Dirección General de Recursos Hídricos (DGRH) Secretaría de Recursos Naturales y Ambiente (SERNA) Universidad Nacional Autónoma de Honduras (UNAH)

108 

Texto completo

(1)

Dirección General de Recursos Hídricos (DGRH)

Secretaría de Recursos Naturales y Ambiente (SERNA)

Universidad Nacional Autónoma de Honduras (UNAH)

Evaluación del Recurso Hídrico en su

Régimen Natural, Honduras, C.A.

Bitácora

(2)

Contenido

Presentación ... 3

Resumen de actividades ... 4

Fichas metodológicas ... 5

(3)

Presentación

El presente documento busca presentar de forma precisa las acciones metodológicas y operativas que contribuyeron al desarrollo de la Evaluación de los Recursos Hídricos desarrollado por el Instituto de Ciencias de la Tierra (IHCIT) de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras (UNAH), con el apoyo de las distintas instituciones gubernamentales generadoras de la información meteorológica del país. Identificando, documentando, transfiriendo las lecciones aprendidas y las experiencias claves de este estudio, para poder ser replicado en un futuro por la Secretaría de Recursos Naturales y Ambiente del país. Es importante destacar, que sin el apoyo de las instituciones generadoras de información meteorológica –Servicio Meteorológico Nacional (SMN), Dirección General de Recursos Hídricos (DGRH) de la SERNA,

Empresa Nacional de Energía Eléctrica (ENEE) y Servicio Autónomo Nacional de Acueductos y Alcantarillado (SANAA)-, quienes no solo mostraron interés en proporcionar los registros de las estaciones, sino también apoyaron en discusiones metodológicas y validación de los resultados, el estudio no estaría completo.

Igualmente se destaca la colaboración prestada por estudiantes de las carreras de Ingeniería Civil, Física y Biología en el desarrollo de la recolección de información, procesamiento estadístico y desarrollo de base de datos.

(4)

4

Resumen de actividades

El Proyecto Evaluación del Recuso Hídrico en Régimen Natural se desarrolló mediante las siguientes actividades, presentadas de acuerdo al orden de ejecución:

Actividades:

1.1 Validación de límites de cuencas mayores y subcuencas de Honduras 1.2 Actualización de base de datos meteorológicas

1.2.1 Recopilación de información 1.2.2 Estandarización de la información 1.2.3 Análisis del régimen de lluvia 1.2.4 Análisis de calidad de datos 1.2.5 Rellenado de datos

1.2.6 Análisis de calidad de la base de datos rellenadas 1.3 Revisión bibliográfica

1.3.1 Información de suelos

1.3.2 Información de geología e hidrogeológica 1.4 Análisis espacial de la precipitación

1.5 Análisis espacial de la temperatura

1.6 Análisis de la evapotranspiración potencial

1.6.1 Estimación de la evapotranspiración potencial 1.6.2 Análisis espacial de la evapotranspiración potencial 1.7 Análisis de infiltración teórica y potencial

1.7.1 Coeficiente de Infiltración 1.7.2 Capacidad de Campo 1.7.3 Infiltración

1.8 Balance Climático

1.8.1 Balance climático mensual 1.8.2 Balance climático anual 1.9 Recarga a los acuíferos

(5)

5

Fichas metodológicas

No. de actividad:

1.1 No. de sub-actividad:

Período: 2012

Nombre de Actividad:

Validación de límites de cuencas mayores y subcuencas de Honduras

Responsable:

Objetivo de la actividad:

Generar cartografía digital de las cuencas principales y sub-cuencas a nivel nacional. Descripción de la

actividad:

Debido a que a nivel nacional no contamos con un modelo digital de elevaciones preciso que permita automatizar la generación de las subcuencas, se decidió trabajar el producto directamente sobre las hojas cartográficas disponibles a través del Instituto Geográfico Nacional (IGN), las cuales han sido generadas a una escala de 1:50,000. Para éste proceso fue necesario corregir la georeferenciación de los distintos grupos de hojas cartográficas disponibles, utilizando como sistema de coordenadas el WGS-84, de manera de minimizar el sesgo en cuanto a la localización espacial.

Fue necesario realizar un trabajo exhaustivo de corregir la ubicación y nomenclatura de la totalidad de la red hidrológica principal del país, de manera que los mismos tuvieran una localización precisa conforme a las hojas cartográficas y su nomenclatura obedeciera a los nombres oficiales que el IGN reconoce en sus hojas cartográficas.

Con las hojas cartográficas corregidas en su posición y la red hidrológica mejorada, se procedió a digitalizar cada una de las subcuencas que conforman el sistema de cuencas mayores del país,tomando como referencia la propuesta de nombres que CEDEX sugiere (encargado de realizar el primer balance hídrico nacional en el año 2008), quienes tomaron a su vez como referencia la propuesta de subcuencas nacional que PRONADERS había realizado en su momento. Evidentemente se encontraron algunas inconsistencias que tuvieron que afinarse en cuanto a la localización de los límites parte aguas, como en la nomenclatura de cada subcuenca; las cuales en algunos casos estaban mal nombradas acorde al río que la conforma. Se tomo como criterio básico que cada subcuenca debería formarse a través de un río principal que fuera ramal de alimentación del río principal de la cuenca o que fuera a desembocar directamente al mar. Para el caso de las subcuencas fronterizas, las mismas sólo se han delimitadas hasta completar donde concierne al territorio nacional. Otro criterio que se consideró es que para el caso de los ríos de cuencas mayores se segregó en parte Alta, Media y Baja, de manera de poder diferenciar mejor los espacio de drenaje. Los grupos de Esteros o ríos cortos, se agruparon de manera de dar un resultado más acorde a las primeras propuestas nacionales, y así evitar el exceso de segregaciones que vendría a tener un producto más detallado pero más confuso y difícilmente apreciable a la escala nacional.

(6)

6 nacional de cuencas mayores, ahora con un nivel de precisión y localización mayor que cualquier otro producto generado. El resultado será un instrumento de apoyo para las distintas actividades de gestión hídrica y manejo de cuencas que se realizan en el país. Por otra parte también se muestra el resultado de la segregación a nivel de subcuencas que se ha obtenido.

Métodos y/o herramientas

Programa ArcGis 10.

Problemas encontrados:

Unificar criterios para la delimitación de sub-cuencas.

Soluciones encontradas:

Mediante discusiones con expertos se analizó y unificó criterios de

delimitación. Resultado:

Dos (2) mapas de cuencas principales y subcuencas.

(7)

7 No. de

actividad:

1.2 No. de sub-actividad:

1.2.1 Período: 2012

Nombre de Actividad:

Recopilación, análisis y

procesamiento de la información para la cartografía de la red de estaciones hidrometeorológicas de Honduras

Responsable: Personal IHCIT

Objetivo de la actividad:

Recopilar el inventario de las estaciones meteorológicas de la Secretaría de Recursos Naturales y Ambiente (SERNA), la Empresa Nacional de Energía Eléctrica (ENEE), el Servicio Autónomo Nacional de Acueductos y Alcantarillados (SANAA), y el Servicio Meteorológico Nacional (SMN)

Descripción de la actividad:

Se realizaron contactos con las instituciones que poseen estaciones en la red de estaciones meteorológicas del país. Obteniendo los inventarios de la información de los parámetros climáticos que serían analizados para la continuación del proyecto.

Métodos y/o herramientas

Mediante reuniones y entrevistas con personal de las instituciones.

Problemas encontrados:

Existió un retraso, debido a la respuesta parsimoniosa de algunas instituciones a la solicitud de la información.

Soluciones encontradas:

Recomendación: De esta actividad se manifiesta la necesidad de tener una institución regidora que maneje, analice, actualice y haga proyecciones espaciales y temporales de toda la información como proyecto de país y no para cumplir objetivos específicos de cada institución.

Resultado:

Un (1) informe de la actividad realizada.

(8)

8

Mapa localización estaciones

(9)

9 No. de

actividad:

1.2 No. de sub-actividad:

1.2.2 Período: 2012

Nombre de Actividad:

Estandarización de la información Responsable:

Objetivo de la actividad:

Generar un registro de datos homologado para todas las instituciones involucrada.

Descripción de la actividad:

Los inventarios de las instituciones presentaban los parámetros climáticos de cada estación meteorológica del país, información de localización espacial y pertenencia a una determinada cuenca o división política. Los parámetros medidos en cada estación variaban según el tipo de estación, incluyendo al menos uno de los siguientes parámetros:

Precipitación mensual Días al mes con precipitación Temperatura media mensual Temperatura máxima mensual Temperatura mínima mensual Velocidad media del viento Recorrido total del viento por mes Evaporación

Punto de rocío Humedad Relativa Evaporación Nubosidad

La mayoría de los archivos fueron recibidos en formato de texto separado por comas o tabulaciones y fueron convertidos a formato de Excel para facilitar su manipulación y análisis. Se generó una tabla modelo por parámetro con la cual se homogeneizaron las series de datos. Todas las tablas pertenecientes a una misma estación fueron agrupadas en un solo libro de Excel con el nombre de la estación. En estas tablas se especificó la siguiente información con respecto a la estación analizada:

• Nombre de la estación • Código nacional

• Institución que la opera

• Coordenadas geográficas y en proyección UTM • Elevación (msnm)

• Tipo de estación

• Cuenca donde se ubica la estación

(10)

10 El análisis estadístico de primer orden de los datos mensuales y anuales consistió en determinar:

- Total: sumatoria de todos los valores de un mismo mes para los años analizados. - N: Recuento de los datos presentes en una serie mensual a lo largo del tiempo. - Máximo: Valor máximo de la lista de valores de cada serie mensual.

- Mínimo: Valor mínimo de la lista de valores de cada serie mensual.

- Media o promedio: Media aritmética de los valores de una determinada serie mensual (media del total de los años medidos para cada uno de los meses).

- Desviación estándar: media de distancias que tienen los datos mensuales respecto de su media aritmética.

- Curtosis: Valor que indica la medida de concentración de frecuencias de los datos mensuales alrededor de la media y en la zona central de la distribución (asumiendo una distribución normal).

- Sesgo: Estimador de la diferencia entre su esperanza matemática y el valor numérico del parámetro que estima.

- Espacios en blanco: Celdas vacías que implica la ausencia de dato en la serie mensual analizada.

- Se creó un código decolores (explicado en cada hoja de Excel) para la fácil identificación de los datos faltantes, los datos dudosos y las estimaciones estadísticas.

Métodos y/o herramientas

Programa Microsoft Excel

Problemas encontrados:

Soluciones encontradas: Resultado:

(11)

11 No. de

actividad:

1.2 No. de sub-actividad:

1.2.3 Período: 2012

Nombre de Actividad:

Análisis del régimen de lluvia Responsable:

Objetivo de la actividad:

Analizar y validar las series temporales de la lluvia.

Descripción de la actividad:

La distribución de la lluvia requiere validar la serie temporal que proporcionará el valor estadístico a utilizar en el análisis de la distribución espacial y temporal de la lluvia. Para efectos de este estudio es suficiente una resolución temporal a nivel mensual.

Dentro de los datos recopilados existe una gran cantidad de estaciones que miden la lluvia, razón por la cual se decidió dividir su análisis en grupos lo más homogéneos posibles. Teniendo localizadas todas las estaciones se procedió a agruparlas siguiendo en primera instancia proximidad entre estaciones y topografía de la zona en que se encuentra, de esta manera se obtuvieron 34 grupos.

Una vez agrupadas el siguiente paso consistió en verificar los regímenes climáticos de cada estación con el propósito de que cada estación representara las condiciones de precipitación en la zona donde se encuentran cada agrupación. Para esto se apoyo en la utilización del coeficiente de Angot, el cual se describe a continuación.

Comparar la pluviosidad de dos a más estaciones no es cosa fácil a menos que sus medias no difieran mucho. Para conocer la relación entre regímenes de lluvia hay que aplicar el concepto de “coeficiente pluviométrico” (Angot, A., 1897). Esta relación resulta de dividir el número que expresa la lluvia media observada en un mes dado por la que se observaría si una suma anual hipotética de 1000 mm estuviese igualmente repartida a lo largo del año.

Se obtuvieron gráficos para cada estación y se compararon en un mismo gráfico para determinar la similitud del régimen. Mismas que se encuentran en la base de datos proporcionada.

Métodos y/o herramientas

Programa Excel

Problemas encontrados:

Soluciones encontradas: Resultado:

(12)
(13)

13 No. de

actividad:

1.2 No. de sub-actividad:

1.2.4 Período: 2012

Nombre de Actividad:

Análisis de calidad de datos Responsable:

Objetivo de la actividad:

Realizar un análisis de consistencia y confiabilidad de los datos de precipitación media de cada estación del país.

Descripción de la actividad:

Para la evaluación de la precipitación media en el país, a nivel de cuenca y de región hidrográfica, se analizaron las estaciones pluviométricas y climatológicas existentes, a las cuales se les realizó un análisis de consistencia y de confiabilidad a través de la elaboración de las Curvas Doble Masa.

Para el cálculo del Patrón de precipitaciones anuales (PPA) se tomó el promedio de los datos anuales de precipitación de varias estaciones, considerando características climáticas semejantes, ubicación y elevación.

Se verificó la continuidad de datos para cada grupo a fin de distinguir los periodos comunes entre ellos y ver la mejor disponibilidad del dato y donde escasea. Y se desarrollaron diagramas de continuidad para cada grupo de estaciones con el propósito de conocer de entre las estaciones de cada grupo cual de todas las estaciones sería considerada como estación patrón (base) o referencia para contrastarla contra las demás, de manera de poder inferir a través de datos comunes con modelos de regresión y poder así rellenar donde hay datos faltantes.

Métodos y/o herramientas

A través de Excel

Problemas encontrados:

Soluciones encontradas: Resultado:

(14)

14

No. de actividad:

1.2 No. de sub-actividad:

1.2.5 Período: 2012

Nombre de Actividad:

Rellenado de datos Responsable:

Objetivo de la actividad:

Rellenar series con datos faltantes.

Descripción de la actividad:

Una vez identificados los grupos, los períodos de los datos faltantes y corregidos los datos dudosos de las estaciones donde se disponía información se procedió al relleno de los datos faltantes. Un análisis comparativo de diferentes metodologías fue realizado para determinar la mejor manera de rellenar los datos en el período de los años hidrológicos de 1975 al 2005 (30 años). Los métodos comparados fueron:

1. Co-Kriging, utilizando como variable secundaria la elevación. 2. Kriging ordinario

3. Red neuronal MLP con una configuración de capas 3-2-1 4. Correlación estocástica múltiple

5. Correlación simple

El procedimiento consistió en estimar los valores de los datos faltantes de una estación en base al resto de estaciones del mismo grupo. Con los valores estimados se procedió al cálculo de la media y la desviación típica de cada serie de datos completa de para la estación. Finalmente un análisis ANOVA fue realizado para determinar si existían diferencias significativas entre los valores medios obtenidos de cada serie de datos rellenados.

Este análisis indicó que utilizar cualquiera de los métodos, no implicaba diferencias significativas en sus resultados. Sin embargo, el mejor resultado obtenido fue el de la modelación con Co-kriging, seguido de redes neuronales y posteriormente la metodología del programa Chac. Este es un programa desarrollada por el Centro de Estudios Hidrográficos del CEDEX con metodologías propias para el desarrollo de trabajos hidrológicos

Tomando en consideración el escaso tiempo disponible, la automatización del procedimiento disminuyendo así cualquier error humano, la facilidad del uso de Chac y los buenos resultados presentados, se utilizó éste para el proceso de rellenado de datos de lluvia.

(15)

15 múltiple ponderado por el número de datos comunes entre las tres estaciones. Una vez estimado el residuo con la ecuación de regresión, se revierte la transformación según media y desviación típica.

Los pasos a seguir para la aplicación de este modelo fueron los siguientes:

1) Poner las series de datos en el formato requerido completando una tabla como la que se muestra a continuación.

Formato para ingresar los datos de lluvia al programa Chac

2) Ya introducidos los datos se procede a completar los datos con el objetivo de tener al menos 30 años de información continua de cada una de las estaciones que a su vez cuenten como mínimo 15 años de información.

Modelo computacional CHAC

De esta forma las estaciones que lograron completarse se redujeron a 168 estaciones a nivel nacional.

3) Se verificó que las medias no varíen excesivamente con respecto a los datos antes de ser completados. Después de esta verificación se vuelve al formato original elegido, completando las tablas con todos los valores nuevos calculados por el programa.

x y cod pcn año may jun jul ago sep oct nov dic ene feb mar abr anual

493771 1704861 33048 pcn 1979-80 -100 -100 -100 -100 -100 -100 409.5 108.1 32.3 25.1 32.9 55.6 -100

493771 1704861 33048 pcn 1980-81 27.1 152.8 102.9 78.5 261.8 169.7 268.2 96 37.3 131.9 20.8 15.6 1362.6

493771 1704861 33048 pcn 1981-82 45.3 351.2 136 158.7 213.1 199.4 82.4 138.1 43.4 34.3 56 32.3 1490.2

493771 1704861 33048 pcn 1982-83 287.7 244.9 106.2 129.8 129.7 170.9 105.9 93.3 72.1 6.9 17.7 129.8 1494.9

493771 1704861 33048 pcn 1983-84 3.9 147.3 112 64.9 160.5 250.2 92.7 293.4 103.5 60 112.7 90 1491.1

493771 1704861 33048 pcn 1984-85 74.1 166.7 230.4 104.5 314.2 148.9 213.9 17.3 82 89.7 32.4 41.6 1515.7

493771 1704861 33048 pcn 1985-86 81.4 186.5 156.6 53 95 105.1 37.5 103.2 98.8 20.8 92.5 81.7 1112.1

493771 1704861 33048 pcn 1986-87 125.3 49.4 62.7 40.7 128.5 162.4 68.4 -100 66.6 9.2 97.9 -100 -100

493771 1704861 33048 pcn 1987-88 100.7 107.1 202 -100 125.1 218.6 107.1 64.4 87.1 48.9 76.7 15.3 -100

(16)

16

Métodos y/o herramientas

Programa CHAC, desarrollado por el Centro de Estudios Hidrográficos del CEDEX

Problemas encontrados:

Soluciones encontradas:

Resultado:

Una (1) base de datos en formato Excel para series de datos rellenadas de las estaciones del inventario de las instituciones.

(17)

17 No. de

actividad:

1.2 No. de sub-actividad:

1.2.6 Período: 2012

Nombre de Actividad:

Análisis de calidad de la base de datos rellenadas

Responsable:

Objetivo de la actividad:

Validar la base de datos rellenadas a través de pruebas estadísticas.

Descripción de la actividad:

Finalmente las estaciones completadas debieron pasar por un filtro estadístico que consistió en dos pasos:

• EL primer requerimiento es que las series de datos al ser analizadas se ajusten a una distribución normal por lo que se realizaron dos pruebas de normalidad: Xi cuadrado y kolmogorov donde si las series se ajustaban a una distribución se consideraban en el análisis siguiente. EL análisis de verificación tomó como base el ajuste normal de Kolmorogov.

Así es como 6 estaciones no superaron las pruebas estadísticas por lo que el número final de estaciones para la generación de mapas de precipitación se redujo a 162 estaciones en todo el país.

• El siguiente paso consistió en realizar una serie de pruebas estadísticas que describen tendencias y aleatoriedad, las pruebas se enumeran a continuación:

o Mann-Kendall (test paramétrico de tendencias). o Spearman's Rho (test no paramétrico de tendencias). o Regresión Lineal (test paramétrico de tendencias).

o Cusum (test no paramétrico para detectar saltos de medias).

o Desviación Acumulada (test paramétrico para detectar saltos de medias). o Probabilidad de Worsley (test paramétrico para detectar saltos de medias).

o Rank Sum (test no paramétrico para detectar diferencias en la mediana de dos periodos). o Test de Student (test paramétrico para detectar diferencias en la media de dos periodos). o Mediana cruzada (test no paramétrica de aleatoriedad).

o Momento crucial (test no paramétrica de aleatoriedad). o Diferencias de rango (test no paramétrica de aleatoriedad). o Auto-correlación (test paramétrica de aleatoriedad).

Métodos y/o herramientas

Microsoft Excel, TREND de Toolkit

Problemas encontrados:

(18)

18 Resultado:

(19)

19 No. de

actividad:

1.3 No. de sub-actividad:

1.3.1 Período: Mayo 2013

Nombre de Actividad:

Información de suelos Responsable:

Objetivo de la actividad:

Recopilar la información de suelos existente en el país.

Descripción de la actividad:

Se realizó una revisión bibliográfica de la información de suelos existente en el país. Se considera como información base los estudios de de Simmons y Castellanos (Clasificación de los Suelos de Honduras, 1:500.000, 1968). Y la caracterización del Manual de Referencia Hidrológico de Honduras.

En relación con los usos de la tierra y la cobertura boscosa, se tomó los mapas generados por ESCNACIFOR en el 2009, los cuales pueden ser comparados con los mapas que generará el ICF en el 2014.

Métodos y/o herramientas

Revisión bibliográfica

Problemas encontrados:

Ninguno Soluciones

encontradas: Resultado:

Información adicional en la Evaluación de los Recursos Hídricos en su Régimen Natural

(20)

20 No. de

actividad:

1.3 No. de sub-actividad:

1.3.2 Período: Mayo 2013

Nombre de Actividad:

Información de geología e hidrogeológica

Responsable:

Objetivo de la actividad:

Recopilar la información hidrogeológica existente en el país.

Descripción de la actividad:

Se realizó una revisión bibliográfica para recabar la información hidrogeológica del país. Mas sin embargo no existe mucha información y que se encuentre actualizada, por lo cual se empleó la utilizada por CEDEX en el balance hídrico de 2002.

Métodos y/o herramientas

Revisión bibliográfica

Problemas encontrados:

Ninguno Soluciones

encontradas: Resultado:

Información adicional en la Evaluación de los Recursos Hídricos en su Régimen Natural.

(21)

21 No. de

actividad:

1.4 No. de sub-actividad:

Período: 2013

Nombre de Actividad:

Análisis espacial de la precipitación Responsable:

Objetivo de la actividad:

Realizar la interpolación espacial de los datos de precipitación de la base de dato.

Descripción de la actividad:

Se inicio un ejercicio que implicó realizar diversos tipos de interpolación espacial, de manera de poder comparar los resultados y evaluar la mejor respuesta.

Los datos base que se habrán de utilizar es un valor ampliamente validado por diversas pruebas estadísticas, por lo cual se espera poder completar un producto con datos anuales y mensuales. En el proceso se ha aplicado la herramienta GeoStatistical Analyst con la que el programa ArcGIS cuenta, misma permite aplicar diversos tipos de métodos de interpolación, entre los que se pueden nombrar:

Métodos deterministicos como son:

 Inverse Distance Weighting,

 Global Polinomial Interpolation,

 Local Polinomial Interpolation,

 Radial Basis Functions.

Métodos geoestadisticos:

 Kriging,

 CoKriging.

Interpolación con barreras:

 Kernel Smoothing,

 Diffusion Kernel.

El método que mejor respuesta presentó fue el Kriging en su variante CoKriging, este es un procedimiento de interpolación en estado avanzado que genera una superficie aproximadamente de un juego disperso de puntos con valores de Precipitación. A diferencia de otros métodos de interpolación espacial, el Kriging involucra una investigación interactiva del comportamiento espacial del fenómeno representado por los valores a interpolar antes de seleccionar el mejor método de cálculo para generar la superficie de producto.

(22)

22 en todas ubicaciones aparentemente. Esta hipótesis de la homogeneidad espacial es fundamental para la teoría variable regionalizada.

Este proceso conlleva la selección del modelo que permita un valor correlativo que ayude a estimar valores más próximos a los representados por los sitios de muestreo. En tal sentido, se inicia un proceso de evaluación y escogencia de modelos en función de parámetros establecidos a través del modelo y que se reflejan en el Valor Cuadrado Medio del Error, el cual es una medida de estimación entre valores estimados y los reales a través de los resultados obtenidos a través de la aplicación de los diferentes modelos propuestos.

El anterior procedimiento aplicado sobre el parámetro correspondiente al Promedio anual considerado, relaciona el modelo Co-Kriging, como el modelo que permite un mejor ajuste entre los valores estimados por este proceso y los observados directamente en el campo. A partir de este punto, se inicia el proceso de generación del modelo de superficie para la zona de estudio.

El resultado fue una serie de mapas (promedio anual y mensual), los cuales se presentan a continuación y pueden verse los resultados estadísticos, respuesta de la implementación del modelo.

Métodos y/o herramientas

A través de ArcGis 2010.

Problemas encontrados:

Soluciones encontradas: Resultado:

Trece (13) mapas de precipitación media anual y mensual.

(23)

23 No. de

actividad:

1.5 No. de sub-actividad:

Período: 2013

Nombre de Actividad:

Análisis espacial de la temperatura Responsable:

Objetivo de la actividad:

Realizar la interpolación espacial de los datos de temperatura media, máxima y mínima de la base de dato.

Descripción de la actividad:

La interpolación para las variables de temperatura en vista del número reducido de estaciones (48 estaciones) se ha obtenido utilizando como variable explicativa de su distribución espacial a la altitud. Resultando en un gradiente marcado a lo largo del año con pequeñas variaciones y con cierta uniformidad espacial.

Contando con un modelo de elevación digital se propuso utilizar como variable de apoyo para la interpolación de las variables de temperatura media, máxima y mínima adicional a los datos puntuales de cada estación a utilizar.

Métodos y/o herramientas

Programa ArcGis 10.

Problemas encontrados:

Soluciones encontradas: Resultado:

Trece (13) mapas de temperatura media, anual y mensual. Trece (13) mapas de temperatura máxima, anual y mensual y, trece (13) mapas de temperatura mínima, anual y mensual.

(24)

24 Mapa temperatura mínima anual

(25)

25 No. de

actividad:

1.6 No. de sub-actividad:

1.6.1 Período: 2012

Nombre de Actividad:

Estimación de la evapotranspiración potencial

Responsable: Consultor

Objetivo de la actividad:

Realizar una estimación de la evapotranspiración potencial (ETP) en Honduras.

Descripción de la actividad:

Para evaluar las diferentes metodologías de estimación de la evapotranspiración se evaluó la base de datos recopilada por el Instituto Hondureño de Ciencias de la Tierra (IHCIT). La revisión de los diferentes factores medidos mostró que los datos básicos de temperatura son confiables en sólo 48 estaciones de 79 disponibles con registros de esta variable. Los valores de temperatura media no eran consistentes en las estaciones y se desestimado su uso, como alternativa se empleo el promedio de la temperatura máxima y la temperatura mínima como lo sugiere la FAO en su documento No. 56 al encontrar valores dudosos de temperatura media.

Se evaluaron cuatro (4) métodos de estimación de la Evapotranspiración Potencial (ETP) y se compararon con estimaciones de la Evapotranspiración de Referencia (ETo) estimada siguiendo la fórmula de la FAO Penman-Monteith. Un análisis de regresión regional demostró que no se puede hacer un estudio regional de la ETP y las comparaciones se deben hacer de manera puntual en cada estación. Ecuaciones de regresión se estimaron para cada estación, siendo el método Jensen-Haise es el que más se aproxima a la ETo. Las comparaciones indicaron que el método Jensen-Haise modificado por una ecuación de regresión es el más adecuado para la estimación de ETo en una localidad específica. Como segunda mejor opción está el método de Hargreaves modificado por una ecuación de regresión.

Se ofrecen como alternativa a las ecuaciones de regresión, el uso de coeficientes de corrección por mes y por estación. Esta metodología también ha sido validada y demostrado que el mayor error que se puede producir al aplicar este coeficientes de corrección es de 14 mm/mes (8-14%). Se observó una relación entre la ETP y la elevación validando su uso en métodos geoestadísticos para extrapolar la ETP.

Si bien se han validado métodos alternativos para la estimación de la ETo siempre es recomendable usar la fórmula de la FAO Penman-Monteith cuando sea posible. La FAO ofrece alternativas para estimar los parámetros no medidos, pero se debe planificar una validación de estas metodologías para utilizarlas en localidades donde los datos no son medidos.

Métodos y/o herramientas

(26)

26 Excel como herramienta de manejo de la información.

Problemas encontrados:

Los valores de temperatura media no fueron

consistentes en las estaciones y se desestimo su uso.

Soluciones encontradas:

Como alternativa se utilizo el

promedio de la temperatura máxima y la temperatura mínima como lo sugiere la FAO en su documento No. 56 al encontrar valores dudosos de temperatura media.

Resultado:

Datos de evapotranspiración estimados.

(27)

27 No. de

actividad:

1.6 No. de sub-actividad:

1.6.2 Período: 2013

Nombre de Actividad:

Análisis espacial de la

evapotranspiración potencial

Responsable:

Objetivo de la actividad:

Realizar la interpolación espacial de los datos de la evapotranspiración potencial estimada en 1.6.1

Descripción de la actividad:

Se desarrolló el análisis espacial de la evapotranspiración potencial estimada en la actividad 1.6.1 utilizando el método de estimación de Hargreaves y Penman-Monthei, descrito en el apéndice 1.6.1.

Métodos y/o herramientas

ArcGis 2010.

Problemas encontrados:

Soluciones encontradas: Resultado:

Trece (26) mapas de ETP, anual y mensual (para dos métodos)

(28)

28

No. de actividad:

1.7 No. de sub-actividad:

Período: Octubre- Diciembre de 2013

Nombre de Actividad:

Análisis de infiltración Responsable:

Objetivo de la actividad:

Realizar un análisis de infiltración.

Descripción de la actividad:

Para iniciar esta actividad, se requirió hacer un proceso exhaustivo de validación de los parámetros meteorológicos, específicamente para: precipitación, temperatura y evapotranspiración.

Cada una de las variables fue evaluada por distintos modelos de interpolación espacial. Las variables fueron determinadas acorde a sus características estadísticas y espaciales a partir del método de CoKriging Simple – tipo Lineal, el cual reflejó un mejor ajuste estadístico y espacial. Como aprendizaje, se determinó que este método tiene la fortaleza de poder incorporar al análisis hasta de 4 variables secundarias, y para nuestros propósitos se consideró únicamente la variable de altitud, determinada a partir del modelo digital de elevaciones del país. Otras variables secundarias se plantearon para ser consideradas, pero fueron descartadas ya que correspondían a variables no continuas o representaban subproductos de procesos de interpolación previa.

Cada variable a nivel anual y mensual fue cartografiada a partir de la herramienta Geostatistical

Analyst de Arc GIS 10. La herramienta es bastante potente, pero debido a que los cálculos fueron a

(29)

29 Como principal producto de validación se generó una serie de mapas, los cuales corresponden a las variables ya mencionadas y evaluados en sus series históricas anuales y mensuales. El producto es un Atlas Cartográfico, el cual se encuentra disponible en formato MS Power Point para fácil difusión. Un conjunto de mapas han sido generados, los cuales obedecen los distintos criterios de presentación solicitados por la unidad coordinadora. Los mapas son presentados en separado como anexo, en un archivo que los organiza en su secuencia lógica. Igualmente están disponibles de manera individual en la carpeta: C:\SIG_BHN\Mapas.

Específicamente la Capacidad de Campo (CC) en milímetros (mm) fue determinada a partir del tipo de suelo. La Capacidad de Campo (CC) es definida como el contenido de agua o humedad que es capaz de retener el suelo luego de saturación o de haber sido mojado (pudiendo ser por precipitación) y después dejado drenar libremente, evitando pérdida por evapotranspiración hasta que el Potencial hídrico del suelo se estabilice.

Estimación Capacidad de Campo (CC) y Punto de Marchitez (PM):

1. En el manual de referencias hidrológico de Honduras del FHIS (Anexo 2) se recopilo información granulométrica (%Arcilla, %Arena y %Limo) de los diferentes tipos de suelos de las distintas texturas de suelo en Honduras.

2. Se determinó la Textura de los suelos, % Vol. Capacidad de Campo Ideal, % Vol. Saturation y Sat. Hydraulic. Cond (plg/hr) utilizando el software MHR con los datos granulométricos del manual de referencias, considerando el valor de %Materia Orgánica como 5%.

3. Igualmente se determinó Capacidad de Campo (CC) y Punto de Marchitez (PM) utilizando un programa en Excel, haciendo uso de la granulometría de los distintos tipos de suelo del manual de referencias, considerando el valor de %Materia Orgánica como 5%. Las siguientes imágenes ilustran este proceso.

(30)

30

Métodos y/o herramientas

ArcGIS 2010, se utilizo el método de RAS modificación de Losilla&Schosinsky

Problemas encontrados:

Soluciones encontradas:

Resultado:

Dos (2) mapas, más los mapas de infiltración teórica para los 12 meses.

Mapa de Capacidad de Campo Mapa de Coeficiente de infiltración

(31)

31 No. de

actividad:

1.8 No. de sub-actividad:

Período: Octubre-Diciembre 2013

Nombre de Actividad:

Balance climático potencial y balance hídrico potencial del suelo

Responsable:

Objetivo de la actividad:

Realizar el balance climático mensual y el anual.

Descripción de la actividad:

Para iniciar esta actividad, se requirió hacer todo un análisis de las variables de precipitación, evapotranspiración y la capacidad de campo.

La capacidad de campo que se utiliza para iniciar el periodo es el 25% de su totalidad. El balance climático se calcula de manera anual con el siguiente método:

Balance climático Mayo:

Capacidad de Campo al 25% + Precipitación mayo – Evapotranspiración mayo Entonces:

 Si el BC es mayor que la capacidad de campo se utiliza para junio Balance climático junio:

Capacidad de Campo + Precipitación junio – Evapotranspiración junio

 Si el BC es menor que la capacidad de campo se utiliza para junio Balance climático junio:

BC Mayo + Precipitación junio – Evapotranspiración junio

Y así para todos los meses siguientes, hay que tener en cuenta que para cada mes se hizo una valoración y se utilizó las condicionantes anteriores, que para algunos meses resulto utilizar ambas, y para otros solo alguna de ellas.

Métodos y/o herramientas

ArcGIS 2010, se utilizó la formula BC= Precipitación – Evapotranspiración Potencial

Problemas encontrados:

Soluciones encontradas: Resultado:

13 mapas – Balance climático potencial y 12 mapas – Balance hídrico potencial del suelo.

(32)

32 No. de

actividad:

1.9 No. de sub-actividad:

Período: Octubre- Diciembre 2013

Nombre de Actividad:

Recarga Acuífera Responsable:

Objetivo de la actividad:

Realizar la recarga acuífera potencial Descripción de la

actividad:

Para esta actividad se hizo compilado de lo ya existente, se utilizó el balance climático y los valores de la capacidad de Infiltración.

Se utilizó el método RAS que es la modificación al método Losilla&Schosinsky (2000), aplicado en El Salvador por FORGAES (2005), donde:

R = BC * C

Donde:

R = Recarga acuífera BC = Balance climático C = Coeficiente de infiltración C = kfc + kp + kv

Kfc = Coeficiente del tipo del suelo Kp = Coeficiente de pendiente Kv = Coeficiente del uso del suelo

BC = P – ET real

Esta se calculó de manera mensual, dado que el balance climático se aplicó de manera mensual.

Métodos y/o herramientas

ArcGIS 2010, se utilizó el método RAS

Problemas encontrados:

Soluciones encontradas: Resultado:

13 mapas – Recarga Teórica y 13 mapas- Recarga potencial

Mapa Recarga Teórica Anual Mapa Recarga Potencial Anual

(33)

33 No. de

actividad:

1.10 No. de sub-actividad:

Período: 12 de julio de 2013 y 26 de marzo de 2014 Nombre de

Actividad:

Reuniones de validación de metodología y resultados

Responsable: Personal IHCIT

Objetivo de la actividad:

Validar los resultados obtenidos con expertos en el tema meteorológico e hidrológico. Descripción de la

actividad:

Se realizaron reuniones de validación con expertos en los temas de meteorología e hidrología para discutir la metodología empleada y los resultados obtenidos.

Métodos y/o herramientas Problemas encontrados:

Soluciones encontradas: Resultado:

(34)

34 No. de

actividad:

1.11 No. de sub-actividad:

Período: Noviembre 2013-Abril 2014

Nombre de Actividad:

Elaboración documento final y sistematización

Responsable:

Objetivo de la actividad:

Desarrollar un informe final de la Evaluación de los Recursos Hídricos con los resultados obtenidos y un informe de sistematización.

Descripción de la actividad:

Métodos y/o herramientas Problemas encontrados:

Soluciones encontradas: Resultado:

(35)

35

Apéndices

1.1 Cuencas (tablas y mapas)

No. Sub-Cuenca Cuenca No. Sub-Cuenca Cuenca

1 Laguna de Los Micos Laguna de Los Micos 59 Isla de Guarunta Río Nakunta

2 Aguán-Alta Río Aguán 60 Nakunta Río Nakunta

3 Aguán-Baja Río Aguán 61 Negro Río Negro

4 Aguán-Media Río Aguán 62 CriqueMucu Río Patuca

5 Locomapa - Aguán Río Aguán 63 Cuyamel Río Patuca

6 Mame Río Aguán 64 Guarunta Río Patuca

7 Yaguala Río Aguán 65 Guayambre Río Patuca

8 Chamelecón-Alta Río Chamelecón 66 Guayape-Alta Río Patuca 9 Chamelecón-Baja Río Chamelecón 67 Guayape-Baja Río Patuca 10 Chamelecón-Media Río Chamelecón 68 Jalán Río Patuca 11 Choluteca y Esteros Río Choluteca 69 Juticalpa Río Patuca 12 Choluteca-Alta Río Choluteca 70 Los Almendros Río Patuca 13 Choluteca-Baja Río Choluteca 71 Patuca-Alta Río Patuca 14 Choluteca-Media Río Choluteca 72 Patuca-Baja Río Patuca 15 Del Hombre Río Choluteca 73 Patuca-Media Río Patuca 16 Guacerique - Grande Río Choluteca 74 San Francisco - del Hato Río Patuca

17 Istoca Río Choluteca 75 Talgua Río Patuca

18 Texiguat Río Choluteca 76 Telica Río Patuca

19 Yeguare Río Choluteca 77 Tinto Río Patuca

20 Coco o Segovia-Alta Río Coco o Segovia 78 Wamp· Río Patuca 21 Coco o Segovia-Baja Río Coco o Segovia 79 Wasprasní Río Patuca 22 Poteca Río Coco o Segovia 80 Plátano - Sicre Río Plátano 23 RusRus Río Coco o Segovia 81 Sampile y Esteros Río Sampile

24 Comalí - Iguazala Río Coco o Segovia Sur 82 Cangrejal Río San Juan y R. Cuero

25 Cruta Río Cruta 83 Cuero Río San Juan y R. Cuero

26 Chachaguala - Omoa Río Cuyamel 84 Perla Río San Juan y R. Cuero 27 Chiquito Río Cuyamel 85 Río Blanco Río San Juan y R. Cuero 28 Cuyamel / PC Río Cuyamel 86 Río Viejo Río San Juan y R. Cuero 29 Laguna de Alvarado Río Cuyamel 87 San Juan Río San Juan y R. Cuero 30 Nueva Cacao - San Idelfonso Río Cuyamel 88 Santiago - Salado Río San Juan y R. Cuero 31 Tulián Río Cuyamel 89 Yaruca Río San Juan y R. Cuero 32 Goascorán Río Goascorán 90 Grande Río Sico (Tinto o Negro) 33 Grande o San Juan Río Goascorán 91 Piedra Blanca o Limón Río Sico (Tinto o Negro) 34 Palagua - Matagua Río Goascorán 92 Sico y Paulaya Río Sico (Tinto o Negro) 35 Rancho Grande Río Goascorán 93 Sico, Grande, Tinto o Negro Río Sico (Tinto o Negro)

36 Leán Río Leán 94 Comayagua - Blanco Río Ulua

37 El Venado Río Lempa 95 Cuyamapa Río Ulua

38 Guarajambala - Jupual Río Lempa 96 Grande de Agua Caliente Río Ulua 39 Lempa Río Lempa 97 Grande de Otoro - Jaitique Río Ulua

40 Mocal Río Lempa 98 Guaimas Río Ulua

41 Negro - Chinacla Río Lempa 99 Gualcarque Río Ulua

42 San Juan Río Lempa 100 Higuito Río Ulua

43 Sumpul Río Lempa 101 Humuya-Alta Río Ulua

44 LisLis - Papaloteca Río LisLis 102 Humuya-Baja Río Ulua

45 Copán Río Motagua 103 Humuya-Media Río Ulua

(36)

36

No. Sub-Cuenca Cuenca No. Sub-Cuenca Cuenca

51 Grande Río Nacaome 109 Selguapa Río Ulua

52 Grande de Reitoca Río Nacaome 110 Siale Río Ulua

53 Guacirope Río Nacaome 111 Sulaco Río Ulua

54 Moramulca Río Nacaome 112 Tuliapa Río Ulua

55 Nacaome Río Nacaome 113 Ulua-Alta Río Ulua

56 Sacamil Río Nacaome 114 Ulua-Baja Río Ulua

57 Verdugo Río Nacaome 115 Ulua-Media Río Ulua

58 Ibantara Río Nakunta

(37)

37 Mapa de sub-cuencas

(38)

38

1.2.1b Informe

Elaborado Por Nelson Sevilla

Informe de Avances Anexo 2

PRODUCTO 2: RECOLECCION ANALISIS Y PROCESAMIENTO DE LA

INFORMACION PARA LA CARTOGRAFÍA DE LA RED DE ESTACIONES

HIDROMETEOROLOGICAS DE HONDURAS

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE HONDURAS

INSTITUTO HONDUREÑO DE CIENCIAS DE LA TIERRA

Convenio SERNA/UNAH

(39)

39 En la actualidad no se ha aplicado ninguna metodología que ayude a identificar de manera precisa la red de estaciones hidrometeorológicas a nivel institucional como a nivel nacional en Honduras. Por ello el Instituto Hondureño de Ciencias de la Tierra de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras, desarrollo en conjunto con las instituciones involucradas la cartografía de red de estaciones a nivel nacional.

La recolección de información de la variedad de parámetros que registra cada una delas estaciones en el país es importante para la atender la vulnerabilidad del país ante los efectos de climáticos y espacialmente para la toma de decisiones y poder tener una adaptación al cambio climático.

La información para desarrollar la Cartografía de la Red de Estaciones Hidrometeorológicas a nivel Nacional provino tanto de fuentes oficiales y propietarias de las mismas.

El presente informe detalla la metodología, las estaciones y parámetros utilizados y los resultados en Honduras.

II.OBJETIVOS

II.Objetivo General:

 Elaborar la Cartografía de la Red de estaciones hidrometeorológicas existentes en el país con la que se puedan identificar los vacíos, densidad de estaciones por cuenca, por departamento así como las deficiencias y necesidades de las estaciones.

II.Objetivos Específicos:

 Crear una cartografía de cada institución participante de las estaciones involucradas que pueda ser parte de sus herramientas que les permita la mejor toma de decisiones.

 Elaborar un mapa de cobertura nacional e institucional de las estaciones existentes.

 Crear una cartografía por parámetros que pueda identificar cada una de las estaciones que cuentan con las variables seleccionadas.

(40)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 40

III.MARCO CONCEPTUAL

III.1. Cartografía: Concepto

Es la ciencia que se encarga del estudio y de la elaboración de los mapas geográficos, territoriales y de diferentes dimensiones lineales y demás. Por extensión, también se denomina cartografía a un conjunto de documentos territoriales referidos a un ámbito concreto de estudio.

Por tanto, la cartografía está relacionada con:

 Proyección geográfica.

 Geo referenciación

La proyección cartográfica o proyección geográfica:

Es un sistema de representación gráfico que establece una relación ordenada entre los puntos de la superficie curva de la Tierra y los de una superficie plana (mapa).

Estos puntos se localizan auxiliándose en una red de meridianos y paralelos, en forma de malla.

La geo referenciación es un neologismo que refiere al posicionamiento con el que se define la localización de un objeto espacial representado mediante punto, vector, área, volumen relacionado con:

 Sistema de coordenadas que utiliza uno o más números (coordenadas) para determinar unívocamente la posición de un punto o de otro objeto geométrico.

 Datum que se aplica en varias áreas de estudio y trabajo específicamente cuando se hace una relación hacia alguna geometría de referencia importante, sea ésta una línea, un plano o una superficie (plana o curva).

Por lo tanto, los datum pueden ser visibles o teóricos, y frecuentemente son identificados (A, B, C,... etc.)

IV. METODOLOGÍA PARA LA CARTOGRAFÍA DE LA RED DE ESTACIONES

HIDROMETEOROLOGICAS EN HONDURAS

Como punto inicial se provoca una reunión inter institucional a manera de garantizar la participación de todos los entes que tienen y manejan estaciones hidrometeorológicas en el país, que será el principal insumo para el desarrollo de este proyecto.

Por lo que se invita a participar a las instituciones:

1. Servicio Meteorológico Nacional

(41)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 41

4. Secretaria de Recursos Naturales y Ambiente 5. Universidad Nacional Autónoma de Honduras

A quienes se les solicita nombrar a una o más personas de las que más conocen de la estructura de su red, sus necesidades y problemas; para que nos puedan servir como puntos focales, que entiendan de la red de estaciones que se maneja a lo interno de cada institución. Además que tengan acceso a información estructural, funcional u operativa, específica y otras más; para poder validar y hacer las correcciones en la ubicación de cada uno de los puntos de la cartografía.

En consecuencia, luego de conocer a los participantes y planteándoles del objetivo principal se definen las actividades iniciales:

 Coordinar una visita a cada institución para validar su participación en el proyecto además de la revisión de información que se maneja por cada una de las estaciones.

 Se crea una tabla estructurada para la metadata, de cada estación la cual cuenta con todas las columnas recomendadas en las primeras reuniones de trabajo y que ellos consideran necesarias para el proyecto.

Así pues, dentro de todos estos metadatos es importante la participación conjunta tanto de los que cuenten con estaciones activas o inactivas pero que tengan o se acerquen a una continuidad de data igual o mayor a 30 años, así como de las instituciones que cuenten con estaciones estratégicamente ubicadas y que tomen datos de los parámetros más importantes que contribuyan en los análisis especializados y a la toma de decisiones al momento de fenómenos extremos y tener una adaptación al cambio climático.

El desarrollo de la cartografía tiene como principal objetivo ubicar a las instituciones en una línea para determinar el tipo de sus estaciones actividad, continuidad de su servicio como de data, que registro de parámetros efectúa, etc. Para lo que se determinó incluir las variables de los departamentos y cuencas del territorio nacional entre otras.

V. VARIABLES TOMADAS EN CUENTA PARA LA CREACIÓN DE LA

CARTOGRAAFÍA DE LA RED DE ESTACIONES EN HONDURAS

Para hacer este proyecto, se tomaron en cuenta los siguientes parámetros de las instituciones con sus respectivas estaciones.

Red de estaciones

Es el conjunto de estaciones de observación, medición y registro de los diferentes fenómenos atmosféricos, convenientemente distribuidas, útiles para determinar el tiempo y el clima de una región.

(42)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 42

En este caso y para poder trabajar en orden a cada una de las estaciones que están integradas en la base de datos, consideramos colocarles un identificador único para poder nombrarles sin tener la problemática de a que institución pertenece.

Sistema de coordenadas

Denominadas como Latitud, Longitud y Elevación es un sistema que utiliza uno o más números (coordenadas) para determinar inequívocamente la posición de un punto o de otro objeto geométrico. El orden en que se escriben las coordenadas es significativo y a veces se las identifica por su posición en una tupla ordenada

También se las puede representar con letras, como por ejemplo la coordenada-x

Nombre de la Estación

Este será el nombre que cada institución le asigna a cada una de las estaciones que están en su red, nombres que usualmente son vinculados con los sitios en donde están ubicadas. (Puerto Lempira en el departamento de Gracias a Dios por parte del Servicio Meteorológico Nacional).

Institución

Se refiere a la institución propietaria de cada estación y que para este proyecto son cuatro las involucradas:

1. Servicio Meteorológico Nacional (SMN)

2. Servicio Autónomo Nacional de Acueductos y Alcantarillados (SANAA) 3. Empresa Nacional de Energía Eléctrica (ENEE)

4. Secretaria de Recursos Naturales y Ambiente (SERNA)

Operador

Como se ha observado en algunos casos en particular existen estaciones que son propiedad de una institución pero que son administradas u operadas por otra, determinamos incluir este campo para saber a quién referirnos cuando analicemos infraestructura y la data de la estación en mención.

(43)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 43

Asignado internamente y basado en las normas que determina el Instituto Nacional de Estadísticas (INE).

Código Según Agencia

Tomando en cuenta la autonomía y control de las estaciones a lo interno de las entidades participantes, hemos decidido respetar los códigos asignados para cada una, sin embargo también tenemos que visualizar que los mismos pueda ser relacionados en una base de datos.

Cuenca

Una Cuenca Hidrográfica es un territorio drenado por un único sistema natural,es decir, que drena sus aguas al mar a través de un único río, o que vierte sus aguas a un único lago endorreico.

ID Satelital

Código o número de una puerta en un satélite que permite el paso o la retransmisión hacia uno o varios puntos de una red.

ID del Sitio

Código o numero asignado a un transmisor de un equipo que puede contener una o más funciones a la vez y enviarlas al satélite lo que permite el paso o la retransmisión hacia uno o varios puntos de una red.

Funcional

En un sentido amplio lo utilizamos para determinar si su operación de está limitada o no, sin medir la relación operativa entre las variables que integra.

Estación Automática

Es una herramienta que está constituida por uno o más instrumentos electrónicos o sensores, donde el parámetro meteorológico es convertido en una señal eléctrica. Esta señal eléctrica es convertida a un código binario y almacenado en memoria de estado sólido.

Una EMA está constituida básicamente de tres partes: sensores, un sistema central de procesamiento y equipo periférico, por la cual se obtienen datos de los parámetros hidrometeorológicos como temperatura, humedad, velocidad y dirección del viento,

presión atmosférica, lluvia, nivel y otros, leídos por medio de sensores eléctricos.

Estación Convencional

(44)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 44

la temperatura, humedad, velocidad y dirección del viento, presión atmosférica,

lluvia, nivel y otros, leídos de manera presencial y manual.

Fecha de Inicio de operaciones en cada estación

A manera de análisis se utilizara la fecha de inicio de operaciones para identificar cual es la estación que cuenta con más data, tiempo de actividad y con ello contribuir a la toma de decisiones al momento de la compra de los nuevos equipos que más se ajusten a nuestras latitudes y necesidades.

Fecha de finalización de operaciones en cada estación

A manera de análisis se utilizara la fecha de finalización de operaciones para identificar cual es la estación que cuenta con más tiempo de servicio y conocer de las causas por las cuales dejo de operar para con ello contribuir a la reactivación de las que por falta de una batería o panel han dejado de operar. Además de análisis de su tipo y fabricante al momento de la compra de los

nuevos equipos que se justen a nuestras latitudes y necesidades.

Data continua

Esto contribuye a la identificación de las instituciones que cuentan con una serie de información continua para el desarrollo de investigaciones de las diferentes áreas.

Data discontinua

Identificaremos las estaciones que necesiten de rellenos para determinar si por regresiones o por interpolación se puede generar la información que se requiera para poder completar las series.

Estación activa

Aquí el objetivo es conocer de las estaciones que actualmente están operando y que no tienen problema alguno para transmitir la información a los concentradores en cada una de las instituciones.

Estación inactiva

Aquí el objetivo es conocer de las estaciones que actualmente no están operando y que problema impide su funcionamiento para transmitir la información a los concentradores.

Estación climatológica

Es aquella estación meteorológica que está provista para realizar observaciones del tiempo atmosférico actual, visibilidad, precipitaciones, temperatura del aire, humedad, viento, radiación solar, evaporación y otros fenómenos especiales. Normalmente se realizan unas tres mediciones diarias.

(45)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 45

Este tipo de estación meteorológica realiza observaciones de los principales elementos meteorológicos en horas convenida internacionalmente. Los datos se toman horariamente y corresponden a nubosidad, dirección y velocidad del viento, presión atmosférica, temperatura del aire, tipo y altura de las nubes, visibilidad, fenómenos especiales, características de humedad, precipitaciones, temperaturas extremas, capa significativas de las nubes, recorrido del viento y

secuencia de los fenómenos atmosféricos.

Estación meteorológica

Es un sitio donde se hacen observaciones del comportamiento de la atmósfera y el medio ambiente; Otra definición de estación meteorológica es el lugar en el cual se realizan observaciones y mediciones de elementos meteorológicos como: temperatura del aire y del suelo, humedad del aire, viento, radiación solar, evaporación y precipitación.

La Organización Meteorológica Mundial (OMM), recomienda que se instalen en sitios representativos de las condiciones del clima y del suelo. Ningún obstáculo (árboles, edificios, torres) debe proyectar sombras sobre los instrumentos o impedir la libre circulación del aire. El terreno debe estar cubierto de césped corto y debe ser plano y nivelado.

Estación telemétrica

Las estaciones telemétricas son muy conocidas actualmente en la cual los instrumentos realizan observaciones que son trasmitidas o registradas automáticamente. La codificación, cuando es necesaria, se realiza directamente o en una estación codificadora específica los que se envían a través de dispositivo hacia un satélite y los cuales son accesados mediante un decodificador.

Estación pluviométrica

Es la estación meteorológica que tiene un pluviómetro o recipiente que permite medir la cantidad de lluvia caída entre dos mediciones realizadas consecutivas.

Estación hidrométrica

Instalación que consistente en un conjunto de mecanismos y aparatos que registran y miden las características de una corriente, incluyendo métodos, técnicas e instrumentos utilizados en Hidrología.

Nombre del jefe de la estación

Este ítem se estableció para mantener contactos permanente con los encargados y/o administradores de las estaciones, escuchar sus observaciones en cuanto a la actividad de los equipos, etc.

(46)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 46

Este ítem se estableció para determinar que estaciones mantienen personal 24/7 y permanente durante la época de amenazas meteorológicas y con ello poder generar una base de datos de los contactos en cada estación al presentarse un evento extremo.

Observador ausente

Este ítem aunque se entiende que las estaciones automáticas no requieren de personal presente para la toma de datos y su respectivo envío, si es importante para poder determinar en base a análisis de sus series de tiempo la periodicidad de mantenimiento que deberán tener.

Temperatura máxima

Es la temperatura más alta registrada durante un periodo determinado.

Temperatura mínima

De forma análoga a la temperatura máxima, la temperatura mínima es la temperatura más baja registrada durante un periodo determinado.

Precipitación

Es cualquier forma de hidrometeoro que cae del cielo y llega a la superficie terrestre. Este fenómeno incluye lluvia, llovizna, nieve, aguanieve, granizo, pero no la virga neblina ni rocío, que son formas de condensación y no de precipitación.

Dirección del viento

Viene definida por el punto del horizonte del observador desde el cual sopla. En la

actualidad, se usa internacionalmente la rosa dividida en 360º. El cálculo se realiza tomando como origen el norte y contando los grados en el sentido de giro del reloj.

Fuerza del viento

Su unidad de medida es en nudos y mediante la escala Beaufort.

Presión atmosférica

La presión atmosférica se define como la fuerza que ejerce el aire sobre cada unidad de superficie terrestre. La presión atmosférica se expresa Hecto pascales (o milibares) con un precisión de 1 décima. Las centenas y unidades de millar se suprimen.

Presión a nivel medio del mar

Es cuando la presión atmosférica observada se reduce al nivel medio del mar. La presión así obtenida se llama presión al nivel medio del mar.

(47)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 47

La evaporación es el volumen de agua que pasa del estado líquido al estado de vapor en la superficie del suelo.

Brillo solar

Son las horas de Sol que llegan a la superficie terrestre.

Radiación

Alude a la caída directa de los rayos solares sobre la superficie terrestre, de ella depende la variación de la temperatura entre día y noche

Humedad relativa

Una temperatura dada, la presión parcial del vapor de agua en el aire no puede superar un cierto valor, llamado tensión de vapor saturante. La humedad relativa es el tanto por ciento de la tensión de vapor existente en relación con ese máximo. Si hay saturación, la humedad relativa será del 100% (y la temperatura del punto de rocío se iguala a la temperatura del aire). Cuando hay niebla el aire está saturado de humedad.

Punto rocío

Es la temperatura a la que comenzaría a formarse rocío (o niebla) si el aire se enfriase sin variación en su contenido de humedad.

Batería

Es un dispositivo que almacena energía utilizando procedimientos electroquímicos y que posteriormente la devuelve casi en su totalidad.

Caudal

Variable de importancia ya que es lo que nos ayuda a determinar la cantidad de agua en una corriente.

Periodicidad de toma de datos

Determina la frecuencia con la cual se realizan las lecturas de los instrumentos ya sea en las estaciones automáticas o convencionales.

Periodicidad de mantenimiento

Determina la frecuencia con la cual se les da mantenimiento correctivo y preventivo a las estaciones y sus instrumentos.

(48)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 48

Ítem que ayudara a validar los vacíos por regiones de los 18 departamentos del país, aunque este trabajo se realizó en base a las cuencas.

Este conjunto de variables y particularmente las de uso general entre las instituciones participantes son podrían facilitar la identificación y la orientación de las acciones que se deben promover, fortalecer o priorizar en la estructura de la red de estaciones hidrometeorológicas del país.

VI. LISTA DE ESTACIONES SELECCIONADAS POR INSTITUCIÓN PARA EL

DESARROLLO DE LA CARTOGRAFÍA NACIONAL

Servicio Meteorológico Nacional

(49)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 49

27 Santa Lucia SMN SMN SMN-HOND030 28 Santa Rosa de Copan SMN SMN SMN-HOND012 29 Tegucigalpa SMN SMN SMN-HOND001 30 Tela SMN SMN SMN-HOND013 31 Trujillo SMN SMN SMN-HOND014 32 Yoro SMN SMN SMN-HOND015 33 Jose A. Duarte SMN SMN SMN-HOND031 34 Brisas de Olancho SMN SMN SMN-HOND032 35 Brisas de Olancho SMN SMN SMN-HOND033

Servicio Autónomo Nacional de Acueductos y Alcantarillados

(50)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 50

26 Las Limas SANAA SANAA SAN-HOND026 27 Las sabanas SANAA SANAA SAN-HOND027

Secretaria de Recursos Naturales y Ambiente

(51)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 51

(52)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 52

(53)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 53

116 Tercales Serna Serna 33 - 040 117 Teupasenti Serna Serna 39 - 015 118 Texiguat Serna Serna 56 - 016 119 Uyuca Serna Serna 56 - 084 120 Valladolid Serna Serna 46 - 214 121 Yuscaran Serna Serna 56 - 009 122 Yusguare Serna Serna 56 - 064 123 Zambrano Serna Serna 56 - 036 124 La Suncuya Serna Serna 39 - 022 125 Santa Ana Serna Serna 23 - 013 126 Campana Serna Serna 23 - 015 127 Ojojona Serna Serna 56 - 048 128 Malacaton Serna Serna 33 - 035 129 El Horno Serna Serna 25 - 066 130 Tutule Serna Serna 25 - 097 131 Puente Pimienta Serna Serna 25 - 029 132 Soledad Serna serna 56 - 044 133 La Habana Serna Serna 33 - 033 134 El CEDA Serna El CEDA 25 - 175 135 La Grecia Serna Serna 56 - 090 136 Montelibano Serna Serna 54 - 000 137 San Alejo Serna serna 27 - 014 138 San Juan Yoro Serna Serna 33 - 060 139 Agencia Yoro Serna Serna 33 - 061 140 Las Arenas Serna Serna

141 Chinda Serna Serna 25 - 01103

Empresa Nacional de Energía Eléctrica

No. Nombre Institución Operador Codigo Nacional 1 EL CAJON ENEE ENEE 0

(54)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 54

(55)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 55

(56)

Lenín Henríquez, UNAH, 2012 Página 56

90 AGUA CALIENTE ENEE ENEE 0 91 JICARO ENEE ENEE 0 92 EL PALMITAL ENEE ENEE 0 93 EL CAJON ENEE ENEE 0 94 LAGO YOJOA ENEE ENEE 0 95 YURE ENEE ENEE 0 96 EL NEGRITO ENEE ENEE 0 97 EL CAJON 2 ENEE ENEE 0 98 LAGUNETAS ENEE ENEE 0 99 VALLECILLO ENEE ENEE 0 100 MINAS DE ORO ENEE ENEE 0 101 LAJAS ENEE ENEE 0 102 MARALE ENEE ENEE 0 103 VICTORIA ENEE ENEE 0 104 SAN IGNACIO ENEE ENEE 0 105 LAS MORAS ENEE ENEE 0 106 LAMANI ENEE ENEE 0 107 LOS ANICES ENEE ENEE 0 108 SAN JERONIMO ENEE ENEE 0 109 ENCANTADO ENEE ENEE 0 110 MARAGUA ENEE ENEE 0

VII. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

VII. 1 CONCLUSIONES

 La metodología propuesta en este documento aunque se basa en la metadata generada entre los especialistas del tema para las organizaciones participantes ha sido elaborada para aplicarse a nivel nacional por departamentos como por cuencas.

 La cartografía resultante puede considerarse a partir de la metadata generada y tomando en cuenta que algunas estaciones no son operativas y que aun quedan problemas por resolver su operatividad y para mejorarlas.

 Es importante destacar que los 18 departamentos del país se encuentran entre vulnerabilidad media y alta, lo que nos indica que existe necesidad de fortalecer las capacidades para reducir la vulnerabilidad en el país en general.

 Los mapas a nivel nacional son más representativos y solo se pueden hacer análisis para determinar los tipos de estaciones que más se ajustan a las latitudes en los trópicos como es nuestro caso.

Figure

Actualización...