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Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg

Análisis Espacial de la Amenaza por Inundación en la Provincia de El Oro – Ecuador Spatial Analysis of Flood Risk in the Province El Oro – Ecuador by/por

María del Carmen Godoy Riofrio 01122975 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science (Geographical Information Science & Systems) – MSc (GIS) Advisor ǀ Supervisor:

Diana Contreras Mojica PhD _____________ Machala - Ecuador, Enero del 2020


Compromiso de Ciencias

Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Machala, 20 de enero del 2020

(Firma)


AGRADECIMIENTO

Agradezco primero a Dios que me da la oportunidad de vivir y me ha regalado una familia maravillosa. A mi Mamita Doris Margarita Riofrío Pinta que, con amor profundo, dedica su vida completa a cada uno de sus hijos, para que cada día seamos mejores, dándome siempre su ejemplo. A mi esposo Ali Vancryf Vargas Ruiz, porque con su amor, paciencia, apoyo constante, me animo cada día para que no decaiga en este camino y con sus palabras alentarme para culminar esta meta. A mi amiga y compañera de trabajo Mariana Flores, por todas las vivencias y conocimientos compartidas. A Diana Contreras y Laure Collet porque con sus conocimientos, experiencia, paciencia y motivación han logrado que pueda terminar mis estudios con éxito.

María del Carmen Godoy Riofrío


RESUMEN En las regiones tropicales y templadas, la inundación es uno de los fenómenos naturales más transcendentales, ya que cubre grandes áreas causando daños a los cultivos, ganado, infraestructuras, carreteras y pérdida de vidas humanas. En la Provincia de El Oro (Ecuador), la temporada invernal se presenta entre los meses de diciembre a mayo, ocasionando inundaciones, que son el evento natural que ocurre con mayor frecuencia en la provincia, con un 36% de ocurrencia. Los cantones con mayor afectación son Machala, El Guabo, Santa Rosa, trayendo perdidas de vida y viviendas destruidas como consecuencias de las mismas. Para el caso de la provincia de El Oro, que es una provincia costera, se zonifico las áreas propensas a inundación utilizando sistemas de información geográfico (SIG) y sensores remotos (SR) con la finalidad de disminuir los riesgos vinculados a esos fenómenos. Los datos que se procesaron y analizaron: Altitud, precipitación, pendiente, uso de la tierra, y la clasificación de tipo de suelo, los mismos que combinados permitieron delimitar las zonas de riesgo de inundación, utilizando una técnica de evaluación multicriterio en un ambiente SIG, dando como resultado el mapa de amenaza a inundación. La información de los registros histórico de precipitación mensual como anual de todas las estaciones meteorológicas y pluviométricas de los años 1985 al 2009, fue clave para determinar la precipitación media anual y los periodos de retorno. La geodatabase, se conformó con precipitaciones, curvas de nivel, modelo digital de elevaciones (DEM), geología y tipos de suelo. Palabras Claves: Provincia de El Oro, Ecuador, inundaciones, precipitaciones, uso del suelo, sensores remotos, fenómenos naturales.


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ABSTRACT In tropical and temperate regions, flooding is one of the major natural phenomena, as it covers large areas causing damage to crops, livestock, infrastructure, roads and the loss of human life. In El Oro Province (Ecuador), winter lasts from December to May, causing flooding, which is the most frequent natural event in the province. The cantons with mayor impact are Machala, El Guabo, Santa Rosa. In this investigation areas prone to flooding of El Oro Province, which is a coastal area, were zoned using Geographical Information Systems (GIS) and Remote Sensing (RS) in order to assess the risks associated with this natural phenomena. The data that were processed and analyzed are: altitude, precipitation, slope, land use, and soil type. They were combined allowing to delimit the flood risk zones, using a multiple criteria evaluation technique in a GIS environment, resulting in a flood risk map..

Keywords: El Oro province, Ecuador, flooding, rainfall, land usage, remote sensing, and natural phenomena. .


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TABLA DE CONTENIDO

RESUMEN ........................................................................................................................... 8 ABSTRACT .......................................................................................................................... 5 ÍNDICE DE FIGURAS ........................................................................................................ 9 ÍNDICE DE MAPAS ......................................................................................................... 10 ÍNDICE DE TABLAS ....................................................................................................... 11 ÍNDICE DE ANEXOS ....................................................................................................... 12 GLOSARIO DE TERMINOS ........................................................................................... 13 ÍNDICE DE ACRÓNIMOS ............................................................................................... 16 1

INTRODUCCIÓN .................................................................................................... 20 1.1

ANTECEDENTES ............................................................................................... 20

1.2

OBJETIVOS ......................................................................................................... 21

1.2.1

Objetivo General............................................................................................ 21

1.2.2

Objetivos Específicos .................................................................................... 21

1.3

PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN ................................................................ 22

1.4

HIPÓTESIS .......................................................................................................... 22

1.5

JUSTIFICACIÓN ................................................................................................. 22

1.6

ALCANCE ............................................................................................................ 24

2

REVISIÓN DE LITERATURA ............................................................................... 25 2.1

MÉTODOS PARA EL MAPEO DE ÁREAS DE INUNDACIÓN ..................... 25

2.2

LA TELEDETECCIÓN COMO HERRAMIENTA DE DELINEACIÓN DE

ÁREAS INUNDADAS.................................................................................................... 27 2.3

SENSORES REMOTOS (RS) Y SIG .................................................................. 29

2.4

AMENAZA POR INUNDACION Y SIG ............................................................ 32


7

2.5

DETECCIÓN DE AREAS INUNDADAS EN IMÁGENES SAR ...................... 33

2.6

DESARROLLO DE LOS MAPAS DE AMENAZA POR INUNDACIONES ... 35

2.7

MAPA DE SUSCEPTIBILIDAD A INUNDACIONES ...................................... 37

2.8

ANÁLISIS DEL MODELO DIGITAL DE ELEVACIONES (DEM) PARA

INUNDACIONES ........................................................................................................... 37 2.9

METODOLOGIAS APLICADAS AL DESARROLLO DE MAPAS DE

AMENAZAS DE INUNDACIÓN .................................................................................. 39 3

METODOLOGÍA ..................................................................................................... 42 3.1

CARACTERIZACIÓN O DESCRIPCIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO ............ 43

3.2

RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN .............................................................. 52

3.3

ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN .................................................................. 55

3.3.1

Análisis de Datos Recopilados ...................................................................... 55

3.3.2

Aplicación de la Metodología de Análisis Multicriterio ............................... 75

3.4

ZONIFICACION LA AMENAZA POR INUNDACIÓN ................................... 78

3.4.1

Mapa de inventario histórico de inundaciones .............................................. 78

3.4.2

Comparación de la aplicación de la metodología propuesta con diferentes

variables y ponderaciones. ........................................................................................... 79 4

RESULTADOS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS ................................................ 82 4.1

RESULTADOS OBTENIDOS DEL PROCESAMIENTO DE DATOS ............. 82

4.1.1

Inventario histórico de inundaciones ............................................................. 82

4.1.2

Susceptibilidad por inundación. .................................................................... 83

4.1.3

Comparación de los resultados obtenidos de la aplicación de la metodología

propuesta con diferentes variables y ponderaciones. ................................................... 87 4.2

ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS ........................................... 90

4.2.1

Análisis del Inventario de inundaciones. ....................................................... 90


8

4.2.2

Anรกlisis de susceptibilidad a inundaciones de la provincia de El Oro .......... 91

5

CONCLUSIONES .................................................................................................... 94

6

REFERENCIAS ....................................................................................................... 96

7

ANEXOS ................................................................................................................ 101


9

ÍNDICE DE FIGURAS Figura No. 1: Relaciones temporales entre inundación, área inundada y observación SAR. .................................................................................................................................... 30 Figura No. 2: Concepto esquemática de análisis de frecuencia de inundación afectada por tres imágenes. ...................................................................................................................... 36 Figura No. 3: Componentes de un sistema de alerta de previsión de inundaciones (SAPCRI). ............................................................................................................................................. 39 Figura No. 4: Flujograma de metodología........................................................................... 42 Figura No. 5: Porcentaje por extensión territorial de las Cuencas Hidrográficas de la Provincia de El Oro. ............................................................................................................ 48 Figura No. 6: Delta del Rio Zarumilla (Estero Hualtaco). .................................................. 49 Figura No. 7: Delta del Rio Zarumilla (Estero Hualtaco) – Cantón Santa Rosa, Provincia de El Oro. ................................................................................................................................. 50 Figura No. 8: Rio Jubones, cantones Machala, Pasaje y El Guabo, Provincia de El Oro. .. 51 Figura No. 9: Unión de ríos: Pagua, Bonito, Chaguana y Rio Siete de la Provincia de El Oro. ............................................................................................................................................. 51 Figura No. 10: Ríos Balao y Tenguel, de la Provincia de El Oro. ...................................... 52 Figura No. 11: Imagen Satelitales de diferentes años y procedencias y cartas topográficas. ........................................................................................................................ 56 Figura No. 12: Herramienta Spatial Analyst, para obtener raster de precipitaciones. ......... 73 Figura No. 13: Metodología propuesta para la valoración de la amenaza por inundación por SNGR. ................................................................................................................................. 81


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ÍNDICE DE MAPAS Mapa No. 1: Ubicación del Área de estudio. ....................................................................... 44 Mapa No. 2: División Cantonal de la Provincia de El Oro, Ecuador, del año 2013. .......... 45 Mapa No. 3: Hidrografía de la Provincia de El Oro en el Año 2013. ................................. 48 Mapa No. 4: Mapa de Pendientes de la provincia de El Oro. ............................................. 58 Mapa No. 5: Mapa de clasificación del suelo de la provincia de El Oro. ........................... 61 Mapa No. 6: Mapa de Clases de Texturas del suelo de la provincia de El Oro. ................. 63 Mapa No. 7: Mapa Geomorfológico de la provincia de El Oro. ......................................... 68 Mapa No. 8: Mapa Geológico de la provincia de El Oro. ................................................... 69 Mapa No. 9: Mapa de Estaciones hidrológicas existentes en la provincia de El Oro y el área de influencia ........................................................................................................................ 71 Mapa No. 10: Mapa de precipitaciones anuales de la provincia de El Oro ......................... 74 Mapa No. 11: Mapa de precipitación de la provincia de El Oro. ........................................ 75 Mapa No. 12: Mapa de inventario histórico de inundaciones de la provincia de El Oro, destacando los cantones con ausencia y presencia de inundación....................................... 83 Mapa No. 13: Mapa de Susceptibilidad a inundaciones de la provincia de El Oro por anegamiento. ........................................................................................................................ 84 Mapa No. 14: Mapa de zonas susceptibles a inundaciones de la provincia de El Oro, dado por el número de eventos. .................................................................................................... 88 Mapa No. 15: Mapa de Amenaza de inundación en la Provincia de El Oro - Ecuador. ..... 89


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ÍNDICE DE TABLAS Tabla No. 1: Cuencas hidrográficas de la Provincia de El Oro. .......................................... 47 Tabla No. 2: Resumen de la información Utilizada para este estudio. ................................ 55 Tabla No. 3: Clases de Pendientes en los siguientes rangos (%): 0-5; 5-12; 25-50; y, >50.57 Tabla No. 4: Clasificación del suelo por textura. ................................................................ 63 Tabla No. 5: Clasificación de la textura de suelo, para el análisis de susceptibilidad a inundación y profundidad del agua. .................................................................................... 64 Tabla No. 6: Clasificación de la profundidad del Suelo ...................................................... 65 Tabla No. 7: Clasificación de la Pedregosidad (Superficial) del Suelo............................... 66 Tabla No. 8: Clasificación del drenaje del suelo. ................................................................ 66 Tabla No. 9: Clasificación del Nivel freático (cm) (Capa de agua) .................................... 67 Tabla No. 10: Estaciones del INAMHI en la periferia de la provincia de El Oro ............... 70 Tabla No. 11: Clasificación de las precipitaciones.............................................................. 74 Tabla No. 12: Escala fundamental de valoración ................................................................ 76 Tabla No. 13: Matriz de doble entrada ................................................................................ 77 Tabla No. 14: Clasificación por amenaza de inundación .................................................... 78 Tabla No. 15: Cantones con presencia de inundaciones. .................................................... 79 Tabla No. 16: Cantones con presencia de inundaciones. .................................................... 84 Tabla No. 17: Área de susceptible a inundación por anegamiento ..................................... 85 Tabla No. 18: Área de susceptible a inundación por anegamiento ..................................... 86 Tabla No. 19: Área de susceptible a inundación dado por el número de eventos ............... 88 Tabla No. 20: Área de amenaza a inundación ..................................................................... 90


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ร NDICE DE ANEXOS

ANEXO 1: Leyenda d Del Mapa de Suelos - Provincia de El Oro ................................. 101 ANEXO 2: Precipitaciรณn anual mensual (PERIODO 1985-2009) .................................... 127 ANEXO 3: Precipitaciones histรณricas de cada estaciรณn. ................................................... 128 ANEXO 4: Visitas de Campo a las Estaciones Meteorolรณgicas de la Provincia de El Oro. .................................................................................................................................... 142


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GLOSARIO DE TERMINOS Clasificación Oxic DYSTROPEPTS (Rd) + TROPORTHENTS (Ed): Suelos rojos, en clima templado y/o cálido -húmedo, franco arcillo arenoso y pedregoso, poco profundo, drenaje moderado, pH ácido, nivel toxicidad de aluminio mediana, fertilidad baja (GADPEO, 2014). Coeficiente de Retrodispersión: El “coeficiente de retro-dispersión” (BSC) es un parámetro fundamental en el campo de “imagenología cuantitativa por ultrasonido” (QUS) que cuantifica la reflectividad dependiente de la frecuencia de un medio (Pontificia Universidad Católica del Perú, s. f., párr. 2). Colmatación: “Relleno total de una depresión natural o artificial (lago, albufera, embalse) o de una cuenca sedimentaria mediante la acumulación de sedimentos” (Zipa Alonso y Avendaño, 2018, pág. 12). Detector de microondas de sensor especial (SSM/I): Es un sistema radiométrico de microondas pasivo de siete canales y cuatro frecuencias, polarizado vertical y horizontalmente, que mide las temperaturas de brillo de microondas atmosféricas, oceánicas y terrestres en 19,35, 22,2, 37,0 y 85,5 GHz (Llauca Soto, 2018, pág. 12). Dieléctricas: “Se refiere a un material con una baja conductividad eléctrica (σ << 1); es decir, un aislante, el cual tiene la propiedad de formar dipolos eléctricos en su interior bajo la acción de un campo eléctrico” (González Viñas y Mancini, 2003, pág. 85). Dystropeptic UMBRIORTHOX (Fay) - Typic DYSTRANDEPTS (Dp): Suelo rojizo con horizonte superior negro, limoso orgánico, arcilloso en profundidad y suelo de color oscuro, franco limoso, en clima templado-muy húmedo, poco profundos, bien drenado, pH ácido, fertilidad baja (GADPEO, 2014). Interferométrico: “Es una familia de técnicas que consiste en combinar la luz (u otras ondas electromagnéticas) proveniente de diferentes receptores, telescopios o antenas de radio para obtener una imagen de mayor resolución aplicando el principio de superposición” (AveNeg, 2019, párr. 10). Isolíneas: “Son parte de las representaciones graficas de áreas y se definen como líneas que unen puntos de igual valor o valor constante en el terreno. Estas líneas se pueden observar


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mejor en lo que comúnmente como curvas de nivel, que son líneas que unen puntos de igual elevación. Las isolíneas se representan en un mapa y son líneas, rectas o curvas, que describen la intersección de una superficie real o hipotética con uno o más planos horizontales” (SIG paso a paso, 2017, párr. 2). Meteosat: “Son una serie de satélites meteorológicos geoestacionarios construidos y lanzados por la ESA, que opera y desarrolla la Organización Europea para la Explotación de Satélites Meteorológicos (EUMETSAT). Se encuentran en órbita geoestacionaria por encima del Océano Atlántico y proporcionan información meteorológica a África y Europa” (Meteo For Energy, 2018, párr. 1). Oxic DYSTROPEPTS (Rd): Suelos rojos, en clima frío-húmedo, arcilloso, moderadamente profundo, drenaje moderado, pH ácido, toxicidad de aluminio mediana, fertilidad baja (GADPEO, 2014). pH: Estado de acidez o alcalinidad del suelo (GADPEO, 2014). Raster: “División del área de estudio en una matriz de celdillas, generalmente cuadradas. Cada una de estas celdillas recibe un único valor que se considera representativo para toda la superficie abarcada por la misma. Este formato, por tanto, cubre la totalidad del espacio. Este hecho supone una ventaja fundamental ya que pueden obtenerse valores de forma inmediata para cualquier punto del mismo” (Morales, 2013, pág. 2). Reflexión Especular: Se produce cuando un rayo luminoso cae sobre una superficie lisa y plana o finamente pulida lo que provoca que cuando el rayo luminoso incida sobre dicha superficie, se proyecte de carácter uniforme, formando un ángulo congruente con el inicial. Ejemplo en un espejo (Campos et al., 2003, pág. 45). Sistema de Información Geográfica: “Conjunto de herramientas que integra y relaciona diversos componentes (usuarios, hardware, software, procesos) que permiten la organización, el almacenamiento, la manipulación, el análisis y la modelización de grandes cantidades de datos procedentes del mundo real que están vinculados a una referencia espacial, facilitando la incorporación de aspectos sociales-culturales, económicos y ambientales que conducen a la toma de decisiones de una manera más eficaz” (Entornos SIG, s.f., párr. 1).


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Teledetección: “La teledetección es un modo de obtener información acerca de objetos tomando y analizando datos sin que los instrumentos empleados para adquirir que los datos estén en contacto directo con el objeto” (European Space Agency, 2009, párr. 1). Typic DYSTRANDEPTS (Dp): Suelo de color oscuro, en clima templado-muy húmedo, franco limoso, profundo, bien drenado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana (GADPEO, 2014).


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ÍNDICE DE ACRÓNIMOS 3D

Tercera dimensión

AHP

Analytical Hierarchy Process - Método de Análisis Jerárquico

AVHRR

Advanced Very High Resolution Radiometer Radiometer Radiómetro de alta resolución muy avanzado

BSC

Coeficiente de Retro-dispersión

CAF

Corporación Andina de Fomento.

CGSIN

Coordinación General del Sistema de Información Nacional.

CIAF

Centro de Investigación y Desarrollo en Información Geográfica

CIC

Capacidad de Intercambio Catiónico

DEM

Digital Elevation Model – Modelo Digital de Elevaciones

DGAC

Dirección General de Aviación Civil.

DN

Números Digitales.

EE.UU.

Estados Unidos de America

ERTS

Earth Resources Technology Satellites - Satélites de Tecnología de Recursos Terrestres.

ESRI

Envirnmental Systems Research Institute

ETM

Enhanced Thematic Mapper - Mapeador temático mejorado.

ETM +

Enhanced Thematic Mapper Plus - Mapeador temático más mejorado.

GADPEO

Gobierno Autónomo Descentralizado Provincial de El Oro.


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Geostationary Operational Environmental Satellite GOES Satélite Geoestacionario Operacional Ambiental GPAO

Gobierno Provincial Autónomo de El Oro.

IGM

Instituto Geográfico Militar.

INAMHI

Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología

INECEL

Instituto Ecuatoriano de Electrificación

INERHI

Instituto Nacional Ecuatoriano de Recursos Hídricos.

INIGEMM

Instituto Nacional Geológico, Minero, Metalúrgico del Ecuador

K

Potasio

MAG

Ministerio de Agricultura y Ganadería

MAGAP

Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca.

MO

Materia Orgánica

MODIS

Moderate

Resolution

Imaging

Stectroradiometer

-

Espectrorradiómetro de imágenes de media resolución

MSP

Ministerio de Salud Pública.

MSS

Landsat Multi Espectral Scanner - Escáner multiespectral Landsat

N

Nitrógeno

NDVI

Diferencia Normalizada Índice de Vegetación.

NIR

Near Infrared - Infrarrojo Cercano


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NOAA

National

Oceanic

and

Atmospheric

-

Administración Nacional Oceánica y Atmosférica

OBIA

Análisis de Imágenes Basado en Objetos.

OPS

Organización Panamericana de la Salud.

ORSTOM

Administration

Oficina de Investigaciones Científicas y Técnicas de Ultramar de Francia.

OSSO

Observatorio Sismológico del Suroccidente.

P

Fósforo

PCA

Análisis de Componentes Principales

POT

Plan de Ordenamiento Territorial.

PREDESUR

Programa Regional para el Desarrollo del Sur del Ecuador

PRONAREG

Programa Nacional de Regularización.

QUS

Imagenología Cuantitativa por Ultrasonido

RGB

Sigla en inglés de red, green, blue, en español rojo, verde y azul.

RS

Remote Sensing - Sensores Remotos

SAPCRI

Sistema de Alerta de Pronóstico de Crecidas de Ríos o de Inundaciones.

SAR

Synthetic Aperture Radar - Radar de Apertura Sintética.

SB

Saturación de Bases

SCS

Soil Conservation Service - Servicio de Conservación del Suelo

SENAGUA

Secretaría Nacional del Agua


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SENPLADES

Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo.

SIG

Sistema de Información Geográfico.

SIGAGRO

Sistema de Información Geográfica para el Sector Agropecuario

SNGR

Secretaría Nacional de Gestión de Riesgos.

SPOT

SSM/I

Systeme Pour l’Observatión de la Terre - Sistema para la Observación de la Tierra. Special Sensor Microwave Imager - Detector de microondas de sensor especial.

TIN

Red Irregular de Triángulos.

TM

Landsat Thematic Mapper.

VHSR

Imágenes de satélite de alta resolución espacial


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1

INTRODUCCIÓN

1.1 ANTECEDENTES En la actualidad en el mundo se han suscitado con mayor frecuencia los fenómenos naturales y con ello la generación de los desastres, debido a diferentes factores que incrementan la vulnerabilidad, es decir, la capacidad de respuesta ante cualquier tipo de evento. En el Ecuador, según el Plan Estratégico para la Reducción del Riesgo en el territorio Ecuatoriano, en los períodos comprendidos entre 1924-1925, 1932-1933, 1938-1939, 19521953, 1965-1966, 1972-1973, 1982-1983, y 1997-1998 han sido considerados como “anormales” debido a los eventos hidrometeorológicos que provocaron inundaciones en las zonas bajas de la Región Litoral (Estacio, 2005). Sin embargo, en las décadas de los años ochenta y noventa ocurrieron los desastres que provocaron los mayores impactos adversos como: Marejadas, inundaciones, deslizamientos, vientos huracanados, etc. Estos eventos fueron provocados por el fenómeno de “El Niño” acontecido en los períodos entre 1982-1983 y 1997-1998. En ambos casos se vieron afectados los sectores productivos y de servicios como vías, establecimientos educativos, centros de salud, entre otros. Las pérdidas más considerables fueron las ocurridas como consecuencia del evento que tuvo lugar entre los años 1997-1998 (SENPLADES y CAF, 2005). Las provincias costeras del Ecuador por sus características geográficas, morfológicas, geológicas, hídricas y climáticas recogen la influencia de masas de aire húmedo ecuatorial en invierno y masas subtropicales cálidas y secas procedentes del océano pacífico en verano. Estas provincias se ven afectadas frecuentemente por fenómenos como sequías, erosiones costeras, presencia de tormentas tropicales, cambios en la cantidad de precipitaciones atmosféricas, e inundaciones de gran magnitud, que generan condiciones de riesgo para la población, lo que incide enormemente en el desarrollo social y económico del país (GPAO, 2014a). A lo anterior se suma una variada tipología de unidades geomorfológicas relacionadas con el sistema montañoso de los Andes (Cordilleras Occidental, Real y Oriental), con bifurcaciones en la Región Litoral que contribuyen a que se produzcan cambios climáticos


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bruscos

causantes

precipitaciones), así

de

amenazas

como

hidrometeorológicos

fenómenos de

(inundaciones,

remoción en masa

déficit

de

(deslizamientos,

desprendimientos, hundimientos, flujos de escombros), cuyos impactos socio-ambientales están ligados íntimamente a factores naturales y antrópicos y que se evidencian con mayor amenaza en zonas de menor calidad de vida en el país (Orellana, 1997). Cuando el grado de amenaza se combina con los niveles de vulnerabilidad (física, social, económica, institucional, cultural y ambiental), sus consecuencias se reflejan en un territorio susceptible y con diferentes grados de exposición a desastres. En 1997-1998 hubo la mayor afectación de lluvias fuertes, 7 de los 14 cantones de la provincia fueron afectados por las inundaciones, estableciendo un nivel de vulnerabilidad en la población. Adicional a esto, se suman las 750 viviendas o familias afectadas, la destrucción total de 40 viviendas y 6 personas fallecidas (OSSO, 1994). El Ministerio de Salud Pública y la Organización Panamericana de la Salud (MSP y OPS, 2008) en su publicación Respuesta del Ministerio de Salud Pública frente a las inundaciones: Ecuador 2008, señalan que las fuertes lluvias que se presentaron en 2008, provocaron que las condiciones de los sistemas de alcantarillado en la mayoría de los cantones, sobre todo de la parte baja, fueran afectados debido a la etapa invernal y a la falta de una planificación urbanística de los asentamientos poblacionales. “En la situación mencionada, no se registraron afectaciones sanitarias en las disposiciones finales de los desechos sólidos, solo se afectaron los sistemas de provisión de agua en algunas parroquias de los cantones de Machala, Pasaje, Guabo y Balsas” (MPS y OPS, 2008, pág. 14).

1.2 OBJETIVOS 1.2.1 Objetivo General Definir las zonas de amenaza por inundación en la provincia de El Oro, Ecuador. 1.2.2 Objetivos Específicos 

Recopilar, analizar y estructurar la información existente para la identificación de las zonas inundables.


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Aplicar una metodología utilizada al análisis espacial de las zonas de amenaza por inundación.

Zonificar la amenaza por inundación en la provincia de El Oro.

Comparar visualmente el mapa de susceptibilidad obtenido en esta investigación con otras metodologías disponibles.

1.3 PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN 

¿Qué tipo de metodología se aplica al análisis espacial de las zonas de amenaza por inundación?

¿Es suficiente la información existente, para identificar las zonas inundables?

¿Cómo se delimitan las zonas de amenaza según la probabilidad de inundación?

1.4 HIPÓTESIS Hipótesis alterna El análisis espacial de la amenaza por inundación apoyado de los SIG y teledetección hace más eficiente la delimitación de las áreas susceptibles de inundación en la Provincia de El Oro – Ecuador. Hipótesis nula El análisis espacial de la amenaza por inundación sin los SIG y teledetección dificulta la delimitación de las áreas susceptibles de inundación en la Provincia de El Oro– Ecuador.

1.5 JUSTIFICACIÓN El Observatorio Sismológico del Suroccidente (OSSO, 1994), en su sitio web DESINVENTAR ORG, registra en su Sistema de Inventario de Efectos de Desastres, los eventos ocurridos en el Ecuador, desde 1970 a la actualidad. En lo que corresponde a la Provincia de El Oro, el evento natural que ocurre con mayor frecuencia son las inundaciones con el 36% de ocurrencia; y, los cantones con más afectaciones son Machala, El Guabo y Santa Rosa, que han traído como consecuencias de 25% de muertes o pérdida de vidas y un 50% de viviendas destruidas.


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Este trabajo de evaluación de la amenaza por inundación en la Provincia de El Oro, Ecuador; nace de la necesidad de la Secretaría de Recursos Hídricos del Gobierno Provincial Autónomo de El Oro (GPAO), cuya misión es “Cumplir de manera eficiente con los planes y objetivos del Gobierno Provincial Autónomo de El Oro, en materia de riego, control de inundaciones y desarrollo agropecuario productivo” (GPAO, 2013, pág. 5), uno de sus objetivos estratégicos es el de “Evitar afectaciones a la población y daños a la infraestructura y zonas agrícolas” (GPAO, 2013, pág. 6); y, uno de sus indicadores es la “Ejecución de obras de prevención en los sectores” (GPAO, 2013, pág. 7), para dar cumplimento a esta misión de suma importancia. Para el caso de la provincia de El Oro, una provincia costera, es importante zonificar las áreas propensas a inundación con la finalidad de disminuir los riesgos vinculados a esos fenómenos. Este tema de tesis se formula con la finalidad de proporcionar este estudio de investigación como una herramienta útil para la mitigación de desastres, debido a que el GPAO no cuenta con este tipo de estudio enfocado en el sistema hidrográfico de la zona, y a consecuencia que los desastres naturales han venido ocurriendo con mayor frecuencia y en ocasiones con mayor intensidad. Debido a las inundaciones desarrolladas en estos últimos años que afectaron al Ecuador y en especial a las cinco provincias de la costa y más de 70 cantones del Ecuador, el Plan Nacional de Desarrollo, propone “incorporar e implementar en la gestión del Estado y la Sociedad, un sistema eficiente y dinámico de manejo del riesgo y reducción de la vulnerabilidad poblacional ante desastres naturales, por esta razón el Gobierno Nacional emitió los Decretos Ejecutivos: 900, 926, 993-A, y 1115” (MPS y OPS, 2008, pág. 9), en los que ordena a todas las entidades de la administración pública entre estos el GPAO, la “ejecución inmediata de acciones indispensables para la atención de la emergencia, y la mitigación de los daños ocasionados en las provincias como consecuencia de la intensa estación invernal” (MPS y OPS, 2008, pág. 9). La provincia de El Oro se expone a diferentes grados de amenazas de origen natural, no solo se debe identificar los lugares y competencias potenciales de desastres, sino las dinámicas y procesos sociales que en ellos se desenvuelve; de esta manera, la amenaza puede afectar de


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diversas formas al territorio, especialmente a determinados grupos socioeconómicos ocasionando retrocesos considerables en su normal desarrollo. Es por ello, que la lectura del territorio debe ser concebida integralmente y a través de ella deben ser dilucidadas sus vulnerabilidades y factores para un adecuado análisis de riesgos.

1.6 ALCANCE Por lo antes mencionado este tema de investigación permite analizar las zonas de amenaza por inundación en la provincia de El Oro, Ecuador, mediante la utilización de herramientas como los Sistema de Información Geográfica (SIG) y teledetección; desarrollando una metodología aplicada al análisis espacial apoyado del análisis histórico de los fenómenos naturales en la provincia, permitiendo influir en la planificación de los usos del territorio, con el fin de contribuir a una toma de decisiones adecuada. La cartografía base a utilizar abarca una representación gráfica y antrópica que se utiliza para representar áreas del terreno que muestran los elementos naturales: Curvas de nivel, aguas, red hídrica, elementos artificiales, etc., a escala 1:50,000, obtenidas de 20 cartas topográficas del Instituto Geográfico Militar (IGM), como producto del Plan Provincial de Riego y Drenaje, de la Secretaría de Recursos Hídricos del GPAO. El análisis de imágenes aéreas a 1:50,000, permite contar con información detallada y conocer la situación actual de la Provincia de El Oro.


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2

REVISIÓN DE LITERATURA

En las regiones tropicales y templadas, la inundación es uno de los fenómenos naturales más transcendentales, ya que cubre grandes áreas, causando daños a los cultivos, ganado, infraestructuras, carreteras y pérdida de vidas humanas (Brivio, Colombo, Maggi, y Tomasoni, 2002). El conocimiento de la probable extensión de las áreas inundadas es esencial para tener una visión global del fenómeno a fin de planificar (antes) por parte de las autoridades competentes.

2.1 MÉTODOS PARA EL MAPEO DE ÁREAS DE INUNDACIÓN Los métodos tradicionales de mapeo de áreas de inundación se basan en estudios sobre el terreno y continuas observaciones. Cuando la inundación tiene una duración muy extendida, tales métodos pueden resultar lentos y costosos, en este caso una alternativa es utilizar la tecnología de teledetección (RS) (Brivio et al., 2002). En las últimas décadas los datos adquiridos por los sensores ópticos a bordo de plataformas aéreas como los Earth Resources Technology Satellites (ERTS) fue denominado LANDSAT, actualmente operan el LANDSAT-5 y el LANDSAT-7, Systeme Pour l’Observatión de la Terre (SPOT) de igual manera siguen operando SPOT-2, SPOT-4 y SPOT-5, National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), Geostationary Operational

Environmental

Satellite

(GOES),

Moderate

Resolution

Imaging

Stectroradiometer (MODIS), METEOSAT, etc. (CIAF, 2012), son utilizados en estudios como mapeo de áreas inundadas o regiones caracterizadas por condiciones muy diferentes en el clima, la morfología y el uso de suelo (Brivio et al., 2002). Diferentes metodologías han sido desarrolladas utilizando un “sensor especial de imágenes de microondas” (SSM/I) o de una sola banda y de múltiples frecuencias de “radar de apertura sintética” (SAR). Las desventajas de la utilización de sensores de radar se encuentran en la difícil clasificación de la señal adquirida, debido a la influencia de variables complejas del suelo y del sistema (Brivio et al., 2002). Cabe señalar que ninguna de las metodologías anteriores se ha aplicado todavía a nivel operativo poco después de un desastre, según lo planteado por Sundaresan, Varshney y Arora


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(2007) leído en Tiede et al. (2010) una razón puede ser el requisito crítico para la buena calidad de datos preprocesados, es decir, principalmente para un co-registro de imagen altamente fiable, siendo un punto crucial para la mayoría de los algoritmos de detección automática de cambios. Inmediatamente después de un desastre, a menudo hay una falta de “imágenes de satélite de alta resolución espacial” (VHSR) disponibles antes y después del desastre de alta calidad (Rathje y Adams, 2008). Como ejemplo está el terremoto de Haití en enero de 2010, donde se disponía de una gran cantidad de información de "multitud de fuentes"; sin embargo, este conjunto de datos a menudo no es adecuado para los métodos de análisis automatizados debido a la falta de metadatos, preprocesamiento no documentado, preprocesamiento insuficiente o, como en el caso de Léogâne, una banda de infrarrojo cercano (NIR) ausente. Al-Khudhairy, Caravaggi y Giada (2005) describieron las evaluaciones automatizadas de los daños estructurales causados por conflictos similares a las de la guerra utilizando datos de IKONOS, concluyendo que la comparación visual de imágenes pre y post crisis de resolución espacial muy alta siguió siendo el método más rápido para la evaluación rápida de daños en horas o días de crisis humanitarias. La razón de esta conclusión fue que el uso de los algoritmos probados requiere una gran experiencia y habilidad en el análisis de imágenes, así como el gasto considerable de mano de obra humana y el tiempo para determinar los ajustes y enfoques adecuados. Tiede et al. (2010) señalan que los algoritmos automatizados pueden ser aplicados con éxito para hacer estimaciones urgentes de las intensidades de daño -incluso utilizando las imágenes de satélite VHSR más tempranas disponibles- para proporcionar asistencia efectiva a los esfuerzos de socorro. El proceso descrito a continuación presenta tres enfoques: 

Es operativo incluso con imágenes VHSR de diferentes calidades - especialmente con respecto a los problemas de (co-) registro de imagen.

se basa en conjuntos de reglas básicas que se adaptan fácilmente a las condiciones específicas.

Produce resultados dentro de un tiempo de procesamiento aceptable.


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En este caso áreas inundadas fijadas a partir de los datos de radar se complementen con información extraída de imágenes ópticas, tales como la extensión del área del material fino que quedó durante la inundación. Otra posibilidad es la integración en un SIG de las imágenes de radar adquirido durante la inundación con la información derivada de la topografía digital (Brivio et al., 2002). Las características geomorfológicas del territorio muestran las características de la inundación, por lo tanto, a pesar tener elevaciones similares, los estados de inundación de ciertas áreas no son coincidentes. Por ejemplo, en el caso de una cuenca fluvial y un dique, aunque la altura del dique es la misma que la de la cuenca, el nivel de inundación del dique es menor, que la inundación de la cuenca, debido a que la superficie de la inundación está inclinada (Loan y Masatomo, 2011).

2.2 LA TELEDETECCIÓN COMO HERRAMIENTA DE DELINEACIÓN DE ÁREAS INUNDADAS En las etapas iniciales de la teledetección por satélite los datos disponibles provenían de Landsat Multi-Espectral Scanner (MSS) con 80 m de resolución. Las primeras investigaciones en el ámbito de la teledetección, utilizadas para la mitigación de las inundaciones, se concentraron en las regiones propensas a inundaciones de Estados Unidos de América (EE.UU.). Se utilizaron los datos del MSS para hacer frente en las áreas afectadas por las inundaciones en Iowa, Arizona, y la cuenca del río Mississippi (Sanyal y Lu, 2004). Las imágenes MSS tienen 7 bandas (0.8 a 1.1 μ m), que se han encontrado particularmente adecuadas para distinguir agua o suelo húmedo desde la superficie seca debido a la fuerte absorción de agua en el infrarrojo cercano rango del espectro (Sanyal y Lu, 2004). La banda cuatro de la imagen Landsat Thematic Mapper (TM) demuestra ser muy útil en la detección del agua de la superficie excluyendo la tierra seca, porque es muy semejante a la banda MSS 7. Pero banda de Landsat TM NIR no se puede utilizar óptimamente en las zonas de uso de suelo establecidas como zonas comerciales o industriales, debido a que esta banda refleja muy poca energía de las zonas de asfalto, aparece negro en las imágenes, por lo tanto, hace que sea fácil de confundir con zonas con agua (Sanyal y Lu, 2004).


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Wang, Colby y Mulcahy (2002) resuelven este problema con éxito mediante la adición de la Banda TM Landsat 7 a la NIR (banda 4), banda para delinear las áreas inundadas. En la banda TM 7 (2.08 a 2.35 micrómetros) imágenes la reflectancia de agua, asfaltado superficies de carreteras y tejados difieren significativamente y por lo tanto en el Band4 + Band7 imagen, se convierte en más fácil elegir una parte de densidad para extraer el agua de la inundación (Wang et al., 2002). Pero en algunos casos, un fragmento de densidad simple o clasificación supervisada no es suficiente para identificar el área inundada con precisión, por esto durante las etapas posteriores SPOT múltiples imágenes espectrales, también se utilizaron junto con un modelo digital de elevaciones (DEM) para la delimitación de las inundaciones (Sanyal y Lu, 2004). La delineación de áreas de inundación también podría hacerse mediante la separación de agua permanente, inundado, y no inundadas de la banda de 7 y 5 de una imagen LANDSAT Enhanced Thematic Mapper (ETM) después de un evento de inundación (Wang et al., 2002). El aislamiento del cuerpo de agua puede llevarse a cabo mediante el uso de banda de relaciones de agua 5/4 o banda 2.4 y la banda de 2.5 incorporados con umbral de la banda de 5. En particular, un enfoque toma ventaja de la diferencia de reflectancia de agua y no de agua (tierra y terrestre superficie vegetal) de cierto par de bandas en la ecuación (AB) / (A + B) como el de “Diferencia Normalizada Índice de Vegetación” (NDVI) enfoque para crear el contraste de valor digital y facilitar su extracción (Loan y Masatomo, 2011). Aparte de estas imágenes de resolución media, resolución gruesa como Datos Advanced Very High Resolution Radiometer Radiometer (AVHRR) han sido también encontradas útiles para inundaciones de una dimensión regional, aunque las imágenes AVHRR son gruesos en la resolución y frecuentemente están cubiertas por nubes, su mérito radica en su alta resolución temporal, siendo una ventaja que permite monitorear el progreso de una inundación en tiempo casi real (Sanyal y Lu, 2004). En el momento que se están presentando las inundaciones, es muy difícil de obtener imágenes gratis de sensores ópticos, tales como NOAA AVHRR, LANDSAT TM / Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) o SPOT (Sanyal y Lu, 2004); sin embargo, la innovación de la tecnología de radar de detección remota que utiliza una porción de microondas del electromagnético espectro añade una nueva dimensión al estudio de la


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hidrología debido a su capacidad para la imagen de la tierra (Dewan, Humayun, Monirul, Kumamoto y Nishigaki, 2007). Por lo tanto, la teledetección es una alternativa viable de las técnicas de teledetección ópticas tradicionales debido a su carácter de imagen clara durante todos los climas (Dewan et al., 2007). La evaluación de daños a partir de datos de teledetección siempre depende en gran medida de la calidad de las imágenes disponibles. Esto es particularmente cierto para los enfoques automatizados, ya que el enfoque se centra en cambios muy distintos y detectables. Además, el conocimiento intrínseco e intuitivo de un intérprete cualificado es difícil de traducir en un sistema de reglas. La transferencia efectiva de experiencia en información procedimental y estructural es uno de los principales retos que se enfrentan (Lang, 2008). El enfoque automatizado se basa en el “análisis de imágenes basado en objetos” (OBIA) para extraer información relevante como una indicación de edificios dañados. OBIA proporciona un marco metodológico para la interpretación a máquina de clases complejas definidas por propiedades espectrales, espaciales, estructurales y jerárquicas (Lang, Albrecht, Kienberger y Tiede, 2010) Los clasificadores basados en reglas se utilizan para la representación del conocimiento, haciendo explícitas las propiedades espectrales y geométricas requeridas, así como las relaciones espaciales para el modelado de clase avanzado (Tiede et al., 2010)

2.3 SENSORES REMOTOS (RS) Y SIG El método más apropiado para registrar la magnitud de las inundaciones es el recorrido en campo. Sin embargo, existen condiciones que no permiten tener acceso como la pendiente del terreno, vegetación espesa, condiciones climáticas, etc. Dados estos impedimentos, los sensores remotos son considerados una herramienta esencial para la captura de datos que, al ser incorporados a un SIG, pueden brindar información única y valiosa. Además, se debe considerar que la magnitud de la inundación y el grado de áreas afectadas por la inundación dependen de la intensidad de las lluvias, su duración, la topografía de cuencas y de sus condiciones en el momento de las fuertes lluvias (Brivio et al., 2002).


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La observación desde un RS ofrece un retrato instantáneo de la etapa de inundación sobre un área amplia. Sin embargo, el período de sumersión puede variar de horas a semanas y el tiempo de retardo entre la inundación fase de cumbre y la observación por satélite puede limitar severamente las capacidades de mapeo. La figura No. 1 describe las relaciones temporales entre evento de inundación, área inundadas y observación SAR destacando la diferencia entre área inundadas en su máxima crecida (Tp) y área inundadas después del evento (Tp + ΔT) que se ve en una imagen SAR (Brivio et al., 2002). Donde: Tp = Máxima crecida ΔT = Área de inundación después de un evento visto de una imagen SAR

Figura No. 1: Relaciones temporales entre inundación, área inundada y observación SAR. Fuente: Brivio et al. (2002).

Las condiciones climáticas inadecuadas representan una fuerte limitación durante y después de eventos de inundación a la hora de utilizar los datos de teledetección óptica (Brivio et al., 2002).


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Con el fin de superar estas limitaciones, una nueva metodología fue desarrollada en el ambiente SIG con el fin de estimar las áreas inundadas en el umbral usando zona de aguas estancadas observadas después de la inundación visto en las imágenes SAR e información secundaria extraída del DEM. Los pasos principales de la metodología combinada (Brivio et al., 2002) consisten en: 1. Detectar áreas inundadas partiendo de datos SAR. 2. Generar la matriz de costo-distancia acumulativa menos de topografía digital del área de estudio, en el que el origen es el río. 3. Una celda en el área de estudio es inundada, si su costo es menor que el costo de la célula detectada a partir de datos SAR. Los RS son una herramienta muy importante para el monitoreo de las amenazas por inundación, debido a la evolución, utilización y actualización de nuevas tecnologías de satélites y aeronaves; es decir, los RS consisten en tomar las medidas que se realizan a distancia, sin tener contacto con el área de interés (Torres Sam, 2015). El-Mageed (2014) propone la siguiente secuencia para el análisis por teledetección para detectar resultados: 

Recopilación de datos a partir de un sensor situado en un satélite o aeronave.

Procesar datos. o Rectificación

de

imágenes:

Corrección

geométrica

y

Corrección

radiométrica. o Mejoramiento de la imagen: Manipulación del contraste, manipulación espacial de la característica y manipulación de múltiples imágenes. o Clasificación de imágenes: Clasificación supervisada, no supervisada orientada a objetos. o Evaluación de la precisión. o Análisis de detección de cambios. 

Generación de mapas e interpretación.


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2.4 AMENAZA POR INUNDACION Y SIG Las amenazas por inundación acontecen cuando el exceso de caudal afecta la capacidad de carga en sistemas de canales de riego y drenaje, reservorios, ríos, lagos u otros colectores de agua. Las inundaciones son eventos naturales y recurrentes para una zona, siendo el resultado de lluvias fuertes o continuas que sobrepasan la capacidad de absorción del suelo y la capacidad de carga de los ríos y esteros, provoca que en un determinado curso del rio rebalse su cauce e inunde tierras adyacentes (GADPEO, 2014) Para la evaluación de la amenaza por inundación es importante considerar el estudio del área y reconocimiento de campo, datos geomorfológicos y meteorológicos. Todo esto está relacionado directamente con las medidas de mitigación, probabilidad de inundación y uso de la tierra (Torres Sam, 2015). A pesar de que la teledetección por satélite ha demostrado un gran potencial para la evaluación de la amenaza de inundaciones, aun no hay métodos aceptados para la producción de mapas de riesgo (Dewan, K-Yeboah y Nishigaki, 2005). En sí, la evaluación de la amenaza de inundaciones es el cálculo de los efectos de las inundaciones para un área en particular, por lo que muchos parámetros se pueden utilizar para estimar la amenaza de inundación, tales como la duración, la profundidad, la velocidad de la onda de la inundación y la velocidad de subida de nivel de agua, que depende principalmente de la zona investigada y las características de la inundación. En los mapas de inundación se puede visualizar la extensión espacial para escenarios tendenciales de amenaza y pueden ser analizados de manera cualitativa y cuantitativa. La estimación de la amenaza tiene el propósito de identificar la probabilidad de ocurrencia a mediano y largo plazo de un acontecimiento; y, su intensidad en las zonas indicadas. Para la representación generalmente se usa una clasificación que va desde: Muy alta, alta, media, baja y muy baja (Torres Sam, 2015). El DEM permite crear la Red Irregular de Triángulos (TIN) para representar imágenes en tercera dimensión (3D) con rasgos geomorfológicos y estructurales.


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Getahum y Gebre (2015) consideran la evaluación de la amenaza por inundación mediante los componentes: Altitud, precipitación, densidad de drenaje, pendiente, uso de la tierra, y la clasificación de tipo de suelo, los mismos que combinados permiten delimitar las zonas de riesgo de inundación, utilizando una técnica de evaluación multicriterio en un ambiente SIG, dando como resultado el mapa de amenaza. El-Mageed (2014) propone que las amenazas naturales simbolizan la predisposición a la integración de SIG y sensores remotos, permitiendo la visualización de la dimensión del problema. El desarrollo de modelos orientados a inundaciones rápidas discrepa en precisión para pronosticar, lo que depende del cálculo para precipitaciones rápidas. Especialmente, para el análisis de inundaciones; esto se obtiene a través del DEM, así como, el análisis hidrológico que incluye la dirección de flujo, identificación de cuencas hídricas y divisiones entre microcuencas, extracción de redes primaria y secundaria de drenaje. Además, varios análisis hidrológicos pueden ser realizados a través de SIG.

2.5 DETECCIÓN DE AREAS INUNDADAS EN IMÁGENES SAR La característica fundamental grabada en una imagen de radar es el coeficiente de retrodispersión, que puede variar de superficie a superficie; la fuerza de la señal devuelta desde la superficie está influenciada por el sistema combinado y parámetros de tierra, incluyendo la rugosidad media de la superficie y las propiedades dieléctricas del suelo (Brivio et al., 2002). Las superficies horizontales lisas, tales como cuerpos de agua, reflejan casi toda la radiación incidente fuera del sensor y la señal de retorno débil se representa por la tonalidad oscura en las imágenes de radar, con el resultado las zonas de agua estancada son fácilmente reconocibles. Esta reflexión especular puede ser disminuida por las malas condiciones climáticas y/o la presencia de vegetación, rugosidad de la superficie, haciendo más difícil la detección de áreas inundadas (Brivio et al., 2002). Para mapear el grado de áreas inundadas se pueden adoptar diferentes tipos de enfoques como: una primera se basa en técnicas de segmentación aplicadas a las imágenes SAR adquirida después del evento; un segundo enfoque consiste en comparar dos imágenes SAR, una se toma antes y la otra después de la inundación, a través de la interpretación visual o el análisis de detección de cambios; un tercer enfoque, implica el uso de la información de


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coherencia deducida de un par interferométrico de imágenes SAR (Nico, Pappalepore, Pasqueariello y Samarelli, 2000). Cuando se adopta un enfoque de segmentación para detectar las áreas inundadas en una imagen SAR después de la inundación, se requiere una definición de umbral óptima. El valor umbral se determina en un histograma de frecuencia de las áreas correspondientes a tonos gris oscuro en la imagen SAR y áreas inundadas en las fotografías aéreas. Una posible alternativa es utilizar un algoritmo de umbral adaptativo. Ober, Cella, Meroni, Tomasoni y Zonno (1998) desarrollaron un proceso iterativo, que, asumiendo una distribución gaussiana de los datos, calcula el valor medio (m) y la desviación estándar (s) y asigna a los valores del Número Digital (DN) fuera del intervalo [ m- s; m - s], el valor extremo del mismo intervalo (Brivio et al., 2002). Este proceso iterativo continúa hasta que todos los píxeles son uno de solo dos valores (resultantes en una imagen binaria: zonas inundadas y no inundadas) o cuando todos los píxeles de la imagen tienen un valor perteneciente al intervalo [ m - s; ms]; en tal caso, m es el valor umbral buscado (Brivio et al., 2002). Cuando se utiliza un enfoque multi-temporal, el Análisis de Componentes Principales (PCA) de imágenes SAR, tomadas en momentos diferentes, ofrecen grandes oportunidades para la detección de áreas inundadas. En este enfoque un mapa de inundación se elabora por medio de la interpretación visual del color falso compuesto representado en RGB (Red, Green, Blue) por imágenes tomadas antes y después del evento (Brivio et al., 2002). Estos enfoques permiten la determinación satisfactoria de zonas inundadas donde el agua sigue permaneciendo en el momento de la observación espacial. Sin embargo, esta situación no siempre representa la realidad de la inundación. Cuando las inundaciones repentinas se producen, el nivel de agua disminuye muy rápidamente. En este caso la observación de teledetección no puede cumplir la fase umbral de la inundación (Brivio et al., 2002). En la evaluación temática de la precisión de daños seleccionados aleatoriamente, detecta daños erróneos producidos en centros poblados, debido a los efectos de ángulos de visión ligeramente diferentes en las sombras proyectadas por los edificios más altos de esta zona, produciendo diferencias entre las imágenes antes y después del evento. Esto podría evitarse en el futuro mediante modificaciones de umbral en el conjunto de reglas (Tiede et al., 2010).


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2.6 DESARROLLO

DE

LOS

MAPAS

DE

AMENAZA

POR

INUNDACIONES Con el tiempo la teledetección por satélites mediante el SIG ha confirmado un gran potencial para la evaluación de la amenaza de inundación; sin embargo, el gran desafío es la falta de métodos generalmente aceptados para la realización de mapas de riesgo o incluso en el ámbito de la elaboración de esos mapas (Dewan et al., 2007). En general, la evaluación de la amenaza de inundaciones es el cálculo de los efectos adversos de las inundaciones para un área en particular; parámetros como la duración, profundidad, velocidad de la onda de inundación y la velocidad de subida de nivel de agua se puede utilizar para estimar la amenaza de inundaciones, los mismos que dependen principalmente de la zona investigada y las características de la inundación (Ellis, Romero, Hernandez, Gallo, y Alanis, 2012). Se considera que, si el área de estudio tiene una topografía muy plana, se debe asumir parámetros como profundidad de inundación y la frecuencia en la estimación de inundación y descartar parámetros como la velocidad de inundación o la velocidad del aumento del nivel del agua, debido a que la velocidad de inundación se da debido a la baja altura sobre el nivel del mar (Dewan et al., 2007). Islam y Sado (2000) proponen una técnica para la evaluación de la amenaza de inundaciones, tomando como parámetros la frecuencia y la profundidad de inundación a través de datos NOAA-AHVRR, básicamente estas variables determinan el alcance de los daños por inundaciones, los mismos que se pueden estimar por medio de la agrupación de clasificación no supervisada ISODATA y varias clasificaciones supervisadas de diferentes años y/o meses. El agrupamiento ISODATA es un agrupamiento no jerárquico iterativo, que utiliza la distancia mínima espectral para asignar un clúster para cada candidato píxel. Inicialmente, todas las imágenes se clasifican en diferentes categorías tanto por clasificación supervisada y no supervisada. A continuación, las clases se dividieron en dos categorías después de la interpretación de la nube cubierta píxeles: 

De agua y,


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no agua.

6

2

5

1 3

4

7 8

Figura No. 2: Concepto esquemática de análisis de frecuencia de inundación afectada por tres imágenes. Fuente: Islam y Sado (2000).

Si se observa detenidamente la Figura No. 2, se nota que la zona inundada 8 que no aparece en ninguna de las tres imágenes (representadas por los circulos), es considerada como un área de no amenaza y las áreas que aparece en una sola imagen como es el caso de las zonas 5 , 6 o 7 fue considerado como una zona de poca amenaza; las zonas inundadas que aparecieron en dos imágenes (2, 3 o 4) son consideradas como zonas medias de riesgo y la que apareció en las tres imágenes, la zona 1, fue considerada como zona de alto riesgo. La frecuencia de afectación por las inundaciones dentro de un evento correspondiente a la clasificación de daños, se denota como clase 1, clase 2, clase 3 y clase 4, y; por falta de amenaza, baja, media y zonas de alto riesgo, respectivamente (Islam y Sado, 2000). La profundidad de inundación de las aguas, se clasifica como baja, media y profunda, mediante el uso del método de máxima probabilidad de clasificación supervisada de las mismas imágenes (Islam y Sado, 2000). La formación de áreas de poco, medio y profundo calado de inundación fueron seleccionadas en estas imágenes de acuerdo con las diferencias de colores y niveles de gris para las diferentes categorías de profundidad, y estas diferencias se interpretaron después de superponer las imágenes del NOAA en una imagen digital del terreno (Islam y Sado, 2000). Si la inundación profunda apareció para un píxel en una sola imagen entonces se consideró como “profundo”; y, si la inundación media apareció en una sola imagen para el píxel que


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se representa como inundación superficial para otras dos imágenes, entonces era considerado como “inundación media”, se asigna la prioridad para el más alto de tres categorías de profundidad de inundación correspondiente a tres imágenes (Islam y Sado, 2000). Por otra parte, la clasificación de la profundidad del agua de inundación se denota como clase 1, clase 2, clase 3 y clase 4 para: ninguna, superficial, mediana y profunda inundación, respectivamente (Islam y Sado, 2000).

2.7 MAPA DE SUSCEPTIBILIDAD A INUNDACIONES Las inundaciones por desbordamientos (fluviales) o anegamientos (pluviales) se originan por prolongadas e intensas lluvias o en otros casos, por la ocurrencia de precipitaciones cortas, pero con intensidades fuertes sobre terrenos relativamente planos (Fernández y Lutz, 2009). La interrelación de la textura del suelo, pendiente y cobertura vegetal juega un papel preponderante durante el desarrollo del escurrimiento superficial; así, y a manera de comparación, en un suelo de texturas pesadas cubierto con pastizales el escurrimiento será mayor que en un suelo de texturas livianas, donde predominará la infiltración (González Valencia, 2006). Según Nektarios y George (2011), la regla básica para la detección de áreas inundadas es la clasificación del área de estudio en categorías según el grado (muy alto, alto, moderado, bajo y muy bajo); esta clasificación se la realiza asignando pesos relativos, tomando en consideración los factores que influyen en las inundaciones.

2.8 ANÁLISIS DEL MODELO DIGITAL DE ELEVACIONES (DEM) PARA INUNDACIONES Getahum y Gebre (2015) crean el TIN a partir del DEM, lo que permite obtener el cálculo de la pendiente y la geomorfología; y, esto a su vez ayuda a visualizar la red de drenaje identificando las fuentes con mayor caudal en la época de precipitaciones e identificar las zonas sensibles a inundación.


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El análisis tridimensional permite el procesamiento de superficies TIN, dependiendo de la interpolación entre puntos o pixeles, que permite aproximarse a gran detalle, con pendientes y geoformas que dan la idea de la geomorfología de la región (Torres Sam, 2015). Nektarios y George (2011) para la gestión del control de inundaciones proponen una estrategia basada en tres ejes: 

Medidas previas a las inundaciones, proporcionan la infraestructura natural, institucional y social para el manejo viable de un riesgo de inundación. Estrategias para la gestión preventiva de las inundaciones incluyen: medidas técnicas para controlar y gestionar la inundación (pequeñas represas y proyectos sobre la retención y la estabilización de márgenes de ríos); la regulación de las medidas para el uso del suelo y la planificación de los asentamientos; y las medidas económicas para la regulación, promoción y comunicación (Directorios del Agua, 2003).

El Sistema de Alerta de Pronóstico de crecidas de ríos o de Inundaciones (SAPCRI) incluye la planificación de una red de estaciones telemétricas para registrar las precipitaciones, los parámetros meteorológicos y el flujo de los ríos. Este sistema también puede proporcionar un sistema de alerta directa para el desarrollo de un plan de evacuación (Nektarios y George, 2011). En la figura No. 3 se muestra un SAPCRI que tiene seis componentes y se usa para aumentar el tiempo de alerta de inundaciones, reducir el daño y salvar vidas. Un SAPCRI bien diseñado necesita un sistema de adquisición y transmisión de datos hidrometeorológicos que permite el almacenamiento en tiempo real de las precipitaciones, el nivel del agua y los datos de descarga en una estación central (Nektarios y George, 2011). El reconocimiento de amenazas basado únicamente en los datos de precipitaciones y de nivel de agua observados no puede considerarse adecuado para propósitos de alerta de inundación en las cuencas, caracterizado por un breve tiempo de respuesta hidrológica. Por lo tanto, es necesario que el SAPCRI incluya un sistema de modelado de predicción capaz de predecir flujos y etapas a partir de las mediciones proporcionadas por el sistema de adquisición y transmisión de datos hidrometeorológicos junto con las características fisiográficas de la cuenca (Nektarios y George, 2011).


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Sistema Telemétrico

Plan de Operaciones de Emergencia Modelo Sistema Pronóstico

del de

Predicción

Reconocimiento de Amenazas Sistema de Difusión de la información

Figura No. 3: Componentes de un sistema de alerta de previsión de inundaciones (SAPCRI). Fuente: Nektarios y George (2011).

Medidas posteriores a las inundaciones, promueven el rápido restablecimiento de las zonas afectadas e incluyen medidas de mitigación, rehabilitación de la infraestructura dañada y revisión de la eficacia del sistema de prevención de inundaciones. Las autoridades locales que han adoptado un programa de preparación y un plan para mitigar las consecuencias pueden responder mucho más eficaz en el caso de una inundación (Nektarios y George, 2011).

2.9 METODOLOGIAS APLICADAS AL DESARROLLO DE MAPAS DE AMENAZAS DE INUNDACIÓN Contar con un mapa de inundaciones que sirva de herramienta para toma de decisiones, es muy importante, por tal motivo se realizó la comparación de diferentes metodologías para la elaboración de mapas de amenaza de inundación. Una de las metodologías encontradas, es la de García y Álvarez Rogel (2003), la cual se basó en “criterios hidrológicos e hidráulicos, de áreas inundadas en situaciones históricas como simuladas, aplicada a caudales efímeros, a partir de un DEM y datos de campo tales como medidas de geometría hidráulica, rugosidad, parámetros dinámicos de flujo, etc.” (García y Álvarez Rogel, 2003, pág. 107). Otra de las metodologías analizadas es la de El-Mageed (2014) donde establece modelos hidrológicos basados en análisis de la información espacial, los resultados morfométricos integrados y el DEM que identifica las direcciones de escorrentía, las cuencas de drenaje y


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las alcantarillas principales para los valles se convierte en una entrada importante para el modelo Soil Conservation Service (SCS) para el cálculo del flujo de inundación repentina, monitoreo de la actividad humana y la evolución de su actividad urbana y agrícola en función de las imágenes satelitales de diferentes años se aplican para calcular el uso de la tierra y monitorear cambios en el uso de la tierra. Shaker, Yan y El-Ashmawy (2012) proponen una metodología que utiliza imágenes satelitales pancromáticas para la evaluación del peligro de inundaciones con un la ayuda de diversas técnicas de procesamiento de imágenes digitales (antes y después de una gran inundación). Aplica tres técnicas de clasificación, incluyendo el clasificador contextual, máxima clasificador probabilidad y la distancia mínima clasificador. En general, los resultados mostraron una mejora del cálculo del área de inundación cuando se utilizó un filtro de borde afilado. Así mismo, Torres Sam (2015) utiliza SR y SIG para el procesamiento y análisis de datos, entre estos: Pendiente, altura topográfica, geomorfología, uso actual de la tierra, la altura, precipitaciones máximas y períodos de retorno para varios períodos de tiempo; utilizó la clasificación supervisada de imágenes satelitales para conocer el uso actual de la tierra y el trazo de áreas inundables. De la A (2015) propone obtener el mapa de riesgos, utilizando los estudios hidrológicos y geodinámicas como herramientas matemáticas a través de sistemas de información geográfica, para la caracterización de las Cuencas Hidrográficas generando modelamientos matemáticos de sistemas fluviales para obtener el direccionamiento de los drenajes, escorrentías, evitando fenómenos naturales tales como inundaciones, remoción de masa y fenómenos antrópicos. La Secretaría Nacional de Gestión de Riesgos (SNGR), en el año 2010, propuso una metodología para evaluar la amenaza por inundaciones, que consiste en expresar los parámetros de análisis en diferentes mapas rasterizados y reclasificados, en función del pesos asignado según su importancia, como densidad de punto de acumulación de agua, geología, flujo de escorrentía, precipitaciones, uso de suelo, con la aplicación Raster Calculator o Weighted Overlay, herramientas de Spatial Anayst se asigna los porcentajes (parámetros que debe de dar el 100%).


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Elsheikh, Ouerghi y Elhag (2015) dan a conocer la integración entre los SIG con el Análisis Multicriterio para evaluar las posibles áreas de riesgo de inundación. Algunos de los factores causantes de las inundaciones son la precipitación anual, la pendiente del área de estudio, la red de drenaje y el tipo de suelo. Elsheikh et al. (2015) utilizaron el análisis espacial de criterios múltiples para clasificar y mostrar ubicaciones potenciales, mientras que el “método de análisis jerárquico” (AHP por sus siglas en inglés) se usó para calcular los pesos de prioridad de cada criterio. Usando el análisis jerárquico, los porcentajes derivados de los factores fueron Lluvia 38.7%, Red de drenaje 27.5%, Pendiente de la cuenca del río 19.8% y Tipo de suelo 14%. Zehra y Afsar (2016) se enfocan en el uso de herramientas SIG para producir mapas de áreas vulnerables a inundaciones, utilizando métodos de evaluación multicriterio tomando como factores causales para las inundaciones: pendiente, aspecto, curvatura, suelo y distancia desde el drenaje, uso del suelo, precipitación, dirección de flujo y acumulación de flujo para esto se utilizó para el cálculo de pesos de todos estos factores el análisis jerárquico. Finalmente, se genera un Mapa de Peligro de Inundación que delinea las áreas propensas a inundaciones y la evaluación de riesgos mediante el SIG, constituyendo una herramienta útil para el desarrollo de estrategias de uso de la tierra a fin de disminuir el impacto de las inundaciones. Fernández y Lutz (2009) presentan un enfoque simple de la evaluación del peligro de inundación urbana. Los objetivos de este estudio son desarrollar un recorrido de riesgo de inundación urbano con ayuda de SIG de las dos ciudades aplicando análisis de decisión multicriterio. El modelo incorpora parámetros en vivo: distancia a los canales de drenaje, topografía (alturas y pendientes), profundidades de la capa freática y uso del suelo urbano. Se obtiene un mapa de peligro final para cada categoría utilizando un algoritmo que combina factores en combinaciones lineales ponderadas. El modelo se evaluó mediante el método de propagación de errores y el análisis de sensibilidad global para evaluar la incertidumbre y la importancia relativa de los factores de entrada del modelo.


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3

METODOLOGÍA

La metodología que se utilizó en este trabajo de investigación es la de análisis multicriterio. Se dividió en cuatro fases como se presenta en la Figura No. 4:

Figura No. 4: Flujograma de metodología

Para este trabajo de investigación se escogió como programa de SIG a ArcGIS, el cual posee un conjunto de herramientas de Spatial Analyst “Análisis Espacial” que permite crear pendientes a partir de un DEM. Asimismo, proporciona herramientas destinadas a interpolar


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y crear superficies a partir de puntos conocidos, para visualizar, analizar y comprender fenómenos espaciales, para el caso de esta investigación se utilizó para interpolar datos atmosféricos y crear la capa o variable de precipitación. Para la evaluación de amenaza se realizó la ponderación y análisis (pesos) de las variables: geología, geomorfología, pendiente, Clasificación del suelo y precipitaciones. Se realizó una valoración a cada una de ellas con un valor máximo de 5 y un valor mínimo de 1. Se usó el método de análisis multicriterio para este trabajo de tesis, ya que permite la combinación de temáticas o variables que, para este caso, son variables con información espacial y con el apoyo de la herramienta “algebra de mapas” de ArcGis se realizó dicha combinación de temáticas geográficas. Debido a que unas variables tienen más importancia que otras para este proyecto de investigación, el enfoque AHP se usó para asignarle importancia a cada variable dentro de la evaluación de amenaza por fenómeno naturales en el área de estudio.

3.1 CARACTERIZACIÓN O DESCRIPCIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO El área de estudio de esta investigación es la Provincia de El Oro, ubicado en la costa sur del Ecuador, en Sudamérica, como se presenta en el mapa No. 1. Esta provincia tiene una extensión aproximada de 5,988 km2 y limita al Norte con las provincias de Guayas y Azuay, al Este y al Sur con Loja, y al Oeste con el océano Pacífico y la República del Perú.


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Mapa No. 1: Ubicación del Área de estudio.

“La provincia se extiende desde las estribaciones de la cordillera occidental, hacia el Oeste: La parte alta está conformada por las montañas bajas y secas de la Hoya del Puyango, y su única elevación importante es el Chillacocha, en los límites con la provincia de Loja” (Navarrete, Villalba, y Hernández, 2007, pág. 219). Además, está compuesta por una llanura tropical de suelo fértil localizada al Occidente de la provincia y por el costado Occidental de la cordillera de los Andes. Hacia el Oriente de la misma se encuentra parte de las cordilleras de Mullopungo, Chilla y Tioloma. Por ser una provincia fronteriza, tiene un intenso comercio con el vecino Perú, contribuyendo en gran forma con el desarrollo de la provincia y el país (Navarrete et al., 2007).


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Mapa No. 2: División Cantonal de la Provincia de El Oro, Ecuador, del año 2013.

La Provincia de El Oro está conformada por 14 cantones: Arenillas, Balsas, Chilla, El Guabo, Huaquillas, Las Lajas, Machala, Marcabelí, Pasaje, Piñas, Portovelo, Santa Rosa y Zaruma (Mapa No. 2). Los ríos que atraviesan la provincia de El Oro nacen en la cordillera de los Andes hacia el oriente desembocando en el Golfo de Guayaquil. El más importante de todos es el río Jubones, que atraviesa la provincia de Este a Oeste y desemboca cerca de las ciudades de El Guabo y Machala; y al occidente posee una planicie tropical de suelo fértil. Además, una zona litoral ubicada en la Bahía de Tumbes, estero Santa Rosa y la Isla de Jambelí (Neira López, Ramírez Aristizábal y Pilco Serrano, 2013) Esta provincia alcanza una superficie de 5,791.85 km², representando el 2.15% de la superficie del país. La provincia está dividida en dos áreas: Hacia el Noroeste se encuentran las llanuras, donde se cultiva el banano, la principal fuente económica de la provincia; aquí se encuentra Machala, la capital, y otras ciudades importantes como Santa Rosa, Arenillas y


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en la zona fronteriza de Huaquillas, y al sureste, está atravesado por la Cordillera Occidental de los Andes (GPAO, 2014a). La ubicación geográfica, la orografía, y la influencia de las diversas corrientes marinas, incidieron de manera determinante en el surgimiento del clima. Según Bruniard, Capitanelli, Morro, Alberto y González (1992), “los pisos bioclimáticos se suceden altitudinalmente, con las consiguientes variaciones de precipitaciones, temperatura y biota, que varían en función de las regiones geográficas, pero que mantienen grandes rasgos en común” (pág. 290). En el caso de la provincia de El Oro se presenta una serie de pisos climáticos definidos por la temperatura, por las características de la biota y las condiciones climáticas, entre los que se encuentra: 

El clima tropical monzón, que tiene una temperatura media anual poco inferior a los 25° C, posee una humedad superior al 80%; en esta zona el invierno es lluvioso y el verano seco (Instituto Oceanográfico de la Armada, 2005).

El clima tropical de sabana se caracteriza por tener los veranos secos, de enero a mayo son meses lluviosos, con precipitaciones inferiores a 1,000 mm, las máximas temperaturas absolutas varían entre los 32°C y los 36°C y las mínimas de 13° C a 18°C. La humedad relativa varía entre los 70% y 80% (Instituto Oceanográfico de la Armada, 2005).

El clima tropical seco se da especialmente en regiones de la costa, originadas por los vientos fríos sur occidentales que acompañan a la Corriente fría de Humboldt (Instituto Oceanográfico de la Armada, 2005).

Por su ubicación geográfica, la provincia de El Oro cuenta con una densa red hidrográfica cuyo final o desembocadura es el océano Pacífico. El régimen hidrológico se caracterizó por su gran variabilidad y dependencia del período lluvioso que va de enero a mayo. La ubicación de la provincia la convierte en una zona de alto riesgo hidrológico principalmente su zona de llanura. Los principales ríos de la Provincia de El Oro son (GPAO, 2003): 

Río Jubones, tiene su eje de Oriente a Occidente, con una longitud de 75 km., su caudal es de 51.50 m³/seg. El área de drenaje es de 1,550 km², siendo muy irregular.


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Lo conforman varios ríos, entre ellos: El León, el Rircay, Minas, San Francisco, Canacay, Chillacocha, San Luis, Casacay, entre otros. 

Río Arenillas: Está formado por los ríos Panupali y Piedras.

Río Santa Rosa: Está formado por los ríos: Carne Amarga, Buenavista y Caluguro.

Río Puyango: Lo conforman los ríos: Calera, Amarillo, Luis, Yaguachi, Santa Rufina, Balsas y Marcabelí, así como otras vertientes, como la Moro Moro.

Río Zarumilla que nace en la cordillera de Tahuín con el nombre de río Las Lajas y desemboca en el Océano Pacífico por la Boca de Capones.

La provincia de El Oro se encuentra conformada por 8 cuencas hidrográficas, las mismas que se detallan en la Tabla No. 1 y se representan gráficamente en la Figura No. 5 y en el Mapa No. 3 de cuencas hidrográficas de la provincia de El Oro. Cuenca Hidrográfica RÍO ZARUMILLA

Ha

% (Ha)

84,032

15

2,929

1

75,141

13

150,579

26

RÍO PAGUA

54,620

9

RÍO JUBONES

90,195

16

RÍO ARENILLAS

63,351

11

ESTERO MOTUCHE

29,004

5

RÍO SIETE RÍO SANTA ROSA RÍO PUYANGO

Tabla No. 1: Cuencas hidrográficas de la Provincia de El Oro. Fuente: GADPEO (2014). 


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Cuencas hidrográficas 5%

5%

15%

0%

11% 13% 16%

RÍO ZARUMILLA RÍO SIETE RÍO SANTA ROSA RÍO PUYANGO

RÍO PAGUA 9%

26%

RÍO JUBONES RÍO ARENILLAS NO APLICA

Figura No. 5: Porcentaje por extensión territorial de las Cuencas Hidrográficas de la Provincia de El Oro.

En el Mapa No. 3, se presentan las principales cuencas hidrográficas de la Provincia de El Oro.

Mapa No. 3: Hidrografía de la Provincia de El Oro en el Año 2013.


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En el cantón Huaquillas, ubicado en el suroeste de la provincia de El Oro, se ubica el Estero Hualtaco en donde descarga del río Zarumilla y las aguas del canal internacional fronterizo con el Perú. En invierno ayuda a represar las aguas del canal internacional al no tener desfogue adecuado en el estero Hualtaco. La población asentada en las riberas sufre de inundaciones cada invierno (Figura No. 6) (GPAO, 2014b).

Figura No. 6: Delta del Rio Zarumilla (Estero Hualtaco). Fuente: GPAO (2014b).

Rio Buenavista y Estero Pital, este río atraviesa una vasta zona productiva (de noreste a suroeste) en su zona de llanura, cuyos bordes son areno-limosos los mismos que son erosionables, produciendo con las crecidas constantes cambios morfológicos en sus riberas. Atraviesa zonas de asentamientos humanos, uniéndose con el Caluguro y el río Santa Rosa para formar el estero Pital que descarga al mar. Esta confluencia con ríos de diversa pendiente y velocidad generan las inundaciones en la ciudad de Santa Rosa por represamiento y desborde (Figura No. 7).


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Figura No. 7: Delta del Rio Zarumilla (Estero Hualtaco) – Cantón Santa Rosa, Provincia de El Oro. Fuente: GPAO (2014b).

Rio Jubones de rápidas crecidas por su alta deforestación y erosión en su cuenca media y alta atraviesa la costa en su tramo de llanura con una dirección este-oeste y se caracteriza en este tramo por la formación de meandros de suaves a fuertes y con problemas de estrechamiento y sedimentación en su desembocadura (GPAO, 2014b). Las características hidráulicas del cauce son insuficientes para el transporte de los sedimentos que acarrea el río y estos son depositados a lo largo de la llanura costera elevando el nivel de su lecho y disminuyendo su sección transversal, por lo tanto, su capacidad hidráulica. Este fenómeno común en los ríos de las llanuras aluviales hace que el riesgo de inundaciones sea alto y que los cauces sean inestables en cuanto a su geometría en planta teniendo mucha facilidad para luego flanquear los bordes tomar nuevos cauces. Las zonas agrícolas aledañas y las poblaciones de Pasaje, El Guabo y Machala son las vulnerables y están en zona alta de riesgo de ser inundadas por los desbordes o cambios del curso del río (Figura No. 8).


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Figura No. 8: Rio Jubones, cantones Machala, Pasaje y El Guabo, Provincia de El Oro. Fuente: GPAO (2014b).

Río Siete, Rio Bonito, Chaguana y Zapote, estos ríos atraviesan la vía principal El OroGuayas con puentes que son estratégicos para el tránsito. Son ríos de rápidas crecidas, con cajas hidráulicas un poco más conformadas, pero que también transportan sedimentos generando en la unión de estos ríos un delta grande que está en proceso de consolidación (Figura No. 9).

Figura No. 9: Unión de ríos: Pagua, Bonito, Chaguana y Rio Siete de la Provincia de El Oro. Fuente: GPAO (2014b).

Río Balao y Tenguel: Estos ríos atraviesan la vía principal El Oro-Guayas (vía panamericana), La diferencia de estos ríos es que no tienen caja hidráulica que permita visualizar un cauce normal, influidos además por la explotación no adecuada del material de su lecho (Figura No. 10).


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El transporte de sedimentos en su parte última de recorrido ha colmatado produciendo fácil desborde.

RIO BALAO

El río no tiene definido cauce

su y

tiene

no caja

hidráulica UBICACIÓN DEL PUEBLO EN ALTA POSICIÓN DE RIESGO

LOS MEANDROS AYUDAN A DISMINUIR LA

RIO TENGUEL

VELOCIDAD DEL RIO, PERO ES FÁCILMENTE DESBORDABLE

DELTA DEL RIO

POR NO TENER CAJA HIDRÁULICA

ASENTAMIENTO POBLACIONAL DE ALTO RIESGO

CAMARONERAS INUNDADAS

Figura No. 10: Ríos Balao y Tenguel, de la Provincia de El Oro. Fuente: GPAO (2014b).

3.2 RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN La fase preliminar en el estudio es la recopilación de la información y documentos existentes, relacionados con el mismo. La secuencia de las fases sucesivas adoptadas para los estudios se derivan directamente de la calidad de la información disponible en las instituciones generadoras, siendo: hidrología y meteorología en el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI), Secretaría Nacional del Agua (SENAGUA) y la Dirección General de Aviación Civil (DGAC); Geología en el Instituto Nacional Geológico, Minero, Metalúrgico del Ecuador (INIGEMM); Suelos (edafología) y Geomorfología en el Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca (MAGAP) y finalmente Cartografía Base en el IGM.


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Para la realización de este estudio se contó con 20 cartas topográficas del IGM, a escala 1:50,000, en formato raster; 280 fotografías aéreas del año 2010, curvas de nivel cada 15 m y mapas temáticos de: la división política administrativa a nivel cantonal y parroquial, hidrografía (batimetría, ríos dobles, ríos torrentes, lagos, microcuencas, subcuencas y cuencas hidrográficas), inventario de los sistemas de riego y drenaje, el Plan de Ordenamiento Territorial (POT) contando con información base de toda la provincia de El Oro. La información temática sobre Recursos Naturales Renovables encontradas en los archivos analógicos y digitales de la Coordinación General del Sistema de Información Nacional (CGSIN) del MAGAP, contiene cartografía edafológica (suelos) y geomorfológica editadas en diferentes escalas de trabajo: a escala 1:250,000 la información está homogenizada a nivel provincial; la cartografía a escala 1:50,000 tiene una cobertura parcial en la provincia, existen además estudios de suelos para proyectos específicos a escalas más grandes (1:25,000). En Geología, se dispone de la cartografía editada por el INIGEMM a escala 1:100,000 la misma que está digitalizada y homogenizada, también se contó con mapas geológicos e hidrogeológicos a nivel nacional (1:1,000,000) realizados por diferentes instituciones y estudios de algunos proyectos específicos (investigación minera, proyectos de represas, etc.) cuya información geológica es utilizable. En lo concerniente a información meteorológica e hidrológica, cuenta con un inventario nacional de todas las estaciones de la red meteorológicas e hidrológicas del INAMHI y de otras Instituciones como: la DGAC, ex - Instituto Nacional Ecuatoriano de Recursos Hídricos (INERHI), ex - Instituto Ecuatoriano de Electrificación (INECEL), Programa Regional para el Desarrollo del Sur del Ecuador (PREDESUR), etc., las mismas que contienen: nombre, código, tipo de estación, coordenadas geográficas, altura, el año de instalación, y de levantamiento, el nombre del propietario y los registros (valores) mensuales históricos de funcionamiento desde su instalación. La mayoría de las estaciones del INAMHI y de otras instituciones, como: DGAC, exINERHI, ex -INECEL, PREDESUR, entre otras, fueron instaladas durante los primeros años de la década de los sesenta (1964-1966). Estos años marcaron verdaderamente el inicio de


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una observación generalizada de la red meteorológica cuya instalación comenzó en 1966, llegando a operar el mayor número de estaciones en los años ochenta, luego del cual registra un decremento paulatino en el número de estaciones por una serie de factores como: la desaparición de algunos organismos de desarrollo (antes mencionados) que operaban su propia red con presupuesto propio. Para la realización de este trabajo de investigación se contó con 48 estaciones meteorológicas de diferentes tipos: climatológicas completas, ordinarias, pluviométricas, hidrométricas, limnigráficas, limnimétricas, imnigráficas pluviográficas y luviométricas, distribuidas en toda la provincia de El Oro, que contiene información como: Temperatura del aire a la sombra (°C), humedad relativa (%), punto de rocio, tensión de valor (hpa), precipitación (mm), número de días con precipitación, evaporación (mm) nubosidad media, velocidad media y frecuencias de viento, velocidad mayor observada. La información recopilada permitió identificar las zonas con amenaza de inundación, mediante el uso de herramientas SIG en el procesamiento y análisis de datos, como también en la preparación de capas de naturaleza particular o combinadas entre ellas, de tal forma que unidas permitieron tener una visión mucho más completa del territorio y facilitar el análisis del mismo, para posteriormente tomar decisiones importantes. Los SIG se utilizan para el procesamiento de datos y análisis de la información disponible, con la finalidad de realizar la zonificación y clasificación territorial. Para cumplir con estos criterios, se llevó a cabo mediante técnicas de superposición de capas de información, o mapas temáticos previamente preparados. La información cartográfica, línea base de esta investigación, muestra las zonas afectadas por la temporada invernal 2008 y las zonas propensas a inundación en los cantones: Las Lajas, Huaquillas, el Guabo y Arenillas en la provincia de El Oro, los diez cantones restantes no tenían digitalizada este tipo de información. Los mapas disponibles para uso público están en una escala 1:250,000. De toda la información recopilada, se utilizó la siguiente información que se muestra en la Tabla No. 2:


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FUENTE

MAGAP o MAG

IGM

DESCRIPCION

Uso de Suelo

ESCALA

1:250,000 / 1:100,000

AÑO

2002 / 2010 / 2018

VARIABLES OBTENIDAS Uso de Suelo

Geología

1:250,000 / 2010 1;100,000

Geología

Geología

Geomorfología

1:250,000

2010

Geomorfología Geomorfología

Cartas Topográficas (formato raster)

1:50,000

2010

Curvas de nivel

Pendientes

MDT DEM

INAMHI

48 estaciones meteorológicas

2014

Precipitaciones Precipitaciones

Tabla No. 2: Resumen de la información Utilizada para este estudio.

3.3 ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN 3.3.1 Análisis de Datos Recopilados Para el desarrollo de este trabajo de investigación, se aplicó la metodología del análisis multicriterio citada en el capítulo 2, que permite la combinación de variables con información espacial y el enfoque AHP para la ponderación de diferentes variables. En este estudio se consideraron seis variables necesarias y acordes para la evaluación de amenaza por inundación como: geología, geomorfología (o formas del relieve), tipo y clasificación del suelo, topografía o pendiente del territorio, lluvia o precipitación y cuencas hidrográficas. En relación a imágenes satelitales y cartas topográficas, se analizó cada una de las ellas, de diferentes años y procedencia, para poder establecer cuál de estas son las más adecuadas para la zonificación de áreas de inundación, el procesamiento se lo realizó por medio de ArcGis 10.2., tal como se presenta en la Figura No. 11.


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Figura No. 11: Imagen Satelitales de diferentes aĂąos y procedencias y cartas topogrĂĄficas.


57

Pendientes Felicísimo (1994) citado por Cárdenas Reyes (2019), menciona que las inundaciones son más propensas en lugares planos o con baja pendiente, por lo que innumerables estudios de investigación de desastres naturales involucran la variable de pendiente con la ayuda de los SIG, mediante el empleo del DEM a diferentes escalas para crear el mapa de pendientes, ya sea en grados o en porcentajes y en combinación con otras variables evaluar la susceptibilidad a inundación. Se obtuvo el shape de pendientes a partir de las curvas de nivel utilizando las herramientas de 3D Analyst, se creó primero el TIN y luego raster, configurando las pendientes en porcentaje, se realiza la reclasificación según los parámetros establecidos por el PRONAREG. La determinación de las clases y rangos de pendientes corresponde a la clasificación de pendientes adoptada por el Programa Nacional de Regulación (PRONAREG) del Ministerio de Agricultura y Ganadería (MAG), con la asesoría técnica de la Oficina de Investigaciones Científicas y Técnicas de Ultramar de Francia (ORSTOM) para las escalas 1:50,000 y 1:200,000, vigente hasta la actualidad (GADPEO, 2014), como se presenta en la Tabla No. 3 y en el Mapa No. 4. CLASE

FORMA DEL RELIEVE

RANGO (%)

1

Pendiente débil

0-5

2

Pendiente suave

5-12

3

Pendiente moderada

12-25

4

Pendiente fuerte

25-50

5

Pendiente muy fuerte y abrupta

> 50

Tabla No. 3: Clases de Pendientes en los siguientes rangos (%): 0-5; 5-12; 25-50; y, >50. Fuente: GADPEO (2014)


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Mapa No. 4: Mapa de Pendientes de la provincia de El Oro.

Suelo Para el análisis del suelo de la provincia de El Oro, se utilizó como base la información secundaria: cartas de suelos de la sierra a escala 1: 50,000 y morfo-pedológicos a 1: 200,000 de la costa, correspondientes a los estudios de suelos realizados por el PRONAREG y Sistema de Información Geográfica para el Sector Agropecuario (SIGAGRO), publicado en el año 2007. Con el apoyo de imágenes satelitales y del programa ArcGIS, se usó la clasificación supervisada porque se tiene evidencia de campo de las coberturas de suelos en la zona de estudio. La información mencionada describió los suelos de acuerdo a criterios basados en las siguientes características: 

Material de origen.

Características climáticas.


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Características geomorfológicas y/o fisiográficas (formas del relieve y litología) que definen la variación de los suelos en sus propiedades morfológicas, físicas, químicas y mineralógicas, sustento técnico de su clasificación y caracterización de los suelos.

A fin de proporcionar un mejor entendimiento del recurso de suelo y de la información cartográfica, para la descripción de las características de los suelos, se utilizó la agrupación adoptada por PRONAREG en los inventarios de suelos a nivel nacional, la misma que considera los conjuntos y subconjuntos de suelos (GADPEO, 2014). Conjunto de suelos. - Representa grandes divisiones y agrupan a los suelos de acuerdo al material según el proceso de formación del suelo y su origen, representado por letras mayúsculas, como por ejemplo la letra C (GADPEO, 2014). Subconjunto de suelos. - Son las divisiones dentro de un conjunto de suelos, representados por medio de números o letras minúsculas. Por ejemplo: el conjunto de suelos B tiene varios subconjuntos Ba, Bb, Bc, etc. (GADPEO, 2014). Los subconjuntos muestran diferencias especiales en las características de los suelos que pueden influir en el uso y manejo de los mismos, como: cambio textural, profundidad efectiva del suelo, pedregosidad, variación en drenaje, en clima, toxicidad, ocasionalmente en relieve, etc. (Velásquez, 2008). Por lo que los subconjuntos al nivel de estudio realizado pueden sufrir modificaciones o subdivisiones que denoten puntualmente las diferencias en las características anotadas, para identificarlas cartográficamente se representa con una clave alfanumérica: Por ejemplo: Rd, Rtd, Rtd1, Fc, etc. (GADPEO, 2014). Los suelos son clasificados de acuerdo al sistema americano de clasificación de suelos denominado Soil Taxonomy, adoptado en Ecuador para el inventario del recurso suelo por parte del PRONAREG. La clasificación de acuerdo al sistema mencionado y a la escala de la cartografía de los suelos en la provincia de El Oro, 1:50,000, separa las unidades de suelos en grandes grupos y/o subgrupos de suelos (U.S. Dept. of Agriculture, Soil Conservation Service y Soil Survey Staff, 1975). Tal como se muestra en el Mapa No. 5. Cuando en un mismo sitio o espacio geográfico se presentan dos divisiones o más, en iguales proporciones y que no pueden ser separadas a la escala del estudio, conforman la denominada asociación de suelos o unidades compuestas, se representan con siglas de sus componentes (se indica en primer lugar el de mayor importancia y proporción) y separados


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por un guion (-). Ej.: Clasificación Distric UMBRIORTHOX (Fay) –

Typic

DYSTRANDEPTS (Dp), ver anexo No. 1 (Velásquez, 2008; GADPEO, 2014). Cuando la presencia de dos subconjuntos se encuentra en forma indistinta o no uniforme se las separa con el signo (+). Ej.: (clasificación Oxic DYSTROPEPTS (Rd) + TROPORTHENTS (Ed), ver anexo No. 1 (Velásquez, 2008; GADPEO, 2014). En la cartografía de suelos aparece además una simbología adicional o especial, se representan mediante una tercera letra o número, que trata de resaltar una característica igualmente especial o particular que puede reflejar una limitación importante o fuerte para el uso y manejo de los suelos, por ejemplo: r que significa presencia de pedregosidad dentro del suelo (GADPEO, 2014). En la descripción de las características de las unidades de suelos se destacan en primer lugar su clasificación o taxonomía, según el U.S. Dept. of Agriculture, Soil Conservation Service y Soil Survey Staff (1975), en su publicación Soil Taxonomy: A Basic System of Soil Classification for Making and Interpreting Soil Surveys, luego la localización, con la reseña del relieve general, material parental o de origen de los suelos, clima y la altitud, luego las características de los mismos referentes a propiedades morfológicas, físicas y químicas más importantes con una evaluación general de la fertilidad o contenido de nutrientes de cada una de la unidades de suelos, en base a datos de los análisis de laboratorio como: saturación de bases (SB), capacidad de intercambio catiónico (CIC), contenido de materia orgánica (MO), pH, Nitrógeno (N), Fósforo (P), Potasio (K) y la toxicidad (sales, carbonatos o presencia de aluminio tóxico), provenientes de los análisis de laboratorio de las muestras de suelos, registrados por las entidades generadoras de la información secundaría (GADPEO, 2014).


61

Mapa No. 5: Mapa de clasificaciรณn del suelo de la provincia de El Oro.


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La textura del suelo puede variar la velocidad a la que filtra el agua, como es el caso de un suelo arenoso puede filtrar más rápido el agua y disminuye el riesgo de acumulación del agua en la superficie; sin embargo, un suelo arcilloso es muy poroso pero los poros no están comunicados entre sí, por lo que retiene el agua y favorece que se acumule en la superficie. Una vez realizada la distribución del uso de suelo presentado en el Mapa No. 5, se procede a determinar la susceptibilidad a inundaciones, que por la textura de los suelos se clasifica tal como se muestra en la Tabla No. 4 y en el Mapa No. 6. El MAG (2015) desarrolló una la metodología basado en el método geomorfológico integrado, para elaborar el mapa de zonas de susceptibilidad a inundación, empleando información secundaria existente sobre geomorfología, edafología, imágenes satelitales, con el procesamiento de estos datos, se hace la caracterización de la pendientes y textura del suelo, como se muestra en la Tabla No. 3 y Tabla No. 4 correspondientemente. Además, estas variables como son textura de suelo y pendiente son utilizadas tanto por la SNGR (2010) como por el Gobierno Autónomo Descentralizado Provincial de El Oro (GADPEO, 2014) en el Plan Provincia de Riego y Drenaje, para obtener los mapas de zonas susceptibles a inundación. TEXTURA DEL SUELO

CLASE

Arenoso (fina, media, gruesa)

Gruesa

Arenoso franco

Gruesa

Franco arenoso (fino a grueso)

Moderadamente Gruesa

Franco limoso

Moderadamente Gruesa

Franco

Media

Limoso

Media

Franco arcilloso (<35% de arcilla)

Media

Franco arcillo arenoso

Media


63

Franco arcillo limoso

Media

Franco arcilloso (>35%)

Fina

Arcilloso (40-60% de arcilla)

Fina

Arcillo arenoso

Fina

Arcillo limoso

Fina

Arcilloso (>60%)

Muy Fina

Tabla No. 4: Clasificación del suelo por textura. Fuente: GADPEO (2014)

Mapa No. 6: Mapa de Clases de Texturas del suelo de la provincia de El Oro.

El cruce de estos dos parámetros permitió la obtención de áreas susceptibles a inundación, con la categorización que se muestra en la tabla No. 5 que se presenta a continuación.


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CLASE DE

PENDIENTES (%)

TEXTURA 0 -5

6 - 12

13 - 25

26 - 50

> 51

Gruesa

1

0

0

0

0

Mod. Gruesa

1

0

0

0

0

Media

2

1

0

0

0

Fina

3

2

1

0

0

Muy Fina

3

2

1

0

0

Tabla No. 5: Clasificación de la textura de suelo, para el análisis de susceptibilidad a inundación y profundidad del agua. Fuente: GADPEO (2014)

Dónde: 0 = Sin susceptibilidad a inundación 1 = Susceptibilidad Baja a inundación 2 = Susceptibilidad Media a inundación 3 = Susceptibilidad Alta a inundación Zonas de susceptibilidad alta. - Son aquellas zonas en donde la inundación pluvial de cualquier frecuencia (baja, media, alta) produce anegamientos en los depósitos fluviomarinos (manglares, salitrales), basines, valles indiferenciados, cauces abandonados, terrazas bajas, sectores más bajos de la llanura (llanura ondulada) y en zonas con suelos de textura fina o muy fina con pendientes menores al 5 %. En forma general, son inundaciones cíclicas, ocurren todos los años en la época lluviosa. Zonas de susceptibilidad media.- Son zonas propensas a inundaciones tanto pluviales (por anegamiento) como

fluviales (por desbordamiento de los ríos), generadas por

precipitaciones fuertes o extraordinarias, con (frecuencias medias o bajas) que cubren las terrazas medias, bancos, diques aluviales y llanura antigua de depositación, localizados en


65

pendientes del 5 al 12 % en suelos de textura fina y muy fina o en zonas con suelos de textura media a gruesa ubicados en pendientes menores al 5%. Zonas de susceptibilidad baja. - Son aquellas zonas propensas a inundarse por desbordamientos de los ríos originados por eventos hidrometeorológicos extraordinarios (cuya frecuencia es baja), las mismas que cubren las terrazas altas y los niveles medios y altos de la llanura. Estas zonas están ubicadas en las partes adyacentes de los márgenes de los ríos generalmente en pendientes del 12 al 25 %, que en determinados lugares pueden tener pendientes hasta el 40 % (pie de monte). También corresponden a zonas que tienen suelos de textura fina y media localizadas en pendientes del 5% al 12%, que se anegan solo por la presencia de precipitaciones con intensidades excepcionales. Profundidad efectiva (cm): se define como el espesor de las capas del suelo (superficiales y subsuelo) en las cuales las raíces pueden penetrar sin dificultad, en busca de agua, nutrimentos y sostén. Su límite inferior está definido por capas u horizontes compactos, por la cantidad de elementos gruesos (grava, piedras y rocas), presencia de la capa freática (agua) alta, concentraciones de elementos o minerales tóxicos (salinidad, carbonatos, aluminio), que impiden el desarrollo de las raíces. Se agrupa en cuatro clases de profundidad efectiva, como se presenta en la tabla No. 6: CLASE

DESCRIPCIÓN

RANGO (cm)

1 2 3

Superficial Poco Profundo Moderadamente Profundo

0 – 20 21 – 50 51 – 100

4

Profundo

> 100

Tabla No. 6: Clasificación de la profundidad del Suelo Fuente: GADPEO (2014)

Pedregosidad (Superficial) (%): es el contenido de piedras y rocas que interfieren en las labores de labranza, crecimiento de raíces y el movimiento de agua. Se propone cuatro clases en función del porcentaje de piedras que cubre a la unidad cartografiada, representada en la Tabla No. 7: CLASE

DESCRIPCIÓN

RANGO (%)


66

1

Sin

<10

2

Pocas

10.01 – 25

3

Frecuentes

25.01 – 50

4

Abundantes

50.01 – 75

5

Pedregoso rocoso

o > 75

Tabla No. 7: Clasificación de la Pedregosidad (Superficial) del Suelo Fuente: GADPEO (2014).

Drenaje: es la rapidez con que el agua se desplaza, ya sea por escurrimiento superficial o por su movimiento a través del perfil hacia espacios subterráneos. Al drenaje se lo agrupa en cuatro clases, como esta descrito en la Tabla No. 8:

CLASE

DENOMINACIÓN

DESCRIPCION

1

Excesivo

El agua se elimina del suelo rápidamente, ya sea porque posee texturas gruesas (arenosa) o bien pendientes escarpadas y expuestas, es decir sin cobertura vegetal

2

Bueno

El agua se elimina del suelo con facilidad pero no con rapidez

3

Moderado

El agua se elimina del suelo con cierta lentitud, de modo que el perfil permanece saturado durante periodos cortos pero apreciables

4

Mal drenado

El agua del suelo se elimina tan lentamente que la capa freática permanece en la superficie todo el año o gran parte del año

(imperfecto)

Tabla No. 8: Clasificación del drenaje del suelo. Fuente: GADPEO (2014)

Nivel freático (cm) (Capa de Agua): Definido por la profundidad a la que se encuentra el agua freática (tabla o capa), puede proporcionar información además sobre la fluctuación de la misma durante el año, como esta detallado en la Tabla No. 9.


67

CLASE

DESCRIPCIÓN

RANGO (cm)

1

Superficial

0 – 20

2

Poco Profundo

21 – 50

3

Medianamente Profundo

51 – 100

4

Profundo

>100

Tabla No. 9: Clasificación del Nivel freático (cm) (Capa de agua) Fuente: GADPEO (2014).

Geomorfología: En la provincia de El Oro según el análisis de datos recopilados, de acuerdo a la información secundaria referente a las unidades geomorfológicas, se realizó la digitalización y edición de la información, que consistió en la verificación de la consistencia y estandarización de los datos. La delimitación de las unidades geomorfológicas se definió con la creación del TIN a partir del DEM obteniendo de esto el Mapa No. 7. Geológico: El Mapa No. 8 sirve para visualizar los diferentes tipos estratos (Moratalla Lopez, 2008) de la zona y para evaluar la factibilidad de erosión hídrica, cuando se combinan factores como las pendientes de los terrenos, el índice de precipitación y la cobertura vegetal.


68

Mapa No. 7: Mapa Geomorfolรณgico de la provincia de El Oro.


69

Mapa No. 8: Mapa Geolรณgico de la provincia de El Oro.


70

Precipitaciones Con el objeto de obtener resultados comparables de los puntos de observación de la red meteorológica, se visitaron las estaciones hidrometeorológicas de la provincia de El Oro (Ver Anexo No. 4), lo que permite conocer el estado, rutas, ubicación en coordenadas y altura. Tal como se muestra en el Mapa No. 9 y en la Tabla No. 10:

CODIGO

NOMBRE DE LA ESTACIÓN

TIPO

M0292 M0040 M0481 M0738 M1143 M0180 M0736 M0740 M0743 M0744 M0748 M0773 M1097 M1098 M1099 M1160 M1163 M0747 M0185 M0012 M0482 M0741 M0746 M1244

GRANJA STA.INES(UTM) PASAJE USHCURRUMI GUANAZAN EL PORVENIR ZARUMA BALSAS HUERTAS MOROMORO PACCHA SALATI PIÑAS LA ESPERANZA (PREDESUR) SAN LORENZO (PREDESUR) ORTEGA (PREDESUR) CAPIRO LOS AMARILLOS RIO CHICO-EL ORO MACHALA-UTM - PAGUA LA CUCA CHACRAS LAS LAJAS QUEBRADA SECA PALMALES

AG PV PV PV CO CO PV PV PV PV PV PV PV PV PV PV PV PV CP CO CO PV PV CO

UTM-X 621811 636530 657150 666388 645383 653970 630233 651950 639564 648311 662631 643822 654330 664600 659872 642793 639606 627498 640755 602003 588825 608483 590571 599303

Tabla No. 10: Estaciones del INAMHI en la periferia de la provincia de El Oro

UTM-Y 9636163 9632368 9632432 9618167 9628149 9590667 9583208 9601420 9592777 9603207 9585002 9593140 9604365 9599864 9595879 9585954 9579694 9616379 9657269 9613428 9607913 9582713 9594615 9594822

ALTITUD 5 40 290 2580 400 1100 700 1350 980 1540 1150 1126 1600 1800 900 1180 1150 50 13 32 60 430 80 90

ENE 23 85 81 4 229 221 292 323 193 371 354 217 68 200 225 226 261 50 111 45 27 50 10 168


71

Mapa No. 9: Mapa de Estaciones hidrológicas existentes en la provincia de El Oro y el área de influencia

Lamentablemente debido a los altos costos de adquisición de información hidrológica, pluviográfica y climática establecidos a nivel nacional, toda la información utilizada y reportada en el presente trabajo de investigación ha sido obtenida a partir de los anuarios meteorológicos publicados por INAMHI y del estudio hidrológico básico de la provincia de El Oro de libre acceso. En el análisis de datos recopilados y en la verificación en el campo de las estaciones meteorológicas y pluviométricas, se utilizaron los datos de precipitación, coeficientes de correlación entre cada estación y las circundantes; y, se efectuó el trazado de isoyetas. Después de esta depuración preliminar, las alturas pluviométricas anuales fueron sometidas a un contraste estadístico entre estaciones, cuyas características físico-climáticas guardaban cierta similitud. El coeficiente de correlación entre precipitaciones anuales se calculó utilizando series de períodos comunes con registros lo más extensos posibles (mínimo con cinco años de


72

registros continuos) que permitió conocer el comportamiento entre las estaciones y dar una idea más precisa de la calidad de las observaciones pluviométricas (Ver Anexo No. 3). El ajuste definitivo de las series con datos anuales no observados se logró en base de una regresión lineal de coeficiente de correlación (mayor a 0.75) considerados como aceptable, lo que permitió obtener un período homogéneo de 25 años (1985-2009) en la mayor parte de las estaciones existentes la provincia. Para los años 1997-1998, se sabe que fueron climáticamente excepcionales, por lo que sus registros en las estaciones ubicadas en la región costanera no se tomaron en cuenta para el cálculo, ya que su consideración en el análisis estadístico inducía gran distorsión de los resultados. En el Anexo No. 2 se encuentran los registros de información histórica de cada estación. Con la finalidad de determinarse la variabilidad a través del tiempo, se elaboraron cuadros de resumen con el cálculo de los valores medios mensuales y anuales de las alturas de precipitación media y mediana, que corresponden a todo el período de años de observación de cada estación y a los períodos reconstituidos (Anexo No. 3.). Teniendo los datos de precipitaciones de las estaciones meteorológicas, se utilizó el método geoestadistico Kriging para interpolar los datos, con el programa ArcGis con la herramienta Spatial Analyst, que está basado en modelos estadísticos que incluyen la autocorrelación, es decir, las relaciones estadísticas entre los puntos medidos. Además, no solo tienen la capacidad de producir una superficie de predicción, sino que también proporcionan alguna medida de certeza o precisión de las predicciones (ESRI, 2016). En la Figura No. 12 y en Mapa No. 10, se muestra el procedimiento realizado.


73

Figura No. 12: Herramienta Spatial Analyst, para obtener raster de precipitaciones.

Para la clasificaci贸n de los rangos de las precipitaciones se utiliz贸, se utiliz贸 la Clasificaci贸n por Cortes Naturales (Jenks), permite agrupar mejores los valores similares y maximizan las diferencias entre clases.


74

Mapa No. 10: Mapa de precipitaciones anuales de la provincia de El Oro

Con el proceso antes realizado, se hizo una clasificación de las precipitaciones, se asignó las valoraciones del 1 a 5, siendo 1 el valor de la precipitación con nula susceptibilidad a inundación y 5 la menor precipitación, pero con mayor susceptibilidad de inundación, tal como se muestra en la Tabla No. 11 y se visualiza en el mapa No. 11. CLASES

DENOMINACIÓN

PRECIPITACIÓN (MM / MES)

1

Nula Susceptibilidad a inundación

227 - 707

2

Baja Susceptibilidad a inundación

707 - 1.016

3

Media Susceptibilidad a inundación

1.016 - 1.403

4

Alta Susceptibilidad a inundación

1.403 - 1.875

5

Muy Alta susceptibilidad a inundación

1.875 - 2.416

Tabla No. 11: Clasificación de las precipitaciones


75

Mapa No. 11: Mapa de precipitación de la provincia de El Oro.

3.3.2 Aplicación de la Metodología de Análisis Multicriterio Para la evaluación de la amenaza de inundaciones, con el fin de valorar riesgo de inundación, en este trabajo de investigación, se aplicó las metodologías de análisis multicriterio. Se empleó para identificar las zonas de riesgo en la provincia de El Oro, utilizando para el análisis, las variables como: Pendiente del territorio, Clasificación del Suelo, Geología, Geomorfología y Precipitaciones, que se presentaron en la sección anterior, debido a que la mayoría de la zona de estudio es una llanura de inundación y topográficamente muy plana. Esto fue logrado mediante la utilización de SIG, basado en el análisis multicriterio, se empleó el álgebra de mapas. Cada una de las variables aporta a que se desarrolle las inundaciones, algunas mucho más que otras, por tal motivo es necesario asignar una ponderación que denote cuál de las variables poseen mayor o menor importancia. Empleando el AHP, se establece la importancia de las variables, debido a que está diseñado para resolver múltiples criterios incluyendo datos cuantitativos a los razonamientos dados


76

por los especialistas. Se estableció la importancia de las variables con la escala fundamental de números absolutos (Cárdenas Reyes, 2019). Intensidad de Importancia 1 2 3 4 5 6 7 8

Definición

Explicación

Igual importancia Débil o Leve Modernamente importante Modernamente más importante Fuerte Importante Más Fuerte Muy Fuerte o importancia demostrada Muy, muy fuerte

Dos actividades contribuyen igual al objetivo. Experiencia y juicio débil a favor de una actividad sobre otra Experiencia y juicio débil a favor de una actividad sobre otra Una actividad es fuertemente favorecida sobre otra, este dominio es demostrado en práctica. Extremadamente importante La evidencia que favorece una 9 actividad sobre otra es del orden de afirmación más alto posible Recíprocos de Sí la actividad "i" tiene asignado uno de Una suposición razonable los números anteriores distintos de cero arriba cuando se compara con la actividad "j", entonces "j" tiene el valor recíproco en comparación con "i" Si la actividad es muy cerrada Puede ser difícil asignar el mejor 11 - 19 valor, pero cuando se compara con otras actividades, el tamaño de los números pequeños no sería demasiado notorio, pero aun así pueden indicar la importancia relativa de las actividades Tabla No. 12: Escala fundamental de valoración Fuente: Cárdenas Reyes (2019)

Una vez que se tiene la matriz de escala fundamental de valoración (Tabla No. 12) y definidas las variables que intervienen en la evaluación para la zonificación del área susceptible a inundación, se ingresan los respectivos pesos en el análisis en cada celda de la matriz de doble entrada, comparando las variables de la columna con respecto a las variables de la fila superior, respondiendo a la axioma reciprocal: Si frente a un criterio, una alternativa A es n veces mejor que la B, entonces la B es 1/n veces que la A. Este principio es utilizado en el análisis matricial que se realiza a los criterios y las alternativas. Garantizando que el análisis se haga de manera bidireccional.


77

Es necesario que para obtener los pesos de cada variable (geología, geomorfología, pendiente, clasificación del suelo y precipitaciones), realizar el siguiente procedimiento: 1. Se suman los valores de cada fila. 2. Se suman todos los totales de las filas. 3. Esta suma total se divide por cada suma total de cada fila. 4. Se suma total resultado de estas divisiones deben de dar un valor de 1. VARIABLES GEOLOGIA GEOMORFOLOGIA PRECIPITACIONES CLASIFICACION DEL SUELO PENDIENTE TOTAL

GEOLOGIA

GEOMORFOLOGIA

1,000 2,000 9,000 8,000 9,000 29,000

0,500 1,000 9,000 8,000 9,000 27,500

PRECIPITACIONES 0,111 0,111 1,000 0,111 0,200 1,533

CLASIFICACION DEL PENDIENTE SUELO 0,125 0,111 0,125 0,111 9,000 5,000 1,000 0,200 5,000 1,000 15,250 6,422

SUMA 1,847 3,347 33,000 17,311 24,200 79,706

PESOS 0,011 0,020 0,200 0,105 0,147 0,483

Tabla No. 13: Matriz de doble entrada

El número de filas y columnas de una matriz de doble entrada está definida por el número de factores a ponderar, así se establece la matriz de comparación entre pares de factores, contrastando la importancia de uno sobre cada uno de los demás (Veintimilla, 2017). Es decir, se comparó cada una de las alternativas frente a cada uno de los criterios de manera biunívoca, es decir, par a par. Con este procedimiento descrito anteriormente, se obtiene que variables tiene mayor importancia relativa de los criterios comparados para la toma de decisiones, tal como se muestra en la matriz de doble entrada, Tabla No. 13. Una vez clasificadas las variables, se fijó la ecuación final. Mediante el análisis multicriterio para la ponderación de las 5 variables, a través de la herramienta Raster Calculator de ArcGis, se procedió a la combinación de las variables a partir de su suma ponderada, obteniendo así el mapa final de amenaza de inundación. AI = Geología x 0.01 + Geomorfología x 0.02 + Pendiente x 0.20 + Clasificación_Suelo x 0.11 + Precipitaciones x 0.15 Donde AI = Amenaza por Inundación.


78

Para la categorización de la amenaza se utilizó la clasificación de rupturas naturales, la cual agrupa valores similares y máxima las diferencias entre estos. La clasificación del mapa de amenaza por inundación se propone tal como se observa en la Tabla No. 14, estableciendo tres categorías de amenaza: Baja, Media y Alta. Tipo

Denominación

Clasificación 1 – 1.9

1

Amenaza Baja

2

Amenaza Media

1.9 – 2.7

3

Amenaza Alta

2.7 – 4.9

Tabla No. 14: Clasificación por amenaza de inundación

3.4 ZONIFICACION LA AMENAZA POR INUNDACIÓN Para la elaboración de los mapas se tomó como referencia el sistema de coordinadas WGS_1984_UTM_Zone_17S, que cubre la provincia de El Oro en su totalidad. Para la obtención de los resultados se realizó la digitalización y edición de la información, que consistió en la verificación de la consistencia y estandarización de los datos, estructura de la geodatabase, atribuir campos o atributos a las entidades gráficas y visitas de campo en donde se ejecutó aforos, verificación de las cotas y reconocimiento del área de estudio. Una vez generado los mapas aplicando las diferentes metodologías en el capítulo de resultados se procederá a realizar la comparación visual de las extensiones. 3.4.1 Mapa de inventario histórico de inundaciones La precisión de las inundaciones históricas es de suma importancia en la elaboración del mapa susceptibilidad de inundaciones, ya que permite tener mayor precisión en el análisis de la información y en los resultados obtenidos (Tehrany, Pradhan, y Jebur, 2013). Los cantones con mayor frecuencia de inundación identificados y el mapa de inventario de inundaciones se elaboraron utilizando la información histórica de este evento. Cabe destacar que esta información se recopiló de la base de datos de DESINVENTARIO ORG., durante el periodo de 1970 al 2013.


79

Los Cantones en donde había ocurrido las inundaciones (150 eventos) se les asignó un valor de 1 y aquellos en los que durante el periodo analizado no hubo ocurrencia de este evento se asignaron con 0. El valor de 1 representa la existencia y el valor de 0 ilustra la ausencia de inundaciones sobre el área de estudio (Ohlmacher y Davis, 2003). 3.4.2 Comparación de la aplicación de la metodología propuesta con diferentes variables y ponderaciones. Los mapas de susceptibilidad obtenidos en esta investigación comparados con las de otras metodologías disponibles fueron en base a registros históricos y aplicada por SNGR. 

Mapa de zonas susceptibles a inundaciones dado por el número de eventos

Una vez obtenido el mapa de inventario de inundaciones, con información histórica de los eventos de inundación en la provincia de El Oro recopilada por DESINVENTARIO ORG., se procedió a reclasificar en 4 clases distintas con la opción de intervalos que refleje más adecuadamente las condiciones locales y se atribuye un valor de 0 a 3 en cada clase, tal como se muestra en la Tabla No. 15. Clase

Rangos por

Denominación

No. eventos 0

0–4

Sin susceptibilidad

1

5–7

Susceptibilidad baja

2

8–9

Susceptibilidad media

3

10 - 46

Susceptibilidad alta

Tabla No. 15: Cantones con presencia de inundaciones.

El valor 0 indica condiciones menos favorables para la generación de zonas susceptibles a inundación, mientras que el valor 3 es muestra de generación de zonas susceptibles a inundaciones 

Mapa de amenaza por inundación

La metodología que propuso la SNGR en el año 2010, utilizó la herramienta de análisis espacial Weighted Overlay, considerando 5 factores como son; densidad, uso de suelo, isoyetas, índice de saturación e hidrogeología, cada uno representado por un parámetro,


80

valorado entre 1 a 5 y expresados en mapas. Estos factores se afectan por una ponderación o peso: At = Densidad * 0.20 + Uso_suelo * 0.15 + isoyetas (precipitaciones) * 0.30 + índice_saturacion * 0.15 + Geología (hidrogeología) * 0.20 Es importante recalcar que el peso o factor de ponderación que se atribuyó a cada factor o parámetro, fue determinado por los expertos de SNGR, se puede poner otros pesos o ponderaciones, considerando que en la mayoría de los métodos que utilizan esta técnica los factores más relevantes son: Uso de suelo, pendiente o precipitaciones (lluvia). Con estos mapas, se realiza la evaluación de susceptibilidad a inundación, sumando todos los mapas, para obtener un valor de At mayor a 0 máximo o igual a 1, según el algoritmo de la metodología propuesta por SNGR, tal como se muestra en la Figura No. 13. El valor de At se reclasificó en (Muy alta, alta, media, baja, muy baja), obteniendo así, la zonificación de la susceptibilidad por inundaciones en la provincia de El Oro.


81

Figura No. 13: Metodología propuesta para la valoración de la amenaza por inundación por SNGR. Fuente: SNGR (2010)


82

4

RESULTADOS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS

En el presente trabajo de investigación se tomó como línea base los datos disponibles en el GPAO, de igual manera los diferentes recorridos que se realizaron a nivel de la Provincia de El Oro, en especial en los lugares más vulnerables a inundación.

4.1 RESULTADOS OBTENIDOS DEL PROCESAMIENTO DE DATOS La cartografía generada con fines especiales, científica o temática, se reflejó sobre información geográfica precisa del área de estudio; la misma que sirvió de insumo para los mapas temáticos posteriores. Con la aplicación del método multicriterio, se obtuvieron los siguientes resultados: 4.1.1 Inventario histórico de inundaciones Los Cantones en donde ocurrieron las inundaciones (150 eventos) se les asignaron un valor de 1 y aquellos en los que durante el periodo analizado no hubo ocurrencia de este evento se asignaron con 0. El valor de 1 representa la existencia y el valor de 0 ilustra la ausencia de inundaciones sobre el área de estudio (Ohlmacher y Davis, 2003). En el mapa No. 12 se visualiza que, de los 14 cantones de la Provincia de El Oro, Marcabelí, Atahualpa y Chilla, lo cual representa el 21%, no han presentado inundaciones registradas.


83

Mapa No. 12: Mapa de inventario histórico de inundaciones de la provincia de El Oro, destacando los cantones con ausencia y presencia de inundación.

En la tabla No. 16 se muestra que en el cantón con mayor cantidad de eventos de inundación es Machala y el que cuenta con menor cantidad es Balsas debido a las características de ubicación de su territorio. 4.1.2 Susceptibilidad por inundación. Los valores representados en el mapa No. 13, obtuvieron como resultado que la mayor parte de la provincia no presentó susceptibilidad a inundaciones en el presente estudio, encontrándose estas áreas principalmente en la parte alta de la provincia, en los cantones de Chilla, Atahualpa, Piñas, Balsas, Marcabelí, Las Lajas, Portoviejo, Zaruma; parcialmente en los cantones El Guabo, Pasaje y Santa Rosa de la parte baja de la provincia y los cantones de Machala, Huaquillas, Arenillas con una susceptibilidad alta..


84

CANTON

EVENTOS PORCENTAJE

ARENILLAS

9

6%

BALSAS

1

1%

EL GUABO

21

14%

HUAQUILLAS

14

9%

LAS LAJAS

6

4%

MACHALA

46

31%

PASAJE

12

8%

PIÑAS

8

5%

PORTOVELO

6

4%

SANTA ROSA

20

13%

7

5%

150

100%

ZARUMA TOTAL

Tabla No. 16: Cantones con presencia de inundaciones.

Mapa No. 13: Mapa de Susceptibilidad a inundaciones de la provincia de El Oro por anegamiento.


85

Los resultados del cruce de las temáticas han sido plasmados en la tabla No. 17, con las correspondientes áreas susceptibles en hectáreas y el porcentaje que representan respecto al área total de la provincia de El Oro. Tipo

Denominación

Hectáreas

Porcentaje

0

Sin Susceptibilidad

355,193

61.6

1

Susceptibilidad Baja

72,679

12.6

2

Susceptibilidad Media

48,716

8.5

3

Susceptibilidad Alta

100,070

17.4

Tabla No. 17: Área de susceptible a inundación por anegamiento

La susceptibilidad de inundaciones, revisada por las variables que afectan a este fenómeno natural: Topografía o Pendiente del territorio. Se puede observar que las pendientes de 0 a 5% y de 5% a 12%, que son por poco planas son las más susceptibles a inundaciones, estas zonas se encuentran cerca a los cauces de los ríos Jubones, arenillas y santa rosa, en la zona baja de la provincia de El Oro, los cuales pasan por zonas pobladas como son Machala, Santa rosa, Arenillas, siendo susceptibles a inundación. Tipo y clasificación del Suelo En las áreas altamente susceptible a inundación, se presentan diferentes tipos de suelo, tal como se presenta en la tabla No. 18.


86

CLASE

DENOMINACION

Fve

Son suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, profundidad moderada, drenaje moderado a mal drenado en profundidad, presencia de hidromorfismo (gley) cerca del 1 m., capa freática moderadamente profunda, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, fertilidad baja

Fve1

Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, poco profundos, mal drenado , presencia de hidromorfismo (gley), capa freática poco profunda, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, con sales hasta la superficie, fertilidad baja.

Fve2

Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, superficiales, con sales y agua hasta la superficie, mal drenado , presencia de hidromorfismo (gley), capa freática superficial, inundabilidad permanente, pH moderadamente alcalino, con sales hasta la superficie, fertilidad baja.

Fvs

Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, poco profundos, mal drenado , presencia de hidromorfismo (gley), capa freática poco profunda, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, con sales hasta la superficie, fertilidad baja.

Pa + Pva

Asociación de suelos amarillos, en clima cálido-seco, arcillosos a muy arcillosos, mezclado con grava fina y muy fina; con características vérticas (agrietamiento), son poco profundos, moderadamente drenados, pH neutro, fertilidad mediana.

Tabla No. 18: Área de susceptible a inundación por anegamiento


87

Geología Corresponde al área sur de la falla de la falla del rio jubones, lo que incluye la mayor parte de la provincia, donde afloran las rocas más antiguas que corresponden a una secuencia metamórfica del precámbrico. La litología del área con alta y media amenaza a inundación, corresponde arcillas marinas de estuario. Geomorfología (o formas del relieve) La zona costera en donde es muy alta la amenaza por inundación posee el macro relieve del cual el 37.81% de la superficie representa el 2204.88 km2 de llanura litoral. Lluvia o Precipitaciones El caudal se incrementa durante la temporada invernal, debido a las precipitaciones que se producen en la época de lluvias; desbordándose en las partes más críticas, causando grandes daños en el sector agrícola, infraestructuras y bienes de la población. Con el mapa de zonas de susceptibles a inundaciones son los cantones de Machala, Pasaje, El Guabo, Santa Rosa, Arenillas y Huaquillas. Estos datos se pudieron obtener y se procesaron gracias a la información de las estaciones del INAMHI. 4.1.3 Comparación de los resultados obtenidos de la aplicación de la metodología propuesta con diferentes variables y ponderaciones. Teniendo en cuenta la nueva clasificación del inventario histórico de inundaciones, se elaboró el mapa No. 14 de zonas susceptibles a inundaciones de la provincia de El Oro, dado por el número de eventos, en donde se presenta, que los cantones de El Guabo, Machala, Santa Rosa, Huaquillas y Arenillas son cantones con Alta susceptibilidad a la amenaza de inundación las inundaciones en esta zona serian el producto de grandes lluvias, seguidos de Piñas y Zaruma con susceptibilidad media, Las Lajas y Portovelo con baja susceptibilidad, y; Chilla, Atahualpa, Marcabelí y Balsas Sin susceptibilidad a la amenaza de inundación. Los cantones El Guabo, Machala, Santa Rosa, Huaquillas y Arenillas son cantones históricamente inundables, la frecuencia de este evento, hacen que sean más susceptibles a inundaciones.


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Mapa No. 14: Mapa de zonas susceptibles a inundaciones de la provincia de El Oro, dado por el número de eventos.

308,689 hectáreas, de la provincia de El Oro, esta con una alta susceptibilidad a inundaciones, que representa el 54%, tal como se muestra en la tabla No. 19.

Tipo

Denominación

Hectáreas

Porcentaje

0

Sin Susceptibilidad

82,830

14 %

1

Susceptibilidad Baja

58,611

10 %

2

Susceptibilidad Media

126,525

22 %

3

Susceptibilidad Alta

308,689

54 %

Tabla No. 19: Área de susceptible a inundación dado por el número de eventos


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Se generó el mapa de amenaza de inundaciones utilizando información secundaria de la SNGR, que refleja los riesgos (alto - muy alto) para la parte baja de la provincia, debido a que esta área se encuentra en un rango de 0 a 5% de pendiente, iniciando en el Cantón Huaquillas límite fronterizo con Perú hasta llegar al Cantón El Guabo límite con la Provincia de El Guayas, como se presenta en el Mapa No. 15.

Mapa No. 15: Mapa de Amenaza de inundación en la Provincia de El Oro - Ecuador.

En la tabla No. 20, se presentan las áreas en amenaza de inundación en la provincia de El Oro.


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CODIGO

RIESGO

HECTAREAS %

1

Baja

57,903

11%

2

Regular

131,798

24%

3

Media

137,425

25%

4

Alta

138,948

25%

5

Muy Alta

82,767

15%

548,841

100%

TOTALES

Tabla No. 20: Área de amenaza a inundación

Se puede apreciar visualmente que en el mapa No. 12, el área con mayor susceptibilidad es del 54% del total de la provincia, en cambio en el mapa No. 13 el área con susceptibilidad alta es de 17.4% y finalmente en el mapa No. 14 el área de muy alta y alta susceptibilidad es del 40%. De los tres mapas se puede concluir que el mapa No. 13, se aprecia mejor las áreas susceptibles a inundación, pero el que tiene mayor precisión y detalle es el numero No. 14, pero con mayor dificultad para ser leído visualmente. Se visualiza en los mapas No. 12 al No. 14, coincide que los cantones de mayor susceptibilidad a inundación son El Guabo, Machala, Santa Rosa, Huaquillas y Arenillas.

4.2 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS 4.2.1 Análisis del Inventario de inundaciones. Tener un registro histórico de eventos de inundaciones permite determinar los lugares y probabilidad de ocurrencia, para que sirva como herramienta en la planificación estratégica territorial, con la finalidad de armar planes de contingencia y con ello poder disminuir la vulnerabilidad del territorio a este tipo de desastres naturales.


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En el mapa No. 12 de inventario histórico de inundaciones se evidencia que, de los 14 cantones de la Provincia de El Oro, 11 han tenido problemas de inundaciones y en concordancia con la tabla No. 14, destacándose Machala con el mayor número de concurrencia de inundación con el 31%, seguido de los cantones de El Guabo con el 14%, Santa Rosa con el 13% y Huaquillas con el 9%, que son los cantones que están en la línea costera con una pendiente de 0 – 5%, como se presenta el mapa No. 4. En el mapa No. 13 se aprecia además de lo presentado en el mapa No. 12, que los cantones de Arenillas y Pasaje presentan Alta Susceptibilidad a inundaciones por desbordamiento de ríos con una pendiente de 5 a 12 y 12 a 25. 4.2.2 Análisis de susceptibilidad a inundaciones de la provincia de El Oro Las inundaciones presentadas en las partes bajas de la provincia de El Oro demuestran que son un fenómeno hidrometeorológico que cada vez se está volviendo más recurrente, considerándose así, una de las amenazas más trascendentales que han afectado y seguirán causando impactos negativos sobre la población, infraestructura y actividades agro productivas. En el Mapa No. 2 se presenta la llanura aluvial reciente, corresponde a terrenos sujetos a inundaciones, especialmente los ubicados en las zonas adyacentes a los principales drenajes fluviales y los terrenos planos constituidos por suelos arcillosos (impermeables) con pocos drenajes naturales o artificiales, son susceptibles a inundaciones por anegamiento. Siguiendo esta línea, la especialización de las áreas que se encuentran bajo la amenaza de inundación fluvial y pluvial, fundamentalmente se basa en el análisis de las geoformas, analizadas con información de suelos, pendientes y cobertura vegetal. De acuerdo a lo indicado, en base a la cartografía de los elementos de textura del suelo y pendientes, información histórica sobre inundaciones y reconocimiento en el campo, se llegó a construir un mapa de susceptibilidad a inundaciones, que, como lo indica Soldano (2009), “la “Susceptibilidad” está referida a la mayor o menor predisposición a que un evento suceda u ocurra sobre determinado espacio geográfico”. En este sentido, aquellos terrenos que quedan rápidamente bajo las aguas de inundación como son los bacines, cauces abandonados, terrazas bajas, niveles bajos de la llanura aluvial reciente, corresponden a áreas de mayor susceptibilidad, mientras que,


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aquellas que no resulten invadidas, como las terrazas medias, niveles altos de la llanura aluvial y diques aluviales, son áreas de menor susceptibilidad. El cruce de los parámetros textura y pendientes, permite la obtención de áreas susceptibles a inundación por anegamiento, con la denominación mencionada en la Tabla No. 16, además se muestra que el 62% de la provincia de El Oro no es susceptible a inundación. Considerando que las inundaciones son el primer evento natural con el 36% de probabilidad de ocurrencia, representando una afectación de 221,474.35 hectáreas de la provincia de El Oro que equivale al 38% de la superficie del territorio. Estos valores representados en el mapa No. 13, denotan que la mayor parte de la provincia no presenta susceptibilidad a inundaciones por anegamiento, encontrándose estas áreas principalmente en la parte alta de la provincia. En la tabla No. 17, se presentan las áreas de amenaza a inundaciones, en donde 15% se encuentra en un muy alto riesgo de inundación, lo cual corresponde a 82,766 hectáreas, así mismo el 25% en Alto Riesgo, el cual pertenece a las 138,947 hectáreas, 25% se encuentra en un riesgo medio de inundación, que corresponde a las 137,425 hectáreas. Al reclasificar los riesgos de las zonas a inundación, en tres tipos: Alto, Medio y Bajo, se evidenció que el 40% es de tipo Alto, el 49% Medio y el 11% de la provincia está en Bajo riesgo, por esto, se considera que esta provincia es muy susceptible a riesgos de inundación. El mapa No. 14 de susceptibilidad a inundación dado por número de eventos, tomando como ejemplo al cantón el Guabo, que toda la superficie es altamente susceptible a inundación, con la metodología Análisis Multicriterios, el mapa obtenido presenta al cantón el Guabo, con zonas altas, medias, bajas y sin susceptibilidad a inundación, y; en la aplicación de la metodología desarrollada por el SNGR, presenta una mejor definición de las zonas, en el cantón el Guabo, en comparación a las metodologías anteriores. El mapa No. 14, muestra también, inundaciones en la parte alta de la provincia, consecuencia de obstrucciones en los ríos, quebradas y vertientes, debido a los deslizamientos de tierra que generan daños a nivel vial, los cantones más afectados son: Atahualpa, Zaruma, Piñas y Portovelo.


93

Si observamos los tres mapas 12, 13 y 14, se puede evidenciar que coinciden los cantones que tienen alta susceptibilidad a inundaciรณn, indistintamente de las variables y ponderaciones utilizado para su elaboraciรณn.


94

5

CONCLUSIONES

La implementación de los SIG y los RS son herramientas muy importantes y esenciales para el análisis de los factores relacionados con la amenaza de inundación, como son: geomorfología, geología, tipo de suelo, pendientes, clasificación del suelo y precipitaciones, el análisis de estos factores permite definir áreas de inundación de la provincia de El Oro. Las estaciones meteorológicas de la provincia de El Oro se encuentran sin mantenimiento hace 10 años en muchos casos. Los datos recolectados en las estaciones no son confiables, como se pudo comprobar, en algunos casos no toman las medidas en el tiempo que deben hacerlo y los equipos sin mantenimiento no son capaces de dar datos reales. Obtener los datos de precipitación es de suma importancia para el cálculo de periodos de retorno, la mayor tasa de incidencia es para periodos de 5, 10 y 15 años. Además, que las inundaciones inician a partir de las 8 horas de lluvia. El mapa de Susceptibilidad de Inundación, permite concluir, que ocupa una superficie total de 355,193.01 hectáreas, que representa un 61.61% de superficie son sin susceptibilidad a inundación, que 72,679.25 has. que representa un 12.59% tiene susceptibilidad baja, que 48,715.53 has. representa un 8.45% tiene susceptibilidad media y que 100,069.97 has. que representa un 17.35% de superficie tienen una susceptibilidad alta a inundación por anegación. El mapa de inventario de inundaciones se elaboró con la base de datos de DESINVENTARIO ORG, con información del periodo de 1970 al 2013, registrando 150 eventos, que da como resultados que los cantones de Machala, El Guabo, Santa Rosa, Huaquillas, Pasaje y Arenillas son cantones con Alta susceptibilidad a la amenaza de inundación, seguidos de Piñas y Zaruma con susceptibilidad media, Las Lajas y Portovelo con baja susceptibilidad, y; Chilla, Atahualpa, Marcabelí y Balsas sin susceptibilidad a la amenaza de inundación. Con la información obtenida por los mapas de zonas susceptibles a la amenaza de inundación por anegamiento, se puede trabajar en un plan de mitigación o de respuesta temprana, que


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permita influir en la planificación de los usos del territorio con el fin de contribuir a una toma de decisiones adecuada. En la aplicación del Análisis de Regresión Múltiple, los resultados limitan la obtención la ocurrencia de eventos para la amenaza de inundación, debido a que la estimación de ocurrencia depende de algunas variables y no de solo una. Para el Análisis multicriterio, se emplearon más variables de análisis como suelo, pendiente, textura del suelo, precipitación, geomorfología y geología, que permitió obtener el mapa de Susceptibilidad de Inundación, el cual permite concluir, que 100,069.97 has. que representa un 17.35% de superficie tienen una susceptibilidad alta a inundación por anegación. Este tipo de información permitirá al GADPEO y al Estado Ecuatoriano, priorizar y tomar medidas de mitigación prevención para contrarrestar la amenaza de inundación en estas zonas, consiguiendo un trabajo en forma articulada con otro nivel del estado como son los municipios. Además de la zonificación de la amenaza por inundación, se debería de complementar con estudios orientados a evaluar umbrales de precipitación, para saber a partir de que valores de lluvia se originan las inundaciones en los principales ríos de la Provincia de El Oro. La SNGR, debería disponer de una mejor información histórica de inundaciones desarrolladas en la Provincia, no solo en precipitaciones sino en cualquier tipo de evento natural, para que sea utilizado por estudiantes y Universidades como herramienta para desarrollar estudios más específicos. La base de datos histórica de la ocurrencia de eventos naturales, debería de registrar datos de mayor precisión e importancia como: coordenadas del evento, número de afectados, descripción de lo ocurrido, tipo de daño (para poder cuantificar), que al ser procesados permita trabajar en la elaboración de un plan de mitigación.


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6

REFERENCIAS

Al-Khudhairy, D., Caravaggi, I., y Giada, S. (2005). Structural Damage Assessments from Ikonos Data Using Change Detection, Object-Oriented Segmentation, and Classification Techniques. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 825837(13). doi:https://doi.org/10.14358/PERS.71.7.825 Brivio, P., Colombo, R., Maggi, M., y Tomasoni, R. (2002). Integration of remote sensing data and GIS for accurate mapping of flooded areas. International Journal of Remote Sensing, 23, 429-441. doi:10.1080/01431160010014729 Bruniard, E., Capitanelli, R. G., Morro, C. O., Alberto, J. A., y González, D. (1992). Climatología: Procesos y tipos climáticos. San Isidro, Argentina: Ceyne. Campos, J., García, J., Gómez, L., Hernández, J., Hita, E., Huertas, R., . . . Yzuel, M. (2003). Unidad Didáctiva Ciencia con Luz Propia - Aplicaciones Tecnológicas de la Luz. Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (FECYT). Cárdenas Reyes, R. (2019). Zonificación del Riesgo por Deslizamientos e Inundaciones en el municipio de Pensilvania, caldas (Colombia). Pensilvania, Colombia. CIAF, Centro de Investigación y Desarrollo en Información Geográfica. (2012). Manual de prácticas de Percepción Remota con el programa ERDAS IMAGINE 2011. (I. G. Codazzi, Ed.) Bogotá DC, Ecuador: Instituto Geográfico Agustín Codazzi. AveNeg. (2019). ¿Cómo se mide la velocidad de la Luz? [Blog] Recuperado el 12 de Mayo de 2019, de https://www.taringa.net/+ciencia_educacion/como-se-mide-lavelocidad-de-la-luz_22aqjk De La A, A. V. (2015). Modelo de Amenaza por Inundación en el manejo de Microcuencas de Drenaje escala 1:25000, caso para el sector de MonteSinaí-Ecuador. Modelo de Amenaza por Inundación en el manejo de Microcuencas de Drenaje escala 1:25000. Quito, Quito, Ecuador. Dewan, A. M., Humayun, K. M., Monirul, I. M., Kumamoto, T., y Nishigaki, M. (2007). Delineating flood risk areas in Greater Dhaka of Bangladesh using geoinformatics. Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards, 190-201. doi:10.1080/17499510701772097 Dewan, A. M., K-Yeboah, K., y Nishigaki, M. (2005). Flood mapping and damage evaluation in Greater Dhaka, Bangladesh with remote sensing, Asian Profile. 495 512. Directorios del Agua. (2003). Grupo básico sobre la protección contra inundaciones de los responsables del agua (Europa): buenas prácticas en la prevención de inundaciones, protección y mitigación. Iniciativa europea sobre la prevención de inundaciones. Ellis, E. A., Romero, J., Hernandez, I., Gallo, C. A., y Alanis, J. L. (2012). Evaluación geográfica de áreas susceptibles a inundación en la cuenca del río Tuxpan, Veracruz. Avances en Investigación Agropecuaria, 16(1), 7-28..


97

El-Mageed, A. O.-A. (2014). Applyng geographical information systems and remote sensing to Evaluate Flash Flood hazards: Eastern Side of Qena Bend, Nile Valley, Egypt. Salzburg: Thesis Ms.Sc. UNIGIS, Salzburg University. Elsheikh, R. F., Ouerghi, S., y Elhag, A. R. (2015). Flood Risk Map Based on GIS, and Multi Criteria Tehniques (Case Study Terengganu Malaysia). Journal of Geographic Information System, 348-357. Entornos SIG. (s.f.). Software SIG. Recuperado el 15 de Julio de 2016, de: http://www.esig.info/software-sig/ ESRI, Envirnmental Systems Research Institute. (2016). Conceptos del conjunto de herramientas de Interpolación, Cómo funciona Kriging. Recuperado el 30 de Diciembre de 2016, de http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatialanalyst-toolbox/how-kriging-works.htm Estacio, J. (2005). Plan Estrategico para la Reducción del Riego en el Territorio Ecuatoriano. Quito. European Space Agency. (2009). ¿Qué es la teledetección? ESA eduspace. Recuperado el 9 de Octubre de 2017, de: http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_ES/SEMO1U3FEXF_2.html Felicísimo, A. (1994). Modelos Digilaes del Terreno "Introducción y Aplicaciones en las Ciencias Naturales". Fernández, D., y Lutz, M. (2009). Urban flood hazard zoning in Tucuman-Argentina, using GIS and multicriteria decision analysis. Engineering Geology, 111, 90-98. Obtenido 29 de Julio de 2017, de https://www.researchgate.net/publication/248508579 García, C. C., y Álvarez Rogel, Y. (2003). Propuesta Metodológica para la delimitación de áreas inundables y la estimacion de usos afectados en sistemas de drenaje efímero. Murcia: NIMBUS. Getahum, Y., y Gebre, S. (2015). Flood Hazard Assessment and Mapping of Flood Inundation Area of the Awash River Basin in Ethiopia using GIS and HECGeoRAS/HEC-RAS Model. Journal of Civil & Environmental Engineering, 5. doi:10.4172/2165-784X.1000179 GADPEO, Gobierno Autónomo Desentralizado Provincial de El Oro. (2014). Plan Provincial de Riego y Drenaje de la Provincia de "El Oro" 2015 - 2030, GADPEO. Machala: GADPEO. GPAO, Gobierno Provincial Autónomo de El Oro. (2003). Plan Vial Participativo Provincial de El Oro. Machala. GPAO, Gobierno Provincial Autónomo de El Oro. (2013). Reglamento Organico Funcional. Machala. GPAO, Gobierno Provincial Autónomo de El Oro. (2014a). Atlas de la Provincia de El Oro. Machala. GPAO, Gobierno Provincial Autónomo de El Oro. (2014b). Áreas en constante riesgo de inundación., (pág. 10). Machala.


98

González Valencia, J. E. (2006). Propuesta metodológica basada en un análisis multicriterio para la identificación de zonas de amenaza por deslizamiento e inundaciones. (e. C. Red de Revistas Científicas de América Latina, Ed.) Revista Ingenierías Universidad de Medellín, 5(8), 59-70. González Viñas, W., y Mancini, H. L. (2003). Ciencia de los materiales. España: Ariel S.A. Instituto Oceanográfico de la Armada. (2005). Derrotero de la Costa Continental e Insular de Ecuador. Guayaquil. Recuperado el 2013 de septiembre de 15, de http://www.inocar.mil.ec/boletin/ALN/Derrotero_2005.pdf Islam, M. M., y Sado, S. (2000). Development of flood hazard maps of Bangladesh using NOAA-AVHRR imagenes with GIS, Hydrolog Sci. J. Lang, S. (2008). Object-based image analysis for remote sensing applications: modeling reality – dealing with complexity. (T. Blaschke, S. Lang, & G. Hay, Edits.) ObjectBased Image Analysis - Spatial concepts for knowledge-driven remote sensing applications, 3-28. Lang, S., Albrecht, F., Kienberger, S., y Tiede, D. (2010). Object validity for operational tasks in a policy context. Journal of Spatial Science, 55(1), 9-22. Llauca Soto, H. O. (2018). Exploración del Sensoramiento remoto en el rango de las microondas y su relación con el equivalente de agua en nieve en los andes centrales de chile. Santiago de Chile: Universidad de Chile Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas departamento de Ingeniería Civil. Loan, T., y Masatomo, U. (2011). Micro-landform classification and flood hazard assessment of the Thu Bon alluvial plain, central Vietnam via an integrated method utilizing remotely sensed dat. Applied Geography, 1082-1093. Meteo For Energy. (2018). Tecnología Meteo For Energy. Recuperado el 15 de Noviembre de 2018, de https://www.meteoforenergy.com/es/tecnologia/ MAG, Ministerio de Agricultura y Ganadería. (2015). Zonas de Susceptibilidad a Inundaciones de las Regiones Costa y Sierra del Ecuador, Escala 1:50.000 año 2015. Quito. MSP, Ministerio de Salud Pública y OPS, Organización Panamericana de la Salud. (2008). Repuesta del Ministerio Pública frente a las Inundaciones: Ecuador 2008. ECUADOR. Morales, L. (2013). Fundamentos SIG Teledeteción. U-Cursos. Obtenido el 05 de Noviembre de 2018, de https://www.ucursos.cl/ciencias/2013/2/CS06025/1/material_docente/ Moratalla Lopez, N. (2008). Biología y Geología 1o Bachillerato. EDITEX. Navarrete, G., Villalba, P. T., y Hernández, M. M. (2007). Objetivos de Desarrollo del Milenio, estado de situación 2007: Provincia de El Oro. (P. PRO-ODM, Ed.) Quito, Pichincha, Ecuador. Neira López, W. H., Ramírez Aristizábal, P. C., y Pilco Serrano, V. F. (2013). Caraterización y Propuesta Técnica de la Acuicultura en la Parraquia El Retiro de la Provincia de El Oro. Guayaquil, Guayas, Ecuador.


99

Nektarios N., K., y George P., K. (2011). Flood managementand a GIS modelling method to assess flood-hazard areas—a case study. HydrologicalSciencesJournal– JournaldesSciencesHydrologiques,56(2), 212-225. Nico, G., Pappalepore, M., Pasqueariello, G., y Samarelli, S. (2000). Comparison of SAR amplitude vs. coherence flood detection methods a Gis application. Internacional Jourdal of Remote Sensig, 1619 - 1631. Ober, G., Cella, F., Meroni, F., Tamasoni, R., y Zonno, G. (1998). Characterisation of urban areas though texture analysis. Proceedings SPIE Earth Surface Remote Sensing II, 94 - 101. Ohlmacher, G. C., y Davis, J. C. (2003). Using multiple logistic regression and GIS technology to predict landslide hazard in northeast Kansas, USA. USA. Orellana, H. (1997). Ecuador alta Vulnerabilidad a los Desastres Memorias Técnica Primeras Jornadas de la Ingeniería. OSSO, Observatorio Sismológico del Suroccidente (1994). DESINVENTAR.ORG. Recuperado el 10 de Septiembre de 2013, de Sistema de Inventario de Efectos de Desastres: http://www.desinventar.org/ Pontificia Universidad Católica del Perú. (s. f.). Evaluación de la estimación de coeficientes de retrodispersión en un medio aberrado usando técnicas de corrección de aberración de fase, Ultrasonido cuantitativo. Vicerrectorado de Investigación Laboratorio de Imagenes Médicas. Recuperado el 21 de Agosto de 2017, de: http://investigacion.pucp.edu.pe/laboratorio/imagenesmedicas/proyecto/evaluacion-de-la-estimacion-de-coeficientes-de-retrodispersionen-un-medio-aberrado-usando-tecnicas-de-correccion-de-aberracion-de-fase/ Rathje, E. M., y Adams, B. J. (2008). The Role of Remote Sensing in Earthquake Science and Engineering: Opportunities and Challenges (Vol. 24). doi:10.1193/1.2923922 Sanyal, J., y Lu, X. X. (2004). Aplication of remote sensig in flood management with special reference to monsoon Asia: A Review. (K. A. Publishers, Ed.) Natural Hazards 33, 283 - 301. SNGR, Secretaría Nacional de Gestión de Riesgos. (2010). Factores y su valoración para la Metodología preliminar de elaboración de mapas de amenaza por inundaciones a escala 1:50.000. Recuperado el 02 de Octubre de 2013, de http://app.sni.gob.ec/snilink/sni/PDOT/SNRG/ATLAS%20BÁSICO%20PRELIMINAR/METODOLOGIA /Metodología%20INUNDACIONES.pdf SENPLADES, Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo y CAF, Corporación Andina de Fomento. (2005). Plan Estrategico para la Reducción del Riesgo en el Territorio Ecuatoriano. QUITO, ECUADOR. Shaker, A., Yan, W. Y., y El-Ashmawy, N. (2012). Panchromatic Satellite Image Classification for Flood Hazard Assessment. Journal of Applied Research and Technology, 10(6), 902-911. SIG paso a paso. (2017). Crear Isolineas. Recuperado el 04 de Noviembre de 2017, de https://unisigzayrao.blogspot.com/p/crear-isolineas.html


100

Soldano, A. (2009). Conceptos sobre Riesgo. Teledetección Aplicada a la Reducción Riesgo Por Inundación (pág. 5). Falda del Camen: CONAE. Recuperado el 27 de julio de 2017 Sundaresan, A., Varshney, P. K., y Arora, M. k. (2007). Robustness of Change Detection Algorithms in the Presence of Registration Errors. American Society for Photogrammetry and Remote Sensing, 73(4), 375 383. doi:https://doi.org/10.14358/PERS.73.4.375 Tehrany, M. S., Pradhan, B., y Jebur, M. N. (2013). Spacial Prediction of flood susceptible areas using rule base decition tree (DT) and a novel ensemble bivariate and multivariate statistical models in GIS. Journal of Hydrology, 69 - 79. Tiede, D., Lang, S., Fureder, P., Holbling, D., Hoffmann, C., y Zeil, P. (2010). Automated Damage Assessment for Rapid Geospatial Reporting – First Experiences from the Haiti Earthquake 2010. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. Torres Sam, L. O. (2015). SIG aplicado a la zonificación por amenaza de inundación en la cuenca del río Polochic, Alta Verapaz, Guatemala. Quito. U.S. Dept. of Agriculture, Soil Conservation Service y Soil Survey Staff. (1975). Soil Taxonomy: A Basic System of Soil Classification for Making and Interpreting Soil Surveys (Vol. 436). (U. D. Handb., Ed.) Washington, DC. Veintimilla, C. (2017). Evaluación Multicriterio: Jerarquías Analíticas y Suma Lineal Ponderada. Recuperado el 25 de Septiembre de 2019, de https://es.slideshare.net/CarlosVeintimilla3/evaluacin-multicriterio-jerarquasanalticas-y-suma-lineal-ponderada. Velásquez, H. (2008). Cartografia e Información de la Fertilidad de los Suelos del Ecuador. XI Congreso Ecuatoriano de la Ciencia del Suelo, (pág. 19). Quito. Wang, Y., Colby, J., y Mulcahy, K. (2002). An Efficient Method for Mapping Flood Extent in a Coastal Flood Plain Using Landsat TM and DEM Data. International Journal of Remote Sensing, 23, 3681-3696. Zehra, S., y Afsar, S. (2016). Flood Hazard Mapping of Lower Indus Basin Using MultiCriteria Analysis. Journal of Geooscience and Environment Proteccion, 4, 54-62. Zipa Alonso, Y. V., y Avendaño, D. D. (2018). Evaluación del Impacto ambiental sobre el humedal Cordoba a través de la metodología IVAFIC. Bogotá: Universidad Católica de Colombia.


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ANEXOS

ANEXO 1: Leyenda del Mapa de Suelos - Provincia de El Oro LEYENDA DEL MAPA DE SUELOS - PROVINCIA DE EL ORO ESCALA : 1: 50.000 Las unidades simples están representadas con una sola sigla y color. Ej: Db, Rd1. Las unidades compuestas o asociaciones, están representadas con las siglas y color de sus componentes. Ej: Rd+Rld, D3-Ed; Rd+Rt

SIGLA

CARACTERISTICAS DE LOS SUELOS

LOCALIZACION RELIEVE - MATERIAL PARENTAL

REGIMENES. CLASIFICACION HUMEDAD Soil Taxonomy, TEMPERATURA 1975

CORDILLERA OCCIDENTAL Sierra alta, húmeda - muy fría (superior a los 3.600 m.s.n.m) mantos volcánicos recientes con huellas de glaciaciones antiguas Da

Suelos de clima frío- húmedo a muy húmedo, de color oscuro, textura homogénea franco, profundo, bien drenado, pH neutro, fertilidad mediana.

Db

Suelos de clima frío- húmedo a muy húmedo, de color oscuro, textura homogénea franco, profundo, bien drenado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.

Relieves aborregados, suavemente ondulados. Pend.D. < 12%

Dp

Suelo de color oscuro, en clima templado-muy húmedo, franco limoso, profundo, bien drenado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.

Alt.2000-3000 m.s.n.m. vertientes oriental y occidental

D3

Suelos de clima frío- húmedo, de color oscuro, textura franco, profundo, bien drenado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.

F-UP

Hydric CRYANDEPTS

Dystric CRYANDEPTS

T-P

TYPIC DYSTRANDEPT

F-U

Dystric CRYANDEPTS


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Ed1

Suelos en clima muy frío-húmedo, superficiales, franco arenosos, muy pedregosos, pH ácido, fertilidad muy baja.

Paredes de los circos glaciares, aristas, picos volcánicos y superficies muy disectadas y abruptos. P. Dom.25-70% y >70%

M-U

TROPORTHENTS

Sierra alta, fría y húmeda (2.800 - 3.600 m.s.n.m): mantos volcánicos recientes. Mantos volcánicos con huellas de glaciaciones sobre los 3.200 3.400 m.s.n.m

Td1

Suelos rojizo amarillentos, en clima frío a muy frío, arcilloso, moderadamente profundo, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.

Flujos de lavas intercaladas proyecciones piro clásticas pendientes 25 - 70%

Ro1

Suelos pardo amarillentos en clima frío a muy fríohúmedo, arcillosos, humiferos, poco profundos, drenaje moderado, pH ácido, fertilidad mediana.

Rtd1

Suelos rojizos, clima frío-húmedo, arcillosos, profundos, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, ligera toxicidad de aluminio, fertilidad mediana.

Superficies superiores suavemente ondulas y moderadamente disectadas. P.Domin. 25-70%

M-U

EUTROPEPTS y/o TROPUDALFS

Rd

Suelos rojos, en clima frío-húmedo, arcilloso, moderadamente profundo, drenaje moderado, pH ácido, tóxicidad de aluminio mediana, fertilidad baja.

Flujos de lavas intercaladas proyecciones piroclásticas

M-U

DYSTROPEPTS (Oxic)

Suelos rojos, en clima templado y/o cálido -húmedo, franco arcillo arenoso y pedregoso, poco profundo, drenaje moderado, pH ácido, nivel tóxicidad de aluminio mediana, fertilidad baja.

Relieves heterogeneos muy fuertes y muy disectados: grandes vertientes, abruptos y cornizas. P. Dom. > 70% Rocas volcánicas secundarias y tercearias: basaltos, andesitas riolitas y diabasas. Rocas volcánicas secundarias y tercearias: basaltos, andesitas riolitas y diabasas. Localmente al sur del Río Jubones presencia de esquistos y cuarcitas metamorficas.

Rd + Ed

M a F-SU

TROPUDALFS y/o RHODUSTALFS

M a F-U

DYSTROPEPTS

M-U

DYSTROPEPTS + TROPORTHENTS


103

FLANCO OCCIDENTAL DE LA CORDILLERA Húmedo, cálido y/o templado (inferior a los 3.000 o 3.200 m.s.n.m). Parte superior Relieves Macizos Ro3

Rd + D3

Rd1

Rd2

Rd3

Suelos pardo amarillentos en clima templadohúmedo, coluvionad, arcilloso, con grava y piedras, medianamente humifero, poco profundo, drenaje moderado, pH ácido, fertilidad mediana.

Relieves heterogeneos generalmente fuertes a muy fuertes y Crestas subparalelas. Pen. Dominante > 25%. Rocas volcánicas diversas: andesitas, basaltos y diabasas. y

Asociación de suelos rojizos y oscuros, en clima templado- húmedo, de texturas arcillosa y franco limosa, moderadamente profundos, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Suelos amarillento pálido, clima templado o cálidohúmedo, franco arcillo arenosos, más arenosos en profundidad, poco profundos, drenaje bueno, pH ligeramente ácido, grado de tóxicidad del aluminio medio, fertilidad baja.

Lavas andesíticas y riolitas intercaladas con proyecciones volcánicas ácidas: tobas y aglomerados. Relieves homogeneos muy disectados, generalmente deprimidos, con vertientes regulares. P.Dom. > 40%. Sobre alteritas arenosas muy potentes. Batolitos intrusivos: granitos y granodioritas fuertemente alterados.

T-U y H-U

Paralithic Oxic DYSTROPEPTS

Suelos rojos y rojizos, clima templado y cálidohúmedo , arcilloso moderadamente profundos, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, grado de tóxicidad del aluminio medio, fertilidad media.

Relieves:- en posición resguardada suaves a moderados. P. Dom. < 70%. Relieves moderados afuertes de disección variable. P. dom. 25-70%. Rocas volcánicas: basaltos, andesitas, riolitas y diabasas.

T-U y H-U

Oxic DYSTROPEPTS y/o HAPLORTHOX

Suelos rojos y rojizos, clima templado o cálidohúmedo, ligeramente erosionados, arcilloso, moderadamente profundos, drenaje moderado, pH ácido, grado de tóxicidad del aluminio medio, fertilidad baja.

Relieves homogeneos con disección fuerte, vertientes generalmente rectilineas y cortas. P. Dom. >40%. Rocas metamorficas y semimetamórficas: Gneis de grano fino a medio, esquistos. Localmente: presencia de rocas volcánicas ácidas, tobas y

T-U y H-U

Oxic DYSTROPEPTS y/o HAPLORTHOX

T-U

DYSTROPEPTS (Skeletal)

T-U

Oxic DYSTROPEPTS y/o Haplorthox + DYSTRANDEPTS


104

aglomerados. - Sedimentarias areniscas.

Rd + Rt

Rt2

Rdr

Asociación de suelos rojizos y rojos, clima cálidohúmedo, arcillosos, moderadamente profundos, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.

Igual al anterior y además se alternan relieves heterogéneos fuertes a muy fuertes. P. Dom. >40%

Suelos rojos a muy rojos, clima cálido-seco, arcillosos, moderadamente profundos, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, ligera tóxicidad por aluminio, fertilidad mediana.

Relieves homogeneos con disección fuerte, crestas subparalelas agudas, vertientes restilineas, abruptos y cornizas rocosas. Alternancia de capas de areniscas, grauvacas, limolitas, lutitas e intercalaciones volcánicas: lavas básicas y piroclásticos Vertientes coluvionadas, pequeños conos y cuencas de recepción. P.dom. 12-40%. Depósitos coluvio-aluviales gruesos: bloques y clastos en una matriz arcillo arenosa

Suelos rojos, en clima cálido -húmedo, franco arcillo arenoso y pedregoso, poco profundo, drenaje moderado, pH ácido, nivel tóxicidad de aluminio mediana, fertilidad baja.

H-U

oxic DYSTROPEPTS y/o HAPLORTHOX + TROPUDALFS

H-S

HAPLUSTAFS

H-U

Skeletal DYSTROPEPTS

H-U

Oxic DYSTROPEPTS y/o HAPLORTHOX

H-U

TROPUDALFS

H-SU

RHODUDALFS

RELIEVES INTERMEDIOS EN CONTRAFUERTES Y/O ESCALERAS, inferiores a 1.600 m.s.n.m Cálido-Húmedo Rd5

Suelos rojizos, clima cálido-húmedo, arcilloso o arcillo Relieves moderados y continuos, disección arenoso, poco profundo, drenaje moderado, pH ácido, variable constituyendo una sucesión de barreras grado de tóxicidad del aluminio medio, fertilidad baja. escalonadas

Suelos rojos a muy rojos, clima cálido-húmedo, arcillosos poco arenosos, poco profundos, drenaje Rt3 moderado, pH ligeramente ácido, ligera tóxicidad por aluminio, fertilidad mediana. Suelos rojos y rojo-amarillentos, en clima calido seco a humedo, arcilloso o arcillo arenoso a más Tb3 arenosos, moderadamente profundo, pH ligeramente ácido a neutro, fertilidad mediana. Diderentes zonas en posición resguardada-generalmente secas

Rocas semi-metamorficas: alternancia de capas de areniscas limolitas, lutitas, filitas y esquistos. Rocas metamorficas: Gneis de grano fino y medio, esquistos, filitas y pizarras. Rocas intrusivas: batolitos, granitos y granodioritas fuertemente arenizadas. Rocas eruptivas básicas verdes.


105

Rld1

Tb4

Rd + Rt

Rld2

Suelos rojos en clima cálido-seco, arcillosos, poco humiferos, poco profundos, drenaje moderado, pH ácido, mediana tóxicidad por aluminio, fertilidad baja. Suelos rojos y rojo-amarillentos, en clima calido seco a humedo, arcilloso o arcillo arenoso a más arenosos, moderadamente profundo, pH ligeramente ácido a neutro, fertilidad mediana. Asociación de suelos rojizos y rojos, clima cálidohúmedo, arcillosos, moderadamente profundos, pH ligeramente ácido, ligera tóxicidad de aluminio, fertilidad mediana. Suelos rojos en clima cálido-seco, localmente erosionados, arcillosos, poco humiferos, poco profundos, drenaje moderado, pH ácido, mediana tóxicidad por aluminio, fertilidad baja.

Ec

Suelos erosionados, en clima templado y/o cálidoseco a muy seco, superficiales, franco arenosos, muy pedregosos, pH neutro, fertilidad muy baja.

Dm - Fdy

Asociación de suelos oscuros y rojizos, clima fríohúmedo a muy húmedo, franco limoso a franco arcillo limosos en profundidad, moderadamente profundo, drenaje bueno, pH ácido, toxicidad mediana en aluminio, fertilidad mediana.

Niveles de disección suave y moderada dispuestas en forma escalonada. Algunas en posición deprimida detrás de las anteriores. P.dom. 25-70% Rocas metamorficas: Gneis de grano fino y medio, esquistos, filitas y pizarras intercaladas con cuarcitas. -Rocas intrusivas: batolitos, granitos y granodioritas fuertemente arenizadas. Depresiones topográficas y pequeño valle encañonado (Río Pindo) rodeados de los relieves en contrafuertes. Relieve generalmente suave y moderado. P. dom. > 25%. Rocas metamorficas: Gneis de grano fino y medio, esquistos, filitas y pizarras intercaladas con cuarcitas. -Rocas volcánicas: andesitas, basaltos y diabasas. -Rocas intrusivas: batolitos, granitos y granodioritas fuertemente arenizadas. Depresiones y encañonado del río Pindo. Pen. Dominante > 50% Ondulado suave y vertiente de pendientes fuertes. Altitud 2.500 a 3.500 m.s.n.m P. Dom. > 40%. Rocas volcánicas, volcánosedimentarias y ceniza volcánica fina.

H-S

HAPLUSTHOX

H-S

RHORUDALFS

H-U

Oxic DYSTROPEPTS y/o HAPLORTHOX + TROPUDALFS

H-S

HAPLUSTOX

T-S, H-SA

M-UP

USTORTHENTS Typic DYSTRANDEPTS Skeletal Dystropeptic ORTHOX o HUMOX


106

Dm - Fc

Dp - Fay

Dp - Fe

Et

Fay - Dp

Asociación de suelos oscuros y rojos, clima fríohúmedo a muy húmedo, franco a franco arcillo limosos en profundidad, moderadamente profundo, drenaje bueno, pH ligeramente ácido, toxicidad mediana en aluminio, fertilidad mediana. Suelo franco limoso negro y suelo rojo o rojo amarillo, arcilloso, en clima templado-muy húmedo a húmedo, son poco profundos, material parental meteorizado, localmente pedregoso, drenaje bueno, pH ácido, mediana toxicidad por aluminio, fertilidad baja

Asociación de Suelos, franco limoso negro y suelo rojo o rojo amarillo, arcilloso, en clima templado a fríomuy húmedo o húmedo, son poco profundos, material parental meteorizado, localmente pedregoso, drenaje bueno, pH ácido, mediana toxicidad por aluminio, fertilidad baja Suelo pardo rojizo, en clima cálido-seco, erosionado, arcilloso, poco profundo, drenaje moderado, pH ácido, mediana toxicidad por aluminio, fertilidad baja. Suelo rojizo con horizonte superior negro, limoso orgánico, arcilloso en profundidad y suelo de color oscuro, franco limoso, en clima templado-muy húmedo, poco profundos, bien drenado, pH ácido, fertilidad baja.

Ondulado suave y vertiente de fuertes pendientes de la sierra. Rocas volcánicas, volcáno-sedimentarias y ceniza volcánica fina. Vertientes de fuertes a muy fuertes pendientes de la Sierra. P. Dom. > 40%. Originado de : Rocas volcanicas diversas: andesitas, basalto, diabasas. - Rocas metamorficas: Gneis, esquistos, filitas y pizarras y cobertura discontinua de ceniza volcánica Colinado medio a fuertemente colinado, pendientes variables. Derivado de rocas volcánicas, volcano-sedimentario; material parental meteorizado y cobertura discontinua de ceniza volcánica Vertientes de pendientes variables, dominantes > 40%. Derivado de rocas volcánicas o sedimentarias, material parental meteorizado. Vertientes de fuertes a muy fuertes pendientes de la Sierra. P. Dom. > 40%. Originado de: - Rocas volcánicas diversas: andesitas, basalto, diabasas. - Rocas metamorficas: Gneis, esquistos, filitas y pizarras y cobertura discontinua de ceniza volcánica.

H-U - M-UP

Oxic Dystropeptic HAPLORTHOX Typic DYSTRANDEPTS

T - P-U

Typic DYSTRANDEPTS Skeletal Dystropeptic UMBRIORTHOX

T-P - M-U

Typic DYSTRANDEPTS Dystropeptic UMBRIORTHOX

T-UoS

Oxic TROPUDULT y/o TROPUDALFS

T - PU

Dystropeptic UMBRIORTHOXTypic DYSTRANDEPTS


107

Fby - Dp

Fby - Dm

Fbsx - Dp

Fc

Fc - Db

Fc - Dm

Suelo rojo o rojo amarillo, arcilloso y Suelo de color oscuro, franco limoso, en clima templado-muy húmedo,poco profundo, bien drenado, pH ligeramente ácido, mediana toxicidad de aluminio, fertilidad baja. Suelo rojo o rojo amarillo, arcilloso asociado a suelos oscuros, franco limosos de ceniza volcánica, muy negro, poco profundo, con poca pedregosidad, drenaje moderado, pH acido, mediana toxicidad de aluminio, fertilidad baja. Suelo rojo o rojo amarillo, arcilloso, asociado a suelo de color oscuro, franco limoso, en clima templadomuy húmedo, profundo, drenaje moderado, pH ácido, fertilidad baja. Suelo rojo o amarillo rojizo,arcilloso, en clima cálidohúmedo, moderadamente profundo, drenaje moderado, ligeramente ácido, toxicidad de aluminio mediana, fertilidad baja. Asociación de suelos rojo o amarillo rojizo,arcilloso y suelo franco limoso muy negro de ceniza volcánica, en clima templado-húmedo, son moderadamente profundos, drenaje moderado,pH ligeramente ácido, ligera toxicidad de aluminio, fertilidad mediana. Asociación de suelos rojo o amarillo rojizo,arcilloso y suelo franco limoso muy negro de ceniza volcánica, en clima templado-húmedo, son moderadamente

Vertientes de fuertes a muy fuertes pendientes. P. Dom. > 40%. Originado de : - Rocas volcánicas diversas: andesitas, basalto, diabasas. - Rocas metamorficas: Gneis, esquistos, filitas y pizarras y cobertura discontinua de ceniza volcánica Ondulado suave y vertiente de pendientes fuertes. Altitud 2.500 a 3.500 m. s.n.m Rocas volcánicas, volcáno-sedimentarias y ceniza volcánica fina. Ondulado suave y vertiente de fuertes pendientes de la sierra. P. Dom. > 40%. Rocas volcánicas, volcáno-sedimentarias y ceniza volcánica fina. Vertientes de fuertes pendientes de la Sierra. P. Dom. > 40%. Rocas volcánicas, volcánosedimentarias.

Ondulado suave y vertientes de fuertes pendientes de la sierra. P. Dom. > 40%. Rocas volcánicas, volcáno-sedimentarias y ceniza volcánica fina.

T - PU

Dystropeptic UMBRIORTHOX Typic DYSTRANDEPTS

M-U

Dystropeptic UMBRIORTHOX Dystric Cryandepts

T-U, SU

Dystropeptic UMBRIORTHOX Typic DYSTRANDEPTS

H-U

Oxic Dystropectic HAPLORTHOX

T- U

Dystropeptic HAPLORTHOX Typic DYSTRANDEPTS

H-U - M-UP

Oxic Dystropectic HAPLORTHOX Typic DYSTRANDEPTS


108

Fcx

Fsc

Fscx

Fcy

Fscy

Fsc-Gc

Fcy - Kc

profundos, drenaje moderado,pH ligeramente ácido, ligera toxicidad de aluminio, fertilidad mediana. Suelo rojo o amarillo rojizo,arcilloso con arena, clima cálido-húmedo, moderada profundidad, moderadamente drenado, pH ligeramente ácido, mediana toxicidad de aluminio, fertilidad baja. Suelo rojo o amarillo rojizo,arcilloso, en clima cálidohúmedo, moderadamente profundo, drenaje moderado, ácido, toxicidad de aluminio mediana, fertilidad baja. Suelo rojo o amarillo rojizo,arcilloso, en clima cálidohúmedo, moderadamente profundo, drenaje moderado, ácido, toxicidad de aluminio mediana, fertilidad baja. Suelo rojo o amarillo rojizo,arcilloso con arena, clima cálido-húmedo, moderada profundidad, moderadamente drenado, pH ácido, mediana toxicidad de aluminio, fertilidad baja. Suelo rojo o amarillo rojizo,arcilloso, en clima cálidohúmedo, moderadamente profundo, drenaje moderado, muy ácido, toxicidad de aluminiofuertea, fertilidad baja. Asociación de suelos rojos, desaturados y pardo rojizos, franco arcillosos a arcillosos, moderadamente drenados, pH ligeramente ácido, mediana toxicidad en aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos, rojizos y pardo rojizos, en clima cálido-húmedo, arcillosos con arena, poco profundos,

Vertientes de fuertes pendientes de la Sierra. P. Dom. > 40%. Rocas volcánicas, volcánosedimentarias. Vertientes de fuertes pendientes de la Sierra. P. Dom. > 40%. Rocas volcánicas, volcánosedimentarias. Vertientes de fuertes pendientes de la Sierra. P. Dom. > 40%. Rocas volcánicas, volcánosedimentarias. Vertientes de fuertes pendientes de la Sierra. P. Dom. > 40%. Rocas volcánicas, volcánosedimentarias. Vertientes de fuertes pendientes de la Sierra. P. Dom. > 40%. Rocas volcánicas, volcánosedimentarias. Vertientes de la cordillera de fuertes pendientes. P. Dom. > 50%. Derivado de rocas volcanicas u otro material parental con poco de cuarzo. Sobre las vertientes de fuertes pendientes de la sierra a menos de 2.000 m.s.n.m de altitud.

H-U

Dystropectic HAPLORTHOX

H-U

Dystropeptic HAPLORTHOX

H-U

Dystropeptic HAPLORTHOX

H-U Oxic DYSTROPEPTS a HAPLORTHOX

H-U

Dystropeptic HAPLORTHOX

H-U

Dystropeptic HAPLORTHOX - Oxic EUTROPEPTS o Oxic TROPUDALFS

H-U

Dystropeptic HAPLORTHOX Oxic EUTROPEPTS y/o TROPUDALFS


109

Fscy - Kc

Fdy - Dm

Fdy - Dp

Fey-Dc

Gc

Gt

drenaje moderado, pH ácido, mediana toxicidad en aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos, rojizos y pardo rojizos, en clima cálido-húmedo, arcillosos con arena, poco profundos, drenaje moderado, pH ácido, mediana toxicidad en aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos, rojizos y suelos negros de ceniza volcánica , en clima frío -húmedo a muy húmedo, son francos a franco arcillo limoso, moderadamente profundos, drenaje bueno, pH ácido, ligera toxicidad por aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos, rojizos y suelos negros de ceniza volcánica , en clima templado a frío -húmedo, son francos a franco arcillo limoso, moderadamente profundos, drenaje bueno, pH ácido, ligera toxicidad por aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos, rojizos y suelos negros de ceniza volcánica , en clima frío a muy frío-húmedo, son francos a franco arcillo limoso, moderadamente profundos, drenaje bueno, pH ácido, ligera toxicidad por aluminio, fertilidad baja. Rojo o pardo rojizo, en clima cálido húmedo, arcilloso, poco profundo, drenaje moderado, toxicidad por aluminio medio, pH ácido, fertilidad mediana. Rojo o pardo rojizo, en clima cálido-seco, arcilloso, poco profundo, drenaje moderado, toxicidad por aluminio medio, pH ácido, fertilidad mediana.

Sobre las vertientes de fuertes pendientes de la sierra a menos de 2.000 o 1.500 m.s.n.m de altitud.

H-U

Dystropeptic HAPLORTHOX - Oxic EUTROPEPTS y/o TROPUDALFS

M - UP

Dystropeptic Andic Umbriorthox - Typic Dystrandepts

M-UP - T-P

Dystropeptic Andic Umbriorthox - Typic Dystrandepts

M-U - F-U

Dystropeptic HAPLORTHOX Entic CRYANDEPTS

Ondulado suave y vertiente de fuertes pendientes de la sierra. P. Dom. > 40%.

Rocas volcánicas, volcáno-sedimentarias y ceniza volcánica fina.

Colinado a fuertemente colinado, pendientes variables. P. Dom. > 40%. Rocas volcánicas, volcáno-sedimentarias y ceniza volcánica fina.

Vertientes de la cordillera de fuertes pendientes. P. Dom. > 50%. Derivado de rocas volcanicas u otro material parental con poco de cuarzo. Vertientes de la cordillera de fuertes pendientes. P. Dom. > 50%. Derivado de rocas volcan.o otro material parental con poco de cuarzo.

H-U

Oxic EUTROPEPTS o Oxic TROPUDALFS

H-S

Oxic USTROPEPTS y/o Oxic HAPLUSTALFS


110

Gt-Ss

Kb

Kc - Gc

Kt-Ss

Lc

Ln

Asociación de suelos rojos, medianamente profundos y superficiales, franco arcillo arenosos a arcillosos, en general poco profundos, localmente poca pedregosidad, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, ligera toxicidad de aluminio, fertilidad baja. Suelo pardo rojizo,clima templado-húmedo, arcilloso, pesado sobre un metro de profundidad, más friable en la profundidad; moderadamente profundo, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, ligera toxicidad de aluminio, fertilidad mediana. Suelo pardo, rojizo y suelos Rojo o pardo rojizo, en clima cálido-seco a húmedo, arcillosos, moderadamente profundos, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, ligera toxicidad de aluminio, mediano nivel de fertilidad. Asociación de suelos pardo rojizos, arcillosos con suelos erosionados arcillo arenosos sobre material parental moderadamente meteorizdo; poco profundos, drenaje moderado, pH ligeramente ácido (5.5-6.5) Suelo pardo a pardo amarillento en profundidad, clima templado- seco, textura arcillosa, con características verticas (agrietamiento del suelo), moderadamente profundo, drenaje moderado, pH neutro, fertilidad mediana.. Suelo pardo a pardo amarillento en profundidad, clima templado- húmedoo, textura arcillosa, con características verticas (agrietamiento del suelo),

Vertientes de fuertes y poca pendientes, de la Sierra, a menos de los 2.000 m.s.n.m de altitud. Rocas volcánicas, volcáno-sedimentarias.

Vertientes de fuertes y poca pendientes, a menos de los 2.000 m.s.n.m de altitud. Suelo derivado de rocas volcánicas, volcánosedimentarias, toba volcanica.

H-S

Typic HAPLUSTALFS - Oxic Paralithic USTORTHENTS

T-U

Oxic TROPUDALFS y/o Oxic EUTROPEPTS

H-US

TROPUDALFS y/o EUTROPEPTS - Oxic TROPUDALFS y/o EUTROPEPTS

Vertientes de fuertes y poca pendientes, de la Sierra, a menos de los 2.000 m.s.n.m de altitud. Rocas volcánicas, volcáno-sedimentarias.

H-S

Paralithic HAPLUSTALFS - Oxic Paralithic USTORTHENTS

Parte de menor pendiente de las vertientes. Coluvión sobre las vertientes. Acumulación y mezcla de materiales

T -S

Vertic HAPLUSTALFS

Coluvión sobre las vertientes de poca pendiente. Acumulación de mezcla de materiales.

T-U

Vertic TROPUDALFS

Sobre las vertientes de fuertes pendientes de la sierra a menos de 2.000 m.s.n.m de altitud. Originados de rocas volcánicas u otro material, con poco cuarzo


111

moderadamente profundo, drenaje moderado, pH neutro, fertilidad mediana.. RELIEVES COSTEROS

Piedemonte costero occidental Ec

Tc1

Rdr

Rd4

Qpc

Suelos erosionados, en clima templado y/o cálidoseco, superficiales, franco arenosos, muy pedregosos y afloramientos rocosos, pH neutro, fertilidad muy baja. Suelos amarillento claro, clima cálido-seco, arcilloso, moderadamente profundo, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.

Pequeños conos testigos aislados. Rocas volcánicas: andesitas, riolitas intercaladas proyecciones piroclásticas ácidas

Suelos rojos, en clima cálido -húmedo, franco arcillo arenoso y pedregoso, poco profundo, drenaje moderado, pH ácido, nivel tóxicidad de aluminio mediana, fertilidad baja. Suelos rojizos, clima cálido-húmedo, franco arcillo arenoso y pedregosos, poco profundo, drenaje moderado, pH ácido, grado de toxicidad del aluminio medio, fertilidad baja. Suelos pardo rojizo amarillentos, clima cálido- seco o húmedo, franco arcillo arenoso a arcillo arenoso, pedregoso, poco profundo, drenaje moderado, pH neutro,fertilidad mediana.

Superficies de conos de deyección antiguos y/o conos indiferenciados inclinados y moderadamente disectados. P. dom. 12-40%

Superficie somital ondulada de los pequeños conos. Rocas volcánicas: andesitas, riolitas intercaladas proyecciones piroclásticas ácidas

Abruptos circundantes en el borde de los conos de deyección mas disectados. P. dom. > 40%

Grandes y pequeños conos de deyeccion no disectados formado pequeños y grandes abanicos al salir de los valles de las cordilleras. Depositos aluviales recientes y gruesos, limos y cantos rodados.

T-S, H-S

USTORTHENTS

H-S

HAPLUSTALFS (Oxic)

H-S

DYSTROPEPTS (Oxic Skeletal)

H-U

DYSTROPEPTS (Oxic Skeletal)

H-SU

Skeletal HAPLUSTALFS + Skeletal TROPUDALFS


112

Qpc+Qpd

Suelos pardo rojizo amarillentos, clima cálido- seco o húmedo, franco arcillo arenoso a arcillo arenoso, pedregoso, poco profundo, drenaje moderado, pH neutro,fertilidad mediana.

Conos de deyección recientes poco inclinados, planos o poco disectados. P. dom. < 12%. Depósitos aluviales recientes gruesos a finos: cantos rodados, arenas y limo.

H-SU

Skeletal HAPLUSTALFS + Skeletal TROPUDALFS

Piedemonte costero transicional entre la cordillera y la llanura Depresiones y planicies costeras antiguas.

Vpbr

Tb + Vb-r

Pa + Pva

Vbr

Suelos amarillos en clima cálido-seco, franco arcillosos a franco arcillo arenosos, con características verticas (agrietado), presencia de bloques y cantos rodados, poco profundos, drenaje moderado, pH neutro, fertilidad mediana.

Cuencas tectonicas interiores aisladas en posicion deprimida, relieves suaves. P. dom. 12-40%. Rellenos aluviales antiguos con bloques y cantos rodados en una matriz arcillosa.

Asociación de suelos rojizos-amarillentos a amarillos, clima cálido-seco, franco arcilloso a arcilloso, localmente con características verticas (agrietamiento) y con grava y gravilla, poco profundo, moderadamente drenado, pH neutro, fertilidad mediana. Asociación de suelos amarillos, en clima cálido-seco, arcillosos a muy arcillosos, mezclado con grava fina y muy fina; con características vérticas (agrietamiento), son poco profundos, moderadamente drenados, pH neutro, fertilidad mediana. Suelos amarillos en clima cálido-seco a húmedo, franco arcillosos a franco arcillo arenosos con grava y gravilla, con características verticas (agrietado), poco profundos, drenaje moderado, pH neutro, fertilidad mediana.

Cuencas interiores deprimidas y planicie costera poco o ligeramente ondulada e inclinadas. P. dom. 0-25%

H-S

Vertic USTROPEPTS y/o CHROMUSTERTS -Skeletal

H-S

Rhodustalfs + Vertic USTROPEPTS

H-S

PALEARGIDS + Vertic PALEARGIDS

H-SU

Vertic USTROPEPTS y/o CHROMUSTERTS -Skeletal

Rellenos antiguos: depositos coluvio aluviales de grano medio agrueso.

Planicies costeras planas a ligeramente onduladas e inclinadas. P. Dom. 5-12%. Rellenos aluviales antiguos.


113

Glasis de esparcimiento

Rlt1r

Rlt+Tb+ Vb-r

Suelos rojos, en clima cálido-seco, franco arcilloso a arcillo arenoso mezclado con piedras, poco profundo, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.

Asociación de suelos rojos -rojo amarillentos y amarillos, en clima cálido-húmedo, el general arcillosos, con características vérticas (agrietamiento), presencia de grava incluyendo muy fina(gravilla), poco profundos, drenaje moderado, pH de ligeramente ácido a ligeramente alcalino, fertilidad mediana.

Glasis de esparcimiento que bordea la cordillera, ligera apoco ondulada. P. Dom. 5-12% Depositos coluvio-aluviales con cuarzo lechozo dentro de una matriz arenosa a arcillo arenosa en superficie. Glasis destruídos por erosion, quedan testigos aislados sobre sus pequeñas ondulaciones. P. Dom. 5-12%. Depositos coluvio-aluviales igual al anterior.

H-S

Rhodic HAPLUSTALFS y/o Rhodic PALEUSTALFSSkeletal

H-S

Rhodic HAPLUSTALFS y/o Rhodic PALEUSTALFS + HAPLUSTALFS y/o RHODUSTALFS + Vertic USTROPEPTS y/o CHROMUSTERTS

H-S

Oxic DYSTROPEPTS + Ultic HAPLORTHOX Skeletal

H-SA

USTIPSAMMENTS

Conos de deyección

Rd + Rld-r

Asociación de suelos rojizos y rojos, clima cálidohúmedo, arcillosos y pedregosos, moderadamente profundos, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.

Testigos de antiguos conos de deyeccion ligeramente inclinados y moderadamente disectados. P. Dom. 5- 12% Depositos aluviales antiguos gruesos, bloques, cantos rodados en una matriz arenosa.

Llanura costera continental de depositación antigua Frc

Suelos arenosos en clima cálido-seco a muy seco, superficial, localmente con cantos rodados, drenaje excesivo, inundabilidad estacional corta, pH ligeramente ácido, fertilidad muy baja.


114

Fld

Fld1

Fv

Fve

Fve1

Suelos de origen aluvial color pardos, de texturas variables franco limoso a arenosos, clima cálidohúmedo, poco profundo, bien drenado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. suelos de color pardo, en clima cálido-húmedo, francos a franco arcillo limoso, generalmente con mal drenaje en profundidad (hidromorfía), inundabilidad frecuente, nivel freático medianamente profundo, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, profundidad moderada, drenaje moderado a mal drenado en profundidad, presencia de hidromorfismo (gley) cerca del 1 m., capa freática moderadamente profunda, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, fertilidad baja. Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, profundidad moderada, drenaje moderado a mal drenado en profundidad, presencia de hidromorfismo (gley) cerca del 1 m., capa freática moderadamente profunda, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, fertilidad baja. Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, poco profundos, mal drenado , presencia de hidromorfismo (gley), capa freática poco profunda, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, con sales hasta la superficie, fertilidad baja.

Llanura de depositacion aluvial, plana a muy poco ondulada. P. Dom. > 5%.

H-U

TROPOFLUVENTS

H-U

TROPOFLUVENTS

H-S

TROPAQUEPTS

H-S

TROPAQUEPTS

H-S

TROPAQUEPTS(Salic)

y terrazas indiferenciadas

Depositos aluviales de texturas variables.


115

Fve2

Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, superficiales, con sales y agua hasta la superficie, mal drenado , presencia de hidromorfismo (gley), capa freática superficial, inundabilidad permanente, pH moderadamente alcalino, con sales hasta la superficie, fertilidad baja.

H-S

SULFAQUEPTS

H-SA

USTIPSAMMENTS

H-Aq

SULFAQUENTS

H-Aq

SALORTHIDS

Llanura costera marina, baja, de depositación reciente y/o actual

Ibs

Im

Ia

Suelos originados de depósitos marinos arenosos, clima cálido-seco, superficiales, excesivo drenaje, con sales hasta la superficie, sujeto a inundabilidad frecuente, pH neutro, fertilidad muy baja.

Cordones litorales con acumulaciones locales en forma de dunas, y Antiguo cordon de playa levantado y aislado por depositos fluvio-marinos. P. Dom. < 5%. Depositos litorales arenosos

Suelos de depósitos marinos y fluvio-marinos, arcillo limoso a franco limosos, superficiales, mal drenados, permanentemente inundados y con alto contenido de sales y agua hasta la superficie, pH alcalino, fertilidad muy baja. Suelos de depósitos fluvio-marinos, texturas variables dominante franco arcillo limoso, superficiales, mal drenado, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, fertilidad baja.

Manglares. P. Dom. < 5%. Depositos marinos y fluvio marinos recientes y actuales.

Suelos aluviales de texturas variables, limosos, arenosos y pedregosos, clima cálido-seco, moderadamente profundo, bien drenado, inundabilidad frecuente y mediana, pH ligeramente ácido, fertilidad baja

Terraza baja y/o indiferenciadas con cauces recientes de divagacion. P. Dom. < 5%

Niveles de acumulacion y sedimentacion litoral, temporalmente inundados y permanentemente salinos.

Valles fluviales

Fpc2

H-S

Skeletal USTIFLUVENTS


116

Fld2

Fvs

Frc1

S (Sam)

Sar

suelos aluviales de clima cálido-húmedo, texturas variables generalmente limosas y arenosas, moderadamente profundos, drenaje bueno, parcialmente inundables estacional corta, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, poco profundos, mal drenado , presencia de hidromorfismo (gley), capa freática poco profunda, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, con sales hasta la superficie, fertilidad baja.

Terrazas medias y/o indiferenciadas, no disectadas y parcialmente inundables. P. Dom. < 5%. Depositos aluviales recientes: arenosos con cantos rodados.

Suelos arenosos en clima cálido-seco, superficial, drenaje excesivo, inundabilidad estacional corta, pH ligeramente ácido, fertilidad muy baja.

Terrazas medias y/o indiferenciadas, no disectadas y parcialmente inundables. P. Dom. < 5%. Depositos aluviales recientes: arenoso grueso.

Conjunto de suelos S, generalmente erosionados, se presentan

en cualquier relieve y clima.

Suelos erosionados, en clima cálido-muy seco, arcilloso, superficial a poco profundo,menos de 30 cm, con poca grava y piedras y sobre rocas o material poco duro, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, fertilidad baja, Suelo erosionado, clima cálido-seco a muy seco, superficial, menos de 20 cm, con muchas gravas y piedras y sobre rocas o material duro, pH ligeramente ácido, fertilidad muy baja.

Relieve fuertemente colinado, en altitudes de de 1.300 a 1.500 m.s.n.m.

parte baja de los valles fluviales con influencia marcada de la acción marina. P. Dom. < 5%. Depositos aluviales recientes: limosos y arcillo limosos.

Menos de 1300-1500 m de altitud, relieve colinado

H-U

TROPOFLUVENTS

H-Aq

TROPAQUEPTS

H-S

Psammentic USTIFLUVENTS y/o USTIPSAMMENTS

H-A

Paralithic TORRIORTHENTS

H - SA

Lithic USTORTHENTS


117

Sb

Sf

Si

Sm

Sn

Ss

Suelo rojo ,antiguo,erosionado,areno-arcilloso.Abajo de 20 cm de profundidad arena de granito comple tamente meteorizada. clima templado-seco, franco arcillo arenoso a arenoso en profundidad, superficial, bien dranado, pH ligeramente ácido, fertilidad baja. Suelo rojo ,antiguo ,erosionado ,arcillo-arenoso sobre material meteorizado, superficial, con poca pedregosidad o afloramiento rocoso, moderadamente drenado, pH ligeramente ácido, fertilidad baja.

Fuertes pendientes. Material de origen granito o rocas metamorficas.

Suelo muy erosinado, sin suelo en muchas partes, clima templado-seco, sobre arcilla marina o tobas volcánicas marinas. Superficial, frecuente pedregosidad, pH ligeramente ácido, fertilidad baja. Suelos erosionados, en clima cálido-muy seco, arcilloso, superficial a poco profundo,menos de 30 cm, con poca grava y piedras y sobre rocas o material poco duro, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, fertilidad baja, Suelo erosionado, en clima templado-húmedo, superficial,menos de 20 cm., arenoso o areno-arcillo arenoso, sobre material duro, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Suelos rojos, en clima cálido-seco, arcilloso o arenoarcilloso, superficial. Abajo de 20 cm. de profundidad, sobre rocas meteorizadas, o con frecuente pedregosidad(grava y piedras), pH ligeramente ácido, fertilidad muy baja.

Fuertes pendientes, completamente erosionado

T-S

Paralithic Oxic USTORTHENT

T -S

Paralithic Oxic USTORTHENT

T-S

Paralithic USTORTHENT

Fuertes pendientes, sobre rocas o tovas

A 1300-1500 m.s.n.m., fuertemente colinado, erosionado. H - AS

Paralithic TORRIORTHENTS

Fuertes pendientes erosionadas

Fuertes pendientes erosionadas. Vertientes de fuertes y poca pendientes, de la Sierra, a menos de los 2.000 m.s.n.m de altitud.

T-U

Lithic UDORTHENT

H-S

Lithic USTORTHENTS


118

BASE SIGLA

SUELO

TEXTSup

TEXTURA TEXTSup Prf

TEXTUR A Prof

Da Db Dp Dm - Fc Dm - Fdy Dp - Fe Dp - Fay D3 Ed1 Ec Et Fc Fcx Fsc Fscx Fcy Fc - Dm Fcy - Kc Fscy Fscy - Kc Fay - Dp Fby - Dp Fby - Dm Fsbx - Dp Fc - Db Fey-Dc Fsc-Gc Frc Frc1 Fdy - Dm Fdy - Dp Gc Gt Gt-Ss Kb Kc - Gc Kt-Ss Lc Ln Pa + Pva Qpc Qpc +Qpd Rd Rd1 Rd2 Rd3 Rd4 Rd5 Rdr Rd + D3 Rd + Rt Rd + Rld-r Rd + Ed Ro1 Ro3 Rld1 Rld2 Rldr Rt2 Rt3 Rlt1r Rlt + Tb + Vb-r Tb3 Tb4 Tb + Vb-r Tc1 Td1 Vbr Vpbr Fld Fld1 Fld2 Fv Fve Fve1 Fve2 Fpc2 Fvs Ia Ibs Im S (o Sam) Sar Sb Sf Si Sm Sn Ss

3 2 2 3 2 3 3 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 31 3 1 2 2 2 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3 4 4 3 4 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 2 3 2 3 3 3 3 2 3 3 1 4 4 1 3 4 4 4 4 4

32 22 22 31 22 31 31 22 21 21 42 33 34 33 33 33 33 34 33 34 33 33 33 33 33 3 34 11 21 22 22 42 42 34 42 42 42 42 43 41 34 34 42 34 42 42 34 42 34 35 35 34 42 41 41 42 42 42 42 42 41 41 43 43 35 35 42 41 41 22 31 22 35 35 35 35 21 35 35 11 44 43 11 34 43 43 43 43 42

32 22 22 35 35 35 35 22 R R 42 42 43 42 42 42 35 42 42 42 35 35 35 42 35 3 42 11 12 35 35 42 42 42 42 42 43 42 42 51 43 43 42 21 35 35 34 43 34 35 42 34 42 41 41 35 35 35 42 34 43 43 42 42 41 42 42 34 43 12 35 35 35 35 35 35 22 35 35 11 44

Fuente:

Plan Provincial de Riego y Drenaje

3 2 2 3 3 3 3 2 R R 4 4 4 4 4 2 3 4 4 4 3 3 3 4 3 35 4 1 1 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 2 3 3 3 4 3 3 4 3 4 4 4 3 3 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 1 3 3 3 3 3 3 2 3 3 1 4 Roca Roca 1 Roca Roca Roca Roca Roca

11

Roca

PROFUND I Efectiva 4 4 4 3 3 2 2 4 1 1 2 3 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 1 3 1 1 3 3 2 3 2 3 3 1 3 3 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 2 2 3 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1

PEDREG O Superfici 1 1 1 1 1 2 2 1 4 4 1 1 1 1 1 2 2 2 1 3 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 3 3 1 2 1 1 3 1 3 1 1 2 3 3 3 1 1 3 1 1 3 3 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 4 2 2 3 2 2 3

DE

DATOS SUELOS - PROVINCIA

DE EL ORO

DRENA INUN JE DA

N_FRE ATI

PH

SALIN ID

M.O

TOXICI D

FERTIL ID

R H y T Suelo

4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 2 4 4 4 4 2 4 4 1 4 3 3 2 3 2 3 3 3

2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 1 3 3 2 3 1 4 4 4 4 4 4 4 4

4 3 3 3 3 3 2 3 2 4 2 3 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 3 2 3 3 3 2 2 2 2 3 3 3 2 4 2 4 3 4 2 3 3 2 2 3 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 3 3 4 4 3 3 3 5 5 5 5 3 5 5 4 6 3 3 3 3 3 3 3 3

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 4 4 1 4 5 2 5 1 1 1 1 1 1 1 1

5 2 2 3 4 3 3 2 2 2 1 1 2 1 1 2 3 3 1 3 3 3 3 3 2 3 1 1 2 3 3 3 2 2 3 3 1 2 2 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 3 3 2 3 5 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 3 2

1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 3 3 3 3 4 3 3 3 4 3 3 3 3 3 2 2 3 1 1 3 3 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 3 3 3 3 3 3 2 2 2 3 2 1 1 3 3 3 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 4 4 1 4 4 2 4 1 1 2 2 1 1 2 1

4 3 3 3 3 3 3 3 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 3 2 2 1 2 2 2 3 2 2 3 3 2 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 3 3 2 2 3 3 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 3 2

F-P F-U T - P H-U - M-UP M-UP T-P - M-U T - UP F-U F-U T-S, H-S H - S H-U

3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 2 2 3 3 4 3 3 3 2 4 1 1 1 1 1 1 1 1

GOBIERNO AUTONOMO DESCENTRALIZADO PROVINCIAL DE EL ORO (2014)

SOIL TAXONOMY 1975 CLASIFICACION: GRAN GRUPO y/o SUBGRUPO

Hydric CRYANDEPTS Dystric CRYANDEPTS TYPIC DYSTRANDEPT Oxic Dystropeptic HAPLORTHOX - Typic DYSTRANDEPTS Typic DYSTRANDEPTS - Skeletal Dystropeptic ORTHOX o HUMOX Dystropeptic HAPLORTHOX - Typic DYSTRANDEPTS Typic DYSTRANDEPTS - Skeletal Dystropeptic UMBRIORTHOX Dystric Cryandepts Troporthents Ustorthents Oxic DYSTROPEPT y/o Oxic TROPUDULT Dystropeptic Haplorthox H-U Dystropeptic Haplorthox H-U Dystropeptic Haplorthox H - U Dystropeptic Haplorthox H - U Oxic DYSTROPEPTS- HAPLORTHOX H - U - M-P Dystropeptic HAPLORTHOX - Dystric CRYANDEPTS H - U Dystropeptic Haplorthox - Oxic Eutropepts y/o Tropudalfs H-U Dystropeptic Haplorthox H - U Dystropeptic Haplorthox - Oxic Eutropepts y/o Tropudalfs T - PU Dystropeptic Umbriorthox-Typic Dystrandepts T - PU Dystropeptic Umbriorthox-Typic Dystrandepts T y M - P Dystropeptic UMBRIORTHOX - Dystric Cryandepts T-U, SU Dystropeptic Umbriorthox-Typic Dystrandepts H-U - T-P Dystropeptic Haplorthox - Typic Dystrandepts M-U - F-U Dystropeptic HAPLORTHOX - Entic CRYANDEPTS H-U Dystropeptic HAPLORTHOX - Oxic EUTROPEPTS H-SA Ustipsamments H-S Psammentic Ustifluvents y/o Ustipsamments M - UP Dystropeptic Andic Umbriorthox - Typic Dystrandepts M-UP - T-P Dystropeptic Andic Umbriorthox - Typic Dystrandepts H-U Oxic EUTROPEPTS o Oxic TROPUDALFS H-S Oxic USTROPETS y/o Oxic HAPLUSTALFS H-U Typic HAPLUSTALFS - Oxic Paralithic USTORTHENTS T- U Oxic TROPUDALFS y/o EUTROPEPTS H-U TROPUDALFS y/o EUTROPEPTS - Oxic TROPUDALFS y/o EUTROPEPTS T-S Oxic Ustropepts - Lithic USTORTHENTS T - S Vertic HAPLUSTALFS T- U TROPUDALFS H-S Paleargids + Vertic Paleargids H-SU Skeletal Haplustalfs + Skeletal Tropudalfs H-S Skeletal Haplustalfs + Skeletal Tropudalfs M-U Dystropepts T-U y H-U Paralithic Oxic Dystropepts T-U Paralithic Oxic Dystropepts y/o Haplorthox H-U y T-U Oxic Dystropepts y/o Haplorthox H-U Dystropepts (Oxic Skeletal) H-U Oxic Dystropepts y/o Haplorthox H-S Dystropepts (Oxic Skeletal) T-U Oxic Dystropepts y/o Haplorthox + Dystrandepts H-U Oxic Dystropepts y/o Haplorthox + Tropudalfs H-S Oxic Dystropepts + Ultic Haplorthox Skeletal M-U Dystropepts M a F-U Dystropepts T-U Dystropepts H-S Haplustox H-S Haplustox H-S Squeletal Haplustox H-S Haplustalfs (Oxic) H-U Tropudalfs H-S Rhodic Haplustalfs y/o Rhodic Paleustalfs- Skeletal H-S Rhodic Haplustalfs y/o Rhodic Paleustalfs + H-SU Rhodustalfs H-S Rhodustalfs H-S Rhodustalfs + Vertic Ustropepts H-S Haplustalfs (Oxic) M a F-U Tropudalfs y/o Rhodustalfs H-SU Vertic Ustropepts y/o Chromusterts -Skeletal H-S Vertic Ustropepts y/o Chromusterts -Skeletal H-U Tropofluvents H-U Tropofluvents H-U Tropofluvents H-S Tropaquepts H-S Tropaquepts H-S (Salic) Tropaquepts H-S Sulfaquepts H-S Typic Ustifluvents H-Aq Tropaquepts H-Aq Salorthids H-SA Ustipsamments H-Aq Sulfaquents H - SA Paralithic Torriorthents H - SA Lithic Ustorthents T- S Paralithic Oxic Ustorthents T - S Paralithic Oxic Ustorthents T- S Paralithic Ustorthents H - AS Paralithic Torriorthents T- U LITHIC Udorthents H-S Lithic Ustorthents


119

LEYENDA SINTESIS DE SUELOS - PROVINCIA DE EL ORO SIGLA SUELO

CARACTERISTICAS

Dp Fe

Suelos de clima frío- húmedo a muy húmedo, de color oscuro, textura homogenea franco, profundo, bien drenado, pH neutro, fertilidad mediana. Suelos de clima frío- húmedo a muy húmedo, de color oscuro, textura homogenea franco, profundo, bien drenado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Asociación de suelos oscuros y rojos, clima frío-húmedo y cálido-húmedo, franco limoso a franco arcillo limosos en profundidad, moderadamente profundo, drenaje bueno, pH ácido, toxicidad mediana en aluminio, fertilidad mediana. Asociación de suelos oscuros y rojizos, clima frío-húmedo a muy húmedo, franco limoso a franco arcillo limosos en profundidad, moderadamente profundo, drenaje bueno, pH ácido, toxicidad mediana en aluminio, fertilidad mediana. Suelo de color oscuro, en clima templado-muy húmedo, franco limoso, profundo, bien drenado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Asociación de suelos oscuros y rojizos, clima frío-húmedo a muy húmedo, franco limoso a franco arcillo limosos en profundidad, moderadamente profundo, drenaje bueno, pH ácido, toxicidad mediana en aluminio, fertilidad mediana.

Dp Fay

Asociación de suelos oscuros y rojizos, clima templado-húmedo a muy húmedo, franco a franco arcillo limosos en profundidad, poco profundo, drenaje bueno, pH ligeramente ácido, toxicidad mediana en aluminio, fertilidad baja.

Da Db Dm Fc Dm Fdy Dp

D3 Ec Ed1 Et

Suelos de clima frío- húmedo, de color oscuro, textura homogenea franco, profundo, bien drenado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Suelos en clima templado y/o cálido- seco, superficiales, franco arenosos, muy pedregosos, pH ácido, fertilidad muy baja. Suelos en clima muy frío-húmedo, superficiales, franco arenosos, muy pedregosos, pH ácido, fertilidad muy baja. Suelo pardo rojizo, en clima cálido-seco, erosionado, arcilloso, poco profundo, drenaje moderado, pH ácido, mediana toxicidad de aluminio, fertilidad baja.


120

Fc

Fcx Fcy Fsc Fscx Fscy Fsc-Gc Fay Dp Fby Dp Fby Dm Fbsx Dp

Suelos en clima cálido-húmedo, franco arcillosos a arcillosos, drenaje moderado, moderadamente profundos, pH ligeramente ácido, moderada tóxicidad en aluminio, desaturados, fertilidad baja. Suelo rojo o amarillo rojizo,arcilloso, un poco mas pesado que un oxisol,de 30-100 cm de profund. Abajo mas friable. Horiz.super.de mismo color mas oscur, friable,buena estructura. Generalmente S.B. < 50%, pH en agua más de 5.5. Suelo rojo o amarillo rojizo,arcill.un poco mas pesado que un oxisol,de 30-100 cm de profund.Abajo mas friable. Suelo rojo o amarillo rojizo,arcill.un poco mas pesado que un oxisol,de 30-100 cm de profund.Abajo mas friable. Suelos en clima cálido-húmedo, franco arcillosos a arcillosos, drenaje moderado, moderadamente profundos, ácido, moderada tóxicidad en aluminio, desaturados, fertilidad baja. Suelos en clima cálido-húmedo, franco arcillosos a arcillosos, drenaje moderado, moderadamente profundos, ácido, alta tóxicidad en aluminio, desaturados, fertilidad baja. Suelos en clima cálido-húmedo, franco arcillosos a arcillosos, drenaje moderado, poco profundos, pH muy ácido, alta tóxicidad en aluminio, muy desaturados, fertilidad muy baja. Asociación de suelos rojos y pardo rojizos en clima cálido-húmedo, arcillosos, moderadamente profundo, drenaje moderado, nivel medio de toxicidad de auminio, pH ligeramente ácido, fertilidad baja. Suelo rojizo con horizonte superior negro limoso organico,suave de 20-30 cm de espesor,M.O.>10%,un poco mas pesado que un oxisol, y Suelo de color oscuro, de ceniza volcánica, en clima templado-muy húmedo, franco limoso, profundo, bien drenado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Asociación de suelos oscuros y rojos, clima templado-húmedo a muy húmedo, franco a franco arcillo limosos en profundidad, poco profundo, drenaje bueno, pH ligeramente ácido, toxicidad mediana en aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos rojos y oscuros, clima templado-húmedo a muy húmedo, franco a franco arcillo limosos en profundidad, poco profundo, drenaje bueno, pH ligeramente ácido, toxicidad mediana en aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos oscuros y rojos, clima templado-húmedo a muy húmedo, franco a franco arcillo limosos en profundidad, poco profundo, drenaje bueno, pH ligeramente ácido, toxicidad mediana en aluminio, fertilidad baja.


121

Fc Db Fc Dm Fcy Kc Fdy Dm Fdy Dp Fscy Kc FeyDc Gc Gt Gt-Ss Kb Kc Gc Kt-Ss

Asociación de suelos, rojizos y suelos oscuros, clima templado-húmedo a muy húmedo, franco a franco arcillo limosos en profundidad, poco profundo, drenaje bueno, pH ligeramente ácido, toxicidad mediana en aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos, rojizos y suelos oscuros, clima templado-húmedo a muy húmedo, franco a franco arcillo limosos en profundidad, poco profundo, drenaje bueno, pH ligeramente ácido, toxicidad mediana en aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos, rojizos con Horizonte superior de mismo color o algo más oscuro y suelo pardo rojizo, en clima cálido-húmedo, son franco arcillosos a arcillosos, poco profundos, drenaje moderado, localmente poca pedregosidad, pH ácido, mediana toxicidad por aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos, rojizos y suelos negros de ceniza volcánica , en clima frío -húmedo a muy húmedo, son francos a franco arcillo limoso, moderadamente profundos, drenaje bueno, pH ácido, ligera toxicidad por aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos, rojizos y suelos negros de ceniza volcánica , en clima templado a frío -húmedo, son francos a franco arcillo limoso, moderadamente profundos, drenaje bueno, pH ácido, ligera toxicidad por aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos, rojizos con Horizonte superior de mismo color o algo más oscuro y suelo pardo rojizo, en clima cálido-húmedo, son franco arcillosos a arcillosos, poco profundos, drenaje moderado, localmente frecuente pedregosidad, pH ácido, mediana toxicidad por aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos, rojizos y suelos negros de ceniza volcánica , en clima frío a muy frío-húmedo, son francos a franco arcillo limoso, moderadamente profundos, drenaje bueno, pH ácido, ligera toxicidad por aluminio, fertilidad baja. Suelo rojo o pardo rojizo en clima cálido-húmedo, arcilloso, poco progundo, drenaje moderado, pH ácido, ligera tóxicidad en aluminio, fertilidad mediana. Suelo rojo o pardo rojizo en clima cálido-seco, arcilloso, moderadamente profundo, drenaje moderado, pH ácido, ligera tóxicidad en aluminio, fertilidad baja. Asociación de suelos rojos o pardo rojizos en clima cálido-húmedo y suelos erosionados; en general franco arcillosos a arcillosos, poco profundos, drenaje moderado, nivel ligero de toxicidad de auminio, pH ligeramente ácido, fertilidad baja. Suelo pardo rojizo, pesado sobre un metro de profundidad. Mas friable en la profundidad Suelo pardo, rojizo, pesado, sobre 1 m. de profundidad y mas friable en la profundidad y suelos Rojo o pardo rojizo, pesado, de 30 a 100 cm de profundidad, mas friable en la profundidad.Material parental mas o menos meteorizado. Asociación de suelo pardo rojizos, arcillosos y suelos erosionados arcillo arenosos, en clima templado-seco, generalmente poco profundo, drenaje moderado, ligera tóxicidad de aluminio, pH ácido, fertilidad baja.


122

Lc

Suelo pardo a pardo amarillento en profundidad, clima templado- seco, textura arcillosa, con características verticas (agrietamiento del suelo), moderadamente profundo, drenaje moderado, pH neutro, fertilidad mediana..

Ln

Suelo pardo a pardo amarillento en profundidad, clima templado- húmedoo, textura arcillosa, con características verticas (agrietamiento del suelo), moderadamente profundo, drenaje moderado, pH neutro, fertilidad mediana..

Pa + Pva Qpc

Asociación de suelos amarillos, en clima cálido-seco, arcillosos a muy arcillosos, mezclado con grava fina y muy fina; con características vérticas (agrietamiento), son poco profundos, moderadamente drenados, pH neutro, fertilidad mediana. Suelos pardo rojizo amarillentos, clima cálido- seco o húmedo, franco arcillo arenoso a arcillo arenoso, poco profundo, drenaje moderado, pH ligeramente ácido,fertilidad mediana.

Qpc + Qpd

Suelos pardo rojizo amarillentos, clima cálido- seco o húmedo, franco arcillo arenoso a arcillo arenoso, pedregoso, poco profundo, drenaje moderado, pH neutro,fertilidad mediana.

Rd

Suelos rojos, en clima frío-húmedo, arcilloso, moderadamente profundo, drenaje moderado, pH ácido, tóxicidad de aluminio mediana, fertilidad baja.

Rd1 Rd2 Rd3 Rd4 Rd5 Rdr

Suelos amarillento pálido, clima templado o cálido-húmedo, franco arcillo arenosos, más arenosos en profundidad, poco profundos, drenaje bueno, pH ligeramente ácido, grado de tóxicidad del aluminio medio, fertilidad baja. Suelos rojos y rojizos, clima templado-húmedo, arcilloso moderadamente profundos, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, grado de tóxicidad del aluminio medio, fertilidad media. Suelos rojos y rojizos, clima templado o cálido-húmedo, ligeramente erosionados, arcilloso, moderadamente profundos, drenaje moderado, pH ácido, grado de tóxicidad del aluminio medio, fertilidad baja. Suelos rojizos, clima cálido-húmedo, franco arcillo arenoso y pedregosos, poco profundo, drenaje moderado, pH ácido, grado de tóxicidad del aluminio medio, fertilidad baja. Suelos rojizos, clima cálido-húmedo, arcilloso o arcillo arenoso, poco profundo, drenaje moderado, pH ácido, grado de tóxicidad del aluminio medio, fertilidad baja. Suelos rojos, en clima cálido -húmedo, franco arcillo arenoso y pedregoso, poco profundo, drenaje moderado, pH ácido, nivel tóxicidad de aluminio mediana, fertilidad baja.


123

Rd + D3 Rd + Rt Rd + Rld-r

Asociación de suelos rojizos y oscuros, en clima templado- húmedo, de texturas arcillosa y franco limosa, moderadamente profundos, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Asociación de suelos rojizos y rojos, clima cálido-húmedo, arcillosos, moderadamente profundos, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Asociación de suelos rojizos y rojos, clima cálido-húmedo, arcillosos y pedregosos, moderadamente profundos, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.

Rd + Ed

Parte inferior del flanco occidental de la cordillera con relieve de pendientes fuertes a muy fuertes y fuertemente disectado, áreas cálido-húmedas. Suelos similares a Rd pero asociados a suelos con abundante afloramiento rocoso. (DYSTROPEPTS + TROPORTHENTS)

Ro1

Suelos pardo amarillentos en clima frío a muy frío-húmedo, arcillosos, humiferos, poco profundos, drenaje moderado, pH ácido, fertilidad mediana.

Ro3

Suelos pardo amarillentos en clima templado-húmedo, arcillosos, medianamente humiferos, poco profundos, drenaje moderado, pH ácido, fertilidad mediana.

Rld1 Rld2 Rldr Rt2 Rt3 Rlt1r

Suelos rojos en clima cálido-seco, arcillosos, poco humiferos, poco profundos, drenaje moderado, pH ácido, mediana tóxicidad por aluminio, fertilidad baja. Suelos rojos en clima cálido-seco, localmente erosionados, arcillosos, poco humiferos, poco profundos, drenaje moderado, pH ácido, mediana tóxicidad por aluminio, fertilidad baja. Suelos rojos en clima cálido-seco, arcillosos, pedregosos, poco humiferos, poco profundos, drenaje moderado, pH ácido, mediana tóxicidad por aluminio, fertilidad baja. Suelos rojos a muy rojos, clima cálido-seco, arcillosos, moderadamente profundos, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, ligera tóxicidad por aluminio, fertilidad mediana. Suelos rojos a muy rojos, clima cálido-húmedo, arcillosos poco arenosos, poco profundos, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, ligera tóxicidad por aluminio, fertilidad mediana. Suelos rojos, en clima cálido-seco, franco arcilloso a arcillo arenoso mezclado con piedras, poco profundo, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.


124

Rlt + Tb + Vb-r Tb3 Tb4 Tb + Vb-r

Asociación de suelos rojos -rojo amarillentos y amarillos, en clima cálido-húmedo, el general arcillosos, con características vérticas (agrietamiento), presencia de grava incluyendo muy fina(gravilla), poco profundos, drenaje moderado, pH de ligeramente ácido a ligeramente alcalino, fertilidad mediana. Suelos rojos y rojo-amarillentos, en clima calido - seco a humedo, arcilloso o arcillo arenoso a más arenosos, moderadamente profundo, pH ligeramente ácido a neutro, fertilidad mediana. Suelos rojos y rojo-amarillentos, en clima calido - seco a humedo, arcilloso o arcillo arenoso a más arenosos, moderadamente profundo, pH ligeramente ácido a neutro, fertilidad mediana. Asociación de suelos rojizos-amarillentos a amarillos, clima cálido-seco, franco arcilloso a arcilloso, localmente con características verticas (agrietamiento) y con grava y gravilla, poco profundo, moderadamente drenado, pH neutro, fertilidad mediana.

Td1

Suelos amarillento claro, clima cálido-seco, arcilloso, moderadamente profundo, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Suelos rojizo amarillentos, en clima frío a muy frío, arcilloso, moderadamente profundo, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.

Vbr

Suelos amarillos en clima cálido-seco a húmedo, franco arcillosos a franco arcillo arenosos con grava y gravilla, con características verticas (agrietado), poco profundos, drenaje moderado, pH neutro, fertilidad mediana.

Vpbr

Suelos amarillos en clima cálido-seco, franco arcillosos a franco arcillo arenosos, con características verticas (agrietado), presencia de bloques y cantos rodados, poco profundos, drenaje moderado, pH neutro, fertilidad mediana.

Fld

Suelos de origen aluvial color pardos, de texturas variables franco limoso a arenosos, clima cálido-húmedo, poco profundo, bien drenado, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.

Tc1

Fld1

suelos de color pardo, en clima cálido-húmedo, francos a franco arcillo limoso, generalmente con mal drenaje en profundidad (hidromorfía), inundabilidad frecuente, nivel freático medianamente profundo, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana.


125

Fld2 Frc Frc1 Fv

Fve

Fve1

Fve2 Fpc2 Fvs Ia Ibs

suelos aluviales de clima cálido-húmedo, texturas variables generalmente limosas y arenosas, moderadamente profundos, drenaje bueno, parcialmente inundables estacional corta, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Suelos arenosos en clima cálido-seco a muy seco, superficial, localmente con cantos rodados, drenaje excesivo, inundabilidad estacional corta, pH ligeramente ácido, fertilidad muy baja. Suelos arenosos en clima cálido-seco a muy seco, superficial, localmente con cantos rodados, drenaje excesivo, inundabilidad frecuente y mediana intensidad, pH ligeramente ácido, fertilidad muy baja. Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, profundidad moderada, drenaje moderado a mal drenado en profundidad, presencia de hidromorfismo (gley) cerca del 1 m., capa freática moderadamente profunda, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, fertilidad baja. Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, profundidad moderada, drenaje moderado a mal drenado en profundidad, presencia de hidromorfismo (gley) cerca del 1 m., capa freática moderadamente profunda, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, fertilidad baja. Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, poco profundos, mal drenado , presencia de hidromorfismo (gley), capa freática poco profunda, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, con sales hasta la superficie, fertilidad baja. Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, superficiales, con sales y agua hasta la superficie, mal drenado , presencia de hidromorfismo (gley), capa freática superficial, inundabilidad permanente, pH moderadamente alcalino, con sales hasta la superficie, fertilidad baja. Suelos aluviales de texturas variables, limosos, arenosos y pedregosos, clima cálido-seco, moderadamente profundo, bien drenado, inundabilidad frecuente y mediana, pH ligeramente ácido, fertilidad baja. Suelos de texturas arcillosas dominante franco arcillo limosas, poco profundos, mal drenado , presencia de hidromorfismo (gley), capa freática poco profunda, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, con sales hasta la superficie, fertilidad baja. Suelos de depósitos fluvio-marinos, texturas variables dominante franco arcillo limoso, superficiales, mal drenado, inundabilidad frecuente, pH moderadamente alcalino, fertilidad baja. Suelos originados de depósitos marinos arenosos, clima cálido-seco, superficiales, excesivo drenaje, con sales hasta la superficie, inundabilidad frecuente, pH neutro, fertilidad muy baja.


126

Im S o Sam Sar Sb Sf Si Sm Sn Ss

Suelos de depósitos marinos y fluvio-marinos, arcillo limoso a franco limosos, superficiales, mal drenados, permanentemente inundados y con alto contenido de sales y agua hasta la superficie, pH alcalino, fertilidad muy baja. Suelos erosionados, en clima cálido-muy seco, arcilloso, superficial a poco profundo,menos de 30 cm, con poca grava y piedras y sobre rocas o material poco duro, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, fertilidad baja, Suelo erosionado, clima cálido-seco, superficial, menos de 20 cm, con muchas gravas y piedras y sobre rocas o material duro, pH ligeramente ácido, fertilidad muy baja. Suelo rojo ,antiguo,erosionado,areno-arcilloso.Abajo de 20 cm de profundidad arena de granito comple tamente meteorizada. Suelo rojo, erosionado, clima templado-seco, franco arcillo arenoso a arenoso en profundidad, superficial, bien dranado, pH ligeramente ácido, fertilidad baja. Suelo rojo ,antiguo ,erosionado ,arcillo-arenoso sobre material meteorizado, superficial, con poca pedregosidad o afloramiento rocoso, moderadamente drenado, pH ligeramente ácido, fertilidad baja. Suelo muy erosinado, sin suelo en muchas partes, clima templado-seco, sobre arcilla marina o tobas volcánicas marinas. Superficial, frecuente pedregosidad, pH ligeramente ácido, fertilidad baja. Suelos erosionados, en clima cálido-muy seco, arcilloso, superficial a poco profundo,menos de 30 cm, con poca grava y piedras y sobre rocas o material poco duro, drenaje moderado, pH ligeramente ácido, fertilidad baja, Suelo erosionado, en clima templado-húmedo, superficial,menos de 20 cm., arenoso o areno-arcillo arenoso, sobre material duro, pH ligeramente ácido, fertilidad mediana. Suelos en clima cálido- seco , superficiales a poco profundos, presencia de grava y sobre piedras y rocas, pH ligeramente ácido, fertilidad muy baja.


127

ANEXO 2: Precipitación anual mensual (PERIODO 1985-2009) ANEXO 2. Precipitación Anual y Mensual (Período 1985 -2009) en mm. CODIGO M012 M040 M180 M185 M292 M481 M482 M736 M738 M740 M741 M743 M744 M746 M747 M748 M773 MA1V MA1Y MA2C MA2E MA2T MB81 MB82 M1000

ENE

FEB

MAR

ABR

MAY

JUN

JUL

AGO

SEP

OCT

NOV

DIC

VALOR MULTIANUAL(mm)

91,1

190,3

117,4

130,4

45,3

37,6

17,1

5,4

6,1

31,9

3,0

8,7 MEDIA

86,3

205,0

72,9

38,7

7,9

3,0

4,1

4,6

6,0

16,2

0,9

3,5 MEDIANA

183,9

203,0

195,2

148,0

41,6

37,3

30,1

30,5

30,7

55,5

34,2

71,0 MEDIA

139,5

175,9

179,7

90,6

28,9

28,8

27,1

28,0

24,6

41,3

34,5

44,3 MEDIANA

237,0

310,5

291,4

236,1

83,1

22,4

4,9

3,2

15,9

24,2

48,7

128,0 MEDIA

1405,4

205,4

309,7

291,4

230,9

87,9

11,6

3,2

1,0

8,2

20,2

39,2

102,6 MEDIANA

1311,2

176,0

292,2

212,9

136,2

73,0

43,9

42,2

37,8

42,1

67,9

53,7

42,6 MEDIA

1220,5

163,0

229,0

174,2

110,3

32,8

43,7

40,6

36,5

41,1

67,6

50,1

36,2 MEDIANA

1024,9

91,9

160,4

122,4

76,6

19,3

9,4

9,5

9,0

9,5

15,1

12,9

20,3 MEDIA

556,3

77,3

163,9

112,6

43,9

9,8

7,8

8,8

9,5

9,0

14,4

12,5

17,3 MEDIANA

486,6

109,4

147,7

151,1

90,6

43,8

25,7

14,8

11,1

10,6

19,6

22,4

58,9 MEDIA

705,6

101,7

117,8

105,0

97,9

30,7

18,9

11,7

8,9

10,1

19,3

21,0

55,1 MEDIANA

597,8

66,7

144,6

103,9

58,9

13,5

1,8

0,3

0,6

0,4

1,3

2,2

4,4 MEDIA

55,9

87,1

77,8

36,5

5,0

0,5

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

2,7 MEDIANA

182,8

255,6

202,7

188,3

47,2

18,5

6,1

4,9

7,2

16,1

18,1

62,3 MEDIA

164,5

231,1

155,6

222,9

45,4

16,6

4,2

2,4

2,3

6,9

11,9

60,0 MEDIANA

115,5

116,4

123,9

174,0

81,3

27,6

15,9

18,3

13,0

45,5

34,4

92,3 MEDIA

684,3 449,0 1060,9 842,8

398,6 265,5 1009,8 923,7 858,1

125,7

68,5

93,3

184,5

77,4

28,3

12,4

15,5

12,3

44,0

28,0

292,0

388,7

354,9

343,4

197,7

93,7

19,1

15,0

55,4

48,7

60,1

196,0 MEDIA

2064,6

272,9

360,9

416,5

306,5

180,3

85,9

11,4

17,7

39,8

39,3

50,9

178,6 MEDIANA

1960,5

95,5

157,2

91,2

86,1

24,1

5,9

5,2

2,1

5,0

5,7

7,3

58,8 MEDIA

544,2

54,2

176,1

32,3

76,5

22,2

6,0

4,6

0,9

4,7

5,9

7,3

41,3 MEDIANA

432,0

189,0

220,1

136,0

161,6

58,6

10,1

3,4

2,3

4,3

9,8

16,1

131,5 MEDIA

193,1

205,2

100,8

168,9

54,3

3,5

2,0

1,2

3,0

11,4

15,1

106,2 MEDIANA

373,1

399,4

343,2

309,6

150,6

39,8

8,5

7,5

16,5

27,8

52,1

162,7 MEDIA

1890,9

337,2

382,7

350,6

300,7

153,7

20,1

0,2

0,2

7,9

24,7

48,9

136,1 MEDIANA

1763,0

129,8

144,6

117,2

68,5

15,8

0,9

0,9

0,8

0,3

0,6

1,1

14,2 MEDIA

494,5

150,5

110,3

77,5

55,5

17,4

0,0

0,0

0,5

0,0

0,0

0,0

14,9 MEDIANA

426,5

108,2

192,5

231,0

153,3

65,2

25,9

28,6

22,5

21,8

31,4

25,5

55,9 MEDIA

98,1

172,1

161,4

98,1

48,3

22,4

27,9

19,7

20,7

30,5

19,8

44,3 MEDIANA

341,0

460,8

423,6

292,4

164,5

27,2

9,5

8,0

34,3

80,7

53,9

270,7 MEDIA

2166,6

345,6

431,5

326,2

318,0

149,3

26,5

7,0

2,4

25,6

47,2

44,0

230,3 MEDIANA

1953,4

226,0

328,9

325,6

255,3

109,9

44,9

20,2

9,1

23,5

27,6

35,9

129,4 MEDIA

1536,3

178,1

276,2

319,7

173,5

113,7

19,5

11,7

6,0

12,7

10,4

29,7

114,0 MEDIANA

1265,0

57,7

76,7

99,4

105,3

82,8

34,3

17,0

12,7

47,5

68,9

70,1

78,9 MEDIA

751,3

52,3

68,8

100,3

115,7

82,8

35,7

16,2

13,4

35,8

68,9

70,1

78,9 MEDIANA

738,8

49,9

52,3

77,0

71,9

67,5

85,6

66,1

49,8

43,1

51,5

52,7

57,4 MEDIA

724,8

57,0

52,0

77,6

72,1

64,5

79,0

62,1

46,8

35,6

39,9

52,7

57,4 MEDIANA

229,5

366,1

288,9

254,8

97,0

11,5

2,6

1,0

0,4

0,0

1,9

211,7

301,9

244,8

204,6

33,2

9,2

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

254,7

309,8

255,7

148,7

40,6

2,2

0,0

3,9

2,2

0,1

4,1

25,8 MEDIA

224,4

258,4

246,9

107,1

32,9

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

1,5

20,0 MEDIANA

891,1

55,7

57,6

77,4

87,0

59,9

28,3

11,6

8,7

33,2

66,1

68,3

66,1 MEDIA

619,8

96,1 MEDIANA

19,7 MEDIA 6,0 MEDIANA

785,9

943,0 864,7

961,7 763,3

696,7 1273,3 1011,3 1047,9

45,7

56,0

79,6

84,0

49,4

24,5

8,9

6,3

29,0

55,6

63,4

57,3 MEDIANA

559,6

162,0

164,0

177,4

150,2

11,3

0,6

0,0

0,0

0,0

0,0

0,3

6,5 MEDIANA

672,2

110,3

209,7

189,2

137,9

24,3

5,4

2,6

1,5

2,8

2,2

5,6

20,2 MEDIA

115,6

189,4

206,2

126,7

18,0

5,0

2,6

1,0

0,7

0,3

2,9

20,2 MEDIANA

245,1

227,4

247,1

380,7

381,1

370,6

318,9

247,2

278,8

265,1

252,0

248,1 MEDIA

3462,1

240,8

222,6

204,6

379,4

356,4

360,9

297,3

244,1

277,0

256,2

247,5

255,7 MEDIANA

3342,5

711,8 688,5


128

ANEXO 3: Precipitaciones históricas de cada estación. DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: El Porvenir

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

645383 Cota = 9628149

400

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm) Denominación: EL PORVENIR

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ANUAL

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 MAX MEDIA MIN

276,80 135,10 239,70 110,20 257,90 90,00 109,60 191,90 141,80 276,80 172,56 90,00

232,80 109,40 371,30 485,80 185,40 216,60 437,00 91,90 139,70 485,80 252,21 91,90

117,90 392,20 259,80 208,00 236,40 429,50 353,20 184,00 109,50 429,50 254,50 109,50

59,30 176,00 248,00 23,70 173,20 141,40 259,00 59,60 274,40 274,40 157,18 23,70

23,00 65,20 234,70 99,50 118,70 76,00 71,30 95,10 85,10 234,70 96,51 23,00

49,80 126,00 101,70 59,10 63,50 42,30 53,60 44,90 52,70 126,00 65,96 42,30

32,00 25,40 140,30 42,80 10,50 56,10 31,10 56,20 29,00 140,30 47,04 10,50

21,80 79,90 78,80 36,50 31,10 35,00 33,30 43,00 21,70 79,90 42,34 21,70

26,20 103,40 76,40 60,70 51,40 41,90 31,10 27,40 54,70 103,40 52,58 26,20

49,00 188,20 93,30 83,20 45,80 48,10 71,10 50,60 71,40 188,20 77,86 45,80

28,20 288,30 61,70 93,40 15,40 44,20 56,10 58,60 54,90 288,30 77,87 15,40

70,90 307,70 125,80 229,50 74,90 80,10 130,90 48,70 307,70 133,56 48,70

987,70 1996,80 2031,50 1532,40 1264,20 1301,20 1637,30 951,90 1034,90 2031,50 1415,32 951,90

Máximo 276,80 392,20 371,30 485,80 257,90 429,50 437,00 191,90 274,40

ENE MAR FEB FEB ENE MAR ENE ENE ABR 485,80


129

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: M-745 Denominación: PALMALES

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

599303 Cota = 9594822

70

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm)

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ANUAL

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 MAX MEDIA MIN

217,70 163,00 73,60 35,80 544,00 185,10 127,50 162,30 29,10 116,20 140,00 544,00 163,12 29,10

133,20 312,00 96,20 74,20 729,50 350,50 679,60 172,30 304,10 150,80 244,10 729,50 295,14 74,20

153,80 90,60 51,80 171,60 703,30 160,80 286,50 328,30 336,00 62,50 104,10 703,30 222,66 51,80

103,60 31,10 12,20 183,30 270,20 208,60 90,00 106,10 103,70 29,10 170,20 270,20 118,92 12,20

20,00 7,30 0,00 78,30 164,40 55,10 143,40 22,00 1,60 10,80 14,00 164,40 46,99 0,00

0,00 0,00 1,00 117,90 15,70 44,00 10,20 5,10 3,00 11,20 6,40 117,90 19,50 0,00

1,10 6,10 0,30 8,70 24,70 42,90 5,40 6,80 0,00 9,70 4,90 42,90 10,05 0,00

0,50 6,10 0,00 4,20 10,30 37,00 3,60 0,10 6,10 1,00 1,00 37,00 6,35 0,00

0,00 0,00 0,00 20,90 13,10 57,40 2,90 0,70 3,90 0,40 1,60 57,40 9,17 0,00

0,00 4,40 3,80 28,80 12,40 67,80 1,60 2,80 5,40 4,50 3,50 67,80 12,27 0,00

1,20 42,00 1,20 198,20 44,90 50,00 0,00 11,20 5,00 5,90 3,50 198,20 33,01 0,00

39,00 53,00 2,70 460,10 215,80 389,50 33,70 19,10 78,30 49,30 460,10 134,05 2,70

670,10 715,60 242,80 1382,00 2748,30 1648,70 1384,40 836,80 876,20 451,40 693,30 2748,30 1059,05 242,80

Máximo 217,70 312,00 96,20 460,10 729,50 389,50 679,60 328,30 336,00 150,80 244,10

Enero Febrero Febrero Diciembre Febrero Diciembre Febrero Marzo Marzo Febrero Febrero 729,50


130

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: M-232 Denominación: PUYANGO

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

618845 Cota = 9577230

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm)

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 MAX MEDIA MIN

112 319 192 185 54 305 124 35 297 22 133 160 319 161 22

784 254 316 169 117 540 418 325 217 438 199 386 784 347 117

332 263 297 186 299 630 405 553 269 768 245 128 768 365 128

435 311 25 43 233 797 294 318 117 271 100 134 797 257 25

183 37 82 2 57 159 134 96 26 26 24 10 183 70 2

3 0 0 3 26 50 6 15 0 0 5 0 50 9 0

2 2 4 0 7 12 0 0 1 2 1 0 12 3 0

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ANUAL 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 3 0 0

0 0 0 0 62 59 1 2 0 0 0 14 62 12 0

35 0 1 0 106 8 2 0 0 6 0 7 106 14 0

4 0 0 0 197 7 11 1 18 8 14 0 197 22 0

44 108 54 22 448 43 50 35 28 80 102 448 92 22

1933 1294 971 608 1605 2611 1444 1380 974 1619 822 840 2611 1342 608

Máximo 784 319 316 186 448 797 418 553 297 768 245 386

Febrero Enero Febrero Marzo Diciembre Abril Febrero Marzo Enero Marzo Marzo Febrero 797


131

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: LA VICTORIA

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

603888 Cota = 9581546

410

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm) Denominación: LA VICTORIA

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 MAX MEDIA MIN

337 195 163 55 427 79 45 265 34 187 212 427 182 34

247 395 123 58 517 418 342 269 425 308 350 517 314 58

235 260 310 218 830 211 515 649 766 253 98 830 395 98

192 52 45 376 680 146 323 190 274 93 119 680 226 45

21 66 2 96 179 127 255 90 54 27 23 255 85 2

14 0 5 37 50 16 24 11 14 11 2 50 17 0

4 7 1 7 22 9 12 16 4 6 8 22 9 1

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ANUAL 1 2 1 4 8 7 5 1 5 1 1 8 3 1

2 2 0 64 11 8 4 2 2 0 6 64 9 0

5 9 6 139 23 13 2 7 22 4 11 139 22 2

8 38 1 153 14 9 1 15 16 16 3 153 25 1

107 58 10 558 28 92 31 38 95 96 558 111 10

1173 1083 668 1764 2786 1134 1558 1554 1710 1005 832 2786 1388 668

Máximo 337 395 310 558 830 418 515 649 766 308 350

Enero Febrero Marzo Diciembre Marzo Febrero Marzo Marzo Marzo Febrero Febrero 830


132

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: M-735 Denominación: AYAPAMBA

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

647170 Cota = 9600132

1300

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm)

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 MAX MEDIA MIN

246 426 217 360 166 331 239 185 359 167 171 134 426 250 134

522 375 332 286 295 383 403 291 197 385 357 330 522 346 197

362 405 302 309 224 455 328 377 451 514 201 339 514 356 201

405 331 118 129 318 527 246 294 189 329 212 247 527 279 118

169 134 164 26 90 200 163 360 93 44 116 104 360 138 26

19 13 34 15 114 90 54 36 2 7 31 7 114 35 2

22 2 13 1 2 45 7 10 7 3 5 0 45 10 0

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ANUAL 7 4 2 0 0 12 0 2 0 0 10 0 12 3 0

22 9 4 1 96 16 47 39 0 2 0 37 96 23 0

38 6 17 28 159 22 36 0 1 43 11 18 159 32 0

37 65 77 10 305 37 51 24 69 65 71 17 305 69 10

263 208 196 71 345 71 253 86 82 167 143 345 171 71

2112 1976 1476 1235 2115 2189 1827 1704 1450 1726 1328 1233 2189 1698 1233

Máximo 522 426 332 360 345 527 403 377 451 514 357 339

Febrero Enero Febrero Enero Diciembre Abril Febrero Marzo Marzo Marzo Febrero Marzo 527


133

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: M-739 Denominación: GUAYACAN

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

642053 9582665

Cota =

1160

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm)

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 MAX MEDIA MIN

202 422 71 251 128 48 188 121 182 42 100 161 422 160 42

372 139 337 275 111 218 490 157 107 308 112 211 490 236 107

279 244 204 232 179 295 249 367 190 106 107 209 367 221 106

197 153 90 85 165 182 61 120 84 152 47 308 308 137 47

70 27 44 19 7 129 41 239 18 29 56 71 239 62 7

1 0 0 6 54 4 23 12 0 6 1 0 54 9 0

5 0 3 0 0 0 5 0 0 0 1 4 5 1 0

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 6 0 6 1 0

5 0 0 0 19 9 55 12 0 0 0 60 60 13 0

37 2 0 15 198 15 19 0 0 4 1 63 198 29 0

12 1 47 0 214 15 31 5 15 22 49 14 214 35 0

174 141 137 68 148 40 220 48 26 123 70 220 109 26

ANUAL 1354 1127 932 950 1223 953 1380 1081 621 791 547 1101 1380 1005 547

Máximo 372 422 337 275 214 295 490 367 190 308 112 308

Febrero Enero Febrero Febrero Noviembre Marzo Febrero Marzo Marzo Febrero Febrero Abril 490


134

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: M0738 Denominación: GUANAZAN

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

666388 Cota = 9618167

2580

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm)

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 MAX MEDIA MIN

179 201 71 354 337 143 254 252 321 42 282 40 354 206 40

385 352 233 582 158 258 476 517 150 308 90 120 582 302 90

595 442 288 396 133 422 205 382 412 106 191 100 595 306 100

518 309 83 102 397 419 117 201 41 152 200 240 518 232 41

33 35 174 51 0 347 317 11 40 29 20 50 347 92 0

0 0 0 0 62 0 72 40 60 6 50 30 72 27 0

0 0 23 0 0 0 21 0 50 0 20 0 50 9 0

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ANUAL 0 42 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 42 3 0

0 0 11 0 91 0 101 201 0 0 0 60 201 39 0

109 0 84 175 132 31 20 0 0 4 0 100 175 55 0

309 87 210 12 386 82 41 50 50 21 90 90 386 119 12

272 195 171 71 224 10 489 90 26 123 110 489 162 10

2400 1663 1346 1744 1920 1711 2112 1745 1149 790 1054 831 2400 1539 790

Máximo 595 442 288 582 397 422 489 517 412 308 282 240

Marzo Marzo Marzo Febrero Abril Marzo Diciembre Febrero Marzo Febrero Enero Abril 595


135

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: M-748 Denominación: SALATI

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

662631 Cota = 9585002

1150

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm)

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ANUAL

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

504,20 298,30 523,70 320,30 459,10 212,90 897,00 536,50 238,50 147,10 185,60

513,30 416,70 548,40 319,70 620,40 603,00 495,30 312,90 460,90 286,50 503,00

391,20 468,60 673,20 277,50 738,60 497,00 633,50 830,40 810,70 262,00 416,10

303,80 195,20 288,50 579,90 672,60 204,00 531,60 151,80 486,50 294,30 271,40

158,70 223,50 66,90 241,00 421,30 272,50 317,40 138,00 104,40 76,10 85,30

17,00 19,60 40,80 152,60 33,20 79,00 51,50 1,00 11,80 0,00 1,00

0,00 4,50 0,00 0,00 2,00 34,60 0,00 0,00 7,00 7,20 10,00

3,50 0,00 0,00 3,00 10,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

6,40 0,00 0,00 78,20 4,00 85,10 60,80 0,00 0,00 0,00 58,30

5,80 20,60 28,90 217,40 16,40 17,40 0,00 0,00 30,80 48,00 32,70

35,40 118,10 16,10 494,70 57,10 61,40 25,70 78,50 80,80 128,10 20,20

223,40 196,30 126,50 732,10 132,00 344,80 207,60 280,39 281,10 246,00

2162,70 1961,40 2313,00 3416,40 3166,70 2411,70 3220,40 2329,49 2512,50 1495,30 1583,60

MAX MEDIA MIN

897,00 393,02 147,10

620,40 461,83 286,50

830,40 545,35 262,00

672,60 361,78 151,80

421,30 191,37 66,90

152,60 37,05 0,00

34,60 5,94 0,00

10,00 1,50 0,00

85,10 26,62 0,00

217,40 38,00 0,00

494,70 101,46 16,10

732,10 277,02 126,50

3416,40 2415,74 1495,30

Máximo 513,30 468,60 673,20 732,10 738,60 603,00 897,00 830,40 810,70 294,30 503,00

Febrero Marzo Marzo Diciembre Marzo Febrero Enero Marzo Marzo Abril Febrero 897,00


136

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: M-747 Denominación: RIO CHICO

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

627498 9616379

Cota =

50

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm)

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre

ANUAL

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

177 138 135 41 922 59 115 93 46 98 19

215 200 164 67 389 333 139 155 189 43 14

161 103 122 273 563 199 105 365 415 23 186

81 92 83 203 353 208 128 254 69 98 341

50 51 19 126 192 63 119 31 6 16 177

46 6 15 114 114 22 36 21 23 11 70

20 26 22 33 49 30 32 31 16 13 393

18 19 22 38 31 20 17 9 14 27 156

19 26 12 36 44 26 23 11 17 20 33

20 31 23 71 51 37 18 24 25 34 282

20 51 18 311 36 34 9 7 18 42 5

41 39 33 612 50 96 24 128 34 54

868 781 667 1924 2792 1127 763 1129 872 479 1676

MAX MEDIA MIN

922 167 19

389 173 14

563 229 23

353 174 69

192 77 6

114 43 6

393 60 13

156 34 9

44 24 11

282 56 18

311 50 5

612 111 24

2792 1189 479

Máximo 215 200 164 612 922 333 139 365 415 98 393

Febrero Febrero Febrero Diciembre Enero Febrero Febrero Marzo Marzo Enero Julio 922


137

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: M-743 Denominación: MOROMORO

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

639564 Cota = 9592777

980

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm)

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ANUAL

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

380 113 267 136 114 174 139 261 77 126 6

305 211 179 140 351 338 189 192 316 173 11

139 198 304 233 336 96 309 307 364 196 8

170 123 77 174 267 106 234 100 192 81 10

54 58 6 49 156 67 349 55 14 37 7

7 8 9 80 27 29 22 0 5 8 2

2 9 0 8 17 14 0 0 3 0 0

1 1 0 4 3 0 1 0 0 0 0

3 0 0 40 10 27 14 0 2

4 19 29 99 12 17 1 3 8

7 55 6 217 20 59 8 33 21

5

3

2

MAX MEDIA MIN

380 163 6

351 218 11

364 226 8

267 139 10

349 77 6

80 18 0

17 5 0

4 1 0

40 10 0

99 20 1

217 43 2

140 118 45 230 63 247 46 52 129 14

1211 913 920 1410 1375 1173 1311 1003 1129 634 55

247 108 14

1410 1012 55

Máximo 380 211 304 233 351 338 349 307 364 196 11

Enero Febrero Marzo Marzo Febrero Febrero Mayo Marzo Marzo Marzo Febrero 380


138

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: M-746 QUEBRADA Denominación: SECA

X=

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

590571 Cota =

Y=

80

9594615

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm)

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre

ANUAL

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

199 133 58 26 642 27 10 93 37 101 82

96 285 114 53 954 336 109 126 281 116 129

148 48 33 215 484 147 315 256 252 35 94

8 37 6 142 253 150 65 53 158 17 87

109 6 0 47 125 10 109 12 3 5 10

4 0 2 21 12 4 7 2 0 4 0

2 3 0 4 28 4 1 2 0 5 2

0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1

3 0 1 11 0 3 1 0 1 0 1

1 6 3 29 7 1 0 2 9 0 2

1 30 2 167 4 1 0 5 1 1 1

46 46 0 422 16 21 22 10 58 56

615 594 219 1139 2525 704 640 562 801 340 410

MAX MEDIA MIN

642 128 10

954 236 53

484 184 33

253 89 6

125 40 0

21 5 0

28 5 0

1 0 0

11 2 0

29 5 0

167 19 0

422 70 0

2525 777 219

Máximo 199 285 114 422 954 336 315 256 281 116 129

Enero Febrero Febrero Diciembre Febrero Febrero Marzo Marzo Febrero Febrero Febrero 954


139

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: M1163 Denominación: LOS AMARILLOS

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

639606 Cota = 9579694

1150

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm)

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

125 217 117 124 228 171 348 61 183 154

334 207 124 298 433 254 151 389 199 258

226 277 198 347 237 341 340 254 148 320

106 162 167 251 48 184 121 155 167 242

70 23 11 175 62 125 50 22 35 80

3 11 41 13 34 35 6 12 8 4

8 2 0 4 5 4 5 4 5 12

3 1 2 7 1 3 1 0 20 1

4 2 15 16 56 16 1 0 0 118

11 7 222 17 16 3 3 6 1 78

67 2 263 33 54 5 65 39 26 41

183 85 212 72 217 102 53 235 107

1138 994 1374 1357 1389 1243 1143 1175 899 1308

MAX MEDIA MIN

348 173 61

433 265 124

347 269 148

251 160 48

175 65 11

41 17 3

12 5 0

20 4 0

118 23 0

222 36 1

263 59 2

235 141 53

1389 1202 899

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ANUAL

Máximo 334 277 263 347 433 341 348 389 199 320

Febrero Marzo Noviembre Marzo Febrero Marzo Enero Febrero Febrero Marzo

433


140

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: Denominación: EL SALADO

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

651159 9585599

Cota =

650

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm)

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 MAX MEDIA MIN

198 349 99 264 149 69 250 104 210 50 80 139 349 163 50

413 264 213 378 148 179 261 221 162 227 128 163 413 230 128

418 143 207 364 185 293 270 405 331 178 232 262 418 274 143

210 175 118 119 185 287 108 303 166 154 132 149 303 175 108

23 11 67 19 6 108 60 100 17 21 21 51 108 42 6

0 7 5 11 51 6 16 35 0 6 4 2 51 12 0

4 0 3 0 0 1 10 0 0 2 3 4 10 2 0

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 7 3 7 1 0

2 1 1 0 14 9 41 10 0 0 0 63 63 12 0

28 0 10 11 91 19 9 0 1 10 10 17 91 17 0

17 4 33 5 138 11 29 6 26 45 60 14 138 32 4

207 111 108 54 230 33 193 47 44 87 50 230 106 33

ANUAL 1520 1064 865 1224 1197 1013 1248 1230 955 779 727 864 1520 1057 727

Máximo 418 349 213 378 230 293 270 405 331 227 232 262

Marzo Enero Febrero Febrero Diciembre Marzo Marzo Marzo Marzo Febrero Marzo Marzo 418


141

DATOS ESTACIÓN PLUVIOMÉTRICA Estación: Denominación: TAHUIN

Coordenadas WGS_1984_UTM_Zone_17S

X= Y=

610910 Cota = 9598704

60

DATOS MENSUALES DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA EN 24 Hrs. (mm)

Año

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ANUAL

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

145 154 123 49 563 17 56 225 0 106 126

176 302 121 41 420 243 145 259 351 106 171

140 119 124 150 715 147 174 514 373 11 101

136 54 19 187 284 132 127 224 190 56 135

22 12 0 56 141 41 90 37 0 20 36

10 1 11 129 41 15 94 1 10 26 11

6 15 1 5 26 0 7 10 2 8 9

2 2 1 9 0 3

MAX MEDIA MIN

563 142 0

420 212 41

715 233 11

284 140 19

141 41 0

129 32 1

26 8 0

0 4 1 5

2 6 1 16 4 8 6 2 3 1 13

1 7 2 30 16 0 1 4 11 0 8

1 41 2 251 7 14 0 10 10 0 4

37 29 12 539 12 68 13 0 61 52

676 743 414 1461 2228 686 713 1284 1016 386 619

9 3 0

16 6 1

30 7 0

251 31 0

539 82 0

2228 930 386

Máximo 176 302 124 539 715 243 174 514 373 106 171

Febrero Febrero Marzo Diciembre Marzo Febrero Marzo Marzo Marzo Enero Febrero 715


ANEXO 4: Visitas de Campo a las Estaciones Meteorolรณgicas de la Provincia De El Oro. 1. Visitas de Campo a las Estaciones Meteorolรณgicas de la Provincia de El Oro. ๏ ท

Estaciones Meteorolรณgicas Climatolรณgicas Ordinarias Estaciรณn La Cuca, Ubicaciรณn Cartogrรกfica: 602831 Este y 9613223 Norte, altura: 21 msnm

Estaciรณn la Cuca.

Estaciรณn Principal en mal estado. No funcionan: Geotermรณmetros, Pluviรณgrafo. La maleza cubre toda la estaciรณn, el heliofanรณgrafo sirve pero no se toman datos. Los termรณmetros de mรกxima y de mรญnima se encuentran en mal estado. El tanque de evaporaciรณn estรก abandonado y con musgo y hongos, la base de madera en mal estado. El anemรณmetro gira con normalidad. La veleta giraba con normalidad. Estaciรณn Puyango Puente Carretera, ubicaciรณn Cartogrรกfica: 601443 Este y 9570441 Norte, altura: 315 msnm

Estaciรณn Puyago puente carretera.


143

Estación Ordinaria en estado Regular, no funcionan: Pluviógrafo, veleta con panal de abejas, heliofanógrafo sin papel para medir la heliofanía. La maleza está controlada. Los termómetros de máxima y de mínima se encuentran en mal estado. El tanque de evaporación está abandonado y con musgo y hongos, la base de madera está podrida. El anemómetro gira con normalidad. Estación Tahuin, ubicación Cartográfica: 610507 Este y 9598563 Norte, altura: 136 msnm.

Estación Tahuin.

Estación Ordinaria en mal estado, no funcionan: Pluviógrafo. La maleza cubre parte de la estación, el heliofanógrafo sirve, pero no hay papel para hacer la lectura. Los termómetros de máxima y de mínima se encuentran en mal estado. El tanque de evaporación está abandonado y con musgo y hongos, la base de madera está podrida. El anemómetro giraba con normalidad. La veleta giraba con normalidad. Estación El Salado, ubicación cartográfica: 650330 Este y 9584867 Norte, altura: 578 msnm

Estación El Salado.


144

Estación Ordinaria en estado regular. La maleza se ha controlado con herbicida. Los termómetros de máxima y de mínima se encuentran en mal estado. El tanque de evaporación está abandonado con hongos y muy sucio, la base de madera está podrida. El anemómetro gira con normalidad. La veleta gira con normalidad. El pluviómetro está en buena estado pero su conexión a la base está dañada. Estación El Porvenir, ubicación cartográfica: 644874 Este y 9627454 Norte, altura: 419 msnm.

Estación El Porvenir.

Estación Ordinaria en mal estado. La maleza se ha apoderado de la estación. Los termómetros de máxima y de mínima se encuentran en mal estado. El tanque de evaporación está abandonado con hongos y muy sucio, la base de madera estaba en mal estado. El anemómetro no giraba y está con moho, oxido y tela de araña. La veleta no giraba con normalidad. El pluviómetro está en mal estado tapado y con agua en su interior, además está separado de la base de madera, síntoma de que no han tomado datos en algún tiempo. 

Estaciones Meteorológicas Climatológicas Pluviométricas Estación Balsas, ubicación cartográfica: 630783 Este y 9583628 Norte, altura: 694 msnm.


145

Estación Balsas.

Estación pluviométrica en estado regular, pluviómetro oxidado y sin pintar, recogedores de lluvia hechos de manera artesanal de un galón plástico reciclado. Estación Rio Chico, ubicación cartográfica: 624598 Este y 9615304 Norte, altura: 51 msnm.

Estación Rio Chico.

Estación Pluviométrica dañado, base en mal estado, cobertura vegetativa excesiva cubre el equipo. Estación La Victoria, ubicación cartográfica: 603848 Este y 9581136 Norte, altura: 396 msnm.

Estación La Victoria.

Estación Pluviométrica en estado regular. Oxidado y sucio. Zona limpia de malezas, base no acoplada con el equipo. Amarrada con alambres.


146

Estación El Paraíso, ubicación cartográfica: 607755 Este y 9582141 Norte, altura: 425 msnm.

Estación El Paraíso.

Estación Pluviométrica en mal estado. Oxidado y sucio. Su base totalmente deteriorada y no fue cambiada, no se recolecta el agua de lluvia que cae, por lo que los datos no son confiables. Zona limpia de malezas. Se encuentra en una casa abandonada. Estación Quebrada Seca, ubicación cartográfica: 590503 Este y 9594453 Norte, altura: 48 msnm.

Estación Quebrada Seca.

Estación Pluviométrica en estado regular. Oxidado y sucio. Zona limpia de malezas, base acoplada con el equipo. Estación Palmales, ubicación cartográfica: 599513 Este y 9594204 Norte, altura: 72 msnm Estación Pluviométrica. No hubo nadie en casa por lo que no se pudieron tomar fotos del estado del equipo.


147

Estación Moro Moro, ubicación cartográfica: 639226 Este y 9592300 Norte, altura: 860 msnm.

Estación Moro Moro.

Estación Pluviométrica en estado regular. Oxidado y sucio. Zona limpia de malezas, base de madera cuarteada. Confusión en toma de datos (aclarada por la representante de SENAGUA en ese momento). Agua en el equipo sin registrar en la libreta de notas meteorológicas. Estación Capiro, ubicación cartográfica: 642360 Este y 9585426 Norte, altura: 1112 msnm.

Estación Capiro.

Estación Pluviométrica en estado bueno. Solo estaba sucia en el interior. Cercada, limpia, sin malezas. De buen cuidado. Estación Guayacán, ubicación cartográfica: 641326 Este y 9581795 Norte, altura: 1185 msnm.


148

Estación Guayacán.

Estación Los Amarillos, ubicación cartográfica: 639239 E y 9579121 norte, altura: 1142 msnm.

Estación Los Amarillos.

Estación Pluviométrica en estado bueno. La unión a la base se encuentró en mal estado. Limpia, sin malezas. Se encontró agua en el recipiente que no había sido sacada en la mañana cuando se debió tomar la lectura. Estación Ortega, ubicación cartográfica: 659226 Este y 9595431 Norte, altura: 906 msnm.

Estación Ortega.

Estación Pluviométrica en estado regular. La unión a la base se encuentra en mal estado. Limpia, sin malezas. Se encontró agua en el recipiente que no había sido sacada en la mañana cuando se debió tomar la lectura. Base de madera en mal estado.


149

Estación San Lorenzo, ubicación cartográfica: 663148 Este y 9598728 Norte, altura: 1668 msnm.

Estación San Lorenzo.

Estación Pluviométrica en estado regular. La unión a la base se encuentra en mal estado. Con malezas q cubren parcialmente el equipo. Base de madera en mal estado. Estación Sabadel, ubicación cartográfica: 03° 34.170´ Sur y 79°26.703´ Oeste, Altura: 3244 msnm.

Estación Sabadel.

Estación Pluviométrica en estado regular. Ubicada en un jardín de hortalizas sin vegetación que cubra el equipo. Estación Ayapamba, ubicación cartográfica: 646372 Este y 9600286 Norte, altura: 1459 msnm.

Estación Ayapamba.


150

Estación Pluviométrica en estado regular. Con presencia de óxido en el equipo. Estación Paccha, ubicación cartográfica: 647625 Este y 9602955 Norte, altura: 1585 msnm.

Estación Paccha.

Estación Pluviométrica en estado bueno. Con presencia de óxido en el equipo. Estación La Esperanza, ubicación cartográfica: 654026 E y 960380 N Altura: 1627 msnm.

Estación La Esperanza.

Estación Pluviométrica en estado bueno, limpia y cuidada. La base se encuentra en mal estado. Estación Guanazán, ubicación cartográfica: 667124 Este y 9617105 Norte, altura: 2704 msnm.


151

Estación Tahuin.

Estación Pluviométrica en estado bueno, limpia y cuidada. Estación Canelal, ubicación cartográfica: 663174 Este y 9591040 Norte, altura: 1302 msnm.

Estación Canelal.

Estación Pluviométrica en estado bueno. Estación limpia y cuidada. La base esta desprendida del equipo por falta de un remache. 

Estaciones Meteorológicas Climatológicas Limnigráficas

Estación Rio Moromoro, ubicación cartográfica: 639262 Este y 9591751 Norte, altura: 824 msnm.

Estación Rio Moromoro.

Estación Limnigráfica en estado bueno. Falta limpieza de camino de acceso, y limpieza de las reglas de medición. Tiene tres reglas. Estación Rio Amarillo, ubicación cartográfica: 652464 Este y 9588994 Norte, altura: 644 msnm.


152

Estación Rio Amarillo.

Estación Limnigráfica en estado bueno. Falta limpieza de las reglas de medición, tiene cuatro reglas. 

Estaciones Meteorológicas Climatológicas Limnimétricas Estación Marcabelí AJ Puyango, ubicación cartográfica: 618346 Este y 9577528 Norte, altura: 363 msnm.

Estación Marcabelí AJ Puyango.

Estación Limnimétrica en estado regular. Acceso lleno de sin cuidados. Tiene cuadro regletas de medición del nivel del río. 

Estaciones Meteorológicas Climatológicas Limnigráficas y Limnimétricas Estación Puyango AJ Marcabelí, ubicación cartográfica: 618075 Este y 9576488 Norte, altura: 320 msnm.

Estación Puyango AJ Marcabelí.

Estación Limnigráfica y Limnimétrica en estado regular. Acceso lleno de maleza y sin cuidados. Tiene cuatro regletas de medición del nivel del río.


153

Estaciones Meteorológicas Climatológicas Pluviográficas y Pluviométricas

Estación Salati, ubicación cartográfica: 662463 Este y 9584458 Norte, altura: 1187 msnm.

Estación Salatí.

Estación Pluviométrica y Pluviográfica (no funciona el Pluviógrafo) en buen estado. Con presencia de óxido en los equipos. Pero sin maleza y bien cuidada. Estación Huertas, ubicación cartográfica: 651674 Este y 9601071 Norte, altura: 1328 msnm.

Estación Huertas.

Estación Pluviométrica y Pluviográfica (no funciona el Pluviógrafo) en estado regular. Con presencia de óxido en los equipos.


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