Universidad de La Salle Universidad de La Salle

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Ingeniería Ambiental y Sanitaria Facultad de Ingeniería

1-1-2016

Cálculo comparativo de la huella hídrica como criterio de Cálculo comparativo de la huella hídrica como criterio de

sostenibilidad para el sistema productivo de caña panelera sostenibilidad para el sistema productivo de caña panelera

María Alejandra Mesa Sandoval Universidad de La Salle, Bogotá

David Orlando Rodríguez Carrero Universidad de La Salle, Bogotá

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Citación recomendada Citación recomendada Mesa Sandoval, M. A., & Rodríguez Carrero, D. O. (2016). Cálculo comparativo de la huella hídrica como criterio de sostenibilidad para el sistema productivo de caña panelera. Retrieved from https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_ambiental_sanitaria/369

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1

CÁLCULO COMPARATIVO DE LA HUELLA HÍDRICA COMO CRITERIO DE

SOSTENIBILIDAD PARA EL SISTEMA PRODUCTIVO DE CAÑA PANELERA.

MESA SANDOVAL MARÍA ALEJANDRA

RODRÍGUEZ CARRERO DAVID ORLANDO

UNIVERSIDAD DE LA SALLE

FACULTAD DE INGENIERÍA

PROGRAMA DE INGENIERÍA AMBIENTAL Y SANITARIA

BOGOTÁ D.C.

2016

2

CÁLCULO COMPARATIVO DE LA HUELLA HÍDRICA COMO CRITERIO DE

SOSTENIBILIDAD PARA EL SISTEMA PRODUCTIVO DE CAÑA PANELERA.

MESA SANDOVAL MARÍA ALEJANDRA

RODRÍGUEZ CARRERO DAVID ORLANDO

Tesis para optar por al título de Ingeniero Ambiental y Sanitario

DIRECTOR Y COAUTOR

RUBÉN DARIO LONDOÑO PÉREZ

Ingeniero Geógrafo MSc Ambiental

UNIVERSIDAD DE LA SALLE

FACULTAD DE INGENIERÍA

PROGRAMA DE INGENIERÍA AMBIENTAL Y SANITARIA

BOGOTÁ D.C.

2016

3

Nota de aceptación

__________________________________

__________________________________

__________________________________

__________________________________

__________________________________

__________________________________

DIRECTOR

Rubén Darío Londoño Pérez

Ing. Geógrafo

Especialista en Levantamientos Rurales

Magister en Ingeniería Ambiental

__________________________________

JURADO

Jesús Alfonso Torres Ortega

Ing. Químico

Magister en Ingeniería Química

Doctor en Ingeniería Química

__________________________________

JURADO

René Ricardo Cuellar Rodríguez

Ing. Ambiental y Sanitario.

Magister en Ciencias Biológicas – Área Microbiología

4

AGRADECIMIENTOS

En primer lugar, queremos agradecerle a Dios por llenarnos de salud y la vida para

culminar con éxito esta etapa propuesta en algún momento.

A cada uno de nuestros padres por ese amor, paciencia y apoyo incondicional en cada

momento de este proceso; por brindarnos la oportunidad de estudiar y demostrarles el resultado

de esa ayuda total siempre brindada, por estas y muchas más razones, este logro es por y para

ustedes.

Al Ingeniero, Coautor y Director de este último paso de pregrado Rubén Darío Londoño,

por su paciencia, su entrega para desarrollar el proyecto propuesto y asimismo por compartir su

conocimiento con nosotros. De igual forma agradecerles a nuestros compañeros Juan Sebastián

Gonzales y José Santiago Jaramillo por poder llevar a cabo el desarrollo del proyecto y dar fe de

la grata actividad que es el trabajo en equipo.

5

DEDICATORIA

MARÍA ALEJANDRA MESA SANDOVAL

Para llegar a este logró necesité el apoyo, compresión y cariño de muchas personas

especiales que formaron parte importante en el desarrollo para optar el título como Ingeniera

Ambiental y Sanitaria. Le doy las gracias:

A Dios por darme siempre fuerzas para continuar en lo adverso, llenarme de sabiduría

para culminar mi carrera universitaria, por siempre darme perseverancia a lo largo del camino y

por la oportunidad de cumplir este logro personal y profesional.

A mi madre Rocío Sandoval y a mi padre Armando Mesa que me apoyaron

incondicionalmente, brindándome siempre su cariño y confianza, por haberme sabido formar con

buenos hábitos, valores y principios morales, por demostrarme que con su experiencia y sus

consejos de perseverancia puedo llegar a cumplir cada uno de mis sueños, por siempre

levantarme ante las caídas por este camino y por convertirse en los pilares fundamentales de mi

vida, en mi ejemplo a seguir.

A mi hermano Diego Mesa quien me enseño que los sueños si se pueden cumplir y que

para lograrlos se necesita de lucha y esfuerzo constante y a Juliana Mesa por hacerme creer en

mis capacidades y estar dándome ánimo y motivos para culminar mi carrera profesional.

A mi compañero de tesis David Orlando Rodríguez por la confianza y por ser un gran

amigo en esta etapa universitaria, mostrándome siempre mis capacidades para lograr los éxitos

propuestos.

Al Ingeniero Rubén Darío Londoño quien con su conocimiento nos brindó

acompañamiento y orientación por el camino de la investigación de este estudio realizado

convidando siempre su conocimiento y experiencia para el logro de la meta propuesta.

6

DEDICATORIA

DAVID ORLANDO RODRÍGUEZ CARRERO

Como primer agradecimiento quiero resaltar a Dios, ya que sin Él no estaría en este

momento, me ayudó en la vida y permitió que gozara de salud, a la vida por permitirme escoger

este camino.

A mis padres Huber Orlando Rodríguez Díaz y Maria Neila Carrero ya que ellos me

dieron sus fuerzas y me han apoyado en todo lo que he hecho hasta este punto, por estar siempre

conmigo y querer lo mejor para mi vida.

A mi compañera María Alejandra Mesa Sandoval con quien pude llevar a cabo un buen

trabajo en la realización del proyecto y quien siempre me apoyo en mi camino y me brindo de su

amistad.

Doy gracias a la Universidad de La Salle por brindar de sus espacios para la formación de

ingenieros ambientales y Sanitarios, espacio por el cual he llegado a finalizar los estudios y

prontamente recibiré dicho título.

Agradezco al ingeniero Rubén Darío Londoño Pérez quien nos acompañó y brindó de sus

conocimientos en el transcurso de la realización tanto del anteproyecto como proyecto de grado,

de igual forma quiero agradecer a nuestros compañeros Juan Sebastián González y José Santiago

Jaramillo Vela con quienes pudimos compartir de conocimiento para la realización de nuestros

respectivos proyectos.

7

RESUMEN

En la microcuenca de la Quebrada Cune se realiza la captación de agua para la obtención

de productos agrícolas, es por este caso que se realiza el cálculo de la huella hídrica de esta zona

para el sistema productivo de caña panelera, el cual es uno de los que se desarrolla en la parte

alta de la microcuenca y solía ser característico de la región, pero su producción se ha ido

disminuyendo; por lo cual se decide establecer el estudio con un comparativo entre metodologías

para validar la pertinencia de las mismas las cuales son los cálculos realizados con el método de

Turc y la utilización del software Cropwat el cual implementa la ecuación de Penman-Monteith,

dichos datos obtenidos según los diferentes balances realizados son calculados con la

metodología de Hoekstra para hallar el valor de la huella hídrica desglosado en cada una de sus

componentes (azul, verde y gris) y posteriormente realizar un análisis comparativo con la ayuda

de la estadísticas más específicamente de la ecuación de Chi Cuadrado para realizar el ajuste de

bondad de las metodologías.

Al realizar una búsqueda del software Cropwat para su correcto manejo se encontró que

dicho programa toma en cuenta variables como el calor del suelo que se ven directamente

afectados por las estaciones o mediciones diarias en donde dicho valor al ser tomado para flujos

diarios se omite, por lo tanto, puede involucrar un margen de error al encontrar inconsistencias

diarias de datos calculados por el programa.

Con los cálculos realizados se encontró que la huella hídrica azul se reporta como un

valor de 0, al ser un sistema productivo bajo la cualidad de ser de secano, es decir, se abastecen

con la precipitación, otro dato a resaltar es la diferencia de valores obtenidos en la huella hídrica

verde por las diferentes metodologías lo cual expone la diferencia de metodologías al utilizarse

ecuaciones con requerimientos y ajustes diferentes; la huella hídrica gris se reporta como un

valor bajo ya que la aplicación de productos químicos no se realiza en gran proporción lo que

conlleva a un aporte a bajo para la huella hídrica total.

Los resultados estadísticos demostraron que la comparación entre una y otra metodología

no las hacen confiable, sin embargo por si mismas se realizan ajustes al tener requerimientos

diferentes, además de que la ecuación de Turc es la recomendada por la normatividad

colombiana se están haciendo estudios con los cuales se implementa la ecuación de Penman-

Monteith para lo cual se obtendrán valores de ETP más ajustados, por lo tanto ambas ecuaciones

son pertinentes y eficientes según la disponibilidad de datos que se tenga.

Por último, se establecen valores de referencia con los cuales se realiza el criterio de

sostenibilidad en donde el sistema productivo deberá estar ajustado a ciertos valores descritos en

donde se evidenciará su consumo de agua y por ende las acciones que se deben realizar para

poder tener sostenibilidad en el sistema productivo de caña panelera.

8

ABSTRACT

In the microbasin of Quebrada Cune, water is collected to obtain agricultural products. In

this case, the water footprint of this area is calculated for the production system of cane panelera,

which is one of the That develops in the upper part of the micro-basin and used to be

characteristic of the region, but its production has been diminishing; For which it is decided to

establish the study with a comparison between methodologies to validate the pertinence of which

are the calculations made with the method of Turc and the use of Cropwat software which

implements the Penman-Monteith equation, said data obtained According to the different

balances performed are calculated using the Hoekstra methodology to find the value of the water

footprint broken down into each of its components (blue, green and gray) and then carry out a

comparative analysis with the aid of statistics more specifically of the Chi square equation to

perform the goodness adjustment of the methodologies.

A search of the Cropwat software for its correct management found that such a program

takes into account variables such as soil heat that are directly affected by the stations or daily

measurements where this value when taken for daily flows is omitted, for Therefore, it may

involve a margin of error in finding daily inconsistencies of data calculated by the program.

With the calculations made it was found that the blue water footprint is reported as a

value of 0, being a productive system under the quality of being rainfed, that is, they are supplied

with precipitation, another fact to highlight is the difference of values Obtained in the green

water footprint by the different methodologies which exposes the difference of methodologies

when using equations with different requirements and adjustments; The gray water footprint is

reported as a low value since the application of chemical products is not performed in large

proportion which leads to a low contribution to the total water footprint.

The statistical results showed that the comparison between the two methods does not

make them reliable. However, adjustments are made on the basis of different requirements. In

addition to the fact that the Turc equation is the one recommended by Colombian regulations,

studies are being done with the Which are implemented the Penman-Monteith equation for

which will be obtained more adjusted ETP values, therefore both equations are relevant and

efficient depending on the availability of data that has.

Finally, reference values are established with which the criterion of sustainability is made

where the productive system must be adjusted to certain values described where it will be

evidenced its water consumption and therefore the actions that must be carried out in order to be

sustainable in the productive system of cane panelera.

9

TABLA DE CONTENIDO

1 INTRODUCCIÓN ........................................................................................................ 1

2 OBJETIVOS ................................................................................................................. 3

2.1 OBJETIVO GENERAL ........................................................................................ 3

2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................ 3

3 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ..................................................................... 3

3.1 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA ..................................................................... 3

4 MARCO DE REFERENCIA........................................................................................ 4

4.1 MARCO CONCEPTUAL ..................................................................................... 4

4.2 MARCO TEÓRICO .............................................................................................. 8

4.2.1 Huella hídrica y términos relacionados ........................................................... 8

4.2.2 La relación entre consumo y uso de agua ...................................................... 12

4.2.3 Huella hídrica a nivel nacional ...................................................................... 13

4.2.4 Uso del agua en la agricultura ....................................................................... 16

4.2.5 Evapotranspiración (ET) ............................................................................... 18

4.2.6 Evapotranspiración de referencia (ETo) ........................................................ 19

4.2.7 Evapotranspiración potencial (ETP) ............................................................. 20

4.2.8 Necesidades netas de riego (NNR) ................................................................ 20

4.2.9 Precipitación .................................................................................................. 20

4.2.10 Precipitación efectiva .................................................................................. 21

4.2.11 Coeficiente único del cultivo (Kc) .............................................................. 21

4.2.12 Relación de huella hídrica y agua virtual .................................................... 22

4.2.13 Sistema productivo de caña panelera .......................................................... 22

4.2.14 Software de riego - CROPWAT .................................................................. 27

5 METODOLOGÍA ....................................................................................................... 28

10

5.1 ETAPA I: Revisión bibliográfica y reconocimiento del área de estudio ............ 28

5.2 ETAPA II: Selección y caracterización de la muestra ........................................ 28

5.3 ETAPA III: Manejo y análisis de la información ............................................... 29

5.4 ETAPA IV: Cálculo de la huella hídrica del sistema productivo de caña

panelera……. ............................................................................................................................ 29

5.4.1 Huella Hídrica Azul ....................................................................................... 29

5.4.2 Huella Hídrica Verde ..................................................................................... 30

5.4.1 Huella Hídrica Gris ....................................................................................... 31

5.5 ETAPA V: Comparación de resultados y su uso como criterio de

sostenibilidad ............................................................................................................................ 39

6 PROCESO LÓGICO GENERAL .............................................................................. 40

6.1 Desarrollo del proceso metodológico .................................................................. 42

6.1.1 Reconocimiento del área de estudio, selección y caracterización de la

muestra……… ...................................................................................................................... 42

6.1.2 Manejo y análisis de la información .............................................................. 43

6.1.3 Cálculo de la huella hídrica del sistema productivo de caña panelera .......... 44

6.2 Diferencias entre las metodologías manual y software de riego Cropwat .......... 47

7 IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO ..................................................................... 48

7.1 DEFINICIÓN DEL MARCO ESPACIAL Y TEMPORAL ............................... 48

7.1.1 Marco Espacial .............................................................................................. 48

7.1.2 Marco Temporal ............................................................................................ 58

7.2 COMPONENTES DEL SISTEMA .................................................................... 59

7.2.1 Entradas y Salidas ......................................................................................... 59

7.3 ESTIMACIONES ADICIONALES .................................................................... 60

7.4 VALIDACIÓN DEL MODELO ......................................................................... 61

8 RESULTADOS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS .................................................. 62

11

8.1 CÁLCULO DE LA ETP SEGÚN TURC ........................................................... 62

8.1.1 Cálculo de radiación global ........................................................................... 62

8.1.2 Cálculo de la ETP .......................................................................................... 63

8.2 CÁLCULO DE USO CONSUNTIVO ................................................................ 66

8.2.1 Determinación del coeficiente único del cultivo (Kc) ................................... 66

8.2.2 Cálculo del Uso Consuntivo (UC) ................................................................. 67

8.3 CÁLCULO DE LAS NECESIDADES NETAS DE RIEGO (NNR) ................. 69

8.3.1 Estimación de la precipitación efectiva ......................................................... 69

8.3.2 Cálculo de las necesidades netas de riego ..................................................... 71

8.3.3 Relación de precipitación y evapotranspiración según Turc ......................... 72

8.4 CÁLCULOS DE HUELLA HÍDRICA DEL SISTEMA PRODUCTIVO DE

CAÑA PANELERA ................................................................................................................. 73

8.4.1 Cálculo de la Huella Hídrica Azul (HHazul) ................................................... 73

8.4.2 Cálculo de la Huella Hídrica Verde (HHverde) ............................................... 77

8.4.3 Cálculo de la Huella Hídrica Gris (HHgris) .................................................... 80

8.5 HUELLA HÍDRICA TOTAL DEL SISTEMA PRODUCTIVO DE CAÑA

PANELERA 83

8.6 CÁLCULO DE REQUERIMIENTOS DE AGUA DEL CULTIVO ................. 84

8.6.1 Relación de precipitación y evapotranspiración según Penman Monteith .... 86

8.7 CÁLCULO DE LA BONDAD ........................................................................... 88

8.8 CÁLCULO DE LOS VALORES DE REFERENCIA ........................................ 94

9 CONCLUSIONES ...................................................................................................... 97

10 RECOMENDACIONES .......................................................................................... 100

11 Referencias ............................................................................................................... 102

12 ANEXOS .................................................................................................................. 109

12

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1. Factores influyentes para los usos consuntivos más frecuentes. ........................ 18

Tabla 2. Período vegetativo de variedades de caña en diferentes regiones de Colombia. 24

Tabla 3. Datos requeridos por el sistema de riego Cropwat ............................................ 33

Tabla 4. Cuadro sinóptico del manejo y análisis de la información recolectada. ............ 44

Tabla 5. Cuadro sinóptico del procedimiento para el cálculo de Huella Hídrica Total. .. 45

Tabla 6. Datos de la Quebrada CUNE ............................................................................. 49

Tabla 7. Análisis Morfométrico ........................................................................................ 49

Tabla 8. Clasificación climática según Caldas-Lang. ...................................................... 51

Tabla 9. Características edafológicas de las unidades de subpaisaje ............................... 53

Tabla 10. Características de las unidades de subpaisaje .................................................. 55

Tabla 11. Características de referencia de la estación seleccionada. ............................... 58

Tabla 12. Datos de entrada al software Cropwat ............................................................. 59

Tabla 13. Datos de entrada para el cálculo de las huellas hídricas .................................. 60

Tabla 14. Promedios mensuales multianuales de Radiación Global. .............................. 63

Tabla 15. Valores de ETP mensual según Turc. .............................................................. 64

Tabla 16. Valores de ETP decadal según Turc. ............................................................... 65

Tabla 17. Valores de Kc en cada una de sus etapas para el cultivo de caña panelera ...... 66

Tabla 18. Valores de Kc decadales. ................................................................................. 67

Tabla 19. Valores de uso consuntivo decadales. .............................................................. 68

Tabla 20. Valores de precipitación efectiva decadales. ................................................... 70

Tabla 21. Valores de las necesidades netas de riego decadales. ....................................... 71

Tabla 22. Datos de Huella Hídrica Azul (HHazul) para el sistema productivo de caña

panelera. ............................................................................................................................ 74

Tabla 23. Datos de Huella Hídrica Azul (HHazul) mediante el software Cropwat para el

sistema productivo de caña panelera. ................................................................................ 75

Tabla 24. Datos de Huella Hídrica Verde (HHverde) para el sistema productivo de caña

panelera. ............................................................................................................................ 77

Tabla 25. Datos de Huella Hídrica Verde (HHverde) mediante el software Cropwat para el

sistema productivo de caña panelera. ................................................................................ 79

Tabla 26. Huella Hídrica Gris para el sistema productivo de caña panelera. .................. 82

13

Tabla 27. Huella hídrica total del sistema productivo de caña panelera. ......................... 83

Tabla 28. Datos obtenidos de la simulación en Cropwat 8.0. .......................................... 84

Tabla 29. Datos requeridos para el cálculo de la bondad siendo Cropwat el valor

observado. ......................................................................................................................... 88

Tabla 30. Cálculo de la bondad siendo Cropwat el valor observado. .............................. 90

Tabla 31. Datos requeridos para el cálculo de la bondad siendo la HH –Manual el valor

observado. ......................................................................................................................... 91

Tabla 32. Cálculo de la bondad siendo la HH-Manual el valor observado...................... 93

Tabla 33. Valor de referencia para el sistema productivo de caña panelera. ................... 95

Tabla 34. Criterios de sostenibilidad según los valores de referencia. ............................ 95

Tabla 35. Valores totales mensuales de brillo solar ....................................................... 113

Tabla 36. Valores medios mensuales de temperatura media ......................................... 114

Tabla 37. Valores máximos mensuales de temperatura ................................................. 115

Tabla 38. Valores mínimos mensuales de temperatura .................................................. 116

Tabla 39. Valores totales mensuales de precipitación ................................................... 117

Tabla 40. Número de horas de sol efectivas .................................................................. 118

Tabla 41. Datos de insolación máxima .......................................................................... 119

Tabla 42. Coeficiente n/N mensual multianual .............................................................. 119

Tabla 43. Valores de radiación extraterrestre (Ra) ........................................................ 120

Tabla 44. Valores de radiación global (RG) .................................................................. 121

Tabla 45. Características de la estación hidroclimalógica ............................................. 122

Tabla 46. Variables requeridas para el balance hídrico agrícola ................................... 122

Tabla 47. Balance hídrico agrícola para el sistema productivo de caña panelera .......... 123

14

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Fases de la evaluación de la huella hídrica. ....................................................... 10

Figura 2. Participación componentes de la huella hídrica del sector agrícola por

departamento en Colombia. .............................................................................................. 16

Figura 3. Factores que influyen en el crecimiento del cultivo de caña. ............................ 23

Figura 4. Características y requerimientos del sistema productivo de caña panelera. ...... 25

Figura 5. Clasificación de modelos matemáticos. ............................................................. 26

Figura 6. Ventana con datos introducidos basados en la estación hidroclimatológica. .... 35

Figura 7. Cambio de datos para establecer el % de precipitación. .................................... 35

Figura 8. Datos de precipitación según estación climatológica de Pacho......................... 36

Figura 9. Datos requeridos en la pestaña de cultivo. ........................................................ 36

Figura 10. Registro de datos referente a las características del suelo. .............................. 37

Figura 11. Resultados arrojados por CROPWAT como requerimiento de agua del

cultivo. ............................................................................................................................... 37

Figura 12. Programación de riego para el sistema productivo de caña panelera. ............. 38

Figura 13. Balance diario de agua de suelo para el sistema productivo de caña panelera. 38

Figura 14. Esquema de riego del sistema productivo de caña panelera ............................ 39

Figura 15. Proceso metodológico general de trabajo. ....................................................... 41

Figura 16. Metodología del cálculo de las huellas hídricas .............................................. 48

Figura 17. Curva Hipsométrica ......................................................................................... 50

Figura 18. Delimitación de la Microcuenca de la Quebrada Cune, partiendo de la cuenca

del Rio Tobia. .................................................................................................................... 51

Figura 19. Unidades de subpaisaje existentes en la Microcuenca de la Quebrada Cune. . 52

Figura 20. Modelo cartográfico para las unidades de tierra. ............................................. 53

Figura 21. Unidades de uso y cobertura de la Microcuenca de la Quebrada Cune. .......... 56

Figura 22. Unidades de Tierra obtenidas por la unión de las unidades de terreno y de uso

y cobertura. ........................................................................................................................ 57

Figura 23. Puntos determinados para la aplicación de encuestas...................................... 57

Figura 24. Precipitación Vs Evapotranspiración Potencial según Turc. ........................... 72

Figura 25. Precipitación Vs ETP según Penman Monteith ............................................... 86

Figura 26. Precipitación Vs ETP según Penman Monteith ............................................... 87

15

Figura 27. Sistemas productivos en la Microcuenca de la Quebrada Cune .................... 109

Figura 28. Actividades realizadas en los predios encuestados ........................................ 110

Figura 29. Cuerpos de agua de donde se realiza captación ............................................. 110

Figura 30. Recurso hídrico como condición crítica. ....................................................... 111

Figura 31. Disposición de aguas servidas ....................................................................... 112

16

ÍNDICE DE ECUACIONES

Ecuación 1. Cálculo de huella hídrica azul ....................................................................... 29

Ecuación 2. Cálculo del uso de agua de los cultivos por riego ......................................... 30

Ecuación 3. Cálculo de huella hídrica verde ..................................................................... 30

Ecuación 4. Cálculo del uso de agua de los cultivos por riego ......................................... 31

Ecuación 5. Cálculo de huella hídrica gris ........................................................................ 31

Ecuación 6. Cálculo estadístico mediante Chi Cuadrado. ................................................ 39

Ecuación 7. Método estadístico con racionalidad espacial. .............................................. 42

Ecuación 8. Cálculo de la ETP por el método de Turc ..................................................... 60

Ecuación 9. Cálculo de la Radiación Global ..................................................................... 61

Ecuación 10. Estimación del valor de referencia .............................................................. 62

Ecuación 11. Cálculo del uso consuntivo ......................................................................... 67

Ecuación 12. Cálculo de precipitación efectiva ................................................................ 69

Ecuación 13. Cálculo de las necesidades netas de riego ................................................... 71

Ecuación 14. Dosificación de Crosser .............................................................................. 81

Ecuación 15. Estimación del agente activo. ...................................................................... 81

Ecuación 16. Balance estequiométrico para determinación de NO3. ................................ 81

Ecuación 17. Dosificación de Nitrabor. ............................................................................ 82

Ecuación 18. Estimación de la capacidad de almacenamiento ......................................... 94

1

1 INTRODUCCIÓN

El presente estudio comparativo está vinculado al grupo de investigaciones en

Tecnologías Ambientales y Cuencas Hidrográficas (ITACH) dirigido por el Ingeniero Rubén

Darío Londoño, adscrito al programa de Ingeniería Ambiental y Sanitaria de la Universidad de

La Salle; proyecto que fue desarrollado en la Microcuenca de la Quebrada Cune, la cual se

encuentra ubicada dentro del municipio de Villeta (Cundinamarca) y apropiable de la

jurisdicción de la CAR (Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca).

Se tiene la problemática de la inexistencia de un plan de ordenación para la microcuenca

en estudio y no se ha establecido un equilibrio entre el recurso disponible y la demanda del

recurso para los sistemas productivos, especialmente el de caña panelera, el cual por un largo

tiempo fue característico de la zona y hoy en día va en decadencia, de tal forma que se puedan

instaurar criterios de sostenibilidad ambiental para dichos sistemas productivos existentes en la

zona rural de Villeta.

Por lo cual los resultados obtenidos del estudio, fueron utilizados para la ordenación y

manejo de cuencas hidrográficas, puesto que en la actualidad se presenta que una de las

problemáticas es la escasez de agua dulce y esto conlleva a una competitividad por el uso de este

recurso, ya que esto es distribuido en actividades agrícolas y similares. De igual forma teniendo

en cuenta la zona de estudio y estableciendo que en la zona rural se presentan las actividades

agrícolas, con el estudio se pretende exponer e informar sobre la cantidad de agua incorporada en

un producto agrícola, dando a conocer a la comunidad la importancia que requiere los hábitos de

consumo y la adecuada gestión integral del recurso hídrico en cuanto a las actividades agrícolas

que se presentan en la zona.

2

Igualmente los resultados que se adquirieron del estudio permitirán establecer y dar una

visión de la huella hídrica total, dado en la cantidad de metros cúbicos de agua utilizada por la

obtención de una tonelada de producto agrícola del sistema productivo de caña panelera;

asimismo conocer el grado de afectación de las fuentes hídricas a través de las prácticas agrícolas

que se presentan en la zona, las cuales realizan un uso de fertilizantes, pesticidas, entre otros que

afectan y dan un aporte de contaminación a dichas fuentes.

Por consiguiente, en las últimas décadas se han presentado fenómenos

hidroclimatológicos que han afectado la disponibilidad del recurso hídrico en la zona,

incurriendo de manera negativa en las prácticas agrícolas que se realizan en los sistemas

productivos de caña panelera y lo cual se ha presentado como limitante para el desarrollo de

dichos cultivos, generando como consecuencia el cambio del uso de la tierra y por tanto el

equilibrio ecosistémico de la microcuenca.

Finalmente constatando las problemáticas presentes dan lugar a un llamado de las

necesidades que adquiere la Microcuenca de la Quebrada Cune, de tal manera que se realicen

estudios que intervengan con resultados viables para la ordenación, manejo y reasignación de los

recursos hídricos, aplicando el uso de metodologías tanto de simulación como de modelos

matemáticos que nos permitan generar un acercamiento a la realidad, para así establecer valores

de referencia de sostenibilidad ambiental y de nivel de gestión del sistema productivo de caña

panelera encontrados en la zona de estudio.

3

2 OBJETIVOS

2.1 OBJETIVO GENERAL

Determinar la huella hídrica del sistema productivo de caña panelera de la microcuenca

de la quebrada CUNE, mediante la comparación del software CROPWAT y la metodología

Hoekstra con el fin de validar su bondad y utilizarlo como criterio de sostenibilidad ambiental.

2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Caracterizar el sistema productivo de caña panelera presente en la microcuenca de la

quebrada CUNE en el municipio de Villeta-Cundinamarca como objeto de estudio.

Calcular la huella hídrica azul, verde y gris mediante el software CROPWAT y la

metodología de Hoekstra del sistema productivo de caña panelera para el cálculo de

huella hídrica total y su posterior comparación.

Desarrollar un análisis comparativo de los resultados obtenidos partiendo de las dos

metodologías para hallar ETP, con el fin de establecer la bondad entre una y otra

metodología para ser usadas como criterios de sostenibilidad ambiental del sistema

productivo.

3 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

3.1 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA

Teniendo en cuenta que el cultivo de caña panelera en el municipio de Villeta se abastece

de la quebrada CUNE para el sustento tanto de los productores como del cultivo, es necesario

realizar el estudio pertinente de suelo, abastecimiento de agua y forma de realización del cultivo

para llevar a cabo las alternativas eficientes para que el sistema productivo se dé en óptimas

4

condiciones es decir, en cuanto a su uso y consumo de agua, para así utilizar lo necesario con la

finalidad de implementar la conciencia sobre el recurso del cual se está haciendo uso.

Cabe aclarar que estos cultivos demandan de una gran área para que la población

campesina pueda tener una buena rentabilidad, además de un gran uso de agua para los cultivos,

por ellos se hace necesario considerar estos factores como determinantes de la zona para un

cultivo sostenible.

Es necesario estimar la cantidad de agua utilizada para el sistema productivo y evaluar el

manejo del recurso hídrico a través del cálculo de la huella hídrica con el fin de generar valores

de referencia para el sistema productivo de caña panelera

El problema es que no existen métodos que permitan estimar a nivel de gestión sobre la

medición sistemática los recursos hídricos aplicados a los sistemas productivos.

4 MARCO DE REFERENCIA

4.1 MARCO CONCEPTUAL

Agua virtual: El agua virtual es toda el agua que se necesita para producir, empacar y

transportar los bienes y servicios que consumimos. Se dice que es virtual porque no está presente

en los productos finales (Casas, 2013)

Balance hídrico: Es la utilización de los datos reales de la precipitación y de información

climatológica, para el cálculo de las necesidades de agua de los cultivos. Estos 2 tipos de datos se

combinan para establecer el balance hídrico de una zona o de un cultivo. (Rincon, 1987)

5

Bondad de ajuste: La bondad de ajuste de un modelo estadístico describe lo bien que se

ajusta un conjunto de observaciones. Las medidas de bondad en general resumen la discrepancia

entre los valores observados y los valores esperados en el modelo de estudio. (Mayo, 2015)

Cropwat: Es un programa de computación que puede ser usado para el cálculo de los

requerimientos de agua de los cultivos y de sus requerimientos de riego en base a datos

climáticos y de cultivo ya sean existentes o nuevos. (FAO, 1998)

Cuenca hidrográfica: La cuenca hidrográfica se define como una unidad territorial en la

cual el agua que cae por precipitación se reúne y escurre a un punto común o que fluye toda al

mismo río, lago, o mar. En esta área viven seres humanos, animales y plantas, todos ellos

relacionados. También se define como una unidad fisiográfica conformada por la reunión de un

sistema de cursos de ríos de agua definidos por el relieve (Bernis, s.f.).

Escorrentía: Es la circulación de agua producida en un cauce superficial (Martinez, s.f.).

Evapotranspiración: Es la suma de dos fenómenos que tiene lugar en la relación cultivo-

suelo, la transpiración del cultivo y la evaporación del suelo, la misma constituye la perdida

fundamental de agua, a partir de la cual se calcula la necesidad de agua de los cultivos (EcuRed,

2016)

Huella Hídrica Azul: Volumen de agua dulce extraído de una fuente superficial o

subterránea, consumido para producción de bienes y servicios, cubriendo una demanda de agua

no satisfecha a causa de un déficit en la disponibilidad de agua procedente de la lluvia (Arèvalo,

Lozano, & Sabogal, 2011).

6

Huella Hídrica Gris: Volumen de agua necesaria para que el cuerpo receptor reciba el

vertido contaminante asociado a la cadena de producción y/o suministro sin que la calidad del

agua supere los límites permitidos por la legislación vigente. Se calcula como el volumen de

agua adicional teórica necesaria en el cuerpo receptor, por lo que no se refiere a generar un

nuevo consumo, sino a reducir el volumen de contaminante (Arèvalo, Lozano, & Sabogal, 2011).

Huella Hídrica Verde: Volumen de agua lluvia que no se convierte en escorrentía, por lo

que se almacena en los estratos permeables superficiales y así satisface la demanda de la

vegetación. Esta agua subterránea poco profunda es la que permite la existencia de la vegetación

natural y vuelve a la atmósfera por procesos de evapotranspiración (Arèvalo, Lozano, & Sabogal,

2011).

Huella Hídrica: La huella hídrica (HH) es un indicador que define el volumen total de

agua dulce usado para producir los bienes y servicios producidos por una empresa, o consumidos

por un individuo o comunidad. Mide en el volumen de agua consumida, evaporada o

contaminada a lo largo de la cadena de suministro, ya sea por unidad de tiempo para individuos y

comunidades, o por unidad producida para una empresa (Clima y Sector Agropecuario

Colombiano, 2014).

Necesidades netas de riego (NNR): Cantidad de agua suministrada por riego que alcanza

el suelo y se infiltra en él (Calera, Campos, & Garrido, 2016)

Plan de Ordenación y Manejo de Cuencas Hidrográficas (POMCH): Instrumento a

través del cual se realiza la planeación del uso coordinado del suelo, de las aguas, de la flora y la

fauna y el manejo de la cuenca entendido como la ejecución de obras y tratamientos, en la

perspectiva de mantener el equilibrio entre el aprovechamiento social y económico de tales

7

recursos y la conservación de la estructura físico-biótica de la cuenca y particularmente del

recurso hídrico. (Sostenible, 2012)

Precipitación efectiva: Lluvia que se infiltra en el suelo, sin llegar a perderse por

escorrentía o por filtración profunda, y permanece a disposición de las raíces de las plantas sin

ahogarlas. (Riego, 2016)

Recurso Hídrico: son los cuerpos de agua que existen en el planeta, desde los océanos

hasta los ríos pasando por los lagos, los arroyos y las lagunas. (Porto, 2016)

Sistema Productivo: Se definen como conjuntos de explotaciones agrícolas individuales

con recursos básicos, pautas empresariales, medios familiares de sustento y limitaciones en

general similares, a los cuales corresponderían estrategias de desarrollo e intervenciones

parecidas. Según el alcance del análisis, un sistema agrícola puede abarcar unas docenas o a

muchos millones de familias (Gutierrez Ibarra & Chavarria Obregón, 2015)

Sostenibilidad: Cualidad por la que un elemento, sistema o proceso, se mantiene activo

en el transcurso del tiempo (Hernández, 2014)

Sostenibilidad Ambiental: La sostenibilidad ambiental es el equilibrio que se genera a

través de la relación armónica entre la sociedad y la naturaleza que lo rodea y de la cual es parte.

Esta implica lograr resultados de desarrollo sin amenazar las fuentes de nuestros recursos

naturales y sin comprometer los de las futuras generaciones (Coherencia, 2012)

Unidad de tierra: Es una porción de la superficie terrestre que incluye el suelo, el

subsuelo, los organismos y la atmósfera cercana, así como los procesos naturales e inducidos y

8

los resultados de las actividades humanas pasadas y presentes que tienen influencia sobre el

potencial de uso de las tierras (Córdoba, Hernández & Londoño, 2016a)

Unidades de subpaisaje: Subdivisión del paisaje establecida según posición dentro del

mismo (cima, ladera, falda; dique natural, orillares, basín) y caracterizada por uno o más

atributos morfométricos como p.ej. forma y grado de la pendiente, tipo y grado de erosión, grado

de disección y clase de condición de drenaje (Córdoba et al, 2016b)

4.2 MARCO TEÓRICO

4.2.1 Huella hídrica y términos relacionados

Según (Urrea, 2014) el concepto nace con la intención de cuantificar el volumen

acumulado de agua dulce que consume una determinada persona, organización o país al cabo de

un año para producir bienes y servicios, teniendo en cuenta que no sólo se refiere al volumen de

agua en sí, sino que recoge al mismo tiempo el tipo de agua que se utilizó (verde, azul, gris), y

cuándo y dónde se utilizó.

En la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, Ciencia y Cultura –

Instituto para la Educación en Agua (UNESCO-IHE) se encontraba el profesor Arjen Hoekstra

quien introdujo el concepto de huella hídrica en 2002, presentándolo como un indicador del uso

del agua. Este primer concepto publicado fue redefinido definiendo la metodología de

cuantificación por parte del Director de Ciencia -Dr. Ashok K. Chapagain- y el Presidente –Dr.ir.

Prof. Arjen Y. Hoekstra- pertenencientes a Water Footprint Network.

Por tanto, es reconocible dicha institución al tener como objetivo proporcionar soluciones

prácticas, asentadas en conocimientos y ciencia que permitan a las diferentes personas tanto

naturales como jurídicas, generar conocimientos que propendan la transformación de la manera

9

en que se utiliza y se comparte el agua dulce entre los límites que establece naturalmente la

tierra.

Siendo así, la huella hídrica se trata de un instrumento que se desarrolló y se sigue en

mejoramiento, para intentar explicar las transferencias virtuales de agua y así evidenciarle al

consumidor cómo impactan sus patrones de consumo en el recurso hídrico.

Por ende, la huella hídrica en la agricultura tiene como objetivo principal desarrollar e

implementar metodologías para la medición del uso del recurso en los tres componentes de la

Huella Hídrica y adaptar estas metodologías a cada sistema productivo.

La Huella Hídrica (HH) se establece como un indicador que incluye uso del agua directo

e indirecto de un consumidor, en el cual se tienen componentes tales como:

- Huella hídrica verde: volumen de agua de lluvia evaporada o incorporada en el producto.

- Huella hídrica azul: volumen de agua superficial o subterránea evaporada o incorporada

en el producto.

- Huella hídrica gris: volumen de agua contaminada.

Y de igual forma se entiende como huella hídrica indirecta el volumen de agua

incorporada o contaminada en toda la cadena de producción/obtención de un producto.

Por lo cual para la metodología de cálculo de la huella hídrica, expuesta gráficamente en

la Figura 1, basándose en un análisis de ciclo de vida, existe la Norma Internacional ISO

14046:2014 detalla “Evaluación de huella hídrica: recopilación y evaluación de las entradas,

salidas y potenciales impactos ambientales relacionados con el agua utilizada o afectados por un

producto, proceso u organización”.

10

Figura 1. Fases de la evaluación de la huella hídrica.

Fuente: (Ferrer, 2014)

“El término fue elaborado y presentado en 2002 por dos investigadores del UNESCO-

IHE Institute for Water Education de Delft (Arjen Y. Hoekstra y A. K. Chapagain) como

resultado del trabajo sobre el consumo bruto de agua de un producto alimentario, empleando

una cuantificación parecida a la de la huella ecológica, a partir del concepto agua virtual

establecido por un investigador del King's College de Londres (John Anthony Allan, 1993)

cuando estudiaba las importaciones hídricas como solución a la escasez de agua en Oriente

Medio mediante el comercio de agua virtual, concepto por el cual Allan fue galardonado con el

Premio Estocolmo del Agua dotado con 96.000 euros en agosto de 2008, hecho que demuestra el

interés que suscita en determinadas esfera”. (Tolosa, 2009)

Teniendo en cuenta lo anterior, se encuentra una relación estrecha entre la huella hídrica

y el agua virtual, puesto que el científico holandés Arjen Hoekstra creador del concepto de huella

hídrica, ideó el cálculo del agua virtual en los productos de consumo como instrumento para la

gestión de los recursos hídricos y ofrecer así una medida más objetiva a países, empresas y

11

ciudadanos. Según Hoekstra (2010), la escasez de este vital recurso vital y la contaminación

pueden ser mejor comprendidos e internalizados si se considera a la producción y la cadena de

abastecimiento como un todo.

Siendo así la relación, se encuentra que la HH es disgregada a tres componentes claves,

como lo son: verde, azul y gris. Siendo concerniente, la huella azul es el volumen de agua dulce

consumida de fuentes superficiales como subterráneas en la producción de bienes y servicios, los

cuales son consumidos por una comunidad que usan principalmente dicho recurso como agua de

riego para el desarrollo de sus cultivos; de igual forma la huella verde se reconoce por ser el

volumen de agua evaporada y transpirada desde los recursos globales, especialmente de agua

lluvia acopiada en el suelo agrícola en forma de humedad durante el periodo de crecimiento que

tienen establecidos los cultivos; y por último la huella gris la cual es tomada como el volumen de

agua contaminada asociada a la producción de todos los bienes y servicios de una comunidad o

individuo, calculándose como el volumen de agua requerido pata diluir los contaminantes

existentes en cierta extensión de agua, de tal forma que la calidad del recurso hídrico se

establezca por encima de los estándares de calidad de agua admisibles. (Tolosa, 2009)

Y para complementar la relación con Huella Hídrica y Agua Virtual, se da un concepto

según CONAGUA (2007) en el cual el agua virtual (AV) representa el cálculo de la cantidad

total de agua que se requiere para obtener un producto, lo cual incluye el agua utilizada durante

el cultivo, el crecimiento, procesamiento, fabricación, transporte y venta de los productos. Para

cada alimento y producto agrícola o industrial se puede calcular el contenido de agua virtual y se

dice que es virtual porque no está presente en los productos finales.

12

Tanto el AV como la HH son indicadores de los requerimientos de agua; sin embargo, el

primero debe entenderse desde la perspectiva de la producción y, el segundo, desde la

perspectiva del consumo. (Ortiz Caballero & Londoño Perez, 2014)

4.2.2 La relación entre consumo y uso de agua

Arjen Y. Hoekstra el afirma “El interés por la huella hídrica se origina en el

reconocimiento de que los impactos humanos en los sistemas hídricos pueden estar

relacionados, en última instancia, al consumo humano y que temas como la escasez o

contaminación del agua pueden ser mejor entendidos y gestionados considerando la producción

y cadenas de distribución en su totalidad”.

La contaminación hídrica es un gran problema que se ve estrechamente relacionada con

el uso y el consumo del agua debido a que se genera una presión sobre este recurso desarrollando

un problema de avance para las comunidades en donde se comienza a afectar de forma

significativa, alterando el bienestar de la sociedad debido a la falta de control sobre el recurso,

trayendo problemas de contaminación sobre cuencas hidrográficas que son de uso para el

sustento de las comunidades.

En todo el mundo, el empleo del agua y su gestión han sido un factor esencial para elevar

la productividad de la agricultura y asegurar una producción previsible. El agua es esencial para

aprovechar el potencial de la tierra y para permitir que las variedades mejoradas tanto de plantas

como de animales utilicen plenamente los demás factores de producción que elevan los

rendimientos. Al incrementar la productividad, la gestión sostenible del agua (especialmente si

va unida a una gestión adecuada del suelo) contribuye a asegurar una producción mejor tanto

13

para el consumo directo como para el comercio, favoreciendo así la producción de los

excedentes económicos necesarios para elevar las economías rurales (FAO, 2002).

4.2.3 Huella hídrica a nivel nacional

Según Ortiz & Londoño (2014), la valoración de la HH Nacional comienza con la

recopilación de información de producción, geográfica y agroclimática, la cual fue recopilada

de estudios realizados por entidades como el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural en el

2008, sobre la producción agropecuaria de frutas y hortalizas, en donde se hizo uso de las bases

de datos del Sistema de Información Geográfica para la Planeación y el Ordenamiento

Territorial, publicado por el Instituto Geográfico Agustín Codazzi, incluyéndose

adicionalmente 500 distritos de riego.

Teniendo en cuenta la recopilación de dichos estudios, el Instituto de Hidrología,

Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (IDEAM) desarrolló un avance en el Estudio

Nacional del Agua publicado en el 2015, el cual se elaboró con el objeto de alertar sobre el

potencial desabastecimiento del agua para los centros urbanos del país, de tal forma que con este

estudio se pueda entender la interdependencia del agua con la biodiversidad, el suelo, el subsuelo

y la atmósfera, asimismo haciendo comprensible, entre otros aspectos, su dinámica, condiciones

de ocurrencia y distribución, características de calidad y uso, para evidenciar la complejidad del

asunto y la necesidad de asumirlo de manera interdisciplinaria con rigor en el método, cuidado,

finura y bases científicas sólidas. (IDEAM, 2015)

Asimismo, se presenta un informe por el IDEAM en colaboración de con la Embajada

Suiza - Agencia Suiza para la Cooperación y el Desarrollo – COSUDE -, Good Stuff

International Latinoamérica y El Caribe - GSI-LAC -, y la Corporación Centro de Ciencia y

14

Tecnología de Antioquia –CTA -, en el cual se ostenta la huella hídrica multisectorial por

subzona hidrográfica como novedad temática, en el marco del Estudio Nacional del Agua de

Colombia 2014. En dicho análisis se encuentra como objetivo la cuantificación y evaluación de

los resultados obtenidos a partir de la estimación de las huellas hídricas azul y verde para cuatro

sectores económicos: agropecuario, industrial, energético y petrolero; también se incluyó el

componente doméstico. El año de referencia del estudio es el 2012 y está referenciado

geográficamente en las 316 subzonas hidrográficas en las que está dividido el territorio nacional.

(CTA; GSI-LAC; COSUDE; IDEAM, 2015)

De igual forma y como complemento a estudios anteriores se realizó el primer Estudio

Nacional de Huella Hídrica en Colombia, en el Sector Agrícola; según Arévalo (2012) este

estudio tiene como propósito que mediante la conceptualización del indicador de Huella Hídrica,

se ayude a fortalecer el posicionamiento de los diferentes sectores, sociedad civil, empresas y

gobierno, frente al tema de la sostenibilidad del agua, mostrando impactos asociados al

desarrollo de las actividades económicas y sociales y sus implicaciones frente a la sostenibilidad

y disponibilidad del recurso hídrico, el cual se identifica como motor fundamental para el

desarrollo social y económico del país.

Al respecto de los resultados que se obtuvieron, hay autores que resaltan que

El cálculo de la Huella Hídrica por producto y área geográfica delimitada,

se realizó a partir de información generada de tres grandes bloques: Información

de Producción, Información Geográfica e Información Agroclimática,

determinando la huella hídrica (azul, verde y gris) para diferentes productos

agrícolas, destacándose el café como mayor consumidor de agua verde, lo cual se

15

explica por ser el principal cultivo agrícola del país, así mismo es de resaltar que

sólo 4 cultivos: café, plátano, maíz y caña de azúcar sumaron más del 50% de la

Huella Hídrica verde de la producción agrícola en el año de estudio, en cuanto a la

Huella Hídrica azul el cultivo de arroz sobresale como mayor consumidor de agua

azul por estar asociado a los principales distritos de riego de Colombia, se

identificó la importante presión ejercida hacia el recurso hídrico por parte de sólo 5

cultivos que sumaron más del 75% de toda el agua azul del periodo analizado:

arroz, palma africana, maíz, caña de azúcar y yuca, y por último la estimación de

la Huella Gris asociada a la contaminación, presenta un porcentaje mayoritario de

la asociada al beneficio del café que se realiza in situ en las fincas productoras para

entregar el grano como café pergamino seco; el estudio realizado de Huella

Hídrica se presenta como una herramienta que enriquece el proceso de toma de

decisiones y ayuda a visualizar variables, antes ocultas, que permite avanzar en la

búsqueda de un escenario con un recurso sostenible desde el punto de vista de la

explotación, y justo desde el punto de vista de la distribución y acceso. (Ortiz &

Londoño, 2014, p. 27)

Como se puede evidenciar en la Figura 2, que se encuentra en el Estudio Nacional de

Huella Hídrica en Colombia, donde el mayor componente es la huella hídrica verde y sus

máximos representantes son los departamentos de Antioquía, Valle del Cauca, Tolima, Santander

y Cundinamarca; esto refleja las actividades económicas de los departamentos y da una visión

del desarrollo social y económico de la zona, pero así mismo se pueden establecer unas medidas

de sostenibilidad para la disponibilidad, uso y consumo del recurso que se implementa en el

desarrollo agronómico de los departamentos.

16

Figura 2. Participación componentes de la huella hídrica del sector agrícola por departamento en Colombia.

Fuente: (Arévalo Uribe, 2012)

4.2.4 Uso del agua en la agricultura

Desde los años sesenta, la producción mundial de alimentos ha mantenido el paso del

crecimiento demográfico mundial, suministrando más alimentos por cápita a precios cada vez

más bajos en general, pero a costa de los recursos hídricos. Al final del siglo XX, la agricultura

empleaba por término medio el 70 por ciento de toda el agua utilizada en el mundo, y la FAO

estima que el agua destinada al riego aumentará un 14 por ciento para 2030. Aunque este

aumento es muy inferior al registrado en los años noventa, según las proyecciones, la escasez de

agua será cada vez mayor en algunos lugares y, en algunos casos, en algunas regiones, lo que

limitará la producción local de alimentos (FAO, 2002).

La sobreexplotación del agua subterránea por parte de los agricultores excede los niveles

de alimentación natural de los acuíferos en al menos en 160.000 millones de metros cúbicos cada

año, la cantidad consumida de agua para producir una cosecha es enorme: se necesitan entre uno

y tres metros cúbicos de agua para cosechar un kilo de arroz y 1.000 toneladas de agua para

17

producir una tonelada de grano. La superficie del suelo destinado a la agricultura ha aumentado

en un 12% desde los años sesenta, hasta abarcar casi 1.500 millones de hectáreas. Se estima que

la cantidad de agua extraída en el mundo para riego está entre 2.000 y 2.555 km³ al año. Los

pastos y las cosechas ocupan el 37 por ciento de la superficie terrestre del planeta (Mundo Agua,

S.f).

Por lo cual, teniendo en cuenta lo anterior se encuentra la clasificación del agua dado en

dos secciones, como los son:

Usos extractivos o consuntivos, aquellos que extraen el agua de su lugar de origen

Usos no extractivos o no consuntivos, corresponde a los usos que ocurren al ambiente

natural de la fuente del recurso sin extracción del mismo.

4.2.4.1 Uso consuntivo

Según Gayoso & Iroumé (2000) el uso extractivo es una porción de la superficie terrestre

que incluye el suelo, el subsuelo, los organismos y la atmósfera cercana, así como los procesos

naturales e inducidos y los resultados de las actividades humanas pasadas y presentes que tienen

influencia sobre el potencial de uso de las tierras.

Por lo cual el uso consuntivo puede especificarse como la cantidad de agua que consumen

las plantas o los cultivos para su periodo vegetativo y su producción a nivel económico, y

cuantitativamente es un concepto equivalente al de evapotranspiración; los principales

componentes del uso consuntivo del agua son la transpiración y la evaporación.

18

Tabla 1.

Factores influyentes para los usos consuntivos más frecuentes.

Fuente: Autores

4.2.4.2 Uso no consuntivo

Los usos no extractivos o no consuntivos no se pueden establecer mediante métodos

cuantitativos, puesto que el agua se usa con alguna finalidad, pero no se remueve alguna porción

de su lugar o ambiente natural; por lo cual este tipo de uso del agua se distingue por ciertas

características del agua como lo son que se emplea el recurso sin consumirlo y se hace referencia

al volumen de agua que se restablece luego de su utilización de tal forma que se generan

beneficios al ecosistema.

4.2.5 Evapotranspiración (ET)

La evapotranspiración es la consideración conjunta de los procesos de evaporación y

transpiración, los cuales ocurren simultáneamente y la manera de diferenciar estos dos procesos

no es sencilla, por lo cual se requiere el concepto individual para poder establecer el concepto de

evapotranspiración.

Como lo menciona Allen G, et al. (2006), “La evaporación es el proceso por el cual el

agua líquida se convierte en vapor de agua (vaporización) y se retira de la superficie evaporante

(remoción de vapor). El agua se evapora de una variedad de superficies, tales como lagos, ríos,

caminos, suelos y la vegetación mojada.”

Factores que influyen en el U.C Usos consuntivos más frecuentes

Clima Doméstico

Agricultura

Industria

Cultivo

Suelo

Agua de riego

19

Por lo cual así mismo Allen G, et al. (2006), propone el concepto de transpiración como:

la vaporización del agua líquida contenida en los tejidos de la planta y su posterior remoción

hacia la atmósfera. Los cultivos pierden agua predominantemente a través de los estomas.

Finalmente teniendo en cuenta todo lo recolectado anteriormente, autores establecen la

evapotranspiración como:

La evaporación de un suelo cultivado es determinada principalmente por la

fracción de radiación solar que llega a la superficie del suelo. Esta fracción

disminuye a lo largo del ciclo del cultivo a medida que el dosel del cultivo

proyecta más y más sombra sobre el suelo. En las primeras etapas del cultivo, el

agua se pierde principalmente por evaporación directa del suelo, pero con el

desarrollo del cultivo y finalmente cuando este cubre totalmente el suelo, la

transpiración se convierte en el proceso principal. (Allen et al, 2006)

4.2.6 Evapotranspiración de referencia (ETo)

La evapotranspiración de referencia se refiere a la que tiene una superficie en óptimas

condiciones de crecimiento y bajo un adecuado suministro d agua. La superficie de referencia es

un cultivo herbáceo ideal. Al considerar un buen suministro de agua en el suelo, el agua

disponible en él y las características del suelo no afectan al ritmo de evapotranspiración. Este

concepto se introduce para estudiar la demanda evaporativa de la atmósfera independientemente

del tipo de cultivo, de su estado de desarrollo y de su manejo. Dada su definición, los factores

que afectan a la evapotranspiración de referencia son los factores climáticos, pudiendo ser

calculada con parámetros climatológicos (temperatura, humedad relativa de la atmósfera,

velocidad del viento, etc) (Economía Andaluza, S.f).

20

4.2.7 Evapotranspiración potencial (ETP)

La Evapotranspiración Potencial (ETP) es un importante elemento del balance hídrico por

cuanto determina las pérdidas de agua desde una superficie de suelo en condiciones definidas. La

cuantificación de las pérdidas es indispensable para el cálculo de la capacidad de agua disponible

en el suelo utilizada por las plantas para su crecimiento y producción. (CORPONARIÑO, S.f)

Por lo cual la ETP es la máxima evapotranspiración permisible en condiciones como

cuando el suelo está abundantemente provisto de agua y cubierto con una cobertura vegetal

completa.

Asimismo, CORPONARIÑO (S.f) aduce que, en contraste con la lluvia, permite

establecer las necesidades de riego o drenaje en una región determinada constituyéndose en esta

forma en variable indispensable en los estudios de ordenamiento y clasificación agroclimática.

4.2.8 Necesidades netas de riego (NNR)

Corresponde a la diferencia entre la cantidad de agua que el conjunto suelo–planta pierde,

la evapotranspiración (ET), y el agua que se aporta de forma natural, la lluvia (LL). Necesidades

netas de riego = Evapotranspiración - Lluvia Nn = ET –LL. Esta cantidad de agua, expresada en

altura de la lámina de agua por metro cuadrado de superficie de suelo, se denomina lámina de

agua requerida (AgroEs, S,f).

4.2.9 Precipitación

Como bien lo describen Ortiz & Londoño (2014), la precipitación inicia con las masas de

vapor de agua que llegan a la atmosfera forman grandes cúmulos que se denominan nubes,

cuando las nubes se hacen inestables y se empieza a formar gotas de tamaño significativo para

que se precipiten, se generan las lluvias, las principales características de la precipitación en

21

cuanto al cálculo de la cantidad y el volumen precipitado es la duración, la intensidad y la

distribución de está.

4.2.10 Precipitación efectiva

La precipitación efectiva es aquella fracción de la precipitación total que es aprovechada

por las plantas. Depende de múltiples factores como pueden ser la intensidad de la precipitación

o la aridez del clima, y también de otros como la inclinación del terreno, contenido en humedad

del suelo o velocidad de infiltración (OCW, 1978).

4.2.11 Coeficiente único del cultivo (Kc)

El coeficiente de cultivo (Kc) describe las variaciones de la cantidad de agua que las

plantas extraen del suelo a medida que se van desarrollando, desde la siembra hasta la

recolección. Por lo cual, Snyder (2014), establece que los efectos combinados, tanto de la

transpiración del cultivo, como de la evaporación del suelo se integran en este coeficiente único

del cultivo. Mostrando así que el coeficiente Kc incorpora las características del cultivo y los

efectos promedios de la evaporación en el suelo, constituyendo una excelente herramienta para la

planificación del riego y la programación de calendarios básicos de riego en periodos mayores a

un día.

Algo sumamente necesario se basa en identificar las etapas de desarrollo del cultivo,

determinando la duración de cada etapa y seleccionando los valores correspondientes del Kc,

para así ajustar los valores seleccionados según la frecuencia de humedecimiento o las

condiciones climáticas durante cada etapa de desarrollo (Etapa inicial (KcIni), etapa de desarrollo

(Kcdes), etapa de mediados de temporada (Kcmed) y etapa final (KcFin)); con la finalidad de

22

construir la curva del coeficiente del cultivo, la cual permite la determinación de Kc para

cualquier etapa durante el periodo de desarrollo. (Ortiz Caballero & Londoño Perez, 2014)

4.2.12 Relación de huella hídrica y agua virtual

El concepto de la huella hídrica (HH) se encuentra muy ligado al de agua virtual, ya que

la HH es un concepto que se refiere al agua utilizada en la creación de un producto, por lo cual,

podemos hablar del “contenido de agua virtual” de un producto, en lugar de su huella hídrica. No

obstante, la HH tiene una aplicación todavía más amplia, ya que refiere al índice de consumo de

agua a través del conjunto de productos o servicios que esta consume. Así pues, la HH no sólo se

refiere a volumen contenido de agua de cada producto, sino a un indicador multidimensional que

hace explícito el lugar de origen, la fuente (color) y el momento en que el agua es utilizada y

regresada (al lugar de origen o bien a otro lugar). (CONAGUA, 2007)

4.2.13 Sistema productivo de caña panelera

La caña de azúcar (Saccharum officinarum L.), de la cual se obtiene la panela, según

García et al. (2007), es una planta monocotiledónea que pertenece a la familia de las gramíneas;

como pasto perenne que es, puede multiplicarse a partir de semilla verdadera, yemas nodales y

en algunos casos a partir de rizomas. Su ciclo de vida se caracteriza por un largo periodo

vegetativo y una fase reproductiva altamente dependiente de las condiciones ambientales

imperantes, tal como se muestra en la Figura 3 los factores influyentes para el crecimiento de la

planta en estudio.

23

Figura 3. Factores que influyen en el crecimiento del cultivo de caña.

Fuente: (García, Albarracín, Toscano, Santana, & Insuasty, 2007)

Por lo cual se tiene en cuenta como aspectos agronómicos del cultivo de la caña panelera

que:

El manejo agronómico del cultivo de caña, comprende la interacción de

factores de tipo genético (estudio de variedades), ecoclimático (factores

ambientales como presión atmosférica, radiación solar, temperatura, humedad

relativa y precipitación), edáficos (características de los suelos) y técnicos

(relacionados con el manejo del cultivo). (García et. al, 2007)

24

Tabla 2.

Período vegetativo de variedades de caña en diferentes regiones de Colombia.

Fuente: (García et al, 2007)

Existen variabilidad de sistemas productivos en la caña panelera, pero en los diferentes

predios encuestados en la Microcuenca de la Quebrada Cune se encuentra uno con las siguientes

características, el cual es el que incluye siembra en cajuela, cortes por entresaque o desguíe, sin

posibilidad de mecanizar, poca o nula fertilización y que generalmente está asociado a zonas de

ladera y economía campesina; en este sistema la mano de obra es familiar y se cuenta con poca

área de cultivo (aproximadamente entre 3 y 7 Ha). (FEDEPANELA, 2009)

Para garantizarle a la población y a los diferentes sectores económicos el acceso al

recurso hídrico, el Ministerio de Medio Ambiente y Desarrollo Territorial en el año 2012, expide

el Decreto 1640 donde establece los instrumentos para la planificación, ordenación y manejo de

las cuencas hidrográficas y los acuíferos, a través del Plan de Ordenación y Manejo de la Cuenca

Hidrográfica (POMCH). Documento en el que se resalta la importancia de mantener el equilibrio

entre el aprovechamiento social y la conservación de la estructura fisicobiótica del recurso.

(Lamprea, Betancourt, & Londoño, 2016)

25

Teniendo en cuenta lo anterior se hace necesario hacer una caracterización de los

sistemas productivos existentes en el área de estudio. Para este caso en particular la práctica

agrícola más común en la Microcuenca de la Quebrada Cune, según el PBOT (1999) es el cultivo

de caña panelera, el cual se establece como predominante en la parte rural del municipio de

Villeta, debido a que es el principal componente productivo en la economía de la población

campesina.

Figura 4. Características y requerimientos del sistema productivo de caña panelera.

Fuente: Autores

SISTEMA

PRODUCTIVO DE CAÑA

PANELERA

Es un tipo de cultivo perenne o permanente

Por lo general la época de siembra es preferible realizarla al inicio de las

lluvias.

Se encuentran dos sistemas de siembras en el sistema productivo, los cuales son

el sistema de siembra: a chorrillo y mateado.

Como caracteristicas básicas se requiere un alto rendimiento, resistencia

a plagas y enfermedades y alto porcentaje de extracción de jugo.

Entre las caracteristicas químicas del suelo se encuentran:

- Ausencia de nutrientes: N, P, K, Ca, Mg, S, Zn y B.

- Fertilidad Natural: Moderada a Baja.

- pH: Ácido (3 - 5)

Condiciones óptimas del suelo

- Mg (meq/100g) > 1.5

- Ca > 3.0

- K (mg/100g) > 0.6

- % MO = Alto 5% más

- pH 6,5 - 7,2

Es una planta monocotiledónea que pertenece a la familia de las gramíneas y su

ciclo de vida se caracteriza por un

largo periodo vegetativo .

26

Según Ovalle (2015) estudiar la oferta y demanda de agua con el propósito de sustentar

una apropiada distribución del recurso dentro de una cuenca hidrográfica, exige la utilización de

modelos. Por lo cual un modelo es definido como la representación de una parte de un sistema

que conceptualiza las interacciones y respuestas de las condiciones reales, y asimismo tiene la

capacidad de hacer pronósticos bajo un conjunto de condiciones propuestas.

Figura 5. Clasificación de modelos matemáticos.

Fuente: (Ovalle, Mayorga, & Londoño, 2015)

Finalmente, para la realizar el cálculo comparativo del cultivo de caña panelera en

Microcuenca de la Quebrada Cune, se utilizó el modelo Cropwat, el cual se tiene como

MODELOS MATEMÁTICOS

Según los resultados

DETERMINISTICOS

Resultado puntual sin incertidumbres. Todos los parámetros utilizados, son

conocidos.

ESTOCÁSTICOS O PROBABILISTICOS

El resultado depende de muchas variables

aleatorias, el resultado no siempre es el esperadoy

por tanto se presenta cierto nivel de incertidumbre.

Según el origen de la

información

HEURÍSTICOS

Están basados en las explicaciones sobre las causas o mecanismos

naturales que dan lugar al fenómeno estudiado.

EMPÍRICOS

Utilizan observaciones directas o los resultados

de experimentos del fenómeno estudiado

Según el campo de aplicación

CONCEPTUALES

Reproducen los procesos físicos que se producen en la

naturaleza mediante fórmulas y algoritmos

matemáticos.

DE OPTIMIZACIÓN

Resuelven problemas que por su naturaleza son

indeterminados, es decir, presentan más de una

solución posible.

27

herramienta de computación para el cálculo de los requerimientos de agua y la programación de

riego de los cultivos en base a datos introducidos por el usuario.

4.2.14 Software de riego - CROPWAT

Cabe resaltar que Cropwat es:

Un programa de computación que puede ser usado para el cálculo de los

requerimientos de agua de los cultivos y de sus requerimientos de riego en base a datos

climáticos y de cultivo ya sean existentes o nuevos. Además, el programa permite la

elaboración de calendarios de riego para diferentes condiciones de manejo y el cálculo

del esquema de provisión de agua para diferentes patrones de cultivos. (FAO, 2009)

De igual forma los requerimientos por el programa se centran en datos de

evapotranspiración, temperatura, humedad, velocidad del viento y radiación solar, puesto que al

tener y aportar dichos parámetros para el cálculo y modelamiento se pueden obtener los

requerimientos de agua del cultivo, lo cual permite al programa Cropwat calcular la

evapotranspiración aplicando la ecuación de Penman-Monteith. Cabe resaltar que según la FAO

(2009) “la estructura del programa se organiza en 8 módulos diferentes, de los cuales 5 son

módulos de datos de entrada y 3 son módulos de cálculo” (p. 2). Lo anterior abre las puertas para

adoptar variables climáticas, del cultivo y del suelo para calcular los requerimientos de agua que

demanda el cultivo y asimismo la programación de riego para los mismos.

Siendo así, es necesario al realizar el diagnóstico de la zona, obtener los datos necesarios

para la ejecución del software (evapotranspiración, precipitación, datos del cultivo a estudiar y la

fecha de siembra, datos del suelo de la zona de estudio y patrón de cultivo) para que el mismo no

detenga la programación y se pueda determinar el esquema para el cultivo del régimen de la

28

oferta de agua del sistema productivo de caña panelera como también los requerimientos de agua

para dicho sistema.

5 METODOLOGÍA

5.1 ETAPA I: REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA Y RECONOCIMIENTO DEL ÁREA DE

ESTUDIO

Para el desarrollo metodológico y realización de la etapa I se llevaron a cabo las

siguientes actividades:

Se recolectó información de la estación climatológica principal de Pacho, por

medio de entidades como lo fueron el IDEAM y la Corporación Autónoma

Regional de Cundinamarca.

Se obtuvo información sobre los requerimientos para el desarrollo del sistema

productivo de caña panelera.

Fue necesaria la revisión del PBOT del Municipio de Villeta y asimismo de la

metodología que presenta el Manual de Evaluación de Huella Hídrica propuesto

por Hoekstra, su máximo representante.

5.2 ETAPA II: SELECCIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE LA MUESTRA

Para la selección y caracterización de la muestra, se desarrolló como se puntualiza a

continuación:

Se aplicaron las encuestas previamente diseñadas con la finalidad de obtener datos

reales sobre el uso del suelo, sistemas productivos existentes, captación de agua,

riego de cultivos, uso de fertilizante, y entre otros ítems agrícolas, ambientales y

socioeconómicos que fueron establecidos en las encuestas para una visión global

del estudio.

29

5.3 ETAPA III: MANEJO Y ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN

En cuanto al manejo y análisis de la información, esta fue recolectada en las encuestas y

prosiguió a ser sistematizada, de tal manera que se pudo generar el inventario de las zonas donde

se desarrolla el sistema productivo de caña panelera. Así mismo con la información recogida se

pudo conocer el uso que se le está dando al recurso hídrico para el sostenimiento de cada uno de

los sistemas productivos.

5.4 ETAPA IV: CÁLCULO DE LA HUELLA HÍDRICA DEL SISTEMA

PRODUCTIVO DE CAÑA PANELERA

Ya teniendo la información recolectada de los datos hidroclimatológicos requeridos se

procedió a la metodología de los diferentes cálculos previos al cálculo de la huella hídrica total,

dicha información se encuentra en el ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. del

presente trabajo. Con dicha información se procede a la estimación de los componentes de la

Huella Hídrica bajo la metodología de Hoekstra, de la siguiente manera:

5.4.1 Huella Hídrica Azul

Para los cálculos de las huellas hídricas se usan los datos recolectados tanto por el

programa establecido para cálculos por el método de Turc como por el software CROPWAT.

La huella hídrica azul se calcula haciendo uso de la siguiente ecuación:

Ecuación 1. Cálculo de huella hídrica azul

(

⁄ )

30

Dónde:

CWUazul: Uso de agua de los cultivos por riego (m3/Ha)

: Rendimiento del cultivo (Ton/Ha)

Teniendo en cuenta que:

Ecuación 2. Cálculo del uso de agua de los cultivos por riego

∑

Dónde:

10: Factor de conversión de mm a m3/ ha.

n: Duración del periodo de crecimiento del cultivo (Días).

d: Día de la siembra (día 1)

ETazul: Evapotranspiración del Agua Azul (mm/día)

5.4.2 Huella Hídrica Verde

Partiendo que para el cálculo de la Huella Hídrica Verde se usan los datos recolectados

tanto por la metodología de Turc como por el software CROPWAT, calculando la huella verde

generando el procedimiento de cálculo de la siguiente manera:

Ecuación 3. Cálculo de huella hídrica verde

(

⁄ )

Dónde:

CWUverde: Uso de agua almacenada en el suelo de los cultivos (m3/Ha)

: Rendimiento del cultivo (Ton/Ha)

Sin antes no tener en consideración que:

31

Ecuación 4. Cálculo del uso de agua de los cultivos por riego

∑

Dónde:

10: Factor de conversión de mm a m3/ ha.

n: Duración del periodo de crecimiento del cultivo (Días).

d: Día de la siembra (día 1)

ETazul: Evapotranspiración de agua lluvia (mm/día)

Por tanto, para generar el cálculo de la Huella Hídrica Verde del sistema productivo de

caña panelera, se toma el mínimo valor entre el uso consuntivo y la precipitación efectiva, valor

que será tomado para aplicarse en la ecuación de HHverde.

5.4.1 Huella Hídrica Gris

Para la obtención de la huella hídrica gris se obtienen los resultados con la siguiente

ecuación:

Ecuación 5. Cálculo de huella hídrica gris

(

⁄ ) (

)

Dónde:

AR: Cantidad aplicada de productos químicos para el campo por hectárea

(Kg/Ha)

α: Fracción de lixiviación y escorrentía

cmáx: Concentración máxima aceptable (Kg/m3)

cnat: Concentración natural para el contaminante considerado (Kg/m3)

: Rendimiento del cultivo (Ton/Ha)

32

Con base en lo presentado anteriormente es importante aclarar que el cálculo de la HHgris

sigue el procedimiento propuesto por Hoekstra (2010) en el Manual para la evaluación de la

Huella Hídrica, donde se deben tener en cuenta los siguientes factores:

Fracción de lixiviación y escorrentía (α) es tomado como el 10% de los fertilizantes

de nitrógeno.

La concentración máxima es tomada en relación a nitratos (NO3) de la Resolución

2115 de 2007.

La concentración natural de nitratos (NO3) en el cuerpo de agua

El rendimiento del cultivo que fue un dato recolectado por la Encuesta Nacional

Agropecuaria realizada por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística.

Algo a considerar es que el sistema productivo de la caña panelera tiene una duración de

periodo vegetativo de 525 días, es decir aproximadamente 18 meses, teniendo en cuenta que la

ETPazul y la Precipitación efectiva son calculadas en los 525 días, se reflejan de manera decadal

para un mayor entendimiento.

Como información primordial se tiene que el riego efectivo es un dato tomado

directamente en campo, es decir para este sistema productivo al ser permanente no se aplica

riego bajo las condiciones climáticas de la zona en estudio.

Asimismo, la información requerida por el sistema de riego Cropwat para el cálculo de la

Huella Hídrica se desglosa en los siguientes componentes:

33

Tabla 3.

Datos requeridos por el sistema de riego Cropwat

DATOS DESCRIPCIÓN

Clima

En esta sección del programa se realiza el cálculo de la radiación y

la Evapotranspiración Potencial a partir de datos suministrados como son

los de:

- Localización como altitud (m.s.n.m), Latitud y Longitud.

- Temperatura máxima y mínima (°C)

- Humedad (% o kPa)

- Viento (Km/d o m/s)

- Insolación (Horas, % o fracción de sol/día)

Precipitación

En esta pestaña se realiza el cálculo de la precipitación efectiva en

mm a partir de la modificación del porcentaje del mismo y del suministro

de datos de precipitación media mensual de la estación de Pacho.

Cultivo

La pestaña de cultivo registra los datos concernientes al sistema

productivo en cuestión solicitando datos de:

- Inicio de siembra del cultivo (Fecha)

- Kc en las diferentes fases del periodo vegetativo

(adimensional)

- Duración de cada etapa (días)

- Profundidad radicular (metros)

- Agotamiento crítico (Fracción)

- Respuesta del rendimiento

- Altura del cultivo (metros)

Suelo

Para suelo CROPWAT solicita los siguientes datos:

- Tipo de suelo

- Humedad de suelo disponible total (mm/m)

- Tasa máxima de infiltración de la precipitación (mm/día)

- Profundidad radicular máxima (cm)

- Agotamiento inicial de humedad de suelo (%)

- Humedad del suelo inicialmente disponible (mm/m)

RAC

Para esta pestaña se registran los cálculos decadales de:

- Kc (Adimensional)

- ETcultivo (mm/día y mm/dec)

- Precipitación efectiva (mm/dec)

- Requerimientos de riego (mm/dec)

34

DATOS DESCRIPCIÓN

Programación

Pestaña de cálculos realizados respecto a los siguientes datos:

- Ks (fracción)

- ETa (%)

- Agotamiento (%)

- Lamina Neta (mm)

- Déficit (mm)

- Pérdida (mm)

- Lamina Bruta (mm)

- Caudal (L/s/Ha)

Patrón de Cultivo Zona donde se carga el archivo de cultivo para calcular el esquema

de entrega de agua.

Sistema

Pestaña de cálculos de:

Requerimientos Netos del sistema (mm/día, mm/mes y L/s/h)

Área Irrigada (%)

Requerimientos de riego de área real (l/s/h)

Fuente: Autores

Estableciendo los parámetros que solicita el programa de riego se procede al cálculo de

los requerimientos de agua el cual fue realizado mediante la utilización del programa de

computación Cropwat propuesto por la FAO para dicha finalidad.

Cabe aclarar que cada procedimiento que se realice debe ir siendo guardado ya que cada

pestaña es una extensión de archivos del software. Por consiguiente, al momento de hacer uso de

la estación se realiza el siguiente procedimiento:

1) Se abre el software de computación CROPWAT en su versión 8.0, y procediendo se

ingresa a la pestaña de Clima/ETo y se suministran los datos solicitados en las unidades

requeridas, aclarando que las zonas en amarillo son calculadas por el programa.

35

Figura 6. Ventana con datos introducidos basados en la estación hidroclimatológica.

Fuente: Autores

Asimismo, en la pestaña inferior siguiente, siendo esta la de precipitación, se ingresan los

datos de precipitación en cuanto a los datos de promedios medio mensual multianual, y se

modifica el porcentaje de precipitación efectiva siguiendo el procedimiento descrito a

continuación.

En la opción de configuración se selecciona opciones y en la pestaña de Precipitación se

escoge porcentaje fijo y se cambia al deseado.

Figura 7. Cambio de datos para establecer el % de precipitación.

Fuente: Autores

36

Prosiguiendo así a ingresar los datos de precipitación, de la siguiente manera:

Figura 8. Datos de precipitación según estación climatológica de Pacho.

Fuente: Autores

Seguido de haber establecido los datos de precipitación, en la pestaña de cultivo se

ingresan los datos solicitados, los cuales se pueden encontrar en documentos de la FAO, teniendo

en cuenta que se debe suministrar la información en la cual se sembrara.

Figura 9. Datos requeridos en la pestaña de cultivo.

Fuente: Autores

Ahora en la zona de suelo son ingresados los datos correspondientes al tipo de suelo que

se encuentra en la zona, datos que son suministrados por la información encontrada el

documento del POMCH del Rio Tobia y del triángulo de texturas.

37

Teniendo en cuenta que en esta pestaña se referencia valores cerrados, estableciéndose de

la siguiente manera:

Figura 10. Registro de datos referente a las características del suelo.

Fuente: Autores

En la pestaña de RAC (Requerimientos de Agua del Cultivo) se evidencian los resultados

obtenidos por la programación del software, en donde se dividieron decadalmente y se encuentra

la etapa por década, el valor de Kc, ETc (mm/día y mm/dec), Precipitación Efectiva y

requerimiento de riego; datos que son funcionales para el cálculo de las huellas hídricas que será

demostrado más adelante.

Figura 11. Resultados arrojados por CROPWAT como requerimiento de agua del cultivo.

Fuente: Autores

38

Siguiendo con el manejo del software, en la pestaña de programación se puede encontrar

los datos obtenidos para la programación de riego para el sistema productivo de caña panelera,

los cuales se muestran a continuación:

Figura 12. Programación de riego para el sistema productivo de caña panelera.

Fuente: Autores

Igualmente, en dicha pestaña se encuentra el balance diario de agua de suelo, el cual es

evidenciado por el programa de la siguiente manera:

Figura 13. Balance diario de agua de suelo para el sistema productivo de caña panelera.

Fuente: Autores

Finalizando en la pestaña establecida como patrón de cultivo se describe el cultivo

agregando el archivo previamente guardado de cultivo, y se describe el programa para calcular el

esquema de entrega de agua. Y por último se presentan los datos de esquema de riego para la

39

zona de entrega de agua, simulada para el sistema productivo de caña panelera, siendo el

siguiente resultado:

Figura 14. Esquema de riego del sistema productivo de caña panelera

Fuente: Autores

5.5 ETAPA V: COMPARACIÓN DE RESULTADOS Y SU USO COMO CRITERIO

DE SOSTENIBILIDAD

Para la comparación de los resultados del cálculo de la huella hídrica se identificó la

bondad, con la finalidad de desarrollar un análisis comparativo de los resultados obtenidos y

enunciados anteriormente, se hace uso de la metodología estadística para establecer la bondad

teniendo dos casos supuestos que nos proporcionarán un panorama del comportamiento de los

datos que se tendrán en cuenta para dicho calculo estadístico.

Teniendo en cuenta lo anterior, basándonos en el criterio estadístico se hace uso de la

siguiente ecuación:

Ecuación 6. Cálculo estadístico mediante Chi Cuadrado.

( )

40

En donde a partir de los grados de libertad que manejan los datos, el inverso y

distribución de Chi Cuadrado que se maneja por medio de las hojas de cálculo con Excel se

obtiene la confiabilidad de los datos como criterio estadístico.

Cabe aclarar que dicha metodología se aplicará teniendo como referencia los datos de

HHverde, ya que tiene valores diferentes de 0 y así mismo es el registrado tanto por la metodología

manual en la que se estima la ETP por Turc y la metodología propuesta de la FAO con el

software Cropwat.

Y finalmente se estableció el valor de referencia y con eso se logró establecer criterios de

sostenibilidad para un nivel de gestión óptimo del sistema productivo de caña panelera.

6 PROCESO LÓGICO GENERAL

En cuanto a la metodología realizada para el desarrollo de la investigación se plantea de

manera cuantitativa y cualitativa, por lo cual su alcance está en realizar investigaciones de las

diferentes variables representativas para el cálculo de la huella hídrica en el sistema productivo

de caña panelera, la cual es característica de la zona de estudio. De tal forma que se pueda

realizar una comparación y análisis de la huella hídrica, conllevando así a establecer criterios de

sostenibilidad para este característico sistema productivo.

La metodología planteada, se compone de cinco (5) etapas y así mismo catorce (14) fases,

las cuales se desarrollaron para dar cumplimiento al objetivo de la investigación realizada.

41

Figura 15. Proceso metodológico general de trabajo.

Fuente: Autores

INICIO

ETAPA I (Revisión bibliográfica y reconocimiento del área de estudio): Recolección, selección y revisión de

información base para la investigación.

ETAPA II (Selección y caracterización de la muestra): Se realizará teniendo en cuenta la cantidad de predios por

unidad de tierra presente en la microcuenca de tal forma que se pueda realizar el diseño y la aplicación de encuestas

que permitan identificar los predios con sistemas productivos de caña panelera.

ETAPA IV (Cálculo de la huella hídrica (HH) de sistemas productivos de caña panelera): Obtener información

de diferentes variables climatológicas requeridas para el cálculo de la huella hídrica mediante la metodología de

Hoekstra y el software Cropwat.

ETAPA III (Manejo y análisis de la información): Teniendo una información base de la zona de estudio se

generará una selección exhaustiva de la indagación realizada, de tal forma que se pueda inventariar los sistemas

productivos de caña panelera para así calcular su HH y elaborar un análisis del comportamiento del uso del recurso

hídrico que este genera.

ETAPA V (Comparación de resultados y su uso como criterio de sostenibilidad): Generar la comparación de los

resultados del cálculo de la HH obtenidos mediante la aplicación de la metodología propuesta por Hoekstra y el

software Cropwat, identificando así la bondad y/o relación entre las metodologías.

FIN

Caracterización

total de la zona de

estudio. NO SI

Cálculo de la HH

por las diferentes

metodologías.

NO SI

42

6.1 DESARROLLO DEL PROCESO METODOLÓGICO

6.1.1 Reconocimiento del área de estudio, selección y caracterización de la muestra

La selección de la muestra fue realizada teniendo en cuenta la cantidad de predios por

unidad de tierra presente en la Microcuenca de la Quebrada Cune, haciendo uso de un método

estadístico con racionalidad espacial, el cual dio lugar para diseñar y validar las encuestas, las

cuales fueron útiles para la caracterización de los diferentes sistemas productivos que se

encuentran dentro del área de estudio.

Según Ortiz & Londoño (2014), el principal propósito de la determinación de la muestra,

es seleccionar la cantidad de predios representativos en unidad de tierra en cuanto a uso y

cobertura; pretendiendo seleccionar un número representativo de predios para cada unidad de

tierra presente en las unidades de suelo para aplicar las encuestas.

La metodología del muestreo que se aplicó en el área de estudio tiene en cuenta variables

netamente cualitativas, entendiendo así que son variables que no se pueden expresar en términos

numéricos de manera inmediata al aplicarse el muestreo; dicho muestreo se realizó estableciendo

en la zona unidades de tierra, las cuales están ligadas con los usos y cobertura de los predios

encuestados.

Siendo así que el muestreo empleado tiene como principio un método estadístico -

probabilístico que involucra variables cualitativas, y se realiza mediante la siguiente ecuación la

cual es tomada con la finalidad de establecer el tamaño óptimo de la muestra:

Ecuación 7. Método estadístico con racionalidad espacial.

( )

43

Dónde:

n: Tamaño de la muestra es de 76 las cuales corresponden a las encuestas a realizar

N: Tamaño de la población que corresponde a las unidades de tierra las cuales son 41,

valor tomado de la Figura 22.

σ2: Varianza de la población p (1-p), teniendo en cuenta que P es la probabilidad que

representa la variable dentro del área total.

Z: Valor crítico para la distribución normal estandarizada

E: Error permisible.

Según Ortiz & Londoño (2014) para determinar una muestra aleatoria simple estratificada

de tamaño n, en las unidades de tierra, se tiene en cuenta tres factores:

- Prevalencia de la variable

- Nivel de confianza que equivale al 95%

- Margen de error se designa como el 5%

Finalmente, para la localización de los puntos de muestreo en el trabajo de campo, se

realizó por medio de mapas cartográficos de división veredal de la zona de estudio como recurso

vital para la ubicación de los predios a encuestar.

6.1.2 Manejo y análisis de la información

Luego de aplicar las encuestas a los diferentes predios se compiló la información

obtenida en los diferentes sistemas productivos mediante la digitalización de la información, con

el fin de obtener la información primaria sistematizada para su manejo factible de tal forma que

se proceda a inventariar los sistemas productivos de caña panelera a los cuales de manera

adecuada y con los diferentes procedimientos matemáticos se le realizó el cálculo de la huella

hídrica.

44

Tabla 4.

Cuadro sinóptico del manejo y análisis de la información recolectada.

Fuente: Autores

6.1.3 Cálculo de la huella hídrica del sistema productivo de caña panelera

Las características que establece el cálculo de la huella hídrica permiten obtener

información que puede orientarse a definir estrategias que van desde el análisis sobre el uso y

disposición del agua en los cultivos; la cantidad utilizada en cada producto, hasta la formulación

de estrategias orientadas a involucrar otras partes interesadas, con los cuales se comparte espacio

geográfico, recursos, impactos y riesgos, de forma que se plantee una gestión conjunta. (San Luis

Agua S.E, 2015)

Razón por la cual la Huella Hídrica Total se calcula mediante la sumatoria de los tres

componentes de la misma, los cuales son: Huella Hídrica Azul, Huella Hídrica Verde y Huella

Hídrica Gris.

ACTIVIDAD PROCEDIMIENTO RESULTADO

Compilación de

información a partir de la

aplicación de las encuestas.

Se digitalizó la información

obtenida para su posterior

análisis.

Producción de información

de manera sistematizada.

Selección de la información

referente al recurso hídrico.

Análisis de la información

seleccionada.

Recopilación de

información como base de

análisis de uso del recurso

hídrico.

Compendio de las encuestas

realizadas para su posterior

análisis del sistema

productivo de la caña

panelera.

Uso del análisis estadístico

de la información.

Características primordiales

del sistema productivo de

caña panelera.

45

Tabla 5.

Cuadro sinóptico del procedimiento para el cálculo de Huella Hídrica Total.

COMPONENTES DE LA HUELLA HÍDRICA

HUELLA HÍDRICA AZUL HUELLA HÍDRICA VERDE HUELLA HÍDRICA GRIS

Metodología de cálculo Metodología de cálculo Metodología de cálculo

(

⁄ )

Dónde:

CWUazul: Uso de agua de los cultivos por

riego (m3/Ha)

: Rendimiento del cultivo (Ton/Ha)

(

⁄ )

Dónde:

CWUverde: Uso de agua almacenada en el

suelo de los cultivos (m3/Ha)

: Rendimiento del cultivo (Ton/Ha)

(

⁄ ) (

)

Dónde:

AR: Cantidad aplicada de productos químicos

para el campo por hectárea (Kg/Ha)

α: Fracción de lixiviación y escorrentía

cmáx: Concentración máxima aceptable

(Kg/m3)

cnat: Concentración natural para el

contaminante considerado (Kg/m3)

: Rendimiento del cultivo (Ton/Ha)

Pero teniendo en cuenta que Pero teniendo en cuenta que

∑

Dónde:

10: Factor de conversión de mm a m3/ ha.

n: Duración del periodo de crecimiento del

cultivo. (Días).

d: Día de la siembra (día 1)

ETazul: Evapotranspiración del Agua Azul

(mm/día)

∑

Dónde:

10: Factor de conversión de mm a m3/ ha.

n: Duración del periodo de crecimiento del

cultivo. (Días).

d: Día de la siembra (día 1)

ETazul: Evapotranspiración de agua lluvia

(mm/día)

46

Con la condición de Con la condición de

ETazul: mínimo (NNR, Riego efectivo), es

decir el mínimo entre las Necesidades

Netas de Riego (mm/día) y el Riego

efectivo (mm/día)

ETazul: mínimo (Uc, Pe), es decir el

mínimo entre las Necesidades de Agua o

Uso Consuntivo (mm/día) y la

Precipitación efectiva (mm/día)

Cálculo de la ETazul Cálculo de la ETverde

EVAPOTRANSPIRACIÓN (ETP)

(

) ( )

Dónde:

k: Factor de ajuste que depende del número de días del mes.

T: Temperatura media mensual en ºC.

RG: Radiación Global en cal/cm2 - día.

COEFICIENTE ÚNICO DEL CULTIVO (Kc)

El coeficiente único del cultivo depende del tipo, características del sistema

productivo y asimismo de las fases que comprenda el desarrollo del cultivo.

USO CONSUNTIVO (UC)

Donde:

ETP: Evapotranspiración (mm)

Kc: Coeficiente único del cultivo

47

NECESIDADES NETAS DE RIEGO

( ⁄ )

Dónde:

UC: Uso Consuntivo (Necesidades de Agua

del Cultivo) (mm/día)

Pe: Precipitación Efectiva (mm/día)

PRECIPITACIÓN EFECTIVA

Esta es asumida como el 23% de la

precipitación total, teniendo en cuenta

que el tipo de suelo que se encuentra en

la zona es arcilloso.

RIEGO EFECTIVO

Se asume considerando que durante el

periodo de crecimiento el riego efectivo es

cero ya que el cultivo de caña panelera es

un cultivo perenne o de secano.

Fuente: (Ortiz Caballero & Londoño Perez, 2014), Compilado por Autores

6.2 DIFERENCIAS ENTRE LAS METODOLOGÍAS MANUAL Y SOFTWARE DE RIEGO CROPWAT

Para comenzar a describir las diferencias entre estas metodologías de cálculos se debe partir desde el hecho en el cual las

ecuaciones para hallar la ETP son diferentes; partiendo en primer lugar para la metodología manual se desarrolla en base a la ecuación

de Turc, y en contraste por el software de riego Cropwat la metodología se basa en la ecuación de Penman-Monteith.

Además de esto el software contempla en su sistema de simulación de riego una gran diferencia de variables que por medio de

los cálculos manuales no son incorporados, sobrellevando esto a generar una mayor exactitud de los resultados al tener un ajuste más

rígido en su forma de cálculo.

48

7 IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO

Para la realización del cálculo de la huella hídrica se hizo uso de diferentes metodologías

de cálculo, uno de los cuales es hecho de forma manual haciendo uso de Excel y la otra

metodología se realiza por medio de un software llamado Cropwat, el cual es recomendado por

la FAO, metodologías establecidas por Hoekstra para la obtención del cálculo de la huella

hídrica, las cuales siguen una secuencia establecida a continuación:

Figura 16. Metodología del cálculo de las huellas hídricas

Fuente: Autores

7.1 DEFINICIÓN DEL MARCO ESPACIAL Y TEMPORAL

7.1.1 Marco Espacial

El área del estudio tuvo lugar en el marco de la parte alta de la Microcuenca Quebrada

Cune ubicada en la parte noroccidental del municipio de Villeta en el departamento de

Cundinamarca, formada por las veredas Cune, La Esmeralda, San Isidro, Salitre Blanco, Ladera,

Quebrada Honda y la Masata, comprendiendo esta microcuenca el 21,30% del área municipal.

(Paéz, Cárdenas, Barrios, & Marmolejo, 1999)

Descripción del problema.

Recolección de información pertinente para el módelo.

Desarrollo del módelo.

Obtención de resultados y cálculo de huella hídrica.

49

Para la realización de este estudio, se tuvo como inicio el desarrollo del análisis

morfométrico de la Microcuenca, presentando los siguientes resultados.

Tabla 6.

Datos de la Quebrada CUNE

DATOS

PARÁMETRO UNIDADES VALOR

ÁREA km2 28,8976

PERÍMETRO km 37,76

ALTURA MÁXIMA m 2000

ALTURA MÍNIMA m 800

LONGITUD DEL CAUCE PRINCIPAL m 12584

SUMATORIA LONGITUD TOTAL m 7019419,24

SUMATORIA LONGITUD TOTAL CAUCES m 148326,5

Fuente: Autores

Tabla 7.

Análisis Morfométrico

DATOS

PARÁMETRO UNIDAD VALOR

INDICE DE GRAVELIUS Adimensional 1,98150953

PENDIENTE MEDIA DEL CAUCE PRINCIPAL % 9,535918627

PENDIENTE MEDIA DE LA CUENCA % 12,14533255

ELEVACIÓN MEDIA m 1744,541639

COEFICIENTE DE MASIVIDAD (F. FOURNIER) Adimensional 60,36977601

COEFICIENTE OROGRÁFICO (F. FOURNIER) Adimensional 105317,588

DENSIDAD DE DRENAJE Km-1

5,1328311

TIEMPO DE CONCENTRACIÓN (Temez) h 1,339382413

TIEMPO DE CONCENTRACIÓN (Kirpich) h 1,152181087

RECTÁNGULO EQUIVALENTE - L1 Km 17,35628414

RECTÁNGULO EQUIVALENTE - L2 Km 1,664964676

Fuente: Autores

50

Figura 17.Curva Hipsométrica

Fuente: Autores

Teniendo en cuenta lo expuesto anteriormente con la determinación de la curva

hipsométrica se puede determinar que la cuenca está en una fase de madurez y es una cuenca en

equilibrio.

Por lo tanto, desarrollo del estudio comparativo propuesto fue ubicado en la parte alta de

la Microcuenca de la Quebrada Cune ubicándose entre los 1400 y 2000 m.s.n.m., debido a que

esta zona es la de mayor representatividad con respecto a las encuestas aplicadas en los predios,

siendo así que en la zona alta los sistemas productivos de caña panelera fueron distintivos, por

tanto, la influencia estaría dada por esta zona.

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

0 20 40 60 80 100

Alt

ura

ab

solu

ta (

msn

m)

Porcentaje de área sobre la altura (%)

CURVA HIPSOMETRICA

51

Figura 18. Delimitación de la Microcuenca de la Quebrada Cune, partiendo de la cuenca del Rio Tobia.

Fuente: (Ortiz Caballero & Londoño Perez, 2014)

Teniendo en cuenta que los sistemas productivos de caña panelera han sido característicos

de la zona alta, según la clasificación climática de Caldas-Lang estos sistemas se encuentran en

un piso térmico templado el cual comprende altitudes situadas entre 1.000 y 2.000 m, con

temperaturas mayores o iguales a 17,5°C y con un margen de amplitud en sus límites superiores

e inferior de 500 m.

Tabla 8.

Clasificación climática según Caldas-Lang.

CLASIFICACIÓN CLIMÁTICA CALDAS-LANG

Piso térmico Símbolo Rango de altura (m) Temperatura (°C) Variación de la altitud

por condiciones locales

Templado T 1001 a 2000 24 > T > 17,5 Límite superior ± 500

Límite inferior ± 500

Fuente: Autores

Como primera instancia para reconocimiento de la zona de estudio y las zonas de paisaje

y subpaisaje, se pretende establecer un análisis fisiográfico el cual consiste en un método

moderno para interpretar imágenes de la superficie terrestre, que se basa en la relación paisaje-

52

suelo. Es por esto, que basándonos en estudios anteriores en la misma zona de estudio, se han

establecido las caracterizaciones de las diferentes unidades de tierra que se encuentran allí,

siendo evidenciadas a continuación:

Figura 19. Unidades de subpaisaje existentes en la Microcuenca de la Quebrada Cune.

Fuente: Autores

El estudio se encuentra en área rural de la Microcuenca de la Quebrada el Cune, teniendo

claro conocimiento que se encuentran actividades predominantes como la agricultura (caña

panelera, café, pastos, cítricos) y la actividad ganadera, porcina, y avícola.

Por consiguiente, en estudios anteriores de la zona de estudio se logró hacer una

caracterización de las unidades de subpaisaje, encontrándose así los símbolos de las unidades

cartográficas de suelos están representados por tres (3) letras mayúsculas que indican en su

orden, paisaje, clima ambiental y tipo de relieve. Estas tres letras están acompañadas por

subíndices alfanuméricos que indican fases por rango de pendiente, grado de erosión y

pedregosidad. (Ovalle et al, 2015)

53

Figura 20. Modelo cartográfico para las unidades de tierra.

Fuente: (Ovalle et al, 2015)

Tabla 9.

Características edafológicas de las unidades de subpaisaje

Clase Tipo Sub-

clase

Unidad de

Subpaisaje Profundidad

Drenaje

Natural Suelo Estructura Textura Perm.*

Clase

Tex.** Fertilidad

III Arable III

S-1 MVNa

Moderadamente

Profundos

Bien a

moderadamente

drenados

Franco

Arcilloso

Limoso

Sin

desarrollo

estructural

Moderadamente

fino a

moderadamente

grueso

Rápida C Moderada

a alta

IV Arable IV

P-2 MQKd Profundos Bien drenados

Franco

Arcilloso

Arenoso

Bloque

Sub-

angulares

Moderadamente

fina

Moderadamente

lenta C

Baja a

moderada

VI No

arable

VI

P-2

MQVe Superficiales a

moderadamente

profundos

Bueno a

moderado

Arcilloso Bloque

Sub-

angulares

Fina a media Lenta D Baja a

moderada MQBe

Arcilloso,

arcillo

limosa

54

Clase Tipo Sub-

clase

Unidad de

Subpaisaje Profundidad

Drenaje

Natural Suelo Estructura Textura Perm.*

Clase

Tex.** Fertilidad

VII

P-2 MQVf

Superficiales a

moderadamente

profundos

Bueno a

moderado Arcilloso

Bloque

Sub-

angulares

Fina a media Lenta D Baja a

moderada

VII No

arable

VIII

PS-2 MQSg Superficiales Bien drenados

Franco,

franco

limosa,

franco

arenosa

Bloque

Sub-

angulares

Moderadamente

fino a

moderadamente

grueso

Rápida B Baja

*Permeabilidad del suelo, **Clase textural. Fuente: (Lamprea et al, 2016)

Como se puede ver reflejado en la Figura 19 la unidad de subpaisaje que predomina en la microcuenca de la Quebrada

Cune hace referencia a la unidad de subpaisaje MQVf, siendo característica de los suelos arcillosos de permeabilidad lenta y una

fertilidad baja moderada según las características encontradas en la Tabla 9, lo cual hace que su escorrentía teóricamente sea mayor

que la cantidad de agua infiltrada en el suelo.

55

Tabla 10.

Características de las unidades de subpaisaje P

RO

VIN

CIA

FIS

IOG

RÁ

FIC

A

UN

IDA

D

CL

IMÁ

TIC

A

GR

AN

PA

ISA

JE

PAISAJE

SUBPAISAJE (UNIDAD DE TERRENO)

ASOCIACIÓN PENDIENTE SÍMBOLO

CO

RD

ILL

ER

A O

RIE

NT

AL

Cá

lid

o h

úm

edo (

V)

M

edio

hú

med

o (

Q)

Rel

ieve

Mon

tañ

oso

Est

ruct

ura

l D

enu

dati

vo (

M)

Espinazos,

crestones, lomas

y filas- vigas

Complejo Dystric

Eutrudepts -

Humic Eutrudepts

(B) 25

- 5

0 (

%)

Topografía

fuertemente

quebrada

(e)

MQBe

Lomas, cuestas

y glacís

coluviales

Complejo Humic

Eutrodepts - Typic

Eutrodepts - Typic

Udipsamments

(K) 12 -

25 (

%)

Topografía

fuertemente

ondulada,

fuertemente

inclinada

(d)

MQKd

Crestas

homoclinales y

filas-vigas

Typic Udorthents

- Typic Eutrudepts

(S)

> 7

5%

(%

) Topografía

muy

escarpada

(g)

MQSg

Espinazos,

crestones, lomas

y filas- vigas

Typic Udorthents-

Lithic Hapludolls-

Humic Eutrudepts

(V) 25 -

50 (

%)

Topografía

fuertemente

quebrada

(e)

MQVe

Espinazos,

crestones, lomas

y filas- vigas

Typic Udorthents-

Lithic Hapludolls-

Humic Eutrudepts

(V) 50

- 7

5 (

%)

Topografía

escarpada

(f)

MQVf

Terrazas, planos

de inundación y

vallecitos

Asociación Typic

Udifluvents -

Typic Udorthents

(N)

0 -

3 (

%)

Topografía

plana,

plano

cóncava y

ligeramente

plana (a)

MVNa

Fuente: (Lamprea et al, 2016)

56

Con la información recolectada con las encuestas aplicadas se encontró que el uso del

territorio zonificado tiene coberturas tales como: Bosque secundario (Bs), Caña panelera (Cñp),

Galpones (Gp), Cítricos (Mcc), Mosaico de pastos y cultivos de clima medio (Mcm), Mosaico de

zona cafetera (Cc), Pastos arbolados (Pa), Pastos naturales (Pn), Pastos naturales y rastrojos (Pr),

Rastrojos altos (Ra), Tierras desnudas (Ae), Zonas Urbanas Continuas (Zuc) y Zonas Urbanas

Discontinuas (Zud). Ésta información se utilizó para la determinación de las unidades de uso y

cobertura de la tierra del área de estudio.

Figura 21. Unidades de uso y cobertura de la Microcuenca de la Quebrada Cune.

Fuente: (Ortiz Caballero & Londoño Perez, 2014)

Al realizar las encuestas a la población de manera selectiva con un estudio previo y

abarcando la totalidad de las unidades de tierra, se pudo indagar sobre las prácticas agrícolas y

pecuarias que se realizaban en la zona rural de estudio. En la aplicación de las encuestas se pudo

confirmar que el uso de suelo que se da en la región es referente al área agrícola con diferentes

57

cultivos, evidenciando así que algunos de los cultivos representativos de hace años atrás van en

decadencia, evidenciando a continuación las Unidades de Tierra hasta el año 2014.

Figura 22. Unidades de Tierra obtenidas por la unión de las unidades de terreno y de uso y cobertura.

Fuente: (Ortiz Caballero & Londoño Perez, 2014)

Figura 23. Puntos determinados para la aplicación de encuestas.

Fuente: (Lamprea et al, 2016)

58

Cabe aclarar que para el estudio fue establecido de manera previa los puntos a encuestar y

se llegó a la zona de trabajo de campo con ayudas cartográficas, pero se encontraron diferentes

situaciones que dificultaron la aplicación de la totalidad de las encuestas, tales como que los

predios ya no estaban habitados, el acceso hacia las coordenadas establecidas no era factibles y

en otros ya solo se encontraban rastrojos.

7.1.2 Marco Temporal

Para el presente estudio se tuvo en cuenta la información hidroclimatológica pertinente

que pueda desarrollar la ejecución de los cálculos manuales y del uso del software Cropwat, por

esta razón se tomaron los datos de la estación Inst. Agrícola Escuela Vocacional de Pacho, ya

que dicha estación tiene características semejantes a los de la zona de estudio, además de

encontrarse en la altura correspondiente al estudio de la parte alta de la Quebrada de Cune la cual

es mayor a 1400 m.s.n.m., otro motivo por el cual esta estación es pertinente es la extensión de

datos que corresponde a 25 años.

Tabla 11.

Características de referencia de la estación seleccionada.

ESTACIÓN 2306507 INST. AGRICOLA ESCUELA VOCACIONAL

Latitud 5° 9’ 31,1” N

Longitud 74° 7’ 44” W

Elevación 1932 m.s.n.m.

Departamento Cundinamarca

Municipio Pacho

Oficina 8 – Rionegro

Corriente R. Patasia

Cuenca Rionegro

Área 0

Categoría CP (Climatológica Especial)

Fecha de instalación 01 Junio de 1966

Fuente: Autores

59

7.2 COMPONENTES DEL SISTEMA

7.2.1 Entradas y Salidas

Para los cálculos manuales se necesitaron de los siguientes datos de entrada:

Tabla 12.

Datos de entrada al software Cropwat

DATOS DESCRIPCIÓN

Evapotranspiración

La Evapotranspiración Potencial (ETP) es un importante elemento

del balance hídrico por cuanto determina las pérdidas de agua desde

una superficie de suelo en condiciones definidas. (ETESA)

Coeficiente del Cultivo Es la relación entre ETr y ETo para un cultivo específico.

Uso Consuntivo Representa la cantidad de agua que es requerida por el sistema

productivo en cuestión.

Precipitación Datos en mm de agua que cae en la zona por acción de factores

naturales.

Precipitación Efectiva Cantidad de agua expresada en mm que es aprovechada por el

cultivo.

Riego Efectivo Cantidad de agua usada para riego del sistema productivo y que será

aprovechada por el mismo.

Necesidades Netas de

Riego

Corresponde a la diferencia entre la cantidad de agua que el

conjunto suelo–planta pierde, la evapotranspiración, y el agua que

se aporta de forma natural, la lluvia. (Agroes)

Fuente: Autores

Para los cálculos que se realizaron mediante el software de riego Cropwat se necesitaron

los datos que se establecieron en la Tabla 3; de manera tal que se introdujeron dichos datos en el

sistema para la modelación requerida.

Para el cálculo de las huellas hídricas a partir de los diferentes cálculos anteriormente

explicados se necesita como entrada de datos lo siguiente:

60

Tabla 13.

Datos de entrada para el cálculo de las huellas hídricas

DATOS DESCRIPCIÓN

Huella Hídrica Azul

Para este cálculo se necesita de:

Necesidades Netas de Riego (m3/Ha)

Riego Efectivo (mm)

Rendimiento (Ton/Ha)

Huella Hídrica

Verde

Esta huella solicita:

Uso Consuntivo (mm)

Precipitación Efectiva (mm)

Rendimiento (Ton/Ha)

Huella Hídrica Gris

La Huella Hídrica Gris se calcula con la siguiente información:

Cantidad de producto químico aplicado (Kg/Ha)

Concentración Máxima permitida del agente activo

(Kg/m3)

Concentración Natural del compuesto (Kg/m3)

Rendimiento (Ton/Ha)

Fuente: Autores

7.3 ESTIMACIONES ADICIONALES

Para el cálculo de la ETP por el método de Turc se hace necesario de la siguiente

ecuación.

Ecuación 8. Cálculo de la ETP por el método de Turc

(

) ( )

Esta ecuación es aplicable cuando la humedad relativa es mayor al 50%. Donde:

61

K= Factor de corrección mensual

T=Temperatura Media Mensual Multianual (°C)

RG= Radiación Global (Cal/cm2*día)

Para hallar la radiación global se hace uso de la siguiente ecuación:

Ecuación 9. Cálculo de la Radiación Global

( (

))

Donde

RA= Radiación Solar Extraterrestre (Cal/cm2*día)

a y b= Constantes

n/N= Insolación

n= Número de Horas de sol efectivas (Hora*día)

N= Insolación Máxima (Hora* Día)

7.4 VALIDACIÓN DEL MODELO

Para la validación del modelo se hace uso de dos métodos, uno estadístico y el otro de

valores de referencia, los cuales nos darán un panorama del comportamiento de los datos.

Para el criterio estadístico se hace uso de la siguiente ecuación denominada como Chi

Cuadrado y se presenta anteriormente en la Ecuación 6.

( )

En donde a partir de los grados de libertad que manejan los datos y el inverso y

distribución de Chi Cuadrado que se maneja por medio de Excel se obtiene la confiabilidad de

los datos como criterio estadístico.

62

Para la validación del modelo con los valores de referencia se hace uso de la siguiente

ecuación.

Ecuación 10. Estimación del valor de referencia

Dónde:

Entrada= Uso Consuntivo (m3/Ha)

Almacenamiento= Capacidad de Almacenamiento (m3/Ha)

8 RESULTADOS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS

8.1 CÁLCULO DE LA ETP SEGÚN TURC

8.1.1 Cálculo de radiación global

Para la realización del cálculo de la radiación global (RG), son tomados los datos de la

estación Climatológica Principal de Pacho, partiendo de los promedios medios mensuales

multianuales de precipitación, temperatura y brillo solar referenciados en el Anexo 3. Por

consiguiente, se hace necesario aplicar la Ecuación 9.

( (

))

Al momento de la aplicación de la ecuación, algunos datos como lo fueron Ra y las

constantes (a,b) fueron establecidos de forma teórica; en cuánto a los datos de n y N (insolación)

fueron determinados por la información hidroclimatológica suministrada por la estación

Climatológica Principal de Pacho.

Finalmente teniendo como resultados mensuales de RG los siguientes datos, para su

posterior uso para el cálculo de la ETP mediante Turc.

63

Tabla 14.

Promedios mensuales multianuales de Radiación Global.

Radiación Global (Cal / cm2 - día) Promedio Mensual multianual

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

305,70 285,29 240,55 203,75 196,35 192,83 218,98 236,26 246,40 241,10 201,62 239,05

Fuente: Autores

8.1.2 Cálculo de la ETP

Para el cálculo de la ETP tanto decadal como mensual se hace necesario el uso de la

Ecuación 8.

(

) ( )

Donde los valores de K se establecen de acuerdo al número de días del mes, razón por lo

cual quedan distribuidos así:

- K (10 días) = 0.13

- K (28 días) = 0,37

- K (30 - 31 días) = 0.4

De igual forma los datos requeridos de temperatura fueron suministrados por medio de la

estación climatológica principal Inst. Agrícola Escuela Vocacional de Pacho, por lo cual al

realizar el cálculo se obtuvieron los siguientes resultados:

64

Tabla 15.

Valores de ETP mensual según Turc.

Fuente: Autores

Para una mayor especificidad en el estudio, se plantea tratar con registros decadales, puesto que de esta manera se puede

visualizar más en detalle el comportamiento del cultivo a lo largo de su periodo vegetativo, siendo este de 18 meses; el cual está

comprendido entre el periodo del mes de Marzo a Agosto, ya que el procedimiento de siembra suele realizarse en el comienzo de

periodo de lluvias para el manejo adecuado y correcto del sistema productivo de caña panelera, razón por la cual de aquí en adelante

los resultados a mostrar serán establecidos por décadas en cada uno de los meses.

Teniendo en cuenta lo anterior, y conociendo de igual forma que solo se tiene un dato medio mensual multianual de

temperatura media y de radiación solar, se procede a realizar un procedimiento matemático con dichos registros para poder registrar

así datos decadales. Por lo cual, al tener registrados datos medios mensuales, el registro del mes de se establece para la primera (I) y

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

Temperatura

media (°C) 16,5 16,6 16,9 17,2 17,2 17,3 17,4 17,4 16,9 16,7 16,3 16,4

Radiación Solar

(Cal/cm2 - día)

305,7 285,29 240,55 203,75 196,35 192,83 218,98 236,26 246,40 241,10 201,62 239,05

K 0,4 0,37 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4

ETP (mm) 74,60 65,19 61,54 54,15 52,62 51,96 57,76 61,49 62,74 61,27 52,43 60,30

65

segunda (II) década del mes, teniendo como faltante de registro la tercera (III) década, para la cual se realiza un promedio simple con

el dato anterior y el dato siguiente, procediendo así, tanto para la variable de temperatura media como de radiación solar:

Temperatura media (°C) Radiación Global

( )

( )

Aplicando lo anterior para cada uno de los meses en las variables de temperatura media y radiación solar, se tiene como

resultado los siguientes registros decadales de ETP:

Tabla 16.

Valores de ETP decadal según Turc.

PARÁMETRO ENERO FEBRERO MARZO ABRIL

DECADA I II III I II III I II III I II III

Temperatura media (°C) 16,5 16,5 16,6 16,6 16,6 16,7 16,9 16,9 17,0 17,2 17,2 17,2

Radiación Solar (Cal/cm2-día) 305,70 305,70 295,5 285,29 285,29 262,9 240,55 240,55 222,1 203,75 203,75 200,0

ETP (mm) 24,2 24,2 23,6 22,9 22,9 21,5 20,0 20,0 18,8 17,6 17,6 17,4

PARÁMETRO MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III

Temperatura media (°C) 17,2 17,2 17,2 17,3 17,3 17,3 17,4 17,4 17,4 17,4 17,4 17,1

Radiación Solar (Cal/cm2 - día) 196,35 196,35 194,6 192,83 192,83 205,9 218,98 218,98 227,6 236,26 236,26 241,3

ETP (mm) 17,1 17,1 17,0 16,9 16,9 17,8 18,8 18,8 19,4 20,0 20,0 20,2

66

PÁRAMETRO SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE

DECADA I II III I II III I II III I II III

Temperatura media (°C) 16,9 16,9 16,8 16,7 16,7 16,5 16,3 16,3 16,3 16,4 16,4 16,4

Radiación Solar (Cal/cm2 - día) 246,4 246,4 243,8 241,10 241,10 221,4 201,62 201,62 220,3 239,05 239,05 272,4

ETP (mm) 20,4 20,4 20,2 19,9 19,9 18,5 17,0 17,0 18,3 19,6 19,6 21,9

Fuente: Autores

Al obtener los datos de ETP a partir del cálculo por el método de Turc, se pueden establecer análisis para cuantificar las

necesidades netas de riego, diseñar gráficas que permitan más a fondo el análisis del sistema productivo y lo más importante, validar

el método de Turc como fuente fiable de cálculo de ETP, teniendo en cuenta que este método es el válido para Colombia.

8.2 CÁLCULO DE USO CONSUNTIVO

8.2.1 Determinación del coeficiente único del cultivo (Kc)

Para establecer el registro de datos del coeficiente único del cultivo, se tomaron datos teóricos del coeficiente y según los

periodos de cada etapa y asimismo se interpolaron gráficamente dichos valores para suministrar datos de Kc decadales faltantes. Los

coeficientes según cada etapa, son los siguientes:

Tabla 17.

Valores de Kc en cada una de sus etapas para el cultivo de caña panelera

ETAPA INICIAL ETAPA MEDIA ETAPA DE FINAL DE TEMPORADA

Kc 0,4 1,3 0,75

Fuente: (Ruiz, 2000). Compilado por Autores

67

Teniendo en cuenta estos valores, se realizó el proceso de interpolación para estimar los datos decadales del coeficiente único

del cultivo, obteniendo los siguientes resultados:

Tabla 18.

Valores de Kc decadales.

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

Kc 0,40 0,40 0,40 0,70 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30

SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE ENERO FEBRERO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

Kc 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,25 1,25 1,20 1,20 1,15 1,15 1,10 1,10 1,10 1,10 1,05

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

Kc 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,95 0,95 0,90 0,90 0,90 0,90 0,85 0,85 0,80 0,80 0,75 0,75 -

Fuente: Autores

8.2.2 Cálculo del Uso Consuntivo (UC)

Al haber obtenido los resultados de Kc y ETP, se procede al cálculo con la siguiente ecuación:

Ecuación 11. Cálculo del uso consuntivo

Logrando el cálculo del uso consuntivo decadal, se obtuvieron los siguientes resultados:

68

Tabla 19.

Valores de uso consuntivo decadales.

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

UC 8,00 8,00 7,52 12,32 22,88 22,56 22,23 22,23 22,09 21,95 21,95 23,18 24,41 24,41 25,19 25,98 25,98 26,25

SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE ENERO FEBRERO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

UC 26,51 26,51 26,20 25,89 25,89 24,01 22,15 21,30 22,90 23,52 23,52 25,20 27,88 26,67 25,93 25,19 25,19 22,53

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

UC 8,00 8,00 7,52 12,32 22,88 22,56 22,23 22,23 22,09 21,95 21,95 23,18 24,41 24,41 25,19 25,98 25,98 -

Fuente: Autores

El uso consuntivo para la zona es de gran importancia ya que este parámetro define que tanto utiliza de agua el sistema

productivo, por tanto, al observar los datos expuestos se obtienen las demandas del cultivo decadales, dichas demandas deben ser

suplidas por la oferta de agua que se encuentra en el área de la Quebrada Cune, para que así el sistema productivo tenga un desarrollo

adecuado. Además, que este comportamiento se ve fuertemente relacionado con los valores de Kc del cultivo, estos definen un

estándar para el desarrollo del sistema productivo conjuntamente con la ETP, la cual para este cálculo se usó el método de Turc.

Por lo tanto se puede decir que la humedad y la radiación global se ven indicadas en este parámetro rigiendo así el

comportamiento y requerimiento de la caña panelera para esta zona indicada.

69

8.3 CÁLCULO DE LAS NECESIDADES NETAS DE RIEGO (NNR)

8.3.1 Estimación de la precipitación efectiva

Para la determinación del dato de precipitación efectiva se parte de la predominancia de

los suelos que hay en la zona de estudio, evidenciándose en la Figura 19, siendo para este caso de

textura arcillosa, lo cual da un panorama visible del comportamiento que conlleva la infiltración

de la variable precipitación, puesto que al tener un menor diámetro hace más sencilla la

agrupación de los coloides y por lo cual se dificulta la infiltración; adicionando el tipo de suelo

predominante suele ser permeable, por tanto, se considera que la precipitación efectiva de la zona

es de valores bajos.

Respecto al dato seleccionado que es estimado para los diferentes cálculos, es

considerado por medio de la comparación de los conceptos físicos del suelo como por ejemplo la

densidad aparente de la zona, relacionándose dicho concepto con el espacio poroso y asimismo

con la capacidad de recepción de agua, consecuentemente esta es la que se convierte en agua

disponible para el sistema productivo. Por consiguiente, según Ovalle y Mayorga (2015)

establece el valor de precipitación hidrológica del 70% en la zona de estudio, conllevando esto a

que su precipitación agronómica está dada por el 30%, siendo este el porcentaje de precipitación

que se infiltra.

Teniendo en cuenta y estimada el % de precipitación que se infiltra, de acuerdo a la

siguiente ecuación se determina la precipitación efectiva.

Ecuación 12. Cálculo de precipitación efectiva

70

Por consiguiente, al realizar el procedimiento de cálculo, se obtienen los siguientes resultados:

Tabla 20.

Valores de precipitación efectiva decadales.

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

P 49,72 49,72 52,05 54,39 54,39 46,68 38,97 38,97 25,93 12,89 12,89 12,27 11,64 11,64 13,07 14,50 14,50 21,73

PE 14,9 14,9 15,6 16,3 16,3 14,0 11,7 11,7 7,8 3,9 3,9 3,7 3,6 3,5 3,9 4,3 4,3 6,5

SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE ENERO FEBRERO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

P 28,96 28,96 43,8 58,72 58,72 62,07 65,42 65,42 56,36 47,31 47,31 23,65 32,38 32,38 34,50 36,63 49,72 49,72

PE 8,7 8,7 13,2 17,6 17,6 18,6 19,6 19,6 16,9 14,2 14,2 7,1 9,7 9,7 10,4 11,0 14,9 14,9

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

P 49,72 49,72 52,05 54,39 54,39 46,68 38,97 38,97 25,93 12,89 12,89 12,27 11,64 11,64 13,07 14,50 14,50

PE 14,9 14,9 15,6 16,3 16,3 14,0 11,7 11,7 7,8 3,9 3,9 3,7 3,5 3,5 3,9 4,3 4,3

Fuente: Autores

Al observar los datos obtenidos por los cálculos para la determinación de la precipitación efectiva se puede resaltar que los

suelos al ser arcillosos presentan una problemática en la zona al hacer que el agua que se infiltre sea muy poco aprovechada por el

cultivo a comparación del total que cae; sin embargo, los periodos de lluvias son largos y ofrecen el tiempo requerido para que cierta

precipitación se infiltre y pueda ser aprovechada por el cultivo.

71

8.3.2 Cálculo de las necesidades netas de riego

Para las necesidades netas de riego (NNR), es necesario el uso de los datos calculados de uso consuntivo y precipitación

efectiva, para así realizar el cálculo con la siguiente ecuación:

Ecuación 13. Cálculo de las necesidades netas de riego

Consiguiendo así siguientes resultados decadales:

Tabla 21.

Valores de las necesidades netas de riego decadales.

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

NNR (m3/Ha) -69,16 -69,16 -80,94 -39,96 65,63 85,53 105,42 105,42 143,14 180,86 180,86 194,98 209,14 209,14 212,73 216,32 216,32 197,30

SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE ENERO FEBRERO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

NNR (m3/Ha) 178,18 178,18 130,43 82,69 82,69 53,89 25,26 16,74 59,89 93,26 93,26 181,08 181,69 169,57 155,81 142,04 102,78 76,15

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

NNR (m3/Ha) -69,16 -69,16 -80,94 -39,96 65,63 85,53 105,42 105,42 143,14 180,86 180,86 194,98 209,14 209,14 212,73 216,32 216,32

Fuente: Autores

72

Al observar estos datos es de gran importancia destacar que la mayoría de cultivos

desarrollados en esta zona son descritos como cultivos de secano, es decir, por acción de la

precipitación se cumplen los requerimientos de agua del sistema productivo, por tanto, el riego

para la zona y más específicamente para el sistema productivo de caña panelera no se hace

necesario. Además de tener periodos de lluvia que generan almacenamiento y exceso en la zona

definen estos sistemas productivos como satisfechos por la precipitación.

8.3.3 Relación de precipitación y evapotranspiración según Turc

Figura 24. Precipitación Vs Evapotranspiración Potencial según Turc.

Fuente: Autores

Como se puede notar con respecto a la Figura 24 obtenida en cuanto a la relación de la

precipitación y la evapotranspiración, es de gran importancia denotar las características de la

zona representadas bajo estos parámetros; la zona de estudio presenta una buena oferta de agua

en cuanto a la precipitación suministrada lo cual genera excesos del recurso para el sistema

productivo, tan solo se presenta problemas de déficit en los meses de Junio a Agosto.

0

10

20

30

40

50

60

70

Pre

cip

itaci

ón

(m

m)

Tiempo (meses)

Precipitación Vs Evapotranspiración Potencial

Precipitación

Evapotranspiración

70

60

50

40

30

20

10

0

Evap

otra

nsp

iració

n (m

m)

73

Otro punto a resaltar es el cálculo de la ETP presentado, para lo cual se puede establecer

un comportamiento típico de la zona, es decir, el método empleado puede mostrar un buen

panorama del comportamiento del sistema productivo con los datos suministrados por la estación

para el cálculo de la ETP por el método de Turc, el cual es el método recomendado para

Colombia.

8.4 CÁLCULOS DE HUELLA HÍDRICA DEL SISTEMA PRODUCTIVO DE CAÑA

PANELERA

8.4.1 Cálculo de la Huella Hídrica Azul (HHazul)

Por lo cual, teniendo en cuenta las anteriores condiciones del sistema productivo y

realizando los cálculos respectivos de manera manual, se procede a ejecutar procedimientos

matemáticos obteniendo así el resultado de la HHazul los siguientes datos tabulados:

74

Tabla 22.

Datos de Huella Hídrica Azul (HHazul) para el sistema productivo de caña panelera.

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

Riego Efectivo 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Rendimiento

(Ton/Ha) 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21

NNR (m3/Ha) -34,35 -34,35 -44,50 -1,89 103,70 118,21 132,70 132,70 161,30 189,89 189,89 203,57 217,29 217,29 221,88 226,47 226,47 212,51

Mínimo valor

(Re o NNR) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

HHazul 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE ENERO FEBRERO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

Riego

Efectivo 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Rendimiento

(Ton/Ha) 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21

NNR (m3/Ha) 198,45 198,45 161,12 123,80 123,80 97,34 71,05 62,53 99,34 126,38 126,38 197,63 204,35 192,23 179,96 167,68 137,58 110,95

Mínimo valor

(Re o NNR) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

HHazul 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

Riego

Efectivo 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Rendimiento

(Ton/Ha) 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21

NNR (m3/Ha) -34,35 -34,35 -44,50 -1,89 103,70 118,21 132,70 132,70 161,30 189,89 189,89 203,57 217,29 217,29 221,88 226,47 226,47

Mínimo valor

(Re o NNR) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

HHazul 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Fuente: Autores

75

Así mismo, se realizó el cálculo de la HHazul con los datos obtenidos de la simulación del

software Cropwat, teniendo como resultados de dicha simulación a continuación:

Tabla 23.

Datos de Huella Hídrica Azul (HHazul) mediante el software Cropwat para el sistema productivo

de caña panelera.

MES DÉCADA RIEGO

EFECTIVO

NNR

(m3/Ha)

ETazul RENDIMIENTO

(Ton/Ha) CWUazul

MARZO

I 0 272,00 0,00 4,21 0,000

II 0 254,00 0,00 4,21 0,000

III 0 274,00 0,00 4,21 0,000

ABRIL

I 0 219,00 0,00 4,21 0,000

II 0 202,00 0,00 4,21 0,000

III 0 206,00 0,00 4,21 0,000

MAYO

I 0 210,00 0,00 4,21 0,000

II 0 211,00 0,00 4,21 0,000

III 0 260,00 0,00 4,21 0,000

JUNIO

I 0 255,00 0,00 4,21 0,000

II 0 275,00 0,00 4,21 0,000

III 0 274,00 0,00 4,21 0,000

JULIO

I 0 271,00 0,00 4,21 0,000

II 0 272,00 0,00 4,21 0,000

III 0 297,00 0,00 4,21 0,000

AGOSTO

I 0 178,00 0,00 4,21 0,000

II 0 477,00 0,00 4,21 0,000

III 0 514,00 0,00 4,21 0,000

SEPTIEMBRE

I 0 453,00 0,00 4,21 0,000

II 0 442,00 0,00 4,21 0,000

III 0 402,00 0,00 4,21 0,000

OCTUBRE

I 0 356,00 0,00 4,21 0,000

II 0 312,00 0,00 4,21 0,000

III 0 325,00 0,00 4,21 0,000

NOVIEMBRE

I 0 250,00 0,00 4,21 0,000

II 0 216,00 0,00 4,21 0,000

III 0 233,00 0,00 4,21 0,000

DICIEMBRE

I 0 253,00 0,00 4,21 0,000

II 0 267,00 0,00 4,21 0,000

III 0 325,00 0,00 4,21 0,000

76

MES DÉCADA RIEGO

EFECTIVO

NNR

(m3/Ha)

ETazul RENDIMIENTO

(Ton/Ha) CWUazul

ENERO

I 0 310,00 0,00 4,21 0,000

II 0 332,00 0,00 4,21 0,000

III 0 363,00 0,00 4,21 0,000

FEBRERO

I 0 315,00 0,00 4,21 0,000

II 0 309,00 0,00 4,21 0,000

III 0 215,00 0,00 4,21 0,000

MARZO

I 0 272,00 0,00 4,21 0,000

II 0 254,00 0,00 4,21 0,000

III 0 274,00 0,00 4,21 0,000

ABRIL

I 0 219,00 0,00 4,21 0,000

II 0 202,00 0,00 4,21 0,000

III 0 206,00 0,00 4,21 0,000

MAYO

I 0 210,00 0,00 4,21 0,000

II 0 211,00 0,00 4,21 0,000

III 0 260,00 0,00 4,21 0,000

JUNIO

I 0 255,00 0,00 4,21 0,000

II 0 275,00 0,00 4,21 0,000

III 0 274,00 0,00 4,21 0,000

JULIO

I 0 271,00 0,00 4,21 0,000

II 0 272,00 0,00 4,21 0,000

III 0 297,00 0,00 4,21 0,000

AGOSTO

I 0 178,00 0,00 4,21 0,000

II 0 0,00 0,00 4,21 0,000

III - - - - -

TOTAL HUELLA HÍDRICA AZUL (m3/Ton) 0,000

Fuente: Autores

Al obtener estos datos, siguiendo las ecuaciones establecidas y los cálculos apropiados se

puede concluir que el valor de la Huella Hídrica Azul siempre será de 0 para esta zona al ser

sistemas productivos que tienen la característica de ser de secano, por tanto, en la obtención de

productos por medio de la caña panelera, el riego no se realiza para esta actividad y por ende el

valor será el expresado en las tablas.

77

8.4.2 Cálculo de la Huella Hídrica Verde (HHverde)

Tabla 24.

Datos de Huella Hídrica Verde (HHverde) para el sistema productivo de caña panelera.

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

Factor de

conversión 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0

Rendimiento

(Ton/Ha) 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21

Uso

Consuntivo 8,00 8,00 7,52 12,32 22,88 22,56 22,23 22,23 22,09 21,95 21,95 23,18 24,41 24,41 25,19 25,98 25,98 26,25

Precipitación

Efectiva 14,9 14,9 15,6 16,3 16,3 14,0 11,7 11,7 7,8 3,9 3,9 3,7 3,6 3,5 3,9 4,3 4,3 6,5

HHverde 19,00 19,00 17,87 29,26 38,76 33,26 27,77 27,77 18,48 9,19 9,19 8,74 8,29 8,29 9,31 10,33 10,33 15,48

SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE ENERO FEBRERO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

Factor de

conversión 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0

Rendimiento

(Ton/Ha) 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21

Uso

Consuntivo 26,51 26,51 26,20 25,89 25,89 24,01 22,15 21,30 22,90 23,52 23,52 25,20 27,88 26,67 25,93 25,19 25,19 22,53

Precipitación

Efectiva 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7

HHverde 20,64 20,64 31,24 41,84 41,84 44,23 46,61 46,61 40,16 33,71 33,71 16,85 23,07 23,07 24,59 26,10 35,43 35,43

78

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

Factor de

conversión 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0

Rendimiento

(Ton/Ha) 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21 4,21

Uso

Consuntivo 8,00 8,00 7,52 12,32 22,88 22,56 22,23 22,23 22,09 21,95 21,95 23,18 24,41 24,41 25,19 25,98 25,98

Precipitación

Efectiva 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7 8,7

HHverde 19,00 19,00 17,87 29,26 38,76 33,26 27,77 27,77 18,48 9,19 9,19 8,74 8,29 8,29 9,31 10,33 10,33

Fuente: Autores

Realizando los cálculos anteriormente mostrados, se tiene como HHverde un total de 1334,12 m3/Ton realizando el

procedimiento establecido, calculando a razón de la metodología de ETP por Turc.

El cálculo de la HHverde con los datos obtenidos de la simulación del software Cropwat muestra los siguientes registros:

79

Tabla 25.

Datos de Huella Hídrica Verde (HHverde) mediante el software Cropwat para el sistema

productivo de caña panelera.

MES DÉCADA U.C

(mm/Dec)

PE

(MM/Dec) ETverde

RENDIMIENTO

(Ton/Ha) CWUverde

MARZO

I 37,80 13,80 13,80 4,21 32,78

II 37,10 15,20 15,20 4,21 36,10

III 39,30 15,60 15,60 4,21 37,05

ABRIL

I 34,50 16,40 16,40 4,21 38,95

II 33,30 17,10 17,10 4,21 40,62

III 32,30 15,30 15,30 4,21 36,34

MAYO

I 31,30 13,50 13,50 4,21 32,07

II 30,40 12,10 12,10 4,21 28,74

III 33,20 9,40 9,40 4,21 22,33

JUNIO

I 29,90 5,80 5,80 4,21 13,78

II 29,70 2,90 2,90 4,21 6,89

III 29,70 3,10 3,10 4,21 7,36

JULIO

I 29,80 3,50 3,50 4,21 8,31

II 29,70 3,30 3,30 4,21 7,84

III 32,50 3,70 3,70 4,21 8,79

AGOSTO

I 29,50 3,80 3,80 4,21 9,03

II 50,60 3,90 3,90 4,21 9,26

III 55,60 5,50 5,50 4,21 13,06

SEPTIEMBRE

I 50,50 6,80 6,80 4,21 16,15

II 50,40 8,10 8,10 4,21 19,24

III 48,90 11,30 11,30 4,21 26,84

OCTUBRE

I 47,30 15,30 15,30 4,21 36,34

II 45,50 18,60 18,60 4,21 44,18

III 47,00 18,90 18,90 4,21 44,89

NOVIEMBRE

I 40,00 19,60 19,60 4,21 46,56

II 37,40 20,60 20,60 4,21 48,93

III 37,50 18,50 18,50 4,21 43,94

DICIEMBRE

I 37,50 15,90 15,90 4,21 37,77

II 37,50 14,10 14,10 4,21 33,49

III 42,20 12,60 12,60 4,21 29,93

ENERO

I 39,20 10,70 10,70 4,21 25,42

II 40,00 8,90 8,90 4,21 21,14

III 43,70 9,60 9,60 4,21 22,80

FEBRERO

I 39,40 10,30 10,30 4,21 24,47

II 39,10 10,60 10,60 4,21 25,18

III 30,70 12,10 12,10 4,21 28,74

80

MES DÉCADA U.C

(mm/Dec)

PE

(MM/Dec) ETverde

RENDIMIENTO

(Ton/Ha) CWUverde

MARZO

I 37,80 13,80 13,80 4,21 32,78

II 37,10 15,20 15,20 4,21 36,10

III 39,30 15,60 15,60 4,21 37,05

ABRIL

I 34,50 16,40 16,40 4,21 38,95

II 33,30 17,10 17,10 4,21 40,62

III 32,30 15,30 15,30 4,21 36,34

MAYO

I 31,30 13,50 13,50 4,21 32,07

II 30,40 12,10 12,10 4,21 28,74

III 33,20 9,40 9,40 4,21 22,33

JUNIO

I 29,90 5,80 5,80 4,21 13,78

II 29,70 2,90 2,90 4,21 6,89

III 29,70 3,10 3,10 4,21 7,36

JULIO

I 29,80 3,50 3,50 4,21 8,31

II 29,70 3,30 3,30 4,21 7,84

III 32,50 3,70 3,70 4,21 8,79

AGOSTO

I 20,60 2,60 2,60 4,21 6,18

II 0,00 0,00 0,00 4,21 0,00

III

TOTAL HUELLA HÍDRICA VERDE (m3/Ton) 1329,45

Fuente: Autores

En cuanto a los valores de la huella hídrica verde se puede observar que los calculados

por el método de Turc son más bajos que los expresados por el método de Penman-Monteith, el

cual es realizado por el software Cropwat, esto también puede ser demostrado ya que el software

contempla más variables que la otra metodología, por tal motivo el valor expresado por Cropwat

es mayor.

8.4.3 Cálculo de la Huella Hídrica Gris (HHgris)

Según las encuestas que fueron aplicadas en los predios de la Microcuenca de la

Quebrada Cune, se encontró que la dosificación para los sistemas productivos de caña panelera

es realizada con Crosser; sin embargo, al encontrar datos incongruentes de dosis se decide por

optar en búsqueda de literatura y datos de dosis establecidos suministrados por YARA en donde

81

se utiliza Nitrabor, producto que fue escogido teniendo en cuenta que este utiliza el mismo

agente activo de Crosser. A continuación, se evidencia que el producto de Crosser al realizar los

cálculos respectivos para dosificar, muestra incoherencia.

8.4.3.1 Dosificación de Crosser

Para hallar la dosis de Crosser se hacen los siguientes cálculos; en primer lugar, se toma

la dosis establecida en las encuestas y se multiplica por la densidad:

Ecuación 14. Dosificación de Crosser

Siguiendo con el procedimiento se multiplica por el porcentaje del agente activo que para

este caso es Nitrógeno (N) dentro de un compuesto llamado Picloram.

Ecuación 15. Estimación del agente activo.

Teniendo el resultado anterior se hace la conversión a NO3, por tanto, se hace un balance

estequiométrico y se realiza el siguiente cálculo:

Ecuación 16. Balance estequiométrico para determinación de NO3.

Al observar el resultado obtenido se hace necesario buscar teóricamente otro producto

que tenga el mismo agente activo, por lo cual según YARA se encontró que el uso del producto

químico llamado Nitrabor cumple con las especificaciones necesarias para la aplicación en el

sistema productivo de caña panelera.

82

8.4.3.2 Dosificación de Nitrabor

Recopilando lo mencionado anteriormente, se evidencian los cálculos del fertilizante

Nitrabor en cuanto a su dosificación para el cultivo de caña panelera, teniendo como resultado lo

mostrado a continuación:

Ecuación 17. Dosificación de Nitrabor.

Con el resultado presentado anteriormente, se procede al cálculo de la HHgris obteniendo

los resultados evidenciados a continuación:

Tabla 26.

Huella Hídrica Gris para el sistema productivo de caña panelera.

VARIABLE VALOR

AR (Kg/Ha) 100

U.C (m3/Ha) 11550,13

Α 10%

Concentración de N (kg/m3) 0,001338

Concentración de NO3 (kg/m3) 0,000302

Concentración Natural (kg/m3) 0,01

Rendimiento (Ton/Ha) 4,21

HH gris (m3/Ton) 244,93

Fuente: Autores

Para la huella hídrica gris es importante destacar que las dosis de productos químicos son

en bajas cantidades, este dato no es considerado en gran manera con las otras huellas hídricas,

además de tener que hacer aproximaciones con valores de productos químicos que contengan el

mismo componente activo que el CROSSER, sin embargo, el dato que se obtiene para huella

hídrica gris es bajo.

83

8.5 HUELLA HÍDRICA TOTAL DEL SISTEMA PRODUCTIVO DE CAÑA

PANELERA

El resultado de la Huella Hídrica Total para el sistema productivo de caña panelera

encontrado en la Microcuenca de la Quebrada Cune (Villeta), tiene 3 componentes: 1) la HHazul

la cual se tiene como resultado de 0 (m3/Ton) ya que en la zona de estudio no se aplica riego por

ser un cultivo de secano; 2) la HHverde la cual es un indicador de agua almacenada en el suelo

usada por el sistema productivo de caña panelera a lo largo de su periodo vegetativo por tonelada

de producto útil, y 3) la HHgris referencia el agua necesaria para asimilar el fertilizante

encontrado en el cultivo por la producción de cultivo en tonelada.

De igual forma se debe tener en cuenta que el software de computación Cropwat solo

realiza el procedimiento de cálculo de la HHazul y HHverde, por lo cual la sumatoria de estos dos

componentes se toma como la Huella Hídrica Total.

Por consiguiente, los datos obtenidos se pueden evidenciar en la siguiente tabla:

Tabla 27.

Huella hídrica total del sistema productivo de caña panelera.

COMPONENTE ETP – Turc ETP – Penman Monteith

Metodología Manual Metodología Cropwat

Huella Hídrica Azul (m3/Ton) 0,00 0,00

Huella Hídrica Verde (m3/Ton) 1334,12 1329,45

Huella Hídrica Gris (m3/Ton) 244,93 -

HUELLA HÍDRICA TOTAL (m3/Ton) 1579,05 1329,45

Fuente: Autores

Por tanto, al obtener estos valores de huella hídrica se puede comenzar a observar la

diferencia que existen entre estos dos métodos, los valores menos ajustados resultan que son los

más altos, mientras que los más ajustados reportan valores más pequeños, esto se puede dar

debido a la complejidad de las ecuaciones en sí, debido a que ellas tienen sus ajustes de cálculo.

84

Como consecuencias es por ello que la ecuación de Penman-Monteith resulta más exacta al

calcular la ETP por medio de una serie de parámetros más complejos y por ende más ajustados a

la realidad, sin embargo, el método de Turc es una forma más práctica de calcular dicho valor y

de ser la metodología recomendada para casos en donde el acceso u obtención de datos sea más

compleja.

8.6 CÁLCULO DE REQUERIMIENTOS DE AGUA DEL CULTIVO

El cálculo de dichos requerimientos, fue realizado mediante la utilización del programa

de computación Cropwat propuesto por la FAO para dicha finalidad. Para la utilización del

software se necesitaron de datos climatológicos suministrados por la CAR (Corporación

Autónoma Regional), teniendo en cuenta que dichos datos fueron obtenidos de la información

conseguida de la estación de Climatológica Principal de Pacho.

Debido al procedimiento que se efectúa en el software de riego Cropwat en se obtiene

como resultado de ET y Riego Efectivo los siguientes registros decadales en los 525 días

establecidos como periodo vegetativo del cultivo de caña panelera.

Tabla 28.

Datos obtenidos de la simulación en Cropwat 8.0.

MES DECADA ETAPA Kc

ET

CULTIVO

(mm/día)

ET

CULTIVO

(mm/Dec)

PREC

EFECT

(mm/Dec)

REQ.

RIEGO

(mm/Dec)

MARZO

I Inicio 1,08 3,78 37,8 13,8 24

II Inicio 1,06 3,71 37,1 15,2 21,8

III Desarrollo 1,04 3,58 39,3 15,6 23,7

ABRIL

I Desarrollo 1,02 3,45 34,5 16,4 18,1

II Media 1,01 3,33 33,3 17,1 16,1

III Media 0,99 3,23 32,3 15,3 17

MAYO

I Media 0,97 3,13 31,3 13,5 17,8

II Media 0,95 3,04 30,4 12,1 18,3

III Media 0,93 3,02 33,2 9,4 23,8

85

MES DECADA ETAPA Kc

ET

CULTIVO

(mm/día)

ET

CULTIVO

(mm/Dec)

PREC

EFECT

(mm/Dec)

REQ.

RIEGO

(mm/Dec)

JUNIO

I Media 0,91 2,99 29,9 5,8 24,1

II Media 0,89 2,97 29,7 2,9 26,8

III Media 0,87 2,97 29,7 3,1 26,7

JULIO

I Media 0,85 2,98 29,8 3,5 26,2

II Media 0,84 2,97 29,7 3,3 26,4

III Media 0,82 2,96 32,5 3,7 28,9

AGOSTO

I Media 0,8 2,95 29,5 3,8 16,9

II Media 1,35 5,06 50,6 3,9 46,7

III Media 1,35 5,06 55,6 5,5 50,1

SEPTIEMBRE

I Media 1,35 5,05 50,5 6,8 43,7

II Media 1,35 5,04 50,4 8,1 42,4

III Media 1,35 4,89 48,9 11,3 37,6

OCTUBRE

I Media 1,35 4,73 47,3 15,3 32

II Fin 1,34 4,55 45,5 18,6 26,9

III Fin 1,32 4,27 47 18,9 28

NOVIEMBRE

I Fin 1,3 4 40 19,6 20,4

II Fin 1,28 3,74 37,4 20,6 16,8

III Fin 1,27 3,75 37,5 18,5 19

DICIEMBRE

I Fin 1,25 3,75 37,5 15,9 21,6

II Fin 1,23 3,75 37,5 14,1 23,4

III Fin 1,21 3,84 42,2 12,6 29,6

ENERO

I Fin 1,19 3,92 39,2 10,7 28,5

II Fin 1,17 4 40 8,9 31,1

III Fin 1,15 3,97 43,7 9,6 34,1

FEBRERO

I Fin 1,13 3,94 39,4 10,3 29,1

II Fin 1,11 3,91 39,1 10,6 28,5

III Fin 1,1 3,84 30,7 12,1 18,7

MARZO

I Fin 1,08 3,78 37,8 13,8 24

II Fin 1,06 3,71 37,1 15,2 21,8

III Fin 1,04 3,58 39,3 15,6 23,7

ABRIL

I Fin 1,02 3,45 34,5 16,4 18,1

II Fin 1,01 3,33 33,3 17,1 16,1

III Fin 0,99 3,23 32,3 15,3 17

MAYO

I Fin 0,97 3,13 31,3 13,5 17,8

II Fin 0,95 3,04 30,4 12,1 18,3

III Fin 0,93 3,02 33,2 9,4 23,8

JUNIO

I Fin 0,91 2,99 29,9 5,8 24,1

II Fin 0,89 2,97 29,7 2,9 26,8

III Fin 0,87 2,97 29,7 3,1 26,7

JULIO I Fin 0,85 2,98 29,8 3,5 26,2

II Fin 0,84 2,97 29,7 3,3 26,4

86

MES

JULIO

AGOSTO

DECADA ETAPA Kc

ET

CULTIVO

(mm/día)

ET

CULTIVO

(mm/Dec)

PREC

EFECT

(mm/Dec)

REQ.

RIEGO

(mm/Dec)

III Fin 0,82 2,96 32,5 3,7 28,9

I Fin 0,8 2,95 20,6 2,6 16,9

Fuente: Autores

8.6.1 Relación de precipitación y evapotranspiración según Penman Monteith

Figura 25. Precipitación Vs ETP según Penman Monteith

Fuente: Autores

En cuanto a los resultados que obtuvieron se pueden observar aspectos de gran

importancia, como por ejemplo el balance hídrico obtenido por la gráfica de P Vs ETP en donde

se denota el comportamiento típico de la lluvia en donde en la mayoría del periodo vegetativo se

suple con las necesidades del cultivo, tan solo entre Junio y Septiembre se sufre de falta de

precipitación para el sistema productivo, por esta razón el programa realiza cálculos para la

programación de requerimientos de riego y de esta manera mantener el sistema productivo con

una buena eficiencia.

0

10

20

30

40

50

60

70

Pre

cip

itaci

ón

(m

m)

Tiempo (meses)

PRECIPITACIÓN VS EVAPOTRANSPIRACIÓN POTENCIAL

Evap

otra

nsp

iració

n (m

m)

70

60

50

40

30

20

10

0

Precipitación

Evapotranspiración

87

Se puede realizar una interpolación en datos como Kc en el programa lo cual genera una

programación de datos, entre Kc, ETP (Denominado ETo), U.C (denominado ETc) y las

necesidades netas de riego, para lo cual se pueden realizar los cálculos finales y correspondientes

para este estudio.

El software Cropwat ofrece los cálculos con registros decadales presentados

anteriormente, en esto podemos notar la facilidad que ofrece este programa para la programación

consecutiva de datos para cada periodo de tiempo, lo cual conlleva a una facilidad en los cálculos

de huellas hídricas, estableciendo así un estudio para el sistema productivo de manera detallada.

Figura 26.Precipitación Vs ETP según Penman Monteith

Fuente: Autores

Por otra parte al realizar la gráfica que el programa permite en la opción gráficos y

seleccionando los parámetros a conveniencia se puede observar que esta gráfica varía en

diferenciación a la Figura 25, debido a que el programa es más sensible en manejar sus datos, es

decir, más exacto, lo cual permite denotar el comportamiento de la precipitación para el sistema

productivo; mostrando que a pesar de la gran precipitación generada en la zona la que se infiltra

y es aprovechada por la caña panelera es en porcentaje bajo debido a la textura de suelo. De igual

88

forma se puede observar que la ETo es menor lo cual ayuda a demostrar que la zona no presenta

problemas de oferta hídrica para los sistemas productivos.

Se puede realizar una interpolación en datos como Kc en el programa lo cual genera una

programación de datos, entre Kc, ETP (Denominado ETo), U.C (denominado ETc) y las

necesidades netas de riego, para lo cual se pueden realizar los cálculos finales y correspondientes

para este estudio.

8.7 CÁLCULO DE LA BONDAD

Para la comparación de los datos obtenidos, se requiere de la estadística para establecer la

bondad teniendo panorámicamente dos supuestos para evidenciar el comportamiento de los datos

registrados que se usarán en este cálculo estadístico mediante la Ecuación 6.

Tabla 29. Datos requeridos para el cálculo de la bondad siendo Cropwat el valor observado.

TIEMPO HH - Cropwat HH - Manual X

2

MES DÉCADA OBSERVADO ESPERADO

MARZO

I 32,78 19,00 10,0

II 36,10 19,00 15,4

III 37,05 17,87 20,6

ABRIL

I 38,95 29,26 3,2

II 40,62 38,76 0,1

III 36,34 33,26 0,3

MAYO

I 32,07 27,77 0,7

II 28,74 27,77 0,0

III 22,33 18,48 0,8

JUNIO

I 13,78 9,19 2,3

II 6,89 9,19 0,6

III 7,36 8,74 0,2

JULIO

I 8,31 8,29 0,0

II 7,84 8,29 0,0

III 8,79 9,31 0,0

AGOSTO

I 9,03 10,33 0,2

II 9,26 10,33 0,1

III 13,06 15,48 0,4

89

TIEMPO HH - Cropwat HH - Manual X

2

MES DÉCADA OBSERVADO ESPERADO

SEPTIEMBRE

I 16,15 20,64 1,0

II 19,24 20,64 0,1

III 26,84 31,24 0,6

OCTUBRE

I 36,34 41,84 0,7

II 44,18 41,84 0,1

III 44,89 44,23 0,0

NOVIEMBRE

I 46,56 46,61 0,0

II 48,93 46,61 0,1

III 43,94 40,16 0,4

DICIEMBRE

I 37,77 33,71 0,5

II 33,49 33,71 0,0

III 29,93 16,85 10,2

ENERO

I 25,42 23,07 0,2

II 21,14 23,07 0,2

III 22,80 24,59 0,1

FEBRERO

I 24,47 26,10 0,1

II 25,18 35,43 3,0

III 28,74 35,43 1,3

MARZO

I 32,78 19,00 10,0

II 36,10 19,00 15,4

III 37,05 17,87 20,6

ABRIL

I 38,95 29,26 3,2

II 40,62 38,76 0,1

III 36,34 33,26 0,3

MAYO

I 32,07 27,77 0,7

II 28,74 27,77 0,0

III 22,33 18,48 0,8

JUNIO

I 13,78 9,19 2,3

II 6,89 9,19 0,6

III 7,36 8,74 0,2

JULIO

I 8,31 8,29 0,0

II 7,84 8,29 0,0

III 8,79 9,31 0,0

AGOSTO I 6,18 10,33 1,7

II 0,00 10,33 10,3

SUMA X 2 139,6

Fuente: Autores

90

Con los resultados obtenidos podemos notar la lejanía entre los mismos, esto presenta una

falta de fiabilidad en cuanto a las diferentes metodologías debido a su diferencia de complejidad

en el cálculo de ETP lo cual conlleva a diferencia notorias de datos entre una y otra metodología

perteneciente a una serie de tiempo; esto es validado con la suma total de x2 ya que el resultado

es un valor demasiado alejado de 0, siendo 0 el valor ideal para comparación de datos al

equivaler a la igualdad en datos.

De tal forma que el primer caso supuesto es aquel en donde el valor de HHverde obtenida

por el software Cropwat es el valor observado, conllevando esto a que los resultados de HHverde

con la metodología manual mediante ETP por Turc es el valor esperado. Consiguiendo los

siguientes resultados como consecuencia.

Tabla 30.

Cálculo de la bondad siendo Cropwat el valor observado.

COMPONENTE VALOR

SUMA X 2 139,6

NIVEL DE CONFIANZA 95%

α 5%

CANTIDAD DE DATOS 53

GRADOS DE LIBERTAD 52

VALOR CRÍTICO 69,8

P-VALOR 0%

CONCLUSIÓN Cropwat no tiene validez en esta zona geográfica

Fuente: Autores

Siguiendo con lo propuesto, se tiene en cuenta que en el segundo caso de hipótesis el

valor observado va a ser el calculado mediante el procedimiento de la HH por metodología

manual de ETP por Turc, teniendo los siguientes datos para su uso.

91

Tabla 31.

Datos requeridos para el cálculo de la bondad siendo la HH –Manual el valor observado.

TIEMPO HH – Manual HH - Cropwat X

2

MES DÉCADA OBSERVADO ESPERADO

MARZO

I 19,00 32,78 5,8

II 19,00 36,10 8,1

III 17,87 37,05 9,9

ABRIL

I 29,26 38,95 2,4

II 38,76 40,62 0,1

III 33,26 36,34 0,3

MAYO

I 27,77 32,07 0,6

II 27,77 28,74 0,0

III 18,48 22,33 0,7

JUNIO

I 9,19 13,78 1,5

II 9,19 6,89 0,8

III 8,74 7,36 0,3

JULIO

I 8,29 8,31 0,0

II 8,29 7,84 0,0

III 9,31 8,79 0,0

AGOSTO

I 10,33 9,03 0,2

II 10,33 9,26 0,1

III 15,48 13,06 0,4

SEPTIEMBRE

I 20,64 16,15 1,2

II 20,64 19,24 0,1

III 31,24 26,84 0,7

OCTUBRE

I 41,84 36,34 0,8

II 41,84 44,18 0,1

III 44,23 44,89 0,0

NOVIEMBRE

I 46,61 46,56 0,0

II 46,61 48,93 0,1

III 40,16 43,94 0,3

DICIEMBRE

I 33,71 37,77 0,4

II 33,71 33,49 0,0

III 16,85 29,93 5,7

92

TIEMPO HH – Manual HH - Cropwat

X 2

MES DÉCADA OBSERVADO ESPERADO

ENERO

I 23,07 25,42 0,2

II 23,07 21,14 0,2

III 24,59 22,80 0,1

FEBRERO

I 26,10 24,47 0,1

II 35,43 25,18 4,2

III 35,43 28,74 1,6

MARZO

I 19,00 32,78 5,8

II 19,00 36,10 8,1

III 17,87 37,05 9,9

ABRIL

I 29,26 38,95 2,4

II 38,76 40,62 0,1

III 33,26 36,34 0,3

MAYO

I 27,77 32,07 0,6

II 27,77 28,74 0,0

III 18,48 22,33 0,7

JUNIO

I 9,19 13,78 1,5

II 9,19 6,89 0,8

III 8,74 7,36 0,3

JULIO

I 8,29 8,31 0,0

II 8,29 7,84 0,0

III 9,31 8,79 0,0

AGOSTO I 10,33 6,18 2,8

II 10,33 0,00 0,00

SUMA X2 80,5

Fuente: Autores

Por consiguiente, siendo este el segundo caso supuesto, hay que resaltar que el valor de

HHverde obtenida por la metodología manual donde ETP es estimada por Turc es el valor

observado, conllevando esto a que los resultados de HHverde con el software de simulación

93

Cropwat sea el valor esperado, estableciendo una gran diferencia en los resultados con este

supuesto como se muestra a continuación:

Tabla 32.

Cálculo de la bondad siendo la HH-Manual el valor observado.

COMPONENTE VALOR

SUMA X2 80,5

NIVEL DE CONFIANZA 95%

α 5%

CANTIDAD DE DATOS 53

GRADOS DE LIBERTAD 52

VALOR CRÍTICO 69,8

P-VALOR 1%

CONCLUSIÓN Cálculo por metodología manual no tiene validez en

esta zona geográfica

Fuente: Autores

Al observar los datos de bondad para los diferentes casos se tienen que resaltar ciertos

aspectos, en primer lugar son los datos de x2 los cuales no están muy cerca como se espera, por

lo cual los valores que son cercanos a 0 demuestran que los resultados obtenidos por los dos

métodos son cercanos, y entre más lejanos sean más distantes los registros mostrados; por tanto

para ningunos de los dos casos se evidencia que los valores de x2 sean totalmente cercanos, tan

solo pocos valores cumplen esta regla sin embargo esto no hace válidos el comparativo. A causa

de las metodologías de cálculo básicamente el de Turc y de Penman-Monteith son los que

marcan la diferencia, sin embargo, ambas formas de cálculos se establecen como válidas, cada

caso es pertinente de acuerdo a la información a la cual se acceda y de esta manera el método se

pueda emplear.

Al tener gran cantidad de datos se puede realizar una distribución con mayor exactitud,

estableciendo que es un análisis estadístico, este se puede regir por el comportamiento de una

94

serie de datos que se tenga, además de la ayuda Excel facilita el comportamiento y cálculo de los

datos para cada método a estudiar.

8.8 CÁLCULO DE LOS VALORES DE REFERENCIA

Para la validación del modelo con los valores de referencia se hace uso de la Ecuación 10,

Teniendo establecida la ecuación y sus respectivas variables, se hace necesario retomar

datos anteriores como los son los de Uso Consuntivo (U.C) y así mismo determinar algunos

como son la capacidad de almacenamiento.

Ecuación 18. Estimación de la capacidad de almacenamiento

Dónde;

PE: Profundidad efectiva (cm)

FVAA: Fracción volumétrica de agua aprovechable (mm/cm)

Las variables anteriores son encontradas teóricamente teniendo como referencia el tipo

suelo de la zona de estudio, el cual es arcilloso, y así mismo para determinar por estudios

anteriores que la profundidad efectiva de la cuenca a la que pertenece la Microcuenca de la

Quebrada Cune es de 40 cm, por lo cual se obtuvo una CA de 92 mm.

95

Por consiguiente, estableciendo las variables necesarias, se logra establecer el valor de

referencia para el sistema productivo de caña panelera.

Tabla 33.

Valor de referencia para el sistema productivo de caña panelera.

VARIABLE VALOR

U.C (mm) 1155,01

Factor de conversión (mm a m3/Ha) 10

Capacidad de Almacenamiento (mm) 92

Rendimiento (Ton/Ha) 4,21

VALOR DE REFERENCIA (m3/Ton) 2524,97

Fuente: Autores

Tabla 34.

Criterios de sostenibilidad según los valores de referencia.

VALOR DE

REFERENCIA ACCIONES A TOMAR

<2524 Realizar seguimiento y control para seguir administrando

correctamente el recurso.

>2524 Realizar estudios pertinentes para disminuir el consumo de agua.

Fuente: Autores

Con respecto a lo encontrado en los valores de referencia, se obtienen como producto de

un balance de masa, en donde se cuantifica la cantidad de agua de la zona y seguidamente a esto

se realiza una distribución, para así determinar valores umbrales y con esto establecer acciones

correctivas para cada caso, y de esta manera evitar que los sistemas productivos sobrepasen

dichos valores y administren correctamente el recurso.

Finalmente se puede notar el comparativo que se tienen entre los datos, esto se puede

resaltar debido a que los datos que se tienen son obtenidos de fuentes y métodos diferentes, al

obtener valores diferentes de huella hídrica por los diferentes métodos empleados se puede

96

denotar la diferencia entre las ecuaciones, lo cual establece que existen diferentes formas de

calcular un mismo parámetro, sin embargo la diferencia radica en la obtención de datos, es por

ello que Penman-Monteith la cual es una ecuación para calcular ETP y la cual está implícita en el

software Cropwat es una metodología estricta para el cálculo de la evapotranspiración debido a

que pide gran cantidad de datos que no siempre la zona puede suplir debido a su falta de

asistencia técnica, razón por la cual se recurre al uso de la metodología de cálculo de ETP más

sencilla como la ecuación de Turc, tanto así que es recomendada en la Resolución 865 de 2004.

A pesar de que se recomienda la metodología de Turc para la realización de cálculos de

ETP lo cual puede conllevar a datos de huella hídrica, es importante destacar que Colombia ha

venido optimizando los recursos hidroclimatologicos en cuanto a estaciones, lo cual dará como

resultado a futuro la gran variabilidad de parámetros registrados, por tanto, la ecuación de

Penman.Monteith puede tomar más fuerza para zonas como Colombia debido a la facilidad de

acceso a información que midan las estaciones optimizadas y de esta forma tener datos más

ajustados y que puedan estar un poco más acercados a la realidad.

97

9 CONCLUSIONES

Aunque en literatura los requerimientos de altitud del cultivo de caña panelera se

establecen entre los 900 – 1500 m.s.n.m para el departamento de Cundinamarca, según las

encuestas aplicadas los sistemas productivos de caña panelera se ubican entre los 1400 – 1800

m.s.n.m en la zona rural de Villeta, esto da lugar a dar una hipótesis sobre la deficiencia del

cultivo, puesto que no se está teniendo en cuenta los requerimientos establecidos para el cultivo y

esto puede generar el desarrollo inadecuado a lo largo del periodo vegetativo. Sin embargo, para

el acercamiento a la realidad del escenario que está presente en la zona se tomó como estación de

referencia una estación que comparte las características de rango altitudinal de los sistemas

productivos, siendo esta la estación Inst. Agrícola Escuela Vocacional ubicada en Pacho

(Cundinamarca).

Con los datos solicitados a la CAR referente a la estación hidroclimatológica

seleccionada, se logró tener resultados más verídicos de la zona de estudio en cuanto a la

estimación de ETP por Turc, ya que los cálculos se realizaron teniendo en cuenta los registros de

la estación en cuanto a brillo solar, datos que permitieron el cálculo de la insolación máxima y

que a su paso se logró determinar los valores de RA para el cálculo de RG.

Para el estudio comparativo desarrollado se tiene como validez la metodología en la cual

la ETP es calculada por la ecuación de Turc siguiendo con el procedimiento de un balance

hídrico que establezca la oferta hídrica, basándose en que la información que se tiene de las

estaciones hidroclimatológicas da un acercamiento más a la realidad al calcularse por esta

ecuación y es la recomendada por la Resolución 865 de 2004 en el país hace un tiempo; sin

embargo cabe aclarar que la CAR ha venido realizando estudios con la ecuación de Penman

Monteith, al tenerse esta metodología como una de las propuestas por la FAO al ser más

98

detallada y puntual en los datos requeridos conllevando esto a una aproximación más real de lo

que está sucediendo en la zona de estudio; sin embargo, ambos métodos son válidos y deben

usarse según convenga e estudio de caso.

Adicionalmente en cuanto se refiere a parámetros cabe aclarar que la precipitación

efectiva almacenada como humedad en el suelo disponible en la zona de estudio es suficiente

para satisfacer las necesidades hídricas del sistema productivo de caña panelera y más teniendo

presente que dicho cultivo es de secano, del cual se corrobora que no es necesario aplicar riego si

se mantienen están condiciones hídricas.

Entonces a consecuencia de estudios realizados anteriormente respecto a la Microcuenca

de la Quebrada Cune, la caracterización de la zona se realizaba con base a todos los sistemas

productivos encontrados en dicha área, al centrar el estudio en el sistema productivo de caña

panelera, el cual ha sido característico de la región por mucho tiempo, se logró establecer que

con el paso del tiempo dicho cultivo ha disminuido en su actividad agrícola debido a la poca

rentabilidad que representa el producto y asimismo al cambio del uso del suelo que se ha

presentado en algunas zonas del territorio, sin no dejar de lado las restricciones de captación que

se han impuesto a los predios debido a la disminución de oferta que brinda la Microcuenca.

El estudio logra establecer un escenario actual de la problemática que se instaura en el

sistema productivo de caña panelera en la Microcuenca de la Quebrada Cune, puesto que se

puede tornar como una herramienta practica para estudios posteriores visionarios a identificar y

establecer prioridades de la gestión del recurso hídrico, en el marco del proceso de elaboración

de planes y programas de manejo ambiental para la microcuenca que establezcan criterios de

99

sostenibilidad para el sistema productivo de tal forma que se logre establecer un equilibrio entre

los requerimiento de agua y la sostenibilidad del recurso.

Se logró establecer el criterio de sostenibilidad ambiental al realizar este proyecto

propendiendo por la correcta interacción entre el hombre y la naturaleza desarrollando un

adecuado desarrollo teniendo la conciencia de que todas las actividades contaminan y demandan

agua, por tanto la administración correcta del recurso hídrico por medio del cálculo de la huella

hídrica total se ajusta a la sostenibilidad ambiental en la zona de estudio, esto produce una

alternativa en la cual los agricultores eviten la reconversión del tipo de uso de sus suelos, al

cambiar cultivos de secano por regadío u otro tipo de uso que se pueda presentar.

Una deficiencia que se presenta del sistema de riego Cropwat propuesto por la FAO es el

suministro de datos para el cálculo o estimación de la HHgris, componente que establece

importancia en un estudio de huella hídrica ya que se presenta como una estimación aproximada

de fertilizantes u otros productos químicos aplicados, los cuales dan visión a la contaminación

que se puede llegar a presentar en los cuerpos de agua. Y por consiguiente se presenta una

variabilidad en resultados de huella hídrica total del sistema productivo de caña panelera

respecto a la metodología matemática de Huella Hídrica propuesto por Hoekstra.

Otra falla que presenta el software Cropwat es no tomar en cuenta el valor de flujo de

calor del suelo, ya que esta variable es omitida para datos diarios lo cual introduce un margen de

error cuando se encuentran grandes extensiones diarias de datos, mientras que para extensiones

mensuales si es contemplada al tomar en cuenta las estaciones.

Pero así mismo la metodología de Hoekstra ofrece un panorama adecuado respecto al

consumo de agua, el cual es medido como huella hídrica, este parámetro es de gran importancia

100

y debe ser empleado como criterio para determinar la aptitud y sostenibilidad de un sistema

productivo para una zona determinada en donde el consumo de agua es necesario, teniendo en

cuenta que cualquier actividad genera un impacto y por ende una contaminación sobre su

entorno. Validando así para el estudio que dependiendo de la metodología de cálculos de las

diferentes variables implícitas en el cálculo de huella hídrica siempre se marca fuertemente el

resultado final de las huellas hídricas y por tanto genera una pertinencia en el estudio de caso.

Con el fin de que los análisis estadísticos ofrecen la comparación de datos entre

metodologías de una forma acertada y consecuente para el estudio, dichos análisis permiten

validar metodologías y descartar las que menos certeza tengan, sin embargo, se debe destacar

que para nuestro estudio a pesar de realizar comparación de datos las metodologías son muy

diferentes y presentan un acercamiento a datos importantes, pero con ajustes diferentes.

Por último, los valores de referencia se emplean como medida para el control del

consumo de agua de los agricultores en secuencia con el desarrollo del sistema productivo que

empleen, esto busca una regulación por parte de los mismos al concientizar sobre un uso

indiscriminado o para resaltar las correctas acciones que realizan y buscar generar sostenibilidad

ambiental en la zona.

10 RECOMENDACIONES

Es pertinente que se realice una actualización al software de riego Cropwat 8.0, ya que al

revisar su manual se encontró que dicho programa para Windows fue desarrollado

utilizando Visual Delphi 4.0 y funciona en las siguientes plataformas de Windows:

95/98/ME/2000/NT/XP; por lo cual se ve una desactualización en versiones de Windows

y esto puede generar algunos cambios de software.

101

Es necesario que en Colombia se realice una mayor inversión en equipos

hidrometereológicos que permitan actualizar la información existente, contar con series

de datos más confiables de variables climáticas e hidrológicas y asimismo con la

adquisición de equipos que propendan la medición de otros parámetros para poder

realizar estudios más precisos y concisos de las diferentes regiones de Colombia.

Algo importante es que se establezca un acompañamiento en los sistemas productivos de

la zona por parte de las entidades, de tal forma que la asistencia técnica a los agricultores

conlleve a unas buenas prácticas tanto del recurso hídrico como del manejo de los

sistemas productivos.

Es ineludible la presencia de la Corporación Autónoma Regional en cuanto a la

instalación de estaciones hidroclimatológicas en el municipio, ya que para el estudio los

datos fueron obtenidos desde otra estación, presentando un margen de error por no ser las

características establecidas de la zona de estudio sino unas similares.

Para una correcta interpretación de los resultados en la modelación hidrológica a la hora

de usar softwares de simulación de riego, es necesario observar el comportamiento de los

procesos hidrológicos a nivel de toda la microcuenca y en las diferentes subcuencas que

interactúan con la misma entrelazando dicho comportamiento con el desarrollo de las

diferentes actividades que se presentan en la microcuenca, de tal manera que se puedan

implantar programas de gestión para una correcta ordenación y manejo de la

Microcuenca Cune.

102

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109

12 ANEXOS

Anexo 1. Datos recolectados de las encuestas aplicadas

Luego de la aplicación de las encuestas se organizó la información tomada en campo, y se

realizan análisis básicos estadísticos donde se muestran los sistemas productivos presentes en la

zona de estudio.

Figura 27. Sistemas productivos en la Microcuenca de la Quebrada Cune

Fuente: Autores

El presente estudio tiene su enfoque principalmente en el sistema productivo de caña

panelera, teniendo en cuenta que la actividad predominante en la microcuenca es la agrícola, la

cual según literatura utiliza alrededor del 70% del total de agua dulce, estableciendo esto

problemáticas en la escasez y mal manejo del recurso hídrico, conllevando esto a restricciones de

la utilización del agua y la disminución de los cultivos representativos.

47%

37%

10%

3% 3%

SISTEMAS PRODUCTIVOS

Pastos Café Caña Citricos Otros

110

Figura 28. Actividades realizadas en los predios encuestados

Fuente: Autores

Basándonos en que el municipio de Villeta es uno de los grandes productores de caña

panelera, según se evidencia con las encuestas este sistema productivo ha ido presentando una

disminución frente a otros sistemas productivos, teniendo como principal problemática el alto

costo de producción y la gran oferta que hay a nivel nacional de dicho producto.

Figura 29. Cuerpos de agua de donde se realiza captación

Fuente: Autores

28%

40%

32%

ACTIVIDADES DE LOS PREDIOS

ENCUESTADOS

Pecuario Agricola AGROPECUARIO

48%

9% 4%

13%

22%

4%

CUERPOS DE AGUA DE CAPTACIÓN

Cune Quebrada Honda La mazata La tetilla Compañía Limoncito

111

Como se puede observar la mayor captación realizada por los habitantes es realizada del

cauce principal de la microcuenca, siendo este la quebrada cune la cual es recolectora de los

otros afluentes existentes en la microcuenca.

Figura 30. Recurso hídrico como condición crítica.

Fuente: Autores

Como se estableció anteriormente la falta de asistencia técnica por parte de las entidades

del municipio, no logran mantener un equilibrio entre la demanda del recurso y el consumo que

requiere la comunidad para sus sistemas productivos y necesidades básicas.

Asimismo, se debe tener previo cuidado con la contaminación del recurso hídrico que se

puede presentar por la disposición de aguas servidas que se encuentra en mayor proporción en

las encuestas aplicadas, ya que al ser un pozo séptico a largo plazo se puede presentar un alto

nivel de contaminación en el afluente de la Quebrada Cune.

71%

29%

¿EL AGUA ES UNA CONDICIÓN CRÍTICA

PARA EL MANEJO DE SU FINCA?

si no

112

Figura 31. Disposición de aguas servidas

Fuente: Autores

70%

5%

5%

6%

14%

DISPOSICIÓN DE AGUAS SERVIDAS

Pozo séptico

Trampa de grasas

Fosa séptica

Descarga a cuerpo de agua

Descarga al suelo

113

Anexo 2. Base de datos hidroclimatológica.

Tabla 35.

Valores totales mensuales de brillo solar

BRILLO SOLAR, TOTALES MENSUALES (horas )

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

2306507 1991 217,6 152,2 96,9 125,4 108,1 110,6 105,4 129,6 138,3 179,0 105,4 159,2

2306507 1992 197,7 150,3 168,3 120,4 124,8 134,1 138,0 138,7 145,5 158,6 117,2 163,2

2306507 1993 170,7 160,0 131,1 88,2 74,7 38,0 108,6 156,6 143,2 145,7 114,8 184,8

2306507 1994 150,4 106,6 128,9 108,4 103,3 149,0 138,4 145,8 130,6 153,5 116,0 111,9

2306507 1995 184,3 167,8 137,9 122,1 137,1 107,0 111,5 117,1 131,9 136,1 143,8 139,2

2306507 1996 173,3 118,0 108,9 131,0 89,0 96,1 135,3 103,7 148,2 145,2 124,3 150,8

2306507 1997 120,3 165,4 159,6 122,8 139,0 123,2 154,4 174,4 141,9 162,5 152,1 222,4

2306507 1998 209,3 155,5 138,0 99,7 82,9 104,0 118,2 138,5 155,9 141,7 141,7 105,7

2306507 1999 139,5 73,7 130,1 105,2 163,8 112,3 153,1 127,3 95,4 57,1 69,6 92,9

2306507 2000 121,4 114,1 91,6 88,8 66,1 89,0 107,5 117,0 80,2 97,6 52,8 80,1

2306507 2001 188,1 119,7 96,7 124,4 81,7 63,0 91,5 93,2 78,9 116,4 98,3 57,5

2306507 2002 133,5 160,4 154,1 80,2 115,6 3,9 84,2 121,5 125,9 138,0 112,5 123,8

2306507 2003 167,2 54,3 122,3 101,3 131,8 68,0 137,8 140,3 117,7 169,5 112,6 109,1

2306507 2004 130,8 167,7 169,0 107,8 104,0 127,2 142,7 165,5 113,9 134,6 133,5 131,3

2306507 2005 176,9 155,7 244,9 110,6 122,4 92,3 162,0 121,7 115,6 130,4 141,4 148,9

2306507 2006 151,0 161,9 28,6 69,6 121,6 114,0 118,8 140,9 171,4 98,8 111,5 118,2

2306507 2007 184,3 209,4 114,4 117,1 97,5 114,7 153,1 110,0 137,5 108,9 143,6 117,3

2306507 2008 150,3 131,1 154,7 122,6 93,3 104,8 104,1 123,8 143,3 128,5 97,8 134,3

2306507 2009 129,0 136,6 124,1 144,1 132,6 129,1 52,9 131,4 128,6 133,5 16,0 190,8

2306507 2010 208,6 168,2 148,9 104,5 110,2 114,2 94,1 135,9 106,3 125,8 94,1 102,5

2306507 2011 188,9 119,9 120,5 88,0 80,7 108,3 128,3 155,3 130,5 100,3 85,8 127,6

2306507 2012 142,5 178,6 117,2 78,2 108,8 154,4 91,5 139,3 159,2 154,4 148,6 149,0

2306507 2013 181,7 120,5 139,0 149,6 100,3 148,8 159,4 151,2 180,6 162,6 127,9 146,1

2306507 2014 200,2 157,7 164,9 157,7 148,8 156,2 194,2 149,0 157,3 130,5 142,5 144,3

2306507 2015 187,3 161,9 144,4 163,7 176,8 118,6 133,3 151,3 174,1 153,3 14,5 115,4

2306507 2016 171,8 153,2 167,2 87,1 115,3 126,6 149,6 146,7 148,6 147,8 98,8 9,0

Promedio 168,3 143,1 134,7 112,3 112,7 108,0 125,7 135,6 134,6 135,0 108,4 128,3

114

Tabla 36.

Valores medios mensuales de temperatura media

TEMPERATURA MEDIA MENSUAL (ªC )

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

2306507 1991 17,7 17,8 17,7 17,6 17,7 17,5 17,5 17,2 17,8 16,6 16,3 16,7

2306507 1992 17,6 18,3 19,0 18,9 18,6 19,6 18,3 19,5 18,3 18,2 17,5 18,3

2306507 1993 17,9 17,8 17,9 18,2 18,1 19,4 18,0 19,4 17,5 18,3 17,3 17,2

2306507 1994 16,7 17,1 17,3 17,6 17,6 17,1 17,0 17,1 18,0 16,1 15,8 16,3

2306507 1995 16,4 16,5 15,2 15,8 15,8 15,4 15,7 15,2 16,1 15,5 15,4 15,1

2306507 1996 16,2 16,3 16,2 16,9 16,6 17,2 16,9 16,5 16,9 16,7 16,9 16,3

2306507 1997 16,4 17,9 17,9 18,3 19,3 18,5 19,9 20,8 19,7 19,7 17,1 17,7

2306507 1998 17,7 19,0 18,9 18,2 18,3 19,2 18,9 19,1 18,8 18,5 17,4 16,6

2306507 1999 17,1 12,0 16,0 15,4 15,2 14,7 18,5 15,6 12,1 17,3 16,0 18,9

2306507 2000 17,9 14,9 17,3 18,0 14,5 15,1 15,0 15,5 13,5 15,4 15,0 14,9

2306507 2001 14,1 16,5 16,3 17,8 14,2 12,5 13,7 14,5 11,0 12,6 10,7 12,0

2306507 2002 12,4 12,1 10,1 13,8 17,3 16,1 17,1 18,3 16,9 16,0 15,7 15,6

2306507 2003 17,5 15,5 16,7 16,8 18,5 16,2 14,9 16,3 15,4 14,5 12,9 12,4

2306507 2004 12,0 13,0 13,8 12,7 12,0 15,8 15,0 16,8 14,2 13,4 12,5 12,3

2306507 2005 14,0 14,1 16,6 17,0 16,6 16,8 17,5 16,5 16,8 14,3 15,2 16,7

2306507 2006 16,1 15,9 16,5 16,9 16,7 16,7 13,4 15,5 17,1 16,9 16,2 15,8

2306507 2007 13,9 16,3 16,5 16,9 16,7 16,7 17,2 15,8 17,7 16,4 18,2 15,5

2306507 2008 15,6 15,0 14,4 14,6 14,6 15,2 16,9 17,0 17,6 17,9 17,8 17,3

2306507 2009 17,3 18,0 18,6 19,3 19,5 19,8 20,9 17,0 16,4 16,4 16,9 16,3

2306507 2010 16,5 17,4 17,5 16,6 16,7 16,4 15,3 15,7 15,4 15,8 15,1 14,7

2306507 2011 14,7 17,4 17,2 17,0 17,5 17,1 16,5 19,2 18,3 17,1 17,3 19,0

2306507 2012 19,1 19,2 19,6 18,4 18,5 18,4 18,9 19,4 19,3 18,0 18,0 18,1

2306507 2013 18,3 17,0 16,7 16,9 17,9 18,3 18,2 15,7 14,7 16,4 17,7 17,8

2306507 2014 18,0 18,0 17,2 18,7 18,2 19,1 19,6 18,6 18,9 17,5 17,5 17,7

2306507 2015 19,9 19,7 18,5 18,9 21,3 21,5 21,6 20,2 21,4 19,3 19,7 19,6

2306507 2016 18,9 19,1 19,3 18,9 19,1 18,3 19,7 20,0 18,5 18,3 17,9 16,4

Promedio 16,5 16,6 16,9 17,2 17,2 17,3 17,4 17,4 16,9 16,7 16,3 16,4

115

Tabla 37.

Valores máximos mensuales de temperatura

TEMPERATURA MAXIMA MENSUAL (ªC )

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

2306507 1991 25,5 25,0 26,0 26,0 27,9 27,9 25,0 28,0 28,0 25,0 25,1 24,0

2306507 1992 26,0 26,0 30,0 26,1 26,1 29,0 28,5 29,0 29,0 27,5 26,0 26,5

2306507 1993 25,9 26,5 27,1 27,0 25,5 28,0 28,5 29,9 26,9 26,9 26,0 25,1

2306507 1994 26,0 25,1 26,2 26,0 27,0 27,2 25,2 26,0 27,2 25,5 24,0 25,0

2306507 1995 25,5 27,0 25,2 25,2 25,0 26,0 25,1 26,5 26,0 23,5 23,0 23,2

2306507 1996 24,0 25,0 25,5 26,0 25,0 25,0 24,0 23,8 25,0 25,0 25,0 26,0

2306507 1997 23,2 29,0 28,0 27,0 29,0 27,0 28,8 29,0 29,5 29,5 28,0 28,5

2306507 1998 27,5 29,5 27,9 26,0 28,0 29,0 29,5 28,0 28,9 28,0 26,5 24,5

2306507 1999 25,5 26,2 29,0 27,5 30,2 29,9 31,8 29,5 25,2 27,5 28,0 30,5

2306507 2000 30,5 26,5 27,2 29,5 25,0 30,0 29,5 27,5 29,0 28,0 24,5 28,8

2306507 2001 26,1 29,9 29,0 29,0 32,0 29,0 30,0 31,2 28,0 30,0 28,2 31,0

2306507 2002 27,0 28,0 25,0 28,0 31,0 29,9 30,8 31,0 30,2 29,8 29,0 26,0

2306507 2003 26,0 26,0 28,5 32,0 32,0 30,0 28,0 30,0 29,0 24,0 22,0 25,0

2306507 2004 22,0 26,0 28,0 26,0 24,0 30,0 27,0 30,0 27,0 24,0 24,0 24,0

2306507 2005 25,0 25,0 26,0 29,0 27,0 30,0 30,0 29,0 30,0 24,0 28,0 32,0

2306507 2006 25,7 26,7 27,2 27,4 27,6 28,5 29,0 32,5 31,0 32,0 26,0 26,7

2306507 2007 26,5 27,0 27,2 27,4 27,6 28,5 22,5 23,0 28,0 28,0 27,0 23,6

2306507 2008 22,7 24,5 23,5 23,0 22,5 22,5 26,0 26,0 26,5 25,5 25,0 25,5

2306507 2009 25,0 26,0 25,7 27,5 28,5 29,0 33,0 28,3 28,0 26,9 23,7 25,0

2306507 2010 25,0 28,0 25,5 24,5 25,5 24,5 23,5 23,2 24,0 23,7 21,5 21,5

2306507 2011 24,0 25,0 26,5 25,0 24,5 25,0 25,5 29,0 27,6 25,0 26,0 26,8

2306507 2012 27,0 27,0 30,0 28,3 27,2 27,6 27,4 28,7 29,4 27,0 25,3 26,2

2306507 2013 27,0 25,2 27,0 28,2 25,4 27,3 26,9 24,0 22,5 26,6 25,5 25,4

2306507 2014 25,6 25,9 24,7 27,4 26,3 27,9 28,5 28,1 26,5 25,9 25,7 27,4

2306507 2015 33,0 26,1 26,6 27,7 28,9 28,4 30,9 30,0 31,0 29,2 27,6 29,3

2306507 2016 27,4 27,3 28,3 26,7 28,9 26,7 29,5 29,8 28,3 26,9 25,0 26,3

Promedio 25,9 26,5 27,0 27,1 27,2 27,8 27,9 28,1 27,8 26,7 25,6 26,3

116

Tabla 38.

Valores mínimos mensuales de temperatura

TEMPERATURA MINIMA MENSUAL (ªC )

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

2306507 1991 8,0 8,5 9,0 10,1 9,0 10,0 10,9 10,0 10,0 9,5 9,0 9,0

2306507 1992 6,0 10,0 9,0 11,1 11,1 12,0 9,9 11,1 10,2 9,5 11,0 8,0

2306507 1993 9,2 10,0 10,5 12,0 11,0 10,1 9,0 11,0 9,9 10,1 10,9 7,0

2306507 1994 8,9 11,0 11,0 11,2 11,0 9,0 9,0 9,0 8,2 9,0 8,5 9,0

2306507 1995 7,8 8,0 7,5 8,5 9,5 9,0 8,5 9,0 9,0 8,0 9,0 8,0

2306507 1996 8,0 9,5 7,8 10,0 9,0 10,0 10,0 8,0 9,0 8,0 9,0 9,0

2306507 1997 9,0 10,0 8,0 11,0 12,0 10,0 11,0 10,5 10,5 11,0 6,0 8,0

2306507 1998 7,0 10,5 10,0 11,5 9,5 11,9 11,5 11,0 10,0 11,0 10,0 10,2

2306507 1999 8,0 4,0 4,5 4,5 3,2 3,0 3,5 3,8 3,0 6,0 4,5 9,0

2306507 2000 4,0 3,0 8,6 4,0 3,5 3,5 3,0 3,0 3,0 3,5 3,0 4,0

2306507 2001 -1,0 1,0 4,5 4,0 -4,0 1,0 -6,2 -3,0 -6,0 -3,0 -2,5 -1,2

2306507 2002 -6,0 -5,3 -6,0 1,5 4,0 5,2 5,0 4,0 2,2 2,2 2,8 2,0

2306507 2003 1,8 4,5 4,0 5,5 8,0 7,5 11,0 11,0 10,0 6,0 10,0 10,0

2306507 2004 9,0 1,0 5,0 11,0 11,0 9,0 8,0 8,0 8,0 7,0 8,0 8,0

2306507 2005 2,0 5,0 6,0 7,0 7,0 6,0 7,0 3,0 6,0 5,0 4,0 1,0

2306507 2006 5,4 6,0 6,6 8,2 7,7 7,8 -3,0 -1,9 4,0 3,0 7,0 6,7

2306507 2007 1,0 0,0 6,6 8,2 7,7 7,8 7,2 7,5 9,7 10,3 10,2 8,0

2306507 2008 5,0 5,5 6,2 7,8 7,0 8,0 10,0 9,0 9,8 10,2 12,0 9,5

2306507 2009 9,0 10,0 11,2 11,3 11,3 11,5 13,6 6,9 7,0 7,0 11,5 6,5

2306507 2010 6,0 8,0 8,0 10,0 10,0 9,0 8,0 8,0 8,2 7,0 8,7 7,5

2306507 2011 5,0 10,0 10,0 10,5 11,5 9,0 9,0 10,0 9,8 10,2 10,0 11,0

2306507 2012 11,0 10,5 11,3 11,9 11,2 8,5 11,0 12,0 10,8 10,7 10,2 8,7

2306507 2013 9,5 9,4 11,1 10,9 10,9 10,6 10,3 13,0 7,4 7,3 10,9 10,9

2306507 2014 11,0 10,5 10,8 11,2 10,7 11,0 11,3 10,3 10,0 11,2 10,9 10,2

2306507 2015 10,0 12,0 11,7 12,7 11,7 15,0 12,6 10,9 13,1 10,8 12,4 11,2

2306507 2016 10,0 10,2 10,6 12,1 12,5 11,6 11,8 11,5 10,5 10,7 11,4 7,6

Promedio 6,3 7,0 7,8 9,1 8,7 8,7 8,2 7,9 7,8 7,7 8,4 7,6

117

Tabla 39.

Valores totales mensuales de precipitación

PRECIPITACION, TOTALES MENSUALES (mm )

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

2306507 1991 81 114 269,6 238 113 10,2 23,7 15,2 50,7 94,7 228,9 137

2306507 1992 55 65 94 98 49,6 11,9 7 30 94,9 24,9 195,5 138,2

2306507 1993 109 147 133,1 60 151 0 10 1 201 101,1 230,4 173,5

2306507 1994 168 86,4 143,4 264,4 60 27,1 18,7 16,4 75 181 276 46,8

2306507 1995 16,5 101,4 114,7 26,5 151 68,3 33,6 136,4 141,6 187 181,7 192,9

2306507 1996 119,8 79,3 329,1 132,9 158,2 66,1 63,7 54,3 53,5 286,5 100,9 75,6

2306507 1997 173,7 31,5 82,7 71,9 36,3 70,5 2,7 3,8 36,2 53 117,5 23,4

2306507 1998 12,9 129,6 120,9 112,9 161,2 43,5 88,4 66,1 129,6 131,5 145,3 163,9

2306507 1999 212,6 254,3 113,3 159,2 58,9 135,7 9,1 70,4 154,1 252,8 214 210,5

2306507 2000 106 207 179,2 73,8 57,3 51,9 54,7 3 165,3 123,1 110,7 57,3

2306507 2001 42 51,2 113,9 25,1 73,1 29,4 21,7 4 131,1 191,7 74,2 38,2

2306507 2002 37,4 83,6 169 303,2 296,1 27,6 12,3 46,9 24 166,6 53,9 211,4

2306507 2003 39,6 113,9 78,8 208 16,9 13,1 30,2 28,2 126,9 208,2 123,9 80,1

2306507 2004 86,8 114,2 78,7 146,6 110,1 5,1 31,7 0 127,3 236,7 284,1 114,4

2306507 2005 115,7 147,5 192,9 170 138,3 59,7 55,9 70,2 154,5 260,8 183,9 236,7

2306507 2006 156,6 50,8 162,7 165,6 183,6 49,7 17,5 37 11,1 176,1 321,7 116,3

2306507 2007 35,8 40,7 170,4 195,2 91,7 6,9 32,6 56 20,9 344,1 172,5 209

2306507 2008 125,6 67,9 127,2 188,3 267,6 57,5 39,4 187,4 97,5 180,6 274,4 100,2

2306507 2009 81,9 128 136,7 81,9 24,3 33,7 0 65,2 61,1 199,5 18,9 87,5

2306507 2010 27,2 33,2 16,8 270,3 169,1 47,6 200,4 60,9 100,9 125,6 414,6 281

2306507 2011 147,6 200,2 172,2 447,1 190,8 95,9 54,5 57,3 43,5 225,5 376,5 348,4

2306507 2012 184,7 93,5 189,4 170,1 49,8 33,5 55,4 27,5 66,9 283,3 169,9 107

2306507 2013 72,5 192,3 135,4 170,5 109,3 22,2 2,7 52,7 36,4 156 348 203,1

2306507 2014 149,7 164,4 163,7 135,1 118,8 6 5,1 17 34,8 179,2 141,9 170,7

2306507 2015 100,7 70 187,4 123,5 43,3 6,8 24,8 10,1 19,3 57,3 65,9 24,8

2306507 2016 67,1 90,4 202,8 204,1 160,5 25,9 11,9 13,9 100,9 153,5 277,2 141,9

Promedio 97,1 109,9 149,2 163,2 116,9 38,7 34,9 43,5 86,9 176,2 196,2 141,9

118

Anexo 3. Estimación de la radiación global.

Teniendo en cuenta los promedios encontrados en la base de datos hidroclimatológica en

cuanto al parámetro de brillo solar, se establecen el número de horas de sol efectivas respecto a

los días de cada mes, obteniendo los siguientes resultados:

Tabla 40.

Número de horas de sol efectivas

n (h/d) = Número de horas de sol efectivas

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

1991 7,0 5,4 3,1 4,2 3,5 3,7 3,4 4,2 4,6 5,8 3,5 5,1

1992 6,4 5,4 5,4 4,0 4,0 4,5 4,5 4,5 4,9 5,1 3,9 5,3

1993 5,5 5,7 4,2 2,9 2,4 1,3 3,5 5,1 4,8 4,7 3,8 6,0

1994 4,9 3,8 4,2 3,6 3,3 5,0 4,5 4,7 4,4 5,0 3,9 3,6

1995 5,9 6,0 4,4 4,1 4,4 3,6 3,6 3,8 4,4 4,4 4,8 4,5

1996 5,6 4,2 3,5 4,4 2,9 3,2 4,4 3,3 4,9 4,7 4,1 4,9

1997 3,9 5,9 5,1 4,1 4,5 4,1 5,0 5,6 4,7 5,2 5,1 7,2

1998 6,8 5,6 4,5 3,3 2,7 3,5 3,8 4,5 5,2 4,6 4,7 3,4

1999 4,5 2,6 4,2 3,5 5,3 3,7 4,9 4,1 3,2 1,8 2,3 3,0

2000 3,9 4,1 3,0 3,0 2,1 3,0 3,5 3,8 2,7 3,1 1,8 2,6

2001 6,1 4,3 3,1 4,1 2,6 2,1 3,0 3,0 2,6 3,8 3,3 1,9

2002 4,3 5,7 5,0 2,7 3,7 0,1 2,7 3,9 4,2 4,5 3,8 4,0

2003 5,4 1,9 3,9 3,4 4,3 2,3 4,4 4,5 3,9 5,5 3,8 3,5

2004 4,2 6,0 5,5 3,6 3,4 4,2 4,6 5,3 3,8 4,3 4,5 4,2

2005 5,7 5,6 7,9 3,7 3,9 3,1 5,2 3,9 3,9 4,2 4,7 4,8

2006 4,9 5,8 0,9 2,3 3,9 3,8 3,8 4,5 5,7 3,2 3,7 3,8

2007 5,9 7,5 3,7 3,9 3,1 3,8 4,9 3,5 4,6 3,5 4,8 3,8

2008 4,8 4,7 5,0 4,1 3,0 3,5 3,4 4,0 4,8 4,1 3,3 4,3

2009 4,2 4,9 4,0 4,8 4,3 4,3 1,7 4,2 4,3 4,3 0,5 6,2

2010 6,7 6,0 4,8 3,5 3,6 3,8 3,0 4,4 3,5 4,1 3,1 3,3

2011 6,1 4,3 3,9 2,9 2,6 3,6 4,1 5,0 4,4 3,2 2,9 4,1

2012 4,6 6,4 3,8 2,6 3,5 5,1 3,0 4,5 5,3 5,0 5,0 4,8

2013 5,9 4,3 4,5 5,0 3,2 5,0 5,1 4,9 6,0 5,2 4,3 4,7

2014 6,5 5,6 5,3 5,3 4,8 5,2 6,3 4,8 5,2 4,2 4,8 4,7

2015 6,0 5,8 4,7 5,5 5,7 4,0 4,3 4,9 5,8 4,9 0,5 3,7

2016 5,5 5,5 5,4 2,9 3,7 4,2 4,8 4,7 5,0 4,8 3,3 0,3

Promedio 5,4 5,1 4,3 3,7 3,6 3,6 4,1 4,4 4,5 4,4 3,6 4,1

Fuente: Autores

119

Adicional a esto se conoce que la estación Ins. Agrícola Escuela Vocacional de Pacho se

encuentra a una latitud de 5,15 ° N, para lo cual se establece según teoría la duración

astronómica posible de la insolación a dicha latitud, referenciando los siguientes datos teóricos:

Tabla 41.

Datos de insolación máxima

N (h/d) = Insolación Máxima

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

N 11,8 11,9 12 12,2 12,3 12,4 12,3 12,3 12,1 12 11,9 11,5 Fuente: (Castro & Gúzman, 1985)

Al tener los datos de las variables n y N, se puede realizar el cálculo de n/N para

establecer los coeficientes de cálculo para la radiación global.

Tabla 42.

Coeficiente n/N mensual multianual

n/N

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

1991 0,6 0,5 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,4 0,5 0,3 0,4

1992 0,5 0,5 0,5 0,3 0,3 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,3 0,5

1993 0,5 0,5 0,4 0,2 0,2 0,1 0,3 0,4 0,4 0,4 0,3 0,5

1994 0,4 0,3 0,3 0,3 0,3 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,3 0,3

1995 0,5 0,5 0,4 0,3 0,4 0,3 0,3 0,3 0,4 0,4 0,4 0,4

1996 0,5 0,4 0,3 0,4 0,2 0,3 0,4 0,3 0,4 0,4 0,3 0,4

1997 0,3 0,5 0,4 0,3 0,4 0,3 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 0,6

1998 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,3 0,3 0,4 0,4 0,4 0,4 0,3

1999 0,4 0,2 0,3 0,3 0,4 0,3 0,4 0,3 0,3 0,2 0,2 0,3

2000 0,3 0,3 0,2 0,2 0,2 0,2 0,3 0,3 0,2 0,3 0,1 0,2

2001 0,5 0,4 0,3 0,3 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,3 0,3 0,2

2002 0,4 0,5 0,4 0,2 0,3 0,0 0,2 0,3 0,3 0,4 0,3 0,3

2003 0,5 0,2 0,3 0,3 0,3 0,2 0,4 0,4 0,3 0,5 0,3 0,3

2004 0,4 0,5 0,5 0,3 0,3 0,3 0,4 0,4 0,3 0,4 0,4 0,4

2005 0,5 0,5 0,7 0,3 0,3 0,2 0,4 0,3 0,3 0,4 0,4 0,4

2006 0,4 0,5 0,1 0,2 0,3 0,3 0,3 0,4 0,5 0,3 0,3 0,3

2007 0,5 0,6 0,3 0,3 0,3 0,3 0,4 0,3 0,4 0,3 0,4 0,3

2008 0,4 0,4 0,4 0,3 0,2 0,3 0,3 0,3 0,4 0,3 0,3 0,4

2009 0,4 0,4 0,3 0,4 0,3 0,3 0,1 0,3 0,4 0,4 0,0 0,5

120

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

2010 0,6 0,5 0,4 0,3 0,3 0,3 0,2 0,4 0,3 0,3 0,3 0,3

2011 0,5 0,4 0,3 0,2 0,2 0,3 0,3 0,4 0,4 0,3 0,2 0,4

2012 0,4 0,5 0,3 0,2 0,3 0,4 0,2 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4

2013 0,5 0,4 0,4 0,4 0,3 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4

2014 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4

2015 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,3 0,3 0,4 0,5 0,4 0,0 0,3

2016 0,5 0,5 0,4 0,2 0,3 0,3 0,4 0,4 0,4 0,4 0,3 0,0

Fuente: Autores

Como ya es conocida Colombia se encuentra en el hemisferio norte, por lo cual los

valores de radiación extraterrestre (Ra) en cuanto a la estación hidroclimatológica son

interpolados teniendo en cuenta la latitud de la misma.

Tabla 43.

Valores de radiación extraterrestre (Ra)

RA (Hemisferio Norte)

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

RA

Hemisferio Norte

(mm/día)

14,20 14,89 15,46 15,47 14,96 14,58 14,72 15,15 15,34 15,04 14,33 13,86

RA

Hemisferio Norte

(cal/cm2 - día)

830,41 870,76 904,09 904,68 874,85 852,63 860,82 885,96 897,08 879,53 838,01 810,53

Fuente: Autores

Para la realización del cálculo de la radiación global cabe aclarar que el valor de las

constantes a y b fueron tomados según Turc, el cual establece los valores de dichas constantes

como: a = 0,18 y b = 0,62. Dichas constantes fueron usadas en conjunto con los registros dados

anteriormente, de tal forma que se obtuviese el valor de la radiación global en las unidades

cal/cm2-día para la realización posterior del cálculo de la ETP por la metodología igualmente

propuesta por Turc. Por consiguiente los resultados obtenidos son evidenciados a continuación:

121

Tabla 44.

Valores de radiación global (RG)

RG (Cal/cm2 - día )

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

1991 395,18 303,45 173,05 227,61 188,34 197,51 183,64 225,80 253,10 319,66 196,13 296,66

1992 359,04 299,67 300,55 218,54 217,44 239,48 240,43 241,65 266,28 283,23 218,09 304,12

1993 310,01 319,00 234,12 160,09 130,15 67,86 189,21 272,84 262,07 260,19 213,63 344,37

1994 273,14 212,54 230,19 196,76 179,98 266,09 241,13 254,02 239,01 274,12 215,86 208,52

1995 334,71 334,56 246,27 221,62 238,87 191,08 194,26 204,02 241,39 243,05 267,59 259,40

1996 314,73 235,27 194,48 237,78 155,06 171,62 235,73 180,67 271,22 259,30 231,31 281,01

1997 218,48 329,77 285,02 222,89 242,18 220,01 269,01 303,85 259,69 290,20 283,04 414,44

1998 380,11 310,03 246,44 180,97 144,43 185,73 205,94 241,30 285,31 253,05 263,68 196,97

1999 253,35 146,94 232,34 190,95 285,38 200,55 266,74 221,79 174,59 101,97 129,52 173,12

2000 220,47 227,49 163,58 161,18 115,16 158,94 187,29 203,85 146,77 174,30 98,25 149,26

2001 341,61 238,66 172,69 225,80 142,34 112,51 159,42 162,38 144,40 207,87 182,92 107,15

2002 242,45 319,80 275,20 145,57 201,41 6,96 146,70 211,69 230,41 246,44 209,35 230,70

2003 303,61 108,26 218,41 183,87 229,63 121,44 240,08 244,44 215,40 302,70 209,53 203,30

2004 237,55 334,36 301,80 195,67 181,20 227,16 248,62 288,35 208,45 240,37 248,42 244,67

2005 321,27 310,43 437,35 200,75 213,25 164,83 282,25 212,03 211,56 232,87 263,13 277,47

2006 274,23 322,79 51,07 126,33 211,86 203,58 206,98 245,49 313,68 176,44 207,49 220,26

2007 334,71 417,50 204,30 212,55 169,87 204,83 266,74 191,65 251,64 194,48 267,22 218,59

2008 272,96 261,38 276,27 222,53 162,55 187,15 181,37 215,69 262,25 229,48 181,99 250,26

2009 234,28 272,35 221,62 261,56 231,02 230,55 92,17 228,97 235,40 238,32 29,77 355,55

2010 378,84 335,35 265,91 189,68 192,00 203,94 163,95 236,77 194,54 224,66 175,11 191,01

2011 343,06 239,05 215,19 159,73 140,60 193,41 223,53 270,57 238,83 179,12 159,66 237,78

2012 258,79 356,09 209,30 141,94 189,56 275,73 159,42 242,70 291,35 275,73 276,52 277,66

2013 329,98 240,25 248,23 271,54 174,75 265,73 277,72 263,43 330,52 290,38 238,00 272,25

2014 363,58 314,42 294,48 286,24 259,25 278,95 338,35 259,60 287,88 233,05 265,17 268,90

2015 340,15 322,79 257,87 297,13 308,03 211,80 232,24 263,61 318,62 273,77 26,98 215,04

2016 312,01 305,45 298,59 158,10 200,88 226,09 260,64 255,59 271,95 263,95 183,85 16,77

Prom 305,70 285,29 240,55 203,75 196,35 192,83 218,98 236,26 246,40 241,10 201,62 239,05

Fuente: Autores

El valor presentado como promedio en cada mes es el determinado como el total de

radiación global medio mensual en las unidades establecidas.

122

Anexo 4. Balance Hídrico Agrícola.

Según el Instituto Interamericano de Ciencias Agrícolas de la OEA se plantea que la

planificación agrícola se ve beneficiado con el conocimiento del balance hídrico, ya que la

utilización del agua para su consumo por las plantas entraña el estudio de los excesos y

deficiencias de agua condiciona las posibilidades de conducir con éxito los cultivos.

Las especificaciones y características que se tienen para el balance hídrico agrícola se

muestran a continuación, teniendo en cuenta que algunos son requeridos para el cálculo de

algunas variables correspondientes del balance.

Tabla 45.

Características de la estación hidroclimalógica

Estación Inst. Escuela Agronómica Vocacional Latitud 5,15 °N

Suelo

Textura Arcillosa Longitud 74,12 °W

FVAA (mm/cm) 2,3 Cultivo Caña Panelera

Profundidad (cm) 40 P. Vegetativo 525 días

Cap .Alm (mm) 92 Hectáreas 5 Fuente: Autores

Tabla 46.

Variables requeridas para el balance hídrico agrícola

ETP Evapotranspiración potencial DEF Déficit

K Coeficiente del cultivo EXC Exceso

U.C Uso Consuntivo PE Precipitación efectiva

P Precipitación NNR Necesidad neta de riego

ALM Almacenamiento % Pe 23%

Fuente: Autores

Por lo tanto, al tener establecido lo anterior y aplicar los procedimientos de cálculo se

tiene como resultado el siguiente esquema de balance hídrico agrícola de manera decadal para el

periodo vegetativo de la caña panelera comprendido los 18 meses (525 días).

123

Tabla 47.

Balance hídrico agrícola para el sistema productivo de caña panelera

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

ETP 20,0 20,0 18,8 17,6 17,6 17,4 17,1 17,1 17,0 16,9 16,9 17,8 18,8 18,8 19,4 20,0 20,0 20,2

Kc 0,40 0,40 0,40 0,70 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30

U.C 8,00 8,00 7,52 12,32 22,88 22,56 22,23 22,23 22,09 21,95 21,95 23,18 24,41 24,41 25,19 25,98 25,98 26,25

P 49,72 49,72 52,05 54,39 54,39 46,68 38,97 38,97 25,93 12,89 12,89 12,27 11,64 11,64 13,07 14,50 14,50 21,73

P - ETP 29,72 29,72 33,25 36,79 36,79 29,33 21,87 21,87 8,94 -3,99 -3,99 -5,56 -7,14 -7,14 -6,31 -5,49 -5,49 1,54

PE 11,4 11,4 12,0 12,5 12,5 10,7 9,0 9,0 6,0 3,0 3,0 2,8 2,7 2,7 3,0 3,3 3,3 5,0

UC-PE (mm) -3,44 -3,44 -4,45 -0,19 10,37 11,82 13,27 13,27 16,13 18,99 18,99 20,36 21,73 21,73 22,19 22,65 22,65 21,25

NNR (m3/Ha) -34,35 -34,35 -44,50 -1,89 103,70 118,21 132,70 132,70 161,30 189,89 189,89 203,57 217,29 217,29 221,88 226,47 226,47 212,51

NNR (L/s Ha) -0,04 -0,04 -0,05 0,00 0,12 0,14 0,15 0,15 0,19 0,22 0,22 0,24 0,25 0,25 0,26 0,26 0,26 0,25

NNR (L/s) -0,20 -0,20 -0,26 -0,01 0,60 0,68 0,77 0,77 0,93 1,10 1,10 1,18 1,26 1,26 1,28 1,31 1,31 1,23

SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE ENERO FEBRERO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

ETP 20,4 20,4 20,2 19,9 19,9 18,5 17,0 17,0 18,3 19,6 19,6 21,9 24,2 24,2 23,6 22,9 22,9 21,5

Kc 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,30 1,25 1,25 1,20 1,20 1,15 1,15 1,10 1,10 1,10 1,10 1,05

U.C 26,51 26,51 26,20 25,89 25,89 24,01 22,15 21,30 22,90 23,52 23,52 25,20 27,88 26,67 25,93 25,19 25,19 22,53

P 28,96 28,96 43,84 58,72 58,72 62,07 65,42 65,42 56,36 47,31 47,31 23,65 32,38 32,38 34,50 36,63 49,72 49,72

P - ETP 8,57 8,57 23,69 38,81 38,81 43,60 48,38 48,38 38,04 27,71 27,71 1,74 8,13 8,13 10,93 13,73 26,81 28,26

PE 6,7 6,7 10,1 13,5 13,5 14,3 15,0 15,0 13,0 10,9 10,9 5,4 7,4 7,4 7,9 8,4 11,4 11,4

UC-PE (mm) 19,85 19,85 16,11 12,38 12,38 9,73 7,10 6,25 9,93 12,64 12,64 19,76 20,44 19,22 18,00 16,77 13,76 11,10

NNR (m3/Ha) 198,45 198,45 161,12 123,80 123,80 97,34 71,05 62,53 99,34 126,38 126,38 197,63 204,35 192,23 179,96 167,68 137,58 110,95

NNR (L/s Ha) 0,23 0,23 0,19 0,14 0,14 0,11 0,08 0,07 0,11 0,15 0,15 0,23 0,24 0,22 0,21 0,19 0,16 0,13

NNR (L/s) 1,15 1,15 0,93 0,72 0,72 0,56 0,41 0,36 0,57 0,73 0,73 1,14 1,18 1,11 1,04 0,97 0,80 0,64

124

MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO

DECADA I II III I II III I II III I II III I II III I II III

ETP 20,0 20,0 18,8 17,6 17,6 17,4 17,1 17,1 17,0 16,9 16,9 17,8 18,8 18,8 19,4 20,0 20,0

Kc 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,95 0,95 0,90 0,90 0,90 0,90 0,85 0,85 0,80 0,80 0,75 0,75 -

U.C 8,00 8,00 7,52 12,32 22,88 22,56 22,23 22,23 22,09 21,95 21,95 23,18 24,41 24,41 25,19 25,98 25,98

P 49,72 49,72 52,05 54,39 54,39 46,68 38,97 38,97 25,93 12,89 12,89 12,27 11,64 11,64 13,07 14,50 14,50

P - ETP 29,72 29,72 33,25 36,79 36,79 29,33 21,87 21,87 8,94 -3,99 -3,99 -5,56 -7,14 -7,14 -6,31 -5,49 -5,49

PE 11,4 11,4 12,0 12,5 12,5 10,7 9,0 9,0 6,0 3,0 3,0 2,8 2,7 2,7 3,0 3,3 3,3

UC-PE (mm) -3,44 -3,44 -4,45 -0,19 10,37 11,82 13,27 13,27 16,13 18,99 18,99 20,36 21,73 21,73 22,19 22,65 22,65

NNR (m3/Ha) -34,35 -34,35 -44,50 -1,89 103,70 118,21 132,70 132,70 161,30 189,89 189,89 203,57 217,29 217,29 221,88 226,47 226,47

NNR (L/s Ha) -0,04 -0,04 -0,05 0,00 0,12 0,14 0,15 0,15 0,19 0,22 0,22 0,24 0,25 0,25 0,26 0,26 0,26

NNR (L/s) -0,20 -0,20 -0,26 -0,01 0,60 0,68 0,77 0,77 0,93 1,10 1,10 1,18 1,26 1,26 1,28 1,31 1,31

Fuente: Autores