CIYA. Ciencias de la ingeniería y Aplicadas, vol. 8 Nº 1, enero-junio de 2024, pp. 1-15
Estimación de flujos bajos mediante el análisis de recesión en diferentes cuencas ecuatorianas
Estimation of low flows through recession analysis in different Ecuadorian basins
Rudys Rafael Cusme Intriago[1], Andy Miguel Giler-Ormaza[2]
RESUMEN:
Con la presente investigación se obtiene una herramienta predictiva de flujos bajos para cuencas tropicales de las regiones costa y de las estribaciones occidentales de la cordillera de los Andes en Ecuador. Las cuencas seleccionadas son las de los ríos de Junín, Paján, Cañar, Santa Rosa y Arenillas, dado que estos sitios carecen de obras macro reguladoras que afecten dichos flujos. En la metodología utilizada en esta investigación son dos estudios previos que estimaron dichos flujos mediante el método de análisis de covarianza, el cual se inicia identificando las estaciones hidrológicas que brinda información relevante de caudal y precipitación con un periodo de 1990-2013. Con los criterios y variables definidos, se genera una serie de flujos bases con la ecuación exponencial de recesión, validándose la herramienta predictiva al aplicar los datos para otro periodo de tiempo. Los resultados demuestran que la constante de recesión K varía según los métodos, en el método de sensibilidad se encuentran K muy bajas y en el método de umbral se encuentra K mas aproximadas a 1. Con esto se define que el método de umbral es el seleccionado para hacer las comparaciones y verificaciones si el método es aplicable en las cuencas ecuatorianas, para Junín con un valor de 0.988, Paján con un valor de 0.988, Cañar con un valor de 0.987, Santa Rosa con un valor de 0.969 y Arenillas con un valor de 0.983. En la validación del método se dieron resultados no muy satisfactorios, pero si los suficientes para poder determinar que el método es funcional para cuencas ecuatorianas.
Palabras claves: Recesión, validación, estaciones hidrológicas, umbrales.
Recibido 12 de julio de 2023; revisión aceptada 26 de septiembre de 2023
ABSTRACT:
In this investigation, we obtain a predictive tool for low flows of tropical basins of the Ecuadorean coast region as well as for the western flanks of the Andean range. The basins selected for the analysis are those of Junín, Paján, Cañar, Santa Rosa and Arenillas rivers given that these sites lack major regulatory works that affect the natural low flow dynamics. In the methodology used in this research, there are two previous studies that estimated said flows through the covariance analysis method, which begins by identifying the hydrological stations that provide relevant information on flow and precipitation with a period of 1990-2013. With the defined criteria and variables, a series of base flows is generated with the exponential recession equation, validating the predictive tool by applying the data for another period of time. The results show that the recession constant K varies according to the methods, in the sensitivity method K is found to be very low and in the threshold method K is found to be closer to 1. With this it is defined that the threshold method is the selected one, to make the comparisons and verifications if the method is applicable in the Ecuadorian basins, for Junín with a value of 0.988, Paján with a value of 0.988, Cañar with a value of 0.987, Santa Rosa with a value of 0.969 and Arenillas with a value of 0.983. In the validation of the method, not very satisfactory results were given, but enough to be able to determine that the method is functional for Ecuadorian basins.
Keywords:Recession , validation, hydrological stations, thresholds.
1. INTRODUCCIÓN
Los ríos tienen la capacidad de trasladar flujos y sedimentos en las cuencas hidrográficas con lo que se logra aportar componentes que dan sustento al entorno de dichas cuencas [1]. En particular, los flujos bajos sostienen actividades económicas como la agricultura y ganadería durante las temporadas secas. Ese es el caso de las cuencas y ríos en la costa ecuatoriana donde hay una marcada estacionalidad de los caudales. Por lo tanto, es necesario conocer los flujos bajos y elaborar herramientas matemáticas predictivas de ellos. De esa forma se puede ayudar a la toma de decisiones para la conservación, manejo y sustento del valioso recurso agua [2]. Los flujos bajos se presentan cuando los niveles de caudales llegan a ser los mínimos presentados en los ríos, esto se provoca por la disminución o ausencia de lluvia, también se lo conoce como estiaje, en donde los flujos pueden mantenerse por aportaciones de agua subterránea o subsuperficiales [3].
En las cuencas ecuatorianas los estudios de los flujos bajos no se han realizado de una manera eficaz existiendo una brecha en el conocimiento [4]. El análisis de las curvas de recesión de los hidrogramas tienen mucha información hidrológica que también será de utilidad para determinar la relación que existe en el almacenamiento y descargas de los flujos bajos [5]. Se han realizado estudios en cuencas y sub cuenca como la del Rio Chambo utilizando técnicas de hidrología física y curva de recesión para determinar los flujos bajos [6] y en la sub cuenca Las Flores se trabajó con un modelo de reservorio lineal que es idóneo para el análisis de la curva de recesión de los flujos bajos. Asimismo, en un estudio similar no publicado, se representan efectivamente la relación de almacenamiento y salida de los flujos para cuencas seleccionadas de las estribaciones de la cordillera occidental [7]. Cuando se busca entender el funcionamiento de las cuencas hidrográficas en su estado natural, es necesaria una cuidadosa selección de las cuencas, partiendo del criterio que esta o estas no deben ser afectados obras macro reguladoras de caudales, además que estas tengan una red activa de estaciones meteorológicas que proporcionen datos relevantes para los estudios [8].
Con esto podemos definir el objetivo de la investigación que es estimar los flujos bajos mediante el análisis de recesión en cuencas ecuatorianas. Asimismo, los objetivos específicos quedan determinados de la siguiente manera: a) identificar la red de estaciones hidrológicas para las cuencas ecuatorianas seleccionadas realizando el preprocesamiento de datos pertinente, b) definir los criterios y variables para el análisis de recesión y flujos mínimos, c) generar series de flujos bases con la ecuación exponencial de recesión y d) validar mediante la aplicación de la herramienta para otro periodo de datos.
2. METODOLOGÍA
2.1) identificación de la red de estaciones hidrológicas y preprocesamiento de datos.
En la recesión se toma en consideración dos criterios; a) consideración de lluvias mensuales, b) consideración por medio de la sensibilidad de la constante K, ambas consideraciones funcionan con datos de las estaciones hidrológicas y meteorológicas. En algunos casos se puede presentar que en un año de dato observado se contemple más de una recesión de flujos bajos [9].
2.2. Consideración de lluvias mensuales
La consideración de lluvias mensuales se basa en la selección estaciones hidrológicas y sus estaciones meteorológicas ubicadas aguas arriba. Luego se crean hidrogramas y hietogramas mensuales. Aquí se pueden presentar tres tipos de situaciones con respecto a los datos de lluvia: a) cuando se tiene datos de una estación registrada, b) cuando se tiene 2 estaciones con datos registrados y c) cuando se tiene 3 o más estaciones con datos registrados. Cada cuenca hidrográfica presenta características potencialmente diferentes incluyendo su recesión o recesiones, por ende, para establecer los criterios se inicia por definir los umbrales donde se observe el comienzo de la recesión del flujo base. Es un requerimiento descartar la recesión o recesiones de flujos de tormentas o flujos sub superficial [9] para enfocarnos en los flujos que provienen de acuíferos que sostienen los caudales a lo largo de la temporada seca.
Para la determinación de los umbrales se utilizan las gráficas de hidrogramas e hietogramas con los siguientes pasos: a) se observa cual fue el último pulso de precipitación mensual con un efecto de incremento sobre el hidrograma, b) se selecciona el umbral que da inicio a la recesión en el cual ya no se provoca cambios a los flujos bases en el hidrograma, c) utilizar el umbral para definir el final de la recesión y la duración de esta misma. Con esto se define que los caudales a considerar en la recesión serán aquel que se encuentre a la mitad del mes que se produjo él puso que excedió el umbral [9]. Y finalizando la consideración de lluvias mensuales se utiliza la fórmula de la constante de recesión [8]:
(1)
Donde:
Qt = Flujo de salida en cualquier momento. (m³/s).
Qo = Flujo de salida en el momento inicial. (m³/s).
t = tiempo. (días).
K = Constante de recesión (adimensional).
2.3. Consideración por medio de la sensibilidad de la constante K
La consideración por medio de la sensibilidad de la constante K comienza en la determinación del comienzo de la recesión en las gráficas del hidrograma, con tres pasos: a) Se observo cual fue el pico del hidrograma que dio una recesión más prolongada en el año observado, b) se observa el final de la recesión y c) se determina el tiempo de la recesión entre el literal a y b [8]. Al utilizar la ecuación (1) se necesita generar la constante K de recesión para los criterios mencionados, sin embargo es necesario hallar una constante por cada cuenca de estudio [8].
(2)
Donde:
Qt = Flujo de salida en cualquier momento, (m³/s).
Qo = Flujo de salida en el momento inicial, (m³/s).
t = tiempo, (días).
K = Constante de recesión, (adimensional).
Al momento de utilizar la fórmula de la constante se formularia una serie de constante y es algo que no se busca en la investigación, por ello se utiliza una fórmula para encontrar una constante de toda la serie de datos que se obtendrá [10].
(3)
Donde:
b = Promedio de las líneas de regresión.
U = Números de flujos.
Yi = Promedio de los flujos.
yi = Logaritmo del flujo inicial.
Ni = Número de observaciones.
2.4. Validación del método
Para validar el método se analiza la forma inversa de la ecuación (1), para encontrar el resultado del caudal final con el resultado de la contaste de recesión para la cuenca de estudio, esto con la finalidad de determinar la eficiencia de los métodos de recesión con respecto a cada una de cuencas de estudios [8].
(4)
Donde:
Qt = Flujo de salida en cualquier momento, (m³/s).
Qo = Flujo de salida en el momento inicial, (m³/s).
t = tiempo, (días).
K = Constante de recesión, (adimensional).
3. ANÁLISIS DE RESULTADOS
En los cantones principales en los cuales se basa el área de estudios con las redes hidrológicas y meteorológicas se observó si existían represas o embalses que pueden provocar las variaciones de caudales, no en todas las cuencas se encontraron dichos embalses o represas macro reguladoras de caudales. En cuenca de Paján se encuentra una represa que en la actualidad esta azolvada y colapsada, también paso a ser un lugar turístico [11], por otra parte también se tiene la represa de Tahuin ubicada en la cuenca de Arenilla, esta represa tiene varios funcionamientos los cuales son el control de inundación, sistemas de riego, manejo de hidroeléctrico, manejo ambiental y agua potable para los pueblos Arenilla y Huaquillas [12], por los funcionamientos de la represa se determina como macro reguladora. No obstante caso revisando la literatura en cuanto a clasificaciones de represas se considera como represa mediana lo que permitiría trabajar con esa cuenca [13].
3.1. Recolección de información
En la recolección de la información hidrográfica, se tuvo que hacer el relleno de datos por medio de la curva de descarga para las diferentes cuencas seleccionada, en el caso de la estación H233 Junín-Estero del palmar se rellenaron los datos desde 1990 a 1994 y del 2003 a 2006 el resto de periodo de tiempo hasta el 2013 se encuentra sin información. En el caso de la estación de H359 Paján en Agua fría se rellenaron los datos en el periodo de 1991 a 1998, 2003, 2005 y 2006, en este caso solo el año 1990 se encuentra sin datos.
En la estación H472 Cañar en el punto del Inca se rellenaron los datos de los años 2005 y 2006, en esta estación es la que más datos incompletos o sin registros tienen en el periodo de 1996 a 2004, en la estación H573 Santa Rosa en el Vado se rellenaron los datos desde 1997 a 2001, 2002 y no cuenta con datos incompletos o sin registros, y en la estación H574 Arenillas en Arenillas se rellenó solo en el año 2003 y al igual que la estación anterior no cuenta con datos incompletos o sin registros.
De la mismas manera se evalúa la información de las estaciones meteorológicas, comenzando con la estación M452 Zapote con falta de información en los años 1994, 2001, 2002 y 2011, en la estación M462 Junín con falta de información en los años 1994 y 2012, en la estación M464 Rio Chamote con falta de información en los años 1994 y 2003, en la estación M171 Zapotillo datos completos, en la estación M451 El Anegado con falta de información en el año 1994, en la estación M458 Colimes con falta de información en el año 1994, en la estación M459 San Pablo con falta de información en los años 1994 y 2012, en la estación M031 Cañar datos completos, en la estación M411 Ingapirca con falta de información en los años 1990, 1994, 1995 y 1996, en la estación M412 Sucalpamba con falta de información en los años 1994 y 2010, en la estación M477 Puerto Inca con falta de información en el año 1994, en la estación M773 Piñas con falta de información en los años 1994, 2001 y 2002, y en la estación M179 Arenillas con falta de información en los años 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2009, 2011 y 2012.
3.2. Método de lluvias mensuales
Los cálculos de las lluvias mensuales con las constantes de recesión por cada cuenca, demostrando las variaciones que existe en las series de datos, además de haber definido los años observados para esta parte del proceso.
Tabla 1. Resultados de la constante K para Junín.
|
AÑO |
CAUDAL INCIAL (Qo) (m³/s) |
CAUDAL FINAL (Qt) (m³/s) |
TIEMPO (T) (DIAS) |
CONSTANTE DE RECESION (K) |
|
1991 |
0.351 |
0.213 |
189 |
0.997 |
|
1992 |
2.671 |
1.959 |
153 |
0.998 |
|
2004 |
0.756 |
0.776 |
153 |
1.000 |
|
2006 |
1.752 |
0.900 |
214 |
0.997 |
Tabla 2. Resultados de la constante K para Paján.
|
AÑO |
CAUDAL INCIAL (Qo) (m³/s) |
CAUDAL FINAL (Qt) (m³/s) |
TIEMPO (T) (DIAS) |
CONSTANTE DE RECESION (K) |
|
1991 |
2.918 |
2.015 |
184 |
0.998 |
|
1995 |
1.289 |
0.063 |
200 |
0.985 |
|
2001 |
3.029 |
1.773 |
200 |
0.997 |
|
2006 |
0.128 |
0.063 |
184 |
0.996 |
Tabla 3. Resultados de la constante K para Cañar.
|
AÑO |
CAUDAL INCIAL (Qo) (m³/s) |
CAUDAL FINAL (Qt) (m³/s) |
TIEMPO (T) (DIAS) |
CONSTANTE DE RECESION (K) |
|
1995 |
8.350 |
11.269 |
91 |
1.003 |
|
2005 |
5.638 |
0.716 |
121 |
0.983 |
|
2006 |
4.499 |
5.167 |
122 |
1.001 |
Tabla 4. Resultados de la constante K para Santa Rosa.
|
AÑO |
CAUDAL INCIAL (Qo) (m³/s) |
CAUDAL FINAL (Qt) (m³/s) |
TIEMPO (T) (DIAS) |
CONSTANTE DE RECESION (K) |
|
1992 |
4.358 |
3.160 |
62 |
0.995 |
|
2.857 |
2.351 |
61 |
0.997 |
|
|
2005 |
6.889 |
4.158 |
229 |
0.998 |
|
2007 |
1.048 |
0.472 |
31 |
0.975 |
|
2008 |
0.966 |
0.572 |
31 |
0.983 |
|
0.387 |
0.251 |
32 |
0.987 |
|
|
0.966 |
0.686 |
31 |
0.989 |
|
|
2010 |
1.032 |
0.288 |
153 |
0.992 |
Tabla 5. Resultados de la constante K para Arenillas.
|
AÑO |
CAUDAL INCIAL (Qo) (m³/s) |
CAUDAL FINAL (Qt) (m³/s) |
TIEMPO (T) (DIAS) |
CONSTANTE DE RECESION (K) |
|
1992 |
3.451 |
2.267 |
62 |
0.993 |
|
2.519 |
4.089 |
61 |
1.008 |
|
|
1993 |
2.788 |
2.197 |
62 |
0.996 |
|
2.060 |
2.484 |
61 |
1.003 |
|
|
1995 |
3.110 |
1.864 |
184 |
0.997 |
|
2008 |
6.889 |
5.740 |
31 |
0.994 |
|
6.743 |
6.306 |
32 |
0.998 |
|
|
6.743 |
7.187 |
31 |
1.002 |
|
|
2010 |
6.889 |
8.102 |
184 |
1.001 |
3.3. Método de sensibilidad de K
Para el método de sensibilidad de la constante K, en el cual muestra una variación más grande a cada vez que la recesión de los flujos va llegando al punto final de la recesión.
Tabla 6. Resultados de la constante K para Junín.
|
AÑO |
DIAS |
CAUDAL INCIAL (Qo) (m³/s) |
CAUDAL FINAL (Qt) (m³/s) |
TIEMPO (T) (DIAS) |
CONSTANTE DE RECESION (K) |
|
1991 |
140 |
5.662 |
2.419 |
1 |
0.427 |
|
146 |
5.662 |
0.536 |
6 |
0.675 |
|
|
152 |
5.662 |
0.551 |
11 |
0.809 |
|
|
158 |
5.662 |
0.372 |
16 |
0.844 |
|
|
164 |
5.662 |
0.361 |
21 |
0.877 |
|
|
170 |
5.662 |
0.351 |
26 |
0.899 |
|
|
176 |
5.662 |
0.351 |
31 |
0.914 |
|
|
182 |
5.662 |
0.351 |
36 |
0.926 |
|
|
188 |
5.662 |
0.351 |
41 |
0.934 |
|
|
194 |
5.662 |
0.332 |
46 |
0.940 |
|
|
200 |
5.662 |
0.315 |
51 |
0.945 |
|
|
206 |
5.662 |
0.298 |
56 |
0.949 |
|
|
212 |
5.662 |
0.298 |
61 |
0.953 |
Tabla 7. Resultados de la constante K para Paján.
|
AÑO |
DIAS |
CAUDAL INCIAL (Qo) (m³/s) |
CAUDAL FINAL (Qt) (m³/s) |
TIEMPO (T) (DIAS) |
CONSTANTE DE RECESION (K) |
|
1991 |
140 |
20.564 |
11.279 |
1 |
0.548 |
|
146 |
20.564 |
4.228 |
6 |
0.768 |
|
|
152 |
20.564 |
4.304 |
11 |
0.867 |
|
|
158 |
20.564 |
3.303 |
16 |
0.892 |
|
|
164 |
20.564 |
3.237 |
21 |
0.916 |
|
|
170 |
20.564 |
3.172 |
26 |
0.931 |
|
|
176 |
20.564 |
3.172 |
31 |
0.941 |
|
|
182 |
20.564 |
3.172 |
36 |
0.949 |
|
|
188 |
20.564 |
3.172 |
41 |
0.955 |
|
|
194 |
20.564 |
3.044 |
46 |
0.959 |
|
|
200 |
20.564 |
2.918 |
51 |
0.962 |
|
|
206 |
20.564 |
2.795 |
56 |
0.965 |
|
|
212 |
20.564 |
2.795 |
61 |
0.968 |
Tabla 8. Resultados de la constante K para Cañar.
|
AÑO |
DIAS |
CAUDAL INCIAL (Qo) (m³/s) |
CAUDAL FINAL (Qt) (m³/s) |
TIEMPO (T) (DIAS) |
CONSTANTE DE RECESION (K) |
|
1995 |
215 |
26.280 |
21.193 |
1 |
0.806 |
|
221 |
26.280 |
15.951 |
6 |
0.920 |
|
|
227 |
26.280 |
8.799 |
11 |
0.905 |
|
|
233 |
26.280 |
8.103 |
16 |
0.929 |
|
|
239 |
26.280 |
7.694 |
21 |
0.943 |
|
|
245 |
26.280 |
6.961 |
26 |
0.950 |
|
|
251 |
26.280 |
7.250 |
31 |
0.959 |
|
|
257 |
26.280 |
7.563 |
36 |
0.966 |
|
|
263 |
26.280 |
7.090 |
41 |
0.969 |
|
|
269 |
26.280 |
6.996 |
46 |
0.972 |
|
|
275 |
26.280 |
6.670 |
51 |
0.973 |
|
|
281 |
26.280 |
7.096 |
56 |
0.977 |
|
|
287 |
26.280 |
8.461 |
61 |
0.982 |
Tabla 9. Resultados de la constante K para Santa Rosa.
|
AÑO |
DIAS |
CAUDAL INCIAL (Qo) (m³/s) |
CAUDAL FINAL (Qt) (m³/s) |
TIEMPO (T) (DIAS) |
CONSTANTE DE RECESION (K) |
|
2005 |
86 |
26.277 |
19.489 |
1 |
0.742 |
|
92 |
26.277 |
15.152 |
6 |
0.912 |
|
|
98 |
26.277 |
15.152 |
11 |
0.951 |
|
|
104 |
26.277 |
11.415 |
16 |
0.949 |
|
|
110 |
26.277 |
9.765 |
21 |
0.954 |
|
|
116 |
26.277 |
9.765 |
26 |
0.963 |
|
|
122 |
26.277 |
9.765 |
31 |
0.969 |
|
|
128 |
26.277 |
6.889 |
36 |
0.963 |
|
|
134 |
26.277 |
6.889 |
41 |
0.968 |
|
|
140 |
26.277 |
6.889 |
46 |
0.971 |
|
|
146 |
26.277 |
5.658 |
51 |
0.970 |
|
|
152 |
26.277 |
5.658 |
56 |
0.973 |
|
|
158 |
26.277 |
5.658 |
61 |
0.975 |
Tabla 10. Resultados de la constante K para Arenilla.
|
AÑO |
DIAS |
CAUDAL INCIAL (Qo) (m³/s) |
CAUDAL FINAL (Qt) (m³/s) |
TIEMPO (T) (DIAS) |
CONSTANTE DE RECESION (K) |
|
2010 |
124 |
41.547 |
40.006 |
1 |
0.963 |
|
130 |
41.547 |
21.852 |
6 |
0.898 |
|
|
136 |
41.547 |
12.995 |
11 |
0.899 |
|
|
142 |
41.547 |
11.394 |
16 |
0.922 |
|
|
148 |
41.547 |
11.226 |
21 |
0.939 |
|
|
154 |
41.547 |
11.743 |
26 |
0.953 |
|
|
160 |
41.547 |
11.048 |
31 |
0.958 |
|
|
166 |
41.547 |
10.539 |
36 |
0.963 |
|
|
172 |
41.547 |
9.707 |
41 |
0.965 |
|
|
178 |
41.547 |
9.705 |
46 |
0.969 |
|
|
184 |
41.547 |
8.415 |
51 |
0.969 |
|
|
190 |
41.547 |
7.487 |
56 |
0.969 |
|
|
196 |
41.547 |
6.596 |
61 |
0.970 |
Con los datos se coloca los puntos en un grafica para calcular las regresiones y aplicar la fórmula de [10] para encontrar una sola constante K en cada cuenca ecuatoriana. Para la cuenca de Junín con un valor de constante K igual a 0.988, en la cuenca de Paján con un valor de constante K igual a 0.988, en la cuenca de Cañar con un valor de constante K igual a 0.987, en la cuenca de Santa Rosa con un valor de constante K igual a 0.969 y en la cuenca de Arenillas con un valor de constante K igual a 0.983. Una vez encontrada la constante única para cada cuenca se valida con la herramienta predictiva en otra serie de datos no tomados para realizar el proceso de la constante. A continuación, se presentan las gráficas de la herramienta predictiva.
Figura 1. Caudal simulado vs Caudal observado en el año 1990 en Junín.
Figura 2. Caudal simulado vs Caudal observado en el año 1996 en Paján.
Figura 3. Caudal simulado vs Caudal observado en el año 2009 en Cañar.
Figura 4. Caudal simulado vs Caudal observado en el año 1998 en Santa Rosa.
Figura 5. Caudal simulado vs Caudal observado en el año 2009 en Arenilla.
Lo que se observa que en algunas cuencas la validación de los métodos se ven disipados los puntos en referencial al caudal simulado, en las cuencas de Junín y Paján la validación se mantiene aproximada en los puntos finales de la recesión, para la cuenca Cañar se observa que solo en los últimos puntos se aproximan en diferencia a Junín y Paján esta solo concuerda con una aproximación.
Para la cuenca Santa Rosa ocurre una validación más precisa en aproximaciones desde el declive de la recesión al final de la misma, para la cuenca Arenillas no ocurre una validación aproximada ni cercana en varios puntos de la simulación de los datos. En cuestión de zonas se determina que las cuencas de la provincia de Manabí son más homogéneas en datos hidrológicos, lo que en las cuencas de la provincia de El Oro no ocurre por medio de la validación son muy diferentes a pesar de estar geográficamente cerca.
4. CONCLUSIONES
Una vez realizado el método de derivación de recesión de flujos bajos en las cuencas seleccionadas con resultados muy buenos y una validación con una aproximación que determina que este método es funcional para el país, sin tomar en cuenta las deficiencias de información que se mantiene en las estaciones hidrológicas y meteorológicas. Además, se pudo comparar los resultados por cuencas que se mantienen cercanas, tal es el caso de Junín y Paján pertenecientes a la provincia de Manabí con valores de K igual a 0.988, algo que en las cuencas de la provincia del El Oro que son Arenillas y Santa Rosa con valores con la diferencia de valores 0.014 pero se podría determinar una homogeneidad de flujos en cuencas muy cercanas.
En conclusión, se mantuvo una validación de método muy buena para las cuencas de Junín, Paján, Arenillas Y Cañar, algo que en la cuenca de Santa Rosa no se dio por motivos de datos incoherentes que lo alejaron de la herramienta predictiva pero se puede mejorar con una base de información más completa, para la cuenca de Cañar se la trabajo de forma individual como parte de la Sierra, en el cual si se obtuvo buenos resultados resaltando que en la Sierra se aplicaría de mejor manera el método pero faltaría hacer una comprobación con otra cuenca cercana a Cañar.
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