Resumen
El comportamiento del balance hídrico climático (BHC) de las
microcuencas del cantón Joya de los Sacha que abastecen de agua a la cuenca del
Río Napo depende de la variación temporal y espacial de las variables
climaticas datos obtenidos de las base de datos de Worldclim, Giovanni gsfc. nasa y geoportal de agricultura del
MAGAP. Con el objetivo de definir los períodos húmedos y secos, así como
estimar los excesos de agua y la parte de escurrimiento que drenan hacía los
ríos y arroyos que desembocan en la cuenca del río Napo. Mediante la aplicación
de dos métodos eficaces para los cálculos de equilibrio realizados por
Thorntwaite y J. R. Mather Y para calcular el equilibrio de la distribución
espacial de toda el área de estudio a través de herramientas SIG del período
septiembre 2018 a septiembre 2019. Como resultado de la aplicación de esta
estimación mediante el método de Thorntwaite y J. R. Mather, se obtuvo la
cantidad de
escurrimiento de agua de 800,55 mm la precipitación
anual 4534 mm, evapotranspiración potencial anual 1475.23 mm, y un exceso de
agua anual 747.697. De los datos obtenidos del análisis SIG se obtuvo la
temperatura 30.2 °C y precipitación 234 mm información que
permitió definir los períodos húmedos agosto y secos mayo durante un ciclo anual
para los monitoreos biológicos del agua.
Palabras
Clave: Variables, precipitación, temperatura,
balance de agua, microcuenca, SIG.
1
Introducción
Las
variables climáticas a nivel espacial, temporal y los cambios derivados de los
procesos terrestre incluyendo las actividades humanas que afectan al medio
ambiente como el cambio climático, cambio en el uso del suelo que ha sido
identificado en numerosos estudios [1].
Al mismo tiempo el cambio climático a porta un nivel de incertidumbre en los
suministros de agua dulce en los principales sectores del uso de agua como la
agricultura, y la energía. En Ecuador existen 9 cuencas hídricas Puyando,
Jubones, Guayas, Manabí, Esmeraldas, Mira, Napo, Pastaza y Santiago por lo que
es considerado como el país de mayor concentración de ríos en el mundo muchos
de ellos desembocan en el Pacifico y otros en la región Oriental [2].
De acuerdo con su ubicación geográfica la provincia de Orellana está
ubicado en la vertiente del Amazonas dentro del sistema hidrográfico de la
cuenca del Río Napo, conformado por las subcuencas hidrográficas de los ríos
Aguarico, Cononaco, Nashiño, Curaray, Coca, Yasuní, Tiputini, Payamino,
Indillama, Bueno y los drenajes menores [3].
La
Amazonía ecuatoriana comprende el 2% de la cuenca del Río Amazonas, se extiende
sobre un área de 115.745 Km2 de exuberante vegetación propia de
los bosques húmedos tropicales, representando el 45% del territorio nacional.
Se caracteriza por tener una connotación especial, sus bosques con un
comportamiento tropicales húmedo, es considerada como hábitats de vegetales y
animales más ricos y complejos del mundo, así como la existencia de flora y
fauna junto con extraordinarias variaciones de macro y microclima. La Amazonia,
por su condición es muy diversa y al mismo tiempo presenta una enorme
fragilidad, tanto desde la perspectiva ecológica como, por sus particularidades
socioculturales de la población. En sus ecosistemas habitan e interactúan
poblaciones de indígenas-nativos, de colonos y urbanas, empresas, instituciones
públicas y privadas, con diversas motivaciones y procesos productivos, la
mayoría de los cuales conduce a alteraciones degradantes de los recursos
naturales [4].
Por
otra parte, se prevé que los efectos del cambio climático en los recursos
hídricos serán extensos, por lo que es necesario realizar el cálculo del
balance hídrico climático (BHC) propuesto por Thorntwaite
y Mather (1955) donde el suelo es visto como un reservorio de agua a través de
la precipitación (P) y en respuesta a las condiciones atmosféricas existe una
pérdida de agua que es representada por la evapotranspiración potencial (ETP).
Además, el BHC utiliza como datos de entrada valores de precipitación y
temperatura evapotranspiración y escurrimiento [5]. En
base a lo expuesto el presente trabajo se plantea estimar el balance hídrico
climático (BHC) para las microcuencas del canton Joya de los Sacha área donde
se encuentra ubicadas las fincas experimentales de los componentes de agronomía
y zotecnía del proyecto sistema climáticamente inteligente de adaptación
y seguridad alimentaria, utilizando el método directo Thorntwaite y Mather y herramientas SIG con el objetivo de definir
los períodos húmedos y secos, así como estimar los excesos de agua y la parte
de escurrimiento que drenan hacía los ríos y arroyos que desembocan en la
cuenca del río Napo.
2
Materiales
y Métodos
2.1
Área
de estudio
El
área de investigación comprende de las microcuencas de los ríos Jivino verde,
azul, negro, rojo, Quince, Chinchipe, Blanco, Lagartococha, Sacha, Basura, Yanayacu,
Quimbillo, Quillupacuy, Aguajal, Terere, Eno, que se encuentran dentro del área
de influencia directa de las fincas experimentales de Agronomía, Zootecnia y
los puntos de monitoreo de control de agua que abastecen a la cuenca del río
Napo, que corresponden a un área de 1205.6 Km2.
Mapa
1. Área
de estudio -proyecto sistema climáticamente inteligente Sede rellana.
Fuente:
Elaboracion Propia
Tabla
1.
Fincas experimentales de Agronomía
|
No
|
Propietario
|
X
|
Y
|
|
1
|
Luz Cusangua
|
293480
|
9962764
|
|
2
|
Luis García
|
284062
|
9962495
|
|
3
|
Eduardo Andache
|
295701
|
9970927
|
|
4
|
Rita Calero
|
289884
|
9976766
|
|
5
|
Juan Antonio Aldaz
|
283816
|
9979159
|
|
6
|
Fabián Guamán Cabrera
|
289063
|
9977470
|
|
7
|
Sra. María Toro
|
285919
|
9959405
|
Fuente: Elaboracion Propia
Tabla 2.
Fincas experimentales de Zootecnia
|
No
|
Propietario
|
X
|
Y
|
|
1
|
Francisco Armijos
|
295010
|
9963562
|
|
2
|
Ismael Gaviria
|
292941
|
9958391
|
|
3
|
Antonio Sarango
|
290435
|
9957027
|
|
4
|
Vilma Mesa
|
291435
|
9976319
|
|
5
|
Marlon Zambrano
|
270332
|
9971236
|
|
6
|
Vicente Báez
|
289171
|
9966858
|
Fuente:
Elaboracion Propia
Tabla 3.
Puntos de muestreo del río Basura
|
Puntos
|
X
|
Y
|
|
P2
|
279467
|
9966897
|
|
P3
|
279793
|
9965089
|
|
P5
|
279657
|
9963215
|
|
P1
|
278626
|
9967851
|
|
P7
|
279322
|
9961382
|
|
P8
|
279691
|
9960014
|
|
P9
|
279703
|
9959600
|
|
P6
|
279141
|
9962754
|
|
P4
|
279844
|
9963722
|
|
P10
|
277501
|
9968825
|
Fuente:
Elaboracion Propia
Tabla 4.
Puntos de muestreo Río Sacha
|
Puntos
|
X
|
Y
|
|
RSI
|
293105
|
9966452
|
|
RS2
|
293046
|
9967013
|
|
RS3
|
292315
|
9967575
|
|
RS4
|
291880
|
9968231
|
|
RS5
|
293374
|
9966242
|
|
RS6
|
293643
|
9966035
|
|
RS7
|
294766
|
9965657
|
|
RS8
|
295005
|
9965170
|
|
RS9
|
295077
|
9964048
|
|
RS10
|
296377
|
9961179
|
Fuente:
Elaboracion Propia
2.2
Metodología
Para
realizar el balance hídrico climático (BHC)
utilizaremos los cálculos de equilibrio realizados por Thorntwaite y J. R.
Mather (Thorntwaite y Mather, 1955) este modelo se basa en la temperatura media
del aire, se ha desarrollado para condiciones de clima húmedo con vegetación abundante
las variables que se necesitan son los datos mensuales de temperatura media. Y
para calcular el equilibrio de la distribución espacial de toda el área de
estudio a través de herramientas SIG.
En base a lo expuesto la metodología se ha dividido en dos fases:
2.2.1
Primera Fase: Cálculos de balance
hídrico climático (BHC) para un punto aplicando la metodología
de Thornthwaite y Mather.
1.
Recopilación de
información de las variables climáticas
2.
Obtención de
datos de variables climáticas
3.
Precipitación
media mensual (P).
4.
Determinación de
Evapotranspiración Potencial (ETP).
5.
Diferencia entre
P- ETP.
6.
Reserva del suelo
(R).
7.
Variación de la
reserva (VR).
8.
Evapotranspiración
real (ETR).
9.
Déficit de agua
(DEF).
10.
Exceso de agua
(EX).
11.
Drenaje (D)
12.
Balance hídrico
Climático (BHC).
- Obtención
de datos de variables climáticas
Para la obtención de las variables
climática, se utilizó las variables bioclimáticas que existen ecoClimate.org (www.ecoclimate.org), es una base de datos con
variables climáticas tanto para el presente, como para el pasado y para el
futuro cuentan con 11 variables de temperatura (BIO1-BIO 11) y 8 variables de
precipitación (BIO 12- BIO 19) y otras 48 variables mensuales de temperatura
(media, máxima y mínima) que existen en la siguiente web del Worldclim (http://www.worldclim.org/bioclimyenecoClimate.org) definidas por Busby (Busby
1991) [6].
- Determinación
de la evapotranspiración potencial (ETP).
Para el cálculo de la
evapotranspiración potencial, se definió el método de Thornthwaite Mather (1955), el cual está basado en la determinación de
la evapotranspiración en función de la
temperatura y de la latitud de la zona de estudio y del mes (obtención de
número de horas-sol por día). El método supone
una región húmeda con vegetación verde, donde nunca falta aporte de agua (Aparicio, 2008) [5]. En el área de
estudio existe una cobertura vegetal verde y presenta precipitación durante
todo el año, presentándose en los meses de estiaje precipitaciones mayores a
450 mm y menores de 100 mm que se muestran en los resultados.
Los valores de temperatura
mensual se utilizan para calcular evapotranspiración potencial (ETP) mediante
la siguiente ecuación.
Ecu.
1
Ecu.
2
Ecu.
3
Ecu.
4
Donde:
i= es el índice de calor mensual
t = es la temperatura media
mensual
I= es el índice de calor anual
a =es un factor en función del
índice de calor anual
ETP =sin corrección es la
evapotranspiración potencial sin ajuste
N =es el número máximo de horas
de sol dependiendo de la latitud y del mes
d = el número de días del mes,
y por ultimo
ETP =es la
evapotranspiración potencial final.
Para el cálculo de i y I se
utiliza la variable BIO3 que se obtuvieron del programa Worldclim.
3.
Balance
hídrico Climático (BHC).
Para
el cálculo se consideró la precipitación única entrada de agua y la
evapotranspiración potencial como la salida de agua a la cuenca con una
precipitación mensual de 400 mm mediante software R
de Worldclim, la capacidad de retención de agua fue calculado
mediante el análisis granulométrico realizado a 13 muestras de suelo de las
fincas experimentales de zootecnia realizado en el laboratorio del Instituto
nacional de investigación agropecuaria (INIAP) con los códigos 15679 al 16025
no se identificó el tipo de textura de suelo y la vegetación pasto Dallis,
Saboya para la capacidad de retención se utilizó la tabla de balance Dunne y
Leopold detallados a continuación en la siguiente tabla. 5.
Tabla
5.Tipo
de textura de suelo y vegetación predominante
|
Textura del suelo
INIAP
|
Tipo de vegetación
|
Tipo de vegetación
|
CC
(mm)
|
Profundidad
radicular de
la vegetación
(m)
|
|
Franco
arenoso
|
Pastizal
inducido y selva alta perennifolia
|
Cultivo raíces profundas
|
150
|
1,00
|
Fuente: Estimación del Balance hídrico mediante variables climáticas.
Ecu.
5
Donde:
CC
= Capacidad de campo
CR=
Capacidad de retención
PR=
Profundidad radicular de cierto tipo de vegetación.
Para
realizar el cálculo de la ETP se asume que después del periodo seco
la reserva de agua es nula por consiguiente las
consideraciones de P-ETP < 0 y P-ETP >0, permiten identificar los meses
secos y los meses más lluviosos. Lo que significa que para la comprobación del
cálculo correcto del BHC se debe calcular los valores anuales ETP según lo
establecido en la siguiente ecuación.
ETP + EX = P + DEF Ecu. 6
2.2.2
Segunda Fase:
Calculo del equilibrio de la distribución espacial de toda el área de estudio a
través de las variables de Worldclin, R R versión 3.6.2 y SIG.
Para cálculo del equilibrio de la distribución espacial de toda el
área de estudio a través de las variables de Worldclin, R versión 3.6.2 y SIG, se utilizó los datos
mensuales del año 2019 de precipitación y temperatura y para la obtención de
los datos, se utilizó la interfaz RStuio versión 1.2.05 que se conecta con el
servidor de Worldclim.
Descargue
directamente desde R.
biblioteca
(ráster)
w
= getData ('worldclim', var = 'tmin', res = 0.5, lon = 5, lat = 45)
1.
Elaboración de
capas ráster Isotermalidad (BIO2/BIO7) x (100).
2.
Elaboración de
capas ráster Temperatura máxima del mes más cálido BIO5.
3.
Elaboración de
capas ráster Temperatura máxima del mes más frio BIO 6.
4.
Elaboración de
capas ráster Precipitación del mes más lluvioso BIO 13.
5.
Elaboración de
capas ráster Precipitación del mes más seco BIO 14.
6.
Elaboración de
capas ráster de textura de suelo.
3
Resultados
3.1.1
Cálculos de balance
hídrico climático (BHC) para
un punto aplicando la metodología de Thornthwaite y Mather.
Posterior
a la validación del registro de datos de las variables climáticas, se determinó
el período de análisis desde el año septiembre 2018 a septiembre 2019, es el
seleccionado para la realización del estudio dado que contiene la mayor parte
de registros completos. La información se obtuvo del servidor Giovanni The
Bridge Between Data and Science v 4.32 accediendo al siguiente
sitio web https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni.
Se procesó las variables climáticas de importancia y relevancia para el cálculo
del Balance Hídrico Climático, las cuales se presentan en la tabla 6.
Tabla 6. Balance hídrico
climático microcuencas Joya de los Sachas
|
Var.
|
Sep.
|
Oct.
|
Nov.
|
Dic.
|
Ene.
|
Feb.
|
Mar
|
Abr.
|
May.
|
Jun.
|
Jul.
|
Ago.
|
Sep.
|
Anual
|
|
P
|
236
|
233,2
|
381,1
|
410,3
|
519,2
|
504,6
|
400,7
|
180,1
|
302,9
|
420,3
|
498,7
|
266,7
|
180,1
|
4534
|
|
T
|
25,4
|
24,76
|
25,2
|
25,2
|
25,04
|
25,07
|
24,9
|
24,71
|
24,63
|
24,81
|
25,14
|
25,01
|
25,67
|
|
|
ETP
|
47,6
|
52,39
|
81,28
|
128,22
|
175,33
|
146,3
|
113,85
|
122,08
|
149,25
|
154,26
|
140,84
|
135,45
|
142,33
|
1475,23
|
|
P-ETP
|
10,11
|
180,81
|
299,82
|
282,08
|
343,87
|
358,35
|
286,85
|
58,02
|
153,65
|
266,04
|
357,86
|
131,3
|
37,77
|
|
|
EX
|
3,33
|
0,08
|
0,022
|
0,885
|
0,758
|
0,654
|
112,36
|
125,8
|
200,55
|
128,42
|
152,33
|
15,33
|
7,55
|
747,967
|
|
D
|
24,7
|
11,22
|
5,27
|
7,88
|
2,54
|
0,22
|
61,25
|
159,48
|
139,3
|
80,99
|
144,22
|
88,22
|
75,25
|
800,55
|
T=
Temperatura; P=Precipitación; ETP= Evapotranspiración Potencial;
P-ETP=Diferencia P-ETP; EX=Exceso de agua; D= Escurrimiento
Figura
1.
Precipitación y Exceso de agua
Fuente:
Elaboracion Propia
Figura
2.
Evapotranspiración y Temperatura
Fuente:
Elaboracion Propia
Figura 3. Balance hídrico climático microcuencas Joya de los
Sacha
Fuente: Elaboracion
Propia
De
la información obtenida se puede observar dos periodos seco y húmedo. El
periodo húmedo inicia desde el mes de septiembre hasta marzo y el período seco
en abril. El comportamiento del exceso de agua en los meses de mayo a julio el
suelo presenta una característica franco arenoso donde toda el agua es
escurrida en la cuenca del Rio Napo.
El
escurrimiento bajo durante los meses de febrero a abril es debido a cambios en
la precipitación (escasa lluvia o entrada de agua), y los de la temperatura y
la evapotranspiración (aumento en los valores) que provocan una disminución de
la humedad del suelo (Figura 1).
El
exceso de agua y la generación del escurrimiento en las microcuencas, es
afectado por los cambios en la cubierta vegetal y por el cambio del uso de
suelo. Según Eagleson (2002), menciona la cubierta vegetal influye en la
humedad del suelo a través de la intercepción de la cubierta y la
transpiración. Mientras que los fenómenos meteorológicos afectan la generación
del escurrimiento, ya que al generarse mayor cantidad de lluvia se satura el
suelo de humedad con mayor facilidad, propiciando escurrimientos
extraordinarios que su vez producen inundaciones en la parte baja de las
microcuencas [7].
El
suelo presenta un cierto grado de exceso de agua cuando la precipitación es
principalmente alta y la evapotranspiración baja. Lo anterior confirma que
existe un aumento de los excesos agua conforme aumenta la precipitación en la
zona (Figura 2). Doria y Madramootoo (2012),
Zhiqiang et al. (2009) y Ruiz et al. (2011) mencionan que la evapotranspiración y la precipitación son
fenómenos físicos climáticos independientes,
es decir, su presencia a lo largo de un año difícilmente coincide en tiempo y
espacio en la misma intensidad (cantidad) [6]. En el caso de las microcuencas,
se puede observar que efectivamente la evapotranspiración y la precipitación no
suelen coincidir en una misma intensidad en ciertos periodos de tiempo, y esto
se refleja principalmente en los periodos secos y húmedos, pues cuando hay alta
precipitación suele haber valores bajos de evapotranspiración y viceversa
(Figura 3).
3.2
Cálculo del
equilibrio de la distribución espacial de toda el área de estudio a través de
las variables de Worldclin, R versión 3.6.2 y SIG.
El análisis espacial
multivariable que se utilizó para el modelamiento espacial del BHC, se lo
representa en formato ráster aplicando el mismo principio del método de BHC de
Thornthwaite y Mather (1955). Entendiéndose que el suelo es donde, se dan las
entradas y salidas en función de su condición edáfica que se define por la
combinación del tipo de textura de agua representadas por la unidad de píxel [5].
Para la representación de los ráster de la variable climática se consideró el
año septiembre 2018 a septiembre 2019 de precipitación y temperatura media
trimestral.
3.2.1
Datos
de Entrada
3.2.1.1
Capas
ráster de isotermalidad, temperatura y precipitación
Tabla
7.
Cálculo de variables climáticas Worldclin 2.0
|
Variables
|
Descripción
|
|
 Mapa 2. Isotermalidad
|
Para la obtención de datos de isotermalidad, se utilizó las
capas rásters de BIO3
= Isothermality (BIO2/BIO7) (*100) donde se obtuvo los
valores de Isotermalidad con rango anual de 83,50 y 78.65
|
|
Variables
|
Descripción
|
|
 Mapa
3. Temperatura
mínima del más cálido
|
Para el calculo de la temperatura máxima del mes más calido,
se utilizo el rásters BIO5
= Max Temperature of Warmest Month, obteniendo los
siguientes rangos de Temperatura 30. 2 °C y 29.2 °C.
|
|
 Mapa
4. Temperatura
mínima del mes más frío.
|
Los datos calculados de la temperatura mínima del mes más frío
se obtubieron del rásters BIO6
= Min Temperature of Coldest Month, el rango de
temperatura mínima es de 19.8 °C y 19.4 °C.
|
|
Variables
|
Descripción
|
|
 Mapa 5. Rango anual de temperatura
|
Para el cálculo rando anual de la temperatura se utilizó la
capa ráster BIO7 =
Temperature Annual Range (BIO5-BIO6) donde se calculó el
rango de temperatura anual 10.6 °C y 9.8 °C.
|
|
 Mapa 6. Precipitación del mes más lluvioso.
|
Para la precipitación del mes más lluvioso, se utilizó BIO13 = Precipitation of Wettest
Month
de donde se obtuvo los siguientes valores 421 mm y 333 mm.
|
|
Variables
|
Descripción
|
|
 Mapa 7. Precipitación del mes más seco.
|
Para el cálculo de la precipitación del mes más seco, se
utilizó BIO14 =
Precipitation of Driest Month de donde se obtuvo los siguientes
valores 234 mm y 206 mm.
|
|
 Mapa 8. Estacionalidad en la precipitación
|
Para el cálculo de estacionalidad en la precipitación se
utlizó BIO15 =
Precipitation Seasonality (Coefficient of Variation)
de donde se obtuvo los siguientes valores 20.33 mm y 15.87 mm.
|
3.2.1.2
Capa
raster del tipo de suelo
Para la elaboración de la capa
ráster del tipo de suelo, se realizó la consulta a la infraestructura de datos
espaciales (ID) del Ministerio de Agricultura y Ganadería MAGAP ascendiendo al
siguiente sitio web WFS: http://geoportal.sigtierras.gob.ec:8080/geoserver/sigtierras/wfs?service=wfs&version=2.0.0&request=GetCapabilities,
donde para la lectura de la información, se utilizó ArcGIS Pro 2.4.3.
Mapa 9. Tipos de suelo del cantón Joya de los Sacha
Fuente:
Elaboracion Propia
Para el cálculo del balance
hídrico se utilizó las fórmulas propuestas por Thornthwaite para una muestra seleccionada aleatoriamente. Así mismo los
resultados pudo comprobarse la coherencia con los resultados del modelamiento
de datos espaciales. Mediante la combinación de los mapas BIO3, BIO5, BIO6, BIO
7 y tipo de suelo con el valor Capacidad de campo CC y D para los 12 meses del año, el resultado de esta combinación
muestra la distribución espacial del déficit excedente hídrico en la
microcuenca, así como la variabilidad mensual durante el periodo escogido.
El área de estudio presenta
condiciones de exceso hídrico durante todo el año. Hay un localizado y puntual
exceso de humedad en mayo a julio que se incrementa gradualmente hasta febrero.
Los algoritmos de álgebra de mapas generados en este ejercicio permitieron
realizar el cálculo del balance hídrico
espacialmente distribuido utilizando como entrada las superficies continuas con los datos de precipitación y temperatura
media mensual y capacidad de campo. Este procedimiento
puede ser replicado en cualquier plataforma SIG con soporte de álgebra de
mapas.
En las Figura 4 y 5, se
muestra el resultado final de la corrida del modelo del BHC en el área de
estudio y que corresponde a la dinámica espacio temporal de la condición
hídrica en el periodo septiembre 2018-septiembre 2019.
Fuente:
Elaboracion Propia
Figura
5.
Precipitación mensual área de estudio Joya de los Sacha
Fuente: Elaboracion Propia
4
Discusión
De
los datos obtenidos en el cálculo del balance hídrico climático
(BHC) para un punto aplicando la metodología de
Thornthwaite y Mather. La cantidad de escurrimiento anual generada
en el período sept. 2018 – sept. 2019 fue de 800,55 mm que se descarga de las
microcuencas de la Joya de los Sacha a la Cuenca del Río Napo que
corresponden a un área de 1205.6 Km2. La precipitación anual 4534 mm,
evapotranspiración potencial anual 1475.23 mm, y un exceso de agua anual
747.697. De los datos obtenidos del análisis de la distribución espacial de
toda el área de estudio a través de las variables de Worldclin, R versión 3.6.2
y SIG se obtuvieron los siguientes datos Precipitación BIO13 de 754, 00 de
exceso de agua es decir que el exceso de agua calculado por los métodos es
correcto con un margen de 6.303 mm de diferencia calculado con el método de
Thornthwaite y Mather.
5
Conclusiones
Las microcuencas
que se encuentran dentro del área de investigación del proyectos de
investigación de los componentes de agronomía, zootecnia y ambiental de la
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo Sede Orellana, presentan un exceso
de agua 747,967 mm y de escurrimiento superficial de agua
a la cuenca del Río Napo de 800.55 mm y una evapotranspiración potencial de 1475,23, así mismo el tipo de suelo que predomina es arcillas y
areniscas tobaceas, con horizontes de conglomerados gruesos con
estratificación cruzada seguido de conglomerado, limo arenoso, arcilla limosa
como se muestra en el mapa 9.
Por otra parte, en base a los
datos proporcionados por Worldclin,
se calculó las variables climáticas de Temperatura 30. 2 °C y
precipitación 234 mm y 206 mm. información que permitió definir los períodos
húmedos agosto y secos mayo.
Referencias
|
[1]
|
G. A. P. d. Orellana,
«www.gporellana.gob.ec,» 2016. [En línea]. Available:
https://www.gporellana.gob.ec/wp-content/uploads/2017/03/Plan_de_ordenamiento_2016.pdf.
[Último acceso: 20 09 2019].
|
|
[2]
|
Ortiz Torres Julio Cesar,
«http://www.dspace.uce.edu.ec,» Mayo 2012. [En línea]. Available:
http://www.dspace.uce.edu.ec/bitstream/25000/936/1/T-UCE-0003-15.pdf. [Último
acceso: Viernes Diciembre 2019].
|
|
[3]
|
Bates B., Kundzewicz Z. &
Shaohong W., El cambio climàtico y el agua, Reino Unido: Science Photo
Library, 2008.
|
|
[4]
|
Coral.A, García J. & Leal A.,
«Cálculo del Balance Hídrico Usando Modelamiento de Datos Espaciales,» Formacao,
vol. 1, nº 22, p. 6, 2015.
|
|
[5]
|
Marco Antonio Torrico Torrico,
«Determinación de Balances Hídricas en Microcuencas y Subcuencas,» marzo
2011. [En línea]. [Último acceso: Lunes Diciembre 2019].
|
|
[6]
|
Izquierdo T., Márquez A.,
«Cálculo de la recarga de la isla de La Gomera (Islas Canarías) en un SIG
mediante un balance hídrico mensual.,» ESCET, URJC c/Tulipán, p. 3,
2008.
|
|
[7]
|
Rarilyn Romero, «Balance Hídrico
de La Subcuenca del Río Quebradas,» Revista Geográfica de América Central
, vol. I, nº 27, p. 100, 1993.
|
|
[8]
|
Causana Yachay, «Desarrollo de un
sistema de producción climáticamente inteligente, para determinar las
sinergias entre mitigación, adaptación y seguridad alimentaria en la
provincia de Orellana,» Francisco de Orellana, 2017.
|
|
[9]
|
Ana Cecilia Coral, «Zonificación
en cuencas hidrográficas para la implementación de políticas de incentivos a
la conservación y restauración de ecosistemas.Caso Cuenca Hidrográfica del
Río Bueno Vista, Ecuador.,» Entorno, nº 12, p. 53, 2016.
|
|
[10]
|
Jodar A., Ruiz V.
& Prats D., «https://rua.ua.es,» 2019. [En línea]. Available: https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/88478/1/Congreso_Nacional_Agua_2019_1361-1374.pdf.
[Último acceso: 05 01 2020].
|
|
[11]
|
Santillan E., Davila G. &
Sánchez J., «Estimación del balance hídrico mediante variables climáticas, en
la cuenca del río Cazones, Veracruz, México,» Ambiente & Agua- An
Interdiciplinaria Jormal of Applied Science, vol. 8, nº 3, p. 106, 2013.
|
|
[12]
|
Valera S., Terribile G., Oliveira
G., Diniz J. Gonzáles J. Ribeiro L., «ecoClimate vs. Worldclim: variables
climáticas SIG para,» Revista Científica Ecología y Medio Ambiente, nº
3, p. 89, 2015.
|
References
- [1] G. A. P. d. Orellana,
«www.gporellana.gob.ec», 2016. [Online].
Available:
https://www.gporellana.gob.ec/wp-content/uploads/2017/03/Plan_de_ordenamiento_2016.pdf.
[Last access: 20 09 2019].
- [2] Ortiz Torres Julio César,
«http://www.dspace.uce.edu.ec», May 2012. [Online].
Available:
http://www.dspace.uce.edu.ec/bitstream/25000/936/1/T-UCE-0003-15.pdf.
[Last access: Friday December 2019].
- [3] Bates B., Kundzewicz Z. and
Shaohong W., Climate change and water, United Kingdom: Science Photo
Library, 2008.
- [4] Coral.A, García J. and Leal A.,
«Calculation of Water Balance Using Spatial Data Modeling», Formacao, vol.
1, no. 22, p. 6 of 2015.
- [5] Marco Antonio Torrico Torrico,
«Determination of Water Balances in Microbasins and Sub-basins», March
2011. [Online]. [Last access: Monday December 2019].
- [6] Izquierdo T., Márquez A.,
«Calculation of the recharge of the island of La Gomera (Canary Islands)
in a GIS using a monthly water balance.» ESCET, URJC c / Tulipán, p. 3 of
2008.
- [7] Rariesn Romero, «Water Balance of
the Quebradas River Sub-basin», Geographic Magazine of Central America,
vol. I, No. 27, p. 100, 1993.
- [8] Causana Yachay, "Development
of a climate-smart production system, to determine the synergies between
mitigation, adaptation and food security in the province of
Orellana", Francisco de Orellana, 2017.
- [9] Ana Cecilia Coral, «Zoning in
river basins for the implementation of incentive policies for the
conservation and restoration of ecosystems. Watershed Basin of the Río
Vista, Ecuador. », Environment, nº 12, p. 53, 2016.
- [10] Jodar A., Ruiz V. and Prats
D., «https://rua.ua.es», 2019. [Online]. Available:
https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/88478/1/Congreso_Nacional_Agua_2019_1361-1374.pdf.
[Last access: 05 01 2020].
- [11] Santillan E., Davila G. and
Sánchez J., «Estimation of water balance through climatic variables, in
the Cazones river basin, Veracruz, Mexico,» Environment & Water- An
Interdiciplinary Jormal of Applied Science, vol. 8, no. 3, p. 106, 2013.
- [12] Valera S., Terribile G.,
Oliveira G., Diniz J. Gonzales J. Ribeiro L., «ecoClimate vs. Worldclim:
GIS climatic variables for, »Scientific Review Ecology and Environment,
No. 3, p. 89, 2015.
©2019
por los autores. Este artículo es de acceso abierto y
distribuido según los términos y condiciones de la licencia Creative Commons
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).
