The variability of climate, increase in population, and lack of territorial plans in Costa Rica have caused intense disasters with human and economic losses. In 2016, Hurricane Otto hit the country’s northern area, leaving substantial damages, including landslides, debris flows, and flooding. The present study evaluated different scenarios to estimate flooded areas for Newtonian (clean water), and non-Newtonian flows with volumetric sediment concentrations (Cv) of 0.3, 0.45, 0.55, and 0.65 using Hydro-Estimator (HE), rain gauge station, and the 100-year return period event. HEC–HMS modeled the rainfall products, and FLO-2D modeled the hydrographs and Cv combinations. The simulation results were evaluated with continuous statistics, contingency table, Nash Sutcliffe Efficiency, measure of fit (F), and mean absolute differences (E) in the floodplains. Flow depths, velocities, and hazard intensities were obtained in the floodplain. The debris flood was validated with field data and classified with a Cv of 0.45, presenting lower MAE and RMSE. Results indicated no significant differences in flood depths between hydrological scenarios with clean-water simulations with a difference of 8.38% in the peak flow. The flood plain generated with HE rainfall and clear-water condition presented similar results compared to the rain gauge input source. Additionally, hydraulic results with HE and Cv of 0.45 presented E and F values similar to the simulation of Cv of 0.3, demonstrating that the HE bias did not influence the determination of the floodplain depth and extent. A mean bias factor can be applied to a sub-daily temporal resolution to enhance HE rain rate quantifications and floodplain determination.

La información espectral ha sido utilizada ampliamente en el estudio de las condiciones nutricionales y en el desarrollo de diversos cultivos empleados en el ámbito agrícola, pero existe un vacío de investigación en especies forrajeras para condiciones tropicales. El presente estudio contempló la comparación de información multi e hiperespectral correspondientes al cultivo de pasto Estrella Africana (Cynodon nlemfuensis) dedicado a la alimentación de ganadería lechera usando espectroscopia de campo e información satelital de Sentinel-2. Se determinó que existe una heterogeneidad de la firma espectral del cultivo, debido al patrón aleatorio de alimentación por parte del ganado y la variación de las condiciones ambientales. Se generaron zonas con distintas alturas del cultivo, influyendo directamente en los valores de reflectancia, índice de área foliar e índices de vegetación. Se compararon los índices espectrales calculados con información de campo y satelital, obteniéndose valores de R2 de 0,725 para el caso del NDVI y de 0,446 para el SAVI. La presente investigación es de gran relevancia ya que sienta la línea base del uso de información espectral para el estudio de pastos dedicados a la alimentación de ganado lechero a partir de sensores remotos y espectrorradiometría de campo.

El Distrito de Riego Arenal-Tempisque (DRAT) es la dependencia gubernamental que regula la distribución del agua de riego en las fincas agrícolas de la provincia de Guanacaste.  El DRAT monitorea semestralmente la calidad del agua de vertido utilizada en irrigación, a través de reportes operacionales.  Sin embargo, no es una práctica común en distritos de riego realizar estudios donde se analice el comportamiento de los parámetros medidos en el tiempo. Este estudio desarrolló una evaluación multivariada y geoestadística a partir de la caracterización de dos variables microbiológicas y veinte parámetros físico-químicos de la calidad del agua con respecto a componentes espaciales como: localización, área y distancia. Además, se realizó un análisis de estadística descriptiva para doce puntos de muestreo evaluados en un período de diez años (2008-2018). Se aplicó un análisis de componentes principales (ACP), donde los autovectores no mostraron diferencias apreciables para visualizar el peso de las variables de forma independiente. No obstante, el análisis permitió agrupar los parámetros que explican el comportamiento dentro del sistema estudiado como: la concentración de sales (CP1); las sustancias activas al azul de metileno y el contenido de nitratos totales (CP2); y la dinámica biológica (CP3); que se pueden relacionar con prácticas agrícolas. Adicionalmente, se llevó a cabo un análisis de conglomerados jerárquicos para los lugares en estudio y una regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS2) con respecto a las variables geoestadísticas, obteniéndose que para ambas pruebas los resultados fueron concordantes con el ACP.

No abstract