104606 by UNIGIS América Latina

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

Caracterización hidrológica de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa (Ecuador) con fines de riego y control de inundaciones Hydrological characterization of the Santa Rosa River basin (Ecuador) for irrigation and flood control purposes por/by

Miguel Efrén Loaiza Espinoza No. 01633552 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science (Geographic Information Science and Systems) – MSc (GIS) Advisor ǀ Supervisor: Anton Eitzinger PhD

Guayaquil, Ecuador, Enero del 2020

COMPROMISO DE CIENCIA

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.

(Guayaquil, 15 de enero del 2020)

AGRADECIMIENTO A Dios por guiarme y cuidarme en cada paso que doy en esta vida. A mi familia empezando por mis padres, Liliana y Efrén por darme la vida, inculcarme valores y tenerme siempre en sus oraciones, a mis hermanos Jairo y Gabriela por querer siempre lo mejor para mí. Un agradecimiento especial para Gaby, mi compañera en este viaje llamado vida, gracias por su apoyo incondicional, por la motivación en los momentos más difíciles, pero sobre todo por su amor. A mis compañeros y amigos en esta maestría, porque gracias a ellos este camino se tornó menos difícil. A Unigis y cada uno de sus profesores por aportar grandemente en mi carrera, especialmente a mi profesor guía Jefferson Valencia Gómez. Y finalmente a todos aquellos que participaron directa o indirectamente en la elaboración de esta tesis.

¡Gracias a todos ustedes!

DEDICATORIA

A Dios, por la salud que me permite levantarme día a día en busca de mis sueños, además de su infinita bondad y amor. A mi abuela Viya que la recuerdo siempre, a mi madre que amo y de la cual me siento orgulloso y agradecido por todo su sacrificio, amor y enseñanzas.

RESUMEN

En Ecuador, las provincias de los Ríos y Bolívar siempre se han caracterizado por un desarrollo agrícola importante y constante. Lamentablemente la mala gestión del recurso hídrico es un problema que se viene acarreando en todo el país desde hace muchos años. Es por eso que el presente trabajo muestra si las condiciones climáticas de la cuenca del Río Santa Rosa satisfacen este desarrollo agrícola. Para esto, por medio del software ArcGIS (SIG), se realizó la caracterización geomorfológica de la cuenca, información que sirvió para posteriormente determinar el balance hídrico de la misma, obteniendo que el área de estudio presenta dos etapas en el año, una de enero a abril con excedentes hídricos y otra de mayo a diciembre con déficits. Posterior a esto se determinó la escorrentía superficial de la cuenca con la metodología planteada por Ferguson, obteniéndose un valor de 62'858,679.45 de m3/año. El volumen de escurrimiento sirvió para realizar una comparación con los requerimientos hídricos y de riego calculados para los principales cultivos de la zona (cacao, arroz, banano, cítricos), obteniendo como resultado que el escurrimiento sólo puede suplir el 46% de los requerimientos de riego de dichos cultivos en la cuenca. Finalmente, por medio de una evaluación multicriterio a través de variables como precipitación, pendiente, drenajes, y cobertura de suelos se determinó las zonas susceptibles a inundaciones, comprobando que el 89% de la cuenca baja se encuentra en susceptibilidad alta a inundaciones y que poblados como Beldaco, Tres Marías y la Cooperativa Buena Suerte permanecen en constante riesgo a sufrir inundaciones.

Palabras clave: Sistema de Información Geográfica, Cuencas Hidrográficas, Río Santa Rosa, Escorrentía susceptibilidad, inundaciones.

ABSTRACT

In Ecuador, Los Ríos and Bolívar provinces have been always characterized by an important and constant agricultural development. Unfortunately, bad management of hydric resources is a problem which has been going on in the country for many years. This work shows if climate conditions in Santa Rosa river basin satisfy agricultural development. Therefore, using ArcGIS (SIG) software, a geomorphological characterization of the basin has been performed. This information was used to determine the hydric balance of the basin, 2 stages were identified in the year. The first one from January to April with hydric surplus, and the second one from May to December with hydric deficit. The superficial runoff of the basin was determined with Ferguson methodology, the result is 62'858,679.45 m3/year. The runoff volume was useful to compare the hydric and calculated irrigation requirements for the main crops of the area (cacao, rice, banana, citric fruits). As a result, the runoff can only supply 46% of the irrigation requirements for the basin area. Finally, with multicriteria evaluation through several variables such as precipitation, slope drain and earth coverage, flood areas were determined. 89% of the low basin is highly susceptible to flooding and towns such as Beldaco, Tres Marías and Cooperativa Buena Suerte are under constant risk of flooding.

Keywords: Geographic Information System, Hydrographic watershed, Santa Rosa River, runoff, susceptibility, floods.

TABLA DE CONTENIDO RESUMEN ........................................................................................................................................ 5 LISTA DE ABREVIATURAS ........................................................................................................ 12 1.

INTRODUCCIÓN ................................................................................................................... 14 1.1 Antecedentes .........................................................................................................15 1.2 Objetivo General ....................................................................................................18 1.3 Objetivos Específicos .............................................................................................18 1.4 Preguntas de Investigación ....................................................................................18 1.5 Hipótesis ................................................................................................................18 1.6 Justificación............................................................................................................19 1.7 Alcance ..................................................................................................................20

REVISIÓN DE LITERATURA .............................................................................................. 22 2 .1 Cuencas Hidrográficas ..........................................................................................22 2.1.1 Elementos de una cuenca .......................................................................................... 23 2.1.2 Clasificación de cuencas ............................................................................................ 23 2.2 Características Geomorfológicas de una Cuenca ...................................................23 2.3 Caracterización de Cuencas Hidrográficas .............................................................25 2.4 Aplicaciones de los MDE en Estudios de Cuencas Hidrográficas ...........................25 2.5 Utilización de los Sistemas de información Geográfica en Estudios Hidrológicos ...26 2.6 Variables Meteorológicas .......................................................................................26 2.6.1 Precipitación ................................................................................................................. 26 2.6.2 Precipitación efectiva .................................................................................................. 27 2.6.3 Temperatura ................................................................................................................. 27 2.6.4 Altitud ............................................................................................................................. 28 2.6.5 Evapotranspiración...................................................................................................... 28 2.6.6 Interpolación de variables climáticas ........................................................................ 33 2.7 Balance Hídrico ......................................................................................................34 2.7.1 Cálculo de balance hídrico ......................................................................................... 34 2.7.2 Parámetros del balance hídrico................................................................................. 35 2.8 Escorrentía .............................................................................................................35 2.8.1 Cálculo de escorrentía ................................................................................................ 36 2.8.2 Número de Curva (NC) ............................................................................................... 37 2.8.3 Valor estimado de Número de Curva (NC).............................................................. 38 2.8.4 Temporalidad método del Número de Curva (NC) ................................................ 40

2.9 Requerimientos Hídricos de Cultivos ......................................................................43 2.9.1 Coeficiente de cultivo (Kc) ......................................................................................... 44 2.9.2 Evapotranspiración de cultivo .................................................................................... 46 2.10 Requerimiento de Riego .......................................................................................47 2.11 Susceptibilidad a Inundación ................................................................................47 2.11.1 Herramientas SIG en estudios de inundación ...................................................... 48 2.11.2 Criterios para determinar la susceptibilidad de inundaciones ............................ 49 3.

METODOLOGÍA .................................................................................................................... 53 3.1 Descripción de la Zona de Estudio .........................................................................53 3.2 Flujograma de la Metodología ................................................................................55 3.3 Pre-procesamiento del MDE...................................................................................58 3.4 Características de la Cuenca Hidrográfica..............................................................59 3.4.1 Área y perímetro .......................................................................................................... 59 3.4.2 Pendiente ...................................................................................................................... 59 3.4.4 Longitud del cauce ...................................................................................................... 60 3.4.5 Densidad de drenaje ................................................................................................... 60 3.5 Balance Hídrico Superficial ....................................................................................60 3.6 Escurrimiento Superficial ........................................................................................64 3.7 Cálculo de Requerimientos Hídricos y de Riego de los Cultivos .............................69 3.8 Identificación de Zonas Susceptibles a Inundaciones .............................................71

RESULTADOS Y ANÁLISIS ................................................................................................ 76 4.1 Resultados .............................................................................................................76 4.1.1 Pre-procesamiento del MDE ...................................................................................... 76 4.1.2 Área y perímetro .......................................................................................................... 77 4.1.4 Longitud del cauce ...................................................................................................... 79 4.1.5 Densidad de drenaje ................................................................................................... 80 4.1.6 Balance hídrico ............................................................................................................ 80 4.1.7 Escurrimiento superficial ............................................................................................ 87 4.1.8 Requerimientos hídricos de cultivos ........................................................................ 93 4.1.9 Requerimientos de riego ............................................................................................ 99 4.1.10 Zonas susceptibles a inundaciones...................................................................... 101 4.2 Análisis de Resultados .........................................................................................106 4.2.1 Pre-procesamiento de MDE..................................................................................... 106 4.2.2 Delimitación de la cuenca ........................................................................................ 106

4.2.3 Caracterización de la cuenca .................................................................................. 107 4.2.4 Análisis de datos climáticos ..................................................................................... 108 4.2.5 Discusión de balance hídrico y escurrimiento superficial .................................... 110 4.2.6 Discusión requerimientos hídricos .......................................................................... 114 4.2.7 Relación escorrentía – requerimientos de riego ................................................... 116 4.2.8 Discusión de zonas inundables ............................................................................... 118 4.2.9 Refutación/corroboración de hipótesis ................................................................... 120 5.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES .................................................................. 122 5.1 Conclusiones ........................................................................................................122 5.2 Recomendaciones................................................................................................124

REFERENCIAS .......................................................................................................................... 126

ANEXOS ............................................................................................................................... 134

LISTA DE FIGURAS Figura 1. Ejemplo de la cuenca grande del Río Amazonas. .................................................. 22 Figura 2. Factores que afectan los requerimientos de agua de los cultivos. ....................... 44 Figura 3. Inundaciones en zonas rurales de la provincia de Los Ríos. ................................ 47 Figura 4. Mapa de ubicación de la cuenca del Río Santa Rosa ............................................ 55 Figura 5. Flujograma de la metodología .................................................................................... 57 Figura 6. Ubicación de estaciones meteorológicas en el área de estudio ........................... 61 Figura 7. Delimitación de cuenca baja del río Santa Rosa ..................................................... 72 Figura 8. Modelo Digital de Elevación de la cuenca hidrográfica Río Santa Rosa ............. 77 Figura 9. Área y perímetro de cuenca hidrográfica Río Santa Rosa .................................... 78 Figura 10. Pendiente de la cuenca del Río Santa Rosa ......................................................... 78 Figura 11. Red hídrica de la cuenca del Río Santa Rosa ....................................................... 79 Figura 12. Humedad disponible en el suelo de la cuenca del Río Santa Rosa................... 80 Figura 13. Precipitación de Enero a Abril en la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa . 81 Figura 14. Precipitación de Mayo a Agosto en la cuenca del Río Santa Rosa ................... 82 Figura 15. Precipitación de Septiembre a Diciembre en la cuenca del Río Santa Rosa ... 82 Figura 16. Evapotranspiración potencial de Enero a Abril ...................................................... 83 Figura 17. Evapotranspiración potencial de Mayo a Agosto .................................................. 83 Figura 18. Evapotranspiración potencial de Septiembre a Diciembre .................................. 84 Figura 19. Condición hídrica de Enero a Abril en la cuenca del Río Santa Rosa ............... 85 Figura 20. Condición hídrica de Mayo a Agosto en la cuenca del Río Santa...................... 86 Figura 21. Condición hídrica de Sept a Diciembre en la cuenca del Río Santa Rosa ....... 87 Figura 22. Grupos hidrológicos de suelos de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa 88 Figura 23. Cobertura de suelos en la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa ................. 88 Figura 24. Número de curva en la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa ....................... 89 Figura 25. Cultivos considerados para el cálculo de requerimiento hídrico ......................... 93 Figura 26. Coeficientes de cultivo Kc medio en la cuenca del Río Santa Rosa .................. 94 Figura 27. Requerimientos de riego (Enero – Abril) .........................................................95 Figura 28. Requerimientos de riego (Mayo - Agosto) .............................................................. 96 Figura 29. Requerimientos de riego (Septiembre - Diciembre).............................................. 96 Figura 30. Grafica de barras con requerimientos hídricos ...................................................... 97 Figura 31. Pendiente en la cuenca baja del Río Santa Rosa............................................... 101 Figura 32. Precipitacion anual en la cuenca baja del Río Santa Rosa ............................... 102 Figura 33. Textura de suelos en la cuenca baja del Río Santa Rosa ................................. 102 Figura 34. Capacidad de drenaje de suelos en la cuenca baja del Río Santa Rosa ....... 103 Figura 35. Cobertura de suelos en la cuenca baja del Río Santa Rosa ............................. 104 Figura 36. Zonas susceptibles a inundaciones en la cuenca baja del Río Santa Rosa... 105 Figura 37. Análisis de delimitaciones de la cuenca del Río Santa Rosa ............................ 107 Figura 38. Gráfico de requerimiento hídrico por cultivo cuenca del Río Santa Rosa ....... 116 Figura 39. Comparación de zonas inundables ....................................................................... 120

LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Elementos que conforman una cuenca hidrográfica. ..........................................23 Tabla 2. Clasificación de cuencas según su tamaño. .......................................................23 Tabla 3. Valores de ETP Thornthwaite sin corregir para Tmed superior a 26.5° C...........31 Tabla 4. Coeficientes (L) para la corrección de la ETP ....................................................32 Tabla 5. Límites de precipitación estacional para clases. .................................................38 Tabla 6. NC para Suelos con humedad antecedente II ....................................................40 Tabla 7. NC modificados según la pendiente en suelos ...................................................42 Tabla 8. Coeficientes aplicados a formula escorrentía promedio .....................................43 Tabla 9. Coeficientes de cultivo según su etapa de desarrollo .........................................45 Tabla 10. Categorías de pendientes ................................................................................50 Tabla 11. Categoría según la cobertura de suelo.............................................................51 Tabla 12. Categoría según la textura de suelo .................................................................51 Tabla 13. Categoría según el tipo de drenaje ..................................................................52 Tabla 14. Categoría según precipitaciones ......................................................................52 Tabla 15. Códigos de cartas geográficas IGM .................................................................58 Tabla 16. Estaciones meteorológicas utilizadas en la investigación .................................61 Tabla 17. Profundidad radicular de coberturas vegetales del área de estudio .................63 Tabla 18. Coberturas existentes en la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa ..............65 Tabla 19. Clasificación de pendientes para la determinación del NC ...............................66 Tabla 20. Cálculo del NC para la cobertura del cultivo de Banano ...................................68 Tabla 21. Cultivos potenciales para cálculo de requerimiento hídrico ..............................70 Tabla 22. Tabla de ponderación de variables para determinar zonas susceptibles a inundaciones. ..................................................................................................................75 Tabla 23. NC ponderados por superficie y cobertura de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa ......................................................................................................................90 Tabla 24. Cálculo de escurrimiento mensual de la cuenca del Río Santa Rosa ...............92 Tabla 25. Calculo requerimiento hídrico de cultivos de la cuenca del Río Santa Rosa.....98 Tabla 26. Calculo requerimiento hídrico de los cultivos del Río Santa Rosa. .................100 Tabla 27. Superficies de zonas susceptibles a inundaciones .........................................105 Tabla 28. Comparación Requerimiento de riego y Escorrentía ......................................118

LISTA DE ABREVIATURAS

AD: Agua Disponible AMC: Antecedent Moisture Conditions BHC: balance hídrico climatológico CC: Capacidad de Campo CLIRSEN: Centro de Levantamientos Integrados de Recursos Naturales por Sensores Remotos CNRH: Consejo Nacional de Recursos Hídricos ENOS: El Niño Oscilación Sur ET: Evapotranspiración ETc: Evapotranspiración del cultivo ETo: Evapotranspiración del cultivo de referencia ETP: Evapotranspiración Potencial ETR: Evapotranspiración Real FAO: Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación GNSS: Sistema Global de Navegación por Satélite IDW: Distancia Inversa Ponderada IEE: Instituto Espacial Ecuatoriano IGM: Instituto Geográfico Militar INAMHI: Instituto Nacional de Meteorología en Hidrología INEC: Instituto Nacional de Estadísticas y Censos INEFAN: Instituto Ecuatoriano Forestal y de Áreas Naturales y de Vida Silvestre INERHI: Instituto Ecuatoriano de Recursos Hidráulicos Kc: Coeficiente de cultivo MDE: Modelo Digital de Elevación MAG: Ministerio de Agricultura y Ganadería

NC: Numero de curva NRCS: Servicio de Conservación de Recursos Naturales ODEPLAN: Oficina de Planificación de la Presidencia de la República del Ecuador OMM: Organización Meteorológica Mundial PIT: Proyecto de Irrigación Tecnificada PMP: Punto de Marchitez Permanente REDLACH: Red Latinoamericana de Cuencas Hidrográficas REGME: Red GNSS de Monitoreo Continuo del Ecuador SCS: Servicio de Conservación de suelos SENAGUA: Secretaría Nacional del Agua SGR: Secretaría de Gestión de Riesgos SHAPE: Shapefile (formato de archivo informático desarrollado por la compañía ESRI). SIG: Sistema de Información Geográfica UTM: Proyección Transversa Universal de Mercator

1. INTRODUCCIÓN

En Ecuador los planes enfocados al manejo de cuencas hidrográficas son muy escasos y no poseen la importancia que requieren. La generación de información confiable y actualizada que permita la planificación y correcta gestión del recurso hídrico a escala nacional y provincial es fundamental (Castro, 2012).

En este contexto, la presente investigación se basa en la caracterización de la cuenca del Río Santa Rosa, ubicada entre las provincias de Los Ríos y Bolívar, específicamente en los cantones Babahoyo, Montalvo y Chimbo respectivamente. El Río Santa Rosa es un afluente del Río San Pablo el cual a su vez alimenta las aguas del Río Babahoyo, uno de los más importantes del país.

La zona de estudio posee un gran potencial agrícola debido a que históricamente las poblaciones asentadas en esas zonas rurales poseen cultivos tradicionales. Con el objetivo de atender la demanda de estos cultivos se pretende determinar los requerimientos hídricos de los mismos y detallar si las características morfométricas de la cuenca y sus flujos de escorrentías superficiales permiten cubrir el volumen requerido de estos cultivos a ser irrigados en el área de estudio.

Se proyecta interceptar estas escorrentías y atender los requerimientos de agua de los cultivos en épocas de verano mediante el almacenamiento en pequeños embalses de uso agrícola o mediante la presencia de presas desarmables en el cauce del Río Santa Rosa y así en un futuro éstas podrían ser intervenidas por autoridades que posean la competencia de riego parcelario. El cálculo de estos volúmenes de almacenamiento se determinará mediante un análisis hidrológico usando datos de precipitación media mensual.

Por otro lado, los distintos recintos como La Esperanza, La Maritza, Clementina y otras zonas rurales del cantón Montalvo que se encuentran en la cuenca baja del Río Santa Rosa, año tras año en el invierno sufren de constantes inundaciones y desbordamientos de los cauces (Mestanza, 2015).

Con el presente trabajo se pretende realizar la identificación de las zonas más susceptibles a inundaciones, mediante la utilización de una serie de factores naturales como información edafológica, pendientes y precipitaciones de la zona, posteriormente la asignación de pesos a cada una de ellas según la importancia a causar inundaciones y la aplicación de herramientas multicriterios permitirán identificar estas áreas vulnerables La información generada será de mucha ayuda para la intervención de distintas instituciones encargadas de situaciones de vulnerabilidad de las poblaciones.

1.1 Antecedentes La disposición del sistema hidrográfico en el Ecuador está determinada por la Cordillera de los Andes. El volumen de agua procedente de las precipitaciones que escurren por los cauces superficiales y subterráneos de Ecuador es aproximadamente de 21,096 m3/hab/año, valor más alto que la media mundial (10,800 m3/hab/año) (SENAGUA, 2009).

En los últimos 50 años, el recurso agua se ha concentrado en reducidos grupos, como resultado de la Reforma Agraria establecida en el país, ley que también facilitó la concentración de la tierra en pequeños grupos con poder económico y político. Por ejemplo, el sector agroindustrial controla 1.50 millones de ha de cultivos permanentes y 1.44 millones de cultivos transitorios de toda la superficie agrícola del Ecuador que equivale a 5.46 millones de ha (INEC, 2016).

Muchas instituciones públicas y privadas del país que se dedican a actividades de manejo de cuencas, manejo de recursos naturales y gestión de los recursos hídricos desde hace largo tiempo han demandado trabajar con información hidrográfica del Ecuador. Para cumplir con este objetivo, en 1989 se formó un comité técnico con varias instituciones entre ellas el Centro de Levantamientos Integrados de Recursos Naturales por Sensores Remotos (CLIRSEN), Instituto Geográfico Militar (IGM), Instituto Nacional de Meteorología en Hidrología (INAMHI), Instituto Ecuatoriano de Recursos Hidráulicos (INERHI), obteniéndose como resultado en Enero de 1992 una memoria técnica y el mapa temático a

escala 1:1’000,000 en el cual se determinan 31 Sistemas Hidrográficos y 80 Cuencas Hidrográficas (SENAGUA, 2009).

El 25 de Octubre de 1994, se conformó una nueva Organización Institucional del Agua, constituyéndose entonces el Consejo Nacional de Recursos Hídricos (CNRH), que era responsable del cumplimiento de todas las funciones del INERHI, excepto las funciones relacionadas con la ejecución, operación y mantenimiento de la infraestructura hidráulica en general.

La desaparición del INERHI hizo concentrar en el CNRH las funciones normativas, de planificación y administración del recurso hídrico que establecen las primeras leyes, de esta manera se creaba un organismo rector del agua en el país. En mayo del 2008 se reorganiza el CNRH mediante la creación de la secretaría Nacional del Agua para que esta institución como ente rector en el Ecuador se encargue de planificación y gestión adecuada del agua en el país.

En el litoral ecuatoriano las lluvias son muy variables, es por eso que existen sectores con déficit hídrico y otros con excesos de lluvias que provocan inundaciones. El desarrollo de las poblaciones urbanas y por consiguiente la mayor demanda de agua resultante debida a la agricultura y el riego agrícola están realizando una presión sobre los recursos hídricos, lo que provoca que grandes poblaciones vivan bajo escases del recurso, con producciones agrícolas de bajos rendimientos, sobre-explotación de fuentes de agua en otros sectores, así mismo incrementos en conflictos por la inequidad a la hora de la utilización del agua (USACE, 1998).

Según indica la Red Latinoamericana de Cuencas Hidrográficas conjuntamente con la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (REDLACH y FAO, 2002), el concepto de manejo de cuencas en el Ecuador ha evolucionado desde el año 1995, desde una acción sectorialista con enfoques de planificación vertical hasta procesos de manejo participativo y de gestión integral. El manejo de cuencas estuvo orientado a controlar problemas de suministro de agua para la generación hidroeléctrica, el riego y el consumo humano. Los

proyectos enfocados al manejo de cuencas son escasos en el Ecuador, y no obtienen la importancia que ameritan. Existen proyectos que plantean soluciones óptimas que no han llegado a ejecutarse y quedan en total abandono.

Entre 1997 y 1998 en Ecuador se presentó el fenómeno meteorológico ENOS (El Niño Oscilación Sur) o también denominado solamente fenómeno del Niño. El mal sistema de drenaje natural de las zonas rurales, sumado a las lluvias extraordinarias, provocaron que los Ríos se desbordaran inundando extensas áreas, lo que dejó desolados muchos de los sectores rurales del país, siendo las zonas de las provincias de Los Ríos, Guayas, Santa Elena y Manabí las más afectadas (CAF, 2000).

En el país, se presentan dos fenómenos hidrometeorológicos bien marcados que producen periodos de lluvia y sequía. En los últimos años, entre el 2008 y 2012 durante las épocas invernales, los cantones de Babahoyo y Montalvo dentro de la provincia de Los Ríos, sumado a provincias de Manabí y Guayas, han sido seriamente afectadas por inundaciones (Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo, 2012). Dichos eventos han ocurrido con mayor frecuencia en la última década, ocasionando grandes pérdidas monetarias (Pérez, 2017). Por otra parte, la sequía ha ocurrido en ocasiones donde la precipitación se encuentra por debajo del promedio, zonas como Babahoyo en la cuenca baja y Chimbo en la zona alta han sufrido en varias ocasiones de este fenómeno causando disminución de rendimientos de los cultivos tradicionales, deforestación, etc. (Mayorga y Sáenz, 2014).

Por ser Ecuador un país eminentemente agrícola, era de suma importancia la adopción de un enfoque más estratégico y sostenible de los recursos hídricos; razón por la cual, en la Constitución de la República del Ecuador (Asamblea Constituyente

del

Ecuador,

2008)

atribuyeron

responsabilidades

competenciales basadas en la autonomía administrativa, política y financiera de los Gobiernos Provinciales, para dar a estos entes seccionales el manejo de los recursos hídricos en las provincias, los cuales en la actualidad deberán responder por el mejor desarrollo y aprovechamiento del recurso.

1.2 Objetivo General 

Caracterizar la hidrología de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa (Ecuador) con fines de riego y control de inundaciones.

1.3 Objetivos Específicos 

Determinar el balance hídrico y el escurrimiento superficial de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa.



Determinar los requerimientos hídricos y de riego de cultivos de interés a ser irrigados dentro de la cuenca del Río Santa Rosa.



Identificar zonas susceptibles a inundaciones en la cuenca baja del Río Santa Rosa, Ecuador.

1.4 Preguntas de Investigación 

¿Cuáles son las características fisiográficas e hidrográficas de la cuenca del Río Santa Rosa y qué valores mensuales se obtienen del balance hídrico de la misma?



¿Qué cultivos existen dentro de la cuenca del Río Santa Rosa y cuáles son sus requerimientos hídricos y de riego?



¿Cuáles son las zonas con mayor amenaza de inundación en la cuenca baja del Río Santa Rosa?

1.5 Hipótesis La cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa presenta condiciones climáticas, de suelo e hidrológicas que satisfacen las necesidades hídricas de los cultivos tradicionales de la cuenca, pero a su vez amenazan las zonas de la cuenca baja con inundaciones.

1.6 Justificación La gestión inadecuada del recurso agua como el no aprovechamiento de aguas provenientes de escorrentías superficiales, junto a la falta de conocimiento de la actividad humana son factores que pueden afectar los recursos hídricos del sector de estudio señala Preciado (2016), por lo que el presente trabajo ayudará a caracterizar la cuenca con la finalidad de tener una mejor gestión de dicho recurso.

En las provincias de la región costera del Ecuador sobresale la agricultura de secano entre los pequeños y medianos agricultores (MAG, 2016), teniendo varios cultivos importantes principalmente destinados al autoconsumo. Continuamente estos productores soportan la disminución o pérdida de sus cosechas originada por falta de agua o lluvias

torrenciales que provocan inundaciones. Estas

pérdidas sitúan la seguridad alimentaria de las familias campesinas en peligro y desmotivan a los agricultores a continuar con sus actividades agrícolas.

La cuenca del Río Santa Rosa es una zona de alta productividad agrícola y ganadera, teniendo una variedad de cultivos como banano, cacao, arroz, maíz, entre otros, los cuales sufren de escases de agua debido a que las lluvias se concentran en cuatro meses del año mayormente entre enero y abril, explica Pourrut (1995), lo que representa que el período disponible para la producción agrícola es corto. En ocasiones en esta época invernal suelen ocurrir ―veranillos‖, tiempos prolongados sin precipitaciones lo cual también provoca disminución en sus cosechas.

La intensidad de mucha de esta precipitación en estos meses trae como consecuencia que gran parte no pueda ser aprovechada por las plantas, debido a la rápida escorrentía superficial. De igual manera en las cuencas bajas, los sistemas hidrográficos de la región han venido siendo depósito de caudales sólidos (sedimentos) perdiendo su capacidad portante, ocasionando que las aguas se salgan del cauce de los Ríos provocando inundaciones con el

consecuente daño a obras de infraestructura, viviendas, cultivos e inclusive causando la pérdida de vidas humanas.

Dentro de la caracterización de la cuenca se obtiene información indispensable para la realización del balance hídrico, esto indicará la oferta de agua en el área de influencia directa de la cuenca mientras que, mediante el cálculo del escurrimiento superficial, se obtendrá información del caudal medio en distintos puntos de los que se prevé almacenar el recurso hídrico y así abastecer a sectores en los cuales la necesidad de agua es prioritaria.

La constante innovación tecnológica ha fomentado el uso de las diversas herramientas que ofrecen los SIG en diversas áreas manifiesta Dal-Ré (2003), entre las cuales se encuentra la hidrología y su aplicación al estudio de las características de las cuencas hidrográficas. Es debido a esto que la presente investigación busca emplear estas nuevas herramientas con el fin de llevar a cabo un análisis rápido y ayudar a la correcta toma de decisiones de instituciones públicas y privadas en futuras intervenciones en la zona de estudio a la hora de establecer proyectos enfocados en el recurso hídrico (riego y control de inundaciones), aplicando información topográfica, hidrográfica, climática, de suelos y vegetación entre otras.

1.7 Alcance El presente trabajo pretende realizar la caracterización de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa con una superficie aproximada de 40,000 ha, ubicada en los cantones de Montalvo y Chimbo de las provincias de Los Ríos y Bolívar respectivamente, utilizando los sistemas de información geográfica para la delimitación de la cuenca de estudio y su análisis hidrológico, lo que permitirá un mejor análisis de las características de la cuenca del Río Santa Rosa.

La escasez de agua para los cultivos es uno de los más grandes problemas de los agricultores. Una vez realizada la investigación se podrá estimar un volumen del recurso hídrico disponible por escurrimiento que podrá ser almacenado. Con esta

información

Ministerio

Agricultura

deberá

ser

capaz

actuar

implementando riego tecnificado parcelario a través del proyecto PIT ―Proyecto de irrigación tecnificada‖ del cual también forma parte el Banco Mundial.

La Secretaría de Gestión de Riesgos deberá tener un accionar importante dentro del contexto de dicha investigación, a través de planes de contingencia, planes de ordenamiento territorial en caso de que sean necesarios, ya que se pretende identificar y zonificar las zonas de mayor riesgo a inundación dentro de la cuenca del Río Santa Rosa, dicha institución deberá ser encargada de concientizar a la población a través de mapas temáticos con dicha amenaza.

Se espera que los resultados de la identificación de las zonas inundables no sólo sirvan como plan preventivo, sino también como una intervención de las instituciones competentes en el área de la cuenca. Dicho esto el gobierno autónomo descentralizado de Los Ríos deberá complementar con modelos hidrológicos, que constituyen un instrumento necesario de análisis hidráulicos para intervención de obras de beneficio a la comunidad, ayudados o visualizados mediante mapas a una escala esperada de 1: 200,000 de zonificación de áreas de inundación en la cuenca baja del Río Santa Rosa.

2. REVISIÓN DE LITERATURA

En el presente capítulo se describirán los conceptos además de investigaciones de otros autores que tienen afinidad con cada una de las metodologías usadas en la presente tesis.

2 .1 Cuencas Hidrográficas

Diversas definiciones de lo que es una cuenca hidrográfica (Dourojeanni, 1994; Camaren,1999; y Duran, 2011) coinciden en que la cuenca hidrográfica es una unidad morfológica que se encuentra delimitada por sus propias condiciones naturales, es decir, por montañas cuyas crestas y máximas alturas constituyen la denominada divisorias de aguas, las cuales confluyen hacia un mismo cauce. Además indican que físicamente representa una fuente natural de captación y concentración de agua superficial y subterránea, por lo tanto, tiene una connotación esencialmente volumétrica e hidrológica (ver Figura 1).

Figura 1. Ejemplo de la cuenca grande del Río Amazonas. Fuente: World Wildlife Fund (2013)

2.1.1 Elementos de una cuenca Establece Dal-Ré (2003), en la Tabla 1, los diversos elementos que forman parte de una cuenca hidrográfica. Tabla 1. Elementos que conforman una cuenca hidrográfica. Río principal

Es la corriente natural de agua que se origina por las precipitaciones y que posee un caudal variable. Es el colector principal de la cuenca.

Los afluentes

Pueden existir de dos formas, aquellos ríos secundarios que desembocan en el río principal o los que sacan agua de la corriente principal. Cada afluente tiene su subcuenca.

Línea divisoria

Es aquella línea natural que limita dos cuencas hidrográficas, incluye toda la superficie que desemboca a un cauce.

Relieve

Consta de quebradas, torrentes, valles, mesetas y de la red fluvial que conforma la cuenca. Fuente: Dal-Ré (2003)

2.1.2 Clasificación de cuencas

La clasificación de cuencas más adecuada propuesta para el Ecuador es la de INEFAN ―Instituto Ecuatoriano Forestal y de Áreas Naturales y de Vida Silvestre‖ (1995) (Tabla 2), la cual se realiza de acuerdo a la extensión de la cuenca, es decir, al tamaño en hectáreas de ésta de acuerdo a la siguiente tabla: Tabla 2. Clasificación de cuencas según su tamaño.

Tipo Sistema Cuenca Subcuenca Microcuenca Minicuenca o quebrada

Extensión (ha) > 300,000 100,000 – 300,000 10,000 – 100,000 4,000 – 10,000 < 4,000

Fuente: INEFAN (1995)

2.2 Características Geomorfológicas de una Cuenca Para Duran (2011), el desarrollar un estudio hidrológico necesita de las características geomorfológicas de una cuenca. Por su parte Dal-Ré (2003)

manifiesta que las características geomorfológicas más importantes a considerar en los estudios hidrológicos son las que se describen a continuación:

Área de drenaje Corresponde al área dentro de la línea imaginaria denominada divisoria de aguas que separa la cuenca estudiada de otras (Nania, 2003).

Forma Según Araujo y Cabrera (2009), es la configuración geométrica de la cuenca proyectada en el plano horizontal, con esto se puede conocer la velocidad con que el agua llega al cauce principal, desde sus vertientes hasta la desembocadura misma.

Perímetro Explica Campos (1998) que es la longitud de la divisoria de aguas en proyección horizontal, es decir, del contorno de la superficie de la cuenca.

Densidad de drenaje

Según Araujo y Cabrera (2009) la densidad de drenaje permite conocer la complejidad del sistema de drenaje de la cuenca. Si se obtienen valores altos, indica Villón (2004), la cuenca posee poca cobertura vegetal y suelos impermeables, mientras que si los valores son bajos posee suelos con mucha permeabilidad. Explica Dal-Ré (2003) que toma un valor de 0.5 para cuencas con drenaje pobre y 3 en cuencas con drenaje muy desarrollado.

Pendiente media (Pm) De acuerdo con Araujo y Cabrera (2009), la pendiente media es importante debido a que el caudal superior y el proceso de degradación de la subcuenca están influidos por la topografía.

2.3 Caracterización de Cuencas Hidrográficas

En un estudio realizado por Saurral, Barros y Lettenmaier (2008) en la cuenca hidrográfica del Río Uruguay, se pudo concluir que la hidrología de un determinado río es directamente afectada por factores no atmosféricos, es decir elementos como el tipo de suelo o su cobertura actual. Así mismo explica que la hidrología en una cuenca es susceptible a cambios en cualquier variable climática, lo que afecta en la disponibilidad del recurso hídrico.

Por otro lado, Camilloni y Barros (2000) llevaron a cabo un análisis sobre las inundaciones en los eventos del fenómeno del Niño en 1982-83 y 1997-98 en la cuenca hidrográfica del Río Paraná, indicando la importancia de la pendiente, pues si ésta es muy baja en el nacimiento del río, el escurrimiento tarda en alcanzar la parte baja de la cuenca. A su vez, López, Martínez y Feria (2014) estudiaron las cuencas del Caribe Colombiano encontrando que la morfometría y topografía se pueden obtener a partir de cartografía oficial.

2.4 Aplicaciones de los MDE en Estudios de Cuencas Hidrográficas

Un Modelo Digital de Elevación (MDE) es aquella organización numérica de datos que representa espacialmente la distribución de la altitud de la superficie del terreno. Según Felicísimo (1994), otra manera de ver a los MDE es que estos ofrecen la descripción altimétrica de una zona mediante un conjunto de cotas los cuales reflejan características morfológicas simples como pendiente y orientación.

Dentro de los temas ligados a la presente investigación se pueden mencionar las siguientes aplicaciones y beneficios de trabajar con un MDE (Fallas, 2007):      

Generación de curvas de nivel Obtención de mapas de pendientes y relieve Mapeo en estudios batimétricos y de delimitación de cuencas hidrográficas Rectificación de imágenes satelitales Visualizaciones en 2.5D Estimaciones de volúmenes en corte y relleno de ingeniería



Estimación de áreas a inundar en proyectos hidroeléctricos, entre otros.

2.5 Utilización de los Sistemas de información Geográfica en Estudios Hidrológicos Dal-Ré (2003) argumenta que en la actualidad los Sistemas de Información Geográfica (SIG) brindan herramientas potentes para el análisis hidrológico de cuencas usando MDE como base para el desarrollo del estudio. Explica Torres (2015) que, en fenómenos como las inundaciones, la utilización de SIG contribuye a realizar análisis espaciales más rápidos. Por ejemplo, en su estudio a través de imágenes satelitales Landsat 8, cartografía y un MDE, el autor pudo reconocer que las zonas más propensas a inundaciones eran las que se encontraban en el valle del Polochic, Guatemala, en cotas por debajo de 80 msnm.

Así mismo, Olivera et al. (2011) realizaron una evaluación multicriterio para la determinación de escenarios con peligro de inundaciones. Los autores presentan en su estudio la potencialidad que tienen los SIG para identificar estas zonas, utilizando

información

como

MDE,

rasters

pendiente,

geología,

geomorfología y suelos de la cuenca. Con esta información y mediante la herramienta

superposición

ponderada,

pudieron

delimitar

las

zonas

susceptibles a ser inundadas en la cuenca del Río Guanabo, en Cuba.

2.6 Variables Meteorológicas

Las variables meteorológicas usadas dentro de esta investigación para el desarrollo de cada uno de los objetivos serán mencionadas a continuación para un mejor entendimiento del tema.

2.6.1 Precipitación Viene expresada en milímetros y se razona como la cantidad de agua que cae de la atmósfera en la superficie terrestre en forma de lluvia, nieve o granizo (Henao, 1988). Explica Heras (1981) que la precipitación es regularmente la principal fuente de humedad que tiene el suelo y es debido a eso que su cálculo debe tener

gran precisión para llevar a cabo con alto grado de confianza todos los cálculos del balance hídrico. Es importante resaltar que bajo condiciones óptimas de disponibilidad de información, son necesarias series extensas de precipitación (alrededor de 25 - 50 años) para calcular balances hídricos.

2.6.2 Precipitación efectiva Se define como precipitación efectiva la fracción de lluvia que se almacena en la zona radicular de las plantas pudiendo ser utilizada por éstas. Otra parte del agua de esta lluvia se filtra debajo de la zona de las raíces de las plantas y otra fluye sobre la superficie del suelo como escorrentía (FAO, 1986).

La FAO, dentro del software Cropwat, utiliza como metodología para calcular la precipitación efectiva la fórmula del Servicio de Conservación de Suelos (SCS), necesaria al momento del cálculo de los requerimientos hídricos de cultivos: –

Ec. 1 Ec. 2

Donde: Pm = precipitación total mensual (mm/mes) Pe = precipitación efectiva (mm/mes)

2.6.3 Temperatura

En la aplicación de varios modelos de recursos hídricos es indispensable los datos de temperatura para el cálculo de evapotranspiración como el de Holdridge, el cual depende directamente de la temperatura media del aire. Además, conocer los valores de temperaturas medias mensuales y anuales sirven como información base para cálculos de balances hídricos, esta información se puede obtener normalmente de las estaciones meteorológicas del área de estudio (DalRé, 2008).

2.6.4 Altitud

Indica Manzano (2012) que la altitud respecto al nivel del mar influye en el mayor o menor calentamiento de las masas de aire. Es más cálido el que está más próximo a la superficie terrestre, disminuyendo su temperatura progresivamente a medida que aumenta la altitud, unos 6,4ºC cada 1,000 metros.

2.6.5 Evapotranspiración Se le denomina a la evapotranspiración (ET) como la cantidad de agua que pierde una superficie de terreno mediante la evaporación del suelo y la transpiración de plantas (Sánchez, 2012). Cuando esta cantidad de agua es evaporada y transpirada bajo condiciones óptimas de humedad del suelo y cobertura vegetal, se la denomina evapotranspiración potencial (Araujo y Cabrera, 2009).

Para Ordoñez (2011), después de la precipitación en un área de estudio, la evapotranspiración representa el segundo factor de mayor importancia en un balance hídrico, pero cuando esta zona se encuentra en zonas áridas o semiáridas se antepone como el de mayor importancia. Actualmente no existe una metodología específica para estimarla a escala de una cuenca hidrográfica, por lo que se la calcula a partir de varias metodologías que se detallan más adelante en este capítulo. Antes de detallar los diferentes métodos, se debe especificar los distintos conceptos existentes de evapotranspiración.

Evapotranspiración Potencial (ETP): La cantidad de agua que perderá una superficie completamente cubierta de vegetación en crecimiento activo si en todo momento existe en el suelo humedad suficiente, es decir sin limitaciones en la disponibilidad de agua (Ordoñez, 2011).

Evapotranspiración Real (ETR): La evapotranspiración real es aquella suma de las cantidades de agua evaporada desde el suelo y lo transpirado por los vegetales, en condiciones de suelo, de vegetación y atmosférica existentes en la zona de estudio. Además, según Thornthwaite (1948), se puede destacar que

siempre

evapotranspiración

potencial

límite

superior

evapotranspiración real, es decir la ETR es menor o igual a ETP.

Según Thornthwaite (1948), no considera el potencial de transpiración de las diferentes especies vegetales o cultivos, debido a esto se establecen los siguientes conceptos:

Evapotranspiración del cultivo de referencia (ETo): La evapotranspiración de referencia es la pérdida de agua por evaporación y transpiración de un cultivo tomado como referencia, gramíneas o pastos de 8 –15 cm de altura uniforme y que no escasean de agua.

Evapotranspiración del cultivo (ETc): Es la ETP o ETo en este caso de un cultivo específico, y expresa la demanda real del cultivo, es el producto de la ETP o ETo y el Kc del cultivo. 

Métodos para el cálculo de la evapotranspiración

Concuerdan Hammerly (2001) y Allen, Pereira, Raes y Smith (2006) que en los últimos años se han propuesto y desarrollado varios métodos para estimar la evapotranspiración, lo que conlleva a necesitar equipos caros y de difícil acceso como lisímetros, debido a lo mencionado, se prefiere su determinación de forma indirecta mediante datos meteorológicos. Para esto se debe tener una serie de datos confiables y con alta precisión, siendo la metodología más reciente propuesta por la FAO la de Penman-Monteith (Allen et al., 2006).

Igualmente sostiene Aruquipa (2011) que factores como el clima y el cultivo afectan la evapotranspiración siendo principalmente la radiación, la humedad y la velocidad del viento las variables más importantes. Muchas veces estos datos no se pueden encontrar con facilidad, debido a la falta de información de las variables climáticas ya que no existe una red adecuada de estaciones meteorológicas que ofrezcan la información requerida para su estimación.

Holdridge (1959) divulgó una fórmula para calcular la evapotranspiración potencial (ETP) para regiones tropicales y subtropicales. Dicha expresión está dada en función de la temperatura entre los 0 ºC y 30 ºC ya que ésta determina los procesos fisiológicos de las plantas tales como fotosíntesis, respiración y transpiración, además de la evaporación directa del agua en el suelo y en la vegetación.

Por otra parte, Hess (1998) afirma que la ecuación de Penman-Monteith es el método recomendado por la FAO, ya que se considera el más confiable para la mayoría de condiciones climáticas del mundo dado que incorpora muchas variables, es debido a esto que tiene limitaciones para su aplicación en el presente estudio.

En la investigación realizada en Uruguay por parte de Almorox (2008), se comparó varios métodos para la estimación de ETP, y éste describe que los cálculos de Thornthwaite (1948) están basados en función de la temperatura media mensual, con una corrección de acuerdo a las horas del día y al número de días del mes. Almorox (2008) concluye que en casos donde hay falta de datos, como sucede en la cuenca del río Santa Rosa, los métodos que más se aproximan son el Turc, el de Hargreaves y el Thornthwaite. En el presente estudio se describe más a fondo la metodología de Thornthwaite puesto que se dispone de la información necesaria para aplicarlo.

Thornthwaite:

El cálculo de la ETP, según Thornthwaite (1948), se obtiene primero calculando la evapotranspiración sin corregir, la cual se obtiene directamente de la Tabla 3 para valores de temperatura media mensual superiores a 26.5 °C, y en sitios con temperaturas menores a ésta se calcula mediante la ecuación 3.

(

)

Ec. 2

Donde: e = Evapotranspiración potencial sin corregir (mm/mes) tm= Temperatura media mensual en °C I= Índice de calor anual a= según la expresión de la ecuación 4, en donde I representa el Índice de calor anual Ec. 3 El Índice de calor anual (I) se obtiene mediante la suma de los doce valores del índice de calor mensual (j), dicho índice de calor mensual se obtiene mediante la ecuación 5. Ec. 4 Donde: Ij= Índice de calor mensual Tm= Temperatura media mensual en °C

Tabla 3. Valores de ETP Thornthwaite sin corregir para Tmed superior a 26.5° C Tm (°C)

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

4.5 4.5 4.6 4.6 4.6

4.6 4.7 4.7 4.7 4.8 4.8 4.8 4.8 4.9 4.9

4.9

5.2 5.2 5.2 5.2 5.3 5.3 5.3 5.3 5.4 5.4

5.4 5.4 5.4 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.6 5.6

5.6 5.6 5.6 5.6 5.7 5.7 5.7 5.7 5.7 5.8

5.8 5.8 5.8 5.8 5.8 5.8 5.9 5.9 5.9 5.9

5.9 5.9 5.9 5.9

5.1 5.1 5.1 5.1 5.2

6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.1

6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.1

6.1 6.1 6.2 6.2 6.2 6.2 6.2 6.2 6.2 6.2

6.2 6.2 6.2 6.2 6.2 6.2 6.2 6.2 6.2 6.2

6.2 Fuente: Almorox (2008)

Nota: Los valores en el encabezado de esta tabla indican los decimales de cada mes, por ejemplo para un mes con temperatura de 28.5 el valor de ETP Thornthwaite sin corregir será 5.1.

Finalmente es necesario corregir la ETP (e) mediante un coeficiente que tenga en cuenta el número de días del mes y horas de luz de cada día en función de la latitud, este coeficiente (L) se puede obtener mediante la Tabla 4. La ecuación a utilizar para obtener la ETP corregida según Thornthwaite en mm/mes es:

Ec. 5

Donde: ETP= Evapotranspiración corregida (mm/mes) e= Evapotranspiración sin corregir (mm/mes) L= Factor de corrección del número de días del mes (Ndi) y la duración astronómica del día [Ni (horas de sol)] Tabla 4. Coeficientes (L) para la corrección de la ETP Latitud

Ene Feb Mar Abr May Jun

Jul

Ago Sep

Oct Nov

Dic

60 N

0.55 0.68 0.99 1.19 1.45 1.54 1.52 1.31 1.04 0.84 0.59 0.48

55 N

0.65 0.72 1.00 1.16 1.37 1.42 1.42 1.26 1.04 0.87 0.67 0.60

50 N

0.72 0.76 1.01 1.13 1.31 1.34 1.35 1.22 1.03 0.90 0.73 0.68

45 N

0.77 0.79 1.01 1.11 1.26 1.28 1.30 1.19 1.02 0.92 0.77 0.74

40 N

0.81 0.81 1.01 1.09 1.23 1.24 1.25 1.17 1.02 0.94 0.81 0.79

35 N

0.85 0.83 1.02 1.08 1.19 1.20 1.22 1.14 1.02 0.96 0.84 0.83

30 N

0.88 0.85 1.02 1.06 1.17 1.16 1.18 1.12 1.01 0.97 0.87 0.87

25 N

0.91 0.87 1.02 1.05 1.14 1.13 1.15 1.11 1.01 0.98 0.90 0.90

20 N

0.94 0.88 1.02 1.04 1.12 1.10 1.13 1.09 1.01 0.99 0.92 0.93

15 N

0.96 0.89 1.03 1.03 1.09 1.07 1.10 1.08 1.01 1.00 0.94 0.96

10 N

0.99 0.91 1.03 1.02 1.07 1.05 1.08 1.06 1.00 1.01 0.96 0.98

1.01 0.92 1.03 1.01 1.05 1.02 1.06 1.05 1.00 1.02 0.98 1.01

1.03 0.93 1.03 1.00 1.03 1.00 1.03 1.03 1.00 1.03 1.00 1.03

1.06 0.95 1.04 0.99 1.01 0.98 1.01 1.02 1.00 1.04 1.02 1.06

10 S

1.08 0.96 1.04 0.98 0.99 0.95 0.99 1.01 1.00 1.05 1.04 1.08

15 S

1.10 0.97 1.04 0.97 0.97 0.93 0.96 0.99 0.99 1.06 1.06 1.11

20 S

1.13 0.99 1.04 0.96 0.95 0.90 0.94 0.98 0.99 1.07 1.08 1.14

25 S

1.15 1.00 1.04 0.95 0.93 0.87 0.91 0.96 0.99 1.09 1.10 1.17

30 S

1.18 1.02 1.05 0.94 0.90 0.84 0.88 0.94 0.99 1.10 1.13 1.20

35 S

1.21 1.03 1.05 0.92 0.87 0.80 0.85 0.92 0.98 1.11 1.16 1.24

40 S

1.25 1.05 1.05 0.91 0.84 0.76 0.81 0.90 0.98 1.13 1.19 1.28

45 S

1.30 1.08 1.06 0.89 0.80 0.72 0.77 0.87 0.98 1.15 1.23 1.33

50 S

1.35 1.11 1.06 0.87 0.75 0.66 0.71 0.84 0.97 1.17 1.27 1.39

55 S

1.42 1.14 1.07 0.84 0.69 0.58 0.64 0.80 0.96 1.19 1.33 1.47

60 S

1.52 1.19 1.07 0.81 0.61 0.46 0.54 0.75 0.96 1.23 1.41 1.59 Fuente: Almorox (2008)

2.6.6 Interpolación de variables climáticas Definen Johnston, Ver Hoef, Krivoruchko, y Lucas (2001) la interpolación como el procedimiento de generar una superficie continua en un campo geográfico, basado en una serie de puntos aleatorios con diferentes características. En la actualidad, señalan Andrade y Moreano (2013) que el constante requerimiento de información climática hacia las instituciones públicas responsables del manejo y gestión de la misma, sumado a las pocas estaciones meteorológicas que recolectan esta información en Ecuador hacen que se incorporen herramientas para interpolar los datos, con el propósito de determinar valores ya sea de temperatura, precipitación o en general de cualquier otra variable en cualquier punto geográfico de una zona de estudio.

Uno de los métodos de interpolación más conocidos es el Kriging según Londoño y Valdés (2012), el cual es un método geoestadístico que da la mejor estimación lineal y cuantifica la estructura espacial de los valores de los puntos, mediante un promedio ponderado de cada valor, los cuales tienen la mínima varianza (ESRI, 2018). Muchas veces la precisión de estos métodos radica en el número de muestras, la distancia entre puntos y la calidad de datos (Zavaleta, 2010 y Villatoro, Henríquez y Sancho, 2008).

Afirman Andrade y Moreano (2013) que la interpolación mediante el método de distancia inversa ponderada (IDW) se realiza asignando pesos a la información del entorno en función inversa de la distancia que hay entre ellos. Es decir los puntos más cercanos al centroide poseen un mayor peso. En SIG se determinan los valores de celda a través de una combinación ponderada de un grupo de puntos sobre una superficie geográfica. Para el caso de variables como temperatura, la elección de IDW como método de interpolación se respalda, según Andrade y Moreano (2013), ya que existen condiciones climáticas similares entre los puntos interpolados, mientras que Fernández y Lavado (2014) señalan que al estimar la precipitación mediante el método de interpolación Kriging se

obtienen resultados más precisos como pudieron concluir en su trabajo de comparar distintos métodos de interpolación espacial para datos de precipitación.

2.7 Balance Hídrico Como plantea Jiménez (1994), el balance hídrico representa, de forma teórica, los intercambios que existen entre plantas, atmósfera y suelo, además de establecer las pérdidas y ganancias de agua en una zona de estudio como una cuenca hidrográfica. Explica Hammerly (2001) que, teniendo como dato de referencia la evapotranspiración de una zona de estudio específica, se puede determinar el balance hídrico de la misma y crear una planificación para el uso y control de los recursos hídricos de una zona. Por otro lado, Manzano (2012) argumenta que el balance hídrico es uno de los objetivos vitales en hidrología, significa realizar una evaluación cuantitativa de los recursos agua y sus modificaciones. Con datos de partida como las precipitaciones medias mensuales y la evapotranspiración mensual estimada por cualquier método elegido, señala Almorox (2008) que calcular el balance de agua en el suelo se torna necesario para definir el déficit y los excesos de agua, además que define la hidrología de un área de estudio.

2.7.1 Cálculo de balance hídrico

La metodología propuesta por Thornthwaite y Mather (1955) explica que el suelo actúa como una reserva. A él entra la precipitación, el suelo llega hasta su máxima capacidad de retención y posteriormente se va perdiendo para poder cubrir las necesidades de agua de la planta o por el proceso de percolación en el perfil del suelo. Esta metodología puede aplicarse a través de la utilización de SIG. Asimismo enfatizan Coral, Tommaselli y Leal (2015) que, a pesar de tener una simplicidad, el método de Thornthwaite y Mather (1955) funciona bien en regiones húmedas. Afirman Coral et al. (2015) que la relación entre datos de cobertura, suelos y condiciones climáticas en SIG permite obtener resultados de balances hídricos en matrices (raster) con una interpretación espacial y cuantitativa de una cuenca. Los balances hídricos con una temporalidad anual ofrecen resultados satisfactorios, al ser la metodología de Thornthwaite y Mather

(1955) un método que no exige disponibilidad de mucha información, éste se constituye en un método altamente elegido en estudios de hidrología de cuencas hidrográfica.

2.7.2 Parámetros del balance hídrico

El balance hídrico consiste en definir mes a mes, o en la temporalidad definida, parámetros como reserva o humedad disponible del suelo, excedentes y déficits (Coral et al., 2015). En su investigación acerca de distintas metodologías para la monitorización de la humedad del suelo y el cálculo del balance hídrico, Botey (2014) considera la reserva de agua como el agua disponible (AD) en el perfil del suelo y hasta la profundidad donde se encuentran las raíces. Por lo tanto, el contenido de humedad disponible en el suelo está determinado por la diferencia de la Capacidad de campo y el Punto de marchitez permanente hasta la profundidad de enraizamiento de cada cultivo.

Las potenciales entradas y salidas de agua en el suelo se cuantifican mediante la diferencia entre los valores mensuales de precipitación (P) y la evapotranspiración potencial (ETP). Almorox (2008) plantea que esta diferencia clasifica los meses en secos (P-ETP < 0) y húmedos (P-ETP > 0) si es que las entradas superan o no a las salidas. Existe déficit hídrico si la precipitación mensual sumada al AD menos la evapotranspiración mensual arrojan resultados menores a 0. Por su parte si los resultados son mayores a 0 habrá excedente hídrico (Ruiz, Arteaga, Vázquez, Ontiveros y Lopez, 2012)

2.8 Escorrentía Explica Dal-Ré (2003) que la precipitación produce muchos procesos hidrológicos, durante los primeros momentos de una lluvia existe una parte de la misma que no alcanza el suelo ya que cae en hojas de árboles, construcciones, etc., y de ahí se evapora posteriormente, este volumen de agua se lo llama intercepción. El agua de lluvia que llega a la superficie del suelo lo penetra hasta que sus horizontes superiores se saturen. Seguido a esto el agua llega a la red de drenaje

moviéndose sobre la superficie del terreno por la acción de la gravedad, lo que se denomina escorrentía superficial (Chow, Maidment y Mays, 1994.; Ordoñez, 2011).

2.8.1 Cálculo de escorrentía

De acuerdo a Ordoñez (2011), existen una serie de metodologías para el cálculo de la escorrentía como: isolíneas de escorrentía, caudales específicos, generación por modelos de simulación precipitación – escorrentía, etc. Entre los métodos para el cálculo de la escorrentía se encuentra el método indirecto precipitación–escorrentía establecido por parte de la Comisión Nacional del Agua de México (CNA, 2000). Describen Figueroa, Ibáñez, Arteaga, Arellano y Vázquez (2011) que, en este método, la temporalidad de la precipitación es media anual, además se debe conocer el área de la cuenca hidrográfica y obtener el coeficiente de escurrimiento. Sin embargo uno de los métodos más extendidos y experimentados es el del Servicio de Conservación de Suelos de los Estados Unidos (SCS) (McCuen, 1982).

Indican Castillo, Martínez y Albaladejo (1997) que el método del Número de Curva del SCS es una técnica muy utilizada en hidrología debido a su simplicidad de uso en cuencas con un mínimo de información hidrológica. Como revelan Ferrer, Rodríguez y Estrela (1995) y Dal-Ré (2003), el método del SCS posee tres componentes, la lluvia directa, el umbral de escorrentía (Ia) que satura las capas superficiales y la infiltración. Debido a la complejidad para determinar estos factores, el Servicio de Conservación de Recursos Naturales (NRCS, por sus siglas en inglés) recomienda, en casos de que no se tenga mayor garantía de datos, se debe asumir que el umbral de escorrentía es un 20% de la retención máxima (S). Dado esto, la ecuación 7 de escorrentía mediante el número de curva se establece en: ( -

Donde:

)

Ec. 6

Q = Escurrimiento medio (mm) P = PrecipitaciĂłn por evento (mm) S = Potencial de retenciĂłn mĂĄxima (mm)

Como se puede observar parte del cĂĄlculo de la escorrentĂa es el potencial de retenciĂłn mĂĄximo de agua del suelo đ??&#x2019;= đ?&#x;&#x2019;

â&#x2C6;&#x2019;

Ec. 7,

đ?&#x;&#x2019;

Ec. 7đ??&#x2019;

â&#x2C6;&#x2019;

el cual depende de las condiciones del suelo,

vegetaciĂłn y la cobertura de cultivos (Segovia y Hang, 1999).

đ??&#x2019;

đ?&#x;&#x2019;(

)

Ec. 7

Donde: S = Potencial de retenciĂłn mĂĄxima (mm) NC = NĂşmero de curva

2.8.2 NĂşmero de Curva (NC)

SegĂşn expresan Yoc (2011) y Dal-RĂŠ (2003), el nĂşmero de curva es un parĂĄmetro adimensional el cual estĂĄ emparentado con parĂĄmetros como el grupo hidrolĂłgico de suelos, la cobertura de la tierra y la condiciĂłn de humedad antecedente del suelo. Todos estos factores ofrecen la respuesta a la escorrentĂa de una cuenca hidrogrĂĄfica, estos parĂĄmetros son detallados a continuaciĂłn. ď&#x201A;ˇ

Grupo hidrolĂłgicos: Utilizando las caracterĂsticas texturales de los suelos del SCS, ĂŠstos se clasifican en cuatro grupos, los cuales van desde aquellos que tienen un potencial bajo de escurrimiento, hasta los que tienen potencial alto de escurrimiento, como se muestra en la Tabla A 1 de los anexos (Ferrer et al., 1995).

ď&#x201A;ˇ

CondiciĂłn de humedad antecedente: Explican Lavao y Corredor (2014) que para el cĂĄlculo de la escorrentĂa por el mĂŠtodo del NC es importante tener en cuenta las condiciones de humedad antecedente -Antecedent Moisture Conditions- (AMC). AsĂ mismo seĂąala Murillo (2010) que la

humedad contenida en el suelo posee influencia directa sobre el escurrimiento. Dal-Ré (2003) manifiesta que se establecen 3 situaciones de AMC que se detallan en la Tabla 5. Tabla 5. Límites de precipitación estacional para clases. Precipitación antecedente en 5 días de duración (mm) Clase de Condición de Humedad Antecedente AMC

Plantas en periodo latente

Plantas en periodo de crecimiento

AMC I

Menos de 12.7

Menos de 35.6

AMC II

Entre 12.7 y 2.9

Entre 35.6 y 53.3

AMC III

Más de 27.9 Fuente: SCS (1972)

Más de 53.3

Dal-Ré (2003), por su parte, explica que, debido a diferencias regionales, la Tabla 5 ha desaparecido en las actualizaciones más recientes del método, dejando en manos de los técnicos que se encuentren realizando estudios hidrológicos la elección de la condición de humedad antecedente, sugiriendo la AMC II. Incluso, en manuales recientes del SCS queda implícito que puede aplicarse adecuadamente el método utilizando sólo los valores AMC II (Ferguson, 1996). 

Uso de la tierra y tratamiento: El uso de la tierra incluye todo tipo de vegetación, barbecho y suelo desnudo, así como usos no agrícolas, como la superficie del agua y superficies impermeables. El tratamiento de la tierra se aplica principalmente a los usos de tierras agrícolas e incluye prácticas mecánicas o de manejo, como terrazas, el pastoreo o rotación de cultivos (NRCS, 2004).

2.8.3 Valor estimado de Número de Curva (NC)

Para elegir el valor apropiado del número de curva se emplean tablas que relacionan el NC con todos los factores mencionados previamente como grupo hidrológicos de suelo, cobertura/uso de la tierra, condición de humedad

antecedente (Yoc, 2011). El SCS determinó las tablas originales para ambientes en dicho país como se muestra en la La existencia de varias tablas con números de curva, entre ellas la del SCS de EEUU, presenta la particularidad de que no toman en cuenta la pendiente del área de estudio en ningún momento. Ebrahimian, Nuruddin, Soom y Neng (2011) analizan que esto sucede debido específicamente a las condiciones de topografía en donde se cultiva en los Estados Unidos de Norteamérica, las cuales son zonas planas o semiplanas con pendientes menores al 5%. Por su parte, Sprenger (1978) realizó investigaciones para determinar el número de curva en el este del África, condiciones que sí presentan topografías irregulares, en este caso parecidas a las que se tiene en la región de Sudamérica. La Tabla 7 de Sprenger (1978) muestra el NC tomando en cuenta la pendiente de la zona de estudio, los valores de pendientes asignados por Sprenger según su clase se encuentran detallados en la Tabla A 9 en los anexos.

2.8.4 Temporalidad método del Número de Curva (NC)

El método del SCS fue desarrollado originalmente para calcular la escorrentía total proveniente de una tormenta, requiriendo la aplicación de datos de precipitación en incrementos de tiempo de 24 horas o menos y mediante esto calcular la lámina que se infiltra y escurre superficialmente (Ocampo, 2013). Al final de la década de los 40, Mockus (1949) planteó una aproximación a la relación entre la precipitación y el escurrimiento directo, dicha relación excluye el tiempo como una variable, siendo ignorada la intensidad de la lluvia.

De acuerdo con Ferguson (1996), teóricamente tiene más validez la estimación de escorrentía superficial con datos de precipitación con temporalidades diarias que con datos mensuales, sin embargo el aplicar datos diarios representa, en caso de una serie de precipitaciones históricas de 40 años, poseer 14,610 registros de precipitación, al contrario de los 12 necesarios para un análisis mensual, sumado a esto la dificultad de obtener datos diarios en zonas en las que no se cuentan con estaciones meteorológicas.

Tabla 6. Estas tablas usualmente son dadas para condición de humedad

antecedente II, aunque cabe mencionar que se puede convertir el valor de NC desde la condición de humedad antecedente II a AMC I o AMC III según la Tabla A 2 de los anexos. La existencia de varias tablas con números de curva, entre ellas la del SCS de EEUU, presenta la particularidad de que no toman en cuenta la pendiente del área de estudio en ningún momento. Ebrahimian, Nuruddin, Soom y Neng (2011) analizan que esto sucede debido específicamente a las condiciones de topografía en donde se cultiva en los Estados Unidos de Norteamérica, las cuales son zonas planas o semiplanas con pendientes menores al 5%. Por su parte, Sprenger (1978) realizó investigaciones para determinar el número de curva en el este del África, condiciones que sí presentan topografías irregulares, en este caso parecidas a las que se tiene en la región de Sudamérica. La Tabla 7 de Sprenger (1978) muestra el NC tomando en cuenta la pendiente de la zona de estudio, los valores de pendientes asignados por Sprenger según su clase se encuentran detallados en la Tabla A 9 en los anexos.

2.8.4 Temporalidad método del Número de Curva (NC)

a esto la dificultad de obtener datos diarios en zonas en las que no se cuentan con estaciones meteorológicas. Tabla 6. NC para Suelos con humedad antecedente II Número de curva

Cobertura Uso de la tierra

Práctica de manejo

Condición hidrológica

Barbecho

Hileras rectas

pobre

77 86 91 94

Hileras rectas

pobre

72 81 88 91

Hileras rectas

buena

67 78 85 89

curvas

pobre

70 79 84 88

curvas

buena

65 75 82 86

curvas / terrazas

pobre

66 74 80 82

curvas / terrazas

buena

62 71 78 81

Hileras rectas

pobre

65 76 84 88

Hileras rectas

buena

63 75 83 87

curvas

pobre

63 74 82 85

curvas

buena

61 73 81 84

curvas / terrazas

pobre

61 72 79 82

curvas / terrazas

buena

59 70 78 81

Hileras rectas

pobre

66 77 85 89

Hileras rectas

buena

58 72 81 85

curvas

pobre

64 75 83 85

curvas

buena

55 69 78 83

curvas / terrazas

pobre

63 73 80 83

curvas / terrazas

buena

51 67 76 80

pobre

68 79 86 89

regular

49 69 79 84

buena

39 61 74 80

curvas

pobre

47 67 81 88

curvas

regular

25 59 75 83

curvas

buena

6 35 71 79

buena

30 58 71 78

pobre

45 66 77 83

regular

36 60 73 79

buena

25 55 70 77

Cultivos

Granos pequeños

Legumbres plantadas en forma intensiva o praderas rotativas

Pastos en hilera

Prados (permanente) Bosques (para uso de la finca)

Granja

59 74 82 86

Carreteras de tierra

72 82 87 89

Carreteras de polvo

74 84 90 92 Fuente: SCS (1972)

Tabla 7. NC modificados según la pendiente en suelos Cobertura Pendientes

Campos de arroz

Número de curva A B C D

8 10

III

5 10 13 15

IV V

Pastos en buenas condiciones hidrológicas

Bosques en pobres condiciones hidrológicas

Pastos en malas condiciones hidrológicas

33 55 68 74

39 61 74 80

III

42 64 77 83

44 66 79 85

45 67 80 86

39 60 71 77

45 66 77 83

III

49 70 81 87

52 73 84 90

54 75 86 92

63 74 81 84

68 79 86 89

III

71 82 89 92

73 84 91 94

V 74 85 92 95 Fuente: Sprenger (1978)

En la investigación realizada por Ferguson (1996), en donde modela el escurrimiento superficial mensual promedio y lo compara con el obtenido mediante los mismos datos pero en temporalidad diaria, hace un ajuste a la fórmula original ecuación 7, adaptándola como se aprecia en la ecuación 9, en la cual se aplican constantes obtenidas estadísticamente mediante investigaciones realizadas en distintas regiones de EEUU, dichas constantes se encuentran resumidas en la Tabla 8:

𝐒

Donde: Q= Escorrentía mensual (pulgadas) a, b y k= Constantes

Ec. 8

Pm= Precipitación promedio mensual (pulgadas) S= Potencial de retención máxima (pulgadas) Tabla 8. Coeficientes aplicados a formula escorrentía promedio Estaciones

Atlanta

0.64

-0.161

0.235

Chicago

0.62

-0.156

0.210

Denver

0.62

-0.066

0.166

Los Ángeles

0.61

-0.043

0.230

Phoenix

1.06

-0.028

0.143

Seattle

0.53

-0.260

0.270

Todas las estaciones

0.66

-0.095

0.208

Fuente: Ferguson (1996)

La metodología de Ferguson (1996) ecuación 9 ha sido utilizada también en investigaciones como la de Knight, Chang, Staneva y Kostov, (2001), en la cual aplican los coeficientes obtenidos mediante el uso de los datos de todas las estaciones basándose en lo que Ferguson denomina como la ecuación de aplicación general, sin embargo Chen, Tong, Yang y Yang, (2015) y Ferguson (1996) dentro de sus conclusiones manifiestan que se puede aplicar los coeficientes si el área de estudios presenta similitud o se ve representada en cualquiera de las estaciones utilizadas Tabla 8. Ferguson (1996) concluye en su investigación que todos los valores de r2 superaron el 0.950 y se consideraron satisfactorios, las constantes que mejores resultados arrojaron fueron las de las estaciones de Chicago, finalmente manifiesta que el error es levemente más pequeño cuando el modelo es aplicado con las constantes de estaciones individuales y no cuando se aplica todas a la vez.

2.9 Requerimientos Hídricos de Cultivos

Hammerly (2001) define el requerimiento hídrico de un cultivo como la cantidad de agua necesaria potencialmente para satisfacer la evapotranspiración de las zonas cultivadas para que la producción de dicho cultivo no quede disminuida por la falta

de agua. Allen et al. (2006) señalan que los requerimientos de agua de un cultivo están directamente ligados a las condiciones agroclimáticas de la zona. Debido a esto, la FAO plantea una metodología del cálculo como se aprecia en la Figura 2, basada en la evapotranspiración y un coeficiente de cultivo llamado (Kc) específico por cultivo.

Una buena y accesible información sobre las necesidades hídricas de los principales cultivos agrícolas permiten un mejor rendimiento en el manejo del recurso del agua y ser más eficientes en el planeamiento, diseño y operación del suministro de agua a los cultivos (González, Herrera, Hernández, López y Cid, 2012).

Figura 2. Factores que afectan los requerimientos de agua de los cultivos. Fuente: Allen et al. (2006)

Para el cálculo de los requerimientos hídricos es necesario tener varios datos, indica Burman y Weiss (1983). Entre estos están principalmente los datos de evapotranspiración, la cual indica el proceso del agua transferida desde el suelo o la planta a través de sus tejidos hacia la atmósfera y el coeficiente de cultivo (Kc), el cual cuantifica las características de los cultivos (Doorenbos y Pruitt, 1977).

2.9.1 Coeficiente de cultivo (Kc)

Como ya se mencionó en párrafos anteriores para la determinación de la ETc se debe utilizar el coeficiente del cultivo, este coeficiente fue introducido por

Doorenbos y Pruitt (1977) en la publicación de la FAO-24. Por su parte, Della Maggiora, Gardiol e Irigoyen (1997) señalan que los valores de Kc varían debido a la altura de la planta, su cobertura y sobretodo en sus estadios fenológicos, aparte de las características del cultivo.

La metodología presentada en el estudio de riego y drenaje de la FAO en el denominado manual 56 de Allen et al. (2006), establece que se toman en consideración diferentes valores de Kc, valores que varían de acuerdo a su etapa y se establecen como Kc inicial, medio y final, cada uno de ellos integra los efectos de la transpiración de las plantas y la evaporación que ocurre de acuerdo a su etapa de desarrollo (Allen et al., 2006). Se establece que un cultivo cuando traspone el 10% de cobertura (tradicionalmente después de la floración) se encuentra completamente desarrollado y es cuando más necesita reponer las pérdidas de agua, es debido a esto que el Kc medio (etapa de desarrollo) es el más importante en el cálculo de los requerimientos hídricos (Aruquipa, 2011).

Los Kc se clasifican de acuerdo a su etapa de desarrollo, si bien la FAO plantea una lista de muchos cultivos con sus respectivos Kc, en la Tabla 9 se establecen los cultivos más tradicionales del Ecuador y el Kc correspondiente en sus distintas etapas según el Ministerio de Agricultura y Ganadería del Ecuador (MAG, 2016). Tabla 9. Coeficientes de cultivo según su etapa de desarrollo Cultivo

Kc INIC

Kc MED

Kc FIN

CACAO

1.05

MAIZ/SOYA

1.2

0.6

ARROZ

1.05

1.2

1.15

BANANO 1.0 1.1 CAÑA 0.4 1.25 FRUTALES (CITRICOS) 0.7 0.6 PALMA AFRICANA 0.9 0.95 PASTO CULTIVADO 1.0 1.1 Fuente: Allen et al. (2006)

1.1 0.75 0.7 0.95 1.0

2.9.2 Evapotranspiración de cultivo

Para el cálculo de la evapotranspiración del cultivo (ETc) se considera que las condiciones del cultivo presentan limitaciones como por ejemplo estrés hídrico, plagas y enfermedades, o presencia de malezas. Kite y Droogers (como se citó en Er-Raki et al., 2006) expresan que para obtener un requerimiento hídrico preciso es importante determinar la evapotranspiración potencial y estableciendo el coeficiente de cultivo se puede establecer ETc en períodos de tiempo semanal o mayores.

Para el cálculo de los requerimientos hídricos de los cultivos en una zona se necesita de información como etapa vegetativa del cultivo o número de cosechas en un año en cultivos de ciclo corto. A nivel de estudios a escala grande como cuencas hidrográficas este trabajo se torna solamente referencial, ya que es imposible conocer con exactitud dichos parámetros. A pequeña escala se debe realizar proyectos más específicos (MAG, 2014). Por otra parte Cigales y Pérez (2011) manifiestan que existen programas de cómputo como Cropwat, el cual con la información necesaria disponible como la etapa en la que se encuentra el cultivo, mencionada anteriormente, sumada a los datos de información de evapotranspiración, precipitación y de suelos, se puede obtener de forma rápida los requerimientos hídricos por cultivo a nivel mensual.

Las necesidades hídricas o requerimientos hídricos de los cultivos como expresión matemática se define de la siguiente manera (Sánchez, 2012): ETc = ETP ⋅ Kc

Ec. 9

Donde: ETc= Requerimiento hídrico o evapotranspiración del cultivo ETP= Evapotranspiración potencial Kc=Coeficiente de cultivo

2.10 Requerimiento de Riego FAO a través de su manual 56 sobre la guía para obtener los requerimientos hídricos de los cultivos menciona que la necesidad de riego básicamente representa la diferencia entre el requerimiento hídrico del cultivo (ETc) y la precipitación efectiva (Pe).

2.11 Susceptibilidad a Inundación Se entiende por inundación al alojamiento excesivo de agua en lugares donde normalmente se los encuentra secos (Soldano, 2008). Esto ocurre dado a la existencia de alguna situación inusual o fortuita que genere una cantidad de agua la cual supere la capacidad de drenaje del propio cauce de un río. Generalmente las inundaciones se producen por causas naturales y no naturales, dentro las cuales están las precipitaciones intensas y prolongadas (IDEAM, 2015). La región costa de Ecuador en especial la provincia de Los Ríos y sus sectores rurales sufren constantemente de este fenómeno como se aprecia en la Figura 3.

Figura 3. Inundaciones en zonas rurales de la provincia de Los Ríos . Fuente: El comercio (2018)

Pedroso et al. (2014) indican que en la actualidad las inundaciones no sólo se producen por efectos naturales en su mayoría, sino que más bien se trata de una combinación de los factores climáticos y el relleno de las redes de drenaje natural

(por mencionar algunas acciones). Por lo tanto, las lluvias intensas junto con los elementos geográficos y físicos del territorio pueden suscitar inundaciones en los valles aluviales de ríos de gran tamaño al momento que se aumente el escurrimiento superficial de la cuenca (Márquez, 2011).

Existen dos maneras de medir las inundaciones, puede ser por frecuencia o por intensidad. Éstas varían desde los desbordes de ríos de gran tamaño que llegan a un alcance de afectación de miles de kilómetros o hasta pequeñas inundaciones desarrolladas por desbordes de cauces secundarios. El Banco Mundial (2011) especifica que estas inundaciones pequeñas no son fenómenos que se produzcan de manera súbitas, sino que más bien van avanzando de forma progresiva a las partes bajas. De igual manera señala que la energía de impacto va a variar de acuerdo al tipo de inundación que se esté dando, sea ésta rápida o lenta, por desborde, por estancamiento o por una falla estructural, añadiendo a esto el contenido de tipos de sólidos que venga arrastrando.

2.11.1 Herramientas SIG en estudios de inundación Conforme a lo que indica Cárdenas (2000) a través de la historia, la tecnología del SIG ha sido fun|damental para la elaboración de mapas de inundaciones y el modelamiento superficial del agua. Las aplicaciones iniciales de SIG empleadas para evaluar inundaciones, involucraron administrar datos espaciales del software Hec-Sam y un sistema de análisis compresivo que incluye elementos de mapeo, modelos hidrológicos e hidráulicos y un programa de base de datos.

Desde otro punto de vista, Farissier y Givone (1993) decidieron aplicar un modelo espacial para identificar los espacios vulnerables a inundaciones a través de superficies de la base del valle y el nivel de agua en un suceso de inundación.

Por otra parte, Simonovic (1993) prefirió utilizar el modelo cuantitativo radio/intervalo para enseñar los daños causados por las inundaciones; usando una hoja topográfica pudo determinar el área donde ocurrió el desastre, el área afectada y la no afectada por las inundaciones. Finalmente, Muller y Rungoe

(1995) aplicaron tres modelos espaciales coexistentes para trazar el área de desastre, en el cual mediante una serie de resultados de niveles de agua generados a través de simulaciones se determinaron las zonas susceptibles o no a este fenómeno.

2.11.2 Criterios para determinar la susceptibilidad de inundaciones De acuerdo con Quesada (2015) por medio de la geomorfología de una cuenca se puede delimitar ésta en cuenca alta, media y baja, produciéndose siempre los casos de inundaciones en las llanuras aluviales de la cuenca baja. Pedroso et al. (2014) postulan tres criterios principales, como lo es el topográfico, el de consideración de permeabilidad del suelo y el geomorfológico. Sin embargo otros autores como Olivera et al. (2011) mencionan la metodología de la evaluación multicriterio (EMC), la cual agrupa distintos tipos de información para determinar con mayor precisión zonas favorables a inundaciones.

Las precipitaciones son un factor determinante para generar inundaciones pero no es el único, los suelos y su capacidad de retener agua pueden determinar si una zona es favorable a inundarse, la geomorfología mediante las pendientes, y los los factores antrópicos, son desencadenantes principales de fenómenos de inundación (Olivera et al., 2011).

El uso combinado de los factores ya mencionados sobre la cartografía de la zona de estudio permite realizar una evaluación multicriterio de las zonas susceptibles a inundaciones, la cual consiste en la ponderación de variables que influyen sobre una actividad específica, en este caso inundaciones, dichas variables deben ser clasificadas previamente (Barredo et al., 1996 como se citó en Olivera et al., 2011). En Ecuador, la Secretaría de Gestión de Riesgos (SGR) también emplea la metodología EMC para la elaboración de mapas de amenaza por inundaciones en el país, utilizando principalmente datos de pendientes, saturación de suelos, permeabilidad según la textura de los suelos, uso y cobertura de suelos y

precipitaciones. En función de su importancia asignan valores entre 1 y 5, siendo 5 el valor que representa mayor peligro de inundación y 1 el de menor riesgo (Yánez, Hurtado y Cando, 2017).

La Institución encargada de realizar el análisis de amenazas de origen natural o antrópico en el Ecuador es la SGR. Por ello, la mayor parte de las metodologías aplicadas para determinar zonas susceptibles a inundaciones estuvieron basadas en las investigaciones realizadas por esta institución por ser el ente rector para identificar, analizar, prevenir y mitigar riesgos como inundaciones.

A continuación, se describen las variables utilizadas por Yánez et al. (2017) en su análisis de zonas susceptibles a inundaciones mediante la metodología EMC. La pendiente es una de estas variables y se clasifica según el porcentaje de pendiente (Tabla 10), siendo las zonas de relieve bajo las de mayor posibilidad de inundaciones. Tabla 10. Categorías de pendientes Pendiente

Clase (%) Categoría 0–5

Suave

5 – 12

Media

12 – 25

Media a fuerte

25 – 40

Muy suave

Fuerte 40 - 70 1 Fuente: Yánez et al. (2017)

En cuencas hidrográficas existen desde cultivos anuales o de ciclo corto hasta pastizales y bosques (MAG, 2016), los cultivos como arroz y suelos sin cobertura son mayormente afectados por inundaciones. Yánez et al. (2017) exponen una categorización de coberturas que son más susceptibles a inundarse que otras (Tabla 11). Estas coberturas son genéricas y fueron planteadas como guía en la metodología de su investigación.

La permeabilidad de los suelos está estrechamente relacionada con la textura y la estructura del mismo, indica Calixto (2017). En la categorización planteada por

Yánez et al. (2017), se aprecia que suelos de textura arcillosa presentan permeabilidad reducida siendo más susceptibles a inundaciones (Tabla 12). Tabla 11. Categoría según la cobertura de suelo Categoría

Clase Bosque nativo Páramo

Bosque Intervenido (plantaciones forestales) 2

Matorrales Arboricultura Pasto natural Cultivos permanentes Cultivos de ciclo corto

3 4

Suelos desnudo Área urbana

Cuerpos de agua Fuente: Yánez et al. (2017)

Tabla 12. Categoría según la textura de suelo Clases de permeabilidad Muy Lenta Lenta

Clase textural

Categoría

Arcilloso

5 Suelos arcillosos

Moderadamente lenta

Arcillo-arenoso, Arcillo-limosos, Francoarcilloso

Moderada

Franco arcillo arenoso, Franco arcillo limoso

Suelos francos Moderadamente rápida

Franco, Franco limoso, Limoso

Rápida

Franco arenoso

Muy Rápida

Arenoso, Areno francoso Fuente: Yánez et al. (2017)

2 Suelos arenosos

El drenaje de una cuenca permite conocer si los suelos de la misma poseen mayor o menor dificultad para evacuar las aguas de precipitaciones (Calixto, 2017). Las zonas con un drenaje pobre son las que se encuentran categorizadas como 4 presentando un riesgo alto de inundaciones, sólo superadas por cuerpos de agua tal como se aprecia en la siguiente tabla (Yánez et al., 2017).

Tabla 13. Categoría según el tipo de drenaje Tipo de Drenaje

Categoría

Excesivo

Bueno

Imperfecto

Pobre

Cuerpos de agua 5 Fuente: Yánez et al. (2017)

Las precipitaciones intervienen de forma directa sobre las inundaciones. En zonas con mayor cantidad de precipitaciones, mayor posibilidad existirá de que ocurra una inundación (Bonilla, 2007). Normalmente en los meses del primer semestre del año en Ecuador, es cuando existen zonas donde hay más acumulación de precipitaciones las que serán más susceptibles a inundarse. En la categorización de esta variable se establecen intervalos en mm que se detallan en la Tabla 14 (Yánez et al., 2017). Tabla 14. Categoría según precipitaciones Precipitaciones

Categoría

Muy alta

Intervalos superiores (mm) 6,000

Alta

2,000

Media

1,000

Baja Muy baja

500 250

2 1

Fuente: Yánez et al. (2017)

3. METODOLOGÍA El desarrollo del presente trabajo se encuentra dividido en tres fases, teniendo como primera etapa la caracterización de la cuenca de estudio, para poseer información necesaria y realizar así un balance hídrico teniendo en cuenta el cálculo de la escorrentía superficial. La segunda fase consiste en determinar los requerimientos hídricos de los principales cultivos de la cuenca hidrográfica. Finalmente, la última fase consiste en la identificación de las zonas más propensas a inundarse en la cuenca baja del Río Santa Rosa. A continuación, se describirá el proceso metodológico para el cumplimiento de lo anteriormente expuesto.

3.1 Descripción de la Zona de Estudio El presente estudio se realizó en la cuenca del Río Santa Rosa, la cual posee una área de 408.68 km2, geográficamente se encuentra ubicada en la parte central de la república de Ecuador entre las coordenadas 672691.63 E; 9800477.72 S y 709428.10 E; 9815094.08 S (UTM Zona 17 S), ocupando territorio de tres cantones; el cantón Chimbo de la provincia de Bolívar y los cantones Montalvo y Babahoyo de la provincia de Los Ríos. Esta cuenca se encuentra en la unidad hidrográfica 1, lo que significa que sus aguas drenan al océano pacifico (SENAGUA, 2009).

El río principal es el Río Santa Rosa con 27.7 km de longitud, pero posee afluentes importantes como los ríos Pechiche, Potosí, Telimbela y La Esmeralda. Fisiográficamente, el área se caracteriza por tener un relieve montañoso, mientras que en el piedemonte existen llanuras aluviales profundas y presencia de abanicos aluviales. El área de la cuenca presenta una compleja composición litológica, donde intervienen lavas andesíticas y volcanoclastos en su parte alta y arcillas marinas de estuario en la cuenca baja (MAG, 2014). El área de estudio alcanza una elevación máxima de 3013 metros sobre el nivel del mar y un mínimo de 12 msnm. La mayor parte de la subcuenca presenta

suelos con características de tipo franco arcilloso y arcilloso, es decir de textura fina, sobretodo en la cuenca baja.

En cuanto a sus características climáticas ésta posee un régimen de precipitaciones monomodal Pourrut (1995), caracterizándose por tener un período de lluvias de diciembre hasta mayo y un periodo seco de junio hasta noviembre.

El área de estudio presenta una precipitación media anual de 1900 mm en la parte media y baja, y de 1250 mm en la parte alta. La temperatura es más alta en las zonas más cercanas al cantón Babahoyo, es decir a la región costa, teniendo un promedio anual de 25.4 °C, mientras que en las zonas altas la temperatura desciende a un promedio anual de 20.6 °C.

Las características físico-naturales en el área de estudio se distinguen por bosques húmedos alterados, pastizales y matorrales en la zona alta de la cuenca hidrográfica, las actividades agrícolas toman gran importancia tanto en la parte media y baja de la zona de estudio, donde la mayor parte de esta superficie tiene cobertura de sus suelos con misceláneos de frutales y cereales, teniendo amplias superficies de cacao, cítricos, mientras que el cereal más comúnmente cultivado es el arroz (MAG, 2014).

Dentro del área de estudio existen zonas urbanas como el cantón Montalvo además de pequeños poblados como Beldaco, Cooperativa Maritza, Telimbela, Pisagua, Musúsan, entre otros. El mapa de ubicación del área de estudio se muestra en la Figura 4.

Figura 4. Mapa de ubicación de la cuenca del Río Santa Rosa

3.2 Flujograma de la Metodología El proceso metodológico desarrollado en el presente trabajo de tesis busca integrar dos fases de análisis, la caracterización de la cuenca del Río Santa Rosa con fines de riego y con fines de control de inundaciones, mediante la aplicación de sistemas de información. En primera instancia se determinó el balance hídrico para determinar los excedentes y déficits de agua dentro del área de estudio siguiendo la metodología propuesta por Thornthwaite y Mather (1955), dicha metodología fue usada debido a que se obtuvo toda la información requerida y en el ámbito de los estudios hidrológicos es muy utilizada, la metodología de Thornthwaite y Mather (1955) considera el suelo como una unidad de reserva de agua. Para el cálculo se

utilizó los rasters de precipitación y temperatura

mensuales obtenidos a partir de la información climática del INAMHI, la evapotranspiración calculada mediante la metodología de Thornthwaite (1948) y

los datos de textura y uso/cobertura de suelos proporcionados por el Ministerio de Agricultura y Ganadería (MAG).

La determinación del escurrimiento superficial se realizó por medio de la metodología implementada por el Servicio de Conservación de Suelos (SCS), la determinación del NC fue realizada con base a las investigaciones de Sprenger (1978). Debido a que se trabajó con temporalidad mensual en los datos de precipitación, se aplicó la metodología de Ferguson (1996), formula que determina el caudal usando datos de precipitación mensual, el potencial de retención según el NC, además de 3 constantes a, b y k, las cuales fueron elegidas en base a las investigaciones de Knight et al. (2001).

El cálculo de los requerimientos hídricos se basa en la metodología propuesta por la FAO basada en la evapotranspiración y un coeficiente de cultivo llamado (Kc), dicho coeficiente fue obtenido de Doorenbos y Pruitt (1977) y la ETP determinada con la metodología de Thornthwaite (1948). Para la obtención de los requerimientos de riego es necesario determinar previamente los requerimientos hídricos, a los cuales se les restó el aporte de la precipitación efectiva mensual calculada mediante la metodología del Servicio de Conservación de Suelos.

Finalmente, la identificación de zonas susceptibles a inundaciones se la realizó mediante una evaluación multicriterio (EMC). Dicha metodología planteada por Yánez et al. 2017 y que, en Ecuador, es utilizada por la Secretaría de Gestión de Riesgos (SGR) pondera variables como pendiente, cobertura de suelos, precipitaciones, drenaje, y tipo de suelos usando la herramienta Weighted overlay en ArcGIS.

El flujograma de la caracterización de la cuenca hidrográfica del río Santa Rosa, se muestra en la Figura 5, Allí, se explica las entradas, procesos, salidas y productos para estimar los objetivos de la investigación.

Figura 5. Flujograma de la metodologĂa

3.3 Pre-procesamiento del MDE El pre procesamiento del modelo digital de elevación es necesario para corregir errores como celdas sin valor, las que deben ser rellenadas aplicando métodos de interpolación. En el presente trabajo de tesis se utilizó el MDE del IGM con una resolución de 50 metros. Las funciones utilizadas en el pre-procesamiento son Raster calculator y Focal statistics del software ArcGIS.

Inicialmente se identificaron las celdas que no tenían valores, clasificándolas con el número 0 y aquellas celdas que tienen valores con el número 1, esto se realizó con la expresión ―IsNull‖ de Raster calculator. Posterior a esto se utilizó la herramienta Focal statistics, mediante la cual se le asignó valores a las celdas sin datos, en función de los valores de las celdas más cercanas, utilizando un criterio de vecindad aplicando estadísticas focalizadas. Finalmente

por medio de la

condicional ―Con‖ en la herramienta Raster calculator, se reemplazaron las celdas sin valor del MDE original con las conseguidas mediante Focal statistics.

3.3.1 Digitalización de la cuenca

El límite de la cuenca del Río Santa Rosa fue digitalizado por medio del software AutoCAD siguiendo la línea divisoria de aguas sobre la cartografía del Instituto Geográfico Militar de Ecuador (IGM), la información topográfica de dicha cartografía fue generada mediante tomas de fotografías aéreas y su posterior corrección mediante puntos de control geodésicos desde las estaciones Red GNSS de monitoreo continuo del Ecuador (REGME). Esta cartografía se encuentra a escala 1:50,000 y para la delimitación se utilizaron las siguientes cartas: Tabla 15. Códigos de cartas geográficas IGM Código

Carta geográfica

NIV-D3

Catarama

NIV-D4

Guaranda Oeste

NIV-F1

Juan Montalvo

NIV-F2

San Miguel de Bolívar

El presente trabajo también utilizó la cuenca del río Santa Rosa delimitada como parte del proyecto de la Secretaria Nacional del Agua del Ecuador (SENAGUA) concerniente a la delimitación y codificación de unidades hidrográficas a nivel nacional. Esta información, que se encuentra en escala 1:50,000, fue comparada con la delimitación manual de la cuenca en la que se utilizó AutoCAD, obteniendo similitud en las dos delimitaciones, pero en los posteriores cálculos se decidió utilizar la delimitación realizada con las cartas geográficas del IGM debido a lo expuesto en el análisis de resultados del capítulo 4. 3.3.2 Digitalización de la red hidrográfica La red hidrográfica utilizada fue la de la cartografía del Instituto Geográfico Militar de Ecuador (IGM) a escala 1:50,000, la cual posteriormente fue digitalizada a formato Shapefile (*.shp) para su análisis en el software ArcGIS. 3.4 Características de la Cuenca Hidrográfica Determinar algunas de las características que presenta la cuenca permitió realizar un mejor análisis hidrológico de la misma, estas características son las siguientes: 3.4.1 Área y perímetro Estas dos características fueron calculas a partir de la delimitación de la cuenca hidrográfica realizada por medio las cartas geográficas del IGM. El área se tomó como uno de los parámetros más importantes en el resto del análisis de esta investigación y se compone de toda la superficie enmarcada por la longitud que recorre toda la línea divisoria de aguas de la cuenca, denominada perímetro. Estos dos cálculos fueron realizados mediante el cálculo de geometría que ofrece el software ArcGIS.

3.4.2 Pendiente

A partir del MDE se calculó la pendiente de la cuenca hidrográfica, este valor obtenido es la diferencia entre cotas y la distancia entre cada celda continua del raster, para esto se utilizó la herramienta Slope en ArcGIS.

3.4.3 Aspecto

El aspecto de la cuenca fue calculado a través de la herramienta Aspect de ArcGIS, como resultado se obtuvo un raster que indica las direcciones de máxima pendiente y muestra de forma muy clara la morfología de la cuenca de estudio.

3.4.4 Longitud del cauce Con la red hidrográfica ya digitalizada se calculó la longitud del cauce principal desde aguas arriba hasta la desembocadura. Este procedimiento se realizó por medio de la opción Calculate Geometry del software ArcGIS.

3.4.5 Densidad de drenaje Una de las justificaciones más importantes para calcular este parámetro es debido a que si se conoce la densidad de drenaje, se puede saber la eficiencia del sistema de drenaje de la cuenca hidrográfica. Dado lo anterior, se procedió a determinar la densidad de drenaje sumando la longitud total de todos los afluentes y la del río principal y dividiendo esto por el área de la cuenca en km 2, tal como se aprecia en la siguiente ecuación:

Ec. 11

Donde: Lt: Longitud total de todos los afluentes de la cuenca (km) A: Área de la cuenca hidrográfica (km2) 3.5 Balance Hídrico Superficial Para realizar el balance hídrico de la cuenca del Río Santa Rosa, se consideraron las estaciones meteorológicas del INAMHI que se presentan a continuación:

Tabla 16. Estaciones meteorológicas utilizadas en la investigación ID M051

Nombre BabahoyoUTB

M129

Caluma

M132

Balzapamba

Variables Precipitación y Temperatura Precipitación y Temperatura Precipitación y Temperatura

Altura (msnm)

668992

9801384

693865

9820174

345

703604

9805102

876

Nota: Las coordenadas de las estaciones se encuentran en sistema UTM zona 17 S

Cabe mencionar que ninguna estación del INAMHI se encuentra dentro de la cuenca de estudio, algunas se localizan cercanas a la misma como se aprecia en la Figura 6, por lo tanto se hizo una selección de aquellas estaciones (Tabla 16). Los datos de estas estaciones fueron proveídos por el INAMHI y corresponden a observaciones de precipitaciones y temperaturas mensuales cuyos registros van desde 1980 hasta 1995. Para el caso de datos de precipitación se debe mencionar que no se contabilizaron los registros del año 1983 ya que fueron climáticamente extraordinarios pudiendo causar gran distorsión de los resultados, esto debido al fenómeno del Niño que azotó la región.

Figura 6. Ubicación de estaciones meteorológicas en el área de estudio

La metodología propuesta en este trabajo es la de Thornthwaite y Mather (1955) la cual consiste en realizar un balance hídrico climatológico (BHC) debido a que se obtuvo la información requerida para cumplir con dicha metodología. Además, ya que esta metodología es ampliamente utilizada en estudios hidrológicos, el BHC fue distribuido de forma espacial en toda el área de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa mediante mapas raster.

Para realizar el BHC se deben obtener los parámetros mencionados en el apartado 2.7.2. Con la información climática mensual facilitada por el INAMHI en formato Excel, se generó un raster de precipitación y temperatura por cada mes, para esto se utilizó técnicas de interpolación por el método geoestadístico Kriging ordinario para los datos de precipitación y de IDW para los datos de temperatura media siguiendo las investigaciones de Andrade y Moreano (2013) y Fernández y Lavado (2014).

La evapotranspiración potencial se calculó mediante la metodología de Thornthwaite (1948), para esto inicialmente se determinó la evapotranspiración potencial sin corregir (Ecuación 3) utilizando la herramienta Raster calculator de ArcGIS. Para utilizar dicha ecuación, primero se obtuvo el valor del índice de calor mensual mediante la

Ec.

4. La sumatoria de cada

valor mensual dio el índice de calor anual con el que se obtuvo el coeficiente ―a‖. Una vez obtenidos los 12 archivos raster de ETP sin corregir, se deben ajustar según los coeficientes de corrección de la ETP de Thornthwaite (Tabla 4) para cada mes utilizando la latitud de la zona de estudio (-1.75°). Esto se realizó utilizando nuevamente la herramienta Raster calculator aplicando la ETP = Ec. 5,

los rasters de salida representan la ETP corregida para cada mes.

En la metodología del BHC propuesta, el suelo puede ser visto como un reservorio de agua el cual está basado en la humedad disponible, también denominada agua utilizable, es decir la que realmente pueden absorber las plantas a través de sus raíces. La humedad disponible considera factores como la profundidad radicular, la cual depende de la cobertura específica y en mayor

medida de la textura de suelos del área. Con los datos proporcionados de textura de suelos por el Ministerio de Agricultura y Ganadería (MAG) a nivel nacional a escala 1:250,000 se generó un archivo raster con la información de agua disponible, la cual consiste en la diferencia entre capacidad de campo (CC) y punto de marchitez permanente (PMP). Los datos de CC y PMP fueron obtenidos mediante la Tabla A 3 (Anexos) de Avidan (1994), el cual asigna valores de estas variables con base a las propiedades físicas de suelos clasificados según su textura.

Se utilizó el archivo de uso/cobertura de suelo del Ministerio de Agricultura a escala 1:50,000, en el cual se ingresaron las profundidades radiculares solamente de las coberturas vegetales presentes en el área de la cuenca del río Santa Rosa (Tabla 17). La asignación de las profundidades radiculares se realizó según el manual 56 de la FAO (Allen et al., 2006), posteriormente se generó un raster de profundidad radicular según los cultivos existentes en el área de estudio.

Finalmente, para obtener la humedad disponible a la profundidad radicular efectiva de los cultivos (Botey, 2014), se generó un nuevo archivo raster de reserva

humedad

disponible

multiplicando

los

dos

raster

señalados

anteriormente. En el presente trabajo se estableció la misma reserva mensual para el cálculo del BHC a lo largo del año. En el caso de las coberturas pasto cultivado y pasto natural se las unificó para considerar la misma profundidad radicular. Tabla 17. Profundidad radicular de coberturas vegetales del área de estudio Cobertura Profundidad (m) Arroz

0.6

Banano

0.7

Bosque

1.2

Cacao

0.9

Caña de azúcar

1.2

Frutales

1.2

Maíz

1.0

Matorral húmedo muy alterado

1.0

Misceláneo de frutales

1.2

Misceláneo de cereales

1.0

Cobertura

Profundidad (m)

Naranja

1.2

Orito

0.7

Palma africana

0.9

Pasto cultivado y natural

1.0

PlĂĄtano

0.7

Soya

0.8 Fuente: Allen et al. (2006)

Otro de los parĂĄmetros mencionados en el capĂtulo 2.7.2 para el cĂĄlculo del BHC, es la diferencia entre entradas y salidas potenciales de agua en el suelo, esto se determina mediante la resta: PrecipitaciĂłn mensual â&#x20AC;&#x201C; EvapotranspiraciĂłn mensual. Estas diferencias se denominaron como PEPmes. Una vez que se calculĂł la reserva o humedad disponible, se procediĂł a calcular el dĂŠficit hĂdrico y los excesos hĂdricos siguiendo lo descrito por Ruiz et al. (2012), todo esto aplicado mediante el uso de Raster calculator.

3.6 Escurrimiento Superficial El anĂĄlisis hidrolĂłgico de la cuenca se llevĂł a cabo por medio de la metodologĂa implementada por el Servicio de ConservaciĂłn de Suelos, dicho organismo creĂł un mĂŠtodo empĂrico para calcularlo. En el caso del cĂĄlculo de la escorrentĂa de la cuenca del RĂo Santa Rosa se utilizĂł datos de precipitaciones promedio mensuales de las estaciones de la Tabla 16. El procedimiento fue realizado mediante una plantilla creada en Excel, en la que se introdujeron los datos requeridos siguiendo la metodologĂa de Ferguson (1996) en la

= +

đ??&#x2019;

Ec. 8.

Para el cĂĄlculo del potencial de retenciĂłn mĂĄxima se necesita estimar previamente el nĂşmero de curva (NC), la determinaciĂłn del NC fue realizada con base a las investigaciones de Sprenger (1978). La escogencia de los NC de Sprenger (Tabla 7) radica en que se toma en cuenta la pendiente debido a la ubicaciĂłn de sus investigaciones (Este de Ă frica), las cuales presentan

características de topografía irregular similares a las de la cuenca del Río Santa Rosa. Otros de los parámetros necesarios para la elección del NC de Sprenger aparte de la pendiente fue la información de cobertura de suelos, grupo hidrológico de suelos y la humedad antecedente.

La asignación del NC se desarrolló mediante herramientas SIG utilizando los datos de uso/cobertura de suelo del Ministerio de Agricultura y Ganadería (MAG) a escala 1:50,000 (Tabla 18), mientras que la clasificación de los grupos hidrológicos de suelos de la cuenca del río Santa Rosa se basó en la guía de la Tabla A 1 (Anexos) y se realizó mediante la información de textura proporcionada por el MAG a escala 1:250,000. Las coberturas existentes encontradas en el área de la cuenca hidrográfica del río Santa Rosa se detallan a continuación. Tabla 18. Coberturas existentes en la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

Cobertura

Área (ha)

Arroz 11,036.04 Banano 5,516.27 Bosque 5,055.58 Cacao 7,628.02 Caña de azúcar 504.09 Centro poblado 48.66 Frutales 474.38 Granja avícola 42.99 Maíz 157.63 Matorral húmedo 2,807.25 Mina 6.39 Misceláneo de cereales 48.91 Misceláneo de frutales 516.38 Naranja 21.29 Orito 305.50 Palma africana 36.74 Pasto cultivado 6,045.13 Pasto natural 104.25 Plátano 68.07 Soya 87.50 Urbano 239.90 Río 109.02 Banco de arena 8.91

Para la determinación de la pendiente se utilizó el MDE del Instituto Geográfico Militar (IGM) con una resolución de 50 metros, el cual fue reclasificado según la clasificación de Sprenger (1978). Esta clasificación se puede apreciar en la Tabla 19. Tabla 19. Clasificación de pendientes para la determinación del NC Clase

Porcentaje de pendiente

< 1%

1–5%

III

5 – 10 %

10 – 20 %

> 20%

Fuente: Sprenger (1978)

Respecto a la humedad antecedente, los NC de Sprenger (1978) fueron escogidos considerando la humedad antecedente promedio AMC II (Tabla 5). En la presente investigación se utilizó dicho criterio junto a los de Hjelmfelt., Kramer y Burwell (1982) y Dal-Ré (2003) de utilizar la AMC II al momento de elegir el valor apropiado de NC.

Las capas de cobertura de suelo, grupo hidrológico (definido mediante la textura y pendiente) fueron superpuestas utilizando la herramienta Intersect para asignar el número de curva correspondiente a cada cobertura. Se procedió a asignarlos en consideración de los NC de Sprenger (1978). En coberturas como granjas avícolas y suelos urbanos se eligió el NC de la La existencia de varias tablas con números de curva, entre ellas la del SCS de EEUU, presenta la particularidad de que no toman en cuenta la pendiente del área de estudio en ningún momento. Ebrahimian, Nuruddin, Soom y Neng (2011) analizan que esto sucede debido específicamente a las condiciones de topografía en donde se cultiva en los Estados Unidos de Norteamérica, las cuales son zonas planas o semiplanas con pendientes menores al 5%. Por su parte, Sprenger (1978) realizó investigaciones para determinar el número de curva en el este del África, condiciones que sí presentan topografías irregulares, en este caso parecidas a las que se tiene en la región de Sudamérica. La Tabla 7 de Sprenger (1978) muestra el NC tomando en

cuenta la pendiente de la zona de estudio, los valores de pendientes asignados por Sprenger según su clase se encuentran detallados en la Tabla A 9 en los anexos.

2.8.4 Temporalidad método del Número de Curva (NC)

Tabla 6 del SCS (1972) la cual considera la AMC II ya que la Tabla 7 de Sprenger

(1978) no posee estas coberturas. Una vez que cada cobertura de la cuenca hidrográfica (Tabla 18) tiene su NC asociado, se procedió a calcular el NC ponderado con base a la superficie de cada cobertura.

El número de curva fue obtenido mediante una ponderación por área y por cobertura, por ejemplo de un NC de 3 para arroz de un lote de 3,240.52 ha se obtiene un valor de 9,721.50 al multiplicarlo, este resultado es dividido finalmente por toda la superficie del cultivo de arroz (11,036.03 ha), obteniendo así la ponderación por cobertura. A continuación se muestra el cálculo para obtener el

NC del cultivo de Banano, cuyos resultados serĂĄn analizados en el siguiente capĂtulo. Tabla 20. CĂĄlculo del NC para la cobertura del cultivo de Banano Cobertura

NC II

Superficie

(ha)

ponderado

Banano

8.85

0.11

Banano

141.40

1.74

Banano

500.38

2.99

Banano

178.08

1.78

Banano

224.43

3.13

Banano

99.56

1.43

Banano

68.43

0.99

Banano

305.12

3.71

Banano

453.94

6.58

Banano

394.54

4.79

Banano

1534.60

22.26

Banano

1606.96

19.52

5516.27

69.03

Superficie Total - (NC II ponderado banano)

Conociendo el valor del NC ponderado se procediĂł a calcular mediante una plantilla Excel el potencial mĂĄximo de retenciĂłn (S) expresado anteriormente bajo la đ??&#x2019;=

đ?&#x;&#x2019;

â&#x2C6;&#x2019;

Ec. 7.

Cabe mencionar que S se calculĂł en unidades

de pulgadas con la siguiente ecuaciĂłn (đ?&#x2018;ş=

â&#x2C6;&#x2019;

Ec. 10)

debido a que la metodologĂa de Ferguson (1996) plantea como unidad pulgadas en su ecuaciĂłn de escorrentĂa.

đ?&#x2018;ş

(

)

Donde: S = Potencial de retenciĂłn mĂĄxima (pulgadas) NC = NĂşmero de curva

Ec. 10.

Los datos de precipitaciĂłn utilizados fueron promedios mensuales de las estaciones del INAMHI de la Tabla 16, las cuales tienen un periodo de registros desde 1980 hasta 1995. Seguido a esto la precipitaciĂłn en mm fue transformada a pulgadas mediante la multiplicaciĂłn de 0.04 como factor de conversiĂłn para poder ser aplicada en la ecuaciĂłn de Ferguson (1996).

Se ingresaron en la = +

đ??&#x2019;

Ec. 8

(Ferguson, 1996) del cĂĄlculo de

escorrentĂa los datos obtenidos de precipitaciĂłn mensual y el potencial de retenciĂłn segĂşn el nĂşmero de la curva ponderada del ĂĄrea, la elecciĂłn de las constantes a, b y k fue la de todas las estaciones al igual que en la investigaciĂłn de Knight et al. (2001), esta elecciĂłn radica en que ninguna de las otras regiones utilizadas por Ferguson (1996) presentan caracterĂsticas similares a las de la cuenca del RĂo Santa Rosa.

Al final se obtuvo los valores mensuales de escorrentĂa, estos valores obtenidos en pulgadas fueron transformados a unidades de metros para establecer el escurrimiento de toda la cuenca del RĂo Santa Rosa en m 3 al ser multiplicado por el ĂĄrea en m2.

3.7 CĂĄlculo de Requerimientos HĂdricos y de Riego de los Cultivos Como parte del cumplimiento de la obtenciĂłn del nĂşmero de curva para el cĂĄlculo del escurrimiento de la cuenca hidrogrĂĄfica, se obtuvieron datos de cobertura de suelo, los cuales se encuentran en la Tabla 18. Posterior a esto se clasificaron mediante la Tabla 21 sĂłlo cultivos que requieren riego potencialmente.

Coberturas como plĂĄtano y orito fueron clasificadas en Banano debido a que son especies del gĂŠnero Musa, miscelĂĄneos frutales se asignaron a cĂtricos ya que tradicionalmente esta zona estĂĄ caracterizada por cultivar cĂtricos como mandarina y naranja, finalmente miscelĂĄneos de cereales fueron clasificados a maĂz. Las coberturas originales y cĂłmo quedaron clasificadas despuĂŠs de aplicar los criterios mencionados se pueden apreciar en la Tabla A 5 de los Anexos.

Tabla 21. Cultivos potenciales para cálculo de requerimiento hídrico en la cuenca del Río Santa Rosa Cobertura

Superficie (ha)

Arroz

11,036.02

Banano

5,889.82

Cacao

7,628.06

Caña de azúcar

504.06

Maíz

206.56

Cítricos

1,012.04

Palma africana

36.74

Pasto cultivado

6,045.15

Soya

87.5

El objetivo de esta investigación es determinar los requerimientos hídricos de cultivos de interés a ser irrigados en el área de estudio, dado esto, el proceso para determinar estas necesidades hídricas se realizó en dos partes, la primera se efectuó mediante mapas raster y la segunda mediante una plantilla creada en Excel.

Para la obtención del mapa mensual de tipo raster de los requerimientos hídricos de los cultivos, se utilizó la ETP determinada con la metodología de Thornthwaite (1948) ya obtenida con anterioridad. Con las coberturas ya clasificadas según la Tabla 21 se les asignó el valor de Kc medio detallado en la Tabla 9 siguiendo el criterio de Aruquipa (2011) que indica que en la época de desarrollo es cuando los cultivos más necesitan reponer sus requerimientos hídricos, además que se torna muy difícil a nivel de cuenca hidrográfica establecer en qué etapa se encuentra cada cultivo, es por eso que se decidió utilizar el valor de Kc medio para el cálculo.

Una vez asignados los valores de Kc medios a las coberturas dependientes de riego, éstas fueron convertidas a formato raster mediante la herramienta Polygon to raster del software ArcGIS. Con los raster de evapotranspiración potencial y el raster de Kc medio de los cultivos de la cuenca hidrográfica, se aplicó la ETP ⋅ Kc

Ec. 9,

ETc =

así finalmente se logran en total 12 rasters

con los requerimientos hídricos mensuales o la cantidad de agua que necesita cada cultivo para que éste sobreviva dentro de la cuenca del Río Santa Rosa.

El cálculo de requerimientos hídricos de los cultivos también se realizó a través de una plantilla de Excel, usando las mismas entradas del cálculo de los requerimientos a través de superficie matriciales y aplicando también la Ecuación 10, obteniéndose de esta manera el valor de los requerimientos hídricos o necesidades de agua por cultivo en mm/mes.

Al igual que en el cálculo de los requerimientos hídricos de los cultivos, para la determinación de los requerimientos de riego también se realizó mediante una plantilla de Excel, una vez obtenidos los resultados a nivel mensual de los requerimientos hídricos se debe restar a estos el valor de la precipitación efectiva mensual tal como se mencionó en el apartado 2.10, esta precipitación efectiva fue conseguida aplicando las ecuaciones 1 y 2 del presente trabajo.

Para estimar los requerimientos de riego de toda la superficie cultivada, se calculó la superficie por cultivo en ArcGIS, obteniendo las superficies de la Tabla 21, esta superficie total de cada cultivo se multiplicó por el requerimiento mensual por hectárea. Los cultivos como palma africana, pasto, caña de azúcar, cacao, banano y cítricos se establecieron como anuales, teniendo así requerimiento de riego (si aplica) para los 12 meses del año, mientras que para cultivos como maíz, arroz y soya se asumió un calendario de cultivo, teniendo meses sin requerimiento de riego debido a la etapa de barbecho, es decir el descanso de las tierras hasta la próxima siembra. La planificación realizada para los cultivos de la cuenca del Río Santa Rosa se detalla en la Tabla A 8. 3.8 Identificación de Zonas Susceptibles a Inundaciones El procedimiento para la identificación de zonas susceptibles a inundarse inició con la recolección de información conocida de hechos históricos sucedidos en la zona a través de cualquier medio, ya sea éste a partir de publicaciones o conocedores de la realidad del sector.

Se realizó una delimitación de la cuenca baja del Río Santa rosa delimitándola con la cota 20 msnm del MDE, utilizando como referencia el plan nacional de ordenamiento territorial (Odeplan, 2004) y se añadió el criterio expresado por Preciado (2016), en el que se indica que tradicionalmente en la región costa de Ecuador y específicamente en el área de estudio, las áreas que presentan arroz como cobertura en la cuenca baja del Río Santa Rosa tienden a ser bajos inundables.

El procedimiento para la delimitación fue realizado mediante una reclasificación con la herramienta Reclassify del software ArcGIS, en la cual se dividió en dos grupos, un primer sector con cotas por debajo de 20 msnm y otro con cotas mayores a este valor como se aprecia en la Figura 7, seguido a esto el raster reclasificado se convirtió en polígono, con el cual se trabajó posteriormente en el objetivo de identificar las zonas más susceptibles a inundarse.

Figura 7. Delimitación de cuenca baja del río Santa Rosa

La metodología que se aplicó para la identificación de zonas susceptibles a inundación fue la evaluación multicriterio (EMC). Como ya se mencionó ampliamente en la revisión de literatura de este trabajo, dicha metodología

pondera distintas variables que influyen en las inundaciones. En el caso de la cuenca del Río Santa Rosa estas variables son:

La pendiente, la cual fue obtenida con anterioridad en formato raster mediante la caracterización de la cuenca hidrográfica estudiada. Este raster de pendientes fue recortado aplicando la herramienta Extract by mask en relación solamente a la cuenca baja del Río Santa Rosa, finalmente fue reclasificado utilizando como referencia la Tabla 10.

Los datos de cobertura de suelo fueron extraídos a partir del archivo proporcionado por el MAG a escala 1:50,000. Inicialmente se utilizó la herramienta de geoprocesamiento Clip para extraer sólo la información de la cuenca baja, posterior a esto se convirtió a raster esta información de cobertura y se clasificó de acuerdo a la Tabla 11.

Con relación a la información de suelos se identificó qué tipos de suelos presentan más arcilla que otros y por consiguiente menos capacidad de infiltración. Para esto se usó la información del MAG a escala 1:250,000, y al igual que en el caso de la cobertura, primero fue extraída sólo la parte de la cuenca baja y convertida a formato raster mediante la herramienta Polygon to raster para ser luego clasificada conforme a la Tabla 12.

Otro de los factores que permite determinar las zonas susceptibles a inundaciones es el drenaje de los suelos, debido a esto se usó la información generada por el Instituto Espacial Ecuatoriano (IEE) de clases de suelos del cantón Babahoyo y Montalvo en la cual se encuentra la categoría de limitaciones de suelos, entre éstas el drenaje, donde señala suelos con mal drenaje o excesivo drenaje. Esta información se encontraba a escala 1:25,000. Esta capa de suelos fue convertida en formato raster mediante la herramienta Polygon to raster de ArcGIS y clasificada de acuerdo a las categorías de la Tabla 13.

Finalmente, otro de los parámetros usados fue el raster de precipitaciones anuales generado con anterioridad usando la información de las estaciones de la

Tabla 16 del INAMHI. Este raster fue recortado con la zona delimitada de la cuenca baja utilizando la herramienta Extract by mask y fue clasificado posteriormente siguiendo el criterio de la Tabla 14. Una vez obtenidos todos los mapas rasterizados y reclasificados de las variables mencionadas, se procedió a hacer el cuadro de ponderación y así con base en éste aplicar la herramienta Weighted overlay en ArcGIS. La Tabla 22 muestra en resumen la ponderación de las variables, en ella se asigna un porcentaje de ponderación a cada variable con respecto a la importancia de causar más o menos posibilidad de inundación, cuya suma total equivale al 100 %.

La asignación de estos pesos para cada variable puede ser determinada por los proponentes del estudio, los cuales deben presentar experiencia en estudios similares según se argumenta en Yánez et al. 2017, o también como exponen Olivera et al. (2011) y Calixto (2017) podrían ser definidos considerando que en la mayoría de los métodos que utilizan la EMC los factores más relevantes son la precipitación y el drenaje del suelo.

En el caso de la presente investigación, se lo realizó de manera combinada, teniendo criterios de técnicos que trabajan en la zona de estudio y además dando la mayor relevancia a factores como la precipitación y el drenaje de suelo siguiendo la metodología de Olivera et al. (2011) y Calixto (2017). Es importante resaltar que algunas variables no presentan todos los valores dentro del rango/escala definido (1-5) dado que no todas las condiciones de las variables se presentan en la cuenca de estudio.

El uso combinado de los factores ya mencionados sobre el área de estudio permitió obtener un raster el cual fue reclasificado en 5 clases (Muy baja, Baja, Media, Alta y Muy Alta) y así se pudo identificar las zonas más susceptibles a inundarse.

Tabla 22. Tabla de ponderaciรณn de variables para determinar zonas susceptibles a inundaciones. Ponderaciรณn

Parรกmetros

Pendiente

Precipitaciรณn

Textura

Drenaje

Cobertura

Valores

Susceptibilidad a Inundaciรณn

Alta

Muy Alta

Muy Baja

Baja

Media

Alta

Muy Alta

Baja

Media

Alta

Muy Alta

Muy Baja

Baja

Media

Alta

Muy Alta

Baja

Media

Alta

Muy Alta

4. RESULTADOS Y ANÁLISIS 4.1 Resultados En el presente capítulo se describen los resultados obtenidos respecto a los objetivos planteados. A través de las distintas metodologías ya mencionadas en el capítulo anterior se obtuvo en primera instancia la caracterización de la cuenca hidrográfica estudiada y se consiguió las variables necesarias para el cumplimiento del cálculo del balance hídrico, el cual a través de mapas matriciales permite saber qué zonas de toda la cuenca presentan excedentes o déficit hídrico.

Así mismo los resultados de la escorrentía superficial permitieron conocer si el volumen de la misma puede o no satisfacer las necesidades de los cultivos de la cuenca del Río Santa Rosa, las cuales fueron obtenidas mediante el cálculo de requerimientos hídricos de los cultivos potenciales de la misma. Por su parte los resultados encontrados en la identificación de áreas susceptibles a inundaciones por medio de herramientas de Sistemas de información Geográfica permitieron conocer con más detalle la superficie y los poblados con mayor posibilidad de riesgo a este fenómeno.

4.1.1 Pre-procesamiento del MDE En la Figura 8 se observa la comparación entre el MDE proporcionado por el IGM antes de ser pre-procesado y después de realizar el llenado de vacíos y ser recortado con la delimitación realizada con las cartas topográficas del IGM (Tabla 15). La resolución del MDE resultante es de 50 metros y fue el utilizado para todos los demás procesos correspondientes dentro del presente proyecto.

Figura 8. Modelo Digital de Elevación de la cuenca hidrográfica Río Santa Rosa

4.1.2 Área y perímetro El área de la cuenca de estudio (Figura 9) es de 40,868.9 ha (408.7 km2). Según la clasificación propuesta por INEFAN (1995) en la Tabla 2, la cuenca del Río Santa Rosa es una subcuenca del río Las Juntas y su perímetro es 111.37 km.

4.1.3 Pendiente

El cálculo de la pendiente de la cuenca hidrográfica posee mucha importancia en el presente trabajo, ya que fue utilizado como variable en el cálculo de la escorrentía a partir de la elección del NC y de la identificación de zonas susceptibles a inundaciones. El resultado de la pendiente en la cuenca del Río Santa Rosa (Figura 10) se encuentra en porcentaje y va desde zonas con pendientes mayores a 60% y zonas con pendiente menores a 3%.

Figura 9. Área y perímetro de cuenca hidrográfica Río Santa Rosa

Figura 10. Pendiente de la cuenca del Río Santa Rosa

4.1.4 Longitud del cauce

En la cartografía oficial, el Río Santa Rosa se origina tal como se encuentra detallado en la Figura 11, con una longitud de 27.77 km. Como se aprecia en dicha figura, el Río Santa Rosa, representado de color azul oscuro, se conforma desde la cuenca media pero posee un río tributario que nace en la parte alta de la cuenca, lo que hace apreciar como si su nacimiento se originara desde este punto.

La longitud total de todos los ríos de la cuenca es de 454.30 Km, estos ríos en la Figura 11 se encuentran en color azul celeste. La red hídrica fue obtenida de las cartas que se presentan en la Tabla 15.

Figura 11. Red hídrica de la cuenca del Río Santa Rosa

4.1.5 Densidad de drenaje El resultado obtenido en el cálculo de la densidad de drenaje fue de 1.11 km/km2, lo que indica, de acuerdo al objetivo de la identificación de zonas susceptibles a inundaciones, que es una cuenca con un sistema pobre de drenaje.

4.1.6 Balance hídrico Antes de realizar el cálculo del balance hídrico, se realizó la obtención de la reserva de suelo o humedad disponible en el suelo (Figura 12), obteniendo resultados variados a lo largo de la cuenca del Río Santa Rosa. En la zonas altas de la cuenca media se presentaron reservas de hasta 270 mm debido a la presencia de Bosques y su profundidad radicular bien desarrollada, mientras que las reservas en la parte alta de la cuenca fueron entre 160 y 210 mm. A su vez, en la cuenca baja debido a la cobertura de cultivos de ciclo corto se presentó una reserva entre 70 y 100 mm.

Figura 12. Humedad disponible en el suelo de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

También se obtuvo la precipitación mensual para los 12 meses del año, mediante técnicas de interpolación explicadas en la metodología de este trabajo. En las figuras Figura 13, Figura 14, y Figura 15 se muestran los resultados mediante mapas de distribución espacial de la misma.

El cálculo de la evapotranspiración potencial se realizó a través del método de Thornthwaite (1948) y también se generaron 12 mapas para cada mes del año, los resultados se muestran en las figuras Figura 16, Figura 17 y Figura 18. El área de estudio refleja que la evapotranspiración tiene valores diferentes en la cuenca media baja y en la cuenca media alta, el valor promedio entre los meses de diciembre a mayo para la cuenca media y baja es de 137.52 mm, mientras que para los meses de junio a noviembre presentan un valor de 99.3 mm, caso muy diferente a lo que sucede en la cuenca media alta, la cual presenta un valor promedio muy similar a lo largo de todos los meses del año con un valor promedio de 90.36 mm.

Figura 13. Precipitación de Enero a Abril en la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

Figura 14. Precipitación de Mayo a Agosto en la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

Figura 15. Precipitación de Septiembre a Diciembre en la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

Figura 16. Evapotranspiración potencial de Enero a Abril en la cuenca del Río Santa Rosa

Figura 17. Evapotranspiración potencial de Mayo a Agosto en la cuenca del Río Santa Rosa

Figura 18. Evapotranspiración potencial de Septiembre a Diciembre en la cuenca del Río Santa Rosa

Según los resultados que arrojó el BHC mediante mapas de distribución espacial, la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa en los 4 primeros meses del año presenta exceso hídrico en toda la cuenca, mientras que en los meses restantes sólo presenta exceso hídrico en la cuenca media y alta. El primer cuatrimestre (Figura 19) posee promedios de 650 mm en las zonas de mayor precipitación (cuenca media alta) y 260 mm en las zonas con menor precipitación (cuenca baja).

Figura 19. Condición hídrica de Enero a Abril en la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

Desde mayo hasta agosto el cambio en el BHC es más notorio (Figura 20), en este cuatrimestre se ven signos de déficit hídrico en zonas de la cuenca media baja, esto debido al tipo de suelo con baja capacidad de reserva que existe en dichos sectores. Los valores de déficit en estos meses van desde 35 mm hasta los 89 mm, cabe mencionar que en estos meses en la cuenca también existen excedentes en otros puntos, es así que en la parte montañosa se registran excedentes entre 144 mm y 324 mm en mayo, mes que aún presenta precipitaciones, y en agosto valores entre 54 mm y 199 mm.

Figura 20. Condición hídrica de Mayo a Agosto en la cuenca hidrográfica del Río Santa

En los últimos 4 meses del año persiste el excedente hídrico con un promedio de 256 mm, sobre todo en los sectores de la cuenca media alta, los cuales poseen coberturas

usadas

para

actividades

agrícolas

con

cultivos

cacao

principalmente (Figura 23).

El déficit en estas zonas es proporcional al aumento de la evapotranspiración de estos meses y a la disminución de la precipitación, el déficit tiene valores entre 78 mm y 96 mm para los meses entre septiembre y noviembre, mientras que para el mes de diciembre el déficit es menor teniendo valores menores a 1 mm como se aprecia en la Figura 21.

Figura 21. Condición hídrica de Septiembre a Diciembre en la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

4.1.7 Escurrimiento superficial Para obtener el escurrimiento superficial, primero se calculó el potencial máximo de retención (S), este valor depende del número de curva (NC), debido a esto se calcularon las variables necesarias para obtener los NC. En cuanto al grupo hidrológico (GH) (Figura 22), dentro de la cuenca se encontró que en la parte alta predomina el GH B, los GH A y D se encuentran distribuidos en poca superficie en la parte central de la cuenca, mientras que los suelos del GH C son los que ocupan mayor superficie en el área de estudio desde la cuenca media hasta la desembocadura del Río Santa Rosa. Los resultados de pendiente, variable también necesaria para obtener el Número de Curva, fueron mencionados ya en el literal 4.1.3 mediante la Figura 10. La cobertura de suelos (Figura 23) utilizada en la obtención del NC mostró que el cultivo que predomina en la cuenca del Río Santa Rosa es el arroz con 11,036.03 ha distribuidas en la cuenca baja, seguido por el cacao en la cuenca media con 7,628.02 ha y banano con 5,516.27 ha.

Figura 22. Grupos hidrológicos de suelos de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

Figura 23. Cobertura de suelos en la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

Los valores de NC se pueden apreciar como un mapa tipo mosaico en la Figura 24. Sus cambios espaciales se dan por la distribución en la cuenca de la pendiente, las coberturas vegetales y el grupo hidrológico del suelo. Es importante mencionar de nuevo que valores altos de CN representan mayor potencial de escurrimiento superficial.

Figura 24. Número de curva en la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

Los resultados de los números de curva obtenidos mediante la metodología de Sprenger (1978) se muestran en la La sumatoria de los Números de Curva de las 23 coberturas da un total de 1,666.95, obteniendo como resultado de la ponderación 72.48, el cual para efectos del cálculo fue redondeado al entero superior, es decir 73 para toda la cuenca de estudio. El número de curva obtenido en el área de estudio es más próximo a 100 lo que indica que la cuenca presenta condiciones de impermeabilidad generando escorrentía en gran medida. Tabla 23,

cabe mencionar que las coberturas como río y banco de arena (río)

fueron tomados de Melo y Camacho (2005) presentados en la Tabla A 4 (Anexos).

La sumatoria de los Números de Curva de las 23 coberturas da un total de 1,666.95, obteniendo como resultado de la ponderación 72.48, el cual para efectos del cálculo fue redondeado al entero superior, es decir 73 para toda la cuenca de estudio. El número de curva obtenido en el área de estudio es más próximo a 100 lo que indica que la cuenca presenta condiciones de impermeabilidad generando escorrentía en gran medida. Tabla 23. NC ponderados por superficie y cobertura de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

Cobertura

NC Ponderado

Arroz

3.00

Banano

69.03

Bosque

75.91

Cacao

72.89

Caña de azúcar

67.81

Centro poblado

86.00

Frutales

75.46

Granja avícola

79.99

Maíz

72.15

Matorral húmedo

86.07

Mina

86.00

Misceláneo de cereales

77.19

Misceláneo de frutales

67.5

Naranja

77.00

Orito

71.58

Palma africana

68.00

Pasto cultivado

85.40

Pasto natural

87.79

Plátano

76.11

Soya

71.00

Urbano

86.00

Río

100.00

Banco de arena

25.01

Con el resultado del NC ponderado se obtuvieron los escurrimientos mensuales de la cuenca del Río Santa Rosa mediante la plantilla Excel, en la cual se calcula inicialmente el potencial de escurrimiento (S), para posterior a eso obtener el escurrimiento mensual. Se puede observar en los resultados de esta tabla, que el escurrimiento es mayor en los meses iniciales del año debido a la mayor cantidad de precipitación en estos meses, el escurrimiento promedio para estos meses

(enero hasta abril) supera los 10 millones de m3. Por su parte desde mayo hasta septiembre el escurrimiento disminuye progresivamente, hasta noviembre cuando las precipitaciones tienen un ligero aumento y por consiguiente el escurrimiento tambiĂŠn aumenta. La sumatoria anual del escurrimiento es 62'858,679.45 de m3/aĂąo.

Tabla 24. Cálculo de escurrimiento mensual de la cuenca del Río Santa Rosa

ESCURRIMIENTO MEDIO DE LA CUENCA DEL RÍO SANTA ROSA Cálculo de Número de Curva promedio: 73 Coeficientes de Ferguson: a b k Área (ha y m2) 40,868.9 408'689,000. -0.095 0.208 0.66 S P. P. (Pulgadas) Q (pulgadas) Q (mm) Mes

Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Total:

Q (m)

Escorrentía (m3)

(Pulgadas)

(mm)

3.70

385.6

15.2

1.24

31.41

0.0314

12'838,319.74

3.70 3.70 3.70 3.70 3.70 3.70 3.70 3.70 3.70 3.70 3.70

500.8 412.4 334,7 115.5 22.6 11.8 6.3 13.6 24.8 57.8 138.8

19.7 16.2 13.2 4.5 0.9 0.5 0.2 0.5 1.0 2.3 5.5

1.63 1.33 1.06 0.30 0 0 0 0 0 0.10 0.38

41.52 33.77 26.95 7.72 0 0 0 0 0 2.66 9.77

0.0415 0.0338 0.0270 0.0077 0 0 0 0 0 0.0027 0.0098

16'970,008.95 13'800,428.45 11'014,496.27 3'156,279.15 0 0 0 0 0

79.7

6.04

153.8

0.153

1'087,446.63 3'991,700.26 62'858,679.45

4.1.8 Requerimientos hídricos de cultivos

Para llevar a cabo el cálculo de los requerimientos hídricos de los cultivos se siguió lo planteado por Sánchez (2012) y Allen et al. (2006), los cuales recomiendan la utilización de coeficientes específicos para cada cultivo (Kc), debido a esto se obtuvo inicialmente un mapa (Figura 25) con los cultivos a los que se les determinó los requerimientos hídricos dentro de la cuenca del Río Santa Rosa, tal como se plantea en el objetivo del presente trabajo. Para esto fueron descartadas las coberturas como zonas urbanas, bosque, pasturas y mina. Las áreas de estas coberturas fueron presentadas en la Tabla 21.

Cada cultivo posee su respectivo Kc, es debido a esto que para la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa se realizó un mapa para poder visualizar los Kc a lo largo del área de estudio (Figura 26), en el cual se puede apreciar que los coeficientes de cultivo van desde 0.6 para cítricos hasta 1.25 para caña de azúcar, siendo este cultivo el de mayor requerimiento hídrico.

Figura 25. Cultivos considerados para el cálculo de requerimiento hídrico en la cuenca del Río Santa Rosa

Figura 26. Coeficientes de cultivo Kc medio en la cuenca del Río Santa Rosa

Los resultados del cálculo del requerimiento hídrico mensual por medio de mapas de distribución espacial demuestran que existen zonas con requerimientos promedio de 155 mm mensuales para los cultivos de mayor demanda de agua. Esto ocurre entre los meses de enero y mayo en la cuenca baja del área de estudio, en este mismo intervalo de meses existen zonas con demandas de agua más bajas, específicamente en la cuenca media y alta con requerimientos promedio de 59 mm mensuales, el mapa con lo descrito en este párrafo se puede apreciar en la Figura 27.

El descenso en los requerimientos hídricos de los cultivos se refleja desde el mes de junio, mes en el que la zona de mayor demanda requiere 125 mm mensuales, mientras que la demanda de agua más baja en este mes es de 52.4 mm. Posteriormente en el bimestre de julio y agosto las demandas descienden ligeramente hasta su valor más bajo en el año, teniendo zonas con promedios para estos dos meses menores a 110 mm. En la Figura 28 se puede encontrar el mapa con los requerimientos hídricos desde el mes de mayo hasta agosto.

En los últimos

meses del año se puede apreciar un incremento en los

requerimientos hídricos de los cultivos, teniendo un requerimiento en promedio entre los meses de septiembre y noviembre de 124 mm mensuales y un notable incremento en diciembre que alcanza los 155 mm, similar al mayor requerimiento hídrico del año, el cual se da en el mes de abril. Los resultados con los requerimientos de los últimos 4 meses del año se encuentran en los mapas de la Figura 29.

Las zonas donde se presentan las mayores demandas de agua, se presenta donde existen cultivos de arroz en la cuenca baja del río Santa Rosa (Figura 25), por su parte la zona de la cuenca media presenta zonas con requerimientos bajos y medios, en cierta medida por la variación de cultivos que se dan en esta zona cada uno con distintos coeficientes de cultivo (Kc) como se mostró en la Figura 26. Finalmente, en la cuenca alta se pueden apreciar en los mapas obtenidos que debido a la cobertura existente de zonas urbanas, minas, bosques y pasturas naturales estos no fueron considerados en este cálculo, debido a esto se presentan espacios en el área de estudio.

Figura 27. Requerimientos de riego (Enero – Abril) de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

Figura 28. Requerimientos de riego (Mayo - Agosto) de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

Figura 29. Requerimientos de riego (Septiembre - Diciembre) de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa

Como se aprecia en la siguiente gráfica de barras, los meses que presentan mayor demanda en mm (barras de color azul) de agua para los cultivos son marzo, diciembre y abril, siendo este último el mes con mayor requerimiento a lo largo del año, también se pueden apreciar en las barras de color rojo los requerimientos mínimos (mm) presentados en la cuenca de estudio.

Requerimientos hídricos mensuales 180 160 140

120 100 80 60 40 20 0 ENE

FEB

MAR

ABR

MAY

Mayor Requerimiento hídrico

JUN

JUL

AGO

SEP

OCT

NOV

DIC

Menor Requerimiento hídrico

Figura 30. Grafica de barras con requerimientos hídricos

Los resultados de los requerimientos hídricos realizados en la plantilla Excel (Tabla 25) muestran valores similares a los de los mapas raster obtenidos con anterioridad. Al igual que lo mencionado en los mapas rasters, los meses que se muestran con mayor demanda son marzo y abril, con valores mayores a 140 mm/mes específicamente para los cultivos de caña de azúcar y arroz.

Al final se muestran los valores de los requerimientos anuales en mm los cuales fueron transformados a m3 debido a que según Allen et al. (2006) una hectárea tiene una superficie de 10,000 m2 y un milímetro de lámina de agua es equivalente a 0.001 m3, por lo tanto, una pérdida de un milímetro de agua corresponde a una pérdida de 10m3 de agua por hectárea. En otras palabras, una lámina en milímetros es igual a 10m3 en un área de una hectárea.

Tabla 25. Calculo requerimiento hídrico de los cultivos de la cuenca del Río Santa Rosa

Requerimiento hídrico de los cultivos de la cuenca del Río Santa Rosa Evapotranspiración Potencial (mm/mes) 108.7 110.8 117.0 114.9 106.1

Cultivo

KC medio (Coeficiente cultivo)

Soya

1.20

Pasto

94.8

87.5

87.6

92.4

95.0

98.7

104.5

Jun

Jul

Ago

Sep

Oct

Nov

Dic

TOTAL (mm)

TOTAL (m3/ha)

130.5 133.0 140.4 137.9 127.3 113.8 105.0 105.2 110.9 113.9 118.5 125.4

1,461.7

14,616.5

1.10

119.6 121.9 128.7 126.4 116.7 104.3

96.3

96.4

101.6 104.4 108.6 114.9

1,339.8

13,398.5

Palma Africana

0.95

103.3 105.3 111.2 109.1 100.7

83.1

83.3

87.8

99.3

1,157.1

11,571.4

Ene

Feb

Mar

Abr

May

90.1

90.2

93.8

Maíz

1.20

130.5 133.0 140.4 137.9 127.3 113.8 105.0 105.2 110.9 113.9 118.5 125.4

1,461.7

14,616.5

Caña de azúcar

1.25

135.9 138.5 146.3 143.6 132.6 118.6 109.4 109.5 115.5 118.7 123.4 130.6

1,522.6

15,225.6

Cacao

1.05

114.2 116.3 122.9 120.6 111.4

99.6

91.9

92.0

97.0

103.7 109.7

1,278.9

12,789.5

Banano

1.10

119.6 121.9 128.7 126.4 116.7 104.3

96.3

96.4

101.6 104.4 108.6 114.9

1,339.8

13,398.5

Cítricos

0.60

65.2

52.5

52.6

55.4

730.8

7,308.3

Arroz

1.20

130.5 133.0 140.4 137.9 127.3 113.8 105.0 105.2 110.9 113.9 118.5 125.4

1,461.7

14,616.5

66.5

70.2

68.9

63.6

56.9

99.7

57.0

59.2

62.7

4.1.9 Requerimientos de riego

Para lograr cuantificar los requerimientos de riego de los cultivos se debe conocer las necesidades hídricas de los cultivos y la relación que existe con la precipitación efectiva. Debido a esto en la cuenca del río Santa Rosa fue necesario primero obtener las necesidades o requerimientos hídricos de los cultivos (Tabla 25), conforme a lo expresado en el capítulo 3.7 en donde se indica que el requerimiento de riego es igual a evapotranspiración del cultivo (ETc) menos la precipitación efectiva (Pe); si la lluvia es suficiente y abastece las necesidades de agua, entonces el requerimiento de riego será igual a 0.

Los resultados obtenidos demostraron que de enero a abril no existe un requerimiento de riego en todos los cultivos de la cuenca del río Santa Rosa ya que las precipitaciones cubren las necesidades hídricas de los mismos. El cultivo de palma no requiere riego en el mes de diciembre, por su parte los cultivos de cítricos en los meses de mayo y diciembre tampoco requieren riego como se puede apreciar en la Tabla 26.

Como se puede apreciar en la Tabla 26, algunas celdas se encuentran en 0 debido a que el aporte de la precipitación es mayor al requerimiento hídrico mensual de cada cultivo, además se presentan celdas sin valores (color celeste) debido a la planificación de siembra y descanso de los cultivos. Por lo tanto la cuantificación de los requerimientos de riego serán los valores positivos de la Tabla 26.

Como se observa en la Tabla 26 el mes que más requerimiento de riego presenta es agosto con 29'543,249.15 m3 seguido de julio con 27'747,480.30 m3, por su parte el mes con menos requerimiento es diciembre con 2'872,713.72 m 3. En total, los requerimientos de riego anuales de los cultivos de la cuenca del río Santa Rosa alcanzan los 136'647,683.99 m3.

Tabla 26. Calculo requerimiento hídrico de los cultivos de la cuenca del Río Santa Rosa.

Requerimiento de riego de los cultivos de la cuenca del Río Santa Rosa (Pe) (mm/mes)

163.5

175.1

166.2

158.5

94.2

21.8

11.6

6.2

13.2

23.8

52.5

108.0

Cultivo

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Jul

Ago

Sep

Oct

Nov

Dic

Soya

93.4

99.0

97.7

Pasto

22.5

82.5

84.7

90.2

88.4

80.6

56.1

Palma Africana

6.5

68.3

71.5

77.1

74.6

66.4

41.3

Maíz

93.4

99.0

97.7

Caña de azúcar

38.4

96.8

97.8

103.3

102.3

94.9

70.9

Cacao

17.2

77.8

80.3

85.8

83.8

75.9

51.2

Banano

22.5

82.5

84.7

90.2

88.4

80.6

56.1

Cítricos

35.1

40.9

46.4

42.2

33.2

6.7

Arroz

92.0

93.4

99.0

Anual

TOTAL (mm)

TOTAL Superficie Req de riego por (m3/ha) (ha) cultivo (m3)

290.0

2,900.4

87.5

253,788.36

6.9

511.9

5,119.4

6,045.2

405.7

4,057.0

36.7

149,054.30

290.0

2,900.4

206.6

599,114.56

604.3

6,043.3

504.1

3'046,195.88

1.7

473.6

4,736.1

7,628.1

36'127,221.40

6.9

511.9

5,119.4

5,889.8

30'152,261.27

204.5

2,045.3

1,012.0

2'069,945.65

17.4

301.8

3,017.6

11,036.0

33'302,647.10

30'947,455.47

136'647,683.99

4.1.10 Zonas susceptibles a inundaciones

Para obtener el mapa de las zonas susceptibles a inundaciones primero se generaron 5 mapas con las variables mencionadas en el capítulo 2.11.2. Debido a que la zona de la cuenca baja del Río Santa Rosa es la que presenta mayor riesgo de inundación según acontecimientos históricos (El Universo, 2012), los resultados se presentan sólo en este sector. La pendiente (Figura 31) fue generada mediante el MDE con el que se trabajó a lo largo de este trabajo. Se puede observar en la siguiente figura que la pendiente máxima en la cuenca baja está alrededor del 10%. Los datos de precipitacion que se utilizaron fueron agregados a nivel anual y su rango varía entre 1,940 y 2,049 mm/año (Figura 32).

Figura 31. Pendiente en la cuenca baja del Río Santa Rosa

Los mapas de textura de suelos (Figura 33) arrojaron que existe 5,806 ha de suelos franco arcillosos, 474.13 ha de suelos franco limosos, 2,506.3 ha de suelos franco arenosos y 3,498.02 ha de suelos netamente arcillosos.

102

Figura 32. Precipitacion anual en la cuenca baja del Río Santa Rosa

Figura 33. Textura de suelos en la cuenca baja del Río Santa Rosa

103

Con respecto a la capacidad de drenaje de los suelos (Figura 34), predominan los de drenaje pobre con 9,131 ha, los suelos con drenajes buenos se pueden ver que predominan en las zonas en donde la topografia del terreno comienza a cambiar, es decir en las zonas donde inicia la cuenca media baja.

Figura 34. Capacidad de drenaje de suelos en la cuenca baja del RĂo Santa Rosa

Como se puede apreciar en la Figura 35, la cobertura/uso de suelos que predomina en la parte baja de la cuenca es el arroz con 10,656 ha en total. Otras coberturas como banano y cacao sĂłlo alcanzan 650 ha y 454 ha respectivamente, lo que indica de forma clara que los suelos de esta parte de la cuenca del rĂo Santa Rosa son utilizados para sembrar arroz debido a que son bajos inundables.

104

Figura 35. Cobertura de suelos en la cuenca baja del Río Santa Rosa

Con todas las variables antes mencionadas se realizó una evaluacion multicriterio mediante la heramienta de superposición ponderada, la cual permite reclasificar los valores de distintos conjuntos de datos en una escala de evaluación común (15). Al ponderar las variables utilizadas de forma relativa a su importancia mediante umbrales o escalas según la metodologia de la SGR (Yánez et al., 2017), se puede generar un raster reclasificado el cual puede apreciarse en la Figura 36 en función del nivel de susceptabilidad el cual se expresa en la

Tabla A 6 de los anexos.

El mapa de la Figura 36 indica que mediante el análisis de superposición ponderada sólo se obtuvieron valores resultantes entre 3 y 5 (susceptibilidad media, alta y muy alta). Las zonas con susceptibilidad alta representan la mayor superficie (Tabla 27), las zonas con susceptibilidad muy alta casi son

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imperceptibles ya que poseen muy poca área, estas zonas se encuentran cercanas al poblado Churute.

Figura 36. Zonas susceptibles a inundaciones en la cuenca baja del Río Santa Rosa

Las poblaciones (puntos en color verde en la figura anterior) que se encuentran en zonas de susceptibilidad alta a inundaciones son La Ernestina, Churute, Beldaco y Cooperativa Buena Suerte, mientras que en zona de susceptibilidad media se encuentran poblaciones como Cooperativa Maritza y Tres Marías. Las superficies de las zonas susceptibles a inundaciones se encuentran resumidas en la siguiente tabla. Tabla 27. Superficies de zonas susceptibles a inundaciones

Susceptibilidad Superficie (ha) Susceptibilidad media 1,313.86 Susceptibilidad alta 10,850.86 Susceptibilidad muy alta 5.05

106

4.2 Análisis de Resultados En el siguiente apartado se realizó un análisis de los resultados en función del cumplimiento de cada etapa de la metodología. Aplicando herramientas de sistemas de información geográfica se pudo obtener mapas de distribución espacial que permiten conocer de forma cualitativamente lo que pasa en la cuenca del Río Santa Rosa, así mismo mediante plantillas Excel se pudo conocer cuantitativamente valores de parámetros usados en este trabajo.

4.2.1 Pre-procesamiento de MDE La elección de una determinada metodología de trabajo está ligada a la facilidad de la obtención de datos de la zona de estudio, un dato indispensable para el inició de este trabajo fue el obtener el Modelo Digital de Elevación de la zona, el cual fue proporcionado por el Instituto Geográfico Militar (IGM) con una resolución de 50 metros. Este archivo raster presentaba errores con celdas sin valor o también denominadas (No Data), la importancia del pre-procesamiento del mismo radica en la obtención de resultados más confiables, este proceso fue realizado mediante el criterio de vecindad aplicando estadísticas focalizadas. Existen otros modelos digitales de elevación a nivel mundial como el de la Misión Topográfica Shuttle Radar (SRTM por sus siglas en inglés), pero en el presente proyecto se decidió trabajar con el MDE oficial del IGM ya que cumplen con las especificaciones técnicas establecidas por la misma institución para generar la cartografía nacional.

4.2.2 Delimitación de la cuenca

La delimitación de la cuenca del Río Santa Rosa se realizó mediante el software de dibujo AutoCAD, siguiendo las líneas divisorias de agua de las cartas topográficas del IGM, se obtuvo resultados similares a los obtenidos por la Secretaría de Agua del Ecuador en la delimitación y codificación de unidades hidrográficas que realizaron a nivel nacional (Figura 37).

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La diferencia entre las dos delimitaciones radica en que la delimitación por parte de SENAGUA fue realizada de forma automática intersectando cauces de ríos tributarios y principales que no desembocan al río principal ―Santa Rosa‖ de la cuenca del presente estudio, por esta razón se ha procedido a utilizar la delimitación realizada manualmente con la ayuda de curvas de nivel y ubicación de la red hidrográfica del IGM.

Figura 37. Análisis de delimitaciones de la cuenca del Río Santa Rosa

4.2.3 Caracterización de la cuenca

La cuenca del Río Santa Rosa tiene forma alargada, la variable del área fue utilizada en otros cálculos porque consecuentemente dependen de ella. Según la superficie obtenida, INEFAN (1995) la clasifica como una subcuenca, existen otras clasificaciones según el área pero la de INEFAN fue realizada con base en estudios dentro del país.

En la cuenca del Río Santa Rosa se dan lugares con fuertes pendientes, en los límites de la cuenca hacia la parte montañosa, obteniendo pendientes del 60%, el

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cambio de pendiente se hace radical en la parte baja, en una zona bastante llana con pendientes por debajo del 3%. Según Henao (1998), estas pendientes estarían clasificadas entre terrenos con pendientes muy fuertes y terrenos planos respectivamente. 4.2.4 Análisis de datos climáticos

Se utilizaron 3 estaciones administradas por el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología - INAMHI (Babahoyo – M051; Caluma – M129; Balzapamba – M132). Las estaciones de Caluma y Balzapamba poseían información con un periodo de toma de datos desde 1980 hasta 1995, mientras que la de Babahoyo sí contenía información más reciente, pero con muchos datos faltantes. Por eso en el presente trabajo se unificó al periodo ya mencionado de años para tener el mismo número de datos, es decir las 3 estaciones contienen información del mismo periodo de años (1980-1995). En el presente trabajo se adhiere a lo mencionado por Andrade y Moreano (2013) que indican que cada vez se hace más indispensable información climática a instituciones públicas, pero en Ecuador exactamente estas no cuentan con una red de estaciones en buen estado y que cumplan con el 100% de requerimientos para proyectos de gran escala.

Estos datos climáticos fueron interpolados mediante la interpolación tipo Kriging ordinario para precipitación y de IDW para datos de temperatura como sugieren Andrade y Moreano (2013) y Fernández y Lavado (2014) en sus investigaciones, obteniendo así mapas de distribución espacial a lo largo de la cuenca del Río Santa Rosa.

Discuten Kitanidis (1997), Guerra, Gómez, González y Zambrano (2006) y Andrade y Moreano (2013) que los métodos de interpolación espacial más comúnmente utilizados para estimar la precipitación son los de Kriging (de varios tipos), que al igual que el método IDW únicamente utilizan la variable principal para interpolar. En la presente investigación se utilizó, como ya se mencionó en el capítulo de la metodología, el método Kriging ordinario (KO) ya que aunque varias investigaciones como las de Villatoro et al. (2008) y Fernández y Lavado (2014)

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sugieren que en la interpolación se utilicen variables adicionales (co-variables), como la elevación (representada por un MDE), los resultados obtenidos son apenas ligeramente superiores a los de KO. En futuros estudios se podría ajustar estas interpolaciones con informaciones históricas de humedad relativa, registros de viento, altitud, factores que están estrechamente ligados a la determinación de factores climáticos usados en los diferentes objetivos de este trabajo. Finalmente se comparte con lo mencionado por Cuadrat y Pita (1997), los cuales argumentan que las variables climáticas son elementos difíciles de medir con exactitud, específicamente la precipitación, debido en gran medida a su variación espacial y temporal propia de las condiciones de las zonas de estudio, lo que sobrelleva a cierto margen de error en sus estimaciones.

Debido a que el análisis fue realizado mediante mapas de distribución espacial, se tienen datos en cada pixel de la cuenca. Para los meses de la temporada invernal de enero a abril las precipitaciones superan los 400 mm mensuales sobre todo en la parte alta de la cuenca, llegando a 610 mm en el mes de febrero en la estación de Caluma y sus alrededores. Por su parte, el comportamiento de la precipitación en los meses siguientes es una clara disminución, teniendo valores menores a 20 mm mensuales hasta el mes de octubre con 37 mm, noviembre con 94 mm y diciembre con 166 mm. Esto permite decir que la precipitación aumenta progresivamente hasta diciembre y la siguiente temporada invernal.

La variabilidad climática con sus constantes cambios es un tema de preocupación por las consecuencias que traen en grupos humanos y el medio natural. Uno de los problemas para estimar esta variabilidad climática son los registros cortos, y las discontinuidades temporales y poco homogéneos que existen en países en vías de desarrollo como Ecuador (Andrade y Moreano, 2013).

Es por aquello que en casos de estudios de variabilidad climática y

para

determinar distintos factores y ante la carencia de una información extensa y continua en el tiempo como los anuarios meteorológicos del INAMHI, y a la

110

inexistencia de estaciones meteorológicas cercanas al área de estudio, Cuadrat y Pita (1997) y Andrade y Moreano (2013) mencionan que muchas veces se emplean datos climáticos a nivel mundial o periodos cortos pero completos de registros climáticos Por lo general, la Organización Meteorológica Mundial (OMM) considera que son necesarios mínimo 10 años de registros para estudios que tengan que ver parámetros climáticos, pero con respecto a la precipitación al menos 30 años. Según la OMM (2011), la referencia de un período de 30 años se estableció como norma ya que la primera vez, solo se disponía de datos correspondientes a 30 años que pudieran resumirse. Por otro lado expone OMM (2011) que es más fácil y fiable hacer estimaciones de pocos registros climáticos que de largos periodos en el que continuamente faltan datos. No obstante las tendencias en muchas zonas del mundo durante los últimos años manifiestan que registros de pocos años tal vez no sean muy representativos en estudios futuros similares (Dal-Ré, 2003).

En la presente investigación se usaron datos climáticos desde 1980 hasta 1995 (Tabla. 16), los cuales son datos que tienen una antigüedad de más de 20 años a la actualidad. Por el contrario, la OMM (2011) manifiesta que, al utilizar datos climáticos de un período más reciente, se mejora levemente la precisión de la predicción en relación a datos climáticos con un periodo de referencia de años anteriores. Sin embargo, los inconvenientes radican al querer actualizar la información de registros climáticos, ya que muchas veces no existen o están incompletos. Finalmente, Gil (2013) indica que registros más recientes que contengan datos de 5 a 10 años tienen tanto valor predictivo de análisis como registros de 30 años.

4.2.5 Discusión de balance hídrico y escurrimiento superficial

Pese a que en el presente estudio se consideró la misma reserva para todos los meses del año al igual que Ruiz et al. (2012), existen autores como Coral et al. (2015) y Pereira (2005) que se guían en la metodología presentada por Mendoca

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(1958) que calcula la reserva cada mes. Botey (2014) indica que existen muchos métodos que pueden mejorar la determinación de la reserva o agua disponible en el suelo, uno de ellos son ensayos de laboratorio mediante la curva de retención de humedad o estimando dichos valores a partir de regresiones realizadas utilizando diferentes características físicas del suelo (textura).

Se concuerda con Manzano (2012), Botey (2014) y Coral et al. (2015) que actualmente es de gran ayuda conocer las metodologías y tener a disponibilidad la información de agua disponible en el suelo ya que puede ser utilizada para investigaciones espaciales y a través de ésta generar cartografía que serviría como datos de entrada en modelos de balances hídricos, estudios hidrológicos o trabajos edafoclimáticos. Otra de las variables fundamentales es la cobertura vegetal del suelo, por medio de la profundidad radicular de los cultivos, así mismo los datos de capacidad de campo y punto de marchitez permanente muestran gran influencia dentro del cálculo del balance hídrico (Thornthwaite y Mather, 1955).

Al igual que las variables climáticas, el balance hídrico también fue representado mediante mapas de distribución espacial de los valores mensuales (Figura 19, Figura 20, Figura 21) que se obtuvieron del balance hídrico y que responden a la pregunta de investigación indican que toda el área de estudio presenta condiciones de excedente hídrico puntualmente en los meses de enero hasta abril. Esto debido a las altas precipitaciones en el sector y la baja evapotranspiración. Este excedente hídrico permanece durante todo el año en la cuenca alta del río Santa Rosa.

En el mes de febrero existe un puntual excedente hídrico que disminuye gradualmente hasta abril, posterior a esto en cada mes existen condiciones de excedentes tanto como de déficit, el mes de septiembre es el que presenta mayor déficit hídrico, esto se produce debido a que el mes de septiembre junto al mes de agosto son aquellos con menos precipitación en el año, dicho esto se puede mencionar que la zona de estudio presenta dos periodos a lo largo del año, un periodo seco y otro húmedo.

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La etapa seca que inicia desde el mes de mayo hasta el mes de diciembre, mientras que la etapa húmeda que arranca del mes de enero hasta el mes de abril. Durante el periodo seco, no existe un déficit de agua en toda la superficie de la cuenca, al contrario de lo que ocurre en el periodo húmedo en donde sí se presenta un exceso de agua en toda la cuenca. Con lo antes mencionado, se puede indicar que se cumplió la primera parte del primer objetivo específico que manifiesta la determinación del balance hídrico de la cuenca del río Santa Rosa, la segunda parte de este objetivo menciona determinar el escurrimiento superficial de la misma, lo mismo que se responde en los párrafos siguientes.

El principal problema que surge al calcular la escorrentía por el método del SCS es la obtención de los datos de precipitación diaria, es debido a esto que se calculó la escorrentía por la metodología de Ferguson (1996), la cual se realizó con precipitaciones de temporalidad mensual. Al igual que en el cálculo del balance hídrico al momento de calcular la reserva, en el cálculo del NC también influye en un gran porcentaje la cobertura de los suelos dentro del área de estudio, pero este método también incorpora variables en el cálculo como pendiente, textura y humedad antecedente de los suelos debido a esto los resultados podrían ajustarse más a la realidad.

Con respecto a la humedad antecedente (AMC) se coincide a lo mencionado por Dal-Ré (2003) que en las últimas versiones de los manuales del SCS sugiere la elección de la AMC II. Los resultados de pendiente fueron ya mencionados en el subcapítulo 4.4, con relación a la textura la que predomina en la cuenca baja y media es la arcilla debido a que es una llanura aluvial depositando los sedimentos de cauces de la cuenca en zonas denominadas abanicos aluviales.

La elección de la tabla con números de curva correspondió a las realizadas por Sprenger (1978) por poseer características similares a las que se presenta en la cuenca del Río Santa Rosa, a diferencia de las originales presentadas por el SCS que sólo consideran pendientes de hasta el 5%. La variabilidad dentro de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa de grupos hidrológicos, además de zonas

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con distintas pendientes para un mismo cultivo han provocado una variación notable en los valores del NC. Dal-Ré (2003) indica que la determinación del NC para obtener caudales de escurrimiento es muy difícil, ya que la variabilidad espacial de suelos en cuencas hidrográficas es muy grande, debido a esto es cada vez más valido realizar consultas a mapas edafológicos y geológicos.

Finalmente, con respecto a la escorrentía de la cuenca, se puede decir que los primeros cuatro meses del año son aquellos que producen un volumen de escurrimiento superficial mayor, el mes de febrero es el que mayor escurrimiento produce con 16'970,008.95 m3. Esto guarda relación con el balance hídrico en el que se indicó que los 4 primeros meses se presentaba excedentes y precisamente el mes de febrero debido a las altas precipitaciones es el mes con mayor cantidad de excesos. La baja generación de escurrimiento en los últimos meses del año se debe a la disminución de la precipitación y al aumento de la temperatura y por consiguiente aumento de la evapotranspiración. Al año el escurrimiento de la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa alcanza los 62'858,679.45 m3.

El MAG (2014), en estudios realizados sobre el establecimiento de zonas prioritarias de uso y aprovechamiento del recurso hídrico para pequeña y mediana agricultura, estableció módulos específicos de cantidad de agua (l/s) promedio escurrida anualmente por unidad de superficie (km2) en cuencas hidrográficas del Ecuador. Para llegar a su determinación, el MAG se basó en la investigación de Pourrut (1995), en la que, utilizando la información de las estaciones hidrométricas de la red del INAMHI, calculó el caudal medio mensual y anual para el período 1985-2009, sobre cartografía 1:50,000. Determinando inicialmente el área de aporte o influencia de las cuencas hidrográficas, se estableció el caudal medio anual de cada estación (l/s) dividido por su área de aporte en km2, de esta manera se obtuvo como resultado el caudal específico o módulo específico (l/s/km2). Estos caudales de escurrimientos se clasificaron en la Tabla A 7 de los anexos y se asignaron a las cuencas hidrográficas del país.

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Para la determinación de los módulos de las distintas cuencas, el MAG (2014) menciona que utilizaron las nociones de lámina y coeficiente de escurrimiento, indicando que 1 l/s/km2 que se escurre en promedio durante un año, corresponde a una lámina escurrida equivalente a 31.5 mm de agua; por consiguiente, la clase M1 corresponde a una lámina escurrida entre 0 y 315 mm (ver Tabla A 7) siendo categorizada como una cuenca con poco aporte de caudal. Esto indica que la cuenca analizada en este estudio pertenece a esta clase, dado que presenta un escurrimiento anual de 153.8 mm (Tabla 24). El cálculo de escorrentía implica una compleja interacción de variables descritas a lo largo de este trabajo, es debido a esto, que la potencialidad que ofrecen los SIG para manejar gran volumen de información los hayan convertido en la forma con más aceptación a escala mundial para el cálculo de escorrentía en cuencas.

Se concuerda con lo que señalan MAG (2014), Dal-Ré (2003) y Pourrut (1995), que un importante punto de obtener el escurrimiento anual promedio de cuencas es que indica si este volumen es capaz de satisfacer las demandas existentes dentro de la misma y si por medio de este escurrimiento se pueden llenar pequeñas presas agrícolas. De todas formas, es muy importante siempre considerar la variabilidad climática de la zona de estudio pues se podrían tener problemas de abastecimientos de dichas presas en largos períodos de sequía.

4.2.6 Discusión requerimientos hídricos

Los resultados de cobertura dan a conocer qué cultivos predominan en la cuenca del Río Santa Rosa tal como menciona la pregunta de investigación de este trabajo, siendo arroz, cacao, pasto y banano, los que ocupan la mayor cantidad de superficie. Mediante los cálculos del requerimiento hídrico de los cultivos se pudo determinar que la caña de azúcar es el cultivo que requiere más agua en la cuenca del río Santa Rosa, principalmente a que es un cultivo de larga duración, alta resistencia a la sequía y el cual produce enormes cantidades de biomasa indica Cenicaña (2003).

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Todas estas variables hacen que su coeficiente de cultivo (1.25) presente un valor alto, teniendo un total de evapotranspiración 1,522.6 mm al año. Por otro lado, los cultivos de soya, maíz y arroz son los que presentan el segundo requerimiento más alto después de la caña, con 1461.7 mm al año. Cabe destacar que la superficie sembrada por arroz dentro de la cuenca es significativa con 11,036.02 ha, siendo éste el cultivo de mayor superficie en la cuenca, sembrado 100% en la cuenca baja del área de estudio. El alto requerimiento de los cultivos de soya y maíz se ve contrarrestado con la baja superficie que ocupan los mismos en el área de estudio sumando entre los dos solamente 294.06 ha.

Dos de los cultivos más tradicionales en el Ecuador son el banano y el cacao, menciona MAG (2016). El cacao requiere anualmente 1,278.9 mm mientras que el cultivo de banano necesita 1,339.8 mm, estos dos cultivos poseen áreas importantes dentro de la cuenca del río Santa Rosa, con 7,628.06 ha y 5,889.82 respectivamente.

Burman y Weiss (1983) y Sánchez (2012) indican que los factores fundamentales que influyen en las necesidades hídricas de un cultivo son el clima, ligado a la evapotranspiración, y el cultivo representado a través del coeficiente Kc. Si bien para realizar un análisis más detallado se debería aplicar los diferentes tipos de coeficientes Kc (inicial, medio y final) según la etapa de cada cultivo (Allen et al. 2006), en el presente trabajo fue utilizado el Kc medio coincidiendo con lo expuesto por Aruquipa (2011), el cual argumenta que éste es el de mayor importancia en el ciclo de crecimiento del cultivo. Así mismo se coincide con MAG (2014), en que el cálculo de los requerimientos hídricos a nivel de cuenca se realiza de manera referencial, sin entrar a detalles como por ejemplo tener la edad vegetativa de todos los cultivos en la cuenca, muy diferente a trabajos realizados en pequeña escala, en donde se hace necesario y más fácil realizar proyectos más específicos teniendo información levantada en campo.

En la Figura 38 se puede apreciar el cumplimiento del segundo objetivo específico en el cual pide determinar los requerimientos hídricos dentro de la cuenca del río Santa Rosa.

116

Los requerimientos para los cultivos en la zona de estudio son mayores en los primeros meses del año, si estos resultados se contrastan con los resultados obtenidos en el balance hídrico del capítulo 4.7 en el que se demostró que de enero a abril no existe un déficit de agua en toda la superficie de la cuenca, se puede entender que los requerimientos de agua de los cultivos en este cuatrimestre son cubiertos por las precipitaciones (Tabla 26), confirmando la no necesidad de agua de riego en los primeros meses del año, mientras que en los meses de mayo a diciembre es indispensable la aplicación de riego a los cultivos. Cabe mencionar que los resultados de requerimientos hídricos realizados entre mapas de distribución espacial y la plantilla Excel guardan mucha similitud entre ellos.

Requerimiento hídrico de cultivos en la cuenca del Río Santa Rosa 160,0 140,0 120,0 100,0 80,0 60,0 40,0 20,0 0,0

Soya-Maíz-Arroz Banano-Pasto Palma Africana Caña de azucar Cacao Citricos

Figura 38. Gráfico de requerimiento hídrico por cultivo en la cuenca del Río Santa Rosa

4.2.7 Relación escorrentía – requerimientos de riego

Como se determinó en el balance hídrico, el área de estudio muestra dos etapas bien marcadas a lo largo del año, una etapa húmeda entre enero y abril con excedentes hídricos en toda la cuenca, y un periodo seco entre mayo y diciembre

117

con déficit hídrico. La estimación de las demandas hídricas y posteriormente las necesidades de riego de los cultivos permite conocer si los volúmenes de escorrentía pueden satisfacerlas (Dal-Ré, 2003).

Si se realiza en la cuenca del Río Santa Rosa una cuantificación anual de los requerimientos hídricos de todos los cultivos (Tabla 25) por la superficie de cada uno de ellos (Tabla 18) se obtiene un valor de 438'571,891.81 m3. Al realizar un análisis más profundo para obtener los requerimientos de riego de los cultivos, se puede mencionar que se puede realizar una planificación de siembra, cultivos como palma africana, pasto, caña de azúcar, cacao, banano y cítricos poseen ciclos anuales, mientras que para cultivos como maíz, arroz y soya se puede considerar un calendario de cultivo, teniendo meses sin demanda hídrica en estos cultivos debido a la etapa de barbecho, meses que por lo general se utilizan para cosechar o hacer labores agrícolas para la próxima siembra. En la Tabla A 8 se detalla la planificación de los cultivos de la cuenca del río Santa Rosa.

El desfase temporal que existe en el Ecuador con respecto a la disponibilidad de recursos hídricos, en donde las precipitaciones sólo se presentan en los primeros meses de año, mientras que los siguientes meses carecen de aportes o son mínimos, hacen que las zonas con cultivos agrícolas sufran las consecuencias a través de déficits hídricos.

Esta variabilidad en la disponibilidad de los recursos hídricos que también se presenta en la cuenca del río Santa Rosa, hace necesario la construcción de embalses que sirvan para almacenar los volúmenes de escorrentía que se presentan en mayor cantidad en la etapa invernal. Como bien se mencionó en el párrafo anterior, la planificación de siembra de los cultivos genera la necesidad de un análisis más profundo, para saber si los volúmenes de escorrentía pueden satisfacer a nivel mensual lo requerido por los cultivos (Tabla A 10). Con el fin de determinar esto, se puede involucrar también la precipitación efectiva ( Ec. ) que se produce en la cuenca, este valor debe ser restado a los requerimientos hídricos mensuales, obteniéndose así el requerimiento de riego el cual es de 136'647,683.99 m3 para

118

toda la cuenca. Este valor servirá para el análisis del dimensionamiento de embalses dentro de la cuenca de estudio.

Como se pudo evidenciar en los resultados del volumen de escurrimiento anual (Tabla 24) siguiendo la metodología Ferguson (1996) para la cuenca del Río Santa Rosa, los 62'858,679.45 m3 alcanzan a suplir solamente el 46% de los requerimientos de riego de los cultivos (Tabla 28). Tabla 28. Comparación Requerimiento de riego y Escorrentía Mes

Requerimiento de riego

Escorrentía

Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Total

12'838,319.74 16'970,008.95 13'800,428.45 11'014,496.27 3'156,279.15 -

4'184,670.27 26'804,911.11 27'747,480.30 29'543,249.15 18'203,080.75 16'253,291.48 11'038,287.21 2'872,713.72 136'647,683.99

1'087,446.63 3'991,700.26 62'858,679.45

4.2.8 Discusión de zonas inundables

Si bien existen varias técnicas que pueden ayudar metodológicamente en la determinación de áreas propensas a inundaciones como los son el análisis multitemporal con imágenes satelitales, este tipo de análisis puede complicarse debido a muchas veces la alta nubosidad existente en el sector. La elección de la metodología propuesta en el presente trabajo fue la detallada por Yánez et al. 2017, la cual se aplica en el análisis de zonas inundables en el Ecuador mediante la evaluación multicriterio de variables como pendiente, precipitación, drenaje, textura de suelos y la cobertura de suelos, siendo la precipitación la variable con mayor peso en la ponderación del cálculo.

119

Como cumplimiento al tercer objetivo específico de identificar las zonas susceptibles a inundaciones en la cuenca baja del río Santa Rosa se puede mencionar que los resultados demuestran que efectivamente sí existe riesgo de inundaciones en la cuenca baja del Río Santa Rosa, los resultados de forma más detallada indican que la mayor cantidad de superficie (89 %) de la cuenca baja se encuentra en susceptibilidad alta, el restante en susceptibilidad media y susceptibilidad muy alta. Las zonas que presentan mayor amenaza son La Ernestina, Churute, Beldaco y Cooperativa Buena Suerte respondiendo así a la pregunta de investigación de dicho objetivo. Los resultados obtenidos en el presente trabajo (Figura 36) fueron contrastados con la información existente del plan nacional de ordenamiento territorial por parte de Odeplan, en el que se expone una delimitación de zonas propensas a inundarse, mostrando resultados similares. La diferencia radica en que dicha información no propone una clasificación con niveles de susceptibilidad. En la Figura 39 se observa una comparación de los resultados obtenidos en este trabajo y los planteados por el plan nacional de ordenamiento territorial. Yánez et al. 2017 manifiestan que los resultados de identificación de zonas susceptibles deben tener una verificación en terreno, lo cual sí fue realizado en el caso del plan nacional de ordenamiento territorial por parte de Odeplan, como menciona Preciado (2016).

120

Figura 39. Comparación de zonas inundables

4.2.9 Refutación/corroboración de hipótesis

De acuerdo a los resultados obtenidos en la presente investigación acerca de la hipótesis que menciona si la cuenca hidrográfica del Río Santa Rosa presenta condiciones climáticas, de suelo e hidrológicas que satisfacen las necesidades hídricas de los cultivos tradicionales de la cuenca, pero a su vez amenazan las zonas de la cuenca baja con inundaciones, se puede expresar lo siguiente.

La primera parte de la hipótesis que indica si las condiciones de la cuenca satisfacen las necesidades hídricas de los cultivos queda rechazada, al realizar un análisis de los requerimientos de riego de los cultivos (ETc – Pe) en el que se toma en consideración la precipitación efectiva, se puede mencionar que solo en los cuatros primeros meses del año las requerimientos.

precipitaciones suplen

estos

121

El total de los requerimientos de riego de la cuenca del río Santa Rosa alcanza los 136'647,683.99 m3 en todo el año (descartando los meses en donde la precipitación efectiva suple estos requerimientos), debido a que parte del objetivo principal es caracterizar la cuenca del río Santa Rosa con fines de riego, se analizó el escurrimiento superficial de la misma para identificar si este suple estas demandas de riego, obteniendo como resultado que solo substituye el 46% (62'858,679.45 m3) por lo expuesto, la primera parte de la hipótesis es refutada.

La segunda parte de la hipótesis que menciona si las condiciones climáticas, de suelo e hidrológicas amenazan las zonas de la cuenca baja con inundaciones queda corroborada, según los resultados de la EMC realizada al utilizar variables como pendiente, precipitación, textura, drenaje y cobertura, 10,850.86 ha presentan susceptibilidad alta a inundaciones dentro de la cuenca baja del río Santa Rosa con poblados como La Ernestina, Churute, Beldaco y Cooperativa Buena Suerte corriendo riesgo de afrontar este fenomeno, por su parte 1,313.86 ha presentan suscptibilidad media y solo 5.05 ha suscptibilidad muy alta.

5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

5.1 Conclusiones En cuanto a la caracterización de la cuenca del Río Santa Rosa se puede definir que el área de estudio posee una superficie de 40,868.9 ha., por consiguiente es caracterizada como una subcuenca hidrográfica, mientras que el perímetro es 111.37 km. La densidad de drenaje del área de estudio muestra que tiene un pobre sistema de drenaje, sobre todo en la cuenca baja. El área de la cuenca hidrográfica del río Santa Rosa presenta dos zonas bien marcadas con pendientes mayores al 60% en la cuenca alta, mientras que en la cuenca baja se presentan pendientes menores al 30% (Figura. 10).

El identificar la existencia de celdas sin valor en el modelo digital de elevación obtenido por parte del IGM se tornó indispensable en el desarrollo de este trabajo, ya que al realizar el pre-procesamiento (Figura. 8) utilizando el criterio de vecindad mediante técnicas de estadísticas focalizadas del MDE permitió obtener resultados más confiables. Con respecto a la evapotranspiración, disminuye hacia la parte alta de la cuenca de estudio, al contrario en las zonas que se encuentran más cercanas a la región costa de la cuenca del Río Santa Rosa donde la evapotranspiración aumenta con promedios anuales de 1,372.7 mm, es decir 3.76 mm diarios, similar a lo que sucede con la precipitación, la cual se presenta mayor en la parte alta de la cuenca del río Santa Rosa, dicho esto el balance hídrico demuestra que la cuenca del Río Santa Rosa presenta excedentes hídricos a lo largo de todo el año, mientras que en los meses desde mayo a diciembre existe excedente en la parte alta pero áreas cercanas a la cuenca baja presentan déficit sobre todo debido a la baja capacidad de reserva de los suelos. El arroz es el cultivo predominante dentro del área de estudio con un 27.0 %, seguido de los 18.6 % de cacao, el pasto contiene un 14.7 %, el cultivo de banano ocupa un 13.49 % y finalmente la cobertura de bosque que posee 12.37 %.

123

El valor de número de curva obtenido en la cuenca del Río Santa Rosa fue 73, este valor implica escorrentías medias-altas con infiltraciones bajas. El cálculo de escurrimiento superficial obtenido mediante la metodología de Ferguson (1996) suma anualmente

62'858,679.45

de m3. La notable actividad agrícola de la

cuenca del río Santa Rosa, hacen que esta tenga altas demandas de recursos hídricos, con los resultados obtenidos de las necesidades de riego de los cultivos y los volúmenes de escorrentía se puede concluir que dicho caudal solo suple el 46% de lo requerido por los cultivos de la zona. Esto hace considerar la construcción de embalses o pequeñas presas para aprovechar esta escorrentía y evitar que estas alcancen otras corrientes.

Debido a los altos coeficientes de cultivo que presentan los cultivos de caña de azúcar y soya son los que más demandan el recurso hídrico en la zona con 1,522.6 mm y 1,461.7 mm al año respectivamente. Los cultivos de cacao, banano y arroz son los cultivos tradicionales con mayor superficie, esto demuestra la gran actividad agrícola existente en la zona de estudio, específicamente en la cuenca media. Las necesidades hídricas del banano alcanzan los 1,339.8 mm seguido del cacao con 1,278.9 mm. Aun cuando el aporte de precipitaciones superan las necesidades hídricas de los cultivos en los primeros cuatros meses del año, se concluye que el requerimiento de riego es nulo en dichos meses, por su parte dentro de la etapa de verano el mes con mayor requerimiento de riego es agosto con 29'543,249.15 m3. Al analizar de forma individual cada cultivo el que más requiere de riego (Tabla 26) es el cultivo de caña de azúcar con 604.3 mm al año, mientras que el cultivo con menos requerimiento al año son los cítricos con 204.5 mm.

La utilización de herramientas SIG para el cálculo de requerimientos hídricos significó de mucha ayuda en el análisis y rapidez para obtener resultados confiables, los cuales coincidieron en gran porcentaje con los obtenidos mediantes plantillas Excel.

El área de la cuenca del río Santa Rosa presenta una densidad de drenaje pobre, la cual se asocia debido a que contiene materiales impermeables y suelos de

124

textura arcillosa y francoarcillolimosa (Figura. 22) los cuales drenan de forma imperfecta (Tabla A 1) especialmente en la cuenca baja del área de estudio, lo que aumenta la susceptibilidad a inundación en dichas zonas de la cuenca, es debido a esto que los resultados obtenidos en el presente estudio demuestran que el riesgo de inundaciones en la cuenca baja del Río Santa Rosa es real, coincidiendo con los mostrados por el plan nacional de ordenamiento del Ecuador. Del área total de la cuenca, 10,850.86 ha se encuentran en susceptibilidad alta a inundaciones, poniendo en riesgo a tres poblados específicos: Beldaco, Tres Marías y la Cooperativa Buena Suerte, los cuales se encuentran asentadas en esas zonas.

5.2 Recomendaciones Las estaciones meteorológicas e hidrométricas con datos climáticos y de caudales son la base para un buen estudio de cuencas hidrográficas, lamentablemente en Ecuador las estaciones meteorológicas e hidrométricas del INAMHI son insuficientes, por lo que SENAGUA e INAMHI deberían implementar una red de estaciones en puntos importantes de las principales cuencas del país, ya que la información que proporcionen sería de mucha utilidad para proyectos futuros siempre y cuando sea manejada y publicada de forma transparente y con altos niveles de calidad. Las instituciones públicas de Ecuador como Senagua, Ministerio del Ambiente, Ministerio de Agricultura y Ganadería tienen la capacidad para ofrecer ayuda técnica a las personas que realizan proyectos de investigación, se sugiere debido a esto que se creen comisiones investigativas de colaboración externa a estas instituciones para obtener resultados altamente confiables, los cuales son un aporte no sólo para los investigadores sino para el país en general. Las autoridades competentes deberían generar proyectos para el máximo aprovechamiento de agua, mediante obras como reservorios o pequeñas presas, con el objetivo de aprovechar los volúmenes de escurrimiento, ya que existe un gran desarrollo agrícola en el sector pero casi siempre hay déficit del recurso hídrico en la época de verano, que no permite cubrir la demanda hídrica de los

125

cultivos de toda la cuenca, por lo que también se deberían realizar zonificaciones y calendarios de cultivos para solucionar de gran manera este inconveniente. Además, es recomendable que el MAG proponga una metodología oficial para el cálculo de escurrimiento en el país y a partir de éste basarse para futuros proyectos de recursos hídricos. Es recomendable que se tome mayor consideración de los riesgos que significan las inundaciones. La zona de la cuenca baja del Río Santa Rosa año tras año tiene problemas de esta índole, por lo que instituciones como la Secretaría de Gestión de Riesgos debe atender estos requerimientos, realizando estudios más a fondo y mediante la reubicación de familias que se encuentran en alto riesgo. Según los resultados obtenidos en esta investigación es necesario llevar a cabo un proyecto de reforestación en la cuenca alta, ya que, según la información de cobertura de bosque por parte del IEE, es muy bajo para una zona montañosa, lo cual influye en las zonas bajas de la misma causando inundaciones. Otra de las instituciones que se recomienda actúe en la zona del río Santa Rosa es el Gobierno Autónomo Descentralizado de Los Ríos, mediante obras de control de inundaciones previo a los debidos estudios, teniendo como base proyectos realizados en la zona.

126

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134

7. ANEXOS Tabla A 1. Grupos hidrológicos del Servicio de Conservación de Suelos (SCS)

Grupo de suelos

Descripción de las características del suelo

Los suelos en el Grupo A infiltran rápidamente, pese a estar muy húmedos. Profundos y de texturas gruesas (arenosas o areno-limosos), están excesivamente drenados.

Los suelos en el Grupo B poseen una moderada permeabilidad cuando están saturados, La profundidad de suelo es de media a profunda y su textura es franco-arenosa, franca, francoarcillosa o franco-limosa. Son moderadamente drenados.

Los suelos en el Grupo C tienen poca infiltración cuando están saturados, estos suelos poseen una profundidad inferior a la media y su textura es francoarcillosa, francoarcillolimosa o arcillo-arenosa. Son suelos imperfectamente drenados.

Los suelos en el Grupo D son los que proporcionan mayor escorrentía, tienen horizontes de arcilla en la superficie o próximos a ella y están pobremente o muy pobremente drenados. También se incluyen aquí los terrenos con nivel freático permanentemente alto y suelos de poco espesor . Fuente: Dal-Ré (2003)

135 Tabla A 2. Conversiรณn para el NC de AMC II a AMC I y AMC III

Fuente: SCS (1972)

136 Tabla A 3. Propiedades fĂsicas del suelo segĂşn su textura

Textura

Capacidad de campo (% V cada 10 cm)

Punto de marchitez permanente (% V cada 10 cm)

Arenosa Franco arenosa Franca Franco arcillosa Arcillo arenosa

9 14 22 27 31

4 6 10 13 15

Arcillosa

Fuente: Avidan (1994)

137 Tabla A 4. NC para distintas coberturas Uso de suelo A Tejido urbano continuo Urbanizaciones Zonas industriales y comerciales Redes viarias y ferroviarias Complejos Ferroviarios Autopistas y autovías Zonas portuarias Aeropuertos Zonas de extracción minera Zonas de construcción

98 68 89 98 81 98 98 68 76 68

Grupo hidrológico B C 98 78 93 98 88 98 98 78 85 78

Fuente: Melo y Camacho (2005)

D 98 86 94 98 91 98 98 86 89 86

98 89 94 98 93 98 98 89 91 89

138 Tabla A 5. Coberturas originales y clasificadas para el cálculo de requerimientos hídricos

Coberturas originales Superficie Cobertura (ha) Arroz 11036.04

Coberturas clasificadas Superficie Cobertura (ha) Arroz 11036.04

Banano

5516.27

Banano

5889.82

Cacao

7628.02

Cacao

7628.02

Caña de azúcar

504.09

Caña de azúcar

504.09

Frutales

474.38

Maíz

206.56

Maíz Misceláneo de cereales Misceláneo de frutales Naranja Orito Palma africana Pasto cultivado Plátano Soya Urbano Río Banco de arena Pasto natural Matorral húmedo Mina Granja avícola Centro poblado Bosque

157.63

Cítricos

1012.04

Palma africana

36.74

Pasto cultivado

6045.13

Soya

87.50

48.91 516.38 21.29 305.50 36.74 6045.13 68.07 87.50 239.90 109.02 8.91 104.25 2807.25 6.39 42.99 48.66 5055.58

139 Tabla A 6. Valores finales para mapa reclasificado de zonas susceptibles a inundaciones Susceptibilidad

clasificación

Susceptibilidad muy baja

Susceptibilidad baja

Susceptibilidad media

Susceptibilidad alta

Susceptibilidad muy alta

Tabla A 7. Clases de módulos de escurrimiento superficial anual

Clase de módulos específicos Caudal (l/s/km2) M1 0- 10 M2 10-20 M3 20-30 M4 30-50 M5 >50 Fuente: MAG (2014)

Tabla A 8. Planificación de siembra y descanso de cultivos para el cálculo de requerimientos hídricos. CULTIVO

ENE

FEB

MAR

ABR

MAY

JUN

JUL

AGO

SEP

S S S S S S S S S Cacao S S S D D D S S S Maíz S S D D D S S S D Arroz S S S S S S S S S Banano S S S D D D S S S Soya S S S S S S S S S Caña S S S S S S S S S Palma S S S S S S S S S Cítricos S S S S S S S S S Pasto Nota: S=Tierras en momento de siembra y D=Tierras en momento de descanso

OCT

NOV

DIC

140 Tabla A 9. Intervalo de pendientes segĂşn clase Clase I II III IV V

Pendiente CategorĂa <1% Plano 1 - 5% Ligeramente inclinado 5 - 10% Muy inclinado 10 - 20% Empinado > 20% Muy empinado Fuente: Sprenger (1978)

Tabla A 10. Requerimientos de riego mensuales Mes Requerimiento de riego Enero 0 Febrero 0 Marzo 0 Abril 0 4'184,670.27 Mayo 26'804,911.11 Junio 27'747,480.30 Julio 29'543,249.15 Agosto 18'203,080.75 Septiembre 16'253,291.48 Octubre 11'038,287.21 Noviembre 2'872,713.72 Diciembre 136'647,683.99 Total