Validación del método de Número de Curva en tres microcuencas aportantes del Río Pisque en Ecuador

• Rengifo, Hillary ^[1] ; Haro, Renato ^[1] ; Espinosa Marín, Jorge ^[1] ; Bastidas, Wllintong ^[1] ; Ramirez Avila, John ^[2] ; Osorio, Javier ^[3]
  1. [1] Universidad Central del Ecuador

     Universidad Central del Ecuador

     Quito, Ecuador

     
  2. [2] Mississippi State University

     Mississippi State University

     Estados Unidos

     
  3. [3] Texas A&M AgriLife Research, Blackland Research and Extension Center, United States

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• Localización: Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, ISSN-e 1578-5157, Nº. 34, 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Validation of the Curve Number method in three tributary sub-watersheds of the Pisque River in Ecuador
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• Resumen
  • español

    El análisis de la respuesta hidrológica de cuencas hidrográficas ha hecho relevante el uso de la metodología de número de curva. Sin embargo, la aplicación global de este método ha presentado limitaciones principalmente asociadas con la disponibilidad de información de uso de suelo e hidrología para las áreas de estudio. El mapa global del número de curva (GNC) es una herramienta que define el valor del número de curva de una región con una baja resolución espacial (250 m) y su validación es necesaria en el desarrollo de investigaciones relacionadas con el manejo de recursos hídricos en las cuencas hidrográficas con limitada información. El presente estudio determinó el valor de número de curva representativo en tres microcuencas aportantes del Río Pisque en el norte de Ecuador. Valores de número de curva propuestos por el GNC para estas microcuencas fueron comparados con los valores de número de curva obtenidos para escenarios de uso de suelo de los años 1986 y 2013, generados a través del análisis de mapas derivados de imágenes satelitales. La obtención de coberturas geográficas de uso y cobertura vegetal del suelo se realizó mediante ISODATA, siendo validadas mediante el método de la matriz de confusión y el índice kappa. La clasificación de las cubiertas propuestas tuvo un nivel de acierto alto (82 – 84 %) al ser comparada con información secundaria de referencia, lo que representa alta confiabilidad en los mapas de número de curva generados para el área de estudio. Los modelos desarrollados para las tres microcuencas presentan un mayor detalle y resolución espacial, manteniendo un ajuste excelente con el GNC, lo que se refleja en los estadísticos de bondad de ajuste (NSE = 0.96 - 0.98, PBIAS = 13.06 - 19.03 y RMSE = 18.94 - 22.21).

  • English

    The analysis of the hydrological response of watersheds has made the use of the Curve Number methodology relevant. However, the global application of this method has presented limitations mainly associated with the availability of land use and hydrology information for the study areas. The Global Curve Number map (GNC) is a tool that defines the value of the curve number of a region with a low spatial resolution (250 m) and its validation is necessary in the development of research related to water resource management in watersheds with limited information. The present study determined the representative curve number value in three micro-watersheds contributing to the Pisque River in North Ecuador. Curve number values proposed by the GNC for these micro-watersheds were compared with curve number values obtained for land use scenarios for the years 1986 and 2013, generated through the analysis of maps derived from satellite images. The geographic land use and vegetation cover was obtained through principal component analysis and validated using the confusion matrix method and the kappa index. The proposed land cover classification had a high accuracy (82 - 84 %) when compared with secondary reference information, which represents high reliability in the curve number maps generated for the study area. The models developed for the three micro-watersheds present greater detail and spatial resolution, maintaining an excellent fit with the CNG which is reflected in the goodness of fit statistics (NSE = 0.96 - 0.98, PBIAS = 13.06 - 19.03 and RMSE = 18.94 - 22.21).