• Antecedentes y objetivos • Generalidades • Calidad y capacidad de auto purificación de los ríos de la región • Datos básicos de diseño • Estudio de fuentes de agua • Sistema proyectado de abastecimiento de agua • Sistema proyectado de alcantarillado • Metrado y presupuesto • Estudio de factibilidad económica y financiera • Conclusiones y recomendaciones por capitulo | Tesis

This study attempt to simulate the effect of forest structure on the distribution of rainfall water in the soil. Nutrient supplies to the forest soil are estimated in 5 hypothetical stages of development in the Mediterranean forest, based upon the measurements of water flows and their corresponding chemical compositions made in Poblet holm-oak forest.

Con el objeto de evaluar los índices de erosividad EI 30, KE 1 y AIm, se estableció una parcela sin cobertura de 10 m x 2 m, en un Aquic Paleumult con 15% de pendiente , ubicado en una Cuenca Alta de la Cordillera Central de Venezuela. Después de cada evento lluvioso, se midieron los volúmenes de agua de escorrentía generados y las perdidas de suelo ocasionadas. En un pluviógrafo de sifón de registro diario se colecto la información lámina-intensidad correspondiente. Se utilizó la relación energía-intensidad reportada por Wischmeier para el computo de los índices EI30 y KE 1. Mediante análisis de regresión real simple se obtuvieron con respecto a las perdidas de suelo coeficientes de determinación de 0,65, 0,69 y 0,63 y con respecto a las perdidas de agua de 0,56, 0,44 y 0,56 para EI30 ' KE 1 y AIm, respectivamente. Los tres índices se corre1acionan altamente con las perdidas de suelo y en menor proporción con 1as perdidas de agua por escorrentía. Se recomienda utilizar e1 EI30 por ser este índice el mas reportado en la literatura, asi como continuar este tipo de investigación por un numero mayor de años

ESTE TRABAJO TIENE POR OBJETO CONTRASTAR LA VALIDEZ DE LAS TECNICAS DE ANALISIS DE SERIES TEMPORALES DE MODELOS ARIMA EN EL TRATAMIENTO DE UN EXTENSO GRUPO DE MEDIDAS DE PARAMETROS DE CALIDAD DEL AGUA DE LA CUENCA DEL RIO GUADIANA. LA ELECCION DE LA METODOLOGIA BOX-JENKINS PARA DICHO ANALISIS HA SIDO CONSECUENCIA DE UNA AMPLIA REVISION Y SUBSIGUIENTE CLASIFICACION DE DIFERENTES TECNICAS DE TRATAMIENTO DE SERIES DE TIEMPO Y EN PARTICULAR LAS RELACIONADAS CON LA CALIDAD DEL AGUA. SE HACE ENFASIS ESPECIAL EN LOS CONTRASTES Y HERRAMIENTAS EMPLEADAS EN CADA ETAPA DE CONSTRUCCION DE LOS MODELOS Y EN TRABAJOS SOBRE APLICACION A SERIES INCOMPLETAS DE DATOS. A CONTINUACION, SE ANALIZAN MAS DE CIEN SERIES, OBTENIENDOSE MODELOS DE PREDICCION QUE REPRESENTAN Y CARACTERIZAN EL COMPORTAMIENTO DE LAS MISMAS. SE COMPARAN Y EVALUAN LOS DISTINTOS TIPOS DE MODELOS OBTENIDOS CLASIFICANDO LOS PARAMETROS: (1) SEGUN EL COMPORTAMIENTO DE SUS SERIES Y (2) MEDIANTE OTROS METODOS ESTADISTICOS. LA OBTENCION DE UN INDICE DE SIMILITUD ENTRE AMBAS CLASIFICACIONES PERMITE AGRUPAR LAS ESTACIONES EN BASE A LA ESTRUCTURA ESTOCASTICA DE SUS SERIES, MEDIANTE TECNICAS DE CLUSTER, RESULTANDO GRUPOS DE ESTACIONES CON CARACTERISTICAS SIMILARES EN LA CALIDAD DE SUS AGUAS. The aim of this work is to test the validity of ARIMA models as Time Series Analysis method on a wide number of water guality data parameters from the basin of Guadiana river. Box-Jenkins methodology has been selected after a large revisión and subsequent classification of different time series methods concerned with water quality parameters. Special emphasis is made on test and tools used in each of the building model steps and on works concerning applications to data series with missing valúes. More than one hundred time series are analysed. The estimated models represent and characterize the behaviour of the data series. After that, models are compared and evaluated, and the parameters are clustered as follows: (1) according to the behaviour of the data series, and (2) with other statistics methods. This point allows to build a similarity index between the two classifications. Finally, control stations are grouped according to the stochastic structure of their data series using "cluster" techniques. The groups of the cluster are similar to water quality conditions in stations.

Presenta un proyecto que involucra un total de 3,580 productores (familias campesinas). Incorpora una superficie de 7,160 hectareas a la produccion agricola bajo practicas de recuperacion y conservacion de suelos; 1074 hectareas a plantaciones forestales intraprediales; un total de 3,580 huertos familiares que abarcan una superficie de 71.3 hectareas en total y la instalacion de 3,580 silos familiares para granos con una capacidad global de almacenamiento de casi 5,000 toneladas metricas.