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    Modelamiento Hidrológico con Swat en la Subcuenca del Río Patate
    (Ecuador, Latacunga Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2018-03) Oña Cando, Cinthya Gissela; Lara Landázuri, Arturo Renán, Ing Mg
    SWAT (Soil and Water Assessment Tool) es un modelo hidrológico semidistribuido, que considera condiciones climáticas y características físicas de la subcuenca del Río Patate (SbRP) como: propiedades del suelo, topografía, cobertura vegetal y uso de la tierra. En esta investigación se evaluó el modelamiento hidrológico con SWAT en la SbRP. Para el estudio se considerarón 7 estaciones meteorológicas que se encuentran en el interior de la cuenca para las variables temperatura y precipitación, y una estación hidrológica (H817) para el caudal. 20 años fueron analizados: 14 años (1995-2008) para la validación y 6 años (2009-2014) para la calibración. La eficiencia de la simulación del caudal en la SbRP fue evaluada por el coeficiente de Nash- Sutcliffe. Los resultados determinaron 960 unidades hidrológicas de respuesta (HRU). El 70% de la cuenca posee un tipo de suelo que se dedica a la agricultura, el 10% al pastoreo, el 7% corresponde al área urbana, 5% son área de bosque, el 5% posee cuerpos de agua y 0.2% sin uso agropecuario. Mediante el Modelo de Elevación Digital (DEM) se determinó 5 clases de pendiente, siendo las más representativas la pendiente regular ondulada. El coeficiente de Nash- Sutcliffe fue de 0.32 para la etapa de calibración y 0.35 para la etapa de validación. La simulación en la SbRP bajo el modelo fue satisfactoria. Sin embargo, la modelación con WEAP (Water Evaluation and Planing System) presento un coeficiente de Nash- Sutcliffe de 0.77 para la etapa de calibración y 0.80 para la etapa de validación. La simulación de caudales para el período 1995-2014 bajo el modelo de WEAP es excelente para la SbRP.
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    Optimización de la Planta de Tratamiento de Aguas Residuales del Centro Comercial “Maltería Plaza”, Cantón Latacunga, Provincia de Cotopaxi
    (Ecuador, Latacunga Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2018-02) Calvopiña Mullo, Janeth Marisol; Mayorga Bonilla, Carlos Andrés; Lara Landázuri, Arturo Renán, Ing Mg
    El presente proyecto investigativo se llevó a cabo en la optimización de la planta de tratamiento de aguas residuales del Centro Comercial “Maltería Plaza”, el cual hace referencia a la determinación de los niveles de contaminación y la calidad del agua de descarga al alcantarillado. El propósito de la investigación fue diseñar una planta de tratamiento para las aguas residuales provenientes del patio de comidas del Centro Comercial. Este proyecto se desarrolló a nivel de campo y laboratorio en donde se utilizó herramientas de trabajo y equipo de laboratorio. Se realizó un muestreo durante un día donde se tomaron muestras simples a diferentes intervalos de tiempo durante 8 horas para la medición del caudal por día, se obtuvo una muestra simple para la determinación de los parámetros físicos, químicos y la prueba de jarras, esto sirvió para poder aplicar la dosis óptima y mejorar la calidad de las aguas residuales y cumplir con los límites máximos permisibles de los diferentes parámetros de estudio. Se realizó la prueba de jarras en 4 recipientes de 500 mL a diferentes dosis, obteniendo 3 muestras homogéneas de las 4, ya que en el segundo recipiente se colocó 2,5 mL de PAC, tercero se colocó 3,5 mL de PAC, en el cuarto se colocó 4,5 mL de PAC y en el primer recipiente se colocó 1 mL de PAC, obteniendo como resultados que en la primera muestra no se sedimentaron los flocs ni se clarifico el agua, mientras tanto que en la segunda, tercera y cuarta se logró observar que estas muestras son homogéneas, de las cuales la concentración de 2,5 mL de PAC se determinó la dosis óptima para ser aplicada en la planta de tratamiento de aguas residuales del Centro Comercial “Maltería Plaza”. Se encomendó una propuesta de mejora la planta de tratamiento con los siguientes procesos que son: (pretratamiento, tratamiento primario y tratamiento secundario) en base a los datos obtenidos en campo y laboratorio.