UNIVERSIDAD TÉCNICA DE COTOPAXI FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS Y RECURSOS NATURALES CARRERA DE INGENIERÍA EN MEDIO AMBIENTE PROYECTO DE INVESTIGACIÓN “MODELAMIENTO CON SWAT Y GR2M PARA LA SUBCUENCA DEL RÍO GUAYLLABAMBA” Proyecto de Investigación presentado previo a la obtención del Título de Ingeniero en Medio Ambiente. Autores: Karen Estefania Gallo Llumigusin Bryan Antonio Iza Jiménez Director: Ing. Renán Arturo Lara Landázuri M.Sc. Latacunga – Ecuador Marzo – 2018 DECLARACIÓN DE AUTORÍA Nosotros Karen Estefania Gallo Llumigusin y Bryan Antonio Iza Jiménez, declaramos ser autores del presente proyecto de investigación: Modelamiento con SWAT y GR2M para la Subcuenca del Río Guayllabamba, siendo Mg. Renán Arturo Lara Landázuri, tutor del presente trabajo; y eximo expresamente a la Universidad Técnica de Cotopaxi y a sus representantes legales de posibles reclamos o acciones legales. Además. certifico que las ideas, conceptos, procedimientos y resultados vertidos en el presente trabajo investigativo, son de mi exclusiva responsabilidad. ……………………………………… ………………………………………. Gallo Llumigusin Karen Estefania Iza Jiménez Bryan Antonio Número de C.I. 1725920845 Número de C.I. 2200134696 ii CONTRATO DE CESIÓN NO EXCLUSIVA DE DERECHOS DE AUTOR Comparecen a la celebración del presente instrumento de cesión no exclusiva de obra, que celebran de una parte GALLO LLUMIGUSIN KAREN ESTEFANIA, identificado con C.C. N° 172592084-5, de estado civil SOLTERO y con domicilio Panamericana Norte Barrio La Avanzada cantón Mejía, e IZA JIMÉNEZ BRYAN ANTONIO, identificado con C.C. N° 2200134696, de estado civil SOLTERO y con domicilio, Hermanas Páez – Quijano y Ordoñez, Latacunga, quienes en lo sucesivo se denominarán LAS/LOS CEDENTES; y, de otra parte, el Ing. MBA. Cristian Fabricio Tinajero Jiménez, en calidad de Rector y por tanto representante legal de la Universidad Técnica de Cotopaxi, con domicilio en la Av. Simón Rodríguez Barrio El Ejido Sector San Felipe, a quien en lo sucesivo se le denominará LA CESIONARIA en los términos contenidos en las cláusulas siguientes: ANTECEDENTES: CLÁUSULA PRIMERA.- LA/EL CEDENTE es una persona natural estudiante de la carrera de Ingeniería en Medio Ambiente, titular de los derechos patrimoniales y morales sobre el trabajo de grado de titulación de Proyecto de Investigación la cual se encuentra elaborada según los requerimientos académicos propios de la Unidad Académica según las características que a continuación se detallan: Historial académico.- (Septiembre 2012 – Febrero 2013 hasta Octubre 2017 – Marzo 2018). Aprobación HCA.- 25 de Abril de 2017. Tutor.- M.Sc. Renán Arturo Lara Landázuri Tema: “MODELAMIENTO CON SWAT Y GR2M PARA LA SUBCUENCA DEL RÍO GUAYLLABAMBA” CLÁUSULA SEGUNDA.- LA CESIONARIA es una persona jurídica de derecho público creada por ley, cuya actividad principal está encaminada a la educación superior formando profesionales de tercer y cuarto nivel normada por la legislación ecuatoriana la misma que establece como requisito obligatorio para publicación de trabajos de investigación de grado en su repositorio INSTITUCIÓNal, hacerlo en formato digital de la presente investigación. iii CLÁUSULA TERCERA.- Por el presente contrato, LA/EL CEDENTE autoriza a LA CESIONARIA a explotar el trabajo de grado en forma exclusiva dentro del territorio de la República del Ecuador. CLÁUSULA CUARTA.- OBJETO DEL CONTRATO: Por el presente contrato LA/EL CEDENTE, transfiere definitivamente a LA CESIONARIA y en forma exclusiva los siguientes derechos patrimoniales; pudiendo a partir de la firma del contrato, realizar, autorizar o prohibir: a) La reproducción parcial del trabajo de grado por medio de su fijación en el soporte informático conocido como repositorio INSTITUCIÓNal que se ajuste a ese fin. b) La publicación del trabajo de grado. c) La traducción, adaptación, arreglo u otra transformación del trabajo de grado con fines académicos y de consulta. d) La importación al territorio nacional de copias del trabajo de grado hechas sin autorización del titular del derecho por cualquier medio incluyendo mediante transmisión. f) Cualquier otra forma de utilización del trabajo de grado que no está contemplada en la ley como excepción al derecho patrimonial. CLÁUSULA QUINTA.- El presente contrato se lo realiza a título gratuito por lo que LA CESIONARIA no se halla obligada a reconocer pago alguno en igual sentido LA/EL CEDENTE declara que no existe obligación pendiente a su favor. CLÁUSULA SEXTA.- El presente contrato tendrá una duración indefinida, contados a partir de la firma del presente instrumento por ambas partes. CLÁUSULA SÉPTIMA.- CLÁUSULA DE EXCLUSIVIDAD.- Por medio del presente contrato, se cede en favor de LA CESIONARIA el derecho a explotar la obra en forma exclusiva, dentro del marco establecido en la cláusula cuarta, lo que implica que ninguna otra persona incluyendo LA/EL CEDENTE podrá utilizarla. CLÁUSULA OCTAVA.- LICENCIA A FAVOR DE TERCEROS.- LA CESIONARIA podrá iv licenciar la investigación a terceras personas siempre que cuente con el consentimiento de LA/EL CEDENTE en forma escrita. CLÁUSULA NOVENA.- El incumplimiento de la obligación asumida por las partes en las cláusula cuarta, constituirá causal de resolución del presente contrato. En consecuencia, la resolución se producirá de pleno derecho cuando una de las partes comunique, por carta notarial, a la otra que quiere valerse de esta cláusula. CLÁUSULA DÉCIMA.- En todo lo no previsto por las partes en el presente contrato, ambas se someten a lo establecido por la Ley de Propiedad Intelectual, Código Civil y demás del sistema jurídico que resulten aplicables. CLÁUSULA UNDÉCIMA.- Las controversias que pudieran suscitarse en torno al presente contrato, serán sometidas a mediación, mediante el Centro de Mediación del Consejo de la Judicatura en la ciudad de Latacunga. La resolución adoptada será definitiva e inapelable, así como de obligatorio cumplimiento y ejecución para las partes y, en su caso, para la sociedad. El costo de tasas judiciales por tal concepto será cubierto por parte del estudiante que lo solicitare. En señal de conformidad las partes suscriben este documento en dos ejemplares de igual valor y tenor en la ciudad de Latacunga, a los 23 días del mes de febrero del 2018. Karen Estefania Gallo Llumigusin Bryan Antonio Iza Jiménez EL CEDENTE EL CEDENTE Ing. MBA. Cristian Tinajero Jiménez EL CESIONARIO v AVAL DEL DIRECTOR DE PROYECTO DE INVESTIGACIÓN En calidad de Director del Trabajo de Investigación sobre el tema: “MODELAMIENTO CON SWAT Y GR2M PARA LA SUBCUENCA DEL RÍO GUAYLLABAMBA”, de IZA JIMÉNEZ BRYAN ANTONIO con C.C.2200134696 y GALLO LLUMIGUSIN KAREN ESTEFANIA con C.C.1725920845, de la carrera de INGENIERÍA DE MEDIO AMBIENTE, considero que dicho Informe Investigativo cumple con los requerimientos metodológicos y aportes científico-técnicos suficientes para ser sometidos a la evaluación del Tribunal de Validación de Proyecto que el Honorable Consejo Académico de la Facultad de Ciencias Agropecuarias y Recursos Naturales de la Universidad Técnica de Cotopaxi designe, para su correspondiente estudio y calificación. Latacunga, Febrero de 2018 Firma TUTOR DE TRABAJO DE INVESTIGACIÓN Ing. Renán Lara M.Sc. C.C. 0400488011 vi APROBACIÓN DEL TRIBUNAL DE TITULACIÓN En calidad de Tribunal de Lectores, aprueban el presente Informe de Investigación de acuerdo a las disposiciones reglamentarias emitidas por la Universidad Técnica de Cotopaxi, y por la Facultad de Ciencias Agropecuarias y Recursos Naturales; por cuanto, los postulantes: IZA JIMÉNEZ BRYAN ANTONIO con C.C.2200134696 y GALLO LLUMIGUSIN KAREN ESTEFANIA con C.C.1725920845, han considerado las recomendaciones emitidas oportunamente y reúne los méritos suficientes para ser sometido al acto de Sustentación de Proyecto. Por lo antes expuesto, se autoriza realizar los empastados correspondientes, según la normativa INSTITUCIÓNAL. Latacunga, Febrero de 2018 Para constancia firman: …………………………….. ……………………….. LECTOR 1 LECTOR 2 Ing. Mercy Ilbay Mg. Ing. Juan Espinosa Mg. C.C. 0604147900 C.C. 1713474326 ……….……………………….. LECTOR 3 Ing. Vinicio Mogro M.Sc C.C. 0501657514 vii AGRADECIMIENTO Este proyecto es el resultado del esfuerzo en conjunto con nuestro tutor y lectores, por el apoyo académico y moral que nos brindaron. Además de la confianza otorgada para el fortalecimiento de lazos entre estudiante- docente. A la familia quien fue el eje fundamental para el alcance de este logro, no solo por el aspecto económico, sino también, por los valores morales recibidos que se puso en práctica en nuestra vida universitaria. Karen Estefania Gallo Llumigusin: En especial a mi madre la señora Blanca Gallo por todo el cariño y apoyo incondicional a lo largo de mi vida para llegar a ser mejor. Bryan Antonio Iza Jiménez: Deici Jiménez quien fue la persona que me respaldó incluso en los momentos más complicados en mi vida. viii DEDICATORIA Dedico este proyecto a mi madre la señora Blanca Gallo por su fortaleza, apoyo incondicional en cada momento evitando que me rindiera y su lucha constante para que consiga un buen futuro. A mi familia por su confianza, ayuda y motivación en cada paso que doy. A mis amigas por su amistad verdadera que me demostraron en los momentos buenos y malos que en la vida he enfrentado. Karen Estefania Gallo Llumigusin ix UNIVERSIDAD TÉCNICA DE COTOPAXI FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS Y RECURSOS NATURALES TITULO:” MODELAMIENTO CON SWAT Y GR2M PARA LA SUBCUENCA DEL RÍO GUAYLLABAMBA” Autor/es: Gallo LLumigusin Karen Estefania Iza Jiménez Bryan Antonio RESUMEN El crecimiento poblacional y la expansión urbana provocan presión sobre el recurso hídrico en la subcuenca del Río Guayllabamba (SRG). En la actualidad la demanda por este recurso se ha incrementado, afectando las fuentes superficiales, subterráneas, zonas de recarga y cauce del río. Es por ello, que se realizó un modelamiento hidrológico en la SRG con el fin de conocer el comportamiento (dinámica) del caudal en la zona. En este estudio se compararon dos modelos hidrológicos: SWAT (semi-distribuido) y GR2M (agregado), con un periodo de 22 años (19832004) para la calibración y 9 años (2005-2013) para la validación, evaluados mediante los índices de Nash-Sutcliffe y el coeficiente de determinación (R2). Se consideraron los datos de precipitación y temperatura de 19 estaciones meteorológicas y una hidrológica. Para GR2M fue necesaria información hidrometeorológica mensual y para SWAT se utilizó los datos del motor climático “Reanálisis del sistema de pronóstico del clima”, para el periodo de 1982 – 2013. El modelo GR2M alcanzó una eficiencia satisfactoria, tanto en el período de calibración, como de validación, con un coeficiente de Nash y R2 mayor que 0.60. Por otro lado, SWAT presentó los criterios de evaluación menores que el rango establecido, calificándolo como “insuficiente”, para la representación de caudales en el área de estudio. En conclusión, se puede señalar que, GR2M siendo un modelo de lluvia- escorrentía que no considera factores de la cuenca como: el uso de suelo, tipo de suelo, pendiente, puede generar resultados más eficientes en simulación que el modelo SWAT. Palabras clave: GR2M, SWAT, simulación, modelización, hidrometeorológica, caudal. x TECHNICAL UNIVERSITY OF COTOPAXI AGRICULTURAL AND NATURAL RESOURCES FACULTY TITLE: "Modelling with SWAT and GR2M for the Guayllabamba River Sub-basin". Author: Gallo Llumigusin Karen Estefania Iza Jiménez Bryan Antonio ABSTRACT Demographic growth and urban expansion cause pressure on the water resource in the sub-basin of the Guayllabamba River (SRG). At present, the demand for this supply has increased, affecting the surface, underground, recharge and riverbed sources. For this reason, a hydrological modelling was carried out in the SRG in order to know the behavior of the flow in the area. In this study, two hydrological models were compared: SWAT (semi-distributed) and GR2M (aggregate), with a period of 22 years (1983-2004) for calibration and 9 years (2005-2013) for validation, evaluated by the Nash-Sutcliffe index and the coefficient of determination (R 2). The precipitation and temperature data of nineteen meteorological stations and a hydrological were considered. For GR2M, the Hydrometeorological information was required monthly and for SWAT the climatic engine data “Reanalysis of the climate forecasting system” was used for the period 1982 -2013. The GR2M model achieved a satisfactory efficiency, both in the calibration period as well as validation, with a Nash coefficient and R2 greater than 0.60. On the other hand, SWAT presented the evaluation criteria lower than the established range, qualifying it as “insufficient” for the representation of flows in the study area. In conclusion, it can be pointed out that, GR2M being a rainfall-runoff model that does not consider basin factors such as: land use, soil type, slope, can generate more efficient results in simulation than the SWAT model. Keywords: GR2M, SWAT, simulation, modeling, Hydrometeorological, flow. xi ÍNDICE GENERAL DECLARACIÓN DE AUTORÍA........................................................................................... ii CONTRATO DE CESIÓN NO EXCLUSIVA DE DERECHOS DE AUTOR ..................... iii AGRADECIMIENTO......................................................................................................... viii DEDICATORIA.................................................................................................................... ix RESUMEN ............................................................................................................................. x ABSTRACT .......................................................................................................................... xi ÍNDICE GENERAL ............................................................................................................. xii ÍNDICE DE FIGURAS ........................................................................................................xvi ÍNDICE DE TABLAS ....................................................................................................... xviii ÍNDICE DE ANEXOS..........................................................................................................xix ACRÓNIMOS Y SIGLAS.....................................................................................................xx 1. INFORMACIÓN GENERAL ............................................................................................ 1 2. JUSTIFICACIÓN DEL PROYECTO............................................................................... 2 3. BENEFICIARIOS DEL PROYECTO ............................................................................... 3 4. EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN .......................................................................... 4 5. OBJETIVOS....................................................................................................................... 5 5.1. General ......................................................................................................................... 5 5.2. Específicos .................................................................................................................... 5 6. ACTIVIDADES Y SISTEMA DE TAREAS EN RELACIÒN A LOS OBJETIVOS PLANTEADOS ...................................................................................................................... 6 7. FUNDAMENTACIÓN CIENTÍFICO TÉCNICA ............................................................. 7 7.1. Ciclo Hidrológico ....................................................................................................... 7 7.1.1. Condensación ...................................................................................................... 7 7.1.2. Infiltración .......................................................................................................... 7 7.1.3. Precipitación ....................................................................................................... 7 xii 7.1.4. Evaporación ........................................................................................................ 8 7.1.5. Transpiración ........................................................................................................... 8 7.1.6. Evapotranspiración .............................................................................................. 8 7.1.7. Escorrentía .......................................................................................................... 9 7.1.7.1. Escorrentía Superficial ....................................................................................... 9 7.1.7.2. Escorrentía Sub-superficial ................................................................................ 9 7.1.7.3. Escorrentía Subterránea ....................................................................................10 7.2. Balance hídrico .........................................................................................................10 7.3. Cuenca hidrográfica...................................................................................................10 7.3.1. Subcuenca ..........................................................................................................11 7.3.2. Microcuenca.......................................................................................................11 7.3.3. Sistema de drenaje ..............................................................................................11 7.4. Parámetros morfométricos de una cuenca ...................................................................11 7.4.1. Parámetros asociados a la forma de la cuenca ......................................................12 7.4.2. Parámetros de Relieve ........................................................................................12 a) Altura y elevación ..................................................................................................12 b) Topografía .............................................................................................................13 c) Pendiente del terreno ..............................................................................................13 d) Pendiente de la corriente principal ..........................................................................13 e) 7.5. Pendiente media de la cuenca .................................................................................13 Propiedades características de una cuenca ..................................................................14 7.5.1. Suelo..................................................................................................................14 7.5.1.1. Tipo de suelo ....................................................................................................14 7.5.1.2. Uso de Suelo ....................................................................................................14 7.6. Modelación de cuencas ..............................................................................................15 xiii 7.6.1. Modelo Hidrológico ...........................................................................................15 7.6.1.1. Clasificación de modelos hidrológicos. .........................................................16 7.6.3. Modelo agregado GR2M ...................................................................................17 7.6.4. Modelo semidistribuido SWAT...........................................................................18 7.6.4.1. Unidad de respuesta hidrológica ........................................................................20 7.7. Métodos de completación de datos .................................................................................20 7.7.1. Método de vector regional .......................................................................................20 7.7.2. Regresión Lineal .....................................................................................................21 7.7.3. Media Mensual .......................................................................................................21 7.8. Calibración y Validación de Resultados .........................................................................22 7.8.1. Calibración .........................................................................................................22 7.8.2. Validación ..........................................................................................................22 7.8.3. Criterios de evaluación .......................................................................................23 7.8.3.1. Coeficiente de Nash y Sutcliffe .........................................................................23 7.8.3.2. Coeficiente de determinación R2 .......................................................................24 8. PREGUNTAS CIENTIÍFICAS O HIPÓTESIS ................................................................24 9. METODOLOGÍA .............................................................................................................25 9.1. Área de estudio .............................................................................................................26 9.2. Recolección de datos hidrometeorológicos .....................................................................27 9.3. Completación de datos de las estaciones meteorológicas................................................28 9.3.1. Precipitación de la subcuenca ..................................................................................28 9.3.1.1. Método del vector regional para completación de datos......................................30 9.3.1.2. Regresión lineal para completación de datos de las estaciones de la cuenca baja .30 9.3.1.3. Media mensual de la precipitación de la subcuenca ............................................31 9.3.2. Temperatura de la Subcuenca ..................................................................................32 xiv 9.3.2.1. Media mensual para la completación de datos de temperatura ............................32 9.3.3. Caudal de la Subcuenca del Río Guayllabamba ........................................................34 9.3.3.1. Media mensual para completación de datos de caudal. .......................................34 9.4. Cálculo de la evapotranspiración (EP) de la subcuenca ...................................................35 9.5. Modelamiento con GR2M .............................................................................................36 9.6. Modelamiento con SWAT .............................................................................................36 9.6.1. DEM ......................................................................................................................36 9.6.2. Uso de suelo ...........................................................................................................38 9.6.3. Tipo de Suelo..........................................................................................................39 9.6.4. Pendiente ................................................................................................................40 9.6.5. Determinación de las HRUs ....................................................................................41 9.6.6. Ingreso de los datos meteorológicos.........................................................................41 10. ANALISIS Y DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS:....................................................42 10.1. Modelo GR2M ............................................................................................................42 10.1.1. Calibración y validación ........................................................................................42 10.2. Modelo SWAT............................................................................................................44 10.2.1. Calibración y validación ........................................................................................45 10.3. Comparación del desempeño de los modelos GR2M y SWAT ......................................46 11. IMPACTOS (TÉCNICOS, SOCIALES, AMBIENTALES O ECONÓMICOS) ............50 12. PRESUPUESTO PARA LA PROPUESTA DEL PROYECTO ......................................51 13. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ...............................................................52 13.1. Conclusiones ...............................................................................................................52 13.2. Recomendaciones ........................................................................................................52 14. BIBLIOGRAFÍA .............................................................................................................53 15. ANEXOS..........................................................................................................................57 xv ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1: Arquitectura modelos GR2M de Mouelhi (2003) ......................................................17 Figura 2: Esquema de procesos hidrológicos simulados en SWAT ...........................................19 Figura 3: Fases del proyecto ...................................................................................................25 Figura 4: Ubicación de la Subcuenca del Río Guayllabamba ...................................................26 Figura 5: Precipitación media mensual para el período 1982-2013 (mm/mes) de las catorce estaciones pluviométricas de la subcuenca alta del Río Guayllabamba ......................................29 Figura 6: Precipitación media mensual para el período 1982-2013 (mm/mes) de las cuatro estaciones pluviométricas de la subcuenca baja del Río Guayllabamba .....................................29 Figura 7: Diagrama de dispersión entre la estación M0339 y M1181........................................31 Figura 8: Delimitación de la Subcuenca del Río Guayllabamba ...............................................37 Figura 9: Sistema de drenaje de la Subcuenca del Río Guayllabamba ......................................37 Figura 10: Distribución del uso de suelo de la Subcuenca del Río Guayllabamba .....................38 Figura 11: Distribución del tipo de suelo en la Subcuenca del Río Guayllabamba.....................39 Figura 12: Mapa de pendiente de la Subcuenca del Río Guayllabamba ....................................40 Figura 13: Unidades de respuesta hidrológicas de la Subcuenca del Río Guayllabamba ............41 Figura 14: Arquitectura del modelo GR2M del período calibración (1982-2004) y validación (2005-2013) ............................................................................................................................42 Figura 15: Calibración y validación del modelo GR2M para la Subcuenca del Río Guayllabamba con los valores de precipitación, caudales observados y simulados, a) hidrograma de calibración para el período 1982-2004 y b) hidrograma de validación para el período 2005-2013 ................43 Figura 16: Proceso hidrológico simulado por SWAT. a) Período de calibración (1982-2004) y b) período de validación (2005-2013)...........................................................................................44 Figura 17: Calibración y validación del modelo SWAT para la Subcuenca del Río Guayllabamba con los valores de precipitación, caudales observados y simulados, a) hidrograma de calibración para el período 1982-2004 y b) hidrograma de validación para el período 2005-2013 ................45 Figura 18: Diagrama de dispersión de a) calibración (1983-2004) y b) validación (2005-2013) entre los caudales simulados por GR2M y los caudales observados ...........................................47 Figura 19: Diagrama de dispersión de a) calibración (1983-2004) y b) validación (2005-2013) entre los caudales simulados por SWAT y los caudales observados...........................................48 xvi Figura 20: Calibración y validación del modelo GR2M y SWAT para la Subcuenca del Río Guayllabamba con los caudales observados y simulados. a) Hidrograma de calibración para el período 1982-2004, b) hidrograma de validación para el período 2005-2013 .............................49 xvii ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1: Beneficiarios directos................................................................................................. 3 Tabla 2: Beneficiarios indirectos .............................................................................................. 3 Tabla 3: Valores referenciales del Criterio de Nash .................................................................23 Tabla 4: Características de las estaciones del Ecuador, periodo 1982 al 2013 ...........................27 Tabla 5: Coeficiente de correlación entre las estaciones M0023 – M0113 – M0339 – M0855 – M1181 con datos faltantes .......................................................................................................30 Tabla 6: Valores de la media mensual de precipitación, a) estación M0023, b) estación M0113, c) estación M0855 .......................................................................................................................32 Tabla 7: Valores de la media mensual de temperatura, a) estación M0001, b) estación M0002, c) estación M0023, d) estación M0024, e) estación M0120, f) estación M0855, g) estación M118133 Tabla 8: Valores de la media mensual de caudal, estación H0170 ............................................34 Tabla 9: Análisis de datos: estadística descriptiva de la estación H0170 con datos completos....35 Tabla 10: Latitud de las estaciones meteorológicas en la subcuenca del Río Guayllabamba ......35 Tabla 11: Descripción de los usos de suelo de la Subcuenca del Río Guayllabamba .................38 Tabla 12: Descripción de los tipos de suelo de la Subcuenca del Río Guayllabamba .................39 Tabla 13: Descripción de las pendientes de la Subcuenca del Río Guayllabamba ......................40 Tabla 14: Parámetros utilizados para calibración y validación del modelo GR2M y SWAT ......46 Tabla 15: Criterios de eficiencia para los modelos GR2M y SWAT .........................................48 xviii ÍNDICE DE ANEXOS Anexo 1: Hoja de vida ...........................................................................................................57 Anexos 2: Aval de traducción..................................................................................................60 Anexos 3: Mapa de Isoyetas de la Subcuenca del Río Guayllabamba ........................................61 Anexo 4: Representación gráfica del vector regional de la Subcuenca alta del Río Guayllabamba precipitación de las estaciones .................................................................................................62 Anexo 5: Representación gráfica del vector regional de la Subcuenca alta del Río Guayllabamba precipitación de las estaciones restantes ...................................................................................68 Anexo 6: Distribución detallada del uso de suelo, tipo de suelo y pendiente de la Subcuenca del Río Guayllabamba...................................................................................................................74 xix ACRÓNIMOS Y SIGLAS EP: Evapotranspiración. CATEDU: Centro Aragones de Tecnologías para la Educación CEMAGREF: Centro de Investigación Agrícola e Ingeniería Ambiental, Francia CFSR: Reanálisis del sistema de pronóstico del clima CGIAR-CSI: Consortium for Spatial Information GR2M: Global rainfall-runoff two parameter model INAMHI: Instituto Nacional de Meteorología en Hidrología INEC: Instituto Nacional de Estadística y Censos. SRG: Subcuenca del Río Guayllabamba SWAT: Soil and Water Assessment Tool. MVR: Método del Vector Regional. HRU: Unidad de Respuesta Hidrológica. DED: Desviación Estándar de los Desvíos. FAO: Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y Agricultura USGS: Servicio Geológico de los Estados Unidos GAD: Gobierno autónomo descentralizado xx 1 1. INFORMACIÓN GENERAL Título del Proyecto: Modelamiento con SWAT y GR2M para la Subcuenca del Río Guayllabamba Fecha de inicio: Abril 2017 Fecha de finalización: Marzo 2018 Lugar de ejecución: Subcuenca del Río Guayllabamba – Pichincha – Imbabura – Esmeraldas – Ecuador Facultad que auspicia: Faculta de Ciencias Agropecuarias y Recursos Naturales Carrera que auspicia: Ingeniería en Medio ambiente Proyecto de investigación vinculado: Equipo de Trabajo: Karen Estefania Gallo Llumigusin Bryan Antonio Iza Jiménez Tutor: M.Sc. Renán Arturo Lara Landázuri Lectores: Mg. Mercy Lucila Ilbay Yupa MSc. Juan Miguel Espinosa Soto M.Sc. Yenson Vinicio Mogro Cepeda Área de Conocimiento: UNESCO - Área de servicios: Protección del Medio Ambiente y Seguridad. Línea de investigación: Tecnologías de la información y Diseño Gráfico Sub líneas de investigación de la Carrera: Salud, Seguridad y Ambiente. 2 2. JUSTIFICACIÓN DEL PROYECTO La escasa información de modelos de precipitación- escorrentía de la Subcuenca del Río Guayllabamba (SRG), limita una gestión territorial adecuada que ante factores como el crecimiento urbano y la expansión poblacional, ocasionan la alteración del equilibrio ecológico dentro de la cuenca, es por ello que el presente trabajo investigativo proporcionó una herramienta que pronosticó la cantidad del flujo superficial con relación a las precipitaciones propias de la zona, permitiendo realizar planes, estrategias de prevención y acción por parte de las autoridades competentes involucradas con la subcuenca. Esta investigación se consideró de alta relevancia porque ayudará a proponer planes de ordenamiento territorial con sustento científico para su realización. Los impactos asociados con el proyecto fueron:  Económico: que trata sobre las pérdidas en valores monetarios.  Social: que trata sobre una ubicación segura de la población, regulada por el ente pertinente.  Político: que permitiría una gestión territorial adecuada y con fundamentos.  Ambiental: que trata sobre el desequilibrio ecológico. 3 3. BENEFICIARIOS DEL PROYECTO Tabla 1: Beneficiarios directos Provincia Cantón Entidades - Puerto Quito - Pedro Vicente Maldonado Pichincha - Pedro Moncayo - GAD. Parroquiales - San Miguel de los Bancos - GAD. Municipales de los cantones. - Mejía - GAD. Provincial de Pichincha - Rumiñahui - Cayambe Secretaria de Gestión de Riesgos - Quito - GAD. Parroquiales Imbabura - Cotacachi - GAD. Municipales de los cantones. - Otavalo - Las Golondrinas - Secretaría del Agua - GAD. Provincial de Imbabura - GAD. Parroquiales Esmeraldas - Quinindé - GAD. Municipales de los cantones. - Eloy Alfaro - GAD. Provincial de Esmeraldas Elaborado por: Los autores (2018) Tabla 2: Beneficiarios indirectos Provincia Hombres Mujeres Total Pichincha 1.255.711 1.320.576 2.576.287 hab Imbabura 193.664 204.580 398.244 hab Esmeraldas 271.312 262.780 534.092 hab Fuente: Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC), 2010. Elaborado por: Los autores (2018) 4 4. EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN El crecimiento poblacional y la expansión urbana provocan presión sobre el recurso hídrico en la SRG. El agua es necesario para satisfacer las necesidades cotidianas como el consumo, riego, recreación y producción. En la actualidad la demanda por este recurso se ha incrementado, afectando las fuentes superficiales, subterráneas, zonas de recarga y cauce del río. Si consideramos la población de la provincia de Pichincha de 2.576.287 (INEC, 2010), a una tasa de crecimiento de 1,95% (Censos de Población y Vivienda 2001 y 2010), en el 2030 a través de la NT-l-HA-OO1 se proyectó que la población será de 3.311.527 hab. Para este año la presión sobre el recurso hídrico aumentará, siendo necesario conocer el comportamiento del caudal en el tiempo para poder proponer un plan de manejo del agua en la SRG. Además, en la parte alta la disponibilidad del líquido vital podría disminuir por la mala gestión y explotación inadecuada de los ecosistemas páramos, afectando de manera directa a la parte media y baja de la SRG. Los problemas citados pueden incrementarse ante la falta de una rápida respuesta por parte de las autoridades competentes y de la sociedad local, afectando a los aspectos: ambientales, económicos y sociales. La presión de la expansión poblacional genera un desequilibrio en la sostenibilidad del recurso hídrico. Como se evidenció a nivel internacional con un estudio realizado en las cuencas de la Región de los Andes en Venezuela durante el año 2011, donde se demostró que las dinámicas de desarrollo económico y territorial, los procesos tecnológicos y el elevado crecimiento urbano, afectan al equilibrio ecológico, cambios en las categorías de uso y cobertura de suelo, la calidad y disponibilidad del agua para futuras generaciones. Como resultado del análisis se determinó que las cuencas hidrográficas afectadas fueron (Masparro, Uribande, Chama y Motatán) en donde existe mayor densidad poblacional, demostrando que la mala gestión del agua causará problemas en la disponibilidad del recurso tanto en cantidad como calidad, bajo las presiones de su uso (Pulido, 2011). A nivel local se realizó un estudio sobre el crecimiento demográfico en la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas, Ecuador, durante el año 2015, donde, se comprobó que el aumento de la población genera diferentes actividades económicas, principalmente en el área industrial, y 5 agroindustrial, que conjuntamente con las descargas urbanas y parroquiales vierten sus aguas servidas directamente a la cuenca del Río Guayas y Esmeraldas. Estas descargas al no ser regularizadas por las entidades locales provocan alteraciones en el paisaje y en las propiedades naturales de los cursos del agua (Calero, 2015). La modelización hidrológica de una cuenca es necesaria e indispensable para conocer los cambios y repercusiones que se han suscitado en la zona con la interacción del ser humano, es por ello, que el presente proyecto investigativo generó un modelamiento de la subcuenca que permitió determinar si se han ocasionado fluctuaciones de caudal. 5. OBJETIVOS 5.1. General  Modelar con SWAT y GR2M para la Subcuenca del Río Guayllabamba 5.2. Específicos  Realizar un análisis exploratorio de datos  Calibrar y validar los modelos hidrológicos en la subcuenca  Determinar el modelo con el mejor ajuste de simulación 6 6. ACTIVIDADES Y SISTEMA DE TAREAS EN RELACIÒN A LOS OBJETIVOS PLANTEADOS Objetivo 1 Realizar análisis exploratorio datos Descripción de la Actividad (tareas) actividad (técnicas e instrumentos) Técnica: Análisis de documentos. Instrumento: Procesamiento de Registros meteorológicos. información espacial, Base de datos de Registros hidrométricos. meteorológica e entrada para los Información espacial. hidrométrica de la SRG. modelos. Herramientas: - Delimitación de la SRG. Hydraccess Oudin et. al Regresión lineal Media mensual Descripción de la Resultado de la actividad (técnicas e Actividad (tareas) actividad instrumentos) GR2M: - Determinación de los periodos de modelamiento Instrumentos: - Modelamiento lluviaBase de datos de entrada escorrentía Información espacial Simulación de SWAT: Programas: - Delimitación de las caudales del periodo ARCGIS unidades hidrológicas de 1982- 2013 SWAT respuesta (HRUs) GR2M - Caracterización de las HRUs. - Simulación del modelo semidistribuido Descripción de la Resultado de la Actividad (tareas) actividad (técnicas e actividad instrumentos) Simulación de caudales Selección del mejor - Determinación de los del periodo 1982-2013 de modelo en base a los índices de eficiencia los modelos GR2M y índices de eficiencia. SWAT Resultado actividad un de Objetivo 2 Calibrar y validar los modelos hidrológicos en la subcuenca Objetivo 3 Determinar el modelo con el mejor ajuste de simulación de la 7 7. FUNDAMENTACIÓN CIENTÍFICO TÉCNICA 7.1. Ciclo Hidrológico Conjunto de etapas naturales que atraviesa el agua secuencialmente, desde la atmósfera hasta retornar a la tierra. El ciclo hidrológico está conformado por los siguientes componentes: precipitación, evaporación, escorrentía, almacenamiento, condensación, transpiración e intercepción (Ordóñez, 2011). 7.1.1. Condensación Es el cambio de estado que sufre el agua, de vapor a líquido debido al enfriamiento, además libera energía de calor latente hacia el medio ambiente (Ordóñez, 2011). 7.1.2. Infiltración Es el ingreso de agua a través del suelo, mientras más infiltración la tierra se hace más húmeda. Este proceso se calcula como una diferencia entre la cantidad de precipitación y la cantidad de escorrentía superficial. Un método que modela directamente la infiltración es el: “Método de infiltración de Green & Ampt” (Uribe, 2010). 7.1.3. Precipitación Se denomina precipitación a las aguas meteóricas que descienden en forma líquida (agua) y en forma sólida (granizo o nieve), formando las corrientes de agua superficiales y profundas (Segerer & Villodas, 2006). Se requiere tres condiciones en la atmósfera para que la humedad se transforme a precipitación: - Estado de saturación por enfriamiento debido al ascenso de las masas de aire. - Cambio de estado de vapor a líquido o sólido. - Crecimiento de las gotas o cristales de hielo que forman las nubes, aglomerándose y así permitiendo su caído por su propio peso. 8 Las dos primeras fases forman solo las nubes y para la formación de la precipitación, deben existir núcleos de condensación de polvos atmosféricos o cristales de sales (Fattorelle & Fernandez, 2011). 7.1.4. Evaporación Proceso que transforma el agua líquida en gas, a través del calentamiento solar. Para esta transformación se requiere que la humedad de la atmósfera sea menor que la superficie de evaporación (Ordóñez, 2011). Juncosa y Padilla (2009a) afirma que la evaporación empieza cuando se genera la precipitación y al llegar a la superficie del suelo. Las fuentes de agua evaporada son: agua interceptada por las plantas, en las capas superficiales del suelo, de escurrimiento, embalsada y de la nieve. 7.1.5. Transpiración Es el proceso de evaporación que realizan las plantas; las raíces son encargadas de recoger cantidades de agua para los procesos fisiológicos y lo restante o innecesario es desechado a través de las hojas (Ordóñez, 2011). 7.1.6. Evapotranspiración Es una suma entre la evaporación y la transpiración. El agua sufre un cambio de estado: líquida a gas, que puede provenir directamente desde la superficie del suelo o de las plantas, todo este proceso se denomina como evapotranspiración (Juncosa & Padilla, 2009a). La fórmula de Oudin et. al (2005) para el cálculo de la evapotranspiración es la siguiente: PE = Re Tα +5 ʎρW 100 (m/s) Donde: Re: Radiación extraterrestre, depende de la latitud y el día juliano. (J/m2/s) 9 Tα: Temperatura media mensual. (°C) ʎ: Flujo de calor latente. (2.45*106 J/kg) ρw: Densidad del agua. (1000 kg/m3) 7.1.7. Escorrentía Es una parte del total de la precipitación sobre un área, que cuando los suelos se saturan se generan corrientes de agua que se desplazan por suelo y subsuelo hasta llegar a alimentar a un cauce (Juncosa & Padilla, 2009b). La escorrentía está formada por varios tipos:  Escorrentía Superficial  Escorrentía Sub-superficial  Escorrentía Subterránea 7.1.7.1. Escorrentía Superficial Es la precipitación que corre por la superficie del terreno a través de la gravedad hasta llegar a un punto de desagüe. La escorrentía superficial ocurre cuando se saturan los suelos, entonces se forma una capa delgada de agua que se mueve por efecto de la gravedad y puede ser frenada por las irregularidades del suelo y la vegetación (Juncosa & Padilla, 2009b). 7.1.7.2. Escorrentía Sub-superficial De acuerdo con Juncosa y Padilla (2009b), afirma que la escorrentía sub-superficial: Es el agua de precipitación que, habiéndose infiltrado en el suelo, se mueve sub-horizontalmente por los horizontes superiores para reaparecer súbitamente al aire libre como manantial e incorporarse a microsurcos superficiales que la conducirán a la red de drenaje. 10 7.1.7.3. Escorrentía Subterránea Juncosa y Padilla (2009b), además manifiesta que: esta precipitación se infiltra hasta llegar al nivel freático (nivel del suelo y rocas donde están permanentemente saturados por agua), finalmente, desembocando a una red de drenaje, esta escorrentía es la más lenta de todas y la superficial es la más rápida en unidades de: m/h. A parte de las tres formas referidas, la escorrentía de un curso de agua está además constituida por la precipitación que cae directamente sobre su superficie de nivel, fracción que en la mayor parte de los casos reviste importancia muy escasa en relación con las otras aportaciones (Juncosa & Padilla, 2009b). 7.2. Balance hídrico Consiste en aplicar el principio de la conservación de masa al conjunto de una cuenca o a una parte de ella definida por unas determinadas condiciones de contorno. Durante un periodo de tiempo en el que se realiza el balance, la diferencia entre el total de entradas y el total de las salidas debe ser igual a la variación en el almacenamiento (Juncosa & Padilla, 2009c). 7.3. Cuenca hidrográfica Territorio o área geográfica delimitada por un parteaguas o divisorias de aguas en el cual escurre el agua de las precipitaciones, desembocando en un punto en común como son ríos, lagos o mares. Posee ecosistemas terrestres y ecosistemas acuáticos (Ordóñez, 2011). Según Ospina y Mancipe (2016), las cuencas hidrografías poseen tres partes las cuales son:  Cuenca alta: Zona donde nace el río, desplazándose por la presencia de una gran pendiente hasta que el agua desemboque.  Cuenca media: Zona de equilibrio entre el material sólido que ingresa y el material que sale por medio de la corriente. 11  Cuenca baja: Zona llamada cono de deyección en el cual se deposita todo el material que desciende de la zona alta. 7.3.1. Subcuenca Es el conjunto de microcuencas (corrientes, ríos, lagos) que drenan en su totalidad a un solo cauce determinado con caudal fluctuante pero permanente (Ordóñez, 2011). 7.3.2. Microcuenca Es el área donde su drenaje desemboca en el cauce principal en una subcuenca (Ordóñez, 2011). 7.3.3. Sistema de drenaje El sistema de drenaje de una cuenca son las rugosidades en el terreno, que tienen como función reunir los caudales de las precipitaciones y escurrimientos permanentes, transportando dichos caudales hacia un cauce principal o una corriente más grande, como una laguna, un río o el mar (Sánchez, García, & Palma, 2003). 7.4. Parámetros morfométricos de una cuenca Los parámetros morfométricos proveen una descripción física espacial y geométrica del terreno de la cuenca y sus características ambientales, de esta manera permitiendo la comparación con otras cuencas (Gaspari et al., 2012). La morfometría de una cuenca en función de los eventos climáticos, ofrece una relación entre el aprovechamiento hídrico y la escorrentía generada como respuesta, es decir, es el comportamiento del caudal que recorre una cuenca (Gaspari et al., 2012). 12 7.4.1. Parámetros asociados a la forma de la cuenca La forma de una cuenca influye en la velocidad de los escurrimientos o escorrentía superficial. El comportamiento hidrológico difiere cuando la forma de la superficie de una cuenca es igual pero la forma es diferente (Cardona, 2013). Según Apaclla (2010), los parámetros de la forma son los siguientes:  Área (A): Proyección horizontal delimitada por la divisoria de aguas y la superficie de drenaje que dirige la escorrentía a un punto en común o cauce.  Longitud (L): Es la distancia entre la zona baja y la zona alta de la cuenca, en donde el contorno de la cuenca es atravesada por el río principal.  Perímetro (P): Llamada también longitud de la línea de divorcio de la hoya, permite determinar la forma de la cuenca, al relacionarlo con el área de la misma.  Ancho (B): Es la relación entre el área y la longitud de la cuenca. 7.4.2. Parámetros de Relieve a) Altura y elevación Determina la oferta hídrica y el movimiento del caudal en la cuenca, dependiendo de las características fisiográficas como el clima, el suelo, la vegetación, entre otras (Cardona, 2013). Cardona (2013) menciona a continuación los elementos derivados de la elevación de la cuenca:  Cota mayor de la cuenca (CM): Es la altura a la que se encuentra la divisoria de aguas, medida en metros sobre el nivel del mar (msnm). 13  Cota menor de la cuenca (Cm): Es la altura en donde el agua desemboca en el cauce, medida en metros sobre el nivel del mar (msnm). b) Topografía Es una ciencia que se encarga de determinar las posiciones relativas o absolutas de los puntos sobre la tierra, también es importante recalcar que, estudia los métodos y procedimientos necesarios para la medición sobre el terreno y la representación gráfica a cierta escala (Alcántara, 2014). c) Pendiente del terreno Representa el grado de inclinación del terreno, siendo el ángulo de inclinación con respecto a la horizontal. Utilizando la función tangente para obtener la pendiente (Mendieta & Valencia, 2005). d) Pendiente de la corriente principal Expresa el perfil de la cuenca principal y se en grados o en porcentaje. Precisa la velocidad de escorrentía superficial del cauce, es decir, a > pendiente, > velocidad del caudal (Aristizabal & Jaramillo, 2013). e) Pendiente media de la cuenca Para el estudio de una cuenca, dicha pendiente interviene en el tiempo de concentración de un punto específico del cauce, mediante la velocidad obtenida y la erosión producida. (Apaclla, 2010). Representa las trayectorias de escorrentía en las laderas en dirección al cauce principal y se mide en porcentaje o m/m. La pendiente media de la cuenca, determina la velocidad y el tiempo que tarda la escorrentía en llegar a los diferentes causes que forman la red de drenaje de la cuenca (Aristizabal & Jaramillo, 2013). Para determinar la pendiente media se utiliza la siguiente ecuación: S= Cota máxima (m) - Cota mínima (m) Longitud (m) 14 7.5. Propiedades características de una cuenca 7.5.1. Suelo El suelo se origina de la desintegración mecánica o la descomposición química de las rocas, específicamente de la roca madre. Además, el suelo dependiendo de su origen y composición se clasifica para su uso apropiado, es de gran importancia tener presente la clasificación y estratificación del suelo en cualquier obra ingenieril debido a que de este depende el futuro funcionamiento, duración y seguridad de la misma (Ospina & Mancipe, 2016). 7.5.1.1. Tipo de suelo “El tamaño de las partículas minerales que forman el suelo determina sus propiedades físicas textura, estructura, porosidad y el color” (Organización de las Naciones Unidas de Alimentación y Agricultura, 2017). Además, la FAO, (2017) manifiesta que: Según su textura podemos distinguir tres tipos de suelos: arena, arcilla y limo: - La arena es la que existe en los diversos ríos. Los suelos arenosos, como son más sueltos son fáciles de trabajar, pero tienen pocas reservas de nutrientes aprovechables por las plantas. - Los suelos limosos tienen gránulos de tamaño intermedio son fértiles y fáciles de trabajar. Forman terrones fáciles de desagregar cuando están secos. - La arcilla son partículas muy finas y forman barro cuando están saturadas de agua. Los suelos arcillosos son pesados, no drenan ni se desecan fácilmente y contienen buenas reservas de nutrientes. Son fértiles, pero difíciles de trabajar cuando están muy secos. 7.5.1.2. Uso de Suelo El suelo por ser un recurso único posee diferentes finalidades en su mayoría son para actividades antrópicas. Los entes municipales son los encargados de determinar el uso específico que se dará 15 al suelo, a nivel provincial, regional y nacional (Centro Aragones de Tecnologías para la Educación, 2016). Según CATEDU (2016) los principales usos del suelo son los siguientes:  Uso agrícola.  Uso ganadero.  Uso forestal.  Uso minero, energético e hídrico.  Uso industrial.  Uso de servicios de transporte y comunicación.  Uso urbano y rural.  Uso recreativo, cultural, científico y de protección ambiental.  Terrenos sin presencia antrópica como: desiertos, torrentes, cumbres, montañas, etc. 7.6. Modelación de cuencas La modelación de cuencas tiene como finalidad entender la relación del sistema-cuenca con su respectiva respuesta. Cada cuenca se diferencia de otras, por el clima, por los parámetros morfométricos, por la topografía, etc., particularidades que condicionan la estructura de la calidad de los modelos con relación a la realidad de los sistemas de las cuencas, en función de su capacidad de predicción, por ende se determina que no existe un modelo que refleje la realidad en su totalidad (Cabrera, 2012b). 7.6.1. Modelo Hidrológico Es una herramienta física o matemática que describe las fases del ciclo hidrológico y un sistema real complejo o cuenca hidrográfica, denominado prototipo. Representa la transición de la precipitación y la evapotranspiración en escurrimiento superficial y sub-superficial (Ocampo & Vélez, 2014). El modelo hidrológico es importante debido a las siguientes características: 16  Simulación y predicción de fenómenos físicos en corto, mediano y largo plazo.  Relaciones causa-efecto, sin cambios en los sistemas físicos reales.  Capacidad de simulación en función del tiempo y espacio.  Requerimiento de entradas y salidas del sistema.  Aplicable en cuencas de cualquier tamaño.  Variaciones espaciales temporales y variaciones espaciales de precipitación.  El resultado es un hidrograma de escurrimiento. 7.6.1.1. Clasificación de modelos hidrológicos. Orduña (2007), clasifica los modelos hidrológicos según las siguientes representaciones espaciales:  Modelos agregados: Modelo de distribución espacial uniforme de precipitación, representando una cuenca homogénea. Este modelo simula el proceso hidrológico de manera global y a lo largo de un suceso, los parámetros de precipitación media y los sub-modelos que conforman dichos modelos. Se utiliza en cuencas de áreas pequeñas.  Modelos semidistribuidos: Modelo que divide a la cuenca en varias subcuencas con su respectiva precipitación y parámetros correspondientes. Este modelo admite la variabilidad entre la precipitación y los parámetros de los sub-modelos que lo conforman. Se utiliza este modelo para cuencas de mayores áreas debido al cambio del tipo y uso de suelo a lo largo de la cuenca.  Modelos distribuidos: Permite la división de una cuenca en celdas mediante la variabilidad espacial de la precipitación y de otros parámetros, para la simulación de los procesos hidrológicos en cada celda y transmitiendo su efecto a la celda siguiente. El modelo distribuido represente de mejor manera la realidad del balance hídrico de una cuenca a comparación de los dos modelos mencionados anteriormente. 17 7.6.3. Modelo agregado GR2M Modelo global de tiempo mensual desarrollado por CEMAGREF (Centro de Investigación Agrícola e Ingeniería Ambiental, Francia), tiene como función la reconstrucción de caudales mediante la precipitación y evapotranspiración calculada en base a la temperatura (Mouelhi, 2003) citado por (A. Alcántara, Montalvo, Mejía, & Ingol, 2014). El modelo consta de dos parámetros: X1 (máxima capacidad de almacenamiento del reservorio en mm) y X2 (coeficiente de intercambio de agua subterránea, sin unidades). Utilizando dos funciones: de producción alrededor de un reservorio suelo, y de transferencia regida por el reservorio de agua gravitacional, el mismo que determina el caudal que puede liberarse. La arquitectura y las fórmulas del modelo (Figura 1). Representando los procesos hidrológicos para la transformación precipitación – escorrentía, utilizados en el modelo (Arévalo & Obando, 2011). Figura 1: Arquitectura modelos GR2M de Mouelhi (2003) E (1) P (1) evaporation (2) (3) Production X1 store (2) S  X 1 S 1 X1 P1  P  S  S1 (3) S2  (4) S S (4) P2 (5) P1 P3 (5) with S1  S1 1     S  1   1  1  X 1  S2 1/ 3 3 with  S  1   2     X 1     P3  P1  P2 X2 R (7) (8) 60 mm (6) Routing store (7) Q Fuente: CEMAGREF (www.cemagref.fr). (8) R1  R  P3 R2  X 5 .R1 Q R22 R2  60 R  R2  Q  E    X1    tanh P2  S 2  S (6) Outside of the basin  P    X1    tanh 18 Donde: P: Precipitación media de la cuenca P1: Escorrentía superficial P2: Percolación profunda P3: Precipitación efectiva, suma de P1 + P2 E: Evapotranspiración actual S: Almacenamiento del reservorio suelo al inicio del periodo de análisis R: Almacenamiento del reservorio de agua gravitacional al inicio del periodo de análisis, con una capacidad máxima de 60mm Q: Caudal de salida de la cuenca 7.6.4. Modelo semidistribuido SWAT “SWAT es un modelo continuo de tiempo, es decir un modelo conformado a largo plazo, que no está diseñado para simular un solo-acontecimiento de flujo detallado” (Uribe, 2010). Herramienta creada por el Dr. Jeff Arnold en el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos con la Universidad de Texas. Su función es la predicción del impacto ocasionado por el manejo del recurso suelo sobre el recurso agua y con relación a la generación de sedimentos dentro de la cuenca hidrográfica. Divide el área de estudio en subcuencas, de modo que al realizar los cálculos sea con una exactitud mayor. El modelo determina la entrada, salida y almacenamiento del agua, como se expresa en el balance hídrico(Figura 2) (Proaño, Gavilanes, Valenzuela, & Cisneros, 2006). Basado en la siguiente ecuación: SWt = SW + ∑ (Ri - Qi - ETi - Pi - QRi) Donde: SWt: Cantidad final de contenido de agua en el suelo (mm) SW: Cantidad inicial de contenido de agua en el suelo (mm) t: Tiempo en días Ri: Cantidad de lluvia caída en el período de análisis (mm) 19 Qi: Cantidad de escorrentía (mm) ETi: Evapotranspiración (mm) Pi: Percolación (mm) QRi: Flujo de retorno (mm) Figura 2: Esquema de procesos hidrológicos simulados en SWAT Fuente: SWAT (2012) Según (Castillo, Ortega, & Cisneros, 2009) el proceso a realizar en SWAT es el siguiente:  Ingreso de Información: Es el ingreso de toda la información demandada por SWAT, es muy importante que los archivos estén con el mismo formato requeridos por SWAT para su compatibilidad.  Manejo y procesamiento de la información: En esta etapa se realiza los diferentes procesos como: cruces de información, cálculos matemáticos, generación de mapas temáticos, etc., generando las HRUs, que nos permitirá obtener los resultados requeridos por el investigador. 20  Presentación de los resultados: Es la presentación de los resultados obtenidos del modelo hidrológico de manera simple, sencilla y entendible para todos. Datos de entrada Según Castillo, Ortega y Cisneros los datos e información de ingreso al modelo son los siguiente  Pendiente de la cuenca  Topografía  Tipo y uso de suelo  Unidad de respuesta hidrológica Datos meteorológicos:  Radiación Solar  Precipitación  Temperatura  Humedad relativa  Velocidad del viento 7.6.4.1. Unidad de respuesta hidrológica Son áreas que han sido divididas a partir de una cuenca, poseen homogeneidad en términos de respuesta hidrológica y características geo-climáticas. Es decir, son áreas dispersas que no están conectadas entre sí, pero poseen características similares como: pendiente, elevación, uso de suelo, tipo de suelo, cubierta vegetal, etc. (Cabrera, 2012c). 7.7. Métodos de completación de datos 7.7.1. Método de vector regional Es un modelo que analiza la información pluviométrica de una región, en la que puede: criticar, homogenizar y completar los datos de precipitación. Este método elabora una estación ficticia de 21 todas las estaciones de la zona (Precipitación media extendida), con la cual se comparan todas las estaciones, pudiendo solucionar el problema de estaciones con mayor intensidad de lluvia que otras. El vector regional para poder realizar todo este proceso se fundamenta en asumir que toda la zona es homogénea, es decir que, los totales pluviométricos anuales son pseudo-proporcionales, con pequeñas variaciones cada año en la repartición de las precipitaciones dentro de la zona (Córdova, 2015). 7.7.2. Regresión Lineal El análisis de regresión lineal es una técnica estadística que estudia la relación entre variables, a través de una línea recta y su ecuación matemática que describan la relación entre dos variables. La regresión lineal permite estimar el valor de la variable aleatoria (dependiente – de respuesta) a partir de que se conoce el valor de una variable asociada (independiente – de predicción). Este método puede ser aplicado para predecir el desempeño en áreas en donde no son deseables o no es posible lograr experimentos controlados, pronosticar o predecir el valor futuro de una variable a partir del valor de la otra (Salazar, 2016), su fórmula es: y= a + bx Donde: y= valor estimado o pronosticado de la variable dependiente x= valor que asume la variable independiente a= punto en el que la recta corta al eje “y” b=pendiente de la recta 7.7.3. Media Mensual La media aritmética es el valor obtenido al sumar todos los datos y dividir el resultado entre el número total de datos (Sangaku, 2018). Su fórmula es: ̅= X ∑x N 22 Donde: ̅ X = media, promedio x= valores o datos N= número total de los valores 7.8. Calibración y Validación de Resultados 7.8.1. Calibración Proceso en el cual se obtiene los valores óptimos de los parámetros del modelo en estudio, determinando el mejor ajuste entre los valores observados y pronosticados (Mena, 2010) citado por (A. Alcántara et al., 2014). Además, es necesario primero determinar la “función objetivo” para evaluar la bondad del ajuste del modelo, es decir, estimar la incertidumbre entre los valores observados y pronosticados (Cabrera, 2012a). Este proceso puede realizarse de dos formas: a. Prueba y error: Ajuste manual de los parámetros bajo la opinión del investigador. Es subjetivo, el más usado. b. Automática: Usa técnicas numéricas complejas, con el inconveniente en la compensación de errores y en los valores mínimos locales. Es objetivo. 7.8.2. Validación Proceso de verificación de la calidad de los ajustes en la etapa de calibración y manifestando que el modelo puede predecir valores de periodos fuera de la fase de calibración en un área determinada, considerando que las condiciones futuras serán similares a las actuales. La validación es permitida cuando la precisión y la capacidad predictiva presentan errores dentro de lo aceptable (Cabrera, 2012d). 23 7.8.3. Criterios de evaluación 7.8.3.1. Coeficiente de Nash y Sutcliffe El coeficiente de Nash y Sutcliffe cuantifica la eficiencia entre un modelo simulado y uno observado. Los valores van de mayores a menores que 1. Mientras más se acerque a 1, significa que la bondad de ajuste o calibración es perfecta. Si el valor es 0, significa que la media de los datos observados es igual al modelo y si el valor es inferior a cero, el modelo no sirve (Cabrera, 2012a). La fórmula es: NS = 1 - [ ∑ n (Yobs - Ysim )2 ∑ n (Yobs - Ymed )2 ] Donde: Yobs: constituye el valor observado (s). Ymed: es la media de los datos observados. Ysim: compone el valor simulado (s). n: número total de observaciones Los valores referenciales del criterio de Nash se presentan en la siguiente Tabla: Tabla 3: Valores referenciales del Criterio de Nash NS AJUSTE <0,2 Insuficiente 0,2 – 0,4 Satisfactorio 0,4- 0,6 Bueno 0,6 – 0,8 Muy bueno >0,8 Excelente Fuente: Manho (2012) 24 7.8.3.2. Coeficiente de determinación R2 El coeficiente de determinación es el cuadrado del coeficiente de correlación de Pearson. Describe la razón cuadrada entre la covarianza y las desviaciones estándar multiplicadas de los valores observados y pronosticados que pueden ser explicados por el modelo. Es decir, estima la dispersión combinada frente a la dispersión única de los datos observados y pronosticados (Krause, Boyle, & Bäse, 2005). Interpretación: tiene un rango entre 0 y 1, describiendo qué cantidad de la dispersión observada se explica mediante la predicción. Un valor de 0 significa que no hay correlación, y un valor de 1 significa que la dispersión de la predicción es igual a la de la observación (Krause et al., 2005). Su fórmula es la siguiente: 2 R = ( ∑ni=1 (Oi - Ō) (Pi - P̅ ) √∑ni=1 (Oi - Ō)2 √∑ni=1 (Pi - P̅ )2 2 ) Donde: O: Valores observados P: Valores pronosticados 8. PREGUNTAS CIENTIÍFICAS O HIPÓTESIS El modelo semidistribuido como SWAT puede modelar eficientemente la subcuenca del Río Guayllabamba en comparación con un modelo agregado GR2M. 25 9. METODOLOGÍA Figura 3: Fases del proyecto Elaborado por: Los autores (2018) 26 9.1. Área de estudio La SRG posee un área de 8223.44 km2, ubicada entre las coordenadas UTM: Norte 18430-36870 y Este: 722600-750430. La subcuenca forma parte de la Demarcación hidrográfica del Esmeraldas, vertiente del Pacífico, que se extiende entre las provincias de: Pichincha (mayoritariamente), Imbabura y Esmeraldas. La subcuenca alta se encuentra atravesado por la Cordillera de los Andes y la baja por las llanuras costeras, presentando variaciones en la altitud desde los 69-5840 m.s.n.m. Además, la zona de estudio está intersectada por áreas naturales protegidas como: Reserva Geobotánica Pululahua, Refugio de Vida Silvestre Pasochoa, Reserva Ecológica Ilinizas, Parque Nacional Cotopaxi, Reserva Ecológica Antisana, Parque Nacional Cayambe Coca, Reserva Ecológica Cotacahi Cayapas y Área Nacional de Recreación El Boliche (Figura 4). Figura 4: Ubicación de la Subcuenca del Río Guayllabamba Fuente: ArcGIS 10.2.2 Elaborado por: Los autores (2018) 27 9.2. Recolección de datos hidrometeorológicos Se recolectó información meteorológica de 190 estaciones que se obtuvo del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI). Las estaciones seleccionadas fueron 19 meteorológicas (Tabla 4) y 1 hidrológica (H0170), por presentar la mayor cantidad de registros mensuales dentro del periodo 1982 – 2013. Tabla 4: Características de las estaciones del Ecuador, periodo 1982 al 2013 Código Estación Tipo H0170* Guayllabamba AJ LM*, * Blanco AU* M0001* Inguincho ** M0002 M0023 M0024 M0113 M0120 M0318 M0326 La Tola CP* AU*, Ubicación Altitud Latitud Longitud (m) 0.43522 -7939614 90 0,258333 -78,400833 3140 -0,229444 -78,366667 2480 0,148056 -78,047778 3120 -0,166667 -78,483333 2789 -0,388333 -78,525278 2740 -0,623333 -78,581389 3510 0,355000 -78,513611 1620 0,246389 -78,576944 1800 CP* Olmedo-Pichincha Quito InamhiInnaquito Uyumbicho Cotopaxi-Clirsen – IEE Apuela-Intag Selva AlegreImbabura CO* AU, CP CP CO PV* PV Estado Activa Activa Activa Activa Activa Activa Activa Activa Activa M0335 La Chorrera PV -0,201667 -78,535000 3165 Activa M0337 San Jose De Minas PV 0,168889 -78,393056 2440 Activa M0339 Nanegalito PV 0,066667 -78,676389 1580 Activa M0345 Calderon PV -0,098333 -78,420833 2645 Activa M0346 Yaruqui Inamhi PV -0,159722 -78,315278 2600 Activa 28 M0357 Canal 10 Tv. PV -0,164722 -78,522500 3780 Activa M0358 Calacali Inamhi PV 0,001389 -78,512500 2810 Activa M0361 Nono PV -0,073333 -78,572778 2710 Activa M0364 Loreto Pedregal PV -0,561389 -78,426389 3620 Activa M0855 Malimpia PV 0,408611 -79,421111 30 Inactiva 0,322500 -79,222778 200 M1181 Buenos AiresHCPP CO Inactiva *CP = Climatológica Principal, CO = Climatológica Ordinaria, PV = Pluviométrica, AU= Automática, LM= Limnimétrica; **H= Estación hidrológica; *** M= Estación meteorológica Fuente: INAMHI Elaborado por: Los autores (2018). 9.3. Completación de datos de las estaciones meteorológicas La estación M1181 contiene los datos de precipitación de la estación meteorológica M0026, debido a que no se encontró una estación representativa con datos completos sobre la cuenca baja, por lo que al encontrarse a una similar altitud: 200 m y 319 m, respectivamente, se procedió al traslado de datos. De igual manera la estación 855 posee los datos de la estación meteorológica M0154 con altitudes similares de 30 m y 55 m respectivamente. 9.3.1. Precipitación de la subcuenca La precipitación en la SRG tiene una distribución bimodal, donde, la cuenca baja posee mayor intensidad de precipitaciones en la temporada de lluvia (diciembre-mayo) que en la cuenca alta (Figura 5 y Figura 6). 29 Figura 5: Precipitación media mensual para el período 1982-2013 (mm/mes) de las catorce estaciones pluviométricas de la subcuenca alta del Río Guayllabamba Elaborado por: Los autores (2018) Figura 6: Precipitación media mensual para el período 1982-2013 (mm/mes) de las cuatro estaciones pluviométricas de la subcuenca baja del Río Guayllabamba Elaborado por: Los autores (2018) 30 9.3.1.1. Método del vector regional para completación de datos Se completó datos de precipitación de 19 estaciones por el método del Vector Regional (MVR) (Y. Brunet Moret, G. Hiez), mediante la herramienta Hydraccess (Vauchel, 2005). EL MVR formó zonas homogéneas de precipitación, correspondiente a la subcuenca baja y alta del río Guayllabamba. En la zona alta se ubican M0001, M0002, M0024, M0120, M0318, M0326, M0335, M0337, M0345, M0346, M0357, M0358, M0361, M0364, con una precipitación media de 105.3 mm año-1 y a una altura desde los 1620-3780 msnm. Las estaciones restantes: M0023, M0113, M0339, M0855, M1181 distribuidas desde los 30-3120 msnm y una precipitación media de 190.8 mm año-1, se encuentra en la subcuenca baja del río Guayllabamba (Anexo 3). El MVR eliminó el período noviembre de 1986 – julio, noviembre, diciembre de 1988 – febrero de 1989 – febrero de 1990 – octubre de 2003 de cuatro estaciones (M0023, M0113, M0855, M1181). Las representaciones gráficas mensuales de la zona baja y alta de la SRG son los resultados del MVR (Anexo 4 y Anexo 5). 9.3.1.2. Regresión lineal para completación de datos de las estaciones de la cuenca baja Para conocer el grado de correlación entre las estaciones se determinó el coeficiente de correlación de Pearson, encontrándose una correlación de 0.76 entre la estación M0339 y la M1181 (Tabla 5). Tabla 5: Coeficiente de correlación entre las estaciones M0023 – M0113 – M0339 – M0855 – M1181 con datos faltantes M0023 (mm) M0113 (mm) M0339 (mm) M0855 (mm) M0023 (mm) 1 M0113 (mm) 0.53 1 M0339 (mm) 0.55 0.63 1 M0855 (mm) 0.08 0.25 0.57 1 M1181 (mm) 0.26 0.40 0.76 0.59 Elaborado: Los autores, EXCEL (2018) M1181 (mm) 1 31 Se realizó la regresión lineal considerando los datos iniciales de la estación M0339, completando solo los datos faltantes con los datos que se obtuvo de Hydraccess. En el caso de la estación M1181, los datos utilizados fue los obtenidos del MVR (Hydraccess), con siete datos faltantes. El resultado fue un diagrama de dispersión con un coeficiente de determinación mayor que 0,7 (Figura 7). Figura 7: Diagrama de dispersión entre la estación M0339 y M1181 Regresión lineal y = 1.2774x + 0.2395 R² = 0.7329 900 800 Estación M1181 700 600 500 400 300 200 100 0 0 100 200 300 400 500 600 700 Estación M0339 Elaborado por: Los autores, EXCEL (2018) La ecuación se aplicó de la siguiente manera: para determinar el valor y (datos para la estación M1181), se reemplazó en el valor x, con los datos de la estación M0339. Con estos resultados, se completó los siete datos faltantes de la estación mencionada anteriormente. 9.3.1.3. Media mensual de la precipitación de la subcuenca Para las estaciones M0023 – M0113 – M0855, se realizó una media mensual en EXCEL considerando que la cantidad de datos faltantes correspondan al 20%. Para lo cual, primero se utilizó la función MES, cambiando la fecha establecida (01/01/1982 00:00 - 31/12/2013 00:00) al mes correspondiente 1 (enero) hasta 12 (diciembre). Una vez realizado esta función, se calculó el promedio de precipitación para cada mes (Tabla 6). 32 Tabla 6: Valores de la media mensual de precipitación, a) estación M0023, b) estación M0113, c) estación M0855 a) b) Mes 1 Promedio de Precipitación 59.30 c) Mes 1 Promedio de Precipitación 120.18 Mes 134.26 161.26 2 4 1 Promedio de Precipitación 512.74 70.84 70.44 2 4 5 71.67 54.34 5 198.87 150.04 5 481.67 453.04 6 25.68 6 49.19 6 312.32 7 13.73 7 36.46 7 243.30 8 9 13.52 8 9 21.85 177.47 70.07 8 9 10 104.22 10 93.92 10 201.81 11 70.63 11 116.46 11 117.42 12 64.41 53.20 12 130.31 106.87 12 276.73 332.3 2 3 4 Total general 3 22.48 Total general 3 Total general 462.08 492.72 242.62 Elaborado por: Los autores, EXCEL (2018). Con los promedios mensuales obtenidos se procedió a completar los meses faltantes de los datos de cada una de las estaciones. 9.3.2. Temperatura de la Subcuenca Para los datos de temperatura se contó con siete estaciones meteorológicas: M0001 – M0002 – M0023 – M0024 – M0120 – M0855 – M1181. Con una cantidad de datos incompletos menores o iguales al 20%. 9.3.2.1. Media mensual para la completación de datos de temperatura Para completar los datos faltantes de las estaciones, se realizó una media mensual en EXCEL. Para lo cual, primero se utilizó la función MES, cambiando la fecha establecida (01/01/1982 00:00 31/12/2013 00:00) al mes correspondiente 1 (enero) hasta 12 (diciembre). Realizado esta función, mediante una tabla dinámica se calculó el promedio de precipitación para cada mes (Tabla 7). 33 Tabla 7: Valores de la media mensual de temperatura, a) estación M0001, b) estación M0002, c) estación M0023, d) estación M0024, e) estación M0120, f) estación M0855, g) estación M1181 a) Mes b) Mes c) 1 Promedio de Temperatura 10.2 2 10.1 2 15.54 2 3 10.3 10.2 3 15.46 15.48 3 4 5 10.0 8 1 Promedio de Temperatura 9.37 4 5 10.4 6 7 Mes 1 Promedio de Temperatura 15.44 15.59 15.49 9.8 6 7 10.0 8 9 10.1 10 11 12 Total 2 14.58 9.80 10.10 3 14.37 14.55 9.59 15.26 15.54 8 9 15.56 10.1 9.8 10 10.1 10.1 12 Promedio de Temperatura 8.23 8.30 3 4 8.29 11 Total 5 6 14.68 15.02 9.18 9.55 8 15.23 9 9.41 9 15.19 15.36 15.30 10 9.90 10.00 10 14.54 14.28 15.49 15.46 12 10.41 9.78 12 11 Total 11 Total 14.94 14.24 14.66 g) Mes 1 2 Promedio de Temperatura 22.48 23.25 22.05 8.03 7.98 5 6 7 7.75 8 7.96 7.47 8.13 4 5 6 7 3 4 9 10.12 9.96 f) 1 2 1 Promedio de Temperatura 14.29 6 7 e) Mes 4 5 d) Mes Mes 1 2 Promedio de Temperatura 24.01 24.10 3 4 24.86 22.97 23.11 5 6 24.45 23.34 7 23.08 7 22.50 8 23.18 23.40 8 22.51 22.96 22.65 23.20 22.65 10 11 9 22.73 9 25.01 10 11 7.90 7.82 10 11 12 8.21 12 22.80 12 23.78 Total 8.01 Total 22.86 Total 23.67 23.30 Elaborado por: Los autores, EXCEL (2018). Con los promedios mensuales obtenidos se procedió a completar los meses faltantes de los datos de cada una de las estaciones. 34 9.3.3. Caudal de la Subcuenca del Río Guayllabamba Los datos de caudal para el estudio se tomaron de la estación hidrométrica H0170, contando con los datos incompletos, por ende, se utilizó la media mensual como método de completación de datos. 9.3.3.1. Media mensual para completación de datos de caudal. El procedimiento para sacar la media mensual fue el mismo realizado para las estaciones meteorológicas en cuanto a datos de temperatura y precipitación (Tabla 8). Tabla 8: Valores de la media mensual de caudal, estación H0170 Caudal Promedio de Caudal 1 401.13 2 3 493.63 4 507.53 5 449.00 6 7 294.83 204.82 8 164.10 9 10 166.70 11 12 213.11 Total general 323.37 507.68 182.64 270.71 Elaborado por: Los autores, EXCEL (2018). Una vez completado los datos faltantes en la información de caudal, se verificó que el método utilizado fuera el adecuado. Se realizó un análisis de datos: estadística descriptiva (Tabla 9). Se comprobó estadísticamente que la media mensual fue aceptable para completar los datos de la estación H0170. 35 Tabla 9: Análisis de datos: estadística descriptiva de la estación H0170 con datos completos Caudal Media 321.324496 Error típico 8.43991247 Mediana 294.829091 Moda 204.821381 Desviación estándar Varianza de la muestra 165.387832 27353.135 Curtosis -0.86480873 Coeficiente de asimetría Rango 0.453749 687.935 Mínimo 46.077 Máximo 734.012 Suma 123388.607 Cuenta 384 Elaborado por: Los autores, EXCEL (2018). 9.4. Cálculo de la evapotranspiración (EP) de la subcuenca La evapotranspiración se determinó mediante una hoja de cálculo basada en el modelo propuesto por Oudin et. al (2005). Los datos requeridos fueron latitud en grados decimales (Tabla 10) y temperatura media mensual, iniciando por el mes juliano. Los resultados fueron expresados en mm mensuales, información requerida para el modelo hidrológico GR2M. Tabla 10: Latitud de las estaciones meteorológicas en la subcuenca del Río Guayllabamba Estación Latitud M0001 0,26 M0002 -0,23 M0023 0,15 M0024 -0,17 M0120 -0,62 M0855 0,41 M1181 0,32 Elaborado por: Los autores (2018). 36 9.5. Modelamiento con GR2M Los datos de entrada para el modelo fueron mensuales, precipitación (mm), evapotranspiración (mm) y caudal (m3/s). Se consideró 32 años de estudio: dos tercios para la calibración (1983-2004) y un tercio para la validación (2005-2013). En la calibración se utilizó el primer año como calentamiento del modelo para contrarrestar los efectos de los primeros cálculos. La eficiencia de los parámetros (X1 y X2) para la calibración y validación fueron evaluados por el coeficiente de Nash-Sutcliffe y el coeficiente de determinación R2. Para la optimización de los dos parámetros se utilizó la herramienta SOLVER (Excel). 9.6. Modelamiento con SWAT La información climática diaria de caudal (m3/s), precipitación (mm) y temperatura (0C) para la simulación fueron extraídos del motor climático mundial CFSR_World (1979-2014) correspondiente al período 1982 -2013 (globalweather.tamu.edu). Para la calibración y validación se utilizó los mismos periodos del modelo anterior. 9.6.1. DEM El modelo digital de elevación (DEM), se obtuvo de la siguiente website Consortium for Spatial Information (CGIAR-CSI) (srtm.csi.cgiar.org/) en formato GeoTiff: SRTM 90m digital elevation data versión 4. El DEM permitió definir las propiedades topográficas, su división en 15 microcuencas y el sistema de drenaje de la SRG (Figura 8 y Figura 9). 37 Figura 8: Delimitación de la Subcuenca del Río Guayllabamba Fuente: ArcSWAT (2012) Figura 9: Sistema de drenaje de la Subcuenca del Río Guayllabamba Fuente: ArcSWAT (2012) 38 9.6.2. Uso de suelo El mapa de uso de suelo generado por Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) (www.waterbase.org/download_data.html), en formato tif., con una resolución de 400 m. Se utilizó la clasificación del uso de suelo predeterminada por el modelo SWAT. Para la SRG se definió 14 variables del uso de suelo (Tabla 11, Figura 10). Tabla 11: Descripción de los usos de suelo de la Subcuenca del Río Guayllabamba Valor 1 2 3 5 6 7 8 Uso de suelo AGRL AGRR AGRC HAY FRST FRSD FRSE Nombre Valor Tierra agrícola: genérico Tierra agrícola: Cultivos de hileras Tierra agrícola-Mosaico agropecuario Heno Bosque mixto Bosque de hoja caduca Bosque de hoja verde 10 13 15 16 19 21 22 Uso de suelo WETF SPAS RNGE RNGB CORN SCRN EGAM Nombre Humedales boscosos Pasto de verano Pastizales Matorral albolado Maíz Maíz dulce Gamagrass oriental Fuente: USGS Elaborado por: Los autores (2018) Figura 10: Distribución del uso de suelo de la Subcuenca del Río Guayllabamba Fuente: ArcSWAT (2012) 39 9.6.3. Tipo de Suelo El mapa de tipo de suelo elaborado por la FAO -1999, (2003); (www.waterbase.org/download_data.html), en formato tif., con una resolución de 8km. Las 7 variables definidas de tipo de suelo para la SRG (Tabla 12 y Figura 11). Tabla 12: Descripción de los tipos de suelo de la Subcuenca del Río Guayllabamba Valor 5411 5519 5521 5670 5671 5673 5677 Tipo de Suelo Bh3-3c I-Bh-c I-Fh-Ne-To-c Th4-c Th7-a Tm1-a Tv2-b Nombre Cambisoles húmicos Litosoles - Cambisoles húmicos Litosoles - Ferrosoles húmicos - Nitosoles éutricos - Andosoles ócricos Andosoles húmicos Andosoles húmicos Andosoles mólicos Andosoles vítricos Fuente: FAO 1999(2003) Elaborado por: Los autores (2018) Figura 11: Distribución del tipo de suelo en la Subcuenca del Río Guayllabamba Fuente: ArcSWAT (2012) 40 9.6.4. Pendiente Los valores de referencia para la clasificación de la pendiente en la SRG fueron tomadas de FAO 1999 (2003) (Tabla 13), definiendo al área de estudio en tres clases (Figura 12). Tabla 13: Descripción de las pendientes de la Subcuenca del Río Guayllabamba Clase 01 02 03 Descripción Plano Ondulado Montañoso Fuente: FAO 1999 (2003) Porcentaje 0-8 8 – 30 30 – > Elaborado: Los autores (2018) Figura 12: Mapa de pendiente de la Subcuenca del Río Guayllabamba Fuente: ArcSWAT (2012) 41 9.6.5. Determinación de las HRUs Las variables de los mapas de pendiente, uso y tipo de suelo fueron reclasificados y superpuestos, creando 904 HRUs para las 15 microcuencas del área de estudio (Figura 13). Figura 13: Unidades de respuesta hidrológicas de la Subcuenca del Río Guayllabamba Fuente: ArcSWAT (2012) La determinación de las HRUs generó áreas con parámetros hidrológicos similares entre sí, convirtiéndolos en unidades homogéneas en términos de respuesta hidrológica y características geo-climáticas, pero que no están conectados entre sí. 9.6.6. Ingreso de los datos meteorológicos Los datos meteorológicos del motor climático mundial fueron los utilizados para la simulación del caudal, debido a que no se contó con datos de precipitación diaria en la zona de estudio para la simulación. 42 10. ANALISIS Y DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS: 10.1. Modelo GR2M Los parámetros optimizados para la calibración fueron: X1 (capacidad del reservorio-suelo) con 6.11 mm y X2 (coeficiente de intercambios subterráneos) con un valor de 1.40 (adimensional). Por otra parte, para la validación los valores fueron: X1= 6.64mm y X2=1.41 (Figura 14). Figura 14: Arquitectura del modelo GR2M del período calibración (1982-2004) y validación (2005-2013) Fuente: GR2M 10.1.1. Calibración y validación Existe una relación directa entre la precipitación con el caudal, a mayor precipitación mayor caudal. Se considera que los resultados arrojados por el modelo GR2M siguen muy bien el patrón, simulando satisfactoriamente las fluctuaciones de caudal existentes pero con errores de aproximación. Es decir, el modelo sobrestima los meses de avenida y subestima los meses de 43 estiaje. En la validación, el modelo ajustó acertadamente la simulación del caudal de acuerdo con los datos observados, teniendo inconvenientes con los vértices de igual manera. (Figura 15). Figura 15: Calibración y validación del modelo GR2M para la Subcuenca del Río Guayllabamba con los valores de precipitación, caudales observados y simulados, a) hidrograma de calibración para el período 1982-2004 y b) hidrograma de validación para el período 2005-2013 0 1400 100 1000 800 200 600 400 300 200 400 ene-82 oct-82 jul-83 abr-84 ene-85 oct-85 jul-86 abr-87 ene-88 oct-88 jul-89 abr-90 ene-91 oct-91 jul-92 abr-93 ene-94 oct-94 jul-95 abr-96 ene-97 oct-97 jul-98 abr-99 ene-00 oct-00 jul-01 abr-02 ene-03 oct-03 jul-04 0 PRECIPITACIÓN mm CAUDAL m3/s 1200 a) Precipitación (mm) Caudal (m3/s) Caudal Simulado (m3/s) CAUDAL m3/s 100 200 500 300 b) Elaborado por: Los autores (2018) Caudal Simulado (m3/s) sep-13 ene-13 may-13 sep-12 ene-12 may-12 sep-11 ene-11 Caudal observado (m3/s) may-11 sep-10 ene-10 may-10 sep-09 may-09 sep-08 ene-09 may-08 sep-07 Precipitación (mm) ene-08 may-07 sep-06 ene-07 may-06 ene-06 sep-05 may-05 400 ene-05 0 PRECIPITACIÓN mm 0 1000 44 10.2. Modelo SWAT En SRG se determinó que el uso de suelo predominante fueron los forestal con un 49.01%, seguido por los cultivos de maíz con un 23.63%. El tipo de suelo predominante fue Bh3-3c-5411 con un 27.27% que pertenece a los cambisoles húmicos, seguido por I-Fh-Ne-T-5521 con un 21.06% que pertenece a los litosoles. El 45.56% corresponde al mayor porcentaje de pendiente en el área de estudio que se encuentra en el rango 8-30% (Anexo 6) En el período de calibración (1982-2004) la contribución de la precipitación anual es 2997.1mm de los cuales se evapotranspira el 503.8mm. En la SRG el rendimiento hídrico fue 2412.06mm, con el 67% de escorrentía superficial y el 33% de flujo base (flujo de retorno y flujo lateral). Para el período de validación (2005-2013) la contribución de la precipitación anual es 5015.4mm de los cuales se evapotranspira el 567.8mm. En la SRG el rendimiento hídrico fue 4296.68mm, con el 67% de escorrentía superficial y el 33% de flujo base (flujo de retorno y flujo lateral) (Figura 16). Figura 16: Proceso hidrológico simulado por SWAT. a) Período de calibración (1982-2004) y b) período de validación (2005-2013) a) b) Fuente: ArcSWAT (2012) 45 10.2.1. Calibración y validación La simulación del modelo SWAT presenta una respuesta directa, a medida que aumenta la precipitación aumenta el caudal. Tanto para la calibración como la validación el modelo sobreestimó los caudales máximos y mínimos en los períodos de avenidas (diciembre-mayo) y estiajes (junio-noviembre). Demostrando un ajuste insatisfactorio entre los caudales observados y simulados (Figura 17). Figura 17: Calibración y validación del modelo SWAT para la Subcuenca del Río Guayllabamba con los valores de precipitación, caudales observados y simulados, a) hidrograma de calibración para el período 1982-2004 y b) hidrograma de validación para el período 2005-2013 0 1400 1200 CAUDAL (m3/s) 800 200 600 400 300 200 a) 400 ene-82 oct-82 jul-83 abr-84 ene-85 oct-85 jul-86 abr-87 ene-88 oct-88 jul-89 abr-90 ene-91 oct-91 jul-92 abr-93 ene-94 oct-94 jul-95 abr-96 ene-97 oct-97 jul-98 abr-99 ene-00 oct-00 jul-01 abr-02 ene-03 oct-03 jul-04 0 Precipitación (mm) Caudal observado Caudal simulado 0 2500 CAUDAL m3/s 100 1500 200 1000 300 500 Caudal observado Caudal simulado Elaborado por: Los autores (2018) sep-13 ene-13 may-13 sep-12 may-12 ene-12 sep-11 may-11 sep-10 ene-11 may-10 sep-09 ene-10 ene-09 may-09 sep-08 ene-08 Precipitación (mm) may-08 sep-07 may-07 ene-07 sep-06 may-06 sep-05 ene-06 may-05 400 ene-05 0 PRECIPITACIÓN (mm) 2000 b) PRECIPITACIÓN (mm) 100 1000 46 10.3. Comparación del desempeño de los modelos GR2M y SWAT Los parámetros ajustados en la calibración de SWAT fueron 8 y en el modelo GR2M, solo fueron dos los parámetros optimizados (capacidad del reservorio-suelo y el coeficiente de intercambios subterráneos) (Tabla 14). Tabla 14: Parámetros utilizados para calibración y validación del modelo GR2M y SWAT Modelo Parámetro Calibración Validación Descripción Máxima GR2M capacidad de almacenamiento del X1 6.11 6.64 reservorio X2 1.40 1.41 Coeficiente de intercambio de agua subterránea CH_N2 0.014 0.014 Coeficiente de Manning GW_REVAP 0.02 0.02 Coeficiente de revaporización del agua subterránea Profundidad inicial del agua en el acuífero SHALLST 1000 1000 superficial [mm] Profundidad inicial del agua en el acuífero SWAT DEEPST 2000 2000 GW_DELAY 31 31 Retraso del agua subterránea [días] GWHT 1 1 Altura inicial del agua subterránea [m] profundo[mm] Rendimiento específico del acuífero superficial GW_SPYLD 0.003 0.003 [m3/m3] Factor alfa de flujo de base para acuífero profundo ALPHA_BF_D 0.01 0.01 [días] Elaborado por: Los autores (2018) La Tabla 15 y Figura 20 muestran la capacidad, de los modelos GR2M y SWAT para representar caudales medios mensuales en la SRG; los valores del coeficiente de determinación R2 son significativos para el modelo GR2M, tanto en la calibración como en la validación, con valores mayores al umbral de 0.60 (Figura 18), e insignificantes para SWAT situándose por debajo del dato referencial (Figura 19). De la misma manera, considerando el coeficiente de Nash – Sutcliffe, en el experimento de calibración y validación con GR2M para el periodo 1982 – 2013 se obtiene 47 valores mayores que 0.60, situando al modelo en eficiencia como satisfactorio. En cambio, SWAT alcanza valores menores que 0.2, calificándolo como un modelo insuficiente. Esto implica que la simulación logra un ajuste óptimo con el modelo GR2M, entre los valores simulados y los observados, tanto para el período de calibración como para la validación, demostrando el buen desempeño del modelo. Figura 18: Diagrama de dispersión de a) calibración (1983-2004) y b) validación (2005-2013) entre los caudales simulados por GR2M y los caudales observados Caudal observado y GR2M a) 1400 y = 1,159x - 66,512 R² = 0,6326 Caudal simulado m3/s 1200 1000 800 600 400 200 0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 600 700 800 Caudal observado m3/s Caudal observado y GR2M Caudal simulado m3/s b) 1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 y = 1,0517x - 20,977 R² = 0,6623 0 100 200 300 400 500 Caudal observado m3/s Elaborado por: Los autores (2018) 48 Figura 19: Diagrama de dispersión de a) calibración (1983-2004) y b) validación (2005-2013) entre los caudales simulados por SWAT y los caudales observados Caudal observado y SWAT a) 1600 y = 1,1618x + 255,3 R² = 0,363 Caudal simulado m3/s 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 600 700 800 Caudal observado m3/s Caudal observado y SWAT b) Caudal simulado m3/s 2500 y = 1,5997x + 669,48 R² = 0,3377 2000 1500 1000 500 0 0 100 200 300 400 500 Caudal observado m3/s Elaborado por: Los autores (2018) Tabla 15: Criterios de eficiencia para los modelos GR2M y SWAT Período CALIBRACIÓN VALIDACIÓN Modelo GR2M SWAT GR2M SWAT Elaborado por: Los autores (2018) Caudal (m3/s) Obs 330.12 289.85 Estadístico Sim R2 Nash 316.11 0.63 0.62 638.83 0.36 0.19 293.32 0.66 0.66 1147.56 0.34 0.07 49 Figura 20: Calibración y validación del modelo GR2M y SWAT para la Subcuenca del Río Guayllabamba con los caudales observados y simulados. a) Hidrograma de calibración para el período 1982-2004, b) hidrograma de validación para el período 2005-2013 1400 1200 CAUDAL m3/s 1000 800 600 400 200 0 a) Caudal Observado Caudal GR2M Caudal SWAT CAUDAL m3/s 2500 2000 1500 1000 500 0 b) Elaborado por: Los autores (2018) Caudal observado Caudal GR2M Caudal SWAT 50 11. IMPACTOS (TÉCNICOS, SOCIALES, AMBIENTALES O ECONÓMICOS) Técnicos:  Los modelos hidrológicos como GR2M y SWAT permiten la simulación y predicción de los fenómenos físicos a escala de tiempo mensual. Así como podemos obtener relaciones causa-efecto, sin haber realizado cambios en los sistemas reales.  Los modelos hidrológicos representan la cuenca hidrográfica y los componentes del ciclo hidrológico. Conocer el comportamiento del ciclo hidrológico implica entender la ‘respuesta’ de la cuenca de manera continua en el tiempo y en el espacio, de esta manera tomar decisiones en el manejo de la cuenca hidrográfica.  El modelo GR2M permite predecir los totales mensuales de escorrentía para la subcuenca del Río Guayllabamba. Sociales:  Conocer la simulación de caudales en una cuenca permite proponer proyecto de abastecimiento de agua potable e industrial, satisfacer la demanda de un proyecto de irrigación y proyectos de generación de energía eléctrica. Ambientales:  La simulación de caudales permite el análisis de la capacidad de los cuerpos receptores de efluentes del sistema de aguas industriales y urbanas y así conocer el impacto sobre sobre el medio ambiente, incluyendo su relación con los seres vivos. Económicos:  La simulación hidrológica permite determinar los costos de la construcción de obras hidráulica, proyectos de presas, irrigación, regulación de cursos de agua y control de inundaciones. 51 12. PRESUPUESTO PARA LA PROPUESTA DEL PROYECTO PRESUPUESTO PARA LA ELABORACIÓN DEL PROYECTO Recursos Cantidad Unidad V. Unitario $ Valor total $ Equipos: Computadora 1 Dólares 700,00 700,00 Impresora 1 Dólares 170,00 170,00 2 Dólares 2,00 4,00 Dólares 5,60 5,60 10 Dólares 45 450,00 400 Dólares 0,03 12,00 Dólares 78,00 78,00 Materiales y suministros: Libreta de campo Material de gabinete Material bibliográfico y fotocopias: Artículos científicos Copias del proyecto Gastos varios: Total 1419,60 10% 141,96 TOTAL 1561,56 52 13. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 13.1. Conclusiones El modelo GR2M alcanzó una eficiencia satisfactoria en la simulación de caudales con un coeficiente de Nash de 0.62 y 0.66 y un coeficiente de determinación R2 de 0.63 y 0.66, en la calibración y la validación respectivamente. Sin embargo, SWAT presenta un ajuste insuficiente con un coeficiente de Nash de 0.19 y 0.07, y un coeficiente de determinación R2 de 0.36 y 0.34, en la calibración y validación. Con el análisis de eficiencia se puede determinar que el mejor modelo para el pronóstico de caudales medios mensuales en la Subcuenca es el modelo agregado GR2M. Los valores arrojados en la calibración y validación son 316.11 m3/s y 293.32 m3/s en comparación a los observados 330.12 m3/s y 298.85 m3/s El modelamiento con SWAT no se ajustó eficientemente al área de estudio debido al uso del motor climático mundial (CFSR), obteniendo una sobrestimación de caudales en la Subcuenca del Río Guayllabamba. 13.2. Recomendaciones Para optimizar la simulación con el modelo semi-distribuido SWAT es necesario disponer con información meteorológica diaria de caudal, precipitación y temperatura. La presente investigación puede servir como línea base para la generación de estudios hidrológicos basados en el pronóstico de caudales. Se recomienda utilizar un modelo sencillo (lluvia – escorrentía) para modelaciones hidrológicas en cuencas andinas. 53 14. BIBLIOGRAFÍA Alcántara, A., Montalvo, N., Mejía, A., & Ingol, E. (2014). Validación de modelos hidrológicos lluvia-escorrentía para su aplicación a la cabecera de cuenca del río Jequetepeque. Revista del Instituto de Investigación de la Facultad de Ingeniería Geológica, Minera, Metalurgica y Geográfica, 17(33). Alcántara, D. A. (2014). Topografía y sus aplicaciones. Recuperado a partir de http://site.ebrary.com/lib/interpuertoricosp/Doc?id=11017471 Apaclla, R. (2010). 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ANEXOS Anexo 1: Hoja de vida DATOS PERSONALES APELLIDOS: Gallo Llumigusin NOMBRES: Karen Estefania ESTADO CIVIL: Soltera CEDULA DE CIUDADANIA: 1725920845 LUGAR Y FECHA DE NACIMIENTO: Machachi, 03-septiembre-1993 DIRECCION DOMICILIARIA: Machachi, Barrio La Avanzada TELÉFONO CONVENCIONAL: 022-316-275 TELÉFONO CELULAR: 0989-154-744 CORREO ELECTRÓNICO: karen.gallo5@utc.edu.ec EN CASO DE EMERGENCIA CONTACTARSE CON: Blanca Gallo 0967-747-625 ESTUDIOS REALIZADOS Y TÍTULOS OBTENIDOS NIVEL INSTITUCIÓN PRIMER Escuela Isabel Yánez SEGUNDO Colegio Nacional Experimental Femenino Espejo TERCERO Universidad Técnica de Cotopaxi FECHA 2000-2006 2006-2011 Actualmente FORMACIONES ADICIONALES E INTERESES 2016: II Conferencia magistral: sobre prevención de riesgos laborales GAD Provincial de Cotopaxi 2 Horas 2016: Ayudante del técnico de laboratorio AqLab: Laboratorios de Análisis y Evaluación Ambiental (Francisco Puerto de Orellana – Orellana) 2017: III Congreso internacional de Ingeniería Ambiental, Forestal y Ecoturismo Universidad Técnica Estatal de Quevedo 40 Horas académicas -----------------------------------------FIRMA 58 DATOS PERSONALES APELLIDOS: Iza Jiménez NOMBRES: Bryan Antonio ESTADO CIVIL: Soltero CEDULA DE CIUDADANIA: 2200134696 LUGAR Y FECHA DE NACIMIENTO: Pto. Francisco de Orellana, 5 de Junio de 1995 DIRECCION DOMICILIARIA: Latacunga, Hermanas Páez – Quijano y Ordoñez TELÉFONO CONVENCIONAL: 062899741 TELÉFONO CELULAR: 0979145295 CORREO ELECTRÓNICO: antonymsb@gmail.com EN CASO DE EMERGENCIA CONTACTARSE CON: Deici Jiménez 0986448721 ESTUDIOS REALIZADOS Y TÍTULOS OBTENIDOS NIVEL INSTITUCIÓN PRIMER Escuela Agoyán SEGUNDO Colegio Guillermo Bustamante Cevallos TERCERO Universidad Técnica de Cotopaxi FECHA 2001-2007 2007-2012 Actualmente FORMACIONES ADICIONALES E INTERESES 2017: CERTIFICADO DE SEMINARIO: SOBRE CAMBIO CLIMÁTICO Y Y ENERGÍAS RENOVABLES (40 horas académicas). 2017: CERTIFICADO DE SEMINARIO: III Congreso internacional de Ingeniería Ambiental, Forestal y Ecoturismo (40 horas académicas). -----------------------------------------FIRMA 59 DATOS PERSONALES APELLIDOS: Lara Landázuri NOMBRES: Renán Arturo ESTADO CIVIL: Casado CEDULA DE CIUDADANIA: 0400488011 LUGAR Y FECHA DE NACIMIENTO: San Gabriel, 17-Abril-1956 DIRECCION DOMICILIARIA: Latacunga, Locoa TELÉFONO CONVENCIONAL: 032-811-026 TELÉFONO CELULAR: 0984-795-339 CORREO ELECTRÓNICO: renan.lara@utc.edu.ec EN CASO DE EMERGENCIA CONTACTARSE CON: Martha Viera 032-233-258 ESTUDIOS REALIZADOS Y TÍTULOS OBTENIDOS NIVEL TITULO OBTENIDO FECHA DE REGISTRO EN EL CONESUP TERCER Ingeniero Hidrólogo 2008-10-17 CUARTO Diplomado en Educación Superior CUARTO Maestría en Gestión de la Producción CUARTO Maestría en Ciencias Geográficas HISTORIAL PROFESIONAL CODIGO DEL REGISTRO CONESUP 1005R-084237 1020-10713968 1020-1586059461 En Trámite 28-07-2010 2015-04-30 En Trámite FACULTAD EN LA QUE LABORA: CAREN CARRERA A LA QUE PERTENECE: Medio Ambiente SITUACIÓN LABORAL: Docente, Vicedecano CAREN AREA DEL CONOCIMIENTO EN LA CUAL SE DESEMPEÑA: Manejo de los Recursos Hídricos PERIODO ACADEMICO DE INGRESO A LA UTC: -----------------------------------------FIRMA 3 de septiembre del 2.001 60 Anexos 2: Aval de traducción 61 Anexos 3: Mapa de Isoyetas de la Subcuenca del Río Guayllabamba Elaborado por: Los autores (2018) 62 Anexo 4: Representación gráfica del vector regional de la Subcuenca alta del Río Guayllabamba precipitación de las estaciones a) Enero Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 01 - Enero 3 2,5 Índices 2 1,5 1 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 0001_P_MVe c_(mm) 0002_P_MVe c_(mm) 0024_P_MVe c_(mm) 0120_P_MVe c_(mm) 0318_P_MVe c_(mm) 0326_P_MVe c_(mm) 0335_P_MVe c_(mm) 0337_P_MVe c_(mm) 0345_P_MVe c_(mm) 0346_P_MVe c_(mm) 0357_P_MVe c_(mm) 0358_P_MVe c_(mm) 0361_P_MVe c_(mm) 0364_P_MVe c_(mm) Vector Año b) Febrero Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 02 - Febrero 2,5 Índices 2 1,5 1 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 Año 2006 2011 2016 0001_P_M Vec_(mm) 0002_P_M Vec_(mm) 0024_P_M Vec_(mm) 0120_P_M Vec_(mm) 0318_P_M Vec_(mm) 0326_P_M Vec_(mm) 0335_P_M Vec_(mm) 0337_P_M Vec_(mm) 0345_P_M Vec_(mm) 0346_P_M Vec_(mm) 0357_P_M Vec_(mm) 0358_P_M Vec_(mm) 0361_P_M Vec_(mm) 0364_P_M Vec_(mm) Vector 63 c) Marzo 0001_P_M Vec_(mm) 0002_P_M Vec_(mm) 0024_P_M Vec_(mm) 0120_P_M Vec_(mm) 0318_P_M Vec_(mm) 0326_P_M Vec_(mm) 0335_P_M Vec_(mm) 0337_P_M Vec_(mm) 0345_P_M Vec_(mm) 0346_P_M Vec_(mm) 0357_P_M Vec_(mm) 0358_P_M Vec_(mm) 0361_P_M Vec_(mm) 0364_P_M Vec_(mm) Vector Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 03 - Marzo 2,5 Índices 2 1,5 1 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 Lím. Inf. Año d) Abril 0001_P_M Vec_(mm) 0002_P_M Vec_(mm) 0024_P_M Vec_(mm) 0120_P_M Vec_(mm) 0318_P_M Vec_(mm) 0326_P_M Vec_(mm) 0335_P_M Vec_(mm) 0337_P_M Vec_(mm) 0345_P_M Vec_(mm) 0346_P_M Vec_(mm) 0357_P_M Vec_(mm) 0358_P_M Vec_(mm) 0361_P_M Vec_(mm) 0364_P_M Vec_(mm) Vector Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 04 - Abril 2,5 Índices 2 1,5 1 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 Año 2006 2011 2016 Lím. Inf. 64 e) Mayo Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 05 - Mayo 2,5 Índices 2 1,5 1 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 0001_P_M Vec_(mm) 0002_P_M Vec_(mm) 0024_P_M Vec_(mm) 0120_P_M Vec_(mm) 0318_P_M Vec_(mm) 0326_P_M Vec_(mm) 0335_P_M Vec_(mm) 0337_P_M Vec_(mm) 0345_P_M Vec_(mm) 0346_P_M Vec_(mm) 0357_P_M Vec_(mm) 0358_P_M Vec_(mm) 0361_P_M Vec_(mm) 0364_P_M Vec_(mm) Vector Lím. Inf. Año f) Junio Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 06 - Junio 3,5 3 Índices 2,5 2 1,5 1 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 Año 2006 2011 2016 0001_P_M Vec_(mm) 0002_P_M Vec_(mm) 0024_P_M Vec_(mm) 0120_P_M Vec_(mm) 0318_P_M Vec_(mm) 0326_P_M Vec_(mm) 0335_P_M Vec_(mm) 0337_P_M Vec_(mm) 0345_P_M Vec_(mm) 0346_P_M Vec_(mm) 0357_P_M Vec_(mm) 0358_P_M Vec_(mm) 0361_P_M Vec_(mm) 0364_P_M Vec_(mm) Vector Lím. Inf. 65 g) Julio Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 07 - Julio 6 5 Indices 4 3 2 1 0 1981 1986 1991 1996 Año 2001 2006 2011 2016 0001_P_M Vec_(mm) 0002_P_M Vec_(mm) 0024_P_M Vec_(mm) 0120_P_M Vec_(mm) 0318_P_M Vec_(mm) 0326_P_M Vec_(mm) 0335_P_M Vec_(mm) 0337_P_M Vec_(mm) 0345_P_M Vec_(mm) 0346_P_M Vec_(mm) 0357_P_M Vec_(mm) 0358_P_M Vec_(mm) 0361_P_M Vec_(mm) 0364_P_M Vec_(mm) Vector h) Agosto 0001_P_M Vec_(mm) 0002_P_M Vec_(mm) 0024_P_M Vec_(mm) 0120_P_M Vec_(mm) 0318_P_M Vec_(mm) 0326_P_M Vec_(mm) 0335_P_M Vec_(mm) 0337_P_M Vec_(mm) 0345_P_M Vec_(mm) 0346_P_M Vec_(mm) 0357_P_M Vec_(mm) 0358_P_M Vec_(mm) 0361_P_M Vec_(mm) 0364_P_M Vec_(mm) Vector Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 08 - Agosto 5 4,5 4 Índices 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 Año 2006 2011 2016 Lím. Inf. 66 i) Septiembre Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 09 - Septiembre 4 3,5 3 Índices 2,5 2 1,5 1 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 0001_P_M Vec_(mm) 0002_P_M Vec_(mm) 0024_P_M Vec_(mm) 0120_P_M Vec_(mm) 0318_P_M Vec_(mm) 0326_P_M Vec_(mm) 0335_P_M Vec_(mm) 0337_P_M Vec_(mm) 0345_P_M Vec_(mm) 0346_P_M Vec_(mm) 0357_P_M Vec_(mm) 0358_P_M Vec_(mm) 0361_P_M Vec_(mm) 0364_P_M Vec_(mm) Vector Lím. Inf. Año j) Octubre Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 10 - Octubre 3 2,5 Índices 2 1,5 1 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 Año 2006 2011 2016 0001_P_M Vec_(mm) 0002_P_M Vec_(mm) 0024_P_M Vec_(mm) 0120_P_M Vec_(mm) 0318_P_M Vec_(mm) 0326_P_M Vec_(mm) 0335_P_M Vec_(mm) 0337_P_M Vec_(mm) 0345_P_M Vec_(mm) 0346_P_M Vec_(mm) 0357_P_M Vec_(mm) 0358_P_M Vec_(mm) 0361_P_M Vec_(mm) 0364_P_M Vec_(mm) Vector Lím. Inf. 67 k) Noviembre Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 11 - Noviembre 3 2,5 Índices 2 1,5 1 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 0001_P_M Vec_(mm) 0002_P_M Vec_(mm) 0024_P_M Vec_(mm) 0120_P_M Vec_(mm) 0318_P_M Vec_(mm) 0326_P_M Vec_(mm) 0335_P_M Vec_(mm) 0337_P_M Vec_(mm) 0345_P_M Vec_(mm) 0346_P_M Vec_(mm) 0357_P_M Vec_(mm) 0358_P_M Vec_(mm) 0361_P_M Vec_(mm) 0364_P_M Vec_(mm) Vector Lím. Inf. Año l) Diciembre Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 12 - Deciembre 3 2,5 Índices 2 1,5 1 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 Año Fuente: Hydraccess 2006 2011 2016 0001_P_M Vec_(mm) 0002_P_M Vec_(mm) 0024_P_M Vec_(mm) 0120_P_M Vec_(mm) 0318_P_M Vec_(mm) 0326_P_M Vec_(mm) 0335_P_M Vec_(mm) 0337_P_M Vec_(mm) 0345_P_M Vec_(mm) 0346_P_M Vec_(mm) 0357_P_M Vec_(mm) 0358_P_M Vec_(mm) 0361_P_M Vec_(mm) 0364_P_M Vec_(mm) Vector Lím. Inf. 68 Anexo 5: Representación gráfica del vector regional de la Subcuenca alta del Río Guayllabamba precipitación de las estaciones restantes a) Enero Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 01 - Enero 2,5 Índices 2 0023_P_M Vec_(mm) 0113_P_M Vec_(mm) 0339_P_M Vec_(mm) 0855_P_M Vec_(mm) 1181_P_M Vec_(mm) Vector 1,5 1 Lím. Inf. 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 Año b) Febrero Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 02 - Febrero 2 1,8 0,8 0023_P_M Vec_(mm) 0113_P_M Vec_(mm) 0339_P_M Vec_(mm) 0855_P_M Vec_(mm) 1181_P_M Vec_(mm) Vector 0,6 Lím. Inf. 0,4 Lím. Sup. 1,6 Índices 1,4 1,2 1 0,2 0 1981 1986 1991 1996 2001 Año 2006 2011 2016 69 c) Marzo Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 03 - Marzo 2 1,8 0,8 0023_P_M Vec_(mm) 0113_P_M Vec_(mm) 0339_P_M Vec_(mm) 0855_P_M Vec_(mm) 1181_P_M Vec_(mm) Vector 0,6 Lím. Inf. 0,4 Lím. Sup. 1,6 Índices 1,4 1,2 1 0,2 0 1981 1986 1991 1996 Año 2001 2006 2011 2016 d) Abril Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 04 - Abril 2 1,8 0023_P_M Vec_(mm) 1,6 0113_P_M Vec_(mm) Índices 1,4 0339_P_M Vec_(mm) 1,2 0855_P_M Vec_(mm) 1 1181_P_M Vec_(mm) 0,8 Vector 0,6 Lím. Inf. 0,4 Lím. Sup. 0,2 0 1981 1986 1991 1996 Año 2001 2006 2011 2016 70 e) Mayo Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 05 - Mayo 2,5 0023_P_M Vec_(mm) 0113_P_M Vec_(mm) 0339_P_M Vec_(mm) 0855_P_M Vec_(mm) 1181_P_M Vec_(mm) Vector Índices 2 1,5 1 Lím. Inf. 0,5 0 1981 Lím. Sup. 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 Año f) Junio Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 06 - Junio 3 2,5 0023_P_M Vec_(mm) 0113_P_M Vec_(mm) 0339_P_M Vec_(mm) 0855_P_M Vec_(mm) 1181_P_M Vec_(mm) Vector Índices 2 1,5 1 Lím. Inf. Lím. Sup. 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 Año 2006 2011 2016 71 g) Julio Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 07 - Julio 4 3,5 0023_P_M Vec_(mm) 0113_P_M Vec_(mm) 0339_P_M Vec_(mm) 0855_P_M Vec_(mm) 1181_P_M Vec_(mm) Vector 3 Índices 2,5 2 1,5 1 Lím. Inf. Lím. Sup. 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 Año h) Agosto Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 08 - Agosto 3,5 3 0023_P_M Vec_(mm) 0113_P_M Vec_(mm) 0339_P_M Vec_(mm) 0855_P_M Vec_(mm) 1181_P_M Vec_(mm) Vector Índices 2,5 2 1,5 Lím. Inf. 1 Lím. Sup. 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 Año 2006 2011 2016 72 i) Septiembre Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 09 - Septiembre 4,5 4 0023_P_M Vec_(mm) 0113_P_M Vec_(mm) 0339_P_M Vec_(mm) 0855_P_M Vec_(mm) 1181_P_M Vec_(mm) Vector 3,5 Índices 3 2,5 2 1,5 Lím. Inf. 1 Lím. Sup. 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 Año j) Octubre Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 10 - Octubre 5 4,5 4 0023_P_M Vec_(mm) 0113_P_M Vec_(mm) 0339_P_M Vec_(mm) 0855_P_M Vec_(mm) 1181_P_M Vec_(mm) Vector Índices 3,5 3 2,5 2 Lím. Inf. 1,5 Lím. Sup. 1 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 Año 2006 2011 2016 73 k) Noviembre Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 11 - Noviembre 4,5 4 3,5 0023_P_M Vec_(mm) 0113_P_M Vec_(mm) 0339_P_M Vec_(mm) 0855_P_M Vec_(mm) 1181_P_M Vec_(mm) Vector Índices 3 2,5 2 1,5 Lím. Inf. 1 Lím. Sup. 0,5 0 1981 1986 1991 1996 2001 Año 2006 2011 l) Diciembre Índices anuales del Vector y de las Estaciones (Brunet Moret) --> Mes = 12 - Diciembre 3 2,5 0023_P_M Vec_(mm) 0113_P_M Vec_(mm) 0339_P_M Vec_(mm) 0855_P_M Vec_(mm) 1181_P_M Vec_(mm) Vector Índices 2 1,5 1 Lím. Inf. 0,5 0 1981 Fuente: Hydraccess 1986 1991 1996 2001 Año 2006 2011 74 Anexo 6: Distribución detallada del uso de suelo, tipo de suelo y pendiente de la Subcuenca del Río Guayllabamba Detailed LANDUSE/SOIL/SLOPE distribution Watershed Number of subbasins: 15 LANDUSE: Agricultural-LandGeneric Agricultural-Land-Row Crops Agricultural Land-Closegrown Hay Forest-Mixed Forest-Deciduous Forest-Evergreen Wetlands-Forested Summer Pasture Range-Grasses Range-Brush Corn Sweet Corn Eastern Gamagrass SWAT model class Área [ha] Area[acres] 822344,1204 2032053,439 Area [ha] Area[acres] %Wat.Area AGRL 14827,9687 36640,652 1,8 AGRR 37213,7738 91957,0959 4,53 AGRC HAY FRST 7705,9956 71041,4233 70322,1626 19041,9004 175546,9091 173769,5799 0,94 8,64 8,55 FRSD FRSE 130202,5548 124242,5969 321737,023 307009,669 15,83 15,11 WETF 78282,2683 193439,399 SPAS 29213,1829 72187,2355 RNGE 298,9024 738,6027 RNGB 7568,1732 18701,3343 CORN 25271,4619 62447,0459 SCRN 169069,3362 417778,7831 9,52 3,55 0,04 0,92 3,07 20,56 EGAM 57084,32 141058,2089 6,94 Bh3-3c-5411 I-Bh-c-5519 I-Fh-Ne-T-5521 Th4-c-5670 Th7-a-5671 Tm1-a-5673 Tv2-b-5677 224217,2513 87346,676 173179,0282 80491,7338 42620,7193 170384,6788 44104,033 554052,0388 215838,0037 427934,0376 198899,0988 105317,9285 421029,0606 108983,2708 27,27 10,62 21,06 9,79 5,18 20,72 5,36 0-8 8 - 30 30 > 148408,0339 366723,6722 374623,7102 925713,9191 299312,3763 739615,8474 18,05 45,56 36,4 SOILS: SLOPE: Fuente: AcrSWAT (2012)