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ESTIMACIÓN DE LOS CAUDALES MÁXIMOS Y CARACTERIZACIÓN MORFOMÉTRICA DE LA SUBCUENCA TENA, Guías, Proyectos, Investigaciones de Hidrología

Estudio Hidrológico y morfométrico de la cuenca, estimación de caudales por varios métodos HU y probabilisticos.

Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones

2020/2021

Subido el 03/02/2022

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ESTIMACIÓN DE LOS CAUDALES MÁXIMOS Y CARACTERIZACIÓN
MORFOMÉTRICA DE LA SUBCUENCA PASHIMBI, TENA NAPO-ECUADOR.
Quezada Martínez William Joel
1Facultad de ciencias de la Tierra y Agua, Universidad Regional Amazónica IKIAM, Ecuador.
ABSTRACT
Las deficiencias de abastecimiento y servicios sanitarios afectan principalmente a países en desarrollo, teniendo mayor impacto sobre las
zonas rurales (Global Water Partnership, 2000, p. 10). La necesidad de desarrollo de infraestructura y planes de manejo de oferta y la
demanda de recursos hídricos depende la variabilidad de precipitaciones (Global Water Partnership, 2000, p. 11). La Hidrometría es la
rama de la hidrología superficial que obtiene datos hidrológicos a partir de estaciones hidrométricas, hidrológicas o de aforo (Gutiérrez
Caiza, 2014). Estos datos serán tratados mediante diferentes distribuciones de probabilidad de modo que se puedan conocer caudales
máximos de avenida que servirán de base para el diseño de infraestructura hidrológica. El presente estudio utiliza los datos de la
precipitación máxima en 24h para la estación Tena (M070) del INAMHI con el fin de obtener los caudales máximos de avenida para la
subcuenca Pashimbi. Con esto se planea aportar al análisis hidrológico de la subcuenca Pashimbi, que será de alta significancia ya que
podrá ser tomado como punto de análisis y comparación para posteriores trabajos similares en la zona, así como referente a la hora del
diseño hidrológico en el cantón.
Keywords: HU, probabilidad, Tena, Pashimbi, Subcuenca, Caudales máximos.
INTRODUCCION
Un quinto de población mundial no tiene acceso a agua
potable. Las deficiencias de abastecimiento y servicios
sanitarios afectan principalmente a países en desarrollo,
teniendo mayor impacto sobre las zonas rurales (Global
Water Partnership, 2000, p. 10). La mayoría de veces, esto
se debe a la gestión descoordinada y desfragmentada del
recurso hídrico producto de la ineficiencia de sus gobiernos
y autoridades.
El agua dulce para el consumo proviene de la
precipitación, misma que varía tanto espacial como
temporalmente. La necesidad de desarrollo de
infraestructura y planes de manejo de oferta y la demanda
de recursos hídricos depende la variabilidad de
precipitaciones (Global Water Partnership, 2000, p. 11). De
este modo, el estudio y entendimiento del ciclo hidrológico
de una zona determinada es de suma importancia para la
gestión de sus recursos.
Desde hace varios años, SENPLADES viene
buscando disminuir las ineficiencias en las necesidades
básicas y mejorar la salud poblacional en el Ecuador. Se
sabe que el acceso de las poblaciones rurales a servicios de
agua potable y alcantarillado es muy bajo (SENPLADES,
2014, p. 9). Es decir que, hasta la actualidad, las actividades
desarrolladas por las diferentes entidades encargadas no han
tenido un gran remanente en la solución de este tipo de
problemáticas. Aun sabiendo que el manejo de recursos
hídricos para los sectores rurales representa el desarrollo de
las poblaciones y les brinda la posibilidad para salir de la
pobreza (Global Water Partnership, 2000, p. 9).
El cantón Tena y su municipalidad tienen como una de
sus competencias el abastecimiento de agua potable y
sistema de alcantarillado a toda su población. Tena cuenta
con distintas parroquias, de las cuales 5 son rurales (Puerto
Misahualli, Puerto Napo, Chontapunta, Pano y Talag). Sin
embargo, la municipalidad solo cuenta con una cobertura de
red pública de aguas del 56.8% (SENPLADES, 2014, p. 78).
Ademes, en ciertas zonas del cantón, los sistemas de
alcantarillado no alivian la escorrentía directa que fluye en
el casco urbano debido a ineficiencias en cálculos de diseño.
De este modo, pese a encontrarse en una zona donde la
disponibilidad del recurso hídrico es elevada y la
distribución espacio-temporal es casi impredecible, no se
cuentan con datos confiables que permitan diseñar
infraestructura de carácter hidrológico que permitan cubrir
las diversas necesidades humanas y evitar riesgos de daños
en las obras diseñadas en el momento que se generan
tormentas con potencial de causar caudales extremos
máximos.
Caudales máximos de Avenida
La Hidrometría es la rama de la hidrología superficial
que busca obtener datos hidrológicos a partir de estaciones
hidrométricas, hidrológicas o de aforo (Gutiérrez Caiza,
2014). Los datos a obtener serán: caudales, niveles de agua,
T del agua, propiedades físico-químicas, sedimentología.
Posteriormente estos datos serán procesados mediante
métodos matemáticos y estadísticos con el fin ser utilizados
en propósitos de diseño hidrológico.
Para dichos fines de diseño es necesario llevar a cabo
estudios de avenidas mediante determinación de caudales de
diseño que serán empleados en la planificación y
dimensionamiento de estructuras (Chow et al., 1994). Es
necesario recalcar que existen dos enfoques al momento de
definir la crecida para diseños, que, para el caso de este
trabajo, se tomara aquella crecida que tiene determinada
probabilidad de no ser superada, es decir, para cierto periodo
de retorno. Para las respectivas estimaciones se utilizarán
ciertos métodos estadísticos.
Probabilidad aplicada a la hidrología se debe a que los
procesos hidrológicos evolucionan en espacio-tiempo de
manera parcialmente predecible, determinística y aleatoria,
por ello se denominan proceso estocástico (Gutiérrez Caiza,
2014). Los tratamientos probabilísticos y estadísticos son
esenciales cuando se analizan eventos hidrológicos
extremos como crecientes o sequias. Para ello se utilizará
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ESTIMACIÓN DE LOS CAUDALES MÁXIMOS Y CARACTERIZACIÓN

MORFOMÉTRICA DE LA SUBCUENCA PASHIMBI, TENA NAPO-ECUADOR.

Quezada Martínez William Joel

(^1) Facultad de ciencias de la Tierra y Agua, Universidad Regional Amazónica IKIAM, Ecuador.

ABSTRACT

Las deficiencias de abastecimiento y servicios sanitarios afectan principalmente a países en desarrollo, teniendo mayor impacto sobre las zonas rurales (Global Water Partnership, 2000, p. 10). La necesidad de desarrollo de infraestructura y planes de manejo de oferta y la demanda de recursos hídricos depende la variabilidad de precipitaciones (Global Water Partnership, 2000, p. 11). La Hidrometría es la rama de la hidrología superficial que obtiene datos hidrológicos a partir de estaciones hidrométricas, hidrológicas o de aforo (Gutiérrez Caiza, 2014). Estos datos serán tratados mediante diferentes distribuciones de probabilidad de modo que se puedan conocer caudales máximos de avenida que servirán de base para el diseño de infraestructura hidrológica. El presente estudio utiliza los datos de la precipitación máxima en 24h para la estación Tena (M070) del INAMHI con el fin de obtener los caudales máximos de avenida para la subcuenca Pashimbi. Con esto se planea aportar al análisis hidrológico de la subcuenca Pashimbi, que será de alta significancia ya que podrá ser tomado como punto de análisis y comparación para posteriores trabajos similares en la zona, así como referente a la hora del diseño hidrológico en el cantón. Keywords: HU, probabilidad, Tena, Pashimbi, Subcuenca, Caudales máximos.

INTRODUCCION

Un quinto de población mundial no tiene acceso a agua

potable. Las deficiencias de abastecimiento y servicios

sanitarios afectan principalmente a países en desarrollo,

teniendo mayor impacto sobre las zonas rurales (Global

Water Partnership, 2000, p. 10). La mayoría de veces, esto

se debe a la gestión descoordinada y desfragmentada del

recurso hídrico producto de la ineficiencia de sus gobiernos

y autoridades.

El agua dulce para el consumo proviene de la

precipitación, misma que varía tanto espacial como

temporalmente. La necesidad de desarrollo de

infraestructura y planes de manejo de oferta y la demanda

de recursos hídricos depende la variabilidad de

precipitaciones (Global Water Partnership, 2000, p. 11). De

este modo, el estudio y entendimiento del ciclo hidrológico

de una zona determinada es de suma importancia para la

gestión de sus recursos.

Desde hace varios años, SENPLADES viene

buscando disminuir las ineficiencias en las necesidades

básicas y mejorar la salud poblacional en el Ecuador. Se

sabe que el acceso de las poblaciones rurales a servicios de

agua potable y alcantarillado es muy bajo (SENPLADES,

2014, p. 9). Es decir que, hasta la actualidad, las actividades

desarrolladas por las diferentes entidades encargadas no han

tenido un gran remanente en la solución de este tipo de

problemáticas. Aun sabiendo que el manejo de recursos

hídricos para los sectores rurales representa el desarrollo de

las poblaciones y les brinda la posibilidad para salir de la

pobreza (Global Water Partnership, 2000, p. 9).

El cantón Tena y su municipalidad tienen como una de

sus competencias el abastecimiento de agua potable y

sistema de alcantarillado a toda su población. Tena cuenta

con distintas parroquias, de las cuales 5 son rurales (Puerto

Misahualli, Puerto Napo, Chontapunta, Pano y Talag). Sin

embargo, la municipalidad solo cuenta con una cobertura de

red pública de aguas del 56.8% (SENPLADES, 2014, p. 78).

Ademes, en ciertas zonas del cantón, los sistemas de

alcantarillado no alivian la escorrentía directa que fluye en

el casco urbano debido a ineficiencias en cálculos de diseño.

De este modo, pese a encontrarse en una zona donde la

disponibilidad del recurso hídrico es elevada y la

distribución espacio-temporal es casi impredecible, no se

cuentan con datos confiables que permitan diseñar

infraestructura de carácter hidrológico que permitan cubrir

las diversas necesidades humanas y evitar riesgos de daños

en las obras diseñadas en el momento que se generan

tormentas con potencial de causar caudales extremos

máximos.

Caudales máximos de Avenida

La Hidrometría es la rama de la hidrología superficial

que busca obtener datos hidrológicos a partir de estaciones

hidrométricas, hidrológicas o de aforo (Gutiérrez Caiza,

2014). Los datos a obtener serán: caudales, niveles de agua,

T del agua, propiedades físico-químicas, sedimentología.

Posteriormente estos datos serán procesados mediante

métodos matemáticos y estadísticos con el fin ser utilizados

en propósitos de diseño hidrológico.

Para dichos fines de diseño es necesario llevar a cabo

estudios de avenidas mediante determinación de caudales de

diseño que serán empleados en la planificación y

dimensionamiento de estructuras (Chow et al., 1994). Es

necesario recalcar que existen dos enfoques al momento de

definir la crecida para diseños, que, para el caso de este

trabajo, se tomara aquella crecida que tiene determinada

probabilidad de no ser superada, es decir, para cierto periodo

de retorno. Para las respectivas estimaciones se utilizarán

ciertos métodos estadísticos.

Probabilidad aplicada a la hidrología se debe a que los

procesos hidrológicos evolucionan en espacio-tiempo de

manera parcialmente predecible, determinística y aleatoria,

por ello se denominan proceso estocástico (Gutiérrez Caiza,

2014). Los tratamientos probabilísticos y estadísticos son

esenciales cuando se analizan eventos hidrológicos

extremos como crecientes o sequias. Para ello se utilizará

información hidrológica promediada a lo largo de grandes

periodos de tiempo (PP anual).

Posteriormente, a esta información se le dará cierto

tratamiento probabilístico mediante posibles distribuciones

de probabilidad. Estimaciones por método GUMBELL con

valores extremos tipo I son métodos que permiten procesar

un conjunto de datos bajo una ley de distribución enfocada

a valores extremos o máximos de cierta variable

hidrometeorológica. Con ello se podrá; Interpretar

observaciones; Análisis de calidad de información;

Inferencia del comportamiento de variables; Extrusiones de

máximos de los registros; Información a tablas, gráficos,

ecuaciones, etc.

Para fines de este estudio se trabaja con periodos de

retorno de: 2, 5, 10, 25, 50 y 100 años.

METODOLOGIA

Área de estudio

El cantón Tena se localiza en el Centro-Este del

Ecuador, en el Sur de la provincia de Napo, delimitando

al norte con el cantón Archidona y al sur con Arosemena

Tola. Tena es considerado “La capital de la guayusa y la

canela”, además de ser reconocida por la gran cantidad de

atractivos turísticos relacionados con los recursos hídricos

de la zona (Ríos y lagunas). Sin embargo, dentro del

territorio están inmersas diferentes redes fluviales y

subcuencas que alimentan al rio Tena y este al rio Napo

respectivamente.

El presente estudio se realizó en la subcuenca

hidrográfica del rio Pashimbi. Esta hoya se localiza en uno

de los poblados Kichwas de la amazonia en Alto Tena,

provincia de Napo, Ecuador, junto a la “Reserva

Biológica Colonso Chalupas”, (Segarra, 2014). Su

ubicación geográfica está a aproximadamente a 7 km de

la capital Tena (0°98’80,56’’ S; 77°81’82,88’’ O) y se

encuentra dominado por un bosque tropical húmedo. Se

estimó mediante Modelos de Elevación Digital DEM que

la subcuenca se encuentra en una rango de elevación entre

484 hasta 2422 msnm, véase Figura 1.

Se ha estimado mediante datos de reanálisis una

síntesis de los regímenes hidro pluviométricos tomando

en cuenta las variables hidrometeorológicas obtenidas de

la base de datos de la NASA. A partir de estos se llevó a

cabo el estudio de “Estimación del Balance Hídrico

Climático de la Unidad Hidrográfica 49789, año 2020”,

llevado a cabo por el mismo autor. A partir de esta se

estimó que la precipitación media anual del 2020 para la

respectiva hoya hidrográfica fue de 1673.135 mm/año.

Del mismo modo se estimó que la Humedad relativa

media de la cuenca es de 85.44%. El parámetro de

Temperatura media se calculó como 18.5 °C. Finalmente

se llevó a cabo la estimación de ETP sin corrección

utilizando Temperatura media, índice de calor anual y

función del índice de calor. Posteriormente se obtuvo el

valor de ETP corregida dando un valor de 1021.

mm/año.

Necesariamente se debe recalcar que la estimación

de valores medios anuales para la cuenca se obtuvo a

partir del método de isolíneas. Este se llevó a cabo en el

Software ArcGIS-versión 10.4.1 y Excel del grupo Office

2019, donde se procesaron los datos de reanálisis y se

calcularon los valores pertinentes, véase Tabla 1.

Figura 1 Mapa de ubicación de la subcuenca Pashimbi, incluye información del rango de elevación en msnm mediante análisis de Mapa de Elevación Digital DEM.

Estimación probabilística con valores Gumbel tipo I

Información hidrometeorológica

La data hidrometeorológica del parámetros de

precipitación fue recolectada a través de revisión bibliográfica

de artículos y tesis, específicamente del trabajo realizado

por(Moreno Carlosama, 2013), mismo que realiza “Estudio y

diseño vial de la Av. 15 de noviembre (Etapa III de 1.71 Km

de Longitud), Cantón Tena, Provincia de Napo”.

El autor de dicho estudio recopilo los registros de la

precipitación máxima en 24h para la estación Tena (M070) del

INAMHI, véase tabla 3. Una vez recopilada la información, se

procedió a darle un tratamiento a la data mediante el uso de la

distribución de Gumbel para valores extremos tipo I. Para ello

se obtienen los valores de precipitación máxima en 24 horas

para todos los registros de la estación hidrometeorológica. A

partir de esta data se obtienen las diferentes variables

probabilísticas.

Tabla 4 Características morfométricas de la cuenca.

Una vez conocidas las variables probabilísticas, se

utilizan estas en conjunto con los periodos de retorno Tr para

los cuales se desea estimar los caudales de avenida y se aplica

la distribución de Gumbel tipo I con la finalidad de obtener los

distintos valores de precipitación máxima posible para su

respectivo Tr, así como su respectiva probabilidad de

ocurrencia, véase tabla 5.

Posteriormente se utilizan estos valores de precipitación

estimada para el cálculo de los caudales máximos de avenida.

Para ello se utilizarán las distintas propiedades morfométricas,

el valor de numero de curva CN III promediado para la

subcuenca Pashimbi, datos del relieve y el tiempo de

concentración Tc.

Uso y cobertura de suelos

La data correspondiente a uso y cobertura de suelos

fue recuperada de dos fuentes, (Sistema Nacional de

Información de Tierras Rurales e Infraestructura

Tecnológica, 2018) y de (GEOPORTAL AGRO

ECUATORIANO, 2020). A partir de estas capas Shape

files se pudieron diferenciar los diversos usos y

coberturas del suelo para la cuenca Pashimbi. La capa de

Geo-pedología permitió identificar los diferentes tipos de

suelo, tamaños de grano e información asociada a la

infiltración y condición hidrológica de los suelos.

Esta información fue utilizada para la estimación del

número de curva CN II, mismo que será utilizado para el

cálculo del CN III, resultando en 76.3. Recuerde que este

valor de CN se estima asumiendo condiciones de

humedad del suelo y saturación máximas de modo que

pueda escurrir la mayor cantidad de precipitación posible

y pueda ocurrir el caudal máximo de avenida posible.

A partir de este valor adimensional se pueden

calcular los valores de caudales máximos de avenidas

mediante fórmulas aritméticas para diseño hidrológico.

Tiempo de concentración Tc

El tiempo de concentración o también conocido

como tiempo de respuesta o equilibro se define como el

tiempo requerido para que durante un evento de lluvia

uniforme, se alcance un estado estacionario (Gutiérrez

Caiza, 2014). Es decir, el tiempo necesario para que todo

el sistema hidrológico de la cuenca pueda generar

eficazmente un flujo de desagüe.

Otros suelen asociar este parámetro al tiempo que

tarda una partícula de agua que cae en el punto más

alejado de la desembocadura de la cuenca en llegar al

punto donde se interseca al sistema fluvial. Así como

tiene diversas concepciones, también existen diversos

autores que han formulado maneras de estimarlo a partir

de características morfométricas e hidrológicas de la

cuenca (Ministerio del Ambiente Colombia, 2017).

A continuación se estimaran los valores de Tc

mediante diferentes metodologías sugeridas por

(Gutiérrez Caiza, 2014; Ministerio del Ambiente

Colombia, 2017; Moreno Carlosama, 2013).

Posteriormente se procederá a estimar un valor promedio

del tiempo de concentración, mismo que será utilizado

para el cálculo de caudales máximos de avenida para los

distintos periodos de retorno, véase tabla 6.

Periodo Variable Precip. Prob. de Corrección Retorno Reducida (mm) ocurrencia intervalo fijo Años YT XT'(mm) F(xT) XT (mm) 2 0.3665 145.1 0.5000 164. 5 1.4999 184.4 0.8000 208. 10 2.2504 210.4 0.9000 237. 25 3.1985 243.2 0.9600 274. 50 3.9019 267.6 0.9800 302. 100 4.6001 291.7 0.9900 329. 500 6.2136 347.6 0.9980 392. Tabla 5 Cálculos de caudales máximos de avenida y probabilidad de ocurrencia para distintos periodos de retorno Tr. 152.41 mm 44.42 mm 34.63 mm 132.42 mm Cálculo variables probabilísticas    n x x i    

  1 1 2 n x x S n i i  6 *s 

ux 0. 5772 *  

Tabla 6 Valores estimados de Tc y Tc promediado.

Curvas IDF de la cuenca

Las curvas de intensidad-duración y frecuencia IDF

forman parte de la base climatológica para estimación de

caudales de diseño (Bermeo-Artunduaga et al., 2018). Estas

curvas logran sintetizar características de eventos máximos de

precipitación en zonas específicas y definen la intensidad

media de lluvia para distintas duraciones de eventos con

periodos de retorno específicos (Chow et al., 1994).

Para el caso de la región de estudio, estas ya han sido

definidas por el INAMHI. Sin embargo, también se las obtuvo

a partir de información de lluvias existente, específicamente

de registros de precipitación máxima en 24 h. Se deberá

utilizar la probabilidad de Gumbel para estos análisis. A

continuación, se muestran las curvas IDF diseñadas a partir los

registros recuperados del INAMHI, véase Figura 2.

Es necesario recalcar que no se utilizaron las IDF

generadas por el INAMHI, el autor del presente estudio optó

por diseñar sus propias IDF, mismas que difieren con los

valores presentados por el Instituto Nacional de Meteorología

e Hidrología del Ecuador en un 1.43%.

Metodologías para cálculo de caudales máximos

Existen distintas metodologías para el cálculo de

caudales máximos, entre estas tenemos al: Método de

transposición de datos de caudal, análisis regional de

caudales instantáneos anuales, método directo, método

racional. Asimismo, tres métodos principales que se

basan en análisis de hidrogramas, los métodos HU del

SCS, el método HU de Snyder y HU triangular propuesto

por el Bureau of Reclamation (Campos-Aranda, 2009).

Por otro lado, también están los métodos hidro-

estadísticos basados en diferentes distribuciones de

probabilidad, entre estas tenemos; Método de Gumbel

Valores extremos tipo I, Log Gumbel, Log Normal 2

parámetros y Log normal 3 parámetros. Estas últimas

servirán como base para comparar los valores de caudales

máximos que se obtengan por el método del SCS y

racional. Para los cálculos de caudales máximos mediante

las diferentes distribuciones se utilizará el software

HidroEsta, con un valor de significación de 0.05.

Finalmente se promediarán los valores de caudales

obtenidos por los diferentes métodos utilizados en el

cálculo de caudal máximo.

RESULTADOS Y DISCUSION

Caudales máximos de avenida para distintos periodos

Una vez obtenidos todos los parámetros

hidrológicos y morfométricos necesarios, se procedió

al cálculo de los caudales máximos de avenida para los

distintos periodos de retorno propuestos para este

estudio, véase tabla 7.

A continuación, se muestra el diagrama unitario

sintético triangular para los distintos periodos de

retorno, véase Figura 3, así como el diagrama unitario

estimado para los mismos Tr, véase Figura 4. Estos

fueron obtenidos mediante el método HU SCS.

Figura 2 Curvas IDF de la subcuenca obtenidos a partir de registros de la precipitación máxima en 24h para la estación Tena (M070) del INAMHI

La estimación y generación de caudales podrá llevarse

mediante diferentes métodos, será necesario conocer que

métodos se adaptan mejor a la zona de estudio y compararlos

con valores similares obtenidos. Finalmente se obtendrá un

promedio de valores de caudales máximos.

REFERENCES

Bermeo-Artunduaga, S. A., León-Hernández, A. R., & López- López, H. E. (2018). Estimación de los caudales máximos y caracterización morfométrica de la microcuenca del cauce en el sector hidrodependiente del municipio de San Francisco – Cundinamarca. https://repository.ucatolica.edu.co/handle/10983/ Campos-Aranda, D. F. (2009). Identificación del número N con base en el método del HUT, en quince cuencas rurales de dos zonas geográficas de México. Agrociencia, 43 (8), 763-775. Chow, V. T., Maidment, D., & Mays, L. (1994). Hidrología Aplicada. La Librería del Ingeniero. https://www.libreriaingeniero.com/2017/12/hidrologia- aplicada-ven-te-chow.html Gutiérrez Caiza, C. (2014). Hidrología Básica y Aplicada. https://www.hidrosm.com/2020/12/libro-hidrologia- basica-y-aplicada.html Ministerio del Ambiente Colombia. (2017). Plan de ordenamiento y manejo de la cuenca del rio La Vieja. https://www.cvc.gov.co/sites/default/files/Planes_y_ Programas/Planes_de_Ordenacion_y_Manejo_de_C uencas_Hidrografica/La%20Vieja%20- %20POMCA%20en%20Ajuste/Fase%20Diagnostic o/7_CapituloI_Diagnostico_Morfometria.pdf Moreno Carlosama, S. M. (2013). Estudio y diseño vial de la Av. 15 de Noviembre (Etapa III de 1.71 Km de Longitud), Cantón Tena, Provincia de Napo. http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/ Reyes Trujillo, A. U. B. (2010). Guía básica para la caracterización morfométrica de cuencas hidrográficas. https://www.digitaliapublishing.com/a/39137/guia- basica-para-la-caracterizacion-morfometrica-de- cuencas-hidrograficas Segarra, P. (2014). PROPUESTA PARTICIPATIVA DE MANEJO DE LOS RECURSOS NATURALES EN LOS TERRENOS DE LA ASOCIACIÓN AGROPRODUCTIVA PASHIMBI " https://www.academia.edu/22484540/PROPUEST A_PARTICIPATIVA_DE_MANEJO_DE_LOS_RE CURSOS_NATURALES_EN_LOS_TERRENOS DE_LA_ASOCIACI%C3%93N_AGROPRODUCTI VA_PASHIMBI_

AÑO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC Máximo

  • 1975 52.5 69.3 138.6 123.9 62 29.4 5.3 7.4 8.4 14.7 8.4 29.4 138.
  • 1976 97.7 109.2 100.8 73.5 130.2 92.4 109.2 7.4 11.6 2.1 27.3 81.9 130.
  • 1977 79.8 120.8 161.7 133.4 25.2 56.7 13.7 5.3 20 8.4 2.1 66.2 161.
  • 1978 88.2 100.8 70.4 191.1 78.8 17.9 11.6 3.2 6.3 47.3 7.4 27.3 191.
  • 1979 63 88.2 52.5 51.5 56.7 63 7.4 49.4 43.1 3.2 1.1 23.1 88.
  • 1980 37.8 88.2 102.9 85.1 101.9 30.5 1.1 8.4 1.1 24.2 11.6 20 102.
  • 1981 106.1 97.7 274.1 51.5 4.2 3.2 28.4 51.5 20 6.3 9.5 64.1 274.
  • 1982 123.9 110.3 49.4 107.1 120.8 25.2 135.5 5.3 21 79.8 169.1 80.9 169.
  • 1983 113.4 173.3 225.8 135.5 74.6 143.9 73.5 98.7 91.4 31.5 29.4 29.4 225.
  • 1984 37.8 117.6 74.6 138.6 80.9 38.9 3.2 5.3 23.1 8.4 12.6 48.3 138.
  • 1985 54.6 68.3 95.6 66.2 58.8 83 7.4 9.5 37.8 2.1 6.3 42 95.
  • 1986 79.8 73.5 88.2 127.1 23.1 10.5 5.3 10.5 8.4 21 17.9 106.1 127.
  • 1987 132.3 175.4 109.2 88.2 55.7 11.6 1.1 54.6 8.4 13.7 20 69.3 175.
  • 1988 113.4 105 36.8 85.1 57.8 9.5 34.7 5.3 11.6 27.3 17.9 68.3 113.
  • 1989 63 65.1 53.6 101.9 85.1 42 10.5 2.1 7.4 37.8 21 38.9 101.
  • 1990 86.1 115.5 69.3 127.1 35.7 32.6 24.2 38.9 3.2 5.3 3.2 75.6 127.
  • 1991 188 111.3 55.7 52.5 42 30.5 7.4 24.2 4.2 9.5 13.7 38.9
  • 1992 53.6 85.1 154.4 150.2 95.6 57.8 15.8 5.3 5.3 22.1 6.3 10.5 154.
  • 1993 147 113.4 121.8 193.2 92.4 32.6 50.4 5.3 21 3.2 23.1 67.2 193.
  • 1994 79.8 87.2 106.1 86.1 105 46.2 1.1 2.1 10.5 29.4 34.7 50.4 106.
  • 1995 122.9 168 102.9 121.8 63 28.4 14.7 10.5 4.2 57.8 3.2 160.7
  • 1996 65.1 87.2 140.7 42 38.9 53.6 7.4 7.4 2.1 7.4 3.2 12.6 140.
  • 1997 59.9 119.7 114.5 158.6 89.3 126 142.8 89.3 151.2 138.6 131.3 133.4 158.
  • 1998 120.8 85.1 122.9 110.3 188 111.3 93.5 24.2 59.9 3.2 12.6 10.5
    • Tabla