar: - Total: sumatoria de todos los valores de un mismo mes para los años analizados. - N: Recuento de los datos presentes en una serie mensual a lo largo del tiempo. - Máximo: Valor máximo de la lista de valores de cada serie mensual. - Mínimo: Valor mínimo de la lista de valores de cada serie mensual. - Media o promedio: Media aritmética de los valores de una determinada serie mensual (media del total de los años medidos para cada uno de los meses). - Desviación estándar: media de distancias que tienen los datos mensuales respecto de su media aritmética. - Curtosis: Valor que indica la medida de concentración de frecuencias de los datos mensuales alrededor de la media y en la zona central de la distribución (asumiendo una distribución normal). - Sesgo: Estimador de la diferencia entre su esperanza matemática y el valor numérico del parámetro que estima. - Espacios en blanco: Celdas vacías que implica la ausencia de dato en la serie mensual analizada. - Se creó un código decolores (explicado en cada hoja de Excel) para la fácil identificación de los datos faltantes, los datos dudosos y las estimaciones estadísticas.
Métodos y/o herramientas
Programa Microsoft Excel
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Resultado:
Una (1) base de datos en formato Excel con el inventario de las instituciones.
Apéndice: 1.2.2 Tabla modelo para parámetros
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No. de actividad:
1.2 No. de sub-actividad:
1.2.3 Período: 2012
Nombre de Actividad:
Análisis del régimen de lluvia Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Analizar y validar las series temporales de la lluvia.
Descripción de la
actividad:
La distribución de la lluvia requiere validar la serie temporal que proporcionará el valor estadístico a utilizar en el análisis de la distribución espacial y temporal de la lluvia. Para efectos de este estudio es suficiente una resolución temporal a nivel mensual. Dentro de los datos recopilados existe una gran cantidad de estaciones que miden la lluvia, razón por la cual se decidió dividir su análisis en grupos lo más homogéneos posibles. Teniendo localizadas todas las estaciones se procedió a agruparlas siguiendo en primera instancia proximidad entre estaciones y topografía de la zona en que se encuentra, de esta manera se obtuvieron 34 grupos. Una vez agrupadas el siguiente paso consistió en verificar los regímenes climáticos de cada estación con el propósito de que cada estación representara las condiciones de precipitación en la zona donde se encuentran cada agrupación. Para esto se apoyo en la utilización del coeficiente de Angot, el cual se describe a continuación. Comparar la pluviosidad de dos a más estaciones no es cosa fácil a menos que sus medias no difieran mucho. Para conocer la relación entre regímenes de lluvia hay que aplicar el concepto de “coeficiente pluviométrico” (Angot, A., 1897). Esta relación resulta de dividir el número que expresa la lluvia media observada en un mes dado por la que se observaría si una suma anual hipotética de 1000 mm estuviese igualmente repartida a lo largo del año. Se obtuvieron gráficos para cada estación y se compararon en un mismo gráfico para determinar la similitud del régimen. Mismas que se encuentran en la base de datos proporcionada.
Métodos y/o herramientas
Programa Excel
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Resultado:
Grupos homogenizados.
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Apéndice: 1.2.3 Ejemplo Coeficiente de Angot
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No. de actividad:
1.2 No. de sub-actividad:
1.2.4 Período: 2012
Nombre de Actividad:
Análisis de calidad de datos Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Realizar un análisis de consistencia y confiabilidad de los datos de precipitación media de cada estación del país.
Descripción de la
actividad:
Para la evaluación de la precipitación media en el país, a nivel de cuenca y de región hidrográfica, se analizaron las estaciones pluviométricas y climatológicas existentes, a las cuales se les realizó un análisis de consistencia y de confiabilidad a través de la elaboración de las Curvas Doble Masa. Para el cálculo del Patrón de precipitaciones anuales (PPA) se tomó el promedio de los datos anuales de precipitación de varias estaciones, considerando características climáticas semejantes, ubicación y elevación. Se verificó la continuidad de datos para cada grupo a fin de distinguir los periodos comunes entre ellos y ver la mejor disponibilidad del dato y donde escasea. Y se desarrollaron diagramas de continuidad para cada grupo de estaciones con el propósito de conocer de entre las estaciones de cada grupo cual de todas las estaciones sería considerada como estación patrón (base) o referencia para contrastarla contra las demás, de manera de poder inferir a través de datos comunes con modelos de regresión y poder así rellenar donde hay datos faltantes.
Métodos y/o herramientas
A través de Excel
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Resultado:
Estaciones evaluadas de acuerdo a su continuidad.
Apéndice: 1.2.4 Ejemplo Curva Doble Masa
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No. de actividad:
1.2 No. de sub-actividad:
1.2.5 Período: 2012
Nombre de Actividad:
Rellenado de datos Responsable:
Objetivo de la actividad:
Rellenar series con datos faltantes.
Descripción de la
actividad:
Una vez identificados los grupos, los períodos de los datos faltantes y corregidos los datos dudosos de las estaciones donde se disponía información se procedió al relleno de los datos faltantes. Un análisis comparativo de diferentes metodologías fue realizado para determinar la mejor manera de rellenar los datos en el período de los años hidrológicos de 1975 al 2005 (30 años). Los métodos comparados fueron:
1. Co-Kriging, utilizando como variable secundaria la elevación. 2. Kriging ordinario 3. Red neuronal MLP con una configuración de capas 3-2-1 4. Correlación estocástica múltiple 5. Correlación simple
El procedimiento consistió en estimar los valores de los datos faltantes de una estación en base al resto de estaciones del mismo grupo. Con los valores estimados se procedió al cálculo de la media y la desviación típica de cada serie de datos completa de para la estación. Finalmente un análisis ANOVA fue realizado para determinar si existían diferencias significativas entre los valores medios obtenidos de cada serie de datos rellenados. Este análisis indicó que utilizar cualquiera de los métodos, no implicaba diferencias significativas en sus resultados. Sin embargo, el mejor resultado obtenido fue el de la modelación con Co-kriging, seguido de redes neuronales y posteriormente la metodología del programa Chac. Este es un programa desarrollada por el Centro de Estudios Hidrográficos del CEDEX con metodologías propias para el desarrollo de trabajos hidrológicos Tomando en consideración el escaso tiempo disponible, la automatización del procedimiento disminuyendo así cualquier error humano, la facilidad del uso de Chac y los buenos resultados presentados, se utilizó éste para el proceso de rellenado de datos de lluvia. Para el completado se utilizó correlación múltiple lineal estocástica, mediante el software CHAC, el cual utiliza el modelo CORMUL para la estimación de valores faltantes en las series mensuales. Este modelo completa las series meteorológicas mediante una estacionarización previa de los datos considerando la media y la desviación típica. Una vez estacionarizados, quedan los residuos a los que se les aplican ecuaciones de regresión bivariada, es decir, cada dato se completa con datos de otras estaciones con las que haya encontrado un aceptable coeficiente de correlación
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múltiple ponderado por el número de datos comunes entre las tres estaciones. Una vez estimado el residuo con la ecuación de regresión, se revierte la transformación según media y desviación típica. Los pasos a seguir para la aplicación de este modelo fueron los siguientes:
1) Poner las series de datos en el formato requerido completando una tabla como la que se muestra a continuación.
Formato para ingresar los datos de lluvia al programa Chac
2) Ya introducidos los datos se procede a completar los datos con el objetivo de tener al menos 30 años de información continua de cada una de las estaciones que a su vez cuenten como mínimo 15 años de información.
Modelo computacional CHAC
De esta forma las estaciones que lograron completarse se redujeron a 168 estaciones a nivel nacional.
3) Se verificó que las medias no varíen excesivamente con respecto a los datos antes de ser
completados. Después de esta verificación se vuelve al formato original elegido, completando las tablas con todos los valores nuevos calculados por el programa.
x y cod pcn año may jun jul ago sep oct nov dic ene feb mar abr anual493771 1704861 33048 pcn 1979-80 -100 -100 -100 -100 -100 -100 409.5 108.1 32.3 25.1 32.9 55.6 -100
493771 1704861 33048 pcn 1980-81 27.1 152.8 102.9 78.5 261.8 169.7 268.2 96 37.3 131.9 20.8 15.6 1362.6
493771 1704861 33048 pcn 1981-82 45.3 351.2 136 158.7 213.1 199.4 82.4 138.1 43.4 34.3 56 32.3 1490.2
493771 1704861 33048 pcn 1982-83 287.7 244.9 106.2 129.8 129.7 170.9 105.9 93.3 72.1 6.9 17.7 129.8 1494.9
493771 1704861 33048 pcn 1983-84 3.9 147.3 112 64.9 160.5 250.2 92.7 293.4 103.5 60 112.7 90 1491.1
493771 1704861 33048 pcn 1984-85 74.1 166.7 230.4 104.5 314.2 148.9 213.9 17.3 82 89.7 32.4 41.6 1515.7
493771 1704861 33048 pcn 1985-86 81.4 186.5 156.6 53 95 105.1 37.5 103.2 98.8 20.8 92.5 81.7 1112.1
493771 1704861 33048 pcn 1986-87 125.3 49.4 62.7 40.7 128.5 162.4 68.4 -100 66.6 9.2 97.9 -100 -100
493771 1704861 33048 pcn 1987-88 100.7 107.1 202 -100 125.1 218.6 107.1 64.4 87.1 48.9 76.7 15.3 -100
493771 1704861 33048 pcn 1988-89 101.1 141.9 175.9 241.2 235.1 275.1 44.3 -100 97.9 85.7 22.5 22.9 -100
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural 2013
16
Métodos y/o herramientas
Programa CHAC, desarrollado por el Centro de Estudios Hidrográficos del CEDEX
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Resultado:
Una (1) base de datos en formato Excel para series de datos rellenadas de las estaciones del inventario de las instituciones.
Apéndice:
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural 2013
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No. de actividad:
1.2 No. de sub-actividad:
1.2.6 Período: 2012
Nombre de Actividad:
Análisis de calidad de la base de datos rellenadas
Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Validar la base de datos rellenadas a través de pruebas estadísticas.
Descripción de la
actividad:
Finalmente las estaciones completadas debieron pasar por un filtro estadístico que consistió en dos pasos: • EL primer requerimiento es que las series de datos al ser analizadas se ajusten a una distribución normal por lo que se realizaron dos pruebas de normalidad: Xi cuadrado y kolmogorov donde si las series se ajustaban a una distribución se consideraban en el análisis siguiente. EL análisis de verificación tomó como base el ajuste normal de Kolmorogov. Así es como 6 estaciones no superaron las pruebas estadísticas por lo que el número final de estaciones para la generación de mapas de precipitación se redujo a 162 estaciones en todo el país. • El siguiente paso consistió en realizar una serie de pruebas estadísticas que describen tendencias y aleatoriedad, las pruebas se enumeran a continuación: o Mann-Kendall (test paramétrico de tendencias). o Spearman's Rho (test no paramétrico de tendencias). o Regresión Lineal (test paramétrico de tendencias). o Cusum (test no paramétrico para detectar saltos de medias). o Desviación Acumulada (test paramétrico para detectar saltos de medias). o Probabilidad de Worsley (test paramétrico para detectar saltos de medias). o Rank Sum (test no paramétrico para detectar diferencias en la mediana de dos periodos). o Test de Student (test paramétrico para detectar diferencias en la media de dos periodos). o Mediana cruzada (test no paramétrica de aleatoriedad). o Momento crucial (test no paramétrica de aleatoriedad). o Diferencias de rango (test no paramétrica de aleatoriedad). o Auto-correlación (test paramétrica de aleatoriedad).
Métodos y/o herramientas
Microsoft Excel, TREND de Toolkit
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural 2013
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Resultado:
Ciento sesenta y ocho (168) estaciones rellenadas estadísticamente analizadas.
Apéndice: 1.2.6 Pruebas estadísticas de calidad.
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural 2013
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No. de actividad:
1.3 No. de sub-actividad:
1.3.1 Período: Mayo 2013
Nombre de Actividad:
Información de suelos Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Recopilar la información de suelos existente en el país.
Descripción de la
actividad:
Se realizó una revisión bibliográfica de la información de suelos existente en el país. Se considera como información base los estudios de de Simmons y Castellanos (Clasificación de los Suelos de Honduras, 1:500.000, 1968). Y la caracterización del Manual de Referencia Hidrológico de Honduras. En relación con los usos de la tierra y la cobertura boscosa, se tomó los mapas generados por ESCNACIFOR en el 2009, los cuales pueden ser comparados con los mapas que generará el ICF en el 2014.
Métodos y/o herramientas
Revisión bibliográfica
Problemas encontrados:
Ninguno Soluciones encontradas:
Resultado:
Información adicional en la Evaluación de los Recursos Hídricos en su Régimen Natural
Mapa tipo de suelos Mapa usos del suelo
Apéndice:
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural 2013
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No. de actividad:
1.3 No. de sub-actividad:
1.3.2 Período: Mayo 2013
Nombre de Actividad:
Información de geología e hidrogeológica
Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Recopilar la información hidrogeológica existente en el país.
Descripción de la
actividad:
Se realizó una revisión bibliográfica para recabar la información hidrogeológica del país. Mas sin embargo no existe mucha información y que se encuentre actualizada, por lo cual se empleó la utilizada por CEDEX en el balance hídrico de 2002.
Métodos y/o herramientas
Revisión bibliográfica
Problemas encontrados:
Ninguno Soluciones encontradas:
Resultado:
Información adicional en la Evaluación de los Recursos Hídricos en su Régimen Natural.
Mapa geológico nacional Mapa de unidades hidrogeológicas
Apéndice:
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural 2013
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No. de actividad:
1.4 No. de sub-actividad:
Período: 2013
Nombre de Actividad:
Análisis espacial de la precipitación Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Realizar la interpolación espacial de los datos de precipitación de la base de dato.
Descripción de la
actividad:
Se inicio un ejercicio que implicó realizar diversos tipos de interpolación espacial, de manera de poder comparar los resultados y evaluar la mejor respuesta. Los datos base que se habrán de utilizar es un valor ampliamente validado por diversas pruebas estadísticas, por lo cual se espera poder completar un producto con datos anuales y mensuales. En el proceso se ha aplicado la herramienta GeoStatistical Analyst con la que el programa ArcGIS cuenta, misma permite aplicar diversos tipos de métodos de interpolación, entre los que se pueden nombrar: Métodos deterministicos como son:
Inverse Distance Weighting,
Global Polinomial Interpolation,
Local Polinomial Interpolation,
Radial Basis Functions. Métodos geoestadisticos:
Kriging,
CoKriging. Interpolación con barreras:
Kernel Smoothing,
Diffusion Kernel. El método que mejor respuesta presentó fue el Kriging en su variante CoKriging, este es un procedimiento de interpolación en estado avanzado que genera una superficie aproximadamente de un juego disperso de puntos con valores de Precipitación. A diferencia de otros métodos de interpolación espacial, el Kriging involucra una investigación interactiva del comportamiento espacial del fenómeno representado por los valores a interpolar antes de seleccionar el mejor método de cálculo para generar la superficie de producto. Kriging está basado en la teoría variable regionalizada, que supone que la diferencia espacial en el fenómeno representado por los valores de precipitación es estadísticamente homogénea en toda la superficie; es decir el mismo comportamiento de la variación puede ser observada
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural 2013
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en todas ubicaciones aparentemente. Esta hipótesis de la homogeneidad espacial es fundamental para la teoría variable regionalizada. Este proceso conlleva la selección del modelo que permita un valor correlativo que ayude a estimar valores más próximos a los representados por los sitios de muestreo. En tal sentido, se inicia un proceso de evaluación y escogencia de modelos en función de parámetros establecidos a través del modelo y que se reflejan en el Valor Cuadrado Medio del Error, el cual es una medida de estimación entre valores estimados y los reales a través de los resultados obtenidos a través de la aplicación de los diferentes modelos propuestos. El anterior procedimiento aplicado sobre el parámetro correspondiente al Promedio anual considerado, relaciona el modelo Co-Kriging, como el modelo que permite un mejor ajuste entre los valores estimados por este proceso y los observados directamente en el campo. A partir de este punto, se inicia el proceso de generación del modelo de superficie para la zona de estudio. El resultado fue una serie de mapas (promedio anual y mensual), los cuales se presentan a continuación y pueden verse los resultados estadísticos, respuesta de la implementación del modelo.
Métodos y/o herramientas
A través de ArcGis 2010.
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Resultado:
Trece (13) mapas de precipitación media anual y mensual.
Mapa precipitación media anual Mapa precipitación media mensual (Enero)
Apéndice: 1.4 Mapas de precipitación Digital
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No. de actividad:
1.5 No. de sub-actividad:
Período: 2013
Nombre de Actividad:
Análisis espacial de la temperatura Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Realizar la interpolación espacial de los datos de temperatura media, máxima y mínima de la base de dato.
Descripción de la
actividad:
La interpolación para las variables de temperatura en vista del número reducido de estaciones (48 estaciones) se ha obtenido utilizando como variable explicativa de su distribución espacial a la altitud. Resultando en un gradiente marcado a lo largo del año con pequeñas variaciones y con cierta uniformidad espacial. Contando con un modelo de elevación digital se propuso utilizar como variable de apoyo para la interpolación de las variables de temperatura media, máxima y mínima adicional a los datos puntuales de cada estación a utilizar.
Métodos y/o herramientas
Programa ArcGis 10.
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Resultado:
Trece (13) mapas de temperatura media, anual y mensual. Trece (13) mapas de temperatura máxima, anual y mensual y, trece (13) mapas de temperatura mínima, anual y mensual.
Mapa temperatura media anual Mapa temperatura máxima anual
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24
Mapa temperatura mínima anual
Apéndice: 1.5 Mapas Digital
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25
No. de actividad:
1.6 No. de sub-actividad:
1.6.1 Período: 2012
Nombre de Actividad:
Estimación de la evapotranspiración potencial
Responsable: Consultor
Objetivo de la
actividad:
Realizar una estimación de la evapotranspiración potencial (ETP) en Honduras.
Descripción de la
actividad:
Para evaluar las diferentes metodologías de estimación de la evapotranspiración se evaluó la base de datos recopilada por el Instituto Hondureño de Ciencias de la Tierra (IHCIT). La revisión de los diferentes factores medidos mostró que los datos básicos de temperatura son confiables en sólo 48 estaciones de 79 disponibles con registros de esta variable. Los valores de temperatura media no eran consistentes en las estaciones y se desestimado su uso, como alternativa se empleo el promedio de la temperatura máxima y la temperatura mínima como lo sugiere la FAO en su documento No. 56 al encontrar valores dudosos de temperatura media. Se evaluaron cuatro (4) métodos de estimación de la Evapotranspiración Potencial (ETP) y se compararon con estimaciones de la Evapotranspiración de Referencia (ETo) estimada siguiendo la fórmula de la FAO Penman-Monteith. Un análisis de regresión regional demostró que no se puede hacer un estudio regional de la ETP y las comparaciones se deben hacer de manera puntual en cada estación. Ecuaciones de regresión se estimaron para cada estación, siendo el método Jensen-Haise es el que más se aproxima a la ETo. Las comparaciones indicaron que el método Jensen-Haise modificado por una ecuación de regresión es el más adecuado para la estimación de ETo en una localidad específica. Como segunda mejor opción está el método de Hargreaves modificado por una ecuación de regresión. Se ofrecen como alternativa a las ecuaciones de regresión, el uso de coeficientes de corrección por mes y por estación. Esta metodología también ha sido validada y demostrado que el mayor error que se puede producir al aplicar este coeficientes de corrección es de 14 mm/mes (8-14%). Se observó una relación entre la ETP y la elevación validando su uso en métodos geoestadísticos para extrapolar la ETP. Si bien se han validado métodos alternativos para la estimación de la ETo siempre es recomendable usar la fórmula de la FAO Penman-Monteith cuando sea posible. La FAO ofrece alternativas para estimar los parámetros no medidos, pero se debe planificar una validación de estas metodologías para utilizarlas en localidades donde los datos no son medidos.
Métodos y/o herramientas
Cuatro métodos de estimación de la Evapotranspiración Potencial, por medio. Software CHAC como herramienta de rellenado de datos de series y Microsoft
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26
Excel como herramienta de manejo de la información.
Problemas encontrados:
Los valores de temperatura media no fueron consistentes en las estaciones y se desestimo su uso.
Soluciones encontradas:
Como alternativa se utilizo el promedio de la temperatura máxima y la temperatura mínima como lo sugiere la FAO en su documento No. 56 al encontrar valores dudosos de temperatura media.
Resultado:
Datos de evapotranspiración estimados.
Apéndice: 1.6.1 Informe de consultoría para la evaluación de la ETP
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27
No. de actividad:
1.6 No. de sub-actividad:
1.6.2 Período: 2013
Nombre de Actividad:
Análisis espacial de la evapotranspiración potencial
Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Realizar la interpolación espacial de los datos de la evapotranspiración potencial estimada en 1.6.1
Descripción de la
actividad:
Se desarrolló el análisis espacial de la evapotranspiración potencial estimada en la actividad 1.6.1 utilizando el método de estimación de Hargreaves y Penman-Monthei, descrito en el apéndice 1.6.1.
Métodos y/o herramientas
ArcGis 2010.
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Resultado:
Trece (26) mapas de ETP, anual y mensual (para dos métodos)
Mapa de ETP anual, método Hargreaves Mapa de ETP anual, métdo Penman
Apéndice: 1.6.2 Mapas Digital
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28
No. de actividad:
1.7 No. de sub-actividad:
Período: Octubre- Diciembre de 2013
Nombre de Actividad:
Análisis de infiltración Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Realizar un análisis de infiltración.
Descripción de la
actividad:
Para iniciar esta actividad, se requirió hacer un proceso exhaustivo de validación de los parámetros meteorológicos, específicamente para: precipitación, temperatura y evapotranspiración. Cada una de las variables fue evaluada por distintos modelos de interpolación espacial. Las variables fueron determinadas acorde a sus características estadísticas y espaciales a partir del método de CoKriging Simple – tipo Lineal, el cual reflejó un mejor ajuste estadístico y espacial. Como aprendizaje, se determinó que este método tiene la fortaleza de poder incorporar al análisis hasta de 4 variables secundarias, y para nuestros propósitos se consideró únicamente la variable de altitud, determinada a partir del modelo digital de elevaciones del país. Otras variables secundarias se plantearon para ser consideradas, pero fueron descartadas ya que correspondían a variables no continuas o representaban subproductos de procesos de interpolación previa. Cada variable a nivel anual y mensual fue cartografiada a partir de la herramienta Geostatistical Analyst de Arc GIS 10. La herramienta es bastante potente, pero debido a que los cálculos fueron a partir de la utilización de una variable continua secundaria, los procesos requirieron de una considerable cantidad de tiempo. La misma herramienta generó al final de terminar cada corrida un reporte general de la evaluación estadística, los cuales están disponibles para cada uno de las coberturas generadas, específicamente en cada subcarpeta en formato JPG en la dirección C:\SIG_BHN\Grid. A continuación se presenta un ejemplo de un reporte final de corrida de la herramienta para conocimiento:
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Como principal producto de validación se generó una serie de mapas, los cuales corresponden a las variables ya mencionadas y evaluados en sus series históricas anuales y mensuales. El producto es un Atlas Cartográfico, el cual se encuentra disponible en formato MS Power Point para fácil difusión. Un conjunto de mapas han sido generados, los cuales obedecen los distintos criterios de presentación solicitados por la unidad coordinadora. Los mapas son presentados en separado como anexo, en un archivo que los organiza en su secuencia lógica. Igualmente están disponibles de manera individual en la carpeta: C:\SIG_BHN\Mapas. Específicamente la Capacidad de Campo (CC) en milímetros (mm) fue determinada a partir del tipo de suelo. La Capacidad de Campo (CC) es definida como el contenido de agua o humedad que es capaz de retener el suelo luego de saturación o de haber sido mojado (pudiendo ser por precipitación) y después dejado drenar libremente, evitando pérdida por evapotranspiración hasta que el Potencial hídrico del suelo se estabilice. Estimación Capacidad de Campo (CC) y Punto de Marchitez (PM):
1. En el manual de referencias hidrológico de Honduras del FHIS (Anexo 2) se recopilo información granulométrica (%Arcilla, %Arena y %Limo) de los diferentes tipos de suelos de las distintas texturas de suelo en Honduras.
2. Se determinó la Textura de los suelos, % Vol. Capacidad de Campo Ideal, % Vol. Saturation y Sat. Hydraulic. Cond (plg/hr) utilizando el software MHR con los datos granulométricos del manual de referencias, considerando el valor de %Materia Orgánica como 5%.
3. Igualmente se determinó Capacidad de Campo (CC) y Punto de Marchitez (PM) utilizando un programa en Excel, haciendo uso de la granulometría de los distintos tipos de suelo del manual de referencias, considerando el valor de %Materia Orgánica como 5%. Las siguientes imágenes ilustran este proceso.
Nota: Para determinar infiltración se utilizaron los datos de capacidad de campo y punto de marchitez que se generó en el programa de Excel (numeral 3); los datos del software MHR se utilizaron solamente como referencia.
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Métodos y/o herramientas
ArcGIS 2010, se utilizo el método de RAS modificación de Losilla&Schosinsky
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Resultado:
Dos (2) mapas, más los mapas de infiltración teórica para los 12 meses.
Mapa de Capacidad de Campo Mapa de Coeficiente de infiltración
Apéndice: Mapas Digital
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31
No. de actividad:
1.8 No. de sub-actividad:
Período: Octubre-Diciembre 2013
Nombre de Actividad:
Balance climático potencial y balance hídrico potencial del suelo
Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Realizar el balance climático mensual y el anual.
Descripción de la
actividad:
Para iniciar esta actividad, se requirió hacer todo un análisis de las variables de precipitación, evapotranspiración y la capacidad de campo. La capacidad de campo que se utiliza para iniciar el periodo es el 25% de su totalidad. El balance climático se calcula de manera anual con el siguiente método: Balance climático Mayo: Capacidad de Campo al 25% + Precipitación mayo – Evapotranspiración mayo Entonces:
Si el BC es mayor que la capacidad de campo se utiliza para junio Balance climático junio: Capacidad de Campo + Precipitación junio – Evapotranspiración junio
Si el BC es menor que la capacidad de campo se utiliza para junio Balance climático junio: BC Mayo + Precipitación junio – Evapotranspiración junio
Y así para todos los meses siguientes, hay que tener en cuenta que para cada mes se hizo una valoración y se utilizó las condicionantes anteriores, que para algunos meses resulto utilizar ambas, y para otros solo alguna de ellas.
Métodos y/o herramientas
ArcGIS 2010, se utilizó la formula BC= Precipitación – Evapotranspiración Potencial
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Resultado:
13 mapas – Balance climático potencial y 12 mapas – Balance hídrico potencial del suelo.
Mapa Balance Climático Potencial Anual Mapa Balance Hídrico Potencial Anual
Apéndice: Mapas Digital
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No. de actividad:
1.9 No. de sub-actividad:
Período: Octubre- Diciembre 2013
Nombre de Actividad:
Recarga Acuífera Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Realizar la recarga acuífera potencial
Descripción de la
actividad:
Para esta actividad se hizo compilado de lo ya existente, se utilizó el balance climático y los valores de la capacidad de Infiltración. Se utilizó el método RAS que es la modificación al método Losilla&Schosinsky (2000), aplicado en El Salvador por FORGAES (2005), donde: R = BC * C Donde: R = Recarga acuífera BC = Balance climático C = Coeficiente de infiltración C = kfc + kp + kv Kfc = Coeficiente del tipo del suelo Kp = Coeficiente de pendiente Kv = Coeficiente del uso del suelo BC = P – ET real Esta se calculó de manera mensual, dado que el balance climático se aplicó de manera mensual.
Métodos y/o herramientas
ArcGIS 2010, se utilizó el método RAS
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Resultado:
13 mapas – Recarga Teórica y 13 mapas- Recarga potencial
Mapa Recarga Teórica Anual Mapa Recarga Potencial Anual
Apéndice: Mapas Digital
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No. de actividad:
1.10 No. de sub-actividad:
Período: 12 de julio de 2013 y 26 de marzo de 2014
Nombre de Actividad:
Reuniones de validación de metodología y resultados
Responsable: Personal IHCIT
Objetivo de la
actividad:
Validar los resultados obtenidos con expertos en el tema meteorológico e hidrológico.
Descripción de la
actividad:
Se realizaron reuniones de validación con expertos en los temas de meteorología e hidrología para discutir la metodología empleada y los resultados obtenidos.
Métodos y/o herramientas
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Resultado:
Recomendaciones para la revisión de resultados espaciales.
Apéndice: 1.10 Ayudas memorias
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34
No. de actividad:
1.11 No. de sub-actividad:
Período: Noviembre 2013-Abril 2014
Nombre de Actividad:
Elaboración documento final y sistematización
Responsable:
Objetivo de la
actividad:
Desarrollar un informe final de la Evaluación de los Recursos Hídricos con los resultados obtenidos y un informe de sistematización.
Descripción de la
actividad:
Métodos y/o herramientas
Problemas encontrados:
Soluciones encontradas:
Resultado:
Un (1) documento final de la evaluación y un (1) documento de sistematización.
Apéndice: 1.11 Sistematización
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Apéndices
1.1 Cuencas (tablas y mapas) No. Sub-Cuenca Cuenca No. Sub-Cuenca Cuenca
1 Laguna de Los Micos Laguna de Los Micos 59 Isla de Guarunta Río Nakunta
2 Aguán-Alta Río Aguán 60 Nakunta Río Nakunta
3 Aguán-Baja Río Aguán 61 Negro Río Negro
4 Aguán-Media Río Aguán 62 CriqueMucu Río Patuca
5 Locomapa - Aguán Río Aguán 63 Cuyamel Río Patuca
6 Mame Río Aguán 64 Guarunta Río Patuca
7 Yaguala Río Aguán 65 Guayambre Río Patuca
8 Chamelecón-Alta Río Chamelecón 66 Guayape-Alta Río Patuca
9 Chamelecón-Baja Río Chamelecón 67 Guayape-Baja Río Patuca
10 Chamelecón-Media Río Chamelecón 68 Jalán Río Patuca
11 Choluteca y Esteros Río Choluteca 69 Juticalpa Río Patuca
12 Choluteca-Alta Río Choluteca 70 Los Almendros Río Patuca
13 Choluteca-Baja Río Choluteca 71 Patuca-Alta Río Patuca
14 Choluteca-Media Río Choluteca 72 Patuca-Baja Río Patuca
15 Del Hombre Río Choluteca 73 Patuca-Media Río Patuca
16 Guacerique - Grande Río Choluteca 74 San Francisco - del Hato Río Patuca
17 Istoca Río Choluteca 75 Talgua Río Patuca
18 Texiguat Río Choluteca 76 Telica Río Patuca
19 Yeguare Río Choluteca 77 Tinto Río Patuca
20 Coco o Segovia-Alta Río Coco o Segovia 78 Wamp· Río Patuca
21 Coco o Segovia-Baja Río Coco o Segovia 79 Wasprasní Río Patuca
22 Poteca Río Coco o Segovia 80 Plátano - Sicre Río Plátano
23 RusRus Río Coco o Segovia 81 Sampile y Esteros Río Sampile
24 Comalí - Iguazala Río Coco o Segovia Sur 82 Cangrejal Río San Juan y R. Cuero
25 Cruta Río Cruta 83 Cuero Río San Juan y R. Cuero
26 Chachaguala - Omoa Río Cuyamel 84 Perla Río San Juan y R. Cuero
27 Chiquito Río Cuyamel 85 Río Blanco Río San Juan y R. Cuero
28 Cuyamel / PC Río Cuyamel 86 Río Viejo Río San Juan y R. Cuero
29 Laguna de Alvarado Río Cuyamel 87 San Juan Río San Juan y R. Cuero
30 Nueva Cacao - San Idelfonso Río Cuyamel 88 Santiago - Salado Río San Juan y R. Cuero
31 Tulián Río Cuyamel 89 Yaruca Río San Juan y R. Cuero
32 Goascorán Río Goascorán 90 Grande Río Sico (Tinto o Negro)
33 Grande o San Juan Río Goascorán 91 Piedra Blanca o Limón Río Sico (Tinto o Negro)
34 Palagua - Matagua Río Goascorán 92 Sico y Paulaya Río Sico (Tinto o Negro)
35 Rancho Grande Río Goascorán 93 Sico, Grande, Tinto o Negro Río Sico (Tinto o Negro)
36 Leán Río Leán 94 Comayagua - Blanco Río Ulua
37 El Venado Río Lempa 95 Cuyamapa Río Ulua
38 Guarajambala - Jupual Río Lempa 96 Grande de Agua Caliente Río Ulua
39 Lempa Río Lempa 97 Grande de Otoro - Jaitique Río Ulua
40 Mocal Río Lempa 98 Guaimas Río Ulua
41 Negro - Chinacla Río Lempa 99 Gualcarque Río Ulua
42 San Juan Río Lempa 100 Higuito Río Ulua
43 Sumpul Río Lempa 101 Humuya-Alta Río Ulua
44 LisLis - Papaloteca Río LisLis 102 Humuya-Baja Río Ulua
45 Copán Río Motagua 103 Humuya-Media Río Ulua
46 De Las Animas Río Motagua 104 Jicatuyo Río Ulua
47 El Playón Río Motagua 105 Lago de Yojoa Río Ulua
48 Juyamá Río Motagua 106 Lago de Yojoa Río Ulua
49 Monja - Jubuco - Managua Río Motagua 107 Mejocote Río Ulua
50 Techín - Tarros Río Motagua 108 Mezapa Río Ulua
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural 2013
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No. Sub-Cuenca Cuenca No. Sub-Cuenca Cuenca
51 Grande Río Nacaome 109 Selguapa Río Ulua
52 Grande de Reitoca Río Nacaome 110 Siale Río Ulua
53 Guacirope Río Nacaome 111 Sulaco Río Ulua
54 Moramulca Río Nacaome 112 Tuliapa Río Ulua
55 Nacaome Río Nacaome 113 Ulua-Alta Río Ulua
56 Sacamil Río Nacaome 114 Ulua-Baja Río Ulua
57 Verdugo Río Nacaome 115 Ulua-Media Río Ulua
58 Ibantara Río Nakunta
Mapa de cuencas principales
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Mapa de sub-cuencas
1.2.1a Ejemplo registro recopilado (DGRH-SERNA)
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1.2.1b Informe
Elaborado Por Nelson Sevilla
Informe de Avances Anexo 2 PRODUCTO 2: RECOLECCION ANALISIS Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACION PARA LA CARTOGRAFÍA DE LA RED DE ESTACIONES
HIDROMETEOROLOGICAS DE HONDURAS
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE HONDURAS
INSTITUTO HONDUREÑO DE CIENCIAS DE LA TIERRA
Convenio SERNA/UNAH
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I. INTRODUCCIÓN En la actualidad no se ha aplicado ninguna metodología que ayude a identificar de manera precisa la red de estaciones hidrometeorológicas a nivel institucional como a nivel nacional en Honduras.
Por ello el Instituto Hondureño de Ciencias de la Tierra de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras, desarrollo en conjunto con las instituciones involucradas la cartografía de red de estaciones a nivel nacional.
La recolección de información de la variedad de parámetros que registra cada una delas estaciones en el país es importante para la atender la vulnerabilidad del país ante los efectos de climáticos y espacialmente para la toma de decisiones y poder tener una adaptación al cambio climático.
La información para desarrollar la Cartografía de la Red de Estaciones Hidrometeorológicas a nivel Nacional provino tanto de fuentes oficiales y propietarias de las mismas.
El presente informe detalla la metodología, las estaciones y parámetros utilizados y los resultados en Honduras.
II.OBJETIVOS
II.Objetivo General:
Elaborar la Cartografía de la Red de estaciones hidrometeorológicas existentes en el país con la que se puedan identificar los vacíos, densidad de estaciones por cuenca, por departamento así como las deficiencias y necesidades de las estaciones.
II.Objetivos Específicos:
Crear una cartografía de cada institución participante de las estaciones involucradas que pueda ser parte de sus herramientas que les permita la mejor toma de decisiones.
Elaborar un mapa de cobertura nacional e institucional de las estaciones existentes.
Crear una cartografía por parámetros que pueda identificar cada una de las estaciones que cuentan con las variables seleccionadas.
Identificar el tipo de estaciones (automáticas – convencionales), que se ajusten más a las necesidades del país.
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 40
III.MARCO CONCEPTUAL
III.1. Cartografía: Concepto Es la ciencia que se encarga del estudio y de la elaboración de los mapas geográficos, territoriales y de diferentes dimensiones lineales y demás. Por extensión, también se denomina cartografía a un conjunto de documentos territoriales referidos a un ámbito concreto de estudio. Por tanto, la cartografía está relacionada con:
Proyección geográfica.
Geo referenciación La proyección cartográfica o proyección geográfica: Es un sistema de representación gráfico que establece una relación ordenada entre los puntos de la superficie curva de la Tierra y los de una superficie plana (mapa). Estos puntos se localizan auxiliándose en una red de meridianos y paralelos, en forma de malla. La geo referenciación es un neologismo que refiere al posicionamiento con el que se define la localización de un objeto espacial representado mediante punto, vector, área, volumen relacionado con:
Sistema de coordenadas que utiliza uno o más números (coordenadas) para determinar unívocamente la posición de un punto o de otro objeto geométrico.
Datum que se aplica en varias áreas de estudio y trabajo específicamente cuando se hace una relación hacia alguna geometría de referencia importante, sea ésta una línea, un plano o una superficie (plana o curva).
Por lo tanto, los datum pueden ser visibles o teóricos, y frecuentemente son identificados (A, B, C,... etc.)
IV. METODOLOGÍA PARA LA CARTOGRAFÍA DE LA RED DE ESTACIONES
HIDROMETEOROLOGICAS EN HONDURAS
Como punto inicial se provoca una reunión inter institucional a manera de garantizar la participación de todos los entes que tienen y manejan estaciones hidrometeorológicas en el país, que será el principal insumo para el desarrollo de este proyecto.
Por lo que se invita a participar a las instituciones:
1. Servicio Meteorológico Nacional 2. Servicio Autónomo Nacional de Acueductos y Alcantarillados 3. Empresa Nacional de Energía Eléctrica
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 41
4. Secretaria de Recursos Naturales y Ambiente 5. Universidad Nacional Autónoma de Honduras
A quienes se les solicita nombrar a una o más personas de las que más conocen de la estructura de su red, sus necesidades y problemas; para que nos puedan servir como puntos focales, que entiendan de la red de estaciones que se maneja a lo interno de cada institución. Además que tengan acceso a información estructural, funcional u operativa, específica y otras más; para poder validar y hacer las correcciones en la ubicación de cada uno de los puntos de la cartografía. En consecuencia, luego de conocer a los participantes y planteándoles del objetivo principal se definen las actividades iniciales:
Coordinar una visita a cada institución para validar su participación en el proyecto además de la revisión de información que se maneja por cada una de las estaciones.
Se crea una tabla estructurada para la metadata, de cada estación la cual cuenta con todas las columnas recomendadas en las primeras reuniones de trabajo y que ellos consideran necesarias para el proyecto.
Así pues, dentro de todos estos metadatos es importante la participación conjunta tanto de los que cuenten con estaciones activas o inactivas pero que tengan o se acerquen a una continuidad de data igual o mayor a 30 años, así como de las instituciones que cuenten con estaciones estratégicamente ubicadas y que tomen datos de los parámetros más importantes que contribuyan en los análisis especializados y a la toma de decisiones al momento de fenómenos extremos y tener una adaptación al cambio climático. El desarrollo de la cartografía tiene como principal objetivo ubicar a las instituciones en una línea para determinar el tipo de sus estaciones actividad, continuidad de su servicio como de data, que registro de parámetros efectúa, etc. Para lo que se determinó incluir las variables de los departamentos y cuencas del territorio nacional entre otras.
V. VARIABLES TOMADAS EN CUENTA PARA LA CREACIÓN DE LA
CARTOGRAAFÍA DE LA RED DE ESTACIONES EN HONDURAS Para hacer este proyecto, se tomaron en cuenta los siguientes parámetros de las instituciones con sus respectivas estaciones.
Red de estaciones Es el conjunto de estaciones de observación, medición y registro de los diferentes fenómenos atmosféricos, convenientemente distribuidas, útiles para determinar el tiempo y el clima de una región.
ID de la estación
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Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 42
En este caso y para poder trabajar en orden a cada una de las estaciones que están integradas en la base de datos, consideramos colocarles un identificador único para poder nombrarles sin tener la problemática de a que institución pertenece.
Sistema de coordenadas Denominadas como Latitud, Longitud y Elevación es un sistema que utiliza uno o más números (coordenadas) para determinar inequívocamente la posición de un punto o de otro objeto geométrico. El orden en que se escriben las coordenadas es significativo y a veces se las identifica por su posición en una tupla ordenada También se las puede representar con letras, como por ejemplo la coordenada-x
Nombre de la Estación Este será el nombre que cada institución le asigna a cada una de las estaciones que están en su red, nombres que usualmente son vinculados con los sitios en donde están ubicadas. (Puerto Lempira en el departamento de Gracias a Dios por parte del Servicio Meteorológico Nacional).
Institución Se refiere a la institución propietaria de cada estación y que para este proyecto son cuatro las involucradas:
1. Servicio Meteorológico Nacional (SMN) 2. Servicio Autónomo Nacional de Acueductos y Alcantarillados (SANAA) 3. Empresa Nacional de Energía Eléctrica (ENEE) 4. Secretaria de Recursos Naturales y Ambiente (SERNA)
Operador
Como se ha observado en algunos casos en particular existen estaciones que son propiedad de una institución pero que son administradas u operadas por otra, determinamos incluir este campo para saber a quién referirnos cuando analicemos infraestructura y la data de la estación en mención. Código Nacional
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Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 43
Asignado internamente y basado en las normas que determina el Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Código Según Agencia
Tomando en cuenta la autonomía y control de las estaciones a lo interno de las entidades participantes, hemos decidido respetar los códigos asignados para cada una, sin embargo también tenemos que visualizar que los mismos pueda ser relacionados en una base de datos. Cuenca
Una Cuenca Hidrográfica es un territorio drenado por un único sistema natural,es decir, que drena sus aguas al mar a través de un único río, o que vierte sus aguas a un único lago endorreico. ID Satelital
Código o número de una puerta en un satélite que permite el paso o la retransmisión hacia uno o varios puntos de una red. ID del Sitio
Código o numero asignado a un transmisor de un equipo que puede contener una o más funciones a la vez y enviarlas al satélite lo que permite el paso o la retransmisión hacia uno o varios puntos de una red. Funcional
En un sentido amplio lo utilizamos para determinar si su operación de está limitada o no, sin medir la relación operativa entre las variables que integra. Estación Automática
Es una herramienta que está constituida por uno o más instrumentos electrónicos o sensores, donde el parámetro meteorológico es convertido en una señal eléctrica. Esta señal eléctrica es convertida a un código binario y almacenado en memoria de estado sólido. Una EMA está constituida básicamente de tres partes: sensores, un sistema central de procesamiento y equipo periférico, por la cual se obtienen datos de los parámetros hidrometeorológicos como temperatura, humedad, velocidad y dirección del viento, presión atmosférica, lluvia, nivel y otros, leídos por medio de sensores eléctricos. Estación Convencional
Es una estación que está constituida por instrumentos convencionales no digitales, donde la variable meteorológica es convertida en un movimiento mecánico que hace desplazar una plumilla sobre una banda de papel que avanza continuamente por un sistema de relojería, y genera una gráfica; por la cual se obtienen datos de los parámetros hidrometeorológicao como es
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Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 44
la temperatura, humedad, velocidad y dirección del viento, presión atmosférica, lluvia, nivel y otros, leídos de manera presencial y manual. Fecha de Inicio de operaciones en cada estación
A manera de análisis se utilizara la fecha de inicio de operaciones para identificar cual es la estación que cuenta con más data, tiempo de actividad y con ello contribuir a la toma de decisiones al momento de la compra de los nuevos equipos que más se ajusten a nuestras latitudes y necesidades. Fecha de finalización de operaciones en cada estación
A manera de análisis se utilizara la fecha de finalización de operaciones para identificar cual es la estación que cuenta con más tiempo de servicio y conocer de las causas por las cuales dejo de operar para con ello contribuir a la reactivación de las que por falta de una batería o panel han dejado de operar. Además de análisis de su tipo y fabricante al momento de la compra de los nuevos equipos que se justen a nuestras latitudes y necesidades. Data continua
Esto contribuye a la identificación de las instituciones que cuentan con una serie de información continua para el desarrollo de investigaciones de las diferentes áreas. Data discontinua
Identificaremos las estaciones que necesiten de rellenos para determinar si por regresiones o por interpolación se puede generar la información que se requiera para poder completar las series. Estación activa
Aquí el objetivo es conocer de las estaciones que actualmente están operando y que no tienen problema alguno para transmitir la información a los concentradores en cada una de las instituciones. Estación inactiva
Aquí el objetivo es conocer de las estaciones que actualmente no están operando y que problema impide su funcionamiento para transmitir la información a los concentradores. Estación climatológica
Es aquella estación meteorológica que está provista para realizar observaciones del tiempo atmosférico actual, visibilidad, precipitaciones, temperatura del aire, humedad, viento, radiación solar, evaporación y otros fenómenos especiales. Normalmente se realizan unas tres mediciones diarias. Estación Sinóptica
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Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 45
Este tipo de estación meteorológica realiza observaciones de los principales elementos meteorológicos en horas convenida internacionalmente. Los datos se toman horariamente y corresponden a nubosidad, dirección y velocidad del viento, presión atmosférica, temperatura del aire, tipo y altura de las nubes, visibilidad, fenómenos especiales, características de humedad, precipitaciones, temperaturas extremas, capa significativas de las nubes, recorrido del viento y secuencia de los fenómenos atmosféricos. Estación meteorológica
Es un sitio donde se hacen observaciones del comportamiento de la atmósfera y el medio ambiente; Otra definición de estación meteorológica es el lugar en el cual se realizan observaciones y mediciones de elementos meteorológicos como: temperatura del aire y del suelo, humedad del aire, viento, radiación solar, evaporación y precipitación. La Organización Meteorológica Mundial (OMM), recomienda que se instalen en sitios representativos de las condiciones del clima y del suelo. Ningún obstáculo (árboles, edificios, torres) debe proyectar sombras sobre los instrumentos o impedir la libre circulación del aire. El terreno debe estar cubierto de césped corto y debe ser plano y nivelado. Estación telemétrica
Las estaciones telemétricas son muy conocidas actualmente en la cual los instrumentos realizan observaciones que son trasmitidas o registradas automáticamente. La codificación, cuando es necesaria, se realiza directamente o en una estación codificadora específica los que se envían a través de dispositivo hacia un satélite y los cuales son accesados mediante un decodificador. Estación pluviométrica
Es la estación meteorológica que tiene un pluviómetro o recipiente que permite medir la cantidad de lluvia caída entre dos mediciones realizadas consecutivas. Estación hidrométrica
Instalación que consistente en un conjunto de mecanismos y aparatos que registran y miden las características de una corriente, incluyendo métodos, técnicas e instrumentos utilizados en Hidrología. Nombre del jefe de la estación
Este ítem se estableció para mantener contactos permanente con los encargados y/o administradores de las estaciones, escuchar sus observaciones en cuanto a la actividad de los equipos, etc. Observador presente
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Este ítem se estableció para determinar que estaciones mantienen personal 24/7 y permanente durante la época de amenazas meteorológicas y con ello poder generar una base de datos de los contactos en cada estación al presentarse un evento extremo. Observador ausente
Este ítem aunque se entiende que las estaciones automáticas no requieren de personal presente para la toma de datos y su respectivo envío, si es importante para poder determinar en base a análisis de sus series de tiempo la periodicidad de mantenimiento que deberán tener. Temperatura máxima
Es la temperatura más alta registrada durante un periodo determinado. Temperatura mínima
De forma análoga a la temperatura máxima, la temperatura mínima es la temperatura más baja registrada durante un periodo determinado. Precipitación
Es cualquier forma de hidrometeoro que cae del cielo y llega a la superficie terrestre. Este fenómeno incluye lluvia, llovizna, nieve, aguanieve, granizo, pero no la virga neblina ni rocío, que son formas de condensación y no de precipitación. Dirección del viento
Viene definida por el punto del horizonte del observador desde el cual sopla. En la actualidad, se usa internacionalmente la rosa dividida en 360º. El cálculo se realiza tomando como origen el norte y contando los grados en el sentido de giro del reloj. Fuerza del viento
Su unidad de medida es en nudos y mediante la escala Beaufort. Presión atmosférica
La presión atmosférica se define como la fuerza que ejerce el aire sobre cada unidad de superficie terrestre. La presión atmosférica se expresa Hecto pascales (o milibares) con un precisión de 1 décima. Las centenas y unidades de millar se suprimen. Presión a nivel medio del mar
Es cuando la presión atmosférica observada se reduce al nivel medio del mar. La presión así obtenida se llama presión al nivel medio del mar. Evaporación
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La evaporación es el volumen de agua que pasa del estado líquido al estado de vapor en la superficie del suelo. Brillo solar
Son las horas de Sol que llegan a la superficie terrestre. Radiación
Alude a la caída directa de los rayos solares sobre la superficie terrestre, de ella depende la variación de la temperatura entre día y noche Humedad relativa
Una temperatura dada, la presión parcial del vapor de agua en el aire no puede superar un cierto valor, llamado tensión de vapor saturante. La humedad relativa es el tanto por ciento de la tensión de vapor existente en relación con ese máximo. Si hay saturación, la humedad relativa será del 100% (y la temperatura del punto de rocío se iguala a la temperatura del aire). Cuando hay niebla el aire está saturado de humedad. Punto rocío
Es la temperatura a la que comenzaría a formarse rocío (o niebla) si el aire se enfriase sin variación en su contenido de humedad. Batería
Es un dispositivo que almacena energía utilizando procedimientos electroquímicos y que posteriormente la devuelve casi en su totalidad. Caudal
Variable de importancia ya que es lo que nos ayuda a determinar la cantidad de agua en una corriente. Periodicidad de toma de datos
Determina la frecuencia con la cual se realizan las lecturas de los instrumentos ya sea en las estaciones automáticas o convencionales. Periodicidad de mantenimiento
Determina la frecuencia con la cual se les da mantenimiento correctivo y preventivo a las estaciones y sus instrumentos. Departamento
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Ítem que ayudara a validar los vacíos por regiones de los 18 departamentos del país, aunque este trabajo se realizó en base a las cuencas. Este conjunto de variables y particularmente las de uso general entre las instituciones participantes son podrían facilitar la identificación y la orientación de las acciones que se deben promover, fortalecer o priorizar en la estructura de la red de estaciones hidrometeorológicas del país.
VI. LISTA DE ESTACIONES SELECCIONADAS POR INSTITUCIÓN PARA EL
DESARROLLO DE LA CARTOGRAFÍA NACIONAL
Servicio Meteorológico Nacional
No. Nombre Institución Operador Codigo Nacional
1 21 de Octubre SMN SMN SMN-HOND014
2 Agua Caliente (SMN) SMN SMN SMN-HOND015
3 Amapala SMN SMN SMN-HOND002
4 Aterrizaje , Choluteca SMN SMN SMN-HOND016
5 Balfate SMN SMN SMN-HOND017
6 Catacamas SMN SMN SMN-HOND003
7 Choluteca SMN SMN SMN-HOND004
8 El Carrizo (Choluteca) SMN SMN SMN-HOND018
9 Flores SMN SMN SMN-HOND019
10 Galeras SMN SMN SMN-HOND020
11 Gracias, Lempira Canc. SMN SMN SMN-HOND021
12 Guanaja SMN SMN SMN-HOND005
13 Jacaleapa SMN SMN SMN-HOND022
14 La Ceiba SMN SMN SMN-HOND006
15 La Esperanza (SMN) SMN SMN SMN-HOND007
16 La Labor SMN SMN SMN-HOND023
17 La Mesa SMN SMN SMN-HOND008
18 Lepaguare SMN SMN SMN-HOND024
19 Maraita SMN SMN SMN-HOND025
20 Moroceli SMN SMN SMN-HOND026
21 N. Ocotepeque SMN SMN SMN-HOND009
22 Olanchito SMN SMN SMN-HOND027
23 Omoa SMN SMN SMN-HOND028
24 Pto. Lempira SMN SMN SMN-HOND010
25 Roatan SMN SMN SMN-HOND011
26 Sabana Grande SMN SMN SMN-HOND029
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27 Santa Lucia SMN SMN SMN-HOND030
28 Santa Rosa de Copan SMN SMN SMN-HOND012
29 Tegucigalpa SMN SMN SMN-HOND001
30 Tela SMN SMN SMN-HOND013
31 Trujillo SMN SMN SMN-HOND014
32 Yoro SMN SMN SMN-HOND015
33 Jose A. Duarte SMN SMN SMN-HOND031
34 Brisas de Olancho SMN SMN SMN-HOND032
35 Brisas de Olancho SMN SMN SMN-HOND033
Servicio Autónomo Nacional de Acueductos y Alcantarillados
No. Nombre Institución Operador Codigo Nacional
1 Concepcion SANAA SANAA SAN-HOND001
2 Concepcion SANAA SERNA SAN-HOND002
3 Tatumbla SANAA SANAA SAN-HOND003
4 Rio Sabacuante SANAA SANAA SAN-HOND004
5 Rio El Hombre SANAA SANAA SAN-HOND005
6 Guacerique II SANAA SANAA SAN-HOND006
7 Guacerique SANAA SANAA SAN-HOND007
8 Quiebra Montes SANAA SANAA SAN-HOND008
9 Jiniguare en rio Ojojona SANAA SANAA SAN-HOND009
10 Ojojona SANAA SANAA SAN-HOND010
11 Qda El Guayabo SANAA SANAA SAN-HOND011
12 El Escarbadero SANAA SANAA SAN-HOND012
13 Rincon de Dolores SANAA SANAA SAN-HOND013
14 La Concepcion SANAA SANAA SAN-HOND014
15 La Calera SANAA SANAA SAN-HOND015
16 Villa Real SANAA SANAA SAN-HOND016
17 El Reventon SANAA SANAA SAN-HOND017
18 Batallon SANAA SANAA SAN-HOND018
19 Quiebra Montes SANAA SANAA SAN-HOND019
20 La Brea SANAA SANAA SAN-HOND020
21 Ocote Bonito SANAA SANAA SAN-HOND021
22 Proteccion SANAA SANAA SAN-HOND022
23 Nuevo Rosario SANAA SANAA SAN-HOND023
24 San Matias SANAA SANAA SAN-HOND024
25 Juana Lainez SANAA SANAA SAN-HOND025
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26 Las Limas SANAA SANAA SAN-HOND026
27 Las sabanas SANAA SANAA SAN-HOND027
Secretaria de Recursos Naturales y Ambiente
No. Nombre Institución Operador Codigo Nacional
1 EL Piñonal Serna Serna 39 - 017
2 Guayabillas Serna Serna 39 - 003
3 Chumbagua Serna Serna 23 - 001
4 El Coyolar Serna Serna 25 - 026
5 Campamento Serna Serna 39 - 008
6 Victoria Serna Serna 25 - 022
7 Morazan Serna Serna 25 - 056
8 Olanchito Serna Serna 33 - 004
9 La Entrada Serna Serna 23 - 011
10 Macuelizo Serna Serna 23 - 016
11 LA Gloria Serna ENEE 25 - 004
12 LA Ermita Serna Serna 25 - 080
13 Sensenti Serna Serna 25 - 131
14 San Francisco (JFK) Serna Serna 27 - 013
15 Las Trojes Serna Serna 45 - 103
16 El Guayabo Serna Serna 54 - 015
17 Las Limas Serna Serna 35 - 004
18 Santa Clara Serna Serna 25 - 051
19 Villa Ahumada Serna Serna 39 - 009
20 Agua Caliente F.M Serna ENEE 25 - 081
21 San Lorenzo Yoro Serna Serna 33 - 022
22 La E.N.A Serna Serna 39 - 040
23 La Venta Serna Serna 56 - 001
24 Los Encuentros Serna Serna 56 - 017
25 Marcala Serna Serna 25 - 070
26 Nacaome Serna Serna 54 - 002
27 Pespire Serna Serna 54 -001
28 Quimistan Serna Serna 23 - 010
29 Ruinas de Copan Serna Serna 19 - 101
30 Azacualpa Intibuca Serna Serna 46 - 220
31 El Curla Serna Serna 29 -006
32 El Modelo Serna Serna 25 - 144
33 El Zamorano Serna Serna 56 - 006
34 Flores Serna ENEE 25 - 024
35 Guaymas Serna Serna 24 - 003
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36 Ingenio el Porvenir Serna Serna 56 - 071
37 La Conce Serna Serna 39 - 027
38 La Lujosa Serna Serna 56 - 023
39 Las Acacias Serna Serna 39 - 023
40 La Florida Oropoli Serna Serna 56 - 012
41 Playitas Serna Serna 25 - 084
42 Puerto Castilla Serna Serna 31 - 004
43 Punuare Serna Serna 39 - 026
44 San Bernardo Serna Serna 58 - 102
45 San Fco. Del Valle Serna Serna 25 - 173
46 Siguatepeque Serna ESNACIFOR 25 - 021
47 Tepusteca Serna Serna 33 - 053
48 Cerro de Hula Serna Serna 56 - 038
49 Esquipulas del Norte Serna Serna 33 - 052
50 Guajiniquil Serna Serna 39 -028
51 Las Mangas Serna Serna 33 - 047
52 Plan de Conejo Serna Serna 33 - 045
53 San Francisco Yoro Serna Serna 33 - 044
54 Tapiquil Serna Serna 33 - 051
55 Agua Caliente Yoro Serna Serna 33 - 048
56 Alianza Serna Serna 52 - 003
57 Azacualpa F.M Serna Serna 56 - 086
58 Azacualpa S.B Serna Serna 23 - 017
59 La Libertad Callejones Serna Serna 23 - 020
60 Caridad Serna Serna 52 - 005
61 Chamuscado Serna Serna 33 - 034
62 Cololaca Serna Serna 46 - 213
63 Coray Serna Serna 54 - 013
64 Corocito Serna Serna 33 - 036
65 Corralitos Serna Serna 31 - 007
66 EL Cedrito Serna Serna 58 - 103
67 El Ciruelo Serna Serna 23 - 018
68 El Coco Serna Serna 33 - 044
69 El Corpus Serna Serna 56 - 060
70 El Nance Serna Serna 39 - 021
71 El Rosario Serna Serna 33 - 038
72 El Triunfo Serna Serna 58 - 101
73 Erandique Serna Serna 46 - 215
74 Esparta Serna Serna 27 - 009
75 Goascoran Serna Serna 52 - 004
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76 Gualcince Serna Serna 46 - 216
77 Guinope Serna Serna 56 - 010
78 Jacaleapa Serna SNM 56 - 070
79 Jano Serna Serna 33 - 039
80 La Esperanza Serna Serna 33 - 049
81 La Laguna Serna Serna 25 - 095
82 La Libertad F.M Serna Serna 54 - 012
83 La Union Atlantida Serna Serna 27 - 011
84 La Union Olancho Serna Serna 33 - 050
85 La Virtud Serna Serna 46 - 212
86 Langue Serna Serna 54 - 011
87 Las Botijas Serna Serna 25 - 093
88 Lepaterique Serna Serna 54 - 009
89 Linaca Serna Serna 56 - 085
90 Liure Serna Serna 56 - 050
91 Maraita Serna Serna 56 - 013
92 Marcovia Serna Serna 56 - 019
93 Mejia Serna Serna 33 - 045
94 Namasigue Serna Serna 56 - 063
95 Nueva Armenia Serna Serna 56 - 021
96 Oropoli - A Serna Serna 56 - 012
97 Piedra Blanca Serna Serna 33 - 037
98 Portillo de la Mora Serna Serna 25 - 096
99 Potrerillos Serna Serna 56 - 006
100 Reitoca Serna Serna 54 - 005
101 Salama Serna Serna 39 - 016
102 San Antonio de Flores Serna Serna 56 - 014
103 San Isidro Serna Serna 54 - 010
104 San Juan Guarita Serna Serna 46 - 211
105 San juan Pueblo Serna Serna 27 - 010
106 San Lorenzo Valle Serna Serna 54 - 008
107 San Lucas Serna Serna 56 - 015
108 San Marcos Atlantida Serna Serna 27 - 012
109 San Nicolas Serna Serna 25 - 088
110 San Marcos de Colon Serna Serna 45 - 102
111 Sonaguera Serna Serna 33 - 041
112 Subirana Serna Serna 25 - 146
113 Talanga Serna Serna 25 - 172
114 Tapatoca Serna Serna 54 - 012
115 Taulabe Serna Serna 25 - 145
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116 Tercales Serna Serna 33 - 040
117 Teupasenti Serna Serna 39 - 015
118 Texiguat Serna Serna 56 - 016
119 Uyuca Serna Serna 56 - 084
120 Valladolid Serna Serna 46 - 214
121 Yuscaran Serna Serna 56 - 009
122 Yusguare Serna Serna 56 - 064
123 Zambrano Serna Serna 56 - 036
124 La Suncuya Serna Serna 39 - 022
125 Santa Ana Serna Serna 23 - 013
126 Campana Serna Serna 23 - 015
127 Ojojona Serna Serna 56 - 048
128 Malacaton Serna Serna 33 - 035
129 El Horno Serna Serna 25 - 066
130 Tutule Serna Serna 25 - 097
131 Puente Pimienta Serna Serna 25 - 029
132 Soledad Serna serna 56 - 044
133 La Habana Serna Serna 33 - 033
134 El CEDA Serna El CEDA 25 - 175
135 La Grecia Serna Serna 56 - 090
136 Montelibano Serna Serna 54 - 000
137 San Alejo Serna serna 27 - 014
138 San Juan Yoro Serna Serna 33 - 060
139 Agencia Yoro Serna Serna 33 - 061
140 Las Arenas Serna Serna
141 Chinda Serna Serna 25 - 01103
Empresa Nacional de Energía Eléctrica
No. Nombre Institución Operador Codigo Nacional
1 EL CAJON ENEE ENEE 0
2 EL JARAL ENEE ENEE 0
3 EL MOCHITO ENEE ENEE 0
4 LAS FLORES, Comayagua ENEE ENEE 0
5 GRACIAS LEMPIRA ENEE ENEE 0
6 PITO SOLO ENEE ENEE 0
7 SANTA RITA ENEE ENEE 0
8 SANTA ELENA ENEE ENEE 0
9 SAN JERONIMO ENEE ENEE 0
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10 SULACO ENEE ENEE 0
11 VALLECILLO ENEE ENEE 0
12 ESQUIAS ENEE ENEE 0
13 SAN IGNACIO ENEE ENEE 0
14 ULAPA ENEE ENEE 0
15 MARALE ENEE ENEE 0
16 GUALTAYA ENEE ENEE 0
17 PALMITAL ENEE ENEE 0
18 SN. JOSE DE LA MONT ENEE ENEE 0
19 EL TABLON ENEE ENEE 0
20 LA UNION ENEE ENEE 0
21 EL NISPERO ENEE ENEE 0
22 LA PIMIENTA ENEE ENEE 0
23 LA JUTOSA ENEE ENEE 0
24 OCOMAN ENEE ENEE 0
25 PUEBLO NUEVO ENEE ENEE 0
26 LAS LAJAS ENEE ENEE 0
27 LA RODADORA ENEE ENEE 0
28 SAN ISIDRO (MIXCURE) ENEE ENEE 0
29 MALGUARA ENEE ENEE 0
30 LA PIMIENTA, (INTIBUCA) ENEE ENEE 0
31 LLANO REDONDO ENEE ENEE 0
32 EL SOCORRO ENEE ENEE 0
33 EL PLANON ENEE ENEE 0
34 HORCONCITOS ENEE ENEE 0
35 EL CIELITO ENEE ENEE 0
36 PEDERNALES ENEE ENEE 0
37 EL SAUCE ENEE ENEE 0
38 YORITO ENEE ENEE 0
39 CAYETANO ENEE ENEE 0
40 SANTA MARIA ENEE ENEE 0
41 LAS ANIMAS ENEE ENEE 0
42 SAN ISIDRO ENEE ENEE 0
43 SAN FELIPE ENEE ENEE 0
44 SN. FCO. DE BECERRA ENEE ENEE 0
45 LAS MESETAS ENEE ENEE 0
46 SAN ANTONIO ENEE ENEE 0
47 EL VIJAO ENEE ENEE 0
48 MANTO ENEE ENEE 0
49 SN PEDRO CATACAMAS ENEE ENEE 0
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50 GUAYMACA ENEE ENEE 0
51 LA LIMA ENEE ENEE 0
52 AZACUALPA ENEE ENEE 0
53 EL JUNQUILLO ENEE ENEE 0
54 RIO ABAJO ENEE ENEE 0
55 GUAYAPE ENEE ENEE 0
56 EL GUINEO ENEE ENEE 0
57 SAN ANTONIO DE LAS CABAS ENEE ENEE 0
58 CONCEPCION ENEE ENEE 0
59 MAPULACA ENEE ENEE 0
60 GUACAMAYA ENEE ENEE 0
61 LAGUNETAS ENEE ENEE 0
62 NUEVA ULAPA ENEE ENEE 0
63 SIALE ENEE ENEE 0
64 EL JICARO ENEE ENEE 0
65 LOS ENCUENTROS ENEE ENEE 0
66 TAMALITO ENEE ENEE 0
67 MARAGUA ENEE ENEE 0
68 CARCAMO ENEE ENEE 0
69 MALAPA ENEE ENEE 0
70 LA PIMIENTA (GUALCARQUE) ENEE ENEE 0
71 ULUITA ENEE ENEE 0
72 RIO BLANCO ENEE ENEE 0
73 REMOLINO ENEE ENEE 0
74 CAYETANO ENEE ENEE 0
75 VALENCIA ENEE ENEE 0
76 CUYAMEL ENEE ENEE 0
77 QUILIO ENEE ENEE 0
78 MOCAL (MAPULACA) ENEE ENEE 0
79 EL TABLON DGRH DGRH 0
80 VARSOVIA ENEE ENEE 0
81 QUILIO ENEE ENEE 0
82 GUALCARQUE ENEE ENEE 0
83 CANAL DELTA ENEE ENEE 0
84 LAS FLORES ENEE ENEE 0
85 LA GLORIA ENEE ENEE 0
86 REMOLINO ENEE ENEE 0
87 SANTIAGO CEVS CEVS 0
88 CAYETANO ENEE ENEE 0
89 GUACAMAYA ENEE ENEE 0
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90 AGUA CALIENTE ENEE ENEE 0
91 JICARO ENEE ENEE 0
92 EL PALMITAL ENEE ENEE 0
93 EL CAJON ENEE ENEE 0
94 LAGO YOJOA ENEE ENEE 0
95 YURE ENEE ENEE 0
96 EL NEGRITO ENEE ENEE 0
97 EL CAJON 2 ENEE ENEE 0
98 LAGUNETAS ENEE ENEE 0
99 VALLECILLO ENEE ENEE 0
100 MINAS DE ORO ENEE ENEE 0
101 LAJAS ENEE ENEE 0
102 MARALE ENEE ENEE 0
103 VICTORIA ENEE ENEE 0
104 SAN IGNACIO ENEE ENEE 0
105 LAS MORAS ENEE ENEE 0
106 LAMANI ENEE ENEE 0
107 LOS ANICES ENEE ENEE 0
108 SAN JERONIMO ENEE ENEE 0
109 ENCANTADO ENEE ENEE 0
110 MARAGUA ENEE ENEE 0
VII. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
VII. 1 CONCLUSIONES
La metodología propuesta en este documento aunque se basa en la metadata generada entre los especialistas del tema para las organizaciones participantes ha sido elaborada para aplicarse a nivel nacional por departamentos como por cuencas.
La cartografía resultante puede considerarse a partir de la metadata generada y tomando en cuenta que algunas estaciones no son operativas y que aun quedan problemas por resolver su operatividad y para mejorarlas.
Es importante destacar que los 18 departamentos del país se encuentran entre vulnerabilidad media y alta, lo que nos indica que existe necesidad de fortalecer las capacidades para reducir la vulnerabilidad en el país en general.
Los mapas a nivel nacional son más representativos y solo se pueden hacer análisis para determinar los tipos de estaciones que más se ajustan a las latitudes en los trópicos como es nuestro caso.
Es importante destacar que algunas de las estaciones que se indicaron por parte de los participantes no se determinaron ya que no cumplieron con los requerimientos solicitados.
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VII. 2 RECOMENDACIONES
Es preciso identificar que tipo de estación es la que se ha mantenido funcionando desde su instalación y la frecuencia con que recibe mantenimiento y la calidad de sus datos.
Se debe poner especial atención a las instituciones, que aunque cuenten con la mayoría de las estaciones del país, más del 50 % de las mismas no están funcionando o transmitiendo la data por falta de una plataforma y los medios de comunicación dejando de lado los problemas de mantenimiento y falta de un stock de repuestos.
Se le debe poner especial atención a la capacidad técnica y financiera con que cuenta cada institución para mantener las estaciones entregadas.
1.2.2 Tabla homogenizada
Nombre de Estación: Erandique Coordenadas GEO Coordenadas UTM Elevación: 1150 msnm CUENCA:
Código 46215 Lat 14-13-56 X 341756 Tipo: PV DEPARTAMENTO: Lempira
Organización: SERNA Long. 88-28-00 Y 1573810
Año hidrológico Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril Anual
1976-1977 637.7 240.7 199.9 176.5 158.8 100.1 0 0 0 4.2 155.1
1977-1978 345 396.9 80.6 277.1 231.1 158 36.1 16.1 0 7.1 38.6 100 1686.6
1978-1979 172 266.5 335.9 183.5 448.6 255.1 3.5 27.9 0 2.6 85.8 161.2 1942.6
1979-1980 244.8 371.6 237.9 213.5 379 179.2 9.7 1.1 57.6 0 16.1 56.1 1766.6
1980-1981 187.5 327.1 327.2 408.7 408.8 159.5 34.2 0 6.2 0 10.6 25.8 1895.6
1981-1982 223.9 406.7 261.3 381.4 395.1 174.1 50.8 36.4 0 21.5 6.8 42.6 2000.6
1982-1983 302.4 357.9 135.6 166 405.60 160 73.5 28.9 0 39.9 39.1 119.8 1828.7
1983-1984 58.8 324.6 309.9 328.8 510.1 314.7 86.5 16.6 3.8 34.6 71.7 56.3 2116.4
1984-1985 270.4 308.1 317.1 388.4 394 79.7 18.5 0 0 1.2 5.1 51.4 1833.9
1985-1986 230.9 243.3 391.2 382.4 156.8 310.5 50.6 0 1.1 1.8 0 40.6 1809.2
1986-1987 398.7 266.6 207.1 254 268 153.5 31 3.4 0 26 15.8 5.3 1629.4
1987-1988 74.7 708 293.1 156.1 316.4 0 15 11.1 0 2.3 4.5 105.8 1687.0
1988-1989 199.1 426.5 273.3 413.6 376.5 140.6 35.4 14 0 0 22.1 108.1 2009.2
1989-1990 272.9 426.7 211 435.7 556 361.2 80 5.7 9.2 3.3 6.7 98.3 2466.7
1990-1991 359.3 519.8 242.1 234.3 495.9 196.9 110 2.4 0 1.8 0 32.4 2194.9
1991-1992 266.2 342.4 145.3 152.9 300.3 453.9 8.4 91.9 0 0 13.6 54.4 1829.3
1992-1993 149.6 421.8 279.1 357.1 529.1 79.5 66.9 6.5 12.8 0 31.6 96.5 2030.5
1993-1994 240 392.1 158.1 171.9 390.2 222.5 1.3 0 0 0 18.2 246.3 1840.6
1994-1995 259.2 248.8 155.2 414.7 187.2 222.4 52.8 0 0 0 1.2 216.7 1758.2
1995-1996 141.4 303.7 280.4 556.1 483.2 235.4 12.1 38.5 15.5 0 0 239.1 2305.4
1996-1997 262.9 209.8 290.8 297.2 325.2 170 29.6 0 91.9 17.5 56.6 42.4 1793.9
1997-1998 129.7 451.3 233.4 155.7 470.6 178.5 78 44.3 0 1.5 103.5 30.5 1877.0
1998-1999 181.3 296.9 138.4 249.9 165.9 553.5 190.4 1.5 0 0 28.7 35.9 1842.4
1999-2000 151.2 372.1 193.3 334.2 523.2 349.4 0 2.3 0 1.1 18.7 8.9 1954.4
2000-2001 462.5 272.9 97.3 215.1 500 69.4 2.1 18.8 18.8 0 0 40.1 1697.0
2001-2002 188.8 119.3 212.7 247.1 322.3 130.8 39.7 69.8 1.7 24.8 3.2 0 1360.2
2002-2003 255.6 381.8 195.6 128.2 346.6 312.2 25 13.6 0 0 12.5 29.4 1700.5
2003-2004 156.9 258.2 273.8 247 282 178.7 13.2 38.6 0 13.1 0 140.7 1602.2
2004-2005 181 227.6 209.3 149.8 340.8 260.8 29.8 5.2 0 0 102.8 20.9 1528.0
2005-2006 228.3 550.5 343.1 374.8 456.2 320.5 17.5 7.7 0 45.6 48.2
2006-2007 249.3 472.7 248.3 323.9 370.5 233.1 88.5 32.5 0 0 0
TOTAL 6844.3 11309.9 7318.1 8799.0 11511.7 6772.4 1390.2 527.1 226.3 200.1 763.3 2408.8 51987.0
N 30 31 31 31 31 31 31 30 31 31 31 30 28
Máximo 462.5 708.0 391.2 556.1 556.0 553.5 190.4 91.9 91.9 39.9 103.5 246.3 2466.7
Mínimo 58.8 119.3 80.6 128.2 156.8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1360.2
MEDIA 228.1 364.8 236.1 283.8 371.3 218.5 44.8 17.6 7.3 6.5 24.6 80.3 1856.7
DESVEST 88.601 125.206 75.201 107.921 113.369 114.875 41.498 22.366 19.209 11.275 30.227 67.945 232.015
CURTOSIS 0.820 1.118 -0.414 -0.455 -0.701 1.451 3.650 3.458 13.935 2.310 1.543 0.618 1.123
SESGO 0.558 0.805 -0.172 0.462 -0.331 0.887 1.612 1.788 3.653 1.829 1.541 1.171 0.578
Espacios en Blanco 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 3
PRECIPITACION MENSUAL EN MM
Lempa
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 58
1.2.3 Ejemplo Coeficiente de Angot
0.000
0.500
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril
Co
efi
cie
nte
de
An
got
Coeficiente de AngotComparación del Régimen en el Litoral Norte (Ceiba y Tela)
y el Régimen el el Litoral Sur (Tegucigalpa, Choluteca y Amapala)
Amapala
Choluteca
Ceiba
Tela
Tegucigalpa
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 59
1.2.4 Ejemplo Curva Doble Masa
1.2.6 Ejemplo Análisis de Calidad
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
may
-95
ago
-95
no
v-9
5
feb
-96
may
-96
ago
-96
no
v-9
6
feb
-97
may
-97
ago
-97
no
v-9
7
feb
-98
may
-98
ago
-98
no
v-9
8
feb
-99
may
-99
ago
-99
no
v-9
9
feb
-00
may
-00
ago
-00
no
v-0
0
feb
-01
may
-01
ago
-01
no
v-0
1
feb
-02
may
-02
ago
-02
no
v-0
2
feb
-03
may
-03
ago
-03
no
v-0
3
feb
-04
may
-04
ago
-04
no
v-0
4
feb
-05
Llu
via
Me
nsu
al (
mm
)
Análisis de Consistencia de Datos G-24
Series1
Series2
Series3
Series4
Series5
Series6
Series7
Series8
Series9
Series10
Series11
Series12
Series13
Series14
Series15
Series16
Series17
Series18
Series19
Series20
Series21
Series22
0.0
10000.0
20000.0
30000.0
40000.0
50000.0
60000.019
71-1
972
1972
-197
3
1973
-197
4
1974
-197
5
1975
-197
6
1976
-197
7
1977
-197
8
1978
-197
9
1979
-198
0
1980
-198
1
1981
-198
2
1982
-198
3
1983
-198
4
1984
-198
5
1985
-198
6
1986
-198
7
1987
-198
8
1988
-198
9
1989
-199
0
1990
-199
1
1991
-199
2
1992
-199
3
1993
-199
4
1994
-199
5
1995
-199
6
1996
-199
7
1997
-199
8
1998
-199
9
1999
-200
0
2000
-200
1
2001
-200
2
2002
-200
3
2003
-200
4
2004
-200
5
2005
-200
6
2006
-200
7
2007
-200
8
2008
-200
9
2009
-201
0
2010
-201
1
2011
-201
2
2012
-201
3
Prec
ipit
ació
n A
cum
ulad
a (m
m)
Año Hidrológico
Análisis de las Precipitaciones Anuales AcumuladasGrupo 19: Cuenca del Río Patuca
AZACUALPA
CAYETANO
EL JUNQUILLO
EL PIÑORAL
GUAJINIL
JACALEAPA
LAS ACACIAS
LAS TROJES
SANTA MARIA REAL
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 60
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 61
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 62
1.6.1 Informe Estimación de la Evapotranspiración Potencial
CONSULTORÍA UNAH
ESTIMACIÓN DE LA EVAPOTRANSPIRACIÓN EN HONDURAS
INFORME FINAL
Lenín Esaú Henríquez Dole
Máster en Ing. Hidráulica y Medio Ambiente
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 63
Resumen Ejecutivo La Evapotranspiración es un proceso esencial dentro del ciclo del agua. Numerosos estudios
demuestran que es una variable importante en los balances hídricos, la Gestión Integrada de los
Recursos Hídricos (GIRH), el riego en el sector agrícola, la seguridad alimentaria, la estimación de
la severidad de las sequías, y la cuantificación de los impactos a los ecosistemas.
En Honduras se han realizado pocos estudios de la evapotranspiración, siendo uno el realizado por
el CATIE en 1990, el Balance Hídrico realizado por el CEDEX en el 2002 y la SERNA en la oficina de
su competencia. Aunque existen diversas metodologías elaboradas alrededor del mundo, muchas
de estas fórmulas son empíricas o semi-empíricas siendo de difícil aplicación en otras zonas de las
cuales fueron deducidas. En Honduras se suelen aplicar estas metodologías debido a que exigen
menos datos que la fórmula de referencia (FAO Panman-Monteith) ignorando, la mayor parte de
las ocasiones, las limitantes que los diferentes métodos tienen intrínsecos dentro de su
formulación.
Para evaluar las diferentes metodologías de estimación de la evapotranspiración se ha evaluado la
base de datos recopilada por el Instituto Hondureño de Ciencias de la Tierra (IHCIT). La revisión de
los diferentes factores medidos muestra que los datos básicos de temperatura son confiables en
sólo 48 estaciones de 79 disponibles con registros de esta variable. Los valores de temperatura
media no son consistentes en las estaciones y se ha desestimado su uso, como alternativa se ha
utilizado el promedio de la temperatura máxima y la temperatura mínima como lo sugiere la FAO
en su documento No. 56 al encontrar valores dudosos de temperatura media.
Se han evaluado cuatro (4) métodos de estimación de la Evapotranspiración Potencial (ETP) y se
han comparado con estimaciones de la Evapotranspiración de Referencia (ETo) estimada siguiendo
la fórmula de la FAO Penman-Monteith. Un análisis de regresión regional ha demostrado que no
se puede hacer un estudio regional de la ETP y las comparaciones se deben hacer de manera
puntual en cada estación. Ecuaciones de regresión se han estimado para cada estación y señalan
que el método Jensen-Haise es el que más se aproxima a la ETo. Las comparaciones indican que el
método Jensen-Haise modificado por una ecuación de regresión es el más adecuado para la
estimación de ETo en una localidad específica. Como segunda mejor opción está el método de
Hargreaves modificado por una ecuación de regresión.
Se ofrecen como alternativa a las ecuaciones de regresión, el uso de coeficientes de corrección por
mes y por estación. Esta metodología también ha sido validada y demostrado que el mayor error
que se puede producir al aplicar esto coeficientes de corrección es de 14 mm/mes (8-14%). Se
observó una relación entre la ETP y la elevación validando su uso en métodos geoestadísticos para
extrapolar la ETP.
Si bien se han validado métodos alternativos para la estimación de la ETo siempre es
recomendable usar la fórmula de la FAO Penman-Monteith cuando sea posible. La FAO ofrece
alternativas para estimar los parámetros no medidos, pero se debe planificar una validación de
estas metodologías para utilizarlas en localidades donde los datos no son medidos.
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Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 64
ÍNDICE
Contenido Resumen Ejecutivo ...................................................................................................... 63
1 Introducción ......................................................................................................... 65
2 Conceptos Básicos ................................................................................................ 66
3 Ubicación, Métodos y Recursos ............................................................................. 66
4 Metodología ......................................................................................................... 68
5 Resultados ............................................................................................................ 69
5.1 Radiación Solar Incidente (Rs) ........................................................................................... 76
5.2 ETP (Hargreaves) ............................................................................................................... 77
5.3 ETP (Ivanov) ....................................................................................................................... 77
5.4 ETP (Thornthwaite y Jensen-Haise) ................................................................................... 77
5.5 ETP (FAO Penman-Monteith) ............................................................................................ 78
6 Análisis de los Resultados ..................................................................................... 85
6.1 Comparación con FAO Penman-Monteith ........................................................................ 85
6.2 Relación ETP y elevación ................................................................................................... 89
6.3 Coeficientes de corrección ................................................................................................ 93
6.4 Validación de las ecuaciones de regresión y los coeficientes de corrección .................... 93
7 Conclusiones ........................................................................................................ 94
8 Biblografía ............................................................................................................ 97
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 65
ESTIMACIÓN DE LA EVAPOTRANSPIRACIÓN EN
HONDURAS
Introducción En las zonas tropicales, y específicamente Honduras existen pocos estudios sobre la
Evapotranspiración Potencial (ETP). A nivel mundial se ha demostrado que la estimación de la ETP
es de suma importancia para la elaboración de los Balances Hídricos, la Gestión Integrada de los
Recursos Hídricos (GIRH), el riego en el sector agrícola, el crecimiento de las plantas en fase
vegetativa (Allen et al., 1998), la seguridad alimentaria, la estimación de la severidad de las
sequías, y la cuantificación de los impactos a los ecosistemas.
Escasos trabajos de estimación de la ETP se han realizado en Honduras, siendo uno el realizado
por el CATIE en 1990 para la Dirección de Recursos Hídricos de la Secretaría de Recursos Naturales
de Honduras (SERNA), quienes calcularon ETP con varias metodologías e hicieron una regresión
para llegar a la ecuación de Penman. Otra estimación de ETP a nivel nacional fue la realizada por
CEDEX en el balance hídrico del 2002, quienes utilizaron la fórmula de Hargreaves corrigiendo los
resultados y obteniendo indirectamente la ETP de referencia (Penman Monteith). La Secretaría de
Recursos Naturales y Ambiente (SERNA) también ha realizado un mapa de Evapotranspiración
Potencial el cual se encuentra publicado en la web en formato de imagen. La sección de Riegos de
la Secretaría de Agricultura y Ganadería (SAG) utiliza un método empírico para la determinación
de la ETP en todo el territorio nacional basándose en si el clima es “cálido, fresco o frio”,
quedando a la interpretación del técnico correspondiente la cuantificación de la ETP. Por otro
lado, se han realizado trabajos a nivel de cuenca o microcuenca que presentan resultados
puntuales para diversas zonas de estudio.
En el mundo se han desarrollado formulaciones empíricas para la estimación de la ETP siendo las
más conocidas dentro de la región centroamericana las fórmulas de Thornthwaite, Blaney y
Criddle, Hargreaves, García López y Turc. Aunque la aplicación de estas metodologías se puede
intuir a nivel mundial, aún necesitan ser validadas en otras regiones lejos de aquellas donde
fueron deducidas. La más ampliamente utilizada es la fórmula de Penman-Monteith, considerada
como método estándar, físicamente basado y que puede ser utilizado globalmente. Sin embargo,
esta fórmula tiene la desventaja de requerir una gran cantidad de parámetros específicos que
muchas veces no son medidos en estaciones meteorológicas comunes, incrementándose esta
deficiencia en países en desarrollo (Droogers & Allen, 2002).
Este estudio pretende concluir con el valor de la Evapotranspiración Potencial (ETP) en Honduras
utilizando el mejor método basado en los datos climatológicos disponibles, evaluando diferentes
metodologías para su estimación y plasmando los resultados en un mapa general de la ETP en
todo el territorio hondureño.
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Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 66
Conceptos Básicos La evapotranspiración potencial (ETP) es un proceso esencial en el ciclo hidrológico del planeta. Es
una medida de la cantidad de agua que puede ser transferida desde la superficie de la tierra a la
atmósfera. La FAO introduce el concepto de ETP como la suma de evaporación y transpiración en
un cultivo de referencia bajo óptimas condiciones de riego de pastura, asumiendo una altura de 12
centímetros, una resistencia de la superficie fija de 70 seg/m y un albedo de 0.23 (Allen et al.,
1998). Este concepto es de gran importancia para la producción agrícola, sobre todo en la
planificación y manejo eficiente de los recursos hídricos (CATIE, 1990)
La intensidad de este flujo se ve determinada por diversas variables como la cobertura vegetal,
tipo de suelo, uso del suelo, tipo de vegetación, densidad de la vegetación, tiempo de vida de las
especies, tipos de cultivos, temperatura del aire, radiación solar, humedad relativa, velocidad y
dirección del viento entre otras. Por la complejidad de este proceso y del cual la transpiración de
las plantas forma una parte muy importante, se han propuesto muchas expresiones empíricas
basadas en observaciones puntuales en diversas partes del planeta (Thornthwaite, 1948;
Hargreaves & Allen, 2003, Allen et al., 1998). Los métodos más comunes de medición son los
métodos indirectos que usan generalmente procedimientos físico-matemáticos (CATIE, 1990).
Aunque los procesos empíricos son de más sencilla aplicación su rango de aplicabilidad suele ser
muy limitado y debe tenerse cuidado en su extrapolación a otras zonas o latitudes de donde han
sido deducidos.
Ubicación, Métodos y Recursos Honduras se encuentra en el istmo centroamericano y limita al Norte y Este con el Mar Caribe, al
Sur con Nicaragua y el Océano Pacífico, y al Oeste con El Salvador y Guatemala (
Ilustración 1). La ubicación dentro de la zona tropical hace que Honduras esté expuesta a una gran
cantidad energía incidente sobre su superficie lo que a su vez influye directamente sobre la
capacidad evaporante de la atmósfera y por tanto en la ETP.
ILUSTRACIÓN 1. MAPA DE UBICACIÓN DE HONDURAS
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 67
Para el cálculo de ETP en el país, se utilizaron los datos provenientes de estaciones climatológicas
gestionadas por la Secretaría de Recursos Naturales y Ambiente (SERNA), la Empresa Nacional de
Energía Eléctrica (ENEE), el Servicio Meteorológico Nacional (SMN), el Servicio Autónomo Nacional
de Acueductos y Alcantarillado (SANAA), la Fundación Hondureña de Investigación Agrícola (FHIA)
y otras instituciones privadas.
Los parámetros incluidos en las bases de datos a nivel mensual recopiladas son:
Brillo Solar Velocidad del Viento
Evaporación Media Mensual Temperatura Mínima Absoluta
Evaporación Mensual Temperatura Máxima Absoluta
Humedad Relativa Temperatura Media Mensual
Número de Horas de Sol Temperatura Máxima Promedio Mensual
Temperatura del Punto de Rocío Temperatura Mínima Promedio Mensual
Recorrido Total del Viento
De todos los parámetros medidos no se tiene la misma distribución temporal ni espacial por lo que
el análisis de los datos debe incluir primero un análisis de la serie temporal y luego con las
estaciones seleccionadas proceder a un análisis espacial. Para el análisis de las series temporales
se ha utilizado el software CHAC (Cálculo Hidrometeorológico de Aportaciones y Crecidas) del
Centro de Estudios y Experimentación de Obras Públicas (CEDEX) en su versión Beta1-5.03 y el
software TREND del CRC Catchment Hydrology de Australia. Para el análisis espacial se ha utilizado
ArcGis en su versión 10.1 y las interpolaciones se han generado a partir de herramientas
geoestadísticas (CoKriging).
Los métodos utilizados en esta investigación han sido los siguientes:
Hargreaves (1985)
En donde: ET0 es la evapotranspiración de referencia diaria (mm/día)
Ra es la radiación extraterrestre al tope de la atmósfera (mm/día)
Tmedia Temperatura media diaria (°C)
TD Diferencia entre la temperatura máxima y mínima diaria (°C)
Ivanov (1954)
En donde: ETP es la evapotranspiración potencial (mm/día)
Tmedia es la temperatura media del aire (°C)
HR es la humedad relativa del aire (%)
Thornthwaite (1948)
;
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 68
;
;
En donde: ETP es la evapotranspiración potencial (mm/mes)
l es la duración del día (horas)
N es el número de días de un mes
Ta es la temperatura media mensual del aire (°C)
Jensen-Haise (1963) ;
;
;
En donde: ETP la evapotranspiración potencial (mm/día)
Ra es la radiación extraterrestre al tope de la atmósfera (mm/día)
CT y Tx son coeficientes calculados en base a sus fórmulas correspondientes
T es la temperatura promedio mensual (°C)
Ti es la temperatura máxima y mínima para determinar la presión de
saturación (e)
H, h es la elevación en metros sobre el nivel del mar (m)
e es la presión de vapor de saturación (mbar) correspondiente Ti (°C)
FAO Penman-Monteith (1998)
En donde: ET0 es la evapotranspiración de referencia (mm/día)
Rn es la radiación neta en la superficie de cultivo (MJ/m2/día)
Ra es la radiación extraterrestre (mm/día)
G es el flujo de calor de suelo (MJ/m2/día)
T es la temperatura media del aire a 2 m de altura (°C)
U2 es la velocidad del viento a 2 m de altura (m/s)
es es la presión de vapor de saturación (Kpa)
ea es la presión real de vapor (Kpa)
es - ea es el déficit de presión de vapor (Kpa)
es la pendiente de la curva de presión de vapor (Kpa/°C)
es la constante psicrométrica (Kpa/°C)
Metodología La metodología ha consistido en una serie de análisis que permitieron actualizar las bases de
datos, determinar su consistencia y utilizar los datos de los parámetros climatológicos para la
estimación de la ETP a nivel mensual utilizando diferentes métodos empíricos basados en los
parámetros climatológicos medidos en las diferentes estaciones a nivel nacional.
El primer paso fue la actualización de los datos a nivel mensual. La última base de datos a nivel
mensual fue preparada por el CEDEX y publicada como parte del Balance Hídrico de Honduras en
el 2002. La actualización fue posible gracias a la ayuda de las personas encargadas del proyecto,
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sin embargo aun con todo el esfuerzo y toda la buena voluntad de adquirir información para su
estudio con fines investigativos, no todas las instituciones tuvieron la apertura de proporcionar los
datos actualizados de las estaciones activas que operaban. La base de datos final cuenta con
diversas longitudes de datos, sin embargo el que no esté actualizada al 2012 no implica que esa
estación específica esté clausurada por la institución que la opera. Nuevos esfuerzos
institucionales deben hacerse para procurar tener la información en tiempo real.
Una vez actualizada la base de datos se procedió al análisis de la consistencia de los datos de cada
estación. La calidad de los datos se comprobó mediante un test propuesto por Menne et al. (2009)
en el cual se verifica que los valores contenidos en una serie no se alejara de la media más de 3.5
veces la desviación estándar. En el caso que algún valor superara este umbral se debe tratar con
cuidado y verificar su validez.
Ciertos análisis requieren que las series de datos sean continuos en el tiempo, sin vacios, por lo
que se procedió al rellenado de los datos utilizando el software CHAC. El método de rellenado de
datos utilizado por el CHAC es una regresión estocástica múltiple bivariada en la que el dato
faltante se obtiene a partir de otras dos estaciones, seleccionadas éstas a partir de un coeficiente
de priorización que está en función de las correlaciones entre los datos. El rellenado de los datos
no se realizó para todos los parámetros, ni para todas las estaciones. Una selección de 48
estaciones fue hecha en base a los datos disponibles y a su calidad. El parámetro base, que sirve
como factor común en casi todas los métodos de estimación de la ETP es la temperatura, por lo
que aquellas estaciones que no miden temperatura fueron descartadas.
Finalmente se estimó la ETP en las 48 estaciones escogidas utilizando los métodos descritos en la
sección anterior, seguido de una comparación para seleccionar el mejor método a utilizar en la
generación estimación de la ETP a nivel nacional.
Resultados Dentro de la base de datos recopilada, existen en Honduras 373 estaciones que miden la cantidad
de precipitación que cae en todo el territorio, sin embargo el interés por conocer la distribución y
magnitud de otros parámetros climatológicos no es tan elocuente como el interés por conocer la
distribución y magnitud de la lluvia. Un ejemplo sencillo se puede demostrar contando el número
de estaciones que miden un determinado parámetro (ver
Tabla 1), como por ejemplo la temperatura: 79 estaciones estiman la temperatura media mensual,
74 estaciones miden la temperatura mínima y 75 la temperatura máxima. La diferencia del
número de estaciones que miden los diferentes parámetros radica en los fines para los cuales las
estaciones se han instalado, los equipos y el presupuesto disponible en cada institución para la
medición y el mantenimiento de las operaciones.
Aunque existe un número aceptable de estaciones que miden un parámetro específico esto sólo
ayuda a su representación espacial. La continuidad temporal de los registros es precaria como se
observa en la Ilustración 2 que muestra algunos ejemplos de cuatro parámetros escogidos. El
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número de vacíos (meses sin dato) no permite hacer inferencia estadística con los datos existentes
y por tanto se debe someter cada serie de datos por una sucesión de pruebas estadísticas que
determinen su validez, homogeneidad y la existencia o no de tendencias certificando el uso de los
valores medidos en cálculos posteriores.
TABLA 1. NÚMERO DE ESTACIONES QUE MIDEN CADA PARÁMETRO DENTRO DE LA BASE DE DATOS RECOPILADA
Parámetro Número de Estaciones
Brillo Solar 5
Evaporación Media Mensual 41
Evaporación Mensual 62
Humedad Relativa 70
Número de Horas de Sol 9
Temperatura del Punto de Rocío 31
Recorrido Total del Viento 21
Velocidad del Viento 17
Temperatura Mínima Absoluta 56
Temperatura Máxima Absoluta 60
Temperatura Media Mensual 79
Temperatura Máxima Promedio Mensual 75
Temperatura Mínima Promedio Mensual 74
A B
C D
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ILUSTRACIÓN 2. CONTINUIDAD EN LOS REGISTROS DE: A) TEMPERATURA MEDIA MENSUAL; B) VELOCIDAD DEL
VIENTO;
C) HUMEDAD RELATIVA MEDIA MENSUAL; Y D) EVAPORACIÓN MEDIA MENSUAL
De la ilustración 2 se concluye que no todas las series tienen la longitud suficiente para realizar
análisis estadísticos de sus datos1, por lo que se debe rellenar los vacios de las series a fin de
obtener las longitudes mínimas requeridas por la teoría de las grandes muestras. El período de
tiempo seleccionado para rellenar los datos y obtener datos mensuales continuos fue de 1975 al
2005. De todos los parámetros se escogieron para el relleno sólo los factores principales que se
utilizaban en la estimación de la ETP: la temperatura media mensual, la temperatura máxima
promedio mensual, la temperatura mínima promedio mensual y la humedad relativa. Una
característica particular de estos parámetros es que su variación a lo largo del tiempo es poca y
por tanto su comportamiento mensual y anual se puede asumir que se ajusta a una distribución
normal lo que valida el método utilizado para rellenar los datos, sin embargo el resto de
parámetros requiere un mayor análisis para verificar esta suposición y proceder a su completado a
nivel mensual.
La base de datos recopilada originalmente contenía al menos 70 estaciones que medían la
temperatura, sin embargo no todas ellas eran aptas para el estudio de la variabilidad espacial y
temporal de este parámetro. Las 48 estaciones finalmente escogidas cumplieron con los siguientes
criterios: a) poseer al menos 10 años de información continua en el período seleccionado (entre
1975 y 2005); b) no presentar tendencias ni valores atípicos dentro de sus series temporales; y c)
poseer registros en el mismo período de la temperatura media, temperatura máxima y la
temperatura mínima. Los criterios se aplicaron a las tres series de temperaturas medidas en cada
estación: media, máxima y mínima.
1 Las pruebas y análisis de inferencia estadística requieren que las series de datos temporales sean de al
menos 30 años de longitud para aplicar la teoría de las grandes muestras, en caso de tener poblaciones menores la validez de las estimaciones disminuye y el error aumenta.
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ILUSTRACIÓN 3. GRÁFICO INDICANDO EL PERÍODO DE ESTUDIO S ELECCIONADO (1975-2005) DE LA TEMPERATURA
MEDIA Y ESTACIONES EL IMINADAS MEDIANTE LOS CRITERIOS DE SELECCIÓN
TABLA 2. ESTACIONES SELECCIONADAS PARA SER PARTE DEL ESTUDIO DE LA EVAPOTRANSPIRACIÓN
Código
Nacional Nombre
Código
Nacional Nombre
Código
Nacional Nombre
23010 Quimistán 25116 Marale 54001 Pespire
23011 La Entrada 25131 Sensenti 54002 Nacaome
25004 La Gloria 25142 El Níspero 56001 La Venta
25014 El Cajón 25144 El Modelo 56071 Ingenio El
Porvenir
25024 Las Flores
Comayagua 25202 Las Lajas 56106 Concepción
25026 El Coyolar 25993 Guaruma 1 Tela
RRCo 56301 El Batallón
25051 Santa Clara 27013 San Francisco
JFK 56303 Quiebramontes
25056 Morazán 31007 Corralitos 56602 Villa Real
25080 La Ermita 33004 Olanchito 56701 El Reventón
25081 Agua Caliente
F.M. 39001 Cayetano 78700 Amapala
25083 Santa Rita 39003 Guayabillas 78705 La Ceiba
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25084 Playitas 39009 Villa Ahumada 78706 Tela
25085 Santa Elena 39017 El Piñonal 78708 La Mesa
25087 San Jerónimo 39027 La Conce 78717 Santa Rosa de
Copán
25104 Vallecillo 45103 Las Trojes 78720 Tegucigalpa
25114 Ulapa 46999 La Esperanza
Intibucá 78724 Choluteca
ILUSTRACIÓN 4. MAPA ILUSTRANDO LA UB ICACIÓN DE LAS 48 ESTACIONES SELECCIONADAS PARA EL ESTUDIO DE LA
ETP EN HONDURAS
Basados en los criterios anteriores y agrupando las diferentes estaciones por zonas se procedió a identificar los valores atípicos de las diferentes series. Dado que el análisis se realizó en grupos2 se decidió disminuir el umbral de la desviación típica a 3.5 en vez de 5 como lo propone Menne et al. (2009). La tabla 3 muestra un ejemplo de las tablas elaboradas de identificación de valores atípicos en las 48 estaciones seleccionadas.
TABLA 3. VALORES ATÍPICOS EN LAS SERIES DE TEMPERATURA MÁXIMA PROMEDIO MENSUAL
Nombre de Estación Fecha de valor atípico mensual Categoría del valor
2 La división por grupos ha sido hecha en base a la proximidad de las estaciones, la cuenca en donde se
encuentran y el criterio de experto sobre la relación que puede existir entre ellas. El país se ha dividido en seis (6) zonas: Occidente, Norte, Ulúa bajo, Oriente, Centro y Sur.
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San Jerónimo Mar/Abr - 83 Alto/Alto
La Ermita Abr-72, Feb-98, Oct/Nov-08 Alto, Alto, Alto/Alto
Vallecillo Jul/Ago/Sep/Oct-09 Alto/Alto/Alto/Alto
Coyolar Mar-01 Alto
Las Flores Ene-91 Alto
El Cajón May-90 Bajo
Santa Rosa de Copán Feb-76, Jul-84, Ago-85, Ago-89, Oct-99
Bajo, Bajo, Bajo, Bajo, Alto
Santa Elena Jul-79 Bajo
El Níspero Abr-91, Ago-03, Oct-03 Bajo, Alto, Alto
Ulapa May-75, Ago-75 Alto, Alto
La Ceiba Feb-70 Bajo
Villa Ahumada May-98 Alto
Guayabillas Mar-66, Abr-72 Alto, Alto
El Batallón Mar-97 Bajo
Tegucigalpa Jun/Jul-50 Bajo/Bajo
Choluteca May-00 Bajo
El análisis de los valores atípicos muestra que no existe una relación aparente entre estaciones. Es
de esperarse que si existe un valor atípico o extremo, éste se reproduzca en las estaciones
aledañas, sin embargo esto no se comprueba para ninguna de las fechas de los valores obtenidos.
Se puede deducir que los valores atípicos no se producen en la región por olas de calor, sino más
por inconsistencias en la medición de origen humano o instrumental.
Para detectar inconsistencias en las series de datos de temperatura se realizó el análisis de doble
masa comparando diferentes estaciones con la media de los diferentes grupos escogidos. Este
análisis descubrió que la temperatura media mensual presentaba muchas deficiencias en sus
registros, sin embargo no era el caso con la temperatura máxima promedio mensual ni la
temperatura mínima promedio mensual. La razón aparente de estas inconsistencias en la
temperatura media mensual responde a que esta temperatura no es una medición, es una
estimación diaria basada en las temperaturas que se toman a lo largo del día. Tal como se expresó
anteriormente, los fines de cada estación responden a los intereses de cada institución que las
maneja y por tanto la forma de estimar la temperatura media diaria. Por ejemplo, mientras unas
instituciones calculan la temperatura media como la media de las temperaturas registradas a cada
hora, otras la estiman como el promedio entre la temperatura máxima y la temperatura mínima
registradas a horas específicas.
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ILUSTRACIÓN 5. GRÁFICOS QUE MUESTRAN EL DIAGRAMA DE DOBLE MASA DE LA TEMPERATURA MÁXIMA PROMEDIO
MENSUAL (ARRIBA), LA TEMPERATURA MEDIA MENSUAL (CENTRO) Y LA TEMPERATURA MÍNIMA MENSUAL (ABAJO) EN
TRES ESTACIONES: LAS FLORES (25024), SAN JERÓNIMO (25087) Y CHOLUTECA (78724)
Se puede observar en la ilustración 5 que aunque los registros de las temperaturas máximas y
mínimas promedio mensuales son consistentes a lo largo del tiempo, las temperaturas medias
mensuales no lo son. Esta situación se repite en casi todas las estaciones del país evidenciando
que el cálculo de la temperatura media debe ser revisado, estandarizado y homogeneizado en
todas las estaciones de Honduras. Las inconsistencias encontradas en los datos de la temperatura
media mensual ha hecho que se procediera a descartar este parámetro y se utilizara como la
temperatura media mensual el promedio entre la temperatura máxima promedio mensual y la
temperatura mínima promedio mensual que si probaron ser series consistentes a lo largo del
25024 25087 78724
Máx
ima
Med
ia
Mín
ima
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tiempo. La homogeneidad y consistencia en los registros de las temperaturas máximas y mínimas
promedio mensual asegura que el cálculo de la temperatura media mensual a partir de ellas
también sea una serie homogénea y consistente.
La mayoría de las fórmulas empíricas que se aplicarán a continuación tienen como base la
temperatura media para realizar sus estimaciones. Hay que hacer la salvedad que aunque se
utilice la temperatura media mensual a partir de un cálculo de dos promedios, se considera más
confiable realizar esta simplificación que revisar y reparar la información histórica de las
temperaturas medias mensuales. Un mayor análisis debe hacerse en el futuro a fin de rescatar la
historia contenida en los registros de las estaciones y utilizar los valores realmente medidos antes
de utilizar estimaciones como en este estudio.
Radiación Solar Incidente (Rs)
Se ha utilizado la siguiente fórmula en base al número de horas de sol (n):
En donde: n, es el número de horas de sol reales medidas en las estaciones y N es el número
teórico de horas de sol tomado de la tabla (Doorenbos y Pruit, 1977).
De 7 estaciones pertenecientes al Servicio Meteorológico Nacional (SMN) se obtuvo el promedio
mensual del número de horas de sol reales. Se determinó la relación entre las horas de sol reales y
las horas de sol teóricas para cada mes de cada estación analizada. Se observó que la duración
solar relativa (relación n/N) es variante a lo largo del año y a lo largo del territorio hondureño
(ilustración 6) por lo que se determinaron dos zonas (Norte y Centro-Sur) para su análisis.
ILUSTRACIÓN 6. DURACIÓN SOLAR RELATIVA (PROMEDIO) EN DIFERENTES ESTACIONES DE HONDURAS
La duración solar relativa es un cociente que expresa la nubosidad atmosférica. Se puede apreciar
que en la Zona Norte existe una mayor presencia de nubes durante los meses más fríos (octubre,
noviembre y diciembre); sin embargo en la Zona Centro-Sur la presencia de nubes se nota a lo
largo de todo el período lluvioso (mayo a octubre), notándose en todos los casos la influencia de la
canícula en el mes de agosto. A partir de estas observaciones se decidió utilizar los valores
diferenciados de la duración solar relativa para la estimación de la radiación solar incidente según
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
May Jun
Jul
Ago Se
p
Oct
No
v
Dic
Ene
Feb
Mar
Ab
r
n/N
Duración Solar Relativa (Zona Norte)
Yoro
La Mesa
Santa Rosa de Copán
Roatán
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
n/N
Duración Solar Relativa (Zona Centro-Sur)
Catacamas
Tegucigalpa
Choluteca
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la ubicación de la estación: Zona Norte o Zona Centro-Sur. En base a las observaciones, un límite
ha sido trazado entre las dos zonas, siendo éste el paralelo en el que se encuentra la estación El
Níspero, así todas las estaciones con latitud mayor a 14.8° serían consideradas dentro de la Zona
Norte y todas aquellas debajo de este valor dentro de la Zona Centro-Sur.
ETP (Hargreaves)
Para la aplicación de la fórmula se pusieron en orden todos los parámetros necesarios:
- Radiación Solar Extraterrestre: se utilizó la tabla presentada en el documento de FAO 56
(Allen et al. 1998) en función de la latitud y el mes. La radiación en cada estación se calculó
mediante ecuaciones de regresión lineal en cada mes entre los valores de 12° y 16° de latitud
Norte.
- El valor de Temperatura Media Mensual se calculó como el promedio entre la
Temperatura Máxima Promedio Mensual y la Temperatura Mínima Promedio Mensual.
- El Rango de Temperatura se ha estimado como la diferencia entre la Temperatura
Máxima Promedio Mensual y la Temperatura Mínima Promedio Mensual.
Los cálculos se realizaron en una tabla de Excel, obteniendo inicialmente la ETP diaria y
posteriormente la ETP mensual multiplicando por 30, 31 o 28 según el mes del año. Finalmente la
ETP anual se ha obtenido mediante la suma de todos los meses. La tabla 4 resume los valores de la
ETP estimados para las diferentes estaciones seleccionadas.
ETP (Ivanov)
Para la aplicación de la fórmula se pusieron en orden todos los parámetros necesarios:
- El valor de Temperatura Media Mensual se calculó como el promedio entre la
Temperatura Máxima Promedio Mensual y la Temperatura Mínima Promedio Mensual.
- El valor de la Humedad Relativa Promedio Mensual se obtuvo de los registros contenidos
en la base de datos. No todas las estaciones que miden temperatura miden humedad relativa por
lo que en aquellas que no se medía el parámetro no se ha realizado el cálculo.
Los valores se han introducido en un software denominado Cálculo de Índices del Régimen Hídrico
(CIRH) versión 2.0 elaborado por el Centro de Agricultura y Medio Ambiente (AGRIMED) de la
Universidad de Chile para obtener los valores promedio diarios. Luego la ETP mensual se calculó
multiplicando los valores promedio diarios por el número de días del mes correspondiente y la ETP
anual es la suma de los valores mensuales calculados. Los resultados se pueden apreciar en la
tabla 5.
ETP (Thornthwaite y Jensen-Haise)
El método de Thornthwaite es el más sencillo de todos haciendo su estimación en base a la
temperatura y la latitud a la cual se encuentra la estación. Actualmente este método se utiliza
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como valor de estimación, para tener una idea de los valores de ETP que pueden darse en una
determinada región en una primera etapa de los estudios, y por tanto debe tomarse como una
referencia para la comparación y no como un valor real.
Para la aplicación de la fórmula de Jensen-Haise se pusieron en orden todos los parámetros
necesarios:
- El valor de Temperatura Media Mensual se calculó como el promedio entre la
Temperatura Máxima Promedio Mensual y la Temperatura Mínima Promedio Mensual.
- Radiación Solar Extraterrestre (R0): se utilizó la tabla presentada en el documento de FAO
56 (Allen et al. 1998) en función de la latitud y el mes. La radiación en cada estación se calculó
mediante ecuaciones de regresión lineal en cada mes entre los valores de 12° y 16° de latitud
Norte.
- Radiación Solar Incidente sobre la Superficie (Rs): ver sección 5.1.
- Los valores de la Temperatura Promedio Mínima y Máxima, y la Altura han sido
obtenidos de los registros contenidos en la base de datos.
Los valores promedio diarios fueron introducidos en una hoja de Excel preparada para la
estimación de ambos métodos simultáneamente. La hoja de Excel ha sido preparada por la
Universidad de Salamanca en su cátedra de hidrología3. Luego la ETP mensual se calculó
multiplicando los valores promedio diarios por el número de días del mes correspondiente y la ETP
anual es la suma de los valores mensuales calculados. Los resultados se presentan en la tabla 6.
ETP (FAO Penman-Monteith) El método de estimación de la ETP de la FAO es el más reconocido a nivel mundial como el método
de referencia para evaluar la Evapotranspiración. Como se mencionó anteriormente, esta fórmula
tiene la desventaja de requerir una gran cantidad de parámetros específicos que muchas veces no
son medidos en estaciones meteorológicas comunes y de ahí la difícil aplicación de la misma,
agravándose esta situación en los países en desarrollo como Honduras. Sin embargo, se ha
demostrado que a excepción de los datos de temperatura máxima y mínima el resto de
parámetros se pueden estimar en base a estos dos (Allen et al., 1998). Las estimaciones de los
parámetros restantes siguen una serie de suposiciones avaladas por la FAO en base a
experimentos en más de 2000 estaciones alrededor del mundo para estaciones donde no se
disponen de datos y que han sido utilizadas para la estimación de la ETP de la FAO en las
estaciones del presente estudio:
La temperatura del punto de rocío es aproximadamente la temperatura mínima diaria. Se
asume implícitamente que a la salida del sol, cuando la temperatura del aire está
alrededor de la temperatura mínima, el aire está casi saturado con vapor de agua y que la
humedad relativa es de alrededor de 100%.
3 http://hidrologia.usal.es/
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La raíz cuadrada de la diferencia entre la temperatura máxima y mínima ha sido utilizada
como indicador de la fracción de la radiación extraterrestre que alcanza la superficie de la
tierra en una localidad dada (Hargreaves y Samani, 1985). El indicador anterior ha sido
afectado por coeficientes de ajuste empíricos para zonas del interior (0.16) o zonas
costeras (0.19) según la localización de la estación.
Como la variación del promedio de la velocidad del viento en períodos mensuales es
relativamente pequeña y fluctúa alrededor de los valores medios, los valores mensuales
de velocidad del viento han sido estimados usando la tabla 4. En caso de no tener
disponibilidad de datos de viento, un valor de 2 m/s ha sido utilizado como estimador
temporal.
TABLA 4. VALORES GENERALES DE LA VELOCIDAD DEL VIENTO EN TÉRMINOS ME NSUALES
Descripción Velocidad media mensual del viento a 2 m de altura
Vientos suaves …≤ 1.0 m/s
Vientos suaves a moderados 1 – 3 m/s
Vientos moderados a fuertes 3 – 5 m/s
Vientos fuertes …≥ 5.0 m/s
Los valores de las diferentes estaciones fueron introducidos en el software ETo calculator v 3.2
desarrollado por Land and Water Division de la FAO4 y que sigue los procedimientos definidos en
el documento No. 56 (Allen et al, 1998). El software estima la ETo promedio diaria para cada mes,
a partir de este dato se ha multiplicado la valor promedio diario por el número de días
correspondiente a cada mes y la suma de los meses ha proporcionado el valor de la ETo anual. Los
valores resultantes se encuentran resumidos en la tabla 9.
4 http://www.fao.org/nr/water/ETo.html
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TABLA 5. ESTIMACIÓN DE LA ETP POR EL MÉTODO DE HARGREAVES (1985)
UTM X UTM Y COD_NAC NOM_EST Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril ANUAL
348971 1696226 23010 Quimistán 190.9 167.4 167.9 171.1 159.0 140.4 116.1 111.2 120.3 131.0 175.5 186.1 1836.8
313698 1668021 23011 La Entrada 182.3 158.0 155.9 158.3 146.9 133.9 109.8 105.4 112.1 124.7 171.6 181.2 1740.0
394881 1597589 25004 La Gloria 185.8 161.0 159.0 162.2 148.0 134.0 117.5 115.7 125.8 136.1 177.9 185.7 1808.7
418805 1660268 25014 El Cajón 190.3 168.6 160.5 161.8 151.7 132.0 108.8 109.3 115.9 132.2 180.5 190.5 1802.0
438702 1579961 25024 Las Flores Comayagua 183.2 161.9 166.0 171.7 155.0 140.5 122.5 122.3 132.4 140.6 181.5 185.1 1862.6
444910 1582712 25026 El Coyolar 171.7 148.3 155.3 158.2 141.3 127.5 109.6 109.8 119.2 129.9 169.2 175.1 1714.9
469462 1596740 25051 Santa Clara 172.7 147.8 149.1 154.6 143.8 131.7 109.7 106.3 116.8 127.0 168.4 172.4 1700.3
435889 1693919 25056 Morazán 189.6 170.8 171.1 169.3 157.0 138.7 119.8 115.8 123.1 134.6 175.1 183.1 1847.8
492666 1599241 25080 La Ermita 171.3 148.6 151.5 157.7 146.9 131.3 111.0 109.7 119.1 129.7 165.6 173.7 1716.2
468746 1622577 25081 Agua Caliente F.M. 181.9 160.3 161.8 164.3 152.2 137.6 115.2 113.9 123.6 135.1 177.6 183.2 1806.5
406102 1679948 25083 Santa Rita 189.8 170.7 168.3 171.3 161.9 144.8 117.9 112.5 121.0 130.9 171.7 179.4 1840.2
426365 1594594 25084 Playitas 180.8 161.3 165.5 167.4 152.0 135.5 115.6 116.7 125.1 136.1 176.5 182.2 1814.5
400949 1646570 25085 Santa Elena 165.3 148.4 144.1 147.8 138.5 120.7 99.2 94.8 101.3 111.7 153.1 161.3 1586.3
434934 1616929 25087 San Jerónimo 189.5 166.8 166.3 166.8 155.9 137.7 113.2 113.1 124.8 139.7 182.5 187.9 1844.2
457350 1604899 25104 Vallecillo 148.7 129.2 130.7 135.1 127.3 113.0 92.3 90.7 97.9 109.3 144.8 153.1 1472.0
327467 1655868 25114 Ulapa 197.1 168.9 169.7 169.9 157.8 141.0 118.9 114.8 123.9 136.5 183.2 190.7 1872.5
482013 1646526 25116 Marale 184.4 164.3 167.8 170.7 157.3 144.0 122.0 126.8 132.9 140.1 178.8 179.7 1868.9
291275 1603195 25131 Sensenti 171.3 142.8 143.5 143.3 133.8 120.5 104.5 101.8 113.0 123.0 165.4 169.3 1632.2
355984 1633400 25142 El Níspero 181.9 156.0 155.2 155.2 141.3 127.1 105.3 101.0 109.5 123.1 166.8 174.5 1696.8
393582 1702402 25144 El Modelo 180.0 161.6 162.4 164.7 151.3 140.4 114.7 107.1 115.8 121.5 161.3 170.0 1750.6
438449 1646107 25202 Las Lajas 157.8 143.2 144.5 144.7 135.4 114.6 96.4 96.2 103.9 117.1 150.4 156.7 1561.0
434580 1705353 25993 Guaruma 1 Tela RRCo 181.4 171.9 171.3 168.6 158.9 140.2 111.5 107.0 115.0 124.1 163.4 164.7 1778.1
496547 1733556 27013 San Francisco JFK 172.6 165.4 171.7 171.8 159.0 142.8 118.5 116.2 119.9 128.0 161.4 164.9 1792.3
557218 1731662 31007 Corralitos 175.8 149.8 143.7 148.7 143.2 133.8 112.1 103.4 111.7 124.3 166.3 174.6 1687.5
546720 1711729 33004 Olanchito 197.8 168.6 168.6 169.8 159.6 143.8 115.6 112.1 118.4 130.3 173.9 183.8 1842.3
606251 1598854 39001 Cayetano 187.1 158.9 157.0 161.6 154.9 148.5 125.1 117.4 122.7 132.9 174.3 183.0 1823.2
576299 1612507 39003 Guayabillas 179.6 153.6 149.0 154.8 149.4 140.6 119.3 114.8 122.6 133.8 172.9 179.7 1770.2
546256 1548133 39009 Villa Ahumada 167.9 144.9 142.1 140.5 136.1 129.3 109.3 107.1 115.1 121.9 159.1 166.7 1640.0
571104 1555809 39017 El Piñonal 185.9 156.9 154.1 157.0 149.8 146.4 126.0 121.9 131.7 138.3 180.6 184.3 1832.8
586927 1619302 39027 La Conce 178.6 150.4 148.5 153.6 148.1 140.9 117.3 113.7 121.8 131.7 168.5 178.0 1751.1
609773 1553397 45103 Las Trojes 153.3 132.2 128.5 132.9 128.4 122.9 105.1 97.7 102.2 109.2 146.2 154.1 1512.8
377260 1582492 46999 La Esperanza Intibucá 133.9 121.1 118.8 122.9 108.9 98.7 83.8 82.6 92.2 100.9 133.7 139.1 1336.5
460484 1502811 54001 Pespire 188.2 171.6 185.1 185.0 160.8 157.3 148.7 150.0 157.0 162.9 200.7 198.0 2065.4
446045 1495219 54002 Nacaome 173.5 160.4 178.6 177.5 153.1 153.1 146.2 150.4 155.9 155.6 186.6 182.8 1973.7
481576 1581798 56001 La Venta 170.7 146.7 143.4 148.5 141.1 125.7 105.0 102.5 113.7 124.8 166.8 173.7 1662.7
501438 1573681 56071 Ingenio El Porvenir 176.8 151.7 154.8 156.1 146.4 135.9 121.9 117.9 129.0 136.1 177.2 175.9 1779.8
471171 1546175 56106 Concepción 154.4 136.3 141.0 143.8 131.7 119.4 100.6 101.2 107.0 118.1 152.5 155.8 1561.8
472275 1555105 56301 El Batallón 156.3 134.5 138.2 146.3 132.5 123.2 104.8 106.0 114.5 124.0 160.3 161.3 1601.8
467217 1557371 56303 Quiebramontes 160.2 141.6 141.1 146.5 138.1 126.3 110.6 109.1 121.0 127.5 166.4 170.1 1658.5
481686 1546938 56602 Villa Real 153.3 135.5 137.2 141.2 132.7 119.9 101.7 101.6 107.4 116.2 150.9 157.7 1555.4
459776 1574558 56701 El Reventón 154.3 137.3 138.4 144.2 133.2 118.6 101.8 100.7 109.4 119.2 156.7 162.1 1575.9
428392 1469855 78700 Amapala 149.8 141.0 152.7 152.3 134.8 130.7 120.3 122.1 126.6 128.3 152.3 147.9 1658.8
514998 1740075 78705 La Ceiba 154.5 145.1 151.3 150.6 138.5 126.5 101.2 96.6 99.5 106.9 137.0 146.1 1554.0
443587 1743950 78706 Tela 152.1 142.9 146.2 141.7 133.9 119.5 97.7 94.0 99.5 104.3 133.5 140.4 1505.8
399329 1707784 78708 La Mesa 119.4 108.7 109.9 111.3 104.1 91.8 72.7 68.7 73.0 79.6 106.6 110.7 1156.6
306270 1635960 78717 Santa Rosa de Copán 151.9 129.9 128.6 128.0 119.1 107.8 88.4 84.0 91.5 104.3 142.6 152.8 1428.9
476308 1554124 78720 Tegucigalpa 163.6 144.6 143.7 151.3 138.9 126.5 107.2 105.4 113.6 124.1 162.2 167.2 1648.3
482798 1482176 78724 Choluteca 175.4 155.7 166.8 170.5 150.4 143.6 132.0 133.1 141.8 149.9 186.4 187.6 1893.2
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 81
TABLA 6. ESTIMACIÓN DE LA ETP POR EL MÉTODO DE IVANOV (1954)
X Y Altitud (m) COD_NAC NOM_EST Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril Anual
348971 1696226 190 23010 Quimistán 161.2 120.0 111.6 114.7 108.0 96.1 84.0 83.7 93.0 98.0 139.5 156.0 1365.8
313698 1668021 445 23011 La Entrada 145.7 105.0 96.1 93.0 87.0 83.7 75.0 74.4 83.7 92.4 139.5 153.0 1228.5
394881 1597589 600 25004 La Gloria 120.9 87.0 83.7 89.9 78.0 74.4 72.0 77.5 74.4 81.2 111.6 123.0 1073.6
418805 1660268 250 25014 El Cajón 133.3 81.0 68.2 65.1 66.0 55.8 48.0 49.6 58.9 75.6 120.9 138.0 960.4
438702 1579961 620 25024 Las Flores Comayagua 151.9 114.0 130.2 151.9 102.0 96.1 96.0 108.5 130.2 131.6 173.6 174.0 1560.0
444910 1582712 880 25026 El Coyolar 158.1 120.0 148.8 139.5 105.0 96.1 93.0 108.5 124.0 134.4 176.7 180.0 1584.1
469462 1596740 740 25051 Santa Clara 170.5 120.0 114.7 120.9 111.0 105.4 93.0 89.9 102.3 120.4 173.6 186.0 1507.7
435889 1693919 220 25056 Morazán 130.2 96.0 89.9 89.9 87.0 77.5 72.0 74.4 77.5 78.4 108.5 120.0 1101.3
492666 1599241 760 25080 La Ermita 145.7 99.0 96.1 99.2 90.0 80.6 69.0 74.4 86.8 100.8 148.8 159.0 1249.4
468746 1622577 560 25081 Agua Caliente F.M. 182.9 126.0 114.7 117.8 105.0 102.3 93.0 99.2 117.8 131.6 195.3 204.0 1589.6
406102 1679948 60 25083 Santa Rita 167.4 126.0 111.6 114.7 111.0 102.3 87.0 83.7 96.1 100.8 145.7 153.0 1399.3
426365 1594594 595 25084 Playitas 186.0 138.0 145.7 142.6 111.0 105.4 99.0 117.8 130.2 151.2 201.5 207.0 1735.4
400949 1646570 640 25085 Santa Elena 96.1 69.0 62.0 55.8 54.0 52.7 45.0 46.5 52.7 58.8 83.7 84.0 760.3
434934 1616929 440 25087 San Jerónimo 117.8 84.0 83.7 77.5 66.0 58.9 54.0 58.9 68.2 81.2 124.0 123.0 997.2
457350 1604899 107 25104 Vallecillo 130.2 99.0 99.2 99.2 90.0 80.6 72.0 74.4 89.9 103.6 148.8 156.0 1242.9
327467 1655868 330 25114 Ulapa 164.3 117.0 108.5 102.3 90.0 83.7 78.0 80.6 89.9 106.4 155.0 165.0 1340.7
482013 1646526 720 25116 Marale 127.1 87.0 80.6 77.5 69.0 65.1 57.0 65.1 74.4 86.8 111.6 120.0 1021.2
291275 1603195 870 25131 Sensenti 130.2 84.0 93.0 93.0 78.0 80.6 78.0 83.7 96.1 100.8 139.5 144.0 1200.9
355984 1633400 600 25142 El Níspero 124.0 84.0 80.6 77.5 72.0 65.1 57.0 58.9 68.2 81.2 114.7 123.0 1006.2
393582 1702402 45 25144 El Modelo
438449 1646107 1034 25202 Las Lajas 108.5 90.0 77.5 77.5 75.0 62.0 48.0 74.4 58.9 70.0 108.5 114.0 964.3
434580 1705353 32 25993 Guaruma 1 Tela RRCo
496547 1733556 10 27013 San Francisco JFK 68.2 57.0 55.8 55.8 51.0 46.5 42.0 43.4 40.3 44.8 52.7 54.0 611.5
557218 1731662 100 31007 Corralitos 176.7 108.0 89.9 89.9 87.0 83.7 72.0 68.2 80.6 100.8 155.0 180.0 1291.8
546720 1711729 150 33004 Olanchito 192.2 123.0 105.4 108.5 108.0 93.0 81.0 80.6 86.8 95.2 148.8 162.0 1384.5
606251 1598854 299 39001 Cayetano 161.2 99.0 77.5 83.7 81.0 83.7 75.0 68.2 74.4 84.0 133.3 159.0 1180.0
576299 1612507 420 39003 Guayabillas 127.1 84.0 65.1 58.9 63.0 68.2 63.0 65.1 71.3 78.4 117.8 138.0 999.9
546256 1548133 830 39009 Villa Ahumada
571104 1555809 440 39017 El Piñonal 167.4 102.0 80.6 77.5 81.0 89.9 84.0 89.9 105.4 117.6 155.0 177.0 1327.3
586927 1619302 350 39027 La Conce 170.5 102.0 96.1 96.1 93.0 93.0 96.0 93.0 102.3 100.8 151.9 174.0 1368.7
609773 1553397 708 45103 Las Trojes 105.4 75.0 62.0 65.1 60.0 68.2 63.0 55.8 65.1 67.2 111.6 117.0 915.4
377260 1582492 1680 46999 La Esperanza Intibucá 74.4 57.0 58.9 58.9 51.0 49.6 45.0 46.5 55.8 64.4 83.7 81.0 726.2
460484 1502811 60 54001 Pespire 189.1 141.0 192.2 173.6 117.0 120.9 165.0 207.7 248.0 257.6 285.2 270.0 2367.3
446045 1495219 35 54002 Nacaome 127.1 96.0 142.6 127.1 87.0 96.1 135.0 167.4 207.7 204.4 223.2 192.0 1805.6
481576 1581798 890 56001 La Venta 173.6 126.0 120.9 127.1 108.0 96.1 90.0 89.9 105.4 123.2 173.6 195.0 1528.8
501438 1573681 660 56071 Ingenio El Porvenir 130.2 78.0 68.2 83.7 69.0 71.3 69.0 74.4 99.2 95.2 139.5 147.0 1124.7
471171 1546175 1200 56106 Concepción
472275 1555105 1063 56301 El Batallón
467217 1557371 1174 56303 Quiebramontes
481686 1546938 1245 56602 Villa Real
459776 1574558 1102 56701 El Reventón
428392 1469855 6 78700 Amapala
514998 1740075 14 78705 La Ceiba
443587 1743950 3 78706 Tela 108.5 102.0 99.2 89.9 84.0 71.3 63.0 65.1 65.1 70.0 96.1 96.0 1010.2
399329 1707784 27 78708 La Mesa 142.6 117.0 108.5 105.4 108.0 89.9 69.0 68.2 71.3 78.4 114.7 129.0 1202.0
306270 1635960 1083 78717 Santa Rosa de Copán 102.3 75.0 71.3 68.2 63.0 58.9 51.0 49.6 58.9 67.2 105.4 108.0 878.8
476308 1554124 1000 78720 Tegucigalpa 139.5 102.0 111.6 114.7 93.0 86.8 81.0 93.0 102.3 114.8 155.0 159.0 1352.7
482798 1482176 39 78724 Choluteca 186.0 144.0 173.6 170.5 126.0 139.5 165.0 198.4 217.0 218.4 251.1 234.0 2223.5
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 82
TABLA 7. ESTIMACIÓN DE LA ETP POR EL MÉTODO DE THORNTHWAITE (1948)
X Y Altitud (m) COD_NAC NOM_EST Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril Anual
348971 1696226 190 23010 Quimistán 126.8 123.4 120.3 127.1 127.3 114.7 89.2 80.2 74.8 73.4 100.0 112.4 1269.5
313698 1668021 445 23011 La Entrada 126.8 123.4 120.3 127.1 127.3 114.7 89.2 80.2 74.8 73.4 100.0 112.4 1269.5
394881 1597589 600 25004 La Gloria 142.4 118.4 118.0 127.7 125.4 114.5 99.5 93.0 87.2 87.3 118.8 134.8 1367.1
418805 1660268 250 25014 El Cajón 183.1 159.7 144.5 153.1 156.2 136.9 110.9 104.4 97.6 106.5 148.5 169.3 1670.7
438702 1579961 620 25024 Las Flores Comayagua 130.6 114.7 117.3 123.6 121.5 109.0 88.7 88.2 86.3 85.7 110.1 126.7 1302.5
444910 1582712 880 25026 El Coyolar 129.2 112.1 113.9 128.8 121.4 109.7 91.3 87.7 83.5 84.2 111.4 122.0 1295.2
469462 1596740 740 25051 Santa Clara 121.2 108.6 104.0 112.1 111.0 104.8 88.3 78.4 73.4 73.3 97.2 110.4 1182.7
435889 1693919 220 25056 Morazán 162.9 150.0 141.6 150.4 150.6 136.8 107.9 98.8 90.7 87.9 120.3 140.7 1538.4
492666 1599241 760 25080 La Ermita 123.6 109.7 107.1 118.0 118.3 105.1 83.2 75.5 71.7 73.1 99.0 113.6 1198.0
468746 1622577 560 25081 Agua Caliente F.M. 148.5 128.4 124.3 131.7 130.3 122.1 98.4 89.0 84.3 86.2 118.1 137.6 1398.9
406102 1679948 60 25083 Santa Rita 181.8 167.1 157.6 162.8 173.0 159.2 124.6 112.4 101.1 100.1 139.6 162.1 1741.4
426365 1594594 595 25084 Playitas 133.1 119.5 118.4 128.3 122.7 114.1 93.6 89.0 83.9 85.5 110.4 123.3 1321.8
400949 1646570 640 25085 Santa Elena 111.4 102.6 100.2 106.7 105.7 99.9 81.0 75.4 70.8 68.0 88.2 97.9 1107.9
434934 1616929 440 25087 San Jerónimo 155.1 135.2 130.8 139.2 139.0 128.4 102.6 92.3 87.0 89.9 119.4 140.9 1460.0
457350 1604899 107 25104 Vallecillo 98.2 90.8 92.7 100.5 101.9 95.8 78.1 74.2 68.6 66.1 83.7 92.1 1042.7
327467 1655868 330 25114 Ulapa 167.5 151.8 147.1 148.8 152.3 138.6 110.9 96.6 88.9 89.8 127.7 149.8 1569.7
482013 1646526 720 25116 Marale 143.4 129.7 124.8 133.5 132.0 125.5 99.1 95.1 87.9 87.4 117.5 129.6 1405.5
291275 1603195 870 25131 Sensenti 108.6 99.3 99.5 106.8 103.7 96.0 81.4 75.7 70.5 71.1 92.3 100.8 1105.7
355984 1633400 600 25142 El Níspero 139.9 120.3 117.4 122.9 118.5 110.9 89.9 83.1 81.3 83.7 113.5 125.4 1306.8
393582 1702402 45 25144 El Modelo 189.5 178.8 166.1 180.2 178.8 162.3 125.6 109.8 100.1 97.7 133.1 161.2 1783.1
438449 1646107 1034 25202 Las Lajas 97.1 91.9 90.9 96.2 99.5 92.0 73.2 69.3 66.2 66.3 81.4 88.0 1012.1
434580 1705353 32 25993 Guaruma 1 Tela RRCo 213.2 216.0 204.4 214.0 220.0 187.9 145.4 125.2 114.4 109.9 151.0 166.6 2068.0
496547 1733556 10 27013 San Francisco JFK 167.1 170.8 170.8 178.9 182.9 166.5 131.7 118.4 103.8 96.8 121.2 140.2 1749.1
557218 1731662 100 31007 Corralitos 140.6 123.3 115.7 126.3 131.4 130.4 106.1 90.6 83.5 80.2 102.8 122.1 1353.0
546720 1711729 150 33004 Olanchito 187.9 161.5 150.8 160.6 165.7 148.9 118.1 105.1 92.6 90.9 128.1 146.2 1656.3
606251 1598854 299 39001 Cayetano 152.8 134.0 127.8 141.5 145.2 142.2 118.5 100.3 90.1 85.6 109.3 126.6 1473.7
576299 1612507 420 39003 Guayabillas 153.2 128.4 119.1 128.3 135.0 130.2 107.1 96.1 89.4 88.9 117.8 137.5 1431.1
546256 1548133 830 39009 Villa Ahumada 120.6 107.2 105.0 106.1 109.0 105.1 89.9 81.0 76.6 75.9 97.9 107.0 1181.3
571104 1555809 440 39017 El Piñonal 154.1 127.9 118.8 128.4 132.3 131.4 108.3 92.9 87.1 83.0 111.6 128.1 1403.8
586927 1619302 350 39027 La Conce 158.0 135.1 125.1 136.1 143.4 137.7 110.1 97.1 91.2 89.5 114.5 136.2 1474.0
609773 1553397 708 45103 Las Trojes 105.5 98.4 93.9 100.6 102.4 101.4 88.5 78.5 71.2 67.2 83.8 87.6 1079.0
377260 1582492 1680 46999 La Esperanza Intibucá 69.4 68.5 71.2 74.7 70.8 69.5 59.6 53.8 51.9 46.8 55.1 63.5 754.9
460484 1502811 60 54001 Pespire 220.1 183.4 197.7 201.5 176.0 170.1 165.8 170.2 188.2 182.4 223.5 232.2 2311.3
446045 1495219 35 54002 Nacaome 251.8 209.6 243.1 245.2 209.6 216.4 204.9 216.3 245.0 255.5 310.4 324.5 2932.4
481576 1581798 890 56001 La Venta 112.5 100.3 98.7 105.9 106.7 100.5 82.1 73.4 67.4 69.5 86.3 100.5 1103.8
501438 1573681 660 56071 Ingenio El Porvenir 140.8 121.2 118.0 120.1 126.8 120.3 104.2 93.6 91.3 90.2 116.2 121.8 1364.5
471171 1546175 1200 56106 Concepción 97.1 91.3 91.8 100.7 96.8 92.6 76.9 74.8 67.8 68.4 84.2 91.1 1033.7
472275 1555105 1063 56301 El Batallón 101.2 94.0 92.6 96.9 98.8 93.0 79.4 74.4 71.1 69.9 85.2 94.8 1051.3
467217 1557371 1174 56303 Quiebramontes 95.1 88.4 88.4 94.3 94.2 90.7 76.6 73.1 71.5 67.4 86.4 93.6 1019.8
481686 1546938 1245 56602 Villa Real 89.2 82.1 83.7 89.6 89.5 84.5 70.8 67.4 63.6 62.8 77.5 85.4 946.0
459776 1574558 1102 56701 El Reventón 97.6 92.3 90.5 98.3 96.6 91.8 76.9 70.9 70.5 68.1 85.4 92.4 1031.3
428392 1469855 6 78700 Amapala 183.7 167.2 199.7 189.3 152.6 165.0 170.6 179.9 179.4 170.7 194.1 201.9 2154.1
514998 1740075 14 78705 La Ceiba 140.1 144.6 142.1 149.5 147.1 138.7 112.4 98.4 91.7 82.3 100.6 113.6 1461.2
443587 1743950 3 78706 Tela 150.4 151.9 151.1 158.2 156.2 142.5 115.6 102.5 91.6 85.8 107.9 124.4 1538.1
399329 1707784 27 78708 La Mesa 134.1 131.7 128.4 136.1 137.0 126.9 100.4 90.9 81.9 77.6 98.7 113.8 1357.5
306270 1635960 1083 78717 Santa Rosa de Copán 91.9 89.1 88.4 92.6 93.3 88.9 70.1 63.8 58.9 58.4 73.5 83.4 952.2
476308 1554124 1000 78720 Tegucigalpa 107.6 96.9 97.0 105.4 105.0 98.7 82.4 75.8 70.3 70.3 89.5 100.3 1099.2
482798 1482176 39 78724 Choluteca 245.9 193.4 223.0 246.1 196.2 195.3 209.2 233.5 234.6 231.8 278.4 290.3 2777.9
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 83
TABLA 8. ESTIMACIÓN DE LA ETP POR EL MÉTODO DE JENSEN-HAISE (1963)
X Y Altitud (m) COD_NAC NOM_EST Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril Anual
348971 1696226 190 23010 Quimistán 174.3 164.1 163.5 163.7 143.4 122.4 93.5 88.5 104.1 121.2 163.2 175.2 1676.9
313698 1668021 445 23011 La Entrada 167.5 157.6 156.7 156.4 136.7 116.8 88.7 83.9 99.3 116.7 159.2 169.7 1609.4
394881 1597589 600 25004 La Gloria 178.9 152.1 155.3 160.1 139.2 133.1 115.3 113.2 123.8 140.4 184.1 190.2 1785.6
418805 1660268 250 25014 El Cajón 182.6 167.9 165.1 164.8 144.6 123.8 95.8 92.0 109.1 130.4 176.6 187.3 1740.1
438702 1579961 620 25024 Las Flores Comayagua 180.3 155.2 159.4 163.4 142.3 135.4 115.5 115.1 127.1 143.8 186.2 193.0 1816.8
444910 1582712 880 25026 El Coyolar 171.3 146.9 150.7 157.2 135.4 129.0 110.5 109.2 119.8 136.2 177.7 182.1 1725.9
469462 1596740 740 25051 Santa Clara 164.6 142.0 143.1 147.6 128.6 123.5 105.7 102.2 111.6 126.9 166.6 172.9 1635.3
435889 1693919 220 25056 Morazán 176.2 164.0 162.3 161.9 141.4 121.4 93.1 88.6 104.7 122.4 166.0 177.5 1679.4
492666 1599241 760 25080 La Ermita 165.3 142.3 144.2 149.6 130.8 123.5 104.1 101.2 110.9 126.9 167.3 174.1 1640.1
468746 1622577 560 25081 Agua Caliente F.M. 176.2 151.4 153.5 157.3 136.9 131.5 111.7 108.8 119.3 136.1 178.9 186.1 1747.8
406102 1679948 60 25083 Santa Rita 175.8 163.6 162.3 161.0 142.4 123.0 94.5 89.9 105.8 123.9 168.0 178.6 1688.7
426365 1594594 595 25084 Playitas 173.4 159.6 159.7 160.7 139.3 120.6 93.4 90.0 106.6 125.8 168.4 178.0 1675.6
400949 1646570 640 25085 Santa Elena 151.7 131.8 133.3 136.9 119.0 113.7 95.8 93.4 102.1 115.5 151.5 157.3 1501.9
434934 1616929 440 25087 San Jerónimo 179.9 155.0 157.3 161.4 140.8 134.9 114.6 111.6 122.3 139.6 181.8 189.2 1788.5
457350 1604899 107 25104 Vallecillo 121.1 111.7 112.2 113.2 99.7 85.8 65.5 62.7 73.7 86.5 116.8 124.4 1173.3
327467 1655868 330 25114 Ulapa 186.5 172.8 172.3 170.2 149.6 128.9 99.5 93.9 111.0 130.5 177.8 189.7 1782.5
482013 1646526 720 25116 Marale 181.9 158.1 160.1 164.3 142.8 137.5 116.2 114.7 125.1 141.9 185.8 190.8 1819.1
291275 1603195 870 25131 Sensenti 162.2 140.6 143.4 147.7 127.9 122.0 104.4 102.0 111.2 127.1 166.4 171.3 1626.3
355984 1633400 600 25142 El Níspero 174.8 149.8 152.0 155.3 134.2 128.6 109.2 106.7 117.9 135.1 177.7 182.9 1724.2
393582 1702402 45 25144 El Modelo 169.9 159.1 157.3 157.6 137.2 118.0 90.4 85.4 100.8 117.9 159.1 170.9 1623.5
438449 1646107 1034 25202 Las Lajas 148.5 129.9 131.7 135.0 119.0 112.7 94.0 92.1 101.1 116.0 150.3 155.2 1485.5
434580 1705353 32 25993 Guaruma 1 Tela RRCo 154.1 146.4 145.5 144.7 126.9 108.0 82.9 78.2 92.4 107.6 145.1 152.6 1484.5
496547 1733556 10 27013 San Francisco JFK 139.2 132.7 133.1 132.2 115.7 99.3 76.0 72.0 84.3 97.9 130.4 139.2 1352.1
557218 1731662 100 31007 Corralitos 157.1 144.2 142.0 142.6 125.5 109.5 83.9 78.2 92.4 108.3 145.8 157.8 1487.4
546720 1711729 150 33004 Olanchito 186.1 170.8 169.0 168.5 147.9 126.8 97.5 92.3 108.3 126.9 172.7 183.4 1750.4
606251 1598854 299 39001 Cayetano 174.7 160.2 159.1 160.7 141.7 124.4 96.9 90.9 106.6 123.6 164.5 174.8 1678.0
576299 1612507 420 39003 Guayabillas 172.9 156.8 154.6 155.1 137.6 120.1 93.2 88.5 104.6 122.7 165.0 176.0 1647.2
546256 1548133 830 39009 Villa Ahumada 163.3 140.4 142.5 144.6 127.6 123.6 106.5 103.5 113.2 128.3 166.6 170.7 1630.8
571104 1555809 440 39017 El Piñonal 179.1 161.8 159.7 160.7 142.1 125.4 97.6 91.9 108.7 125.9 169.5 179.5 1702.0
586927 1619302 350 39027 La Conce 171.0 155.9 153.7 154.5 137.0 119.5 92.1 87.2 103.3 120.8 161.0 172.5 1628.5
609773 1553397 708 45103 Las Trojes 140.8 122.5 123.0 126.9 111.7 108.8 93.9 90.5 97.7 109.6 141.8 143.9 1411.2
377260 1582492 1680 46999 La Esperanza Intibucá 116.5 103.1 105.9 108.7 93.0 89.5 75.7 72.4 79.6 88.5 113.8 121.8 1168.5
460484 1502811 60 54001 Pespire 190.6 163.8 170.5 173.9 149.2 146.1 130.5 131.4 147.7 164.3 207.5 207.3 1982.8
446045 1495219 35 54002 Nacaome 182.9 157.6 165.8 169.0 144.9 143.5 127.7 129.1 145.2 163.1 205.1 204.7 1938.7
481576 1581798 890 56001 La Venta 164.0 141.0 143.0 147.5 129.2 123.9 105.0 101.6 110.3 126.7 163.6 171.3 1627.1
501438 1573681 660 56071 Ingenio El Porvenir 172.3 147.6 149.9 152.4 135.0 130.4 112.9 109.9 121.3 137.0 177.3 179.3 1725.4
471171 1546175 1200 56106 Concepción 150.8 131.5 134.2 139.5 120.7 116.3 98.9 98.1 105.8 121.0 155.9 160.0 1532.8
472275 1555105 1063 56301 El Batallón 150.5 130.8 132.6 135.9 119.7 114.7 98.4 96.5 105.8 120.0 154.2 159.6 1518.8
467217 1557371 1174 56303 Quiebramontes 169.7 147.5 150.2 154.8 135.4 130.8 111.9 110.2 121.7 136.4 177.8 182.5 1728.9
481686 1546938 1245 56602 Villa Real 145.2 125.6 128.5 132.8 116.2 111.2 94.6 93.1 101.6 115.7 149.7 155.0 1469.2
459776 1574558 1102 56701 El Reventón 147.8 129.1 130.7 135.4 117.7 113.0 96.3 93.8 104.1 117.7 152.7 157.0 1495.3
428392 1469855 6 78700 Amapala 145.9 127.0 134.8 135.8 114.6 114.6 103.8 105.1 116.1 128.8 160.6 160.4 1547.6
514998 1740075 14 78705 La Ceiba 135.9 129.9 129.5 128.8 111.7 96.2 73.7 69.1 81.9 94.5 125.6 134.2 1311.1
443587 1743950 3 78706 Tela 136.4 129.8 129.8 128.9 111.9 95.7 73.4 69.1 81.2 94.5 126.4 135.5 1312.6
399329 1707784 27 78708 La Mesa 107.7 101.6 100.9 100.7 87.9 75.4 57.2 54.1 63.4 74.1 99.7 107.3 1029.9
306270 1635960 1083 78717 Santa Rosa de Copán 142.5 133.5 132.8 132.4 116.3 100.4 75.7 71.5 84.0 99.6 134.3 144.7 1367.6
476308 1554124 1000 78720 Tegucigalpa 159.3 137.3 140.0 145.0 126.8 121.7 104.0 101.4 110.3 125.6 163.0 168.7 1603.3
482798 1482176 39 78724 Choluteca 186.1 158.8 167.0 172.6 146.4 144.3 131.0 133.6 147.6 164.4 206.4 205.8 1964.0
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 84
TABLA 9. ESTIMACIÓN DE LA ETP POR EL MÉTODO FAO PENMAN-MONTEITH (1998)
X Y Altitud (m) COD_NAC NOM_EST Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril Anual
348971 1696226 190 23010 Quimistán 133.3 135.0 151.9 158.1 144.0 124.0 102.0 102.3 111.6 112.0 130.2 132.0 1536.4
313698 1668021 445 23011 La Entrada 155.0 138.0 136.4 136.4 120.0 105.4 87.0 83.7 93.0 106.4 148.8 156.0 1466.1
394881 1597589 600 25004 La Gloria 151.9 129.0 130.2 133.3 117.0 108.5 96.0 96.1 102.3 112.0 148.8 156.0 1481.1
418805 1660268 250 25014 El Cajón 161.2 141.0 136.4 133.3 120.0 102.3 81.0 80.6 93.0 109.2 151.9 162.0 1471.9
438702 1579961 620 25024 Las Flores Comayagua 142.6 120.0 127.1 130.2 108.0 105.4 96.0 96.1 111.6 120.4 155.0 153.0 1465.4
444910 1582712 880 25026 El Coyolar 136.4 120.0 127.1 127.1 108.0 99.2 84.0 86.8 96.1 106.4 139.5 141.0 1371.6
469462 1596740 740 25051 Santa Clara 158.1 132.0 133.3 136.4 123.0 114.7 99.0 93.0 105.4 117.6 158.1 165.0 1535.6
435889 1693919 220 25056 Morazán 139.5 123.0 124.0 124.0 111.0 102.3 84.0 80.6 89.9 100.8 133.3 144.0 1356.4
492666 1599241 760 25080 La Ermita 148.8 123.0 124.0 127.1 111.0 105.4 84.0 83.7 102.3 114.8 151.9 159.0 1435.0
468746 1622577 560 25081 Agua Caliente F.M. 164.3 138.0 139.5 142.6 126.0 117.8 99.0 99.2 111.6 123.2 167.4 174.0 1602.6
406102 1679948 60 25083 Santa Rita 167.4 150.0 145.7 145.7 132.0 114.7 93.0 89.9 102.3 112.0 151.9 162.0 1566.6
426365 1594594 595 25084 Playitas 155.0 132.0 136.4 136.4 117.0 102.3 87.0 89.9 102.3 120.4 155.0 162.0 1495.7
400949 1646570 640 25085 Santa Elena 139.5 120.0 117.8 120.9 108.0 99.2 84.0 80.6 86.8 98.0 133.3 138.0 1326.1
434934 1616929 440 25087 San Jerónimo 155.0 138.0 136.4 136.4 120.0 105.4 84.0 83.7 96.1 112.0 151.9 159.0 1477.9
457350 1604899 107 25104 Vallecillo 142.6 120.0 124.0 127.1 111.0 102.3 87.0 86.8 96.1 106.4 142.6 150.0 1395.9
327467 1655868 330 25114 Ulapa 167.4 147.0 145.7 142.6 126.0 111.6 90.0 89.9 102.3 114.8 148.8 168.0 1554.1
482013 1646526 720 25116 Marale 133.3 114.0 114.7 117.8 105.0 96.1 81.0 83.7 89.9 100.8 130.2 138.0 1304.5
291275 1603195 870 25131 Sensenti 148.8 129.0 130.2 130.2 114.0 102.3 87.0 83.7 96.1 109.2 145.7 153.0 1429.2
355984 1633400 600 25142 El Níspero 155.0 132.0 133.3 130.2 117.0 102.3 81.0 80.6 89.9 106.4 142.6 153.0 1423.3
393582 1702402 45 25144 El Modelo 164.3 150.0 151.9 151.9 135.0 124.0 99.0 96.1 108.5 114.8 151.9 162.0 1609.4
438449 1646107 1034 25202 Las Lajas 139.5 129.0 127.1 124.0 114.0 96.1 75.0 80.6 86.8 98.0 133.3 141.0 1344.4
434580 1705353 32 25993 Guaruma 1 Tela RRCo 167.4 159.0 158.1 155.0 141.0 124.0 99.0 96.1 108.5 117.6 155.0 159.0 1639.7
496547 1733556 10 27013 San Francisco JFK 139.5 132.0 133.3 133.3 117.0 102.3 81.0 77.5 86.8 98.0 127.1 135.0 1362.8
557218 1731662 100 31007 Corralitos 164.3 138.0 133.3 133.3 120.0 108.5 87.0 80.6 93.0 109.2 148.8 165.0 1481.0
546720 1711729 150 33004 Olanchito 173.6 147.0 145.7 145.7 132.0 114.7 90.0 89.9 99.2 112.0 155.0 165.0 1569.8
606251 1598854 299 39001 Cayetano 161.2 132.0 130.2 133.3 120.0 114.7 99.0 93.0 102.3 114.8 155.0 162.0 1517.5
576299 1612507 420 39003 Guayabillas 155.0 129.0 124.0 124.0 114.0 108.5 96.0 93.0 99.2 112.0 148.8 159.0 1462.5
546256 1548133 830 39009 Villa Ahumada 155.0 126.0 127.1 127.1 117.0 111.6 99.0 96.1 105.4 117.6 151.9 159.0 1492.8
571104 1555809 440 39017 El Piñonal 161.2 132.0 127.1 130.2 120.0 117.8 102.0 102.3 111.6 120.4 158.1 165.0 1547.7
586927 1619302 350 39027 La Conce 164.3 135.0 133.3 127.1 114.0 105.4 96.0 108.5 108.5 117.6 155.0 165.0 1529.7
609773 1553397 708 45103 Las Trojes 139.5 117.0 117.8 117.8 108.0 102.3 90.0 83.7 93.0 100.8 136.4 141.0 1347.3
377260 1582492 1680 46999 La Esperanza Intibucá 120.9 105.0 108.5 111.6 96.0 89.9 75.0 74.4 83.7 92.4 120.9 126.0 1204.3
460484 1502811 60 54001 Pespire 170.5 147.0 161.2 161.2 132.0 130.2 129.0 136.4 155.0 162.4 195.3 192.0 1872.2
446045 1495219 35 54002 Nacaome 158.1 138.0 155.0 151.9 126.0 127.1 123.0 133.3 148.8 154.0 186.0 180.0 1781.2
481576 1581798 890 56001 La Venta 155.0 132.0 133.3 136.4 120.0 111.6 96.0 93.0 105.4 117.6 155.0 162.0 1517.3
501438 1573681 660 56071 Ingenio El Porvenir 148.8 123.0 124.0 127.1 114.0 108.5 96.0 96.1 108.5 114.8 151.9 156.0 1468.7
471171 1546175 1200 56106 Concepción 142.6 126.0 130.2 133.3 117.0 111.6 96.0 96.1 102.3 114.8 145.7 147.0 1462.6
472275 1555105 1063 56301 El Batallón 142.6 126.0 127.1 133.3 117.0 111.6 99.0 99.2 108.5 117.6 148.8 150.0 1480.7
467217 1557371 1174 56303 Quiebramontes 145.7 129.0 130.2 133.3 120.0 114.7 102.0 102.3 114.7 120.4 155.0 156.0 1523.3
481686 1546938 1245 56602 Villa Real 142.6 123.0 127.1 130.2 117.0 108.5 96.0 96.1 102.3 112.0 142.6 147.0 1444.4
459776 1574558 1102 56701 El Reventón 142.6 126.0 127.1 133.3 120.0 111.6 96.0 96.1 105.4 114.8 148.8 150.0 1471.7
428392 1469855 6 78700 Amapala 151.9 135.0 145.7 145.7 126.0 124.0 114.0 117.8 127.1 131.6 161.2 159.0 1639.0
514998 1740075 14 78705 La Ceiba 148.8 141.0 142.6 142.6 126.0 114.7 90.0 89.9 96.1 106.4 136.4 144.0 1478.5
443587 1743950 3 78706 Tela 145.7 138.0 139.5 136.4 120.0 105.4 84.0 80.6 86.8 98.0 133.3 141.0 1408.7
399329 1707784 27 78708 La Mesa 145.7 135.0 133.3 133.3 120.0 102.3 81.0 77.5 83.7 95.2 130.2 141.0 1378.2
306270 1635960 1083 78717 Santa Rosa de Copán 136.4 123.0 120.9 120.9 108.0 93.0 75.0 71.3 80.6 92.4 130.2 138.0 1289.7
476308 1554124 1000 78720 Tegucigalpa 148.8 129.0 130.2 136.4 117.0 108.5 96.0 96.1 105.4 117.6 151.9 159.0 1495.9
482798 1482176 39 78724 Choluteca 170.5 144.0 155.0 158.1 132.0 133.3 126.0 133.3 145.7 154.0 189.1 186.0 1827.0
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 85
Análisis de los Resultados
Comparación con FAO Penman-Monteith Se han analizado los diferentes resultados obtenidos de cada método comparando sus valores con
el método de referencia: FAO Penman-Monteith. La comparación de los resultados de todas las
estaciones y los bajos coeficientes de correlación (ilustración 7 y tabla 10) demuestran que no es
posible hacer un análisis regional utilizando todos los valores de las estaciones y que el análisis
debe hacerse en cada estación para la validación del método o métodos a ser utilizados.
TABLA 10. COEFICIENTES DE CORRELACIÓN (R) ENTRE LOS VALORES DE TODAS LAS ESTACIONES
PARA CADA MES DE LOS MÉTODOS ALTERNATIVOS Y LA ETO DE FAO PENMAN-MONTEITH
Mes Jensen-Haise Thornthwaite Hargreaves Ivanov
Mayo 0.5594 0.6950 0.5650 0.7227
Junio 0.4931 0.7681 0.5380 0.5778
Julio 0.4882 0.7988 0.6226 0.6971
Agosto 0.4425 0.7327 0.5785 0.6923
Septiembre 0.3796 0.6492 0.4897 0.6177
Octubre 0.4322 0.6463 0.5877 0.7592
Noviembre 0.5907 0.6815 0.7000 0.8947
Diciembre 0.6473 0.7452 0.7435 0.9040
Enero 0.7331 0.7967 0.7766 0.9388
Febrero 0.7489 0.8000 0.7344 0.9347
Marzo 0.7130 0.7496 0.6401 0.8887
Abril 0.6665 0.6861 0.5974 0.8262
ILUSTRACIÓN 7. COMPARACIÓN DE LOS DIFERENTES MÉTODOS Y EL MÉTODO DE LA FAO PENMAN-MONTEITH
y = 0.571x + 1.545R² = 0.560
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0ETP
Pe
nm
an-M
on
teit
h (
mm
/día
)
ETP Jensen-Haise (mm/día)
ETP Promedio Diaria FebreroComparación Método Jensen-Haise y FAO Penman-Monteith
y = 0.285x + 3.130R² = 0.64
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
1.0 3.0 5.0 7.0 9.0 11.0ETP
Pe
nm
an-M
on
teit
h (
mm
/día
)
ETP Thornthwaite (mm/día)
ETP Promedio Diaria FebreroComparación Método Thornthwaite y FAO Penman-Monteith
y = 0.725x + 0.779R² = 0.539
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0ETP
Pe
nm
an-M
on
teit
h (
mm
/día
)
ETP Hargreaves (mm/día)
ETP Promedio Diaria FebreroComparación Método Hargreaves y FAO Penman-Monteith
y = 0.333x + 2.782R² = 0.873
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
1.0 3.0 5.0 7.0 9.0 11.0ETP
Pe
nm
an-M
on
teit
h (
mm
/día
)
ETP Ivanov (mm/día)
ETP Promedio Diaria FebreroComparación Método Ivanov y FAO Penman-Monteith
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 86
Para los cotejos puntuales, se han realizado las comparaciones en base a las estimaciones diarias.
Los métodos de Jensen-Haise y Hargreaves demostraron tener las mejores correlaciones con el
método de la FAO Penman-Monteith. Aunque Hargreaves es el método alternativo propuesto por
la FAO para la determinación de la ETP en una localidad determinada, el método de Jensen-Haise
ha obtenido valores más cercanos a la ETo en Honduras. Lo anterior se explica probablemente
debido al número de parámetros utilizados, mientras Hargreaves se basa simplemente en la
temperatura, Jensen-Haise además de utilizar la temperatura ofrece una corrección por elevación
y utiliza la duración solar relativa para hacer su estimación (ver secciones 5.2 y 5.3). Si bien no se
miden las horas de sol reales en todas las estaciones de Honduras, la estimación y división
propuestas han demostrado ser de utilidad regional (ver sección 5.1), por lo que se recomienda
que se utilicen estos valores en futuras estimaciones hasta tener mayor cantidad de datos
disponibles para su regionalización.
ILUSTRACIÓN 8. COMPARACIÓN DE LAS DIFERENTES METODOLOGÍAS DE ESTIMACIÓN DE LA ETP EN LA ESTACIÓN
TEGUCIGALPA (78720)
La simple dispersión de los datos y el coeficiente de correlación demuestran que los mejores
métodos para estimar la ETo en una localidad específica son el de Jensen-Haise y el de Hargreaves
como lo podemos apreciar en la ilustración 8. El primer término de la ecuación de regresión, al ser
menor que uno, demuestra que estos dos métodos tienden a sobrestimar la ETo como se aprecia
en la siguiente ilustración.
y = 0.944x - 0.051R² = 0.992
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0
ETP
Pe
nm
an-M
on
teit
h (
mm
/día
)
ETP Jensen-Haise (mm/día)
78720 - Tegucigalpa
Métodos Jensen-Haise y FAO Penman Monteith
y = 0.926x + 1.310R² = 0.319
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0
ETP
Pe
nm
an-M
on
teit
h (
mm
/día
)
ETP Thornthwaite (mm/día)
78720 - Tegucigalpa
Métodos Thornthwaite y FAO Penman Monteith
y = 0.969x - 0.278R² = 0.955
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0
ETP
Pe
nm
an-M
on
teit
h (
mm
/día
)
ETP Hargreaves (mm/día)
78720 - Tegucigalpa
Métodos Hargreves y FAO Penman Monteith
y = 0.734x + 1.413R² = 0.859
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0
ETP
Pe
nm
an-M
on
teit
h (
mm
/día
)
ETP Ivanov (mm/día)
78720 - Tegucigalpa
Métodos Ivanov y FAO Penman Monteith
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 87
ILUSTRACIÓN 9. COMPARACIÓN DE LAS DIFERENTES METODOLOGÍAS EN LA ESTACIÓN CHOLUTECA (78724)
Se nota claramente que existen regímenes diferentes a lo largo de todo el territorio hondureño. En
Tegucigalpa, Choluteca y La Esperanza se nota la influencia de la canícula, mientras en Tela se
tiene una variación suave a lo largo del año, siempre mostrando sus máximos en abril y mayo
como en el resto del país. Los métodos de Jensen-Haise y Hargreaves ofrecen los valores más
cercanos a la ETo y siguen el mismo comportamiento a lo largo del año, caso contrario con los
métodos de Ivanov y Thornthwaite como se observa en la ilustración 9.
Hargreaves tiende a sobrestimar la ETo en las 48 estaciones, Jensen-Haise tiende la sobrestima en
41 estaciones, pero con los datos más cercanos a la ETo; mientras que Ivanov y Thornthwaite
subestiman y sobrestiman según la región donde se encuentre la estación o la estación lluviosa o
seca. El comportamiento de las estimaciones por Thornthwaite e Ivanov se justifica al estudiar su
formulación: ambas depende enteramente de la temperatura promedio mensual y no toma en
cuenta el resto de factores que influyen en la evapotranspiración, es decir atribuyen a la radiación
la totalidad del proceso, suposición incorrecta si se sabe que los procesos aerodinámicos también
tienen una gran influencia en la ETP.
La relación que existe entre series de los diferentes métodos y el de la FAO Penman-Monteith en
una estación dada está representada por el coeficiente de correlación de Perason (r). Al revisar las
correlaciones lineales entre los valores promedio diarios estimados entre los diferentes métodos
resultó que el método Jensen-Haise es el que mayor coeficiente de correlación presenta en la
mayoría de las estaciones, seguido por el método de Hargreaves. La tabla 11 detalla los
coeficientes de correlación de la comparación de los diferentes métodos con el de la FAO Penman-
Monteith.
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
ETP
(m
m/d
ía)
78724 - Choluteca
Jensen-Haise
Thornthwaite
Hargreaves
Ivanov
FAO Penman-Monteith
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
ETP
(m
m/d
ía)
78706 - Tela
Jensen-Haise
Thornthwaite
Hargreaves
Ivanov
FAO Penman-Monteith
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
ETP
(m
m/d
ía)
78720 - Tegucigalpa
Jensen-Haise
Thornthwaite
Hargreaves
Ivanov
FAO Penman-Monteith
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
ETP
(m
m/d
ía)
46999 - La Esperanza Intibucá
Jensen-Haise
Thornthwaite
Hargreaves
Ivanov
Penman-Monteith
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 88
TABLA 11. COEFICIENTES DE CORRELACIÓN (R2) DE LOS MÉTODOS ALTERNATIVOS Y LA ETO DE FAO PENMAN-
MONTEITH
Código Estación Jensen-Haise Thornthwaite Hargreaves Ivanov
23010 Quimistán 0.750 0.791 0.673 0.263
23011 La Entrada 0.977 0.465 0.985 0.755
25004 La Gloria 0.985 0.659 0.989 0.856
25014 El Cajón 0.986 0.782 0.992 0.760
25024 Las Flores Comayagua 0.949 0.359 0.848 0.883
25026 El Coyolar 0.974 0.549 0.984 0.795
25051 Santa Clara 0.994 0.452 0.972 0.898
25056 Morazán 0.973 0.504 0.973 0.815
25080 La Ermita 0.976 0.374 0.923 0.913
25081 Agua Caliente F.M. 0.994 0.531 0.952 0.817
25083 Santa Rita 0.988 0.581 0.977 0.838
25084 Playitas 0.939 0.467 0.956 0.822
25085 Santa Elena 0.984 0.459 0.964 0.807
25087 San Jerónimo 0.971 0.579 0.992 0.792
25104 Vallecillo 0.925 0.260 0.960 0.852
25114 Ulapa 0.978 0.598 0.978 0.768
25116 Marale 0.990 0.487 0.960 0.810
25131 Sensenti 0.984 0.496 0.986 0.601
25142 El Níspero 0.952 0.768 0.992 0.800
25144 El Modelo 0.994 0.570 0.978 NA
25202 Las Lajas 0.935 0.473 0.988 0.740
25993 Guaruma 1 Tela RRCo 0.994 0.511 0.977 NA
27013 San Francisco JFK 0.995 0.367 0.974 0.779
31007 Corralitos 0.960 0.349 0.977 0.780
33004 Olanchito 0.981 0.538 0.985 0.799
39001 Cayetano 0.893 0.187 0.951 0.818
39003 Guayabillas 0.892 0.469 0.959 0.771
39009 Villa Ahumada 0.981 0.374 0.949 NA
39017 El Piñonal 0.831 0.281 0.970 0.776
39027 La Conce 0.799 0.225 0.847 0.783
45103 Las Trojes 0.985 0.141 0.958 0.752
46999 La Esperanza Intibucá 0.991 0.137 0.991 0.751
54001 Pespire 0.885 0.901 0.814 0.655
54002 Nacaome 0.881 0.928 0.813 0.518
56001 La Venta 0.994 0.330 0.976 0.904
56071 Ingenio El Porvenir 0.980 0.350 0.960 0.730
56106 Concepción 0.994 0.350 0.976 NA
56301 El Batallón 0.993 0.297 0.980 NA
56303 Quiebramontes 0.989 0.325 0.976 NA
56602 Villa Real 0.992 0.389 0.973 NA
56701 El Reventón 0.994 0.396 0.985 NA
78700 Amapala 0.982 0.535 0.840 NA
78705 La Ceiba 0.993 0.360 0.963 NA
78706 Tela 0.992 0.435 0.972 0.931
78708 La Mesa 0.990 0.486 0.981 0.916
78717 Santa Rosa de Copán 0.986 0.425 0.983 0.767
78720 Tegucigalpa 0.992 0.319 0.955 0.859
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 89
78724 Choluteca 0.970 0.774 0.874 0.632
NA: No aplica
Se observa que para los casos en los que el método de Thornthwaite resulta satisfactorio (r2≥0.9)
los métodos de Jensen-Haise y Hargreaves bajan su correlación, este es el caso de las estaciones
Pespire y Nacaome, sitios de clima árido en donde predomina el término de radiación y la
humedad no es un factor influyente. También se observa que en las estaciones que están a altas
alturas la ecuación de Thornthwaite no funciona como lo hace en climas áridos, tal es el caso de la
estación La Esperanza en donde la correlación es muy baja (r2=0.137). En la mayoría de los casos el
método de Ivanov ofrece una mejor correlación que el método de Thornthwaite, ante la elección
entre uno y otro, el método de Ivanov parece la mejor opción.
Para los métodos de Jensen-Haise y Hargraves la altitud no es un factor influyente en la
determinación de la ETP y su relación con la ETo. Los altos valores de correlación corroboran la
aseveración que estos métodos son los más adecuados para la estimación de la ETo en caso de no
poder ser estimada mediante la fórmula propuesta por la FAO Penman-Monteith. En cualquier
caso, se debe hacer la salvedad que la FAO ofrece metodologías para estimar los parámetros
faltantes para la estimación de la ETo y que el uso de otras ecuaciones alternativas debe estar bien
documentado antes de usar estos métodos.
Queda demostrado que el estudio de la mejor metodología de cálculo alternativa a la FAO
Penman-Monteith (ETo) se debe hacer en cada estación, validando los métodos utilizados en cada
estación y derivando los parámetros o constantes necesarias para el cálculo en cada locación
específica. Los estudios regionales se deben realizar basados en las estimaciones puntuales y no en
una agrupación de los valores de todas las estaciones incluidas en la zona, de hacerse así se puede
caer en conclusiones erróneas que no representan la realidad.
La tabla 12 detalla las ecuaciones de regresión de los dos métodos que mayor coeficiente de
correlación obtuvieron: Jensen-Haise y Hargreaves. La “Y” representa el valor ETo de FAO Penman-
Monteith obtenido de “X”, el valor de ETP según el método de estimación utilizado.
Relación ETP y elevación A partir de los valores de Hargreaves se observó que la ETP anual tiene una relación inversamente
proporcional a la elevación. Se aprecia en la ilustración 10 la gran dispersión existente entre los
datos de la ETP y su respectiva elevación, sin embargo al obtener el coeficiente de correlación
entre las dos series se deduce que la ecuación de la ETP de Hargreaves tiene una muy buena
correlación con la elevación (r = 0.832) si se toman sólo los valores con elevaciones mayores a 150
msnm.
Se deduce que se puede utilizar la elevación como una variable secundaria extensiva en la
extrapolación de la ETo a nivel de país. Por tanto la elevación ha sido utilizada como variable
independiente en la extrapolación de la ETo mediante métodos geoestadísticos (Co-Kriging)
quedando pendiente su validación para elevaciones menores a 150 msnm.
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 90
Código
Estación Ecuación Jensen-Haise
Ecuación Hargreaves
23010 Quimistán Y = 0.534X + 1.86
Y = 0.613X+1.221
23011 La Entrada Y = 0.825X + 0.375
Y = 0.96X - 0.559
25004 La Gloria
Y = 0.807X+0.107
Y = 0.845X - 0.133
25014 El Cajón Y = 0.858X-0.061
Y = 0.977X - 0.792
25024 Las Flores Comayagua
Y = 0.751X+0.273
Y = 0.820X - 0.168
25026 El Coyolar Y = 0.796X-0.009
Y = 0.854X - 0.258
25051 Santa Clara Y = 0.987X-0.219
Y = 1.003X - 0.465
25056 Morazán
Y = 0.651X+0.718
Y = 0.817X - 0.419
25080 La Ermita Y = 0.993X-0.530
Y = 1.063X -1.066
25081 Agua Caliente F.M.
Y = 0.971X-0.263
Y = 0.998X - 0.550
25083 Santa Rita
Y = 0.835X+0.426
Y = 1.013X - 0.818
25084 Playitas
Y = 0.796X+0.442
Y = 1.038X - 1.063
25085 Santa Elena Y = 0.937X-0.224
Y = 0.813X + 0.098
25087 San Jerónimo Y = 1.010X-0.903
Y = 0.976X - 0.884
25104 Vallecillo
Y = 0.940X+0.800
Y = 0.977X - 0.116
25114 Ulapa
Y = 0.794X+0.379
Y = 0.974X - 0.739
25116 Marale Y = 0.727X-0.052
Y = 0.879X - 0.928
25131 Sensenti Y = 1.001X-0.546
Y = 0.986X - 0.493
25142 El Níspero Y = 0.984X-0.752
Y = 0.958X - 0.557
25144 El Modelo
Y = 0.772X+0.970
Y = 0.983X - 0.308
25202 Las Lajas Y = 1.053X-0.605
Y = 1.016X - 0.666
25993 Guaruma 1 Tela RRCo
Y = 0.907X+0.801
Y = 0.961X - 0.188
27013 San Francisco JFK
Y = 0.902X+0.390
Y = 1.019X - 1.269
31007 Corralitos
Y = 0.983X+0.049
Y = 1.161X - 1.313
33004 Olanchito
Y = 0.838X+0.278
Y = 1.009X - 0.795
39001 Cayetano
Y = 0.736X+0.770
Y = 0.997X - 0.824
39003 Guayabillas
Y = 0.695X+0.868
Y = 0.993X - 0.812
39009 Villa Ahumada Y = 0.922X-0.033
Y = 1.001X - 0.407
39017 El Piñonal
Y = 0.638X+1.262
Y = 0.992X - 0.742
39027 La Conce
Y = 0.693X+1.098
Y = 0.985X - 0.538
45103 Las Trojes Y = 1.031X-0.297
Y = 0.987X - 0.401
Código
Estación Ecuación Jensen-Haise
Ecuación Hargreaves
46999 La Esperanza Intibucá
Y = 1.069X-0.125
Y = 0.898X + 0.010
54001 Pespire
Y = 0.818X+0.684
Y = 1.145X - 1.347
54002 Nacaome
Y = 0.739X+0.951
Y = 1.372X - 2.541
56001 La Venta Y = 0.982X-0.223
Y = 0.934X - 0.097
56071 Ingenio El Porvenir
Y = 0.849X+0.005
Y = 0.970X - 0.708
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 91
56106 Concepción
Y = 0.860X+0.395
Y = 0.898X + 0.163
56301 El Batallón
Y = 0.833X+0.590
Y = 0.892X + 0.140
56303 Quiebramontes
Y = 0.749X+0.622
Y = 0.889X + 0.129
56602 Villa Real
Y = 0.857X+0.506
Y = 0.897X + 0.132
56701 El Reventón
Y = 0.878X+0.433
Y = 0.878X + 0.239
78700 Amapala
Y = 0.791X+1.134
Y = 1.214X - 1.026
78705 La Ceiba
Y = 0.897X+0.825
Y = 1.004X - 0.223
78706 Tela
Y = 0.972X+0.360
Y = 1.165X - 0.949
78708 La Mesa Y = 1.251X+0.24
Y = 1.343X - 0.640
4
78717 Santa Rosa de Copán
Y = 0.897X+0.170
Y = 0.997X - 0.370
78720 Tegucigalpa Y = 0.944X-0.051
Y = 0.969X - 0.278
78724 Choluteca
Y = 0.808X+0.653
Y = 1.030X - 0.336
TABLA 12. ECUACIONES DE REGRESIÓN ENTRE LOS
MÉTODOS ALTERNATIVOS MÁS REPRESENTATIVOS Y LA
ETO DE FAO PENMAN-MONTEITH
Y = ETO FAO PENMAN-MONTEITH
X = ETP JENSEN-HAISE Ó ETP HARGREAVES
El primer término de la ecuación, al ser menor
que uno, muestra efectivamente que ambos
métodos tienden a sobrestimar la ETo en la
mayoría de los casos. Entre más cercano es el
primer término a uno más cercano es el valor
estimado por el método a la ETo propuesta por
el método FAO Penman-Monteith.
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 92
ILUSTRACIÓN 10. RELACIÓN DE LA ETP ANUAL SEGÚN HARGREAVES Y LA ALTITUD (MSNM)
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
1000.0 1200.0 1400.0 1600.0 1800.0 2000.0 2200.0
Ele
vaci
ón
(m
snm
)
ETP (mm/año)
Relación ETP Anual-Altitud
0.832
0.000
0.100
0.200
0.300
0.400
0.500
0.600
0.700
0.800
0.900
1.000
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
Co
efi
cie
nte
de
Co
rre
laci
ón
Elevación (msnm)
Correlación entre Altitud y ETP anual
r
elegido
150 msnm
y = -0.316x + 1929.R² = 0.692
1000.0
1100.0
1200.0
1300.0
1400.0
1500.0
1600.0
1700.0
1800.0
1900.0
2000.0
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800
ETP
an
ual
(m
m/a
ño
)
Elevación (msnm)
Relación ETP Anual-Altitud
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Coeficientes de corrección Otra alternativa más sencilla y de fácil aplicación en el campo es la multiplicación del valor
obtenido por los métodos por un coeficiente que aproxime la ETP estimada a la ETo de la FAO. A
continuación se proponen algunos coeficientes promedio que pueden ser utilizados en la
estimación de la ETo.
TABLA 13. COEFICIENTES DE CORRECCIÓN PROMEDIO
Mes/Método Jensen-Haise Hargreaves
Enero 0.97 0.88
Febrero 0.93 0.90
Marzo 0.93 0.91
Abril 0.93 0.91
Mayo 0.94 0.89
Junio 0.92 0.88
Julio 0.92 0.88
Agosto 0.92 0.87
Septiembre 0.93 0.83
Octubre 0.93 0.84
Noviembre 0.97 0.84
Diciembre 1.00 0.86
Al observar los valores se comprueba que ambos métodos tienden a sobrestimar la ETo, sin
embargo estos son valores promedio y se debe procurar proponer coeficientes de corrección para
cada estación. Valores de coeficientes de corrección para cada estación se proponen en las tablas
16 y 17.
Validación de las ecuaciones de regresión y los coeficientes de corrección Se han deducido las ecuaciones de regresión a nivel diario en las que se relacionan los métodos
Jensen-Haise y Hargreaves con el de FAO Penman-Monteith, sin embargo se desea conocer si la
estimación obtenida a partir de estas ecuaciones de regresión son válidas para la estimación de la
ETo.
Se han validado los valores mediante dos análisis: 2 y RMSE (Error cuadrático medio) para
verificar la validez de las estimaciones a nivel diario y luego obtener los valores mensuales
promedio. La tabla 13 resume los valores encontrados.
TABLA 14. RESUMEN DE TEST ESTADÍSTICOS SOBRE VALORES DIARIOS
Método 2 RMSE Error Típico R2
Jensen-Haise (ecuación) 1.000 0.0201 0.1394 0.9683
Hargreaves (ecuación) 1.000 0.0858 0.2890 0.8712
Jensen-Haise (coeficiente) 1.000 0.2070 0.4516 0.7630
Hargreaves (coeficiente) 1.000 0.1439 0.3534 0.7797
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De la tabla anterior se deduce que todos los métodos son válidos al momento de estimar la ETP y
que luego modificar sus valores por medio de las ecuaciones de regresión o coeficientes para
obtener la ETo; sin embargo los test estadísticos apuntan a que se debe preferir utilizar el método
Jensen-Haise modificado por las ecuaciones de regresión antes que el resto de métodos.
Si se multiplica el error típico por 30 se puede obtener el error típico que se puede obtener al mes
(tabla 14). Es evidente que el menor error lo ofrece el método de Jensen-Haise modificado por la
ecuación de regresión, seguido por el método de Hargreaves modificado por la ecuación de
regresión. Nótese que si se usan los coeficientes para corregir la ETP, el método de Hargreaves
ofrece un menor error, aunque ambos métodos tienen una correlación muy similar.
TABLA 15. RESUMEN DE TEST ESTADÍSTICOS SOBRE VALORES MENSUALES
Método Error Típico
Jensen-Haise (ecuación) 4.182
Hargreaves (ecuación) 8.670
Jensen-Haise (coeficiente) 13.548
Hargreaves (coeficiente) 10.602
Se concluye que con cualquier método que se utilice el mayor error a cometer es de alrededor de
13 mm/mes, valor que constituye entre el 8% y el 14% de la ETP mensual en las diferentes
localidades del país.
Conclusiones Siempre que sea posible se debe estimar la Evapotranspiración por medio de la fórmula de la FAO
Penman-Monteith. Ante la imposibilidad de aplicar esta fórmula, se ha demostrado que el método
de Jensen Haise y el método de Hargreaves, modificados por una ecuación de regresión propia
para cada estación, o por coeficientes de corrección producen valores cercanos a la
evapotranspiración de referencia. Se sugiere utilizar el método de Jensen-Haise como primera
alternativa y el método de Hargreaves como segunda, si se usan las ecuaciones de regresión; y
viceversa si se usan los coeficientes de corrección.
Para poder realizar las estimaciones mediante el método de Jensen-Haise se necesita conocer las
horas de sol reales en la localidad de la estimación. En la sección 5.1 se propone una estimación de
los valores de la duración solar relativa en todo el país, variable que se introduce directamente en
la aplicación de este método y junto con el resto de parámetros estima la ETP en el sitio de
interés.
La elevación como variable independiente puede ayudar en la estimación de la ETo en las
localidades donde no existen datos. Utilizar técnicas geoestadísticas basadas en variables
secundarias (Ej. CoKriging) produce mapas de variables extrapoladas (ETo) en todo el territorio
hondureño.
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TABLA 16. COEFICIENTES DE CORRECCIÓN PARA EL MÉTODO JENSEN-HAISE
TABLA 17. COEFICIENTES DE CORRECCIÓN PARA EL MÉTODO HARGREAVES
COD_NAC NOM_EST Altitud (m) Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril
23010 Quimistán 190 0.76 0.82 0.93 0.97 1.00 1.01 1.09 1.16 1.07 0.92 0.80 0.75
23011 La Entrada 445 0.93 0.88 0.87 0.87 0.88 0.90 0.98 1.00 0.94 0.91 0.93 0.92
25004 La Gloria 600 0.85 0.85 0.84 0.83 0.84 0.82 0.83 0.85 0.83 0.80 0.81 0.82
25014 El Cajón 250 0.88 0.84 0.83 0.81 0.83 0.83 0.85 0.88 0.85 0.84 0.86 0.86
25024 Las Flores Comayagua 620 0.79 0.77 0.80 0.80 0.76 0.78 0.83 0.83 0.88 0.84 0.83 0.79
25026 El Coyolar 880 0.80 0.82 0.84 0.81 0.80 0.77 0.76 0.79 0.80 0.78 0.79 0.77
25051 Santa Clara 740 0.96 0.93 0.93 0.92 0.96 0.93 0.94 0.91 0.94 0.93 0.95 0.95
25056 Morazán 220 0.79 0.75 0.76 0.77 0.79 0.84 0.90 0.91 0.86 0.82 0.80 0.81
25080 La Ermita 760 0.90 0.86 0.86 0.85 0.85 0.85 0.81 0.83 0.92 0.90 0.91 0.91
25081 Agua Caliente F.M. 560 0.93 0.91 0.91 0.91 0.92 0.90 0.89 0.91 0.94 0.91 0.94 0.93
25083 Santa Rita 60 0.95 0.92 0.90 0.91 0.93 0.93 0.98 1.00 0.97 0.90 0.90 0.91
25084 Playitas 595 0.89 0.83 0.85 0.85 0.84 0.85 0.93 1.00 0.96 0.96 0.92 0.91
25085 Santa Elena 640 0.92 0.91 0.88 0.88 0.91 0.87 0.88 0.86 0.85 0.85 0.88 0.88
25087 San Jerónimo 440 0.86 0.89 0.87 0.85 0.85 0.78 0.73 0.75 0.79 0.80 0.84 0.84
25104 Vallecillo 107 1.18 1.07 1.11 1.12 1.11 1.19 1.33 1.38 1.30 1.23 1.22 1.21
25114 Ulapa 330 0.90 0.85 0.85 0.84 0.84 0.87 0.90 0.96 0.92 0.88 0.84 0.89
25116 Marale 720 0.73 0.72 0.72 0.72 0.74 0.70 0.70 0.73 0.72 0.71 0.70 0.72
25131 Sensenti 870 0.92 0.92 0.91 0.88 0.89 0.84 0.83 0.82 0.86 0.86 0.88 0.89
25142 El Níspero 600 0.89 0.88 0.88 0.84 0.87 0.80 0.74 0.76 0.76 0.79 0.80 0.84
25144 El Modelo 45 0.97 0.94 0.97 0.96 0.98 1.05 1.10 1.13 1.08 0.97 0.95 0.95
25202 Las Lajas 1034 0.94 0.99 0.97 0.92 0.96 0.85 0.80 0.88 0.86 0.84 0.89 0.91
25993 Guaruma 1 Tela RRCo 32 1.09 1.09 1.09 1.07 1.11 1.15 1.19 1.23 1.17 1.09 1.07 1.04
27013 San Francisco JFK 10 1.00 0.99 1.00 1.01 1.01 1.03 1.07 1.08 1.03 1.00 0.98 0.97
31007 Corralitos 100 1.05 0.96 0.94 0.93 0.96 0.99 1.04 1.03 1.01 1.01 1.02 1.05
33004 Olanchito 150 0.93 0.86 0.86 0.86 0.89 0.90 0.92 0.97 0.92 0.88 0.90 0.90
39001 Cayetano 299 0.92 0.82 0.82 0.83 0.85 0.92 1.02 1.02 0.96 0.93 0.94 0.93
39003 Guayabillas 420 0.90 0.82 0.80 0.80 0.83 0.90 1.03 1.05 0.95 0.91 0.90 0.90
39009 Villa Ahumada 830 0.95 0.90 0.89 0.88 0.92 0.90 0.93 0.93 0.93 0.92 0.91 0.93
39017 El Piñonal 440 0.90 0.82 0.80 0.81 0.84 0.94 1.05 1.11 1.03 0.96 0.93 0.92
39027 La Conce 350 0.96 0.87 0.87 0.82 0.83 0.88 1.04 1.24 1.05 0.97 0.96 0.96
45103 Las Trojes 708 0.99 0.96 0.96 0.93 0.97 0.94 0.96 0.92 0.95 0.92 0.96 0.98
46999 La Esperanza Intibucá 1680 1.04 1.02 1.02 1.03 1.03 1.01 0.99 1.03 1.05 1.04 1.06 1.03
54001 Pespire 60 0.89 0.90 0.95 0.93 0.88 0.89 0.99 1.04 1.05 0.99 0.94 0.93
54002 Nacaome 35 0.86 0.88 0.93 0.90 0.87 0.89 0.96 1.03 1.02 0.94 0.91 0.88
56001 La Venta 890 0.95 0.94 0.93 0.92 0.93 0.90 0.91 0.92 0.96 0.93 0.95 0.95
56071 Ingenio El Porvenir 660 0.86 0.83 0.83 0.83 0.84 0.83 0.85 0.87 0.89 0.84 0.86 0.87
56106 Concepción 1200 0.95 0.96 0.97 0.96 0.97 0.96 0.97 0.98 0.97 0.95 0.93 0.92
56301 El Batallón 1063 0.95 0.96 0.96 0.98 0.98 0.97 1.01 1.03 1.03 0.98 0.96 0.94
56303 Quiebramontes 1174 0.86 0.87 0.87 0.86 0.89 0.88 0.91 0.93 0.94 0.88 0.87 0.85
56602 Villa Real 1245 0.98 0.98 0.99 0.98 1.01 0.98 1.01 1.03 1.01 0.97 0.95 0.95
56701 El Reventón 1102 0.96 0.98 0.97 0.98 1.02 0.99 1.00 1.02 1.01 0.98 0.97 0.96
78700 Amapala 6 1.04 1.06 1.08 1.07 1.10 1.08 1.10 1.12 1.09 1.02 1.00 0.99
78705 La Ceiba 14 1.10 1.09 1.10 1.11 1.13 1.19 1.22 1.30 1.17 1.13 1.09 1.07
78706 Tela 3 1.07 1.06 1.07 1.06 1.07 1.10 1.14 1.17 1.07 1.04 1.05 1.04
78708 La Mesa 27 1.35 1.33 1.32 1.32 1.36 1.36 1.42 1.43 1.32 1.28 1.31 1.31
78717 Santa Rosa de Copán 1083 0.96 0.92 0.91 0.91 0.93 0.93 0.99 1.00 0.96 0.93 0.97 0.95
78720 Tegucigalpa 1000 0.93 0.94 0.93 0.94 0.92 0.89 0.92 0.95 0.96 0.94 0.93 0.94
78724 Choluteca 39 0.92 0.91 0.93 0.92 0.90 0.92 0.96 1.00 0.99 0.94 0.92 0.90
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COD_NAC NOM_EST Altitud (m) Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril
23010 Quimistán 190 0.70 0.81 0.90 0.92 0.91 0.88 0.88 0.92 0.93 0.86 0.74 0.71
23011 La Entrada 445 0.85 0.87 0.87 0.86 0.82 0.79 0.79 0.79 0.83 0.85 0.87 0.86
25004 La Gloria 600 0.82 0.80 0.82 0.82 0.79 0.81 0.82 0.83 0.81 0.82 0.84 0.84
25014 El Cajón 250 0.85 0.84 0.85 0.82 0.79 0.78 0.74 0.74 0.80 0.83 0.84 0.85
25024 Las Flores Comayagua 620 0.78 0.74 0.77 0.76 0.70 0.75 0.78 0.79 0.84 0.86 0.85 0.83
25026 El Coyolar 880 0.79 0.81 0.82 0.80 0.76 0.78 0.77 0.79 0.81 0.82 0.82 0.81
25051 Santa Clara 740 0.92 0.89 0.89 0.88 0.86 0.87 0.90 0.87 0.90 0.93 0.94 0.96
25056 Morazán 220 0.74 0.72 0.72 0.73 0.71 0.74 0.70 0.70 0.73 0.75 0.76 0.79
25080 La Ermita 760 0.87 0.83 0.82 0.81 0.76 0.80 0.76 0.76 0.86 0.89 0.92 0.92
25081 Agua Caliente F.M. 560 0.90 0.86 0.86 0.87 0.83 0.86 0.86 0.87 0.90 0.91 0.94 0.95
25083 Santa Rita 60 0.88 0.88 0.87 0.85 0.82 0.79 0.79 0.80 0.85 0.86 0.88 0.90
25084 Playitas 595 0.86 0.82 0.82 0.81 0.77 0.76 0.75 0.77 0.82 0.88 0.88 0.89
25085 Santa Elena 640 0.84 0.81 0.82 0.82 0.78 0.82 0.85 0.85 0.86 0.88 0.87 0.86
25087 San Jerónimo 440 0.82 0.83 0.82 0.82 0.77 0.77 0.74 0.74 0.77 0.80 0.83 0.85
25104 Vallecillo 107 0.96 0.93 0.95 0.94 0.87 0.91 0.94 0.96 0.98 0.97 0.98 0.98
25114 Ulapa 330 0.85 0.87 0.86 0.84 0.80 0.79 0.76 0.78 0.83 0.84 0.81 0.88
25116 Marale 720 0.72 0.69 0.68 0.69 0.67 0.67 0.66 0.66 0.68 0.72 0.73 0.77
25131 Sensenti 870 0.87 0.90 0.91 0.91 0.85 0.85 0.83 0.82 0.85 0.89 0.88 0.90
25142 El Níspero 600 0.85 0.85 0.86 0.84 0.83 0.81 0.77 0.80 0.82 0.86 0.86 0.88
25144 El Modelo 45 0.91 0.93 0.94 0.92 0.89 0.88 0.86 0.90 0.94 0.95 0.94 0.95
25202 Las Lajas 1034 0.88 0.90 0.88 0.86 0.84 0.84 0.78 0.84 0.84 0.84 0.89 0.90
25993 Guaruma 1 Tela RRCo 32 0.92 0.93 0.92 0.92 0.89 0.88 0.89 0.90 0.94 0.95 0.95 0.97
27013 San Francisco JFK 10 0.81 0.80 0.78 0.78 0.74 0.72 0.68 0.67 0.72 0.77 0.79 0.82
31007 Corralitos 100 0.93 0.92 0.93 0.90 0.84 0.81 0.78 0.78 0.83 0.88 0.89 0.94
33004 Olanchito 150 0.88 0.87 0.86 0.86 0.83 0.80 0.78 0.80 0.84 0.86 0.89 0.90
39001 Cayetano 299 0.86 0.83 0.83 0.82 0.77 0.77 0.79 0.79 0.83 0.86 0.89 0.89
39003 Guayabillas 420 0.86 0.84 0.83 0.80 0.76 0.77 0.80 0.81 0.81 0.84 0.86 0.88
39009 Villa Ahumada 830 0.92 0.87 0.89 0.90 0.86 0.86 0.91 0.90 0.92 0.96 0.95 0.95
39017 El Piñonal 440 0.87 0.84 0.83 0.83 0.80 0.80 0.81 0.84 0.85 0.87 0.88 0.90
39027 La Conce 350 0.92 0.90 0.90 0.83 0.77 0.75 0.82 0.95 0.89 0.89 0.92 0.93
45103 Las Trojes 708 0.91 0.88 0.92 0.89 0.84 0.83 0.86 0.86 0.91 0.92 0.93 0.91
46999 La Esperanza Intibucá 1680 0.90 0.87 0.91 0.91 0.88 0.91 0.89 0.90 0.91 0.92 0.90 0.91
54001 Pespire 60 0.91 0.86 0.87 0.87 0.82 0.83 0.87 0.91 0.99 1.00 0.97 0.97
54002 Nacaome 35 0.91 0.86 0.87 0.86 0.82 0.83 0.84 0.89 0.95 0.99 1.00 0.98
56001 La Venta 890 0.91 0.90 0.93 0.92 0.85 0.89 0.91 0.91 0.93 0.94 0.93 0.93
56071 Ingenio El Porvenir 660 0.84 0.81 0.80 0.81 0.78 0.80 0.79 0.82 0.84 0.84 0.86 0.89
56106 Concepción 1200 0.92 0.92 0.92 0.93 0.89 0.93 0.95 0.95 0.96 0.97 0.96 0.94
56301 El Batallón 1063 0.91 0.94 0.92 0.91 0.88 0.91 0.94 0.94 0.95 0.95 0.93 0.93
56303 Quiebramontes 1174 0.91 0.91 0.92 0.91 0.87 0.91 0.92 0.94 0.95 0.94 0.93 0.92
56602 Villa Real 1245 0.93 0.91 0.93 0.92 0.88 0.90 0.94 0.95 0.95 0.96 0.95 0.93
56701 El Reventón 1102 0.92 0.92 0.92 0.92 0.90 0.94 0.94 0.95 0.96 0.96 0.95 0.93
78700 Amapala 6 1.01 0.96 0.95 0.96 0.94 0.95 0.95 0.97 1.00 1.03 1.06 1.07
78705 La Ceiba 14 0.96 0.97 0.94 0.95 0.91 0.91 0.89 0.93 0.97 1.00 1.00 0.99
78706 Tela 3 0.96 0.97 0.95 0.96 0.90 0.88 0.86 0.86 0.87 0.94 1.00 1.00
78708 La Mesa 27 1.22 1.24 1.21 1.20 1.15 1.11 1.11 1.13 1.15 1.20 1.22 1.27
78717 Santa Rosa de Copán 1083 0.90 0.95 0.94 0.94 0.91 0.86 0.85 0.85 0.88 0.89 0.91 0.90
78720 Tegucigalpa 1000 0.91 0.89 0.91 0.90 0.84 0.86 0.90 0.91 0.93 0.95 0.94 0.95
78724 Choluteca 39 0.97 0.92 0.93 0.93 0.88 0.93 0.95 1.00 1.03 1.03 1.01 0.99
97
Biblografía Allen R.G., Pereira L.S., Raes D. & Smith M. 1998. Crop evapotranspiration: Guidelines for
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Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 98
1.10 Ayudas memorias Ayuda Memoria
Reunión Validación de la Evaluación de los Recursos Hídrico en su Estado Natural, IHCIT/UNAH
12 de Julio de 2013
La reunión se realizó con la presentación de los Ing. Tania Paz, Max Ayala, Lenin Henríquez y
Fernando Cruz y la participación de las distintas instituciones e invitados. (Ver lista de
participantes, adjunta)
Durante la reunión para presentar los resultados de la Evaluación de los Recursos Hídricos, se discutió con los participantes los siguientes puntos: En relación con el documento
Sobre la metodología, realizar la bitácora del paso a paso metodológico y razones por las cuales se utiliza esa metodología, plasmando conclusiones muy específicas sobre este estudio y también sobre la confiabilidad de los datos entregados (explicita).
Presentar el resumen ejecutivo del documento con el seguimiento que será necesario tomar.
Bitácora Evaluación del Recurso Hídrico en su Régimen Natural
Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 99
En relación a la ETP, se recomendó comparar el mapa generado con el mapa de ETP mundial.
Revisar otras metodologías que son singulares en la región (García V., Tor, etc).
Se requiere una validación de campo de la ETP.
Existe una clara preocupación a la tendencia que muestran los mapas de la ETP en la parte oriental del país.
Es necesario realizar otra campaña de recolección de información priorizando el sector privado para alimentar el mapa.
Enfatizar que la Norma Climática de la OMM está de 1981 al 2010.
En las conclusiones del informe colocar el grado de confianza y de incertidumbre.
Otras recomendaciones y acuerdos
Hacer recomendaciones institucionales mediante notas políticas donde se destaquen los mayores errores encontrados, el porqué del descarte de las estaciones así como una retroalimentación institucional. Sería bueno realizar una visita técnica a cada institución para dar un informe de resultados.
Hacer comentarios tanto del Balance Hídrico del 2002 y Manual de Referencias Hidrológicas sobre las observaciones encontradas.
Se recomienda que todas las instituciones tengan un mismo protocolo para el manejo de sus datos, mismo tema que se tomara en la reunión para la reactivación del Comité para los Recursos Hídricos.
La DGRH a través de Fernando Ochoa será el encargado de la reunión para la reactivación del Comité para los Recursos Hídricos, recibiendo apoyo del Proyecto de Adaptación.
En relación al SINAGER, discutir el impacto que se puede tener en cuanto a la información hidroclimatológica.
Hacer un esfuerzo nacional por revisar los coeficientes de las fórmulas de la ETP.
La próxima reunión se realizará el 26 de julio en el SMN para discutir los siguientes temas: humedad relativa y resultados de la ETP.
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Ayuda Memoria
Reunión Validación de la Evaluación de los Recursos Hídrico en su Estado Natural, IHCIT/UNAH
26 de Marzo de 2014
La reunión se realizó con la presentación de los Ing. Tania Pena y Max Ayala y, la participación de
las distintas instituciones e invitados (Ver anexo 1).
Grupo de invitados
Grupo de invitados
Presentación Ing. Tania Peña
Revisión mapa de humedad, Ing. Max Ayala
La reunión tenía como objetivo principal presentar los resultados de la Evaluación de los Recursos
Hídricos, para conocer la opinión de expertos en relación a la metodología empleada y los
resultados cartográficos. A continuación se enumeran los principales puntos discutidos por los
participantes:
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Humedad
Se recomendó revisar la interpolación y eliminar el DEM para una mejor visualización de
los rangos.
La humedad en el Golfo de Fonseca se visualiza muy baja por lo que se recomendó
considerar la cercanía del mar.
Especificar la alta incertidumbre en este parámetro debido a la baja densidad de
estaciones.
Temperatura
Revisar la temperatura máxima en Choluteca, pues para febrero es +/- 36 según registros
del SMN, mientras que de acuerdo al mapa obtenido en la evaluación el valor es +/- 32.
(ver anexo 2).
Por lo que se recomienda chequear la interpolación.
En el documento escrito se debe hacer la notación que la temperatura media es la Tmax-
Tmin.
Balance hídrico potencial
No se considero la cobertura vegetal, por lo que se debe describir en el documento.
Recarga teórica
Se observó muy alto en el sur de Nombre de Dios, por lo cual se recomendó revisar la
precipitación en esa área.
Como observación general se recomendó colocar en el documento que los resultados presentados
deben ser usados por los usuarios finales con cuidado, no a un nivel local sino regional y, para
algunos resultados (infiltración y recarga) son valores teóricos y potenciales.
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Anexo 1
Lista de asistencia
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Anexo 2
Mapa de temperatura máxima de febrero.
Mapa de temperatura máxima de marzo.