Water budget of a Ramsar site in Ecuador

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Wetlands have been degrading and disappearing due to several anthropogenic impacts, such as pollution by discharge of domestic and industrial wastewater, agricultural runoff, land conversion, etc. The assessment and forecast of hydrological processes in wetlands, namely inflows and outflows, is essential for developing and implementing plans aimed at managing and protecting wetlands areas. We estimated the water budget of a Ramsar site, La Tembladera wetland, for a two-year period (2018-2019) by using the water balance method. The evapotranspiration was calculated using the Thornthwaite method and the runoff was estimated using the Curve Number method. The proposed water balance model showed that the major inflows to the wetland were the San Agustín and Bellavista canals, and Estero Pinto, about 92.9% (2018) and 90.5% (2019) of the total inflows. The runoff and wastewater flows represented the minor inflows. The runoff was 0.003% in 2018 and 0.004% in 2019, whereas the wastewater volume accounted for 0.05% of all inflows in both years. The actual evapotranspiration was the major outflow in both years, being 67.1% (2018) and 73.6% (2019) of the total outflows. On the other hand, the irrigation canal was the minor outflow, 32.9% in 2018 and 26.4% in 2019. Therefore, La Tembladera wetland hydrology is mostly linked to the canals system and climate conditions, precipitation and actual evapotranspiration. Our findings could be the basis for further research and developing plans in order to rationally manage and protect this wetland of international importance.

About the authors

Priscila Jackeline Arias Ordonez

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Author for correspondence.
Email: arias-op@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-2204-0516

PhD in Earth Sciences (Ecology), Senior lecturer, Department of Environmental Safety and Product Quality Management, Institute of Environmental Engineering

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Carlos Vladimir Suasnavas Lagos

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University); Moscow University named after A.S. Griboedov

Email: suasnavas-lagos-k@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-8799-4276

MSc, assistant, Department of Foreign Languages, Academy of Engineering, RUDN University; Lecturer, Institute of Linguistics, Moscow University named after A.S. Griboedov

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation; 21 Shosse Enthusiastov, Moscow, 111024, Russian Federation

Marianna D. Kharlamova

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: kharlamova-md@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-1032-4186

PhD in Chemistry, Associate Professor, Department of Environmental Safety and Product Quality Management, Institute of Environmental Engineering

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Winston Rodolfo Arias Ordonez

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: 1032195477@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0001-6832-1706

bachelor student, Institute of Environmental Engineering

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

References

  1. Mitsch WJ, Bernal B, Hernandez ME. Ecosystem services of wetlands. International Journal of Biodiversity Science Ecosystem Services & Management. 2015;11(1):1-4. http://doi.org/10.1080/21513732.2015.1006250
  2. Long X, Lin H, An X, Chen S, Qi S, Zhang M. Evaluation and analysis of ecosystem service value based on land use/cover change in Dongting Lake wetland. Ecological Indicators. 2022;136:108619. http://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.108619
  3. Zhou L, Guan D, Huang X, Yuan X, Zhang M. Evaluation of the cultural ecosystem services of wetland park. Ecological Indicators. 2020;114:106286. http://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106286
  4. Villa JA, Tobón C. Modeling hydrologic dynamics of a created wetland, Colombia. Ecological Engineering. 2012;40:173-182. http://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2011.12.005
  5. Ondiek RA, Hayes DS, Kinyua DN, Kitaka N, Lautsch E, Mutuo P, Hein T. Influence of land-use change and season on soil greenhouse gas emissions from a tropical wetland: A stepwise explorative assessment. Science og The Total Environment. 2021;787:147701. http://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.147701
  6. Zhao X, Zhang Q, He G, Zhang L, Lu Y. Delineating pollution threat intensity from onshore industries to coastal wetlands in the Bohai Rim, the Yangtze River Delta, and the Pearl River Delta, China. Jornal of cleaner production. 2021;320:128880. http://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.128880
  7. Canning AD, Jarvis D, Costanza R, Syezlin H, Smart JCR, Finisdore J, Lovelock CE, Greenhalgh S, Marr HM, Beck MW, Gillies CL, Waltham NJ. Financial incentives for large-scale wetland restoration: Beyond markets to common asset trusts. One Earth. 2021;4(7):937-950. http://doi.org/10.1016/j.oneear.2021.06.006
  8. Shi F, Weaver D, Zhao Y, Huang M, Tang C, Liu Y. Toward an ecological civilization: Mass comprehensive ecotourism indications among domestic visitors to a Chinese wetland protected area. Tourism Management. 2019;70:59-68. http://doi.org/10.1016/j.tourman.2018.07.011
  9. Xu T, Weng B, Yan D, Kun W. Wetlands of International Importance: Status, Threats, and Future Protection. International Jornal of Environmental Research and Public Health. 2019;16(10). http://doi.org/10.3390/ijerph16101818
  10. Di Vittorio CA, Georgakakos AP. Hydrologic Modeling of the Sudd Wetland using Satellite-based Data. Journal of Hydrology: Regional Studies. 2021;37:100922. http://doi.org/10.1016/j.ejrh.2021.100922
  11. Shih SS, Hsu YW. Unit hydrographs for estimating surface runoff and refining the water budget model of a mountain wetland. Ecological Engineering. 2021;173:106435. http://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2021.106435
  12. Chen S, Johnson F, Drummond C, Glamore W. A new method to improve the accuracy of remotely sensed data for wetland water balance estimates. Journal of Hydrology Regional Studies. 2020;29:100689. http://doi.org/10.1016/j.ejrh.2020.100689
  13. U.S. EPA. Methods for Evaluating Wetland Condition: Wetland Hydrology. Washington, DC: Office of Water, U.S. Environmental Protection Agency; 2008. 37 p.
  14. Convention on Wetlands of International Importance especially as Waterfowl Habitat [Internet]. Ramsar; 1971. Available from: https://www.ramsar.org/sites/default/files/ documents/library/current_convention_text_e.pdf
  15. Ramsar. Ficha Informativa de los Humedales de Ramsar (FIR) - Versión 2009-2012. Available from: https://rsis.ramsar.org/RISapp/files/RISrep/EC1991RIS.pdf
  16. Arias Ordonez PJ. Water quality assessment of La Tembladera wetland in Ecuador using Water Quality Index. RUDN Journal of Ecology and Life Safety. 2020;28(2):172-182. http://doi.org/10.22363/2313-2310-2020-28-2-172-182
  17. López-Blanco C, Kenney WF, Varas A. Recent flood management efforts obscure the climate signal in a sediment record from a tropical lake. Journal of Paleolimnology. 2017;58(4):467-478. http://doi.org/10.1007/s10933-017-0004-x
  18. Lopes TR, Zolin CA, Mingoti R, Vendrusculo LG. Hydrological regime, water availability and land use/land cover change impact on the water balance in a large agriculture basin in the Southern Brazilian Amazon. Journal of South American Earth Sciences. 2021;108:103224. http://doi.org/10.1016/j.jsames.2021.103224
  19. Chen H, Zhao YW. Evaluating the environmental flows of China’s Wolonghu wetland and land use changes using a hydrological model, a water balance model, and remote sensing. Ecological Modelling. 2011;222(2):253-260. http://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2009.12.020
  20. Ciocca DR, Delgado G. The reality of scientific research in Latin America; an insider’s perspective. Cell Stress Chaperones. 2017;22(6):847-852. http://doi.org/10.1007/s12192-017-0815-8
  21. Casila JC, Azhikodan G, Yokoyama K. Quantifying water quality and flow in multi-branched urban estuaries for a rainfall event with mass balance method. Water Science and Engineering. 2020;13(4):317-328. http://doi.org/10.1016/j.wse.2020.12.002
  22. Kalédjé PSK, Ndam Ngoupayou JR, Rakotondrabe F, Ondoa JM. Quantitative assessment of water resources by the method of the hydrological balance in the Kadey catchment area (East-Cameroon). Groundwater Sustainable Development. 2020;10:100278. http://doi.org/10.1016/j.gsd.2019.100278
  23. Lee O, Kim HS, Kim S. Hydrological simple water balance modeling for increasing geographically isolated doline wetland functions and its application to climate change. Ecological Engineering. 2020;149:105812. http://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2020.105812
  24. Reyes Quevedo PE. Evaluación de la calidad de agua en el humedal La Tembladera utilizando índices de contaminación [dissertation]. Quito: Universidad Internacional SEK; 2017.
  25. United Nations Development Programme (UNDP). Informe de Valoración de Servicios Ambientales Y La Estimación Del Costo de Oportunidad Del Uso Del Suelo. UNDP; 2012. Available from: https://info.undp.org/docs/pdc/Documents/ECU/Valoracion%20Servicios%20Ambientales_Humedal%20La%20Tembladera.pdf
  26. Mitsch WJ, Gosselink JG. Wetlands. 5th ed. Wiley; 2015.
  27. López-Blanco C, Kenney WF, Varas A. Multiple stressors trigger ecological changes in tropical Lake La Tembladera (Ecuador). Aquatic Ecology. 2018;52(2-3):211-224. http://doi.org/10.1007/s10452-018-9656-5
  28. Thornthwaite CW. An Approach toward a Rational Classification of Climate. Geographical Review. 1948;38(1):55-94. http://doi.org/10.2307/210739
  29. Thornthwaite CW, Mather JR. Instructions and Tables for Computing Potential Evapotranspiration and the Water Balance. New Jersey; 1957.
  30. Villaseñor-Ortiz D, Luna-Romero E, Jaramillo-Aguilar E. Characterization of morphological, physical and chemical properties of the soils of the “La Tembladera” wetland, El Oro province, Ecuador. Revista La Técnica. 2017;17:84-95.
  31. Ospina Noreña JE, Domínguez-Ramírez CA, Vega-Rodríguez EE, Darghan-Contreras AE, Rodríguez-Molano LE. Analysis of the water balance under regional scenarios of climate change for arid zones of Colombia. Atmosfera. 2017;30(1):63-76. http://doi.org/10.20937/atm.2017.30.01.06
  32. The U.S. Department of Agriculture (USDA). Urban Hydrology for Small Watersheds. Washington, DC; 1986. Technical Release No. 55 (TR-55). Available from: https://www.nrcs.usda.gov/Internet/FSE_DOCUMENTS/stelprdb1044171.pdf
  33. Munna GM, Alam MJB, Uddin MM, Islam N, Orthee AA, Hasan K. Runoff prediction of Surma basin by curve number (CN) method using ARC-GIS and HEC-RAS. Environmental and Sustainability Indicators. 2021;11:100129. http://doi.org/10.1016/j.indic.2021.100129
  34. Lian H, Yen H, Huang JC, Feng Q, Qin L, Bashir MA, Wu S, Zhu A, Luo J, Di H, Lei Q, Liu H. CN-China: Revised runoff curve number by using rainfall-runoff events data in China. Water Resources. 2020;177:115767. http://doi.org/10.1016/j.watres.2020.115767
  35. Uwizeyimana D, Mureithi SM, Mvuyekure SM, Karuku G, Kironchi G. Modelling surface runoff using the soil conservation service-curve number method in a drought prone agro-ecological zone in Rwanda. International Soil and Water Conservation Research. 2019;7(1):9-17. http://doi.org/10.1016/j.iswcr.2018.12.001
  36. Mishra SK, Singh VP. SCS-CN Method. In: Singh VP, editor. Soil Conservation Service Curve Number (SCS-CN) Methodology. Dordrecht: Springer; 2003. p. 84-146. http://doi.org/10.1007/978-94-017-0147-1_2
  37. Gobierno Autónomo Descentralizado de la Parroquia Bellavista (GADP Bellavista). Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial Parroquial Rural de Bellavista 2015-2019. Bellavista; 2015. Available from: http://app.sni.gob.ec/sni-link/sni/PORTAL_SNI/data_sigad_plus/sigadplusdiagnostico/0760030840001_0760030840001_DIAGNOSTICO_BELLAVISTA_29-10-2015_11-16-55.pdf
  38. Sperling MV. Wastewater Characteristics, Treatment and Disposal. Iwa Pub; 2007.
  39. ARCA-AME-INEC-BDE. Registro de Gestión de Agua Potable y Alcantarillado 2018-2020.
  40. Mapa interactivo [Internet]. Ecuador: Ministerio del Ambiente, Agua y Transición Ecológica; 2020. Available from: http://ide.ambiente.gob.ec/mapainteractivo/

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».