La investigación implementa modelos hidrológicos, espaciales e hidráulicos en zonas alta, media y baja de las cuencas de los ríos Puyo y Pindo Grande, empleando plataformas digitales de libre acceso. Se caracterizó la microcuenca mediante parámetros fisiográficos y geomorfológicos, y se analizaron datos de precipitación de 1990 a 2020. A partir de las curvas IDF y hietogramas de diseño, se generaron hidrogramas de crecida para periodos de retorno de 5, 25, 50 y 100 años. Las simulaciones en 2D permitieron obtener geometrías espaciales y el análisis dinámico de inundaciones en entornos críticos de escorrentía. Los resultados mostraron que, para un periodo de retorno de 100 años, las áreas de inundación abarcaron 40,56 ha en la zona alta, 10,54 ha en la zona media y 11,96 ha en la zona baja del río Puyo; mientras que, para el río Pindo Grande, las áreas fueron de 20,32 ha, 8,11 ha y 8,97 ha, respectivamente. Las coberturas de suelo más afectadas incluyeron áreas pobladas, infraestructura, vegetación arbustiva, bosque nativo y cuerpos de agua.

Determinar y caracterizar el material particulado sedimentable, generado por incidencia antrópica en el barrio Juan Montalvo, del cantón Riobamba, Chimborazo, Ecuador. Se situaron 32 puntos de monitoreo, los cuales fueron empleados de forma aleatoria en diferentes zonas del área con antelación, recolectaron material particulado sedimentable mediante el método pasivo gravimétrico el cual corresponde al material particulado las cuales se recolectan mediante la gravedad que son almacenadas en cajas Petri con un papel filtro que se encuentra en su interior durante el lapso de tiempo perteneciente a un mes. Las muestras obtenidas fueron analizadas con respecto a sus características morfológicas y posteriormente a su cuantificación, para con ello poder compararlas con los límites máximos permisibles que poseen la normativa internacional y el Acuerdo 097-A. Los resultados comparativos con las normas ya mencionadas mostraron que 7 de las estaciones no cumplen con la normativa establecida en el Acuerdo 097-A reformada el 2018 que es de 1mg/cm2/mes, la mitad de las estaciones no cumplen con la normativa de la OMS, está por encima del límite máximo permisible que es de (0,5mg/cm2/mes). Siendo el MPS un factor que afecta la calidad del aire y a la salud de los habitantes del barrio.

La determinación de la oferta hídrica en unidades hidrográficas (UH) constituye un elemento fundamental para la gestión sostenible de los recursos hídricos, especialmente en regiones andinas del Ecuador, donde el agua es un recurso estratégico para el desarrollo de actividades productivas y el abastecimiento de las poblaciones. Por esta razón, el presente estudio tuvo como objetivo determinar la oferta hídrica en las unidades hidrográficas Guamote (UHG) y Compuene Gorge (UHCG), ubicadas en la provincia de Chimborazo. La metodología aplicada en esta investigación combinó un diseño descriptivo – experimental con un enfoque cuantitativo dividido en tres etapas fundamentales, en primer lugar, se realizó la caracterización morfológica de las unidades hidrográficas, una vez analizada el área de estudio se establecieron puntos de monitoreo en donde se ejecutaron pruebas de infiltración y recolección de muestras, considerando las diferentes categorías de uso y cobertura vegetal, con el fin de verificar las propiedades físicas del suelo y determinar la capacidad de campo. En la tercera etapa, se recopiló información meteorológica y a través del modelamiento hidrológico en el software HEC – HMS se logró estimar el caudal generado en las unidades hidrográficas en función de la precipitación registrada y de las pérdidas hidrológicas presentes en el sistema. Finalmente se obtuvo el caudal total de 0,1568 m3/s que, mediante la resta del caudal medio de las concesiones ya utilizadas se obtuvo un caudal disponible de 0,1393 m3/s en la UHG, a su vez, en la UHCG el valor del caudal ofertado fue de 0,7685 m3/s. Estos resultados conforman un insumo técnico importante que facilitará la toma de decisiones y la gestión del recurso hídrico en la provincia de Chimborazo. ABSTRACT Determining water availability in watersheds (UH) is a fundamental component of sustainable water resource management, particularly in the Andean regions of Ecuador, where water is a strategic resource for productive activities and supplying local populations. For this reason, the objective of this study was to determine water supply in the Guamote (UHG) and Compuene Gorge (UHCG) hydrographic units, located in the province of Chimborazo. The methodology applied in this research combined a descriptive – experimental design with a quantitative approach divided into three fundamental stages. First, a morphological characterization of the watersheds was conducted; once the study area was analyzed, monitoring points were established where infiltration tests and sample collection were performed, taking into account the different categories of land use and vegetation cover, in order to verify the physical properties of the soil and determine field capacity. In the third stage, meteorological data were collected, and through hydrological modeling using the HEC-HMS software, it was possible to estimate the flow generated in the watersheds based on recorded precipitation and the hydrological losses present in the system. Finally, a total flow rate of 0.1568 m³/s was obtained, which, by subtracting the average flow rate of the concessions already in use, an available flow rate of 0,1393 m³/s was obtained for the UHG; meanwhile, in the UHCG, the available flow rate was 0,7685 m³/s. These results constitute an important technical input that will facilitate decision-making and water resource management in the province of Chimborazo.

The Curve Number (CN) remains one of the most widely applied parameters for estimating direct surface runoff. However, its conventional application based on watershed-aggregated tabulated values conceals hydrological variability in regions with contrasting soils and steep topographic gradients. A recurring limitation of distributed CN approaches is the absence of independent hydrological validation; most machine learning models are trained and evaluated against the same SCS-USDA lookup values used to construct the training target, a circular scheme that measures statistical agreement rather than physical credibility. This study develops a reproducible geospatial workflow for distributed CN estimation across continental Ecuador, combining official MAG land use, soil surface texture natural drainage, and topographic slope layers at 1:25,000 scale with a Random Forest regression model at 10 m spatial resolution. The CN reference raster was derived from official geo-pedological layers and independently validated, not against tabulated assumptions, but against observed hydrological behaviour. Field hydraulic characterization across four dominant land cover classes in the Guamote microwatershed (Chimborazo Province), combined with HEC-HMS (US Army Corps of Engineers, Davis, CA, USA) rainfall-runoff modelling over 41 years (1981–2021), confirmed a mean annual discharge of 0.1568 m³ s⁻¹ consistent with the tabulated CN assignments. To our knowledge, this is the first nationally distributed CN map with field-anchored hydrological benchmarking for an Andean country. The Random Forest model achieved an RMSE = 10.4, an R² = 0.42, and an NSE = 0.41, a performance consistent with published field-based CN estimation studies and expected given the inherent scatter of the SCS-USDA method under real-world conditions. Zonal CN comparisons confirmed a mean absolute error below 5 CN units across the Andean highland and Amazon watersheds; the Guamote watershed showed a mean ∆CN below 4 units against the field-calibrated model. Land use and surface texture emerged as the dominant CN predictors, with natural drainage providing critical discrimination in volcanic and poorly drained soil environments. The resulting 10 m national CN map offers a physically grounded, spatially explicit parameterization layer for distributed hydrological modeling and water resources planning across data-scarce Andean and tropical territories, with direct relevance for flood risk screening, irrigation planning, watershed conservation, and climate adaptation under SDG 6, SDG 11, SDG 13 and SDG 15.